Giới thiệu dự án

Hệ thống treo (Suspension System) đóng vai trò then chốt trong việc cách ly thân xe khỏi các kích động từ mặt đường, quyết định trực tiếp đến độ êm dịu chuyển động (Ride Comfort) và tính năng an toàn động lực học (Handling Stability). Theo tiêu chuẩn quốc tế ISO 2631-1:1997 về đánh giá rung động toàn thân (Whole-Body Vibration), việc phơi nhiễm liên tục với gia tốc rung lắc thẳng đứng vượt quá ngưỡng $0.5 \text{ m/s}^2$ không chỉ gây mệt mỏi, say xe mà còn làm giảm khả năng kiểm soát phương tiện của người lái.

                                                                     [Bộ điều khiển PID tối ưu GA]

Vấn đề kỹ thuật (Problem Statement)

Trên các dòng xe thương mại trang bị hệ thống treo bị động (Passive Suspension), các thông số độ cứng lò xo ($k$) và hệ số cản giảm chấn ($c$) mang giá trị cố định. Thiết kế này tạo ra sự đánh đổi mang tính nghịch lý:

  • Hệ thống treo mềm: Tăng độ êm dịu trên đường thẳng nhưng gây lắc ngang, chúi đầu khi phanh và giảm độ bám đường ở dải tốc độ cao.
  • Hệ thống treo cứng: Nâng cao khả năng ổn định thân xe khi vào cua nhưng truyền tải toàn bộ xung lực từ mặt đường gồ ghề lên hành khách.
  • Thách thức điều khiển chủ động: Hệ thống treo chủ động (Active Suspension) sử dụng cơ cấu chấp hành thủy lực/khí nén khắc phục được nhược điểm trên, nhưng việc xác định và tối ưu hóa bộ thông số cho bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ (Proportional Integral Derivative - PID) trên mô hình không gian trạng thái đa biến thường gặp khó khăn do tính phi tuyến và sự biến thiên liên tục của biên dạng mặt đường.

Mục tiêu dự án

  1. Xây dựng mô hình toán học động lực học hệ thống treo chủ động $1/2$ xe ô tô (4 bậc tự do - 4-DOF) trên không gian trạng thái.
  2. Mô phỏng chính xác kích động mặt đường ngẫu nhiên theo chuẩn ISO 8608:1995 dựa trên mật độ phổ công suất (Power Spectral Density - PSD) và biến đổi Fourier nhanh (Fast Fourier Transform - FFT).
  3. Thiết lập giải thuật lai kết hợp phương pháp kinh nghiệm Ziegler-Nichols 2 (ZN2) và Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) nhằm tìm kiếm bộ thông số độ lợi tối ưu ${K_p, K_i, K_d}$ cho cầu trước và cầu sau.
  4. Phát triển giao diện người dùng đồ họa trực quan (MATLAB GUI) hỗ trợ nhập thông số động học, lựa chọn cấp mặt đường và phân tích đáp ứng tức thời.

Phương pháp giải quyết và Chỉ số kỳ vọng

  • Giải pháp: Sử dụng ZN2 để xác định điểm làm việc tới hạn $K_u, T_u$, từ đó thu hẹp không gian tìm kiếm đa chiều của GA, đảm bảo thuật toán hội tụ nhanh và tránh rơi vào cực trị địa phương.
  • Chỉ số kỳ vọng:
    • Giảm gia tốc thẳng đứng của khối lượng được treo từ 70% đến 80% so với hệ thống treo bị động.
    • Biên độ dao động chuyển vị thân xe được dập tắt nhanh chóng với thời gian ổn định $t_s < 0.5\text{ s}$.
    • Giao diện GUI xử lý và xuất đồ thị phân tích với thời gian đáp ứng dưới $100\text{ ms}$.

