CN101402363A - 用于车辆和拖车联接车的拖车晃动探测与补偿方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于控制具有拖车的车辆的系统和方法，包括确定拖车的存在，产生指示拖车相对车辆摇摆的晃动信号，响应晃动信号产生用于车辆动态控制系统的初始加权动态控制信号，根据动态控制信号操纵至少一个车辆动态系统，而后作为晃动信号响应的函数迭代产生用于加权动态控制信号的罚函数。具有连接的训练器的神经网络作为拖车摇摆响应的函数修正动态控制信号。

Description

用于车辆和拖车联接车的拖车晃动探测与补偿方法
技术领域
本发明总体上涉及用于机动车辆和拖车的动态控制系统，特别涉及通过使用神经网络控制方法减少拖车相对车辆晃动的系统。
背景技术
拖车晃动会产生车辆稳定性的问题。这发生在车辆牵引拖车的特定条件下，其中拖车的拖曳点位于整个车轴的后方，例如当轻型车利用挂接装置或拖车设备拖曳拖车时。拖车晃动是拖车与牵引车之间的枢轴以振荡的形式左右和/或上下摇摆的情况。该情况出现在车辆操纵困难、特别在强力制动和从山上向下行驶时。拖车的晃动会提升车辆后端并拖动车辆左右晃，显著增加翻车事故的危险性。
一些车辆上装配有包括用于稳定性控制的侧偏传感器的惯性测量单元(IMU)。上述传感器可以提供有关车辆和拖车晃动的信息，但不提供完整的解决方案。上述系统最好还包括拖车上的IMU，因为拖车可以随着车辆的晃动而晃动。但是上述解决方案很昂贵，并且不是所有的车辆都具有IMU传感器。
其他晃动探测方案使用简单的基于规则的逻辑。上述系统因为多种未知的车辆和拖车的动态可能性而缺乏耐用性。因而使用多种不同的传感器增加系统耐用性使整合输入和计算输出十分困难。因而，需要一种改进的控制方案减轻拖车晃动，并容易地适应许多车辆与拖车联接车。该系统应当还可以适用于没有IMU传感器组的车辆和拖车。
发明内容
本发明提供一种用于探测和缓解拖车晃动、因而使车辆保持或增加速度、而没有相反的操纵结果的方法和装置。
本发明的一个方面中，用于车辆牵引拖车的控制系统包括产生晃动信号的晃动探测器，通过动态控制信号操纵至少一个车辆动态系统的车辆动态控制系统，联接该晃动探测器和该动态控制系统的控制器，该控制器包含神经网络和相连的训练器。编程神经网络，以响应训练器的晃动信号和权函数，向车辆动态控制系统输出加权动态控制信号。拖车的拖曳点位于整个车轴的后方；以及动态控制系统包括至少一个车辆制动控制器、轮矩控制器、发动机转矩控制器或悬架控制器。
在一个方面，训练器响应罚函数修正传送到神经网络的权函数。此外，罚函数保留用于缓解探测的拖车晃动的动态控制信号的权函数，减少不缓解探测的拖车晃动的用于动态控制信号的权函数。训练器是训练神经网络以修正拖车晃动的软件模块。训练器使得神经网络不断改善对拖车晃动的修正和预防。
本发明的另一方面中，提供控制牵引拖车的车辆的方法，其中拖车的拖曳点位于整个车轴的后方。该方法包括以下步骤：车辆前进动作中使用拖车传感器确定拖车相对于车辆的角坐标；产生指明拖车相对车辆摇摆的晃动信号，该晃动信号作为角坐标的函数产生；响应晃动信号产生用于车辆动态控制系统的初始加权动态控制信号；根据动态控制信号操纵至少一个车辆动态系统；而后迭代产生用于加权动态控制信号的罚函数作为晃动信号响应的函数。晃动信号可以通过从许多车辆具有的传感器中过滤掉相关的传感器信息产生。
在本发明的另一方面，本系统使用备用的辅助传感器探测拖车的晃动。
本发明的一个优点是用于倒车辅助的传感器可以用于探测拖车位置。
本发明的另一优点是许多车辆上可以利用的已有传感器也对本发明具有辅助作用，因而使本系统可以相对成本较低地实现。
本发明的实施例还有一些优点。本发明的实施例的一个优点在于结合了探测到车辆/拖车摇晃就操纵拖车制动的拖车制动控制器。拖车制动可以仅用于或还用于车辆制动。拖车制动优于车辆制动，因为前者产生了车辆和拖车之间的拉紧(而非压缩)，这减小了临界速度、使晃动最小并使车辆保持预定的路线和稳定的操纵。
上述优点能更快且更好地抑制拖车晃动。
参照以下详细说明并结合附图，就会最好地理解本发明本身和其他目的和伴随的优点。
附图说明
图1是根据本发明的一个实施例的用于车辆和拖车联接车的控制系统的框图；
图2是根据本发明的控制系统的高级框图；
图3是根据本发明的控制系统的更详细的框图；
图4A是相对车辆连接到拖车舌部的拖车定位板的透视图；
图4B是图5的趾部定位板的透视图；
图4C是确定拖车位置的装置的俯视图；以及
图5是说明操纵本发明的实施例的方法的逻辑流程图。
具体实施方式
