Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển của các hệ thống xe tự hành và giao thông thông minh, việc xây dựng các mô hình mô phỏng động lực học ô tô có độ chính xác cao trở thành yêu cầu thiết yếu. Các mô hình mô phỏng giúp giảm thiểu chi phí thử nghiệm thực tế, nâng cao độ an toàn và rút ngắn chu kỳ phát triển các thuật toán điều khiển như hệ thống hỗ trợ người lái nâng cao (ADAS), điều khiển dự báo mô hình (Model Predictive Control - MPC) hoặc lập kế hoạch quỹ đạo.

Đồ án tốt nghiệp của sinh viên Ngô Lâm Trường được thực hiện trong khuôn khổ dự án AUDEx (Automotive Demonstration and Experiment) tại Khoa Kỹ thuật Ô tô và Hàng không, Đại học Khoa học Ứng dụng Hamburg (HAW Hamburg) phối hợp cùng Đại học Phenikaa. Dự án AUDEx sử dụng nền tảng xe mô hình điều khiển từ xa (RC car) tỷ lệ 1:8 hoặc 1:10 kết hợp hệ thống mô phỏng có người lái trong vòng lặp (Driver-in-the-Loop - DiL). Các xe mô hình được trang bị cảm biến, bộ điều khiển nhúng và mô-đun truyền thông nhằm tái hiện đặc tính của xe tự hành thực tế trong môi trường an toàn và tối ưu chi phí.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đồ án bao gồm:

  1. Phát triển mô hình mô phỏng động lực học ngang của xe mô hình RC dựa trên cấu trúc mô hình xe một vết (single-track / bicycle model) trong môi trường MATLAB/Simulink.
  2. Tích hợp động học hồi phục lốp (tire relaxation length) và mô hình lốp phi tuyến Magic Formula của Pacejka để cải thiện độ chính xác ở trạng thái chuyển tiếp và tốc độ thấp.
  3. Nhận dạng, ước lượng và tham số hóa (parametrization) các thông số vật lý của xe RC từ dữ liệu đo đạc và tài liệu kỹ thuật.
  4. Thực hiện quy trình kiểm tra tính đúng đắn mô hình (verification) bằng các tín hiệu đầu vào chuẩn (bước nhảy góc lái).
  5. Thực hiện thẩm định mô hình (validation) thông qua việc so sánh trực tiếp kết quả mô phỏng với dữ liệu thực nghiệm đo từ cảm biến trên xe RC trong các bài thử nghiệm tiêu chuẩn.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Ứng xử động lực học ngang (lateral dynamic behavior) của xe mô hình RC trong dự án AUDEx, trọng tâm là gia tốc ngang ($a_y$) và vận tốc góc quay thân xe (yaw rate - $\dot{\psi}$) dưới tác động của góc đánh lái và vận tốc dọc.
  • Phạm vi nghiên cứu: Mô hình hóa chuyển động 2 bậc tự do trên mặt phẳng nằm ngang phẳng, vận tốc chuyển động tịnh tiến không đổi ($v = const$). Nghiên cứu không đi sâu vào động lực học dọc, không xét động học hệ thống treo, hiện tượng nghiêng thân xe (roll/pitch), lực cản khí động học và sự gồ ghề của bề mặt đường.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình động lực học

Động lực học phương tiện được phân chia thành ba miền chính: động lực học dọc (longitudinal), động lực học đứng (vertical) và động lực học ngang (lateral). Đồ án tập trung vào động lực học ngang nhằm phân tích đáp ứng quay vòng và tính ổn định hướng của xe.

Mô hình xe một vết (Single-Track Model) được lựa chọn với các giả thiết:

  • Hai bánh xe trên cùng một cầu (trước/sau) được gộp chung thành một bánh xe tương đương ở giữa trục.
  • Trọng tâm xe (Center of Gravity - CG) nằm trên mặt phẳng đường, bỏ qua chuyển động lắc ngang (body roll).
  • Vận tốc dọc xe $v$ không đổi.
  • Bỏ qua lực cản khí động học và độ dốc mặt đường.