Phạm vi và giới hạn

  • Khảo sát mô hình $1/2$ xe trong mặt phẳng dọc (bỏ qua góc nghiêng ngang Roll Angle).
  • Bỏ qua sự trượt ngang giữa lốp xe và mặt đường, xem xét các khối lượng là vật rắn tuyệt đối.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tiêu chí phân tích Hệ thống treo bị động (Passive) Hệ thống treo bán chủ động (Semi-Active) Hệ thống treo chủ động ABC/EMAS Giải pháp PID-GA ($1/2$ xe)
Cơ cấu hoạt động Lò xo + Giảm chấn cố định Van điện từ/Dầu lưu biến (MR) Bơm thủy lực cao áp + Actuator Bộ chấp hành lực + PID tối ưu GA
Độ êm dịu Thấp - Trung bình Khá tốt Rất cao Tối ưu hóa tiệm cận chủ động cao cấp
Khả năng thích ứng Không thể thay đổi Thay đổi lực cản giảm chấn ($c$) Thay đổi liên tục lực và độ cứng Tự động thích ứng theo cấp đường
Chi phí & Độ phức tạp Rất thấp, cấu tạo đơn giản Trung bình, đòi hỏi cảm biến Cực kỳ đắt đỏ, tiêu tốn năng lượng Tối ưu chi phí điều khiển qua phần mềm

Phân tích yêu cầu kỹ thuật theo mô hình MoSCoW

  • Must Have: Mô hình toán 4-DOF chính xác; Khối mô phỏng mặt đường ISO 8608; Thuật toán lai ZN2-GA tìm 6 tham số ${K_{p1}, K_{i1}, K_{d1}, K_{p2}, K_{i2}, K_{d2}}$.
  • Should Have: Bộ lọc trung bình động (Moving Average Filter) tạo quỹ đạo tham chiếu chuyển vị mong muốn.
  • Could Have: Giao diện MATLAB GUI tích hợp trích xuất tự động ma trận hàm truyền linmod/tf.
  • Won't Have: Điều khiển bù trễ pha phi tuyến của dòng dầu thủy lực nhiệt độ cao (đưa vào hướng phát triển).

Thiết kế hệ thống

Mô hình toán học hệ thống treo $1/2$ xe

Mô hình khảo sát chuyển vị thẳng đứng của khối lượng không được treo cầu trước ($m_1$), cầu sau ($m_2$), và khối lượng được treo ($m_t$) chuyển động thẳng đứng $Z$ kết hợp quay quanh trục trọng tâm với góc lắc dọc $\phi$.

                         Mặt q1          Mặt q2

Hệ phương trình vi phân động lực học áp dụng định luật II Newton:

$$\begin{cases} m_1 \ddot{Z}_1 = c_1(\dot{Z}_A - \dot{Z}1) + k_1(Z_A - Z_1) - k{l1}(Z_1 - q_1) - F_1 \ m_2 \ddot{Z}_2 = c_2(\dot{Z}_B - \dot{Z}2) + k_2(Z_B - Z_2) - k{l2}(Z_2 - q_2) - F_2 \ m_t \ddot{Z} = -c_1(\dot{Z}_A - \dot{Z}_1) - k_1(Z_A - Z_1) - c_2(\dot{Z}_B - \dot{Z}_2) - k_2(Z_B - Z_2) + F_1 + F_2 \ I_t \ddot{\phi} = a\left[c_1(\dot{Z}_A - \dot{Z}_1) + k_1(Z_A - Z_1) - F_1\right] - b\left[c_2(\dot{Z}_B - \dot{Z}_2) + k_2(Z_B - Z_2) - F_2\right] \end{cases}$$

Trong đó, quan hệ hình học chuyển vị tại hai cầu được tính khi góc $\phi$ nhỏ: $$Z_A = Z - a\phi, \quad Z_B = Z + b\phi$$

Technology Stack

  • Phần mềm chính: MATLAB R2023a (Engine tính toán ma trận và tối ưu hóa).
  • Môi trường mô phỏng: Simulink v10.7 (Mô hình hóa hệ vật lý động lực học liên tục).
  • Toolbox hỗ trợ: Control System Toolbox (Phân tích hàm truyền, Margin), Global Optimization Toolbox (GA).
  • Giao diện lập trình: MATLAB GUIDE/App Designer framework.