在以下附图中，同样的附图标记用于指明同样的部件。多个术语和值通过实例阐述，并且不意味着限定。
本发明可以结合包括侧偏稳定性控制(YSC)系统、滚动稳定性控制(RSC)系统、横向稳定性控制(LSC)系统、集成稳定性控制(ISC)系统的车辆控制系统或者整车控制系统使用，以达到需要的车辆性能。本发明还使用集成传感系统(ISS)进行说明，其使用如惯性测量单元(IMU)和其他可用单元、但除了分散传感器的集中动作传感器。尽管主要说明了集中动作传感器，如IMU，但此处说明的技术可以容易地转变为使用其他分离的传感器。
参照图1，表示根据本发明的实施例的用于车辆14的控制系统10的框图。在该实例中，车辆14包括车辆稳定性控制系统12。控制系统10通过稳定性控制系统12和拖车摇摆控制系统16监控和缓解车辆14和拖车15的晃动或摇摆，以提供运行稳定性。稳定性控制系统12可以是或包括RSC系统、ESC系统、YSC系统或一些其他本领域公知的稳定性控制系统。稳定性控制系统12和拖车摇摆控制器16可以是车辆控制器26的一部分。
与稳定性控制系统12有关的IMU数据可以表明拖车摇摆或晃动。但是拖车晃动并不总是会以可被车辆IMU传感器组探测到的方式传送给车辆。此外，不是所有的车辆都具有IMU。然而，车辆IMU将探测关于车辆的稳定性事件，该事件可以由拖车的晃动产生。当然，如果拖车装配有IMU，晃动可以容易地由拖车IMU系统单独探测，或结合车辆IMU系统探测。
具有至少一个倒车辅助传感器48的倒车辅助系统46可以联接控制器26。倒车辅助传感器48可以是但不限于超声传感器、雷达传感器或其两者的结合。该传感器也可以是一个或多个照相机49的形式。倒车辅助传感器48、49典型地位于车辆后面的多个位置，例如保险杠中。倒车辅助系统46可以用于提供拖车存在的指示，并可以用于产生关于拖车的特定形式以使控制器26能够得到关于拖车位置的反馈。
例如，车辆14具有纵轴线A，拖车15具有纵轴线B。如图所示，轴线A、B排成一线。转弯时或拖车15摇摆时，拖车轴线B将与车辆轴线A成一角度。车辆和拖车的上述相对角度可以由倒车辅助传感器48或备用照相机49探测。
控制器26还可以包括制动控制器以启动车前轮制动器24a和24b以及车后轮制动器25a和25b。车辆制动器24、25与车轮28a、28b、29a和29b连接。在图1的实例中，拖车15包括拖车制动器17。控制系统经由拖车制动控制器31与拖车制动器17a和17b联通并控制其操作。拖车制动器17与车轮30a和30b相连接。制动器17、24和25可以通过控制器26中的制动控制器独立启动。当然，可电启动的制动器可以用于本发明，并如图所示地用于拖车15。控制器26联接可以集成为控制器26的一部分的拖车制动控制器31。拖车制动控制器31用于启动拖车制动器17a和17b。
动力传动系统回路包括具有相连的变速器33的内燃机32或其他本领域公知的发动机，例如柴油机、混合动力发动机等。发动机32可以具有联接该发动机并由脚踏板36启动的油门装置34。油门装置34可以是线控系统的一部分，或是踏板36与油门装置34之间的直接机械连动装置的一部分。发动机32可以包括发动机控制器38。发动机控制器38可以是一个独立的控制器或控制器26的一部分。发动机控制器38可以用于减少或增加发动机功率。本发明还考虑了电机。在这种情况下，动力驱动系统的配置中可以省略变速器33，而具有各个车轮上都有一个的多个电机。
方向盘39以公知的方式为车辆操作者提供方向输入。
控制器26可以是基于微处理器的如具有中央处理单元、存储器(RAM和/或ROM)、接有输入与输出总线的计算机。控制器可以是专用的集成电路或由本领域公知的其他逻辑装置形成。控制器12、16、31、38中的每个可以是组合到一个单一集成控制器的中央车辆主控单元、交互式车辆动态模块、限制器控制模块、主安全性控制器、具有电源的控制电路的一部分，或者是如图所示的独立控制器。
车辆14后面拖着拖车15。拖车15可以包括挂接在车辆14上的挂接装置41。虽然表示的拖车具有一对车轮30和一对制动器17，但其还可具有任意数目的轴/车轮和制动器。带子42可以用于将如制动器17和拖车车灯的电组件与车辆14的电气系统联接。当然，拖车与车辆之间的通信可以是无线的，在这种情况下，拖车和车辆都具有用于该通信的无线收发器(图中未示)。车辆制动和拖车制动可以分别地、独立地、一致地、同时地、从属地各自操作或控制，或者根据情况以其它一些方式操作。
带子42将拖车15联接到拖车制动控制器31。拖车制动控制器31能够与车辆制动器24和25合作一起或独立地控制拖车制动器17。
