用于估算车速的装置和方法

申请号 CN201410406292.9 申请日 2014-08-18 公开(公告)号 CN104973067A 公开(公告)日 2015-10-14
申请人 现代自动车株式会社; 发明人 柳承翰; 申煐浩;
摘要 本 发明 提供一种用于估算车速的装置和方法,该装置包括:惯性 传感器 ,被配置成测量车辆的六 自由度 ;车辆内部传感器,被配置成测量车辆信息;处理器,其被配置成:利用由惯性传感器测量的六自由度,估算基于 运动学模型 的纵向速度和横向速度;利用车辆信息估算基于物理模型的横向速度和基于轮速的纵向速度;利用纵向速度和横向速度估算车速。
权利要求

1.一种用于估算车速的装置,所述装置包括:
惯性传感器,被配置成测量车辆的六自由度
车辆内部传感器,被配置成测量车辆信息;
处理器,其被配置成:
利用由所述惯性传感器测量的六自由度,估算基于运动学模型的纵向速度和横向速度;
利用所述车辆信息估算基于物理模型的横向速度和基于轮速的纵向速度;
利用所述纵向速度和横向速度估算所述车速。
2.如权利要求1所述的装置,其中所述六自由度包括纵向加速度、横向加速度、垂直加速度、纵倾率、横摆率、以及侧倾率。
3.如权利要求1所述的装置,其中所述惯性传感器包括:
加速度传感器,被配置成测量所述纵向加速度、所述横向加速度、和所述垂直加速度,以及
陀螺仪传感器,被配置成测量所述纵倾率、所述横摆率和所述侧倾率。
4.如权利要求1所述的装置,其中所述车辆内部传感器包括:
转向传感器,被配置成测量转向角,以及
轮速传感器,被配置成测量轮速。
5.如权利要求1所述的装置,其中所述物理模型是单轨模型。
6.如权利要求1所述的装置,其中所述处理器还被配置成:
通过将所述基于运动学模型的横向速度和所述基于物理模型的横向速度组合,来估算车辆的横向速度和横向滑移角,
通过将所述基于运动学模型的纵向速度和所述基于轮速的纵向速度组合,来估算车辆的纵向速度,
根据行驶状况,向所述基于运动学模型的横向速度和所述基于物理模型的横向速度分配权重,以及
根据所述行驶状况,向所述基于运动学模型的纵向速度和所述基于轮速的纵向速度分配权重。
7.如权利要求6所述的装置,其中所述行驶状况被分成非线性轮胎摩擦区间和线性轮胎摩擦区间。
8.如权利要求6所述的装置,其中所述处理器被配置成基于后轮滑移角、横向加速度、横摆率误差、转向角变化率、以及估算的散度指数来设定模型权重。
9.如权利要求6所述的装置,其中所述处理器被配置成基于主缸压、道路摩擦系数、纵倾率、横摆率、横向速度和纵向加速度来设定模型权重。
10.一种用于估算车速的方法,所述方法包括:
由传感器测量六自由度和车辆信息;
由处理器利用所述六自由度和所述车辆信息,估算基于运动学模型的纵向速度和横向速度、基于物理模型的横向速度、和基于轮速的纵向速度;以及
由所述处理器通过将利用所述运动学模型估算的纵向速度和横向速度、利用所述物理模型估算的横向速度、和利用所述轮速估算的纵向速度组合,来估算所述车速。
11.如权利要求10所述的方法,其中所述六自由度包括纵向加速度、横向加速度、垂直加速度、纵倾率、横摆率和侧倾率。
12.如权利要求10所述的方法,其中所述传感器包括惯性传感器和车辆内部传感器。
13.如权利要求12所述的方法,其中所述惯性传感器包括:
加速度传感器,被配置成测量所述纵向加速度、所述横向加速度、和所述垂直加速度,以及
陀螺仪传感器,被配置成测量所述纵倾率、所述横摆率和所述侧倾率。
14.如权利要求12所述的方法,其中所述车辆内部传感器包括:
转向角传感器,被配置成测量转向角,以及
轮速传感器,被配置成测量轮速。
15.如权利要求10所述的方法,还包括:
由所述处理器通过将所述基于运动学模型的横向速度和所述基于物理模型的横向速度组合,来估算车辆的横向速度和横向滑移角;
由所述处理器通过将所述基于运动学模型的纵向速度和所述基于轮速的纵向速度组合,来估算车辆的纵向速度;
由所述处理器根据行驶状况,向所述基于运动学模型的横向速度和所述基于物理模型的横向速度分配权重;以及
由所述处理器根据所述行驶状况,向所述基于运动学模型的纵向速度和所述基于轮速的纵向速度分配权重。
16.如权利要求15所述的方法,其中所述行驶状况被分成非线性轮胎摩擦区间和线性轮胎摩擦区间。