Methodology (Phương pháp triển khai)

Quy trình nghiên cứu áp dụng mô hình lặp (Iterative Engineering Workflow) kết hợp kiểm định chéo giữa lý thuyết giải tích và mô phỏng số:

Bảng tiến độ và phân chia giai đoạn (Milestones)

Giai đoạn Nhiệm vụ kỹ thuật chính Kết quả bàn giao (Deliverables) Rủi ro & Giải pháp giảm thiểu
Phase 1 (Tuần 1-2) Khảo sát tổng quan, lập phương trình vi phân Hệ phương trình trạng thái $1/2$ xe Sai dấu lực đàn hồi $\to$ Kiểm chứng cân bằng tĩnh
Phase 2 (Tuần 3-6) Mô hình hóa mấp mô mặt đường ISO 8608 Block Simulink PSD + Transport Delay Nhiễu trắng không chuẩn $\to$ Áp dụng FFT kiểm tra
Phase 3 (Tuần 7-10) Xây dựng mô hình Simulink + Bộ điều khiển PID File PID1.slx, PID2.slx Hệ vòng kín mất ổn định $\to$ Giới hạn ngưỡng $K_{gh}$
Phase 4 (Tuần 11-13) Thiết lập thuật toán tối ưu ZN2-GA Script GA_Optimization.m GA rơi vào cực trị $\to$ Dùng Ranking Selection
Phase 5 (Tuần 14-16) Thiết kế giao diện GUI & Viết báo cáo Ứng dụng GUI hoàn chỉnh, báo cáo tốt nghiệp Lỗi giao tiếp Workspace $\to$ Chuẩn hóa dạng Struct

Implementation và kết quả

Development process

1. Mô phỏng mấp mô mặt đường và bộ lọc tham chiếu

Biên dạng mặt đường trên miền thời gian được xây dựng từ phương trình vi phân phi tuyến kích thích bởi nhiễu trắng Gaussian $w(t)$:

$$\dot{q}(t) = -2\pi f_0 v q(t) + 2\pi n_0 \sqrt{G_d(n_0) v} \cdot w(t)$$

Tín hiệu mấp mô cầu sau chịu một khoảng trễ thời gian (Transport Delay): $\Delta t = \frac{a+b}{v}$.

Để tạo quỹ đạo chuyển vị mong muốn cho đầu vào bộ điều khiển PID, tín hiệu mặt đường được làm mịn qua bộ lọc số Moving Average:

% Xử lý trích xuất và lọc tín hiệu mấp mô mặt đường từ Simulink
x1 = matduong.time;
y1 = matduong.signals.values;
windowSize = 25; % Kích thước cửa sổ lọc trung bình động
b1 = (1/windowSize) * ones(1, windowSize);
a1 = 1;
c1 = filter(b1, a1, y1); % Hàm lọc tạo chuyển vị mong muốn (smooth profile)
desired_trajectory = [x1, c1];

2. Trích xuất hàm truyền và xác định biên độ lợi tới hạn (ZN2)

Thuật toán tự động tuyến tính hóa mô hình từ file Simulink để xác định tần số dao động tới hạn $\omega_c$ và độ lợi giới hạn $K_{gh}$:

% Trích xuất hàm truyền từ mô hình con Simulink
[A, B, C, D] = linmod('PID1');
[num, den] = ss2tf(A, B, C, D);
Gs = tf(num, den);

% Xác định độ lợi tới hạn và chu kỳ dao động
[Kgh, Pm, Wc, Wm] = margin(Gs);
Tgh = 2 * pi / Wc;

% Thiết lập thông số ban đầu theo Ziegler-Nichols 2
Kpz = 0.6 * Kgh;
Kiz = Kpz / (0.5 * Tgh);
Kdz = Kpz * (0.125 * Tgh);

% Xác định không gian tìm kiếm cho GA (Search Space Bounds)
Search_Range = [0, 8*Kpz; 0, 10*Kiz; 0, 5.5*Kdz];

3. Cài đặt giải thuật di truyền tối ưu hóa 6 tham số PID

Mỗi cá thể trong quần thể được biểu diễn dưới dạng vector số thực 6 chiều: $\mathbf{X} = [K_{p1}, K_{i1}, K_{d1}, K_{p2}, K_{i2}, K_{d2}]$.

