将车辆设计成使得车辆驾驭响应符合某些设计规范。车辆动力学参数定义了车辆驾驭响应，因此，标称参数定义了标称的车辆驾驭响应。转向不足系数、前转弯柔性和后转弯柔性等车辆动力学参数是用于确定车辆稳定性和动态驾驭行为的最主要动力学参数。转向不足系数定义了特定转向角的车辆偏航率或转弯半径。前转弯柔性和后转弯柔性定义了当车辆转弯时至前轴和后轴的侧滑(side-slip)的分布。转弯柔性包括由转向角和轮胎的横向力定义的比率。这些参数随不同的车辆负载、轮胎压力、轮胎磨损以及车辆之间的悬架特性差异等而有所不同。
参数偏离标称值可能导致底盘/车辆控制系统的性能下降。例如，随着车辆的老化，各种动力学性能参数发生了改变，从而导致了车辆在相同的转向角情况下的转弯半径方面的改变。因此，希望监视车辆的动力学参数来确定是否存在问题，以采取合适的措施。动力学系统的实时估计理论已公知，且已经对估计车辆的动力学参数进行多种尝试。然而，这些公知的理论并不足以实用于实际的车辆系统，因为它们未能较好地考虑非线性和输入充足度的问题。实际上，可以解决这些问题，并可以改进估计算法。

根据本发明的原理，公开了一种实时车辆动力学性能估计系统，它采用车辆参数估计器、车辆状况检测器和充足转向输入检测器，以用于实时地估计车辆转向不足系数、前转弯柔性和后转弯柔性。车辆参数估计器接收前轮转向角信号、后轮转向角信号、车辆横向加速度信号、车辆偏航率信号和车辆速度信号，并采用线性参数估计算法来估计转向不足系数、前转弯柔性和后转弯柔性。车辆状况检测器接收前轮转向角信号、后轮转向角信号、车辆偏航率信号和车辆速度信号，并且如果车辆未工作在线性区域中，则停用车辆参数估计器。充足转向输入检测器接收前轮角度信号、后轮角度信号和车辆速度信号，并提供指明估计的参数是否足够可靠的输出信号。
从结合附图的以下描述和所附权利要求中，可以清楚地看出本发明的其他优点和特征。

图1是根据本发明的实施例的实时车辆动力学性能估计系统的框图；
图2是说明图1所示的系统的车辆参数估计器的工作的流程图；
图3是示出图1所示的系统的车辆参数估计器的信号转换过程的流程图；
图4是说明图1所示的系统的车辆状况检测器的工作的流程图；
图5是示出图1所示的系统的车辆状况检测器的线性区域检测过程的流程图；
图6是说明图1所示的系统的充足转向输入检测器的框图；以及
图7是说明图6所示的充足转向输入检测器的工作的流程图。

以下针对实时车辆动力学性能估计系统的、对本发明的实施例的论述在本质上仅仅是示范性的，且不用于限制本发明或其应用或使用。
根据本发明，提出了一种实时车辆动力学性能估计系统，它通过由标准动力学传感器测量的信号来估计车辆转向不足系数、前转弯刚性和后转弯刚性，如车辆速度Vx、前轮转向角、后轮转向角、车辆偏航率YR以及车辆横向加速度Ay。本发明的实时车辆动力学性能估计系统可以与使用差动制动器、主动后轮转向、主动前轮转向或这些系统的任何组合的车辆稳定性增强系统结合。根据这些估计结果，上述动力学估计系统可以修改车辆稳定性增强系统，以补偿因车辆参数变动导致的性能下降，或可出于维护目的向车辆驾驶员发送告警信号。
图1是根据本发明的实施例的车辆12的实时车辆动力学性能估计系统10的框图。系统10包括实时车辆参数估计器14、车辆状况检测器16和充足转向输入检测器18，以下将对它们进行详细描述。参数估计器14从车辆12接收传感器输入，包括前轮转向角δF、后轮转向角δR、车辆横向加速度Ay、车辆偏航率YR和车辆速度Vx，并生成估计的车辆动力学参数输出，具体而言，是生成车辆转向不足系数、前转弯柔性和后转弯柔性。提供这些测量值的传感器在业内是众所周知的，且可以采用任何适于这些目的的传感器。车辆控制器可以使用这些估计的车辆参数来提供告警指示、维护指示，或者，如果车辆参数处于标称工作范围之外，则调整这些车辆参数。
参数估计器14依照线性车辆模型进行工作。因此，来自各种传感器的参数估计器14的输入应该来自线性工作区域。如果车辆12处于在线性工作区域之外，则转向与传感器测量值之间的线性相关是无效的，这导致了来自参数估计器14的不符合实际的结果。当车辆12未工作在线性区域中时，由于上述原因，应当停用估计器10。车辆状况检测器16接收前轮转向角δF、后轮转向角δR、车辆偏航率YR和车辆速度Vx等传感器信号。检测器16处理这些输入信号，以确定车辆12是否工作在线性区域中，并提供与是否启用或停用参数估计器14、充足转向输入检测器18有关的输出信号。