控制系统还包括指示器44，其可用于向车辆操作者指示多种车辆和拖车的状态信息。指示器44可以包括集群消息中心或信号显示器，或者是其他本领域公知的指示器。在本发明一实施方式中，指示器44是抬头显示器(heads-up display)的形式，指示信号是投射在车辆14前方出现的虚拟图像。
现参照图2，表示根据本发明的控制系统10的高级框图。表示的主控制器26包括与拖车晃动探测器52和训练模块54协作的神经网络50。晃动探测器52可以是图1的拖车摇摆控制器16的一部分。
控制器26接收集成感应系统(ISS)56的输入。ISS 56可以是接收来自多个传感器58的信号和来自车辆操作者通过人机界面(HMI)59的输入的信号多路器的形式。HMI可以是键盘或其他公知的输入装置的形式。
ISS 56向神经网络50和晃动探测器52提供信号。ISS还可以向如滚动稳定性控制系统的其他车辆系统提供信号。例如，控制器26可以在多种测定中使用传感器，如测定类似即刻倾翻的车轮提升事件、测定包括车轮的法向力的多种力、测定载物量的高度和位置，测定如不稳定的滚动或侧偏动作时车辆动力的不稳定倾向，测定向驱动致动器61发出的反馈控制命令，测定用于所需功能的反馈控制命令等等。传感器58监视车辆和拖车动态60。车辆和拖车动力受到由控制器26控制的不同致动器61的影响。致动器可以包括安全性系统、悬架控制、发动机/变速器控制器、制动控制器等等。致动器允许系统通过例如独立调整每个车轮的轮距、启动悬挂组件、修正转向角和/或制动任意车轮的方式修正车辆动态。
控制器26和悬架控制、制动控制器和发动机/变速器控制器以及任意其他系统控制器可以是基于微处理器的如具有中央处理单元、存储器(RAM和/或ROM)、接有输入与输出总线的计算机。控制器可以是专用的集成电路或是由本领域公知的其他逻辑装置形成。各控制器可以是组合到一个单一集成控制器的中央车辆主控单元、交互式车辆动态模块、限制器控制模块、主安全性控制器、具有电源的控制电路的一部分，或者是独立的控制器。
神经网络50从ISS 26中接收数据，数据包括来自多个传感器的数据值和数据值的第一和第二时间导数(time derivatives)。数据值的第一和第二时间导数将时间元素引入神经网络的学习，该学习典型地难以测量，例如加速度。接收的信息是数据矢量的形式。神经网络50是控制器26的一个重要部分，因为其有利于用于车辆和拖车联接车。一般而言，输入与输出之间的关系确切性质未知时，神经网络较好。如果其关系公知，则可以直接模拟。在车辆-拖车情况下，车辆必须可以适应大范围变化的拖车构造。因而，神经网络50更为有利，因为它可以通过训练器54得知输入/输出关系。有三种与神经网络有关的主要学习方案，每一种都对应于特定的抽象获知任务。上述方案为监督学习、非监督学习和增强式学习。监督学习目的在于在与给定实例相配的一类认可的函数中寻找函数。监督学习的范例中的任务是模式识别(分类)和回归(函数逼近)。在非监督学习中，给定网络一些数据，要减少的成本函数可以是数据和网络输出的任意函数。一般而言，非监督学习有益于估计模型。在增强式学习中，通常不给出数据，而是由代理与环境互动产生。根据一些(通常未知的)动力，代理定期执行动作，环境产生观察和瞬时成本。网络试图发现一种策略，用于选择使长期成本、也就是预定累计成本最小化的动作。增强式学习典型地与控制问题、游戏和其他顺序确定任务相联系。
构造的神经网络50具有输入层、隐含层和输出层。输入层具有仅用于引入输入变量值的单元。隐含层和输出层的神经元都连接到前一层中的所有单元。可以确定网络仅部分连接前一层中的一些单元；但是，对于大多数应用，全连接网络更耐用。执行(使用)网络时，输入变量值位于输入单元，而后逐渐执行隐含层和输出层。其中的每一个通过取前一层中的单元的输出的加权总和再减去阈值而计算其启动值。该启动值通过启动函数产生神经网络的输出。执行整个网络时，输出层的输出用作整个网络的输出。在该实例中，输出是用于控制多个车辆系统61、用以缓解任意探测的拖车晃动的影响的矢量数据。
晃动探测器52确定拖车是否在晃动。这可以以任意公知方式完成。如上所述，车辆IMU可以用于探测拖车晃动，但是其耐用性比拖车装有IMU并提供拖车动作的直接反馈时低。在这种情况下，可以分析至少车辆和/或拖车的侧偏率以探测拖车晃动。本发明考虑了至少两种其他探测晃动的方法：备用照相机成像分析和超声波传感器分析。用于拖车的光学图像分析的一个实例公开于此处通过参考引用的第10/905,715号美国专利(代理人编号81108176)。