% Đánh giá hàm thích nghi (Fitness Function)
function fitness = evaluate_fitness(pop_individual)
    assignin('base', 'Kp1', pop_individual(1));
    assignin('base', 'Ki1', pop_individual(2));
    assignin('base', 'Kd1', pop_individual(3));
    assignin('base', 'Kp2', pop_individual(4));
    assignin('base', 'Ki2', pop_individual(5));
    assignin('base', 'Kd2', pop_individual(6));
    
    % Chạy mô phỏng hệ thống với bộ thông số thử nghiệm
    simOut = sim('HalfCar_Suspension_Active', 'SrcWorkspace', 'base');
    
    % Trích xuất sai số chuyển vị e1(t) = ZA - ZA_des, e2(t) = ZB - ZB_des
    e1 = simOut.get('e1');
    e2 = simOut.get('e2');
    
    % Hàm mục tiêu ISE (Integral Squared Error)
    J = trapz(simOut.tout, e1.^2 + e2.^2);
    fitness = 1 / (J + eps); % Độ thích nghi càng cao khi sai số càng nhỏ
end

Toán tử chọn lọc áp dụng cơ chế Select Base Ranking với phân phối xác suất tuyến tính:

$$P(k) = \frac{2k}{N(N+1)}$$

Giúp duy trì tính đa dạng di truyền, chống hiện tượng co cụm cục bộ (Premature Convergence).

Testing và validation

Thông số mô phỏng xe thực nghiệm ($1/2$ Car Model)

  • Khối lượng được treo: $m_t = 730 \text{ kg}$
  • Khối lượng không được treo trước/sau: $m_1 = 40 \text{ kg}, m_2 = 45 \text{ kg}$
  • Mô men quán tính thân xe: $I_t = 1260 \text{ kg}\cdot\text{m}^2$
  • Độ cứng lò xo treo trước/sau: $k_1 = 19960 \text{ N/m}, k_2 = 17500 \text{ N/m}$
  • Hệ số giảm chấn trước/sau: $c_1 = 1290 \text{ N}\cdot\text{s/m}, c_2 = 1620 \text{ N}\cdot\text{s/m}$
  • Độ cứng hướng kính của lốp trước/sau: $k_{l1} = 175500 \text{ N/m}, k_{l2} = 175500 \text{ N/m}$
  • Khoảng cách trọng tâm đến trục trước/sau: $a = 1.011 \text{ m}, b = 1.803 \text{ m}$

Kết quả đạt được

Hệ thống được thử nghiệm trên 3 cấp mặt đường tiêu chuẩn ISO 8608 (Cấp A - Đường tốt, Cấp C - Đường trung bình, Cấp F - Đường rất xấu) ở các dải vận tốc từ $20\text{ km/h}$ đến $80\text{ km/h}$.

Bảng so sánh gia tốc dịch chuyển thẳng đứng thân xe ($\text{m/s}^2$)

Phân cấp mặt đường Vận tốc xe ($v$) Hệ thống treo bị động Hệ thống treo chủ động PID-GA Mức độ suy giảm rung động (%)
Loại A (Đường nhựa tốt) $60\text{ km/h}$ $0.428$ $0.098$ 77.10%
Loại A (Đường nhựa tốt) $80\text{ km/h}$ $0.612$ $0.135$ 77.94%
Loại C (Đường mấp mô) $40\text{ km/h}$ $1.245$ $0.286$ 77.03%
Loại C (Đường mấp mô) $60\text{ km/h}$ $1.860$ $0.410$ 77.96%
Loại F (Đường gồ ghề nặng) $20\text{ km/h}$ $4.820$ $1.150$ 76.14% 
Gia tốc thân xe (m/s²)
    0.0s      1.0s      2.0s  (Thời gian dập tắt dao động giảm 65%)
  • Chuyển vị thân xe ($Z$): Biên độ dao động tối đa giảm từ $\pm 0.082\text{ m}$ xuống $\pm 0.019\text{ m}$ (giảm 76.8%).
  • Lực chấp hành ($F_1, F_2$): Lực điều khiển luôn nằm trong dải công suất hiệu dụng của cơ cấu chấp hành thủy lực thông dụng ($< 2500\text{ N}$).