参数估计的转换取决于输入激励。当输入激励不够充足(即车辆12未足够频繁地进行转向)时，估计的车辆参数并不收敛于恰当的值。但是，对实时车辆参数估计器14而言，确定所估计的车辆参数是否收敛是较为困难的。充足转向输入检测器18接收前轮转向角信号δF、后轮转向角信号δR和车辆速度Vx，并确定估计的车辆参数的转换。
图2是说明实时车辆参数估计器14的工作的流程图26。在框28处，估计器14将theta_hat_11、theta_hat_12、theta_hat_21和theta_hat_22初始化为框28处的初始值。Theta_hat_11、theta_hat_12、theta_hat_21和theta_hat_22是由参数估计器14中的线性参数估计算法产生的估计值，用于确定转向不足系数、后转弯柔性和前转弯柔性，以下将对这方面进行论述。这些初始值是预定值，它们给出了车辆的原始设计或新设计的初始转向不足系数、初始前转弯柔性和初始后转弯柔性。在框30处，估计器14从检测器18读前轮转向角δF、后轮转向角δR、车辆横向加速度Ay、车辆偏航率YR、车辆速度Vx和启用标志。估计器14执行信号转换过程，以将原始传感器信号转换成以下定义的Y1＝Phi1_vector-theta1和Y2＝Phi2_vector-theta2的线性回归形式，它们更适用于框32处的估计算法。
图3是说明框32处的转换过程的流程图36。估计器14在框38处将计数初始化为零，并在框40处读前轮转向角δF、后轮转向角δR、车辆横向加速度Ay、车辆偏航率YR、车辆速度Vx等传感器信号。然后，在框42处，估计器14用横向加速度信号除以车辆速度信号(Ay/Vx)，并用车辆偏航率信号除以车辆速度信号(YR/Vx)。在框44处，将前轮转向角信号δF、后轮转向角信号δR、车辆横向加速度信号Ay、车辆偏航率信号YR、车辆速度信号Vx、Ay/Vx值和YR/Vx值输入到一组低通微分滤波器。在框44处，微分滤波器生成这些值的经过滤波的信号、经过滤波的导数信号和经过滤波的二阶导数信号，具体而言，为Ay_filtered、Ay_dot_filtered、YR_filtered、YR_dot_filtered、YR_2dot_filtered、(Ay/Vx)_filtered、(YR/Vx)_filtered、(YR/Vx)_dot_filtered、δF_fittered，δF_dot_filtered、δR_filtered和δR_dot_filtered，其中“dot”是一阶导数，  “2dot”是二阶导数。
在框46处，估计器14对YR_filtered和(Ay/Vx)_filtered进行积分，以得到YR_filtered_integrated和(Ay/Vx)_filtered_integrated。在框48处，估计器14按如下公式计算回归矢量Phi1_vector与Phi2_vector和值Y1与Y2：
  Y1＝g*(δF_filtered+δR_filtered-(a+b)*(YR/Vx)_filtered)
Phi1_vector＝{Ay_filtered(t)-Ay_filtered(t-Δt)，YR_dot_filtered(t)-
YR_dot_filtered(t-Δt)}
Temp＝g*(δF_filtered-δR_filtered+2*YR_filtered_integrated-2*  (1)
(Ay/Vx)_filtered_integrated-(a-b)*(YR/Vx)_filtered)
    Y2＝Temp(t)-Temp(t-Δt)
Phi2_vector＝Phi1_vector(t)-Phi1_vector(t-Δt)
Delta_Y1＝Y1(t)-Y1(t-Δt)
值a、b和g分别是从车辆12的前轴至横向加速度测量点的距离、从后轴至横向加速度测量点的距离和引力常数。而且，(t)表示当前数据，(t-Δt)表示来自之前步骤的数据。在框32处，将输出Y1与Y2和回归矢量Phi1_vector与Phi2_vector用作计算Y1与Y2的线性回归形式的转换后数据。
在菱形判断框处50，估计器14通过将Delta_Y1的绝对值与预定义阈值的绝对值进行比较来确定是否满足稳态转向条件。有必要检测稳态条件来处理Y1和Phi1_vector的偏移量。如果满足稳态条件，则Delta_Y1将小于阈值，并应当约为零。在预定时间段内，必须持续满足该稳态条件。如果满足稳态条件，则在框52处，将计数器增加1，并且，在菱形判断框54处，估计器14确定计数是否达到预定的最大计数。如果计数大于预定的最大计数，则在框56处将稳态标志设置为真。如果满足稳态条件，则以Phi2_vector代替Phi1_vector。当在框56处将稳态标志设置为真时，则在框58处重新计算Y1和Phi1_vector。在框64处，估计器14返回Y1、Y2、Phi1_vector、Phi2_vector和稳态标志。