在图2的实例中，晃动探测器52经由ISS 26从车辆备用传感器48或倒车辅助系统46接收超声数据。车辆每一侧的两个或更多个传感器探测拖车轴线B和车辆轴线A之间的相对角度关系。过滤算法可以探测与主要的拖车特征相符的距离。而后监测上述距离并/或与雷达或视频图像相比较，以计算拖车角度并确定晃动。
在一个实施例中，产生新的图像前利用位于图像上方的3x3索贝尔光模板(Sobel mask)确定垂直线和水平线。索贝尔边缘探测方法(Sobel edgedetection)是耐用的，并且使用一对3x3的卷积模板；其中一个估算x方向或垂直方向(列)的倾斜度，另一个估算y方向或水平方向(行)的倾斜度。卷积模板的益处在于其典型地远小于实际的图像。3x3模板用作导数算子，当其输出大于确定阈值时，信号输出像素位于新的输出图像中以辨别探测的垂直或水平的边缘。例如，阈值可以是使用灰度值的像素的比较值。
边缘探测过程随后通过追踪新的边缘图中某些区域的边缘线，测量水平和垂直的像素位置，并且使用存储的数据和相互比较多个结构测定频率/幅度。例如，拖车的水平底边与拖车的垂直侧边相接的拖车的角落处可以容易地辨别和测量。为了提高耐用性，可以将特定的标记置于拖车上，如“X”或者多个上述标记，使系统容易辨别和跟踪。
数字滤波器可以改善利用超声传感器的晃动探测方案，因为该传感器对较高的车速时的噪音敏感。当拖曳的车辆加速时，拖车晃动的可能性显著降低。因而，加速时可以确定(时域和频域内)背景参考噪音标记。该信号可以被其他时刻测量的信号掩蔽以减小噪声。如果已知特定的距离测量要受到影响，趋化算法会在试图跟踪拖车晃动时假设影响位置的值。因而，拖车晃动的探测是基于从每个超声传感器采集的距离的时间测定。探测方案寻找传感器之间的相关性，而非异常，因为与相对拖车角度有关的两个一致的传感器更可能被校正。而后在两个传感器不一致时使用简单的追踪方法估计拖车动作，启动阻尼作用。
因而，晃动探测器52通过频谱分析器65进行传感器数据的频谱分析，追踪相对拖车角度。本方法的一个实例是通过将频谱分析器62数据缓冲器充入所需数量的样品开始，并且将参考范围例如从0调整到1。快速傅立叶变换(FFT)的绝对值表示出传感器数据的功率谱。这带来“黄金”参考信号。当前数据的频率标记与黄金参考标记相关，以辨别相关标记的极值。极值可以由信号的峰值和/或谷值表示。测量信号中心到极值的距离以找到最接近的相关匹配。上述匹配从最小到最大排序，选择最佳的两个或三个。而后可以汇集信息，例如由前面的数据形成的3D查找表上的轴线。而后可以根据得到的表面对信号分类；基于指示的状态或情况执行控制方法。应当注意，快速傅立叶变换是晃动探测器可以使用的许多可能的过滤方法中的一个。晃动探测器的目的在于探测车辆是否接近循环移动，按照0.1到1Hz的顺序确定晃动是否发生。
晃动探测器52还包括罚函数63。罚函数63用以告知训练框54。神经网络50向训练框54提供权重因子，而训练框向神经网络50提供修正的权重因子。
操作时，控制系统接收车辆和拖车的数据参数的初始集合。可以根据车辆的类型将上述数据参数设定为拖车的默认参数。或者，初始的拖车数据可以由操作者通过HMI 59输入。可以通过HMI 59输入例如拖车类型、轴数、总重量等数据。此外，拖车标识可以输入，其随后使特定的信息存储在用于恢复的数据库中。拖车连接到车辆时，系统激活，开始监测传感器58。通过晃动探测器52探测拖车的晃动时，系统执行至少入侵性的纠正行为以缓解晃动。例如，车速稍微减小，或者可以通过致动器61启动拖车制动器。晃动缓解之时或之后，控制系统通过训练器54修正控制参数，估算每个修正对晃动探测器52产生的罚函数的影响。
当校正的行动减小了罚函数时，保留该行动，当该行动增加了罚函数时，减小参数或使其返回原始状态。用该方法，训练器54通过随时间持续增加的改变，自动优化特定车辆和拖车联接车的控制策略。因而，由于训练器54学习更多的试图缓解拖车动态的数据和效果，所以控制策略变得更耐用。得知更有效的晃动对策后，车辆可以以与基于规则的拖车晃动缓解系统相比增加的速度行驶。更有益地，给定默认或设定的拖车特征，系统可以迅速地得知缓解拖车摇摆的最好方法。该过程可以由操作者通过HMI 59输入一些拖车数据而进一步地改进。通过参考拖车标识，神经网络可以认出特征，从而防止在再次使用特定拖车时要重新获知缓解拖车摇摆的最佳方法。
图3是根据本发明的控制系统的更详细的框图。所示的控制器26与ISS 56联通。在该实例中，控制器26还可以是单一的集中车辆控制器或控制器组合。如果使用多个控制器，他们可以联接到一起以交流它们之间的多种信息，还可以实现多个控制器之间的仲裁和优先级。控制器26最好是基于微处理器的。
