[发明专利]一种汽车转向操纵特性的在线预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种汽车转向操纵特性的在线预测方法及系统，该方法包括步骤：采集汽车实时的方向盘角度值和电机转速，并根据采用Kalman滤波器进行参数预测后的横摆角速度稳态响应方程计算出汽车下一时刻的预测的横摆角速度；根据计算出的预测的横摆角速度，对汽车实现横摆角速度控制。本方法可以获得符合汽车运动性能的横摆角速度稳态响应方程，从而实现对汽车操纵特性的在线预测，通过本方法进行预测，可以考虑环境变化或者时间推移带来的变化，对汽车转向操纵特性的变化进行准确的预测，稳定性高，且准确度高，可广泛应用于电动汽车的控制行业中。

技术领域

本发明涉及电动汽车的自动控制领域，特别是涉及一种汽车转向操纵特性的在线预测方法及系统。

背景技术

名词解释：

Kalman滤波器：卡尔曼滤波器，是一种用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。

EPS传动比：方向盘角度与前轮转角的比例关系。

随着汽车技术的飞速发展，汽车智能化技术已经成为发展趋势之一。目前，汽车转向操纵特性估计对于开发智能驾驶辅助技术的发展具有十分重要的作用。目前已有的汽车转向操纵特性的预测方法主要是基于阿克曼运动学模型的简单预估，其缺点是对于汽车运动模型进行了极大简化，同时忽略汽车使用过程中运动特性发生变化以及路面状况变化情况。另外，还有采用标定的车辆计算参数建立动力学分析，或者采用试验统计分析的方法。总的来说，目前的这些对汽车转向操纵特性的预测方法或分析方法存在准确性低，没有考虑使用环境变化或时间推移导致的汽车转向操纵特性的变化等问题，稳定性差，难以有效预测汽车的转向操纵特性，导致其应用效果受到一定局限。

发明内容

为了解决上述的技术问题，本发明的目的是提供一种汽车转向操纵特性的在线预测方法，本发明的另一目的是提供一种汽车转向操纵特性的在线预测系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种汽车转向操纵特性的在线预测方法，包括步骤：

采集汽车实时的方向盘角度值和电机转速，并根据采用Kalman滤波器进行参数预测后的横摆角速度稳态响应方程计算出汽车下一时刻的预测的横摆角速度；

根据计算出的预测的横摆角速度，对汽车实现横摆角速度控制。

进一步，所述横摆角速度稳态响应方程的公式如下：

上式中，ω表示横摆角速度，k表示转向不足系数，α表示方向盘角度值，α₀表示方向盘零偏角，L表示轴距，k_θ表示EPS传动比，u表示车辆前进速度；

其中，汽车的方向盘零偏角α₀、轴距L、EPS传动比k_θ和转向不足系数k为横摆角速度稳态响应方程的计算参数。

进一步，所述横摆角速度稳态响应方程的计算参数是通过以下方式获得的：

采集汽车的运动数据和静态参数后，获得汽车对应的横摆角速度稳态响应方程的计算参数的初始值；

结合计算参数的初始值，采用Kalman滤波器对横摆角速度稳态响应方程的计算参数进行预测。

进一步，所述采集汽车的运动数据和静态参数后，获得汽车对应的横摆角速度稳态响应方程的计算参数的初始值的步骤，包括：

采集汽车的方向盘角度值、电机转速以及横摆角速度，同时获取汽车的电机传动比、车轮半径以及方向盘零偏角、轴距和EPS传动比的初始值；

根据电机传动比、车轮半径和采集的电机转速，计算获得汽车的车辆前进速度；