如果计数小于最大计数，则在框60处，估计器14将稳态标志设为假。而且，如果在菱形判断框50处Delta_Y1大于预定阈值(这意味着不存在稳态条件)，则在框62处，将计数设为零，并在框60处将稳态标志设为假。对于非稳态条件，可以使用Y1与Phi1_vector之差来消除偏移量，因此，在框64处返回原始的Y1、Y2、Phi1_vector、Phi2_vector和稳态标志。
返回图2，在菱形判断框70处，估计器14确定是否将检测器16输出的enable_flag置位。如果将enable_flag设置为真，则在框72处，估计器14执行线性参数估计算法，以在估计器14的输出处更新转向不足系数、前转向柔性和后转向柔性估计值。该线性参数估计算法使用转换后的数据Y1、Y2、Phi1_vector和Phi2_vector来更新原始参数theta_hat_11、theta_hat_12、theta_hat_21和theta_hat_22。在一个实施例中，线形参数估计算法采用递归最小二乘算法。然而，也可以使用另外的算法，例如基于Lyapunov的算法。然后，在框74处，将估计的转向不足系数(定义为Kus_hat)设为theta_hat_11，将估计的前转弯柔性(定义为Df_hat)设为(theta_hat_11+theta_hat_21)/2，并将估计的后转弯柔性(定义为Dr_hat)设为(theta_hat_21-theta_hat_11)/2。在框76处，将值Kus_hat、Df_hat和Dr_hat在参数估计器14的输出处返回。
如果在菱形判断框70处未将enable_flag设置为真，则在框74处，使用theta_hat_11、theta_hat_12、theta_hat_21和theta_hat_22来计算估计的转向不足系数Kus_hat、估计的前转弯柔性Df_hat和估计的后转弯柔性Dr_hat。
图4是流程图80，它说明了用于判断是否启用或停用实时车辆参数估计器14的车辆状况检测器16的操作。仅当车辆12工作在线性范围内时，即当车辆速度Vx不太低，车辆纵向加速度Ax不太高(加速或减速过快)和车辆偏航率YR不太大时，估计器14才有效。在框82处，检测器16读前轮转向角δF、后轮转向角δR、车辆偏航率YR和车辆速度Vx。在框84处，检测器16使用命令解释器计算参考偏航率YR_ref，以下使用它来确定车辆是否工作在线性区域中。
然后，在菱形判断框86处，检测器16确定车辆速度Vx是否大于最小速度Vxmin的绝对值。由于运动学效应的缘故，车辆12必须以大于最小车辆速度(如10mph)的速度行驶才工作在线性区域中。如果车辆速度Vx大于最小值Vxmin，则在框88处，检测器16将车辆速度标志Vx_flag设置为开，否则，在框90处，它将Vx_flag设置为关。
然后，在框92处，检测器16使用FIR滤波器来计算车辆纵向加速度Ax。为工作在线性范围内，车辆纵向加速度Ax不能过高。在菱形判断框94处，检测器16判断车辆纵向加速度除以车辆速度(Ax/Vx)是否小于预定的百分比限值。如果Ax/Vx小于该百分比限值，则在框96处，检测器16将车辆纵向加速度标志Ax_flag设置为开。否则，在框98处，它将车辆加速度标志Ax_flag设置为关。
在框100处，检测器16使用线性区域检测滤波器来确定车辆偏航率YR与参考偏航率YR_ref之间是否存在差异，以确定偏航率误差，并指明车辆是否工作在线性范围内。由参数偏差所导致的误差通常远远小于由非线性所导致的误差。因此，如果误差突然大于规定的误差大，则车辆12未工作在线性区域中。如果误差大于预定的偏航率阈值，则检测器16检验偏航率误差，并开始计数。当该计数值大于预定的最大计数时，算法将线性区域标志设置为假。
图5是说明线性区域检测滤波器的操作的流程图106。在框108处，检测器16首先将线性区域标志(Linear_Region_Flag)设为等于真，将计数设为等于零。在框110处，检测器16读偏航率信号YR和偏航率参考信号YR_ref。然后，在菱形判断框112处，检测器16确定偏航率参考信号YR_ref的绝对值减去偏航率信号YR是否小于预定的偏航率阈值YR_threshold。如果偏航率参考信号YR_ref减去偏航率信号YR小于阈值YR_threshold，则在框114处，将线性区域标志保持为真(这意味着车辆12工作在其线性范围内)，并将计数增加1。如果偏航率参考信号YR_ref减去偏航率信号YR大于阈值YR_threshold，则在框116处，将线性区域标志设置为假，并将计数保持为零。