Hệ phương trình vi phân chuyển động ngang và chuyển động quay quanh trục đứng (yaw motion) có dạng: $$m(\ddot{y} + \dot{\psi}v) = F_{y1} + F_{y2}$$ $$J_z \ddot{\psi} = F_{y1}l_1 - F_{y2}l_2$$

Trong đó:

  • $m$: Khối lượng toàn bộ xe ($3{,}325\text{ kg}$).
  • $J_z$: Mô-men quán tính đối với trục đứng ($0{,}81\text{ kg}\cdot\text{m}^2$).
  • $l_1, l_2$: Khoảng cách từ trọng tâm xe đến trục trước ($0{,}157\text{ m}$) và trục sau ($0{,}168\text{ m}$).
  • $F_{y1}, F_{y2}$: Lực ngang sinh ra tại lốp trước và lốp sau.

Góc trượt bên tại lốp trước ($\alpha_1$) và lốp sau ($\alpha_2$) được xác định dựa trên góc trượt thân xe ($\beta$), góc đánh lái bánh trước ($\delta$) và vận tốc góc quay thân xe ($\dot{\psi}$): $$\alpha_1 = -\beta + \delta - \frac{l_1 \dot{\psi}}{v}$$ $$\alpha_2 = -\beta + \frac{l_2 \dot{\psi}}{v}$$

Động học trễ hồi phục lốp và mô hình Magic Formula

Để khắc phục nhược điểm của mô hình lốp tĩnh (vốn giả định lực ngang xuất hiện tức thời khi có góc trượt), tác giả tích hợp độ dài hồi phục lốp ($\sigma = C_\alpha / k$). Phương trình vi phân bậc nhất biểu diễn góc trượt quá độ $\alpha'$: $$\frac{\sigma}{v}\dot{\alpha}' + \alpha' = \alpha$$

Hàm truyền giữa góc trượt đầu vào và lực ngang được mô tả: $$H_{Fy,\alpha}(s) = \frac{C_\alpha}{\frac{\sigma}{v}s + 1}$$ Hằng số thời gian $\tau = \sigma / v$ chỉ ra rằng thời gian đáp ứng của lực lốp giảm khi vận tốc tăng, nhưng quãng đường trễ để lực lốp hình thành đầy đủ là một hằng số.

Lực ngang lốp xác lập được tính toán thông qua mô hình Magic Formula của Hans B. Pacejka: $$F_y = D \sin\left(C \arctan\left(B\alpha - E(B\alpha - \arctan(B\alpha))\right)\right)$$ Trong đó $B, C, D, E$ lần lượt là các hệ số độ cứng (stiffness), hệ số hình dạng (shape), giá trị đỉnh (peak) và hệ số độ cong (curvature). Lực lốp sau đó được nhân với tải trọng pháp tuyến $F_z$ và hệ số ma sát $\mu$.

Phương pháp nghiên cứu và quy trình V&V

Nghiên cứu áp dụng phương pháp thiết kế dựa trên mô hình (Model-Based Design) kết hợp quy trình Kiểm tra tính đúng đắn và Thẩm định mô hình (Verification & Validation - V&V):

  • Quy trình Verification: Kiểm tra tính đúng đắn trong việc cài đặt các khối toán học trong Simulink, bảo đảm không có lỗi dòng tín hiệu, hiện tượng phân kỳ toán học hoặc giá trị kỳ dị (NaN/vô cùng) dưới tác động của tín hiệu chuẩn.
  • Quy trình Validation: Thu thập dữ liệu thực nghiệm từ cảm biến quán tính (IMU) và encoder trên xe RC AUDEx, tiến hành tiền xử lý và đưa trực tiếp tín hiệu thực nghiệm (vận tốc $v_x$, góc lái $\delta$) vào mô hình Simulink để đối chiếu đầu ra ($a_y$, $\dot{\psi}$).
  • Quy trình lặp: Nếu sai số giữa mô phỏng và thực nghiệm vượt ngưỡng cho phép, các tham số mô hình sẽ được hiệu chỉnh và mô phỏng lại cho đến khi đạt độ hội tụ.