控制器26可以被编程以执行多种函数并控制多种输出。控制器26还可以具有与其相连接的存储器70。存储器70可以是独立的存储器或可以结合到控制器26中。存储器70可以存储神经网络的多种参数、阈值、模式、表格或权重因子。例如要产生多大轮矩(制动)的加权以响应拖车的晃动，车辆速度可以存储在存储器70中并由训练器54修正。
所示的多个传感器和系统与ISS 56联通。上述传感器和系统应解释为是预期用于神经网络50和控制器26的数据源的示例。其不限于上述。除了上述HMI 59、倒车辅助系统46和相连的倒车传感器48、49之外，ISS56也与车辆IMU 70通信。
IMU70可以包括速度传感器74、侧偏率传感器75、横向加速度传感器76、滚动速率传感器77、垂直加速度传感器78、纵向加速度传感器79、俯仰速度传感器80和转向角位置传感器81。所示的IMU70位于车辆上。类似的IMU也可以位于拖车上，在这种情况下，拖车晃动探测是十分耐用的。当然，大多数拖车没有这种配置，用于在具有IMU的拖车与车辆之间传输数据的通信协议不是标准化的。
在一实施例中，传感器75-81位于车辆的重心。所属技术领域的技术人员将认识到传感器可以位于重心外的不同位置，其在数学上的转化是等同的。
滚动速率传感器77和俯仰速度传感器80可以用于感应车辆滚动和俯仰情况。车辆滚动和俯仰情况可以基于感应车辆上一点或多点相对路面的高度得到。可以用于完成上述功能的传感器包括基于雷达的近程传感器、基于激光的近程传感器和基于声纳的近程传感器。
车辆滚动和俯仰情况还可以基于感应一个或多个悬挂底盘组件的线性或旋转的相对位移或位移速度感应，悬架组件可以包括线性高度或行程传感器、旋转高度或行程传感器、用于寻找速度变化的轮速传感器、方向盘位置传感器、方向盘速度传感器和从电气组件输入的驾驶员前进命令，该电气组件可以包括使用手轮或操纵杆的线控转向。
车辆滚动和俯仰情况还可以通过感应与一个或多个悬架或底盘组件的负载情况相关的力或转矩来感应，组件包括有效的空气悬架中的压力变换器、减震器传感器如测压元件、应变计、转向系统的绝对或相对的发动机负载、转向系统辅助压力、一个或多个轮胎横向力传感器、轮胎纵向力传感器、轮胎垂直力传感器或轮胎侧壁扭力传感器。
车辆滚动和俯仰情况还可以通过车辆的以下平移或旋转位置、速度或加速度中的一个或多个确立，其包括滚动陀螺仪、滚动速率传感器77、侧偏率传感器75、横向加速度传感器76、垂直加速度传感器78、车辆纵向加速度传感器79，横向或垂直加速度传感器包括基于车轮的速度传感器、基于雷达的速度传感器、基于声纳的速度传感器、基于激光的速度传感器、基于光学的速度传感器。
横向加速度、滚动或俯仰方向和速度可以用全球定位系统(GPS)82得到。
ISS 56还可以联接目标探测系统84。系统84可以包括激光雷达、雷达或声纳86。激光雷达、雷达或声纳86可以用于产生目标的速度信号或相对速度信号。雷达或激光雷达可以用于产生目标的轨迹信号。类似地，车辆在多个方向上的速度可以相对静止的目标速度得到。激光雷达、雷达或声纳86可以安装在车辆周围的多个位置，包括前面、侧面和/或后面。还可以在多个位置使用多个传感器以便从车辆的多个位置提供多种信息。上述信号可以从车辆上在自停车情况下使用的传感器中得到，使得本发明可以使用车上已有的传感器。
目标探测还可以使用具有一个或多个照相机的照相机系统88。一种立体像对的照相机可以安装在车辆前面，以探测车前的目标物体，测量物体尺寸、宽度和相对速度并将上述物体分为合适的类。立体像对的照相机还可以根据系统测量的滚动和俯仰状态由单独照相机代替。对于所述技术领域的技术人员，多种类型的照相机明显都是可以的。如CMOS类照相机或CCD类照相机的多种类型的照相机都可以用于产生多种图像信号。如下所述，可以分析多种图像信号确定车辆的多种动态情况。
ISS 56也可以联接输入装置如HMI59。HMI 59可以包括键盘或其他按钮类装置。HMI 59可以用于输入拖车参数或向控制器指明一种或其他输入。
倒车辅助系统46具有至少一个可以联接到ISS 26的倒车辅助传感器48。倒车辅助传感器48可以是但不限于超声传感器、雷达传感器或两者的组合。倒车辅助传感器48典型地位于车辆后面的多个位置，例如保险杠中。如上所述，倒车辅助系统46可以用于提供关于存在拖车的指示，还可以用于产生关于拖车的特定形状，使控制器能有关于拖车位置的反馈。倒车辅助系统46可选地或额外地包括照相机49。传感器48和/或照相机49可以用于由例如前面讨论的边缘探测方法探测拖车的存在和晃动。