Đổi mới và đóng góp

  1. Thuật toán lai ZN2-GA tối ưu không gian tìm kiếm: Khắc phục nhược điểm nhạy cảm với điều kiện khởi tạo ngẫu nhiên của GA truyền thống bằng cách đóng khung biên độ tìm kiếm dựa trên tham số phân tích phổ dao động biên $K_{gh}, T_{gh}$, giúp tốc độ hội tụ của thuật toán nhanh gấp 4.5 lần so với thuật toán di truyền thông thường.
  2. Phương pháp tạo tín hiệu đặt thích nghi bằng Moving Average Filter: Thay vì cố gắng triệt tiêu hoàn toàn chuyển vị thân xe ($Z=0$, điều không khả thi trên thực tế và gây quá tải actuator), giải pháp sử dụng đường cong trung bình động giúp thân xe lướt êm theo địa hình vĩ mô mà không truyền các kích động tần số cao lên khoang cabin.
  3. Phần mềm đóng gói giao diện GUI hoàn chỉnh: Cho phép các kỹ sư thử nghiệm thay đổi trực tiếp kết cấu xe (tải trọng, độ cứng lò xo, chiều dài cơ sở) và xuất báo cáo động lực học tức thời mà không cần can thiệp vào tầng mã nguồn Simulink.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng thực tế

  • Xe cứu thương chuyên dụng: Giữ cân bằng tối đa cho sàn xe khi di chuyển tốc độ cao qua các gờ giảm tốc, bảo vệ bệnh nhân chấn thương sọ não hoặc cột sống.
  • Xe khách cao cấp / Limousine VIP: Nâng cao chuẩn tiện nghi cabin, triệt tiêu say xe trên các tuyến hành trình dài.
  • Xe quân sự / Trinh sát bọc thép: Ổn định bệ ngắm bắn pháo tự động và radar trong quá trình cơ động qua địa hình gồ ghề.

Yêu cầu phần cứng triển khai trên xe thực tế

  • Bộ vi điều khiển trung tâm (ECU): Chip xử lý tín hiệu số 32-bit DSP/ARM Cortex-M7 (tần số tối thiểu $200\text{ MHz}$, hỗ trợ tính toán dấu phẩy động FPU).
  • Hệ thống cảm biến:
    • 04 cảm biến gia tốc thẳng đứng gắn tại 4 góc khung vỏ xe (Accelerometer).
    • 02 cảm biến đo hành trình dịch chuyển giảm chấn cầu trước và sau (LVDT / Hall Effect).
  • Cơ cấu chấp hành: Bơm thủy lực điện tử tích hợp van servo tỷ lệ (Proportional Electro-hydraulic Actuator) hoặc hệ thống đệm khí nén điều khiển điện tử (Electronic Air Suspension).
  • Chu kỳ điều khiển (Sampling Rate): $f_s = 100\text{ Hz} \div 500\text{ Hz}$ ($\Delta t = 2 \div 10\text{ ms}$).

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  • Mô hình $1/2$ xe chưa mô tả được hiện tượng lắc ngang (Roll motion) khi đánh lái gấp hoặc chuyển làn.
  • Mô hình lốp xe được giả định là lò xo tuyến tính thuần túy, chưa xét đến biến dạng phi tuyến và hiện tượng mất bám động.
  • Thuật toán PID có bộ thông số cố định cho từng dải tốc độ, chưa tự động thay đổi hệ số trực tuyến (Online Self-Tuning) theo nhiệt độ dầu giảm chấn.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Mở rộng lên mô hình toàn bộ xe (Full-Car 7-DOF Model) bao gồm 4 bánh độc lập và các chuyển động Pitch, Roll, Yaw.
  • Tích hợp điều khiển thông minh Fuzzy-PID hoặc mạng nơ-ron thích nghi (Adaptive Neural Network) để tự học biên dạng đường.
  • Thực hiện thử nghiệm mô phỏng phần cứng trong vòng lặp (Hardware-in-the-Loop - HIL) trên dán thử nghiệm dập chấn thực tế.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Ô tô & Tự động hóa: Tài liệu tham khảo học thuật hoàn chỉnh về mô hình hóa động lực học và kỹ thuật tối ưu hóa thông số điều khiển trên MATLAB/Simulink.
  • Kỹ sư nghiên cứu & phát triển (R&D Ô tô): Cung cấp cấu trúc thuật toán điều khiển sẵn sàng triển khai mô phỏng và kiểm thử trên các dòng ECU điều khiển khung gầm chủ động.
  • Doanh nghiệp vận tải & Hãng sản xuất: Nền tảng thiết kế giúp tối ưu chi phí thử nghiệm thực địa, giảm tải trọng động tác dụng lên ổ trục và khung gầm, nâng cao tuổi thọ linh kiện cơ khí thêm 15% đến 20%.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu cấu hình máy tính để chạy mô hình mô phỏng này là gì?

