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저자정보
Suvrath Pai (Ulm University) Benedikt Neuberger (Ulm University) Michael Buchholz (Ulm University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
806 - 811 (6page)

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Safety related rider assistance systems (RAS) that are developed for traditional two-wheelers can also be used in cargo bikes. Such systems typically rely on knowledge of the mass properties of the vehicle. However, the mass, center of gravity and moment of inertia of an electric cargo bike can vary greatly depending on the payload. Therefore, determination of its inertial properties is crucial for development of functional and reliable RAS. This paper presents an Unscented Kalman Filter (UKF) based algorithm, which estimates the mass, center of gravity and moment of inertia of the cargo load online. The force exerted by the load as well as the roll angle and roll acceleration of the cargo bike are provided as inputs to the algorithm. The developed algorithm is then validated against measurements on a test bench. Finally, the robustness of the estimation algorithm during dynamic scenarios, which result in shifting of the cargo load, is demonstrated using data from a commercially available multi-body vehicle dynamics software.
#Cargo bikes #Inertia estimation #Unscented Kalman filter

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PREVIOUSWORK
3. ESTIMATION USING UNSCENTED KALMAN FILTER (UKF)
4. SIMULATION SETUP
5. RESULT
6. CONCLUSION
REFERENCES

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