Thiết kế và triển khai mô hình trên Simulink

Mô hình được thiết kế theo cấu trúc khối mô-đun hóa cao trong môi trường Simulink, chia thành 4 phân hệ chính:

  1. Khối phát tín hiệu đầu vào (Input Signal Generator): Nhận tín hiệu góc đánh lái bánh trước $\delta$ và vận tốc chuyển động dọc $v_x$ từ tệp dữ liệu thực nghiệm đã tiền xử lý hoặc từ bộ tạo tín hiệu thử nghiệm.
  2. Phân hệ thân xe (Chassis Subsystem): Giải hệ phương trình chuyển động của mô hình xe một vết. Khối nhận lực ngang $F_{y1}, F_{y2}$ từ phân hệ lốp, tính toán gia tốc ngang $a_y = \ddot{y}$, tích phân gia tốc góc quay thân xe $\ddot{\psi}$ để xác định vận tốc góc quay thân xe $\dot{\psi}$, đồng thời tính toán góc trượt thân xe $\beta$ và góc trượt tại từng lốp $\alpha_1, \alpha_2$.
  3. Phân hệ lốp trước và lốp sau (Front & Rear Tire Subsystems): Tiếp nhận góc trượt $\alpha$ và vận tốc dọc $v_x$. Đầu tiên, khối giải phương trình vi phân trễ hồi phục lốp qua các khối Sum, Product và Integrator để trích xuất góc trượt hiệu dụng $\alpha'$. Kế tiếp, áp dụng công thức Magic Formula qua khối Function Block để tính lực ngang chuẩn hóa, sau đó nhân với tải trọng tĩnh $F_z$ và hệ số ma sát bề mặt $\mu$.
  4. Khối ghi nhận và trích xuất dữ liệu (Output Recorder and Bus Creator): Gom các tín hiệu trạng thái ($a_y$, $\dot{\psi}$, $\alpha_1$, $\alpha_2$, $\beta$) xuất ra Workspace phục vụ phân tích sai số và vẽ đồ thị so sánh.
Thông số kỹ thuật Ký hiệu Giá trị Đơn vị
Khối lượng xe (Vehicle mass) $m$ $3{,}325$ $\text{kg}$
Khoảng cách từ CG đến trục trước $l_1$ $0{,}157$ $\text{m}$
Khoảng cách từ CG đến trục sau $l_2$ $0{,}168$ $\text{m}$
Mô-men quán tính trục đứng $I_z$ $0{,}81$ $\text{kg}\cdot\text{m}^2$
Độ cứng chống trượt lốp trước $c_{\alpha 1}$ $1000$ $\text{N/rad}$
Độ cứng chống trượt lốp sau $c_{\alpha 2}$ $1000$ $\text{N/rad}$
Tải trọng tĩnh cầu trước $F_{z1}$ $19{,}711$ $\text{N}$
Tải trọng tĩnh cầu sau $F_{z2}$ $18{,}001$ $\text{N}$
Độ cứng chống trượt chuẩn hóa trước $c_{f\alpha 1}$ $5715{,}4$ $\text{rad}^{-1}$
Độ cứng chống trượt chuẩn hóa sau $c_{f\alpha 2}$ $5715{,}7$ $\text{rad}^{-1}$
Hệ số ma sát lốp trước $\mu_1$ $0{,}85$ -
Hệ số ma sát lốp sau $\mu_2$ $0{,}97$ -
Hệ số Magic Formula C lốp trước / sau $C_1 / C_2$ $1{,}3 / 1{,}3$ -
Hệ số Magic Formula E lốp trước / sau $E_1 / E_2$ $-1{,}0 / 0{,}0$ -