手轮(也被称为“方向盘”，其也可以是线控转向或电动转向辅助系统)位置传感器90也可以联接到ISS 56。手轮位置传感器90向控制器26提供信号，该信号对应于车内方向盘的相对旋转位置。多种类型的传感器包括绝对传感器和使用中心寻找算法的位置传感器(相对传感器的)。一旦知道了位置，相对传感器可以使用中心寻找算法确定与中心位置相对的位置。两种传感器可以提供转向角速度信号和/或转向方向信号。例如，转向方向可以指明远离或朝向中心位置或端部停止位置。
手轮转矩传感器92还可以联接到ISS 56并向控制器26提供数据。手轮转矩传感器92可以是位于转向杆中用于直接测量的传感器。转向转矩还可以从可用于动力转向系统的数据推断出。手轮转矩传感器92产生对应于加在车中手轮(方向盘)上的转矩量的信号。该转向转矩信号输入到神经网络。
mu(μ)传感器94也可以经由ISS 56联接控制器26。Mu传感器94是直接传感器或更容易根据可用的输入计算的值。例如用于防锁死制动系统的侧偏控制系统的多种系统可以产生mu。Mu表示车辆行驶表面的摩擦系数。Mu传感器94可以用于产生用于车辆的摩擦系数或轮胎的至少一个接地面的摩擦系数。Mu最好由每个轮胎的每个接地面确定。
油门传感器96也可以经由ISS 56联接控制器26。油门传感器96可以例如是电阻传感器。当然其他类型的油门传感器对于所属技术领域的技术人员而说也是显而易见的。油门传感器96产生对应于车辆的油门位置的信号。油门传感器96可以给出驾驶员想要的有关加速度的指示。油门传感器还可以是线驱动类系统的一部分。油门类传感器还可以用于电车和具有柴油发动机的车辆以确定所需的加速度。上述传感器可以是踏板传感器的形式。典型地，上述信息可从车辆总线中得到。神经网络从车辆总线采集数据而后使用数据。这是本发明如何使用车辆中已有的传感器信息的另一实例。
感应车内的重量或有效负载的车辆负载传感器98也可以经由ISS 56联接控制器26。车辆负载传感器98可以是包括悬挂传感器的多种类型的传感器中的一个。例如，一个负载传感器可以位于每个悬挂组件。负载传感器98可以例如是空气悬架中的压力传感器。负载传感器98还可以是测压元件。无论如何，车辆负载传感器58产生对应于车辆负载的电信号。可以使用一个传感器或最好在车辆的每一角使用一个传感器。车辆负载可以例如是车辆的每个角落的正常负载。通过获知车辆的每个角的正常负载，可以确定车辆的总负载量。
悬架高度传感器97也可以联接至ISS 56。悬架高度传感器97可以是位于车辆的每个角的悬架高度传感器。悬架高度传感器97还可以是空气悬架或其他类型的有效悬架的一部分。悬架高度传感器97产生对应于悬架范围的高度信号。悬架高度传感器97还可以用于确定车辆负载、正常负载、以及有效负载分布，而非使用上述的车辆负载传感器98。悬架高度传感器97可以是包括激光、光学传感器等等的多种类型的传感器中的一种。
传动齿轮选择器99也可以联接至ISS 56。传动齿轮选择器99可以例如包含具有对应于停车、倒车、空档、变速器的常规驱动和较低驱动位置的PRNDL选择的变速杆。还可以响应手动变速器的变速杆的位置产生电信号。
模式选择器100也可以联接至ISS 56。模式选择器100可以选择驾驶员可选模式的选择器，如手动启动机构(例如按钮或其类似物)或声音辨别系统。模式选择器100可以例如选择对应于有拖车的位置。模式选择器还可以确定指明车辆操作者试图停车的停车位置。还可以选择调头位置。模式选择器可以用于使系统工作或不工作。
显示器44也可以联接控制器26。显示器44显示多种类型的显示或显示组合。显示器44可以显示车辆的多种情况，例如有拖车或拖车摇摆控制。显示器44可以预警多种情况，例如即将发生滚动、转向不足、转向过大、路上物体的接近、倒车时即将与拖车相撞。及时提供预警使驾驶员进行校正或规避行为。显示器44还可以是可听觉显示器，如预警蜂鸣器、钟或铃。显示器还可以启动触觉预警，例如震动转向轮。当然，可以实施听觉、视觉和触觉显示器的组合。显示器44可以是仪表板上的灯或车辆的仪表板上更复杂的LED或LCD显示器的一部分。其还可以是抬头显示器。当然，显示器的其他位置可以包括头顶显示器或其类似物。显示器44还可以用于显示拖车相对车辆的投射位置。
基于传感器和/或照相机、SPS和激光雷达或雷达的输入，控制器26可以控制安全性装置102。取决于系统的所需灵敏度和多种其他因素，并非所有的传感器、照相机、SPS和激光雷达或雷达都可以用于商用实施例。安全性装置102是车辆子系统控制的一部分，并在该实例用中于缓解拖车晃动。因而安全性装置102可以修正各个车轮转矩或制动，激活悬架组件或修正转向角以提高拖车性能。