说明书全文

用于估算车速的装置和方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种用于估算车速的装置和方法,更特别涉及一种通过利用六自由度的惯性传感器实时地估算车辆的纵向和横向速度的装置和方法。

背景技术

[0002] 通常,电子稳定系统(ESP)和车辆运动控制装置被配置成,通过利用二自由度(例如横向加速度和横摆率)的惯性传感器,或者三自由度(例如纵向加速度、横向加速度和横摆率)的惯性传感器,估算车速。在此情况下,可以有效地计算主要在平地上具有较小纵向和横向打滑的线性轮胎摩擦区间中的车速,但可能难以精确地估算在存在道路侧倾或较大纵向和横向打滑的非线性轮胎摩擦区间中的速度。
[0003] 另外,由于车速主要取决于车辆的物理模型,因此其可能受到诸如重量、轮胎、道路摩擦系数等车辆参数的变化的影响。另外,由于根据现有技术利用六自由度的惯性传感器估算车速的技术,主要是通过将利用六自由度的惯性传感器测量的测量值积分来估算车速,因此可能需要高精度传感器,或者存在使用时偏离估算值的可能性。

发明内容

[0004] 本发明提供一种用于通过利用六自由度的惯性传感器、轮速传感器和转向角传感器实时估算车辆的纵向和横向速度来估算车速的装置和方法。另外,本发明提供一种可通过利用六自由度的惯性传感器测量的测量值组合运动学模型和物理模型,来改善车速估算准确性的装置和方法。
[0005] 根据本发明一个示例性实施例,用于估算车速的装置可包括:惯性传感器,被配置成测量车辆的六自由度;车辆内部传感器,被配置成测量车辆信息;第一纵向速度和横向速度估算器,其被配置成:利用由惯性传感器测量的六自由度,估算基于运动学模型的纵向速度和横向速度;第二纵向速度和横向速度估算器,被配置成利用车辆信息估算基于物理模型的横向速度和基于轮速的纵向速度;车辆速度估算器,利用从第一纵向速度和横向速度估算器和第二纵向速度和横向速度估算器输出的纵向速度和横向速度的估算值估算车速。
[0006] 六自由度可包括纵向加速度、横向加速度、垂直加速度、纵倾率、横摆率、以及侧倾率。惯性传感器可包括:加速度传感器,被配置成测量纵向加速度、横向加速度、和垂直加速度;以及陀螺仪传感器,被配置成测量纵倾率、横摆率和侧倾率。车辆内部传感器可包括:转向角传感器,被配置成测量转向角;以及轮速传感器,被配置成测量轮速。物理模型可以是单轨模型。
[0007] 车速估算器可包括:横向速度估算器,被配置成通过将基于运动学模型的横向速度和基于物理模型的横向速度组合,来估算车辆的横向速度和横向滑移角;纵向速度估算器,被配置成通过将基于运动学模型的纵向速度和基于轮速的纵向速度组合,来估算车辆的纵向速度;第一权重设定器,根据行驶状况,向基于运动学模型的横向速度和基于物理模型的横向速度分配权重;第二权重设定器,根据行驶状况,向基于运动学模型的纵向速度和基于轮速的纵向速度分配权重。
[0008] 该行驶状况可被分成非线性轮胎摩擦区间和线性轮胎摩擦区间。第一权重设定器可被配置成基于后轮滑移角、横向加速度、横摆率误差、转向角变化率、估算的散度指数以及阶跃转向(step steering)来设定模型权重。第二配重设定器可被配置成基于主缸压、道路摩擦系数、纵倾率、横摆率、横向速度和纵向加速度来设定模型权重。
[0009] 根据本发明另一示例性实施例,用于估算车速的方法可包括:测量六自由度和车辆信息;利用六自由度和车辆信息,估算基于运动学模型的纵向速度和横向速度、基于物理模型的横向速度、和基于轮速的纵向速度;通过将利用运动学模型估算的纵向速度和横向速度、利用物理模型估算的横向速度、和利用轮速估算的纵向速度组合,来估算车速。附图说明
[0010] 通过下列描述,并结合附图,本发明的上述和其他目的将会更加显而易见,其中:
[0011] 图1是示出根据本发明示例性实施例的用于估算车速的装置的示例性配置框图;以及
[0012] 图2和3是根据本发明示例性实施例的在图1中所示的车速估算器的示例性框图。