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: AUDEx project overview, Object and scope of research, Methodological Approach, Literature review

Chương 1 giới thiệu tổng thể dự án AUDEx tại HAW Hamburg như một nền tảng giáo dục và nghiên cứu thực nghiệm kết hợp xe mô hình 1:8 / 1:10 và bộ mô phỏng DiL. Tác giả tổng quan các tài liệu nghiên cứu quốc tế về mô hình hóa xe một vết, nhận dạng tham số lốp Magic Formula và các phương pháp V&V trên phương tiện thực tế lẫn xe mô hình thu nhỏ. Phương pháp luận nghiên cứu được xây dựng theo sơ đồ khối khép kín: xây dựng mô hình $\rightarrow$ tham số hóa $\rightarrow$ mô phỏng $\rightarrow$ so sánh thực nghiệm $\rightarrow$ tinh chỉnh tham số lặp.

Chương 2: Fundamentals of Vehicle Dynamics, Theoretical principle of the single-track model, Definitions of Concepts of Verification and Validation

Chương 2 trình bày các nền tảng lý thuyết:

  • Động lực học ba chiều của phương tiện (dọc, ngang, đứng).
  • Thiết lập hệ phương trình vi phân chuyển động của mô hình xe một vết tuyến tính hóa ở góc trượt nhỏ ($\alpha < 4^\circ$).
  • Xây dựng mô hình động học bậc nhất mô tả độ dài hồi phục lốp $\sigma$ nhằm khắc phục hiện tượng trễ đáp ứng của lực lốp.
  • Cấu trúc giải tích mô hình lốp bán thực nghiệm Magic Formula của Pacejka.
  • Định nghĩa chuẩn mực kỹ thuật của Verification ("Are we building the system right?") và Validation ("Are we building the right system?") trong kỹ nghệ ô tô.

Chương 3: Building simulink model of the RC car & Parametrization

Chương 3 chi tiết hóa việc hiện thực hóa các phương trình toán học lên môi trường Simulink:

  • Thiết lập phân hệ khung xe (Chassis Subsystem) và phân hệ lốp (Tire Subsystems).
  • Tích hợp động học hồi phục lốp và Magic Formula vào một khối chức năng độc lập.
  • Xác định và hiệu chỉnh bảng thông số thực nghiệm của xe RC AUDEx bao gồm khối lượng, vị trí trọng tâm, mô-men quán tính, tải trọng trục và hệ số lốp.

Chương 4: Model verification

Chương 4 tiến hành kiểm tra tính đúng đắn của mô hình số:

  • Thực hiện bài kiểm tra phản ứng bước nhảy góc lái (step steer input) từ $0^\circ$ lên $1^\circ$ tại các dải vận tốc cố định: $1\text{ km/h}$, $5\text{ km/h}$, $15\text{ km/h}$ và $25\text{ km/h}$ trong thời gian $10\text{ giây}$.
  • Kết quả cho thấy: Gia tốc ngang và vận tốc góc quay thân xe tăng mượt mà, tiệm cận giá trị xác lập đặc trưng của hệ dao động bậc hai tắt dần nhẹ, không xuất hiện dao động phi vật lý hay mất ổn định số học. Lực ngang của lốp phát triển liên tục, xác nhận mô hình toán được cài đặt chính xác.

