[发明专利]在线性工作范围下在线估计车辆侧滑

说明书

技术领域

本发明总体上涉及一种用于估计车辆侧滑的方法，并且尤其涉及一种用于在线性车辆工作范围内估计车辆侧滑的方法，其中所述方法包括使用具有状态反馈的线性自行车模型来更新前和后转弯稳定性信号。

背景技术

各个车辆控制系统在本领域中是已知的，诸如路线保持系统，路线改变系统和路径跟踪系统，用于改进驱动器便利性、安全性和舒适性。这些控制系统典型情况下在线性车辆工作范围内操作，其中车辆状态定义了车辆的工作情况。对于这些类型的控制系统来说，车辆侧滑是用于确定车辆动力、运动和控制的关键状态之一。车辆侧滑被定义为在垂直于车辆纵向速度的方向上在车辆重心的横向速度。车辆侧滑结合车辆纵向速度形成了在车辆行进方向上的车辆向量速度。车辆控制系统计算车辆侧滑来确定误差使得可以控制所述车辆把所述侧滑减少到零。然而，很难准确地计算车辆侧滑，这是因为在所述车辆的线性工作范围内车辆侧滑一般非常小。测量所述车辆横向速度以便确定侧滑目前也被认为成本过高，从而是不切实际的。

在本领域中已知三种方法来用于确定车辆侧滑。这些方法有时被定义为间接传感器方法、直接传感器方法和基于模型的方法。间接传感器方法通过积分来自现有传感器的侧滑速率来估计车辆侧滑，所述现有传感器诸如偏航速率传感器和横向加速度传感器。然而，一般情况下此方法缺点在于传感器噪声、漂移和累积的积分误差。

直接传感器方法诸如通过基于GPS或照相机的系统来直接测量车辆侧滑。然而，此方法典型情况下具有缓慢的吞吐量，并且常常受天气和/或道路条件的影响，并且从而可能不适合于快速回路控制目的并且可能不是任何时候都可靠。

基于模型的方法只在车辆线性工作范围内有效，但是优点在于更加可靠并且更有经济效益。基于模型的侧滑估计结果更平滑且连续，并且传感器的要求没有那么多限制。然而，基于模型的方法常常受到模型不准确性、未知的道路表面及其它未知干扰的限制。

发明内容

依照本发明的教导，公开了一种用于在线性车辆工作范围内估计车辆侧滑的系统，包括更新的前和后转弯稳定性参数。所述系统包括第一状态观察器处理器，用于使用自行车模型来产生偏航加速度和横向加速度信号。第一状态观察器处理器接收来自车辆速度传感器和手轮(hand-wheel)角度传感器的传感器信号。所述系统计算偏航加速度和横向加速度并且把他们与所测量的偏航速率和横向加速度信号相比较以便产生偏航加速度和横向加速度误差信号。所述误差信号被发送到参数估计处理器，用于计算更新的前转弯稳定性和后转弯稳定性。所更新的前和后转弯稳定性被送回到第一状态观察器处理器，并且由第二状态观察器处理器用来产生所估计的车辆侧滑。所述系统包括逻辑和数据健全(sanity)检查处理器来确保在第二状态观察器处理器使用它们之前所更新的前和后转弯稳定性是有意义的并且满足预定的准则。

结合附图，根据以下描述和所附权利要求，本发明的附加特征将变得清楚。

附图说明

图1是依照本发明实施例用于估计车辆侧滑的系统的框图；和

图2是依照本发明实施例示出用于确定所更新的前和后转弯稳定性信号是否满足预定准则的方法的流程图。

具体实施方式

针对用于在车辆的线性工作范围内估计车辆侧滑的方法的本发明实施例的以下论述实质上仅仅是示例性的，并且决不意在限制本发明或其应用或使用。

本发明的以下论述包括用于使用具有状态反馈的自行车模型来在线性车辆工作范围内估计车辆侧滑的技术以便提供更新的前和后转弯稳定性。侧滑估计过程使用来自车辆速度传感器、偏航速率传感器、横向加速度传感器和手轮角度传感器的传感器信号。本发明的侧滑估计过程提供多个优点，包括但不限于，使快速变化的状态估计变为缓慢变化的参数估计以便增加可靠性和耐用性；通过考虑车辆非线性度(诸如未建模的动力和未知的道路表面)的汇总效果来增加准确性；监视估计结果；并且对传感器信号噪声和偏置提出不那么严格的要求。

本发明使用自行车模式来计算车辆侧滑。对于下面所论述的自行车模型和计算来说，使用以下命名。

m₁：车辆的质量；

I_Z：惯性围绕车辆重心的偏航力矩

a：从重心到车辆前轴的距离；

b：从重心到车辆后轴的距离；

c：转向系统顺应性(compliance)系数；

C_f：车辆前轮的相关稳定性；

C_r：车辆后轮的相关稳定性；