具体实施方式

[0013] 可以理解的是,本文中所使用的术语“车辆”或“车辆的”或其它类似的术语包括一般而言的机动车辆,比如包含运动型多用途车辆(SUV)、公共汽车、货车,各种商用车辆的客车、包含各种轮船和舰船的船只、飞行器等等,并且包括混合动力车辆、电动汽车、混合动力电动汽车、氢动力汽车和其它替代燃料汽车(例如,从除了石油以外的资源中取得的燃料)。如在本文中所引用的,混合动力车辆是具有两种或多种动力来源的车辆,例如汽油动力车辆和电动动力车辆二者。
[0014] 尽管示例性实施例被描述为使用多个单元来执行示例性过程,然而可以理解的是,该示例性过程还可以由一个或多个模来执行。另外,可以理解的是,术语控制器/控制单元指的是包括存储器和处理器的硬件设备。存储器被配置成存储模块,处理器被专配置成执行上述模块,从而执行一个或多个过程,下面进一步详述。
[0015] 此外,本发明的控制逻辑可被实施为包含由处理器、控制器等执行的可执行程序指令的计算机可读介质上的非短暂计算机可读介质。计算机可读介质的例子包括,但不局限于,ROM、RAM、光盘(CD)-ROM、磁带、闪存盘、智能卡和光数据存储装置。计算机可读记录介质也可以分布在连接计算机系统的网络中,以使计算机可读介质可以以分布式方式,例如,通过电信息通信服务器或控制器区域网(CAN),被存储和执行。
[0016] 本文所用的术语仅用于描述特定实施例的目的,而并非旨在限制本发明。除非上下文明确指出,否则如本文中所使用的单数形式“一”、“一个”和“该”等意图也包括复数形式。还应该理解的是,在本说明书中使用“包括”和/或“包含”等术语时,是意图说明存在该特征、整数、步骤、操作、元素和/或组件,而不排除一个或多个其它特征、整数、步骤、操作、元素、组件、和/或其组合的存在或增加。如本文中所使用的,术语“和/或”包括一个或多个相关列出项目的任何和所有组合。
[0017] 在下文中将参考附图描述本发明的示例性实施例。
[0018] 图1是示出根据本发明示例性实施例的用于估算车速的装置的示例性配置框图。如图1所示,根据本发明示例性实施例的用于估算车速的装置,可包括惯性传感器10、车辆内部传感器20、信号处理器30、车辆侧倾角和纵倾角估算器40、第一纵向速度和横向速度估算器50、第二纵向速度和横向速度估算器60,以及车速估算器70。信号处理器30可被配置成执行车辆侧倾角和纵倾角估算器40、第一纵向速度和横向速度估算器50、第二纵向速度和横向速度估算器60,以及车速估算器70。
[0019] 惯性传感器10,其可以是用于更准确测量车辆运动的六自由度(6DOF)的传感器,可被配置成测量车辆的纵向加速度、横向加速度、垂直加速度、侧倾率、纵倾率、横摆率等。上述惯性传感器10可由陀螺仪传感器和加速度传感器构成。车辆内部传感器20可被配置成测量车辆的物理信息(例如制动压力、轮速和前轮转向角)。另外,车辆内部传感器20可包括被配置成测量转向角的转向角传感器、被配置成测量4轮轮速的轮速传感器等。特别地,转向角传感器可布置在电机驱动动力转向(MDPS)系统中,并且轮速传感器可布置在电子稳定控制(ESC)系统中。
[0020] 信号处理器30可被配置成处理从惯性传感器10输出的原始信号,以去除偏移并补偿失配误差,由此校正信号。车辆侧倾角和纵倾角估算器(在下文中称为“车辆侧倾和纵倾角估算器”)40,可被配置成基于从陀螺仪传感器和加速度传感器输出的角度信息、行驶状况等,估算车辆侧倾角和纵倾角。特别地,行驶状况可被分成非线性轮胎摩擦区间(动态的)行驶状况和线性轮胎摩擦区间(静态的)行驶状况。
[0021] 第一纵向速度和横向速度估算器(在下文中称为“第一纵向和横向速度估算器”)50,可被配置成接收由惯性传感器10测量的信息、以及由车辆侧倾和纵倾角估算器40估算的侧倾角和纵倾角,以基于运动学模型估算纵向速度和横向速度。第一纵向和横向速度估算器50可被配置成,通过利用运动学模型的积分方程,将纵向加速度和横向加速度积分,来计算纵向速度和横向速度。
[0022] 第二纵向速度和横向速度估算器(在下文中称作“第二纵向和横向速度估算器”)60,可被配置成利用从车辆内部传感器20输出的转向角和轮速,计算横向速度和纵向速度。第二纵向和横向速度估算器60可被配置成利用物理模型估算横向速度,并基于轮速估算纵向速度。特别地,作为物理模型,可以使用单轨模型。