Chương 5: Model validation & Comparison between simulation results and experimental data

Chương 5 thực hiện thẩm định mô hình dựa trên dữ liệu thực nghiệm:

  • Tiền xử lý dữ liệu: Tiến hành đồng bộ hóa tín hiệu thời gian (signal synchronization), lọc nhiễu tần số cao (noise filtering), phát hiện và hiệu chỉnh điểm dị biệt (outlier detection/correction) bằng kỹ thuật trung bình trượt và kiểm tra ngưỡng, thiết lập tần số lấy mẫu đồng nhất.
  • Thực hiện 3 bài thử nghiệm thực tế:
    1. Step response test (Bài thử phản ứng bước nhảy).
    2. Circle test (Bài thử chuyển động quay vòng tròn).
    3. Single lane change test (Bài thử chuyển làn đơn).
  • Đưa các kênh tín hiệu đầu vào thực nghiệm ($\delta, v_x$) vào mô hình Simulink và so sánh kết quả đầu ra ($a_y, \dot{\psi}$) với dữ liệu đo từ xe RC.

Chương 6: Conclusion

Tổng kết toàn bộ quá trình nghiên cứu, khẳng định việc xây dựng thành công mô hình động lực học ngang có độ tin cậy cao trên Simulink, đánh giá mức độ tương thích giữa mô phỏng và thực nghiệm, đồng thời chỉ ra các nguyên nhân dẫn đến sai số biên độ gia tốc ngang.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng từ thực nghiệm đối chiếu mô phỏng

Quá trình thẩm định mô hình qua ba bài điều động lái tiêu chuẩn mang lại các kết quả so sánh cụ thể:

  1. Vận tốc góc quay thân xe (Yaw Rate - $\dot{\psi}$):

    • Đáp ứng mô phỏng có độ tương đồng rất cao với dữ liệu đo thực nghiệm về cả biên độ, dạng sóng và đặc tính pha trên cả ba bài thử.
    • Sai số giá trị đỉnh (peak yaw rate) chỉ dao động trong khoảng $5% - 10%$.
    • Độ trễ pha động học giữa mô hình và thực nghiệm là không đáng kể, đạt mức sai lệch thời gian $\ll 0{,}1\text{ s}$.

  2. Gia tốc ngang (Lateral Acceleration - $a_y$):

    • Dạng đồ thị và thời điểm xuất hiện các điểm cực trị của gia tốc ngang trên mô hình hoàn toàn trùng khớp với thực nghiệm.
    • Tuy nhiên, mô hình có xu hướng ước lượng cao hơn (overestimate) biên độ gia tốc ngang thực tế khoảng $30%$:
      • Trong bài thử Step response test: Gia tốc ngang ban đầu của mô hình đạt đỉnh khoảng $\sim 6\text{ m/s}^2$ so với mức đo thực tế $\sim 4\text{ m/s}^2$; phần phục hồi âm của mô hình đạt $\sim -2\text{ m/s}^2$.
      • Trong bài thử Single lane change test: Đỉnh dương của mô hình đạt $\sim 5\text{ m/s}^2$ (thực nghiệm đo $\sim 4\text{ m/s}^2$), đỉnh âm đạt $\sim -5\text{ m/s}^2$ (thực nghiệm đo $\sim -4\text{ m/s}^2$).
      • Trong bài thử Circle test: Ở khoảng thời gian từ $15$ đến $25\text{ giây}$, gia tốc ngang mô phỏng cao hơn thực nghiệm từ $3 - 4\text{ m/s}^2$.
Nghiệm thức kiểm thử Thông số so sánh Dữ liệu thực nghiệm Kết quả mô phỏng Simulink Mức độ tương thích / Đánh giá
Step Response Test Đỉnh gia tốc ngang $a_y$ $\sim 4\text{ m/s}^2$ $\sim 6\text{ m/s}^2$ Mô hình dự báo cao hơn thực tế
Vận tốc góc quay $\dot{\psi}$ Trùng khớp dạng sóng Sai số biên độ $< 10%$ Tương quan rất cao, trễ pha $\ll 0{,}1\text{ s}$
Circle Test Gia tốc ngang $a_y$ (15-25s) Thấp hơn mô phỏng Cao hơn thực tế $3 - 4\text{ m/s}^2$ Phản ánh đúng xu hướng nhưng lệch biên độ
Vận tốc góc quay $\dot{\psi}$ Trùng khớp Sai khác nhỏ ở các giây cuối Tương quan tốt
Single Lane Change Đỉnh dương gia tốc $a_y$ $\sim 4\text{ m/s}^2$ $\sim 5\text{ m/s}^2$ Sai số biên độ $\approx 25 - 30%$
Đỉnh âm gia tốc $a_y$ $\sim -4\text{ m/s}^2$ $\sim -5\text{ m/s}^2$ Sai số biên độ $\approx 25%$
Vận tốc góc quay $\dot{\psi}$ Trùng khớp pha Đỉnh sai số $5 - 10%$ Bám sát quỹ đạo chuyển làn thực tế