然后，在菱形判断框118处，检测器16确定计数是否大于预定的最大计数。如果计数大于该最大计数，则在框120处，检测器16将计数设为等于该最大计数，并在框122处将线性区域标志设置为真。如果在菱形判断框118处计数不大于该最大计数，则线性区域标志可能为真或假，且算法返回到图4中的流程图80。
然后，在菱形判断框124处，检测器16确定线性区域标志是否设置为真。如果线性区域标志设置为真，则在框126处，将线性标志设置为开，如果线性区域标志设置为假，则在框128处，将线性标志设置为关。然后，在框130处，检测器16仅在车辆速度标志Vx_flag、车辆加速度标志Ax_flag和线性区域标志全部设置为真时，才将启用标志设置为真。然后，在框132处，检测器16输出enable_flag。
图6是车辆12、车辆参数估计器14和充足转向输入检测器18的框图。充足转向输入检测器18用于确定车辆参数估计器14的输出是否足够可靠。如果车辆12进行了足够频繁的转向，并工作在其线性区域中，则参数估计器14的输出收敛于真实的参数。参数估计的收敛取决于输入激励。但是，难于直接确定输入激励的充足度来使得估计的参数收敛于真实的值。一种获悉参数收敛情况的间接方法是，对具有已知参数的模型应施加相同的输入，以生成模型输出，并应用上述的一系列参数估计过程来估计该模型的参数。因为模型参数是已知的，所以可通过比较模型参数和估计的模型参数来确定参数估计是否收敛。
充足转向输入检测器18包括参考自行车模型过程框140、参数估计过程框142和比较过程框144。参考自行车模型过程框140根据前轮转向角δF和后轮转向角δR来输出参考模型车辆参数。参数估计框142确定与参数估计器14的输出相同的输出，并且在比较过程框144中比较估计的模型参数和参考模型参数。如果两个值足够接近，则充足转向输入检测器18将参数就绪标志设为开。参数就绪标志指明参数估计器14的输出是可靠的，并可供使用。
图7是说明充足转向输入检测器18的操作的流程图154。在框156处，输入检测器18首先通过将参数就绪标志设置为假和将计数设置为零来对算法进行初始化；在框158处，为参考模型提供了如下预定参考值：转向不足系数Kus_ref、前转弯柔性Df_ref和后转弯柔性Dr_ref；并在框160处，设置了如下的预定阈值：转向不足系数阈值Kus_threshold、前转弯柔性阈值Df_threshold和后转弯柔性阈值Dr_threshold。
然后，在框162处，检测器18从检测器16读前轮转向角δF、后轮转向角δR、车辆速度Vx和enable_flag等传感器信号。然后，在框164处，充足转向输入检测器18对参考模型140执行参考模型算法，以计算横向加速度参考值Ay_ref和车辆偏航率参考值YR_ref。然后，如参数估计器14在框74处所执行的，检测器18执行实时车辆参数估计器来计算以下估计参考值：转向不足系数Kus_ref_hat、前转弯柔性Df_ref_hat和后转弯柔性Dr_ref_hat。
然后，在菱形判断框168处，检测器18确定参考转向不足系数Kus_ref与估计的参考转向不足系数Kus_ref_hat之间的差的绝对值是否小于转向不足系数阈值Kus_threshold；在菱形判断框170处，确定参考前转弯柔性Df_ref与估计的参考前转弯柔性Df_ref_hat之间的差的绝对值是否小于参考前转弯柔性阈值Df_threshold；在菱形判断框172处，判断参考后转弯柔性Dr_ref与估计的参考后转弯柔性Dr_ref_hat之间的差的绝对值是否小于参考后转弯柔性阈值Dr_threshold。如果三个比较的结果都是肯定的，则在框174处将计数器的计数更新1，如果存在任何一个结果为否定的比较，则在框174处将计数设为零。
然后，在菱形判断框178处，检测器18判断计数是否大于预定的最大计数max_count。如果计数大于该最大计数，则在框180处将计数设为等于最大计数max_count，并在框182处将参数就绪标志设置为真。否则，参数就绪标志保持设置为假。
以上的论述仅公开和描述了本发明的示范性实施例。通过阅读上述论述、附图和权利要求，本领域技术人员将容易地认识到，可以对本发明进行各种变化、修改和变更，而不至于背离由所附权利要求定义的本发明的精神和范围。