安全性装置102可以控制一个或多个车轮的转向致动器104或者制动致动器106。发动机干预108可以用以减小发动机功率，通过防止晃动提供改进的拖车。其他车辆组件如悬架控制器110也可以用于调整悬架并提供如拖车摇摆的动态情况下多种类型的控制。系统104-110可以独自使用或以多种组合方式使用。
转向致动器104可以包括右前轮致动器、左前轮致动器、左后轮致动器和右后轮致动器的位置。可以同时控制两个或更多个致动器。例如，齿轮和小齿轮系统中，同时控制联接到其的两个车轮。
安全性装置102还可以包含滚动稳定性控制系统112、侧偏稳定性控制系统116、牵引控制系统114和/或防锁死制动系统118。滚动稳定性控制系统112、防锁死制动系统118、侧偏稳定性控制系统116和牵引控制系统114可以联接制动致动器106。进一步地，上述系统还可以联接转向致动器104。发动机干预108还可以联接装置中的一个或多个，特别是滚动稳定性控制系统、侧偏稳定性控制系统和牵引控制系统。因而，转向致动器104、制动系统106、发动机干预108和悬架控制110可以是动态控制系统112-118中的一个的一部分。
基于水平的系统120也可以联接控制器26。基于水平的系统120使用车辆的俯仰水平或角度调整系统。基于水平的系统120可以例如是前灯调整系统或悬架矫正系统。前灯调整系统为负载车辆向下调整光束图样。悬架矫正系统在车辆的多个角调整悬架以保持车辆相对于道路的水平。基于水平的系统120还可以基于车辆的滚动角度进行调整。
参考图1，拖车15拖曳在车辆14后面。拖车15可以包括舌部41和拖车车轮30a和30b。当然，各种数量的轴/车轮可以用于具有左右车轮或一组车轮的拖车。每个拖车车轮30a、30b包括拖车制动器17a、17b。拖车15还可以包括其他电气组件，例如灯。带子42可以用于将如制动器17a、17b和灯的电气组件连接到车辆10。更明确的，带子42可以用于将拖车连接到车辆的电气系统。带子42还可以将拖车15连接到拖车制动控制器31。拖车制动控制器31可以是独立的控制器或者可以集成到上述制动控制器106中。拖车制动控制器31最好能够共同或分别控制制动器17a、17b。
现参照图4A，所示的拖车15通过位于舌部14末端的挂接装置122连接车辆14。挂接装置122上具有挂接装置传感器124。挂接装置传感器124用于确定拖车15相对车辆14的位置。多种类型的挂接装置传感器，如电阻型、电感型、超声或电容型传感器可以用于确定拖车15与车辆的相对角度。挂接装置传感器124可以用于确定车辆负载。其他确定拖车位置的装置可以包括位于拖车或车辆上的照相机49或倒车传感器48。
用于确定拖车15相对于车辆的相对位置的作为替换的方法也示于图4A-4C。车辆表示为具有位于车辆后保险杠126上或其附近的球状物125。在该实施例中，只表示两个倒车辅助传感器48。但是，可以表示不同数目的倒车辅助传感器。拖车舌部41上有定位板127。定位板可以例如具有与舌部41的中心对准的定位孔128。除了定位孔128之外，或没有定位孔128，定位开口129可以位于定位板上。定位板127固定安装到拖车或舌部41，使得定位孔128和/或定位开口129位于舌部中心。倒车感应系统探测定位孔128或定位开口129的位置。因而拖车的相对位置可以用倒车辅助传感器48确定。倒车辅助传感器48产生信号并且位于定位孔的位置。图3中的上述显示器44可以基于定位板和舌部41相对车辆的位置产生屏幕显示或听觉显示。因而倒退车辆14连接拖车时，球状物125可以更容易地与拖车的挂接装置122对准。总之，对准车辆的方法包括在倒车的方向驱动车辆、感应定位板或定位导引如孔128或开口129的位置。可以在车辆中形成指示器，对应于拖车的挂接装置或舌部相对车辆的位置。车辆可以自动地转向制动或制动以使车辆的球状物与拖车上的挂接装置对准。
另一种确定拖车相对车辆对准的方法如下所述。球状挂接装置125的顶部具有浅方形孔H1，拖车连接器122上匹配的装有弹簧的杆和对应的弹簧S1配合到该孔中(弹簧防止如果挂接装置与杆和孔未对准连接时对杆和孔的损坏)。杆连接安装在拖车连接器122上的电位计P1或者光学旋转传感器。车辆相对拖车旋转时，电位计或光学旋转传感器旋转，对车辆-拖车的相对角度进行测量。
确定拖车相对车辆的角度的另一个简单的方法是使用连在车辆与拖车之间的可伸缩的缆线。缆线连接最好尽可能地远离挂接装置的连接处以增大联系。缆线可以包括用于测量在拖车与车辆之间延伸的缆线长度的机构。
图5是逻辑流程图，表示根据本发明的实施例操作牵引拖车的车辆的控制系统或的稳定性控制系统的方法。虽然下述步骤主要相对于图1-3的实施例进行说明，它们也可以被修正并用于本发明的其他实施例。本方法用于提高车辆的拖车能力。