Đóng góp kỹ thuật của đề tài

  • Xây dựng thành công một mô hình bản sao kỹ thuật số (digital twin) đại diện cho động lực học ngang của xe mô hình RC AUDEx, tích hợp hiệu ứng phi tuyến của lốp (Magic Formula) và độ trễ hồi phục lốp ($\sigma$).
  • Thiết lập quy trình tiền xử lý dữ liệu thực nghiệm tiêu chuẩn (lọc nhiễu, khử ngoại lai, đồng bộ tín hiệu) bảo đảm tính khách quan khi nạp dữ liệu vào mô hình mô phỏng.
  • Chứng minh tính khả thi của mô hình xe một vết nâng cao trong việc mô phỏng động lực học quay vòng thời gian thực với chi phí tính toán thấp.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Văn bản khóa luận thẳng thắn chỉ ra các giới hạn kỹ thuật cần tiếp tục hoàn thiện:

  • Tham số lốp: Các hệ số Magic Formula ($B, C, D, E$) và độ cứng chống trượt hiện đang được tham chiếu và ước lượng từ các công bố lý thuyết thay vì đo đạc trực tiếp trên bệ thử lốp chuyên dụng của xe RC.
  • Bỏ qua động học không gian: Việc không xét đến độ nghiêng thân xe (roll angle), hệ thống treo và tải trọng phân bố động giữa bánh trong/bánh ngoài khi vào cua là nguyên nhân chính dẫn đến việc mô hình ước lượng gia tốc ngang cao hơn thực tế khoảng $30%$.
  • Điều kiện mặt đường: Chưa mô hình hóa các biến dạng bề mặt, ma sát biến thiên và sự gồ ghề của mặt đường thử.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Tiến hành thực nghiệm chuyên biệt để nhận dạng chính xác bộ thông số lốp trên xe RC.
  • Nâng cấp mô hình xe hai vết (twin-track model) tích hợp bậc tự do lắc ngang (roll dynamics) và hệ thống treo để triệt tiêu sai số gia tốc ngang.
  • Ứng dụng mô hình đã thẩm định làm nền tảng phát triển các bộ điều khiển cao cấp như MPC, hệ thống bám quỹ đạo tự hành và chẩn đoán lỗi trong dự án AUDEx.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu chuyên khảo có giá trị kỹ thuật thực tiễn cao cho:

  • Sinh viên và học viên ngành Kỹ thuật Ô tô, Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa, Cơ điện tử: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết về phương pháp triển khai phương trình vi phân chuyển động phương tiện trên MATLAB/Simulink.
  • Người nghiên cứu xe tự hành quy mô nhỏ (Small-scale / RC vehicles): Đồ án cung cấp bộ thông số vật lý chuẩn của xe RC tỷ lệ nhỏ cùng phương pháp ghép nối mô hình lốp Pacejka và trễ hồi phục lốp ($\sigma$) vào mô hình xe một vết.
  • Kỹ sư phát triển mô hình mô phỏng: Quy trình V&V và phương pháp tiền xử lý tín hiệu thực nghiệm (đồng bộ, khử trôi, lọc nhiễu) trong đồ án có thể áp dụng trực tiếp cho các bài toán kiểm chuẩn mô hình thực nghiệm khác.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lại tích hợp thêm thông số "độ dài hồi phục lốp" ($\sigma$) vào mô hình xe một vết?
Trong điều kiện chuyển động thực tế, lực ngang của lốp không sinh ra tức thời ngay khi xuất hiện góc trượt do độ đàn hồi và biến dạng của khung lốp (carcass deformation). Tác giả tích hợp độ dài hồi phục lốp $\sigma$ thông qua phương trình vi phân bậc nhất nhằm mô tả độ trễ pha quá độ của lực lốp, đặc biệt quan trọng trong các tình huống đánh lái gấp và chuyển động ở dải vận tốc thấp.