[0023] 此外,车速估算器70可被配置成依赖于行驶状况,向基于运动学模型的纵向速度和横向速度、基于物理模型的横向速度、以及基于轮速的纵向速度分配权重。例如,对于非线性轮胎摩擦区间行驶状况,较高权重(例如预定权重)可被分配给基于运动学模型的纵向速度和横向速度,对于线性轮胎摩擦区间行驶状况,基于物理模型的横向速度与基于轮速的纵向速度的权重可增大。车速估算器70可被配置成基于从第一纵向和横向速度估算器50和第二纵向和横向速度估算器60输出的经估算的纵向速度和横向速度,来估算车速。换言之,车速估算器70可被配置成通过组合运动学模型和物理模型,来估算车辆的纵向速度和横向速度。
[0024] 图2和3是图1中示出的车速估算器的示例性框图。如图2所示,车速估算器70的横向速度估算器可被配置成利用基于运动学模型的横向速度(例如横向加速度的积分值)和基于物理模型的横向速度来估算车辆横向速度和横向滑移角(slip angle)。换言之,横向速度估算器可被配置成通过组合运动学模型和物理模型,来估算车辆横向速度(例如,横向滑移角)。
[0025] 第一权重设定器可被配置成计算后轮滑移角增益(AlphaR增益)、横向加速度增益(Ay增益)、估算的散度指数增益(反漂移增益)、横摆率误差增益、转向角斜率(SAS)点增益、以及阶跃转向增益(J字形转弯增益),并且基于计算结果设定权重。在转向角斜率,横摆率误差、后轮滑移角、横向加速度和道路摩擦系数相当大(例如大于预定值)时,第一权重设定器可被配置成确定非线性轮胎摩擦区间,并可被配置成为运动学模型的积分方程增大权重。另外,当该估算趋向于发散时或处于阶跃转向的情况下,第一权重设定器可被配置成增大物理模型的权重。
[0026] 参考图3,车速估算器70的纵向估算器可被配置成接收4轮速度并计算车辆中心速度。即,纵向估算器可被配置成计算基于轮速的车辆中心速度。纵向速度估算器可被配置成基于制动压力(例如,刹车啮合或松开)感测刹车的ON和OFF,并根据刹车的ON和OFF来切换开关SW。纵向速度估算器可被配置成在车辆驾驶(例如刹车OFF或松开)时,以基于轮速的车辆中心速度为基础计算非驱动轮(例如后轮)的最大轮速,并可被配置成估算车辆纵向速度。
[0027] 此外,纵向速度估算器可被配置成,在车辆刹车(例如,刹车ON或啮合)时,以基于轮速的车辆中心速度为基础,计算4轮的最大轮速,并可被配置成利用运动学模型估算减速度(例如纵向加速度)。特别地,纵向速度估算器可被配置成限制速度变化率。观察器将纵向加速度积分以计算纵向速度,并通过与基于轮速的纵向速度组合,来估算车辆的纵向速度。特别地,第二权重设定器可被配置成利用纵倾率、横摆率、横向速度、纵向加速度、道路摩擦系数、主缸压力等来确定权重。例如,当主缸压力(例如主动轮制动压力)增大以及道路摩擦系数降低时,第二权重设定器可被配置成增大运动学模型的积分方程式的权重。
[0028] 纵向估算器可被配置成输出从观察器输出的4轮最大轮速和纵向估算值中的较大值(例如大于预定值),作为车辆的纵向速度。车速估算器70可被配置成利用以下方程式1估算纵向速度 横向速度 和垂直速度
[0029] 方程式1
[0030]
[0031] 其中 和 分别指的是基于运动学模型的纵向速度、横向速度和垂直速度,ax、ay和az分别是纵向加速度、横向加速度和垂直加速度,g是重力加速度,和 分别是纵倾角和侧倾角。vx,wheel是基于轮速估算的纵向速度,并且vy,phy是基于物理模型估算的横向速度。L3×2指的是模型权重设定增益。ωx、ωy和ωz分别指的是侧倾率误差、纵倾率误差和横摆率误差。k4和k5指的是轮胎刚度系数。
[0032] 如上所述,根据本发明的示例性实施例,可利用六自由度的惯性传感器、轮速传感器和转向角传感器,实时测量车速的纵向和横向速度。另外,根据本发明的示例性实施例,可补偿由车辆的侧倾角、纵倾角以及道路的纵倾角和横倾角造成的干扰,并且可提供抵抗车辆重量波动、轮胎状态波动和道路摩擦系数波动的估算性能。
[0033] 另外,根据本发明的示例性实施例,当基于六自由度的惯性传感器的运动学模型和物理模型组合时,可基于行驶状况来改变各个模型之间的权重值,由此可以改善车速估算的准确性。因此,根据本发明的示例性实施例,通过利用由电子稳定控制估算的车辆的横向速度,可更准确地捕捉稳定控制干预(intervention)的定时,并可计算更精确的控制量。此外,根据本发明的示例性实施例,通过利用由底盘集成的控制系统估算的车辆的横向速度,可更准确地估算轮胎滑移角,并可以控制更精确的前后主动转向角。
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