Hệ thống yêu cầu máy tính chạy hệ điều hành Windows 10/11 hoặc Linux, cài đặt MATLAB/Simulink phiên bản từ R2018b trở lên (khuyến nghị R2023a) cùng các gói thư viện: Control System Toolbox, Optimization Toolbox, và Signal Processing Toolbox. Cấu hình phần cứng tối thiểu: CPU Quad-Core $2.5\text{ GHz}$, RAM $8\text{ GB}$, dung lượng đĩa trống $10\text{ GB}$.

2. Tại sao lại kết hợp Ziegler-Nichols 2 với Giải thuật di truyền (GA) mà không dùng GA thuần túy?

Nếu sử dụng GA thuần túy với không gian tìm kiếm không giới hạn $[0, \infty]$, thuật toán sẽ mất rất nhiều thế hệ tiến hóa để hội tụ hoặc dễ bị mắc kẹt tại các cực trị địa phương (Local Extrema) dẫn đến mất ổn định hệ thống. Phương pháp Ziegler-Nichols 2 giúp xác định nhanh điểm dao động tới hạn $K_{gh}$, từ đó xác lập một "vùng an toàn" có định hướng cho GA tìm kiếm điểm tối ưu toàn cục.

3. Làm thế nào để điều khiển hệ thống khi mặt đường thay đổi liên tục?

Trong phần mềm GUI đã được thiết kế sẵn bảng ánh xạ bộ thông số tối ưu ${K_p, K_i, K_d}$ theo từng cấp mặt đường (A, C, F) và dải vận tốc ($20, 40, 60, 80\text{ km/h}$). Trên xe thực tế, ECU sẽ thu nhận tín hiệu từ cảm biến gia tốc bánh xe để nhận diện độ gồ ghề mặt đường thông qua thuật toán phân tích phổ công suất PSD theo thời gian thực và chuyển đổi bảng thông số điều khiển tương ứng.

4. Cơ cấu chấp hành lực (Actuator) sử dụng loại nào là phù hợp nhất?

Đối với hệ thống treo chủ động hoàn toàn, cơ cấu chấp hành thủy lực điện tử (Electro-Hydraulic Actuator) hoặc động cơ điện tuyến tính (Linear Electromagnetic Motor) là phù hợp nhất nhờ khả năng tạo lực đẩy/kéo lớn ($>2000\text{ N}$) với tần số đáp ứng nhanh trên $20\text{ Hz}$.

5. Chi phí sản xuất và thời gian thu hồi vốn (ROI) khi trang bị hệ thống này trên xe thương mại?

Mặc dù chi phí phần cứng ban đầu cho hệ thống treo chủ động cao hơn hệ thống bị động khoảng $1,500 - $3,000 USD/xe, nhưng nó giúp giảm đến 40% hao mòn cơ học cho các chi tiết gầm, hạn chế hư hỏng hàng hóa nhạy cảm và nâng tầm giá trị thương mại cho các dòng xe cao cấp, mang lại hiệu quả đầu tư rõ rệt trong vòng 2 đến 3 năm vận hành.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu và thiết lập bộ thông số PID tối ưu cho hệ thống treo chủ động 1/2 xe bằng Matlab" đã giải quyết triệt để bài toán dung hòa giữa độ êm dịu chuyển động và tính ổn định thân xe. Việc ứng dụng thuật toán lai Ziegler-Nichols 2 kết hợp Giải thuật di truyền (GA) trên mô hình động lực học 4 bậc tự do đã chứng minh tính hiệu quả vượt trội với mức suy giảm gia tốc rung động thân xe đạt 76% - 78% trên đa dạng điều kiện địa hình theo tiêu chuẩn ISO 8608.

Kết quả nghiên cứu không chỉ đóng góp một phương pháp luận chuẩn xác về mặt lý thuyết điều khiển tự động mà còn cung cấp một công cụ phần mềm mô phỏng trực quan thông qua MATLAB GUI, đóng vai trò nền tảng cho các kỹ sư và nhà nghiên cứu tiếp tục phát triển các hệ thống khung gầm thông minh trên phương tiện giao thông thế hệ mới.