2. Mô hình Simulink của xe RC gồm những phân hệ con (subsystems) nào?
Mô hình được mô-đun hóa thành 4 khối chức năng: Phân hệ thân xe (Chassis subsystem), Phân hệ lốp trước và sau (Front & Rear Tire subsystems), Phân hệ tạo tín hiệu đầu vào (Inputs Signal Generator), và Phân hệ trích xuất/ghi nhận tín hiệu đầu ra (Outputs Recorder and Bus Creator).

3. Kết quả mô phỏng phản ánh chính xác nhất ở kênh tín hiệu nào và sai lệch ở kênh tín hiệu nào?
Mô hình phản ánh chính xác ở kênh vận tốc góc quay thân xe ($\dot{\psi}$) với sai số đỉnh chỉ từ $5 - 10%$ và sai lệch pha thời gian $\ll 0{,}1\text{ s}$. Ngược lại, mô hình có sai số hệ thống ở kênh gia tốc ngang ($a_y$), liên tục dự báo biên độ đỉnh cao hơn thực tế khoảng $30%$.

4. Nguyên nhân kỹ thuật nào dẫn đến việc mô hình dự báo gia tốc ngang cao hơn dữ liệu đo thực nghiệm?
Sai số này xuất phát từ các giả thiết đơn giản hóa của mô hình xe một vết: bỏ qua chuyển động nghiêng thân xe (roll), không tính đến đặc tính đàn hồi của hệ thống treo làm dịch chuyển tải trọng động giữa hai bên bánh xe, và các hệ số của mô hình lốp Magic Formula được ước lượng từ tài liệu thay vì đo trực tiếp trên bệ thử lốp xe RC.

5. Quy trình tiền xử lý dữ liệu thực nghiệm trước khi validation bao gồm các bước nào?
Dữ liệu đo từ xe RC trải qua 5 bước xử lý nghiêm ngặt: Đồng bộ hóa mốc thời gian tín hiệu (signal synchronization), lọc nhiễu tần số cao (noise filtering), phát hiện và loại bỏ điểm dị biệt bằng trung bình trượt và ngưỡng sai số (outlier detection & correction), tái tạo tần số lấy mẫu đồng nhất (uniform sampling rate), và đối chiếu tín hiệu trước/sau xử lý.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của sinh viên Ngô Lâm Trường đã hoàn thành việc xây dựng, tham số hóa và thẩm định mô hình động lực học ngang của xe mô hình RC trong dự án AUDEx bằng MATLAB/Simulink. Bằng cách kết hợp mô hình xe một vết với lý thuyết trễ hồi phục lốp và Magic Formula của Pacejka, mô hình đã mô phỏng chính xác đáp ứng góc quay thân xe trên các bài thử nghiệm tiêu chuẩn (bước nhảy góc lái, quay vòng tròn, chuyển làn đơn). Dù còn tồn tại sai số biên độ ở gia tốc ngang do các giả thiết đơn giản hóa hình học và hệ thống treo, nghiên cứu đã chứng minh tính hiệu quả của phương pháp thiết kế dựa trên mô hình và cung cấp nền tảng số tin cậy cho việc phát triển các thuật toán điều khiển xe tự hành tiếp theo.