步骤200中，确定车辆是否有拖车。拖车的存在可以以多种方式确定，包括例如挂接装置传感器、倒车辅助系统、超声传感器(其可以是倒车辅助系统传感器或照相机中的一个)、通过带子监测电流、按钮、照相机、或者通过现有的车辆动态传感器进行基于算法的负载或负载探测。操作者也可以通过HMI 59输入拖车已连接。基于算法的车辆负载和负载位置确定使用车辆动态控制传感器组。如果系统确定负载较大且负载位置明显超出后轴，则车辆具有拖车。
在另一实施例中，如果车辆是这样配置的，拖车制动控制器(TBC)31可以确定拖车是否连接。例如TBC 31可以将电流加到位于电拖车制动器中的磁铁内。响应磁铁产生的场，拖车制动控制器探测到拖车存在并与车辆连接。确定拖车是否连接并进行控制的另一方法是探测特定的频率范围内如0.5-1.5Hz内的摇摆晃动，该摇摆晃动在特定的时间周期内发生且并非由转向变化引起。特定输入的频率等于拖车摇摆，因而已连接拖车。
一旦探测到拖车，控制系统进入步骤202。步骤202中，从传感器中产生多个传感器信号，如此处所述。步骤204中，探测和/或调整车辆系统。例如，如果确定车辆在倒车方向操作，不进行其他步骤，因为本方法目的是在拖车向前移动时缓解拖车晃动。同样，如果车辆没有移动或者如果操纵者使用制动器，则逻辑可以进入保持状态或者重新启动。作为传感器数据采集的一部分，也可以考虑转向车轮角度以预计车辆路径。预计的车辆路径可以影响响应探测的拖车晃动而采取的任何校正行为。预计的车辆位置可以作为当前方向盘角度和当前拖车与车辆之间的角度的函数得以确定。
步骤205中，分析操作者通过HMI 59输入的拖车数据。要考虑这些信息，如拖车重量、长度、高度、类型(敞开或封闭)、车轴数、挂接装置到轴的距离等。如果HMI输入不可用，系统将考虑默认的拖车参数集。因而神经网络的学习方面进行调整。这样，本发明与基于规则的系统相比十分耐用。HMI输入数据很可能将会减小性能优化时的系统的获知曲线，但是不一定实现最优的拖车性能。本发明除了HMI输入进程外或作为替换，还预期使用校准规程。例如，挂上拖车后以很紧的半径向左和/或向右转动时，可以教导操作者以某个速度行进。从这样的规程中，除了别的之外，还可以设置拖车和车辆之间的最大的角关系，以及拖车施加到车辆上的负载。
步骤206中，晃动探测器52从传感器数据产生一个或多个晃动信号。侧偏率和横向加速传感器可以考虑作为摇摆探测传感器，因为侧偏率信号和横向加速度信号可以用于确定车辆和/或拖车是否在晃动。晃动信号可以指示拖车相对车辆的摇摆。除了所述的信号外，还产生指示车速和车辆纵向状态的车速信号和纵向加速度信号。虽然所说明的传感器位于车辆上、其信号产生于车辆，类似的传感器(IMU)也可以位于拖车上且信号产生于拖车或者与拖车相连。车速信号可以通过速度传感器、发动机速度传感器、动力传动系统速度传感器等等或者通过一些公知的车速产生方法如GPS产生。
拖车晃动还可以通过对上述超声传感器数据进行频谱分析来探测。可以在上述向前加速度的周期内校准该传感器数据。如果使用照相机49，边缘探测方法还可以指示拖车相对车辆的角度。类似地，如果装配车辆，如图4C所示的拖车挂接装置传感器或者参照图4B说明的面板方法可以用于确定拖车相对车辆的角度。可伸缩的线缆也可以用于确定拖车-车辆角度。
步骤208中，分析用于神经网络的罚函数63并将其通信至训练器54。开始时，罚函数将基于默认拖车参数和传感器数据进行默认加权。训练器向神经网络的数据矢量提供初始的加权因子。随后系统启动以缓解探测的拖车晃动时，如果罚函数响应此变化而减小，则训练器将保持系统响应。如果罚函数响应此变化而增大，则训练器将修改用于相关的系统活动的权函数。
步骤210中，各种车辆系统的加权因子被传递到神经网络50。神经网络根据权函数为多个车辆系统输出数据矢量。开始时，数据矢量可以是用于车辆系统的默认动作集，响应探测的拖车晃动而执行。由于训练器的罚函数，神经网络将重复地提高系统性能和响应。
步骤212中，根据如训练器所改变的加权因子，通过基于神经网络的控制器启动多种车辆系统。动作可以包括修正一个车辆转矩、活动悬架组件、车轮的转角或任意车轮的制动。如图3的论述，系统可以通过转向、制动、发动机、悬架或安全性系统被启动。响应探测的拖车晃动的车辆动作可以通过步骤214中的显示指示给车辆操作者。步骤202中利用与ISS56相连接的传感器，通过监测车辆和/或拖车响应重复该逻辑。而后比较步骤206中的拖车晃动，以确定步骤212中的行为是否改善的拖车的晃动。
例如，如果响应探测的拖车晃动调整悬架并且晃动幅度增加，罚函数将增加。结果是用于调整悬架的加权因子将减小或者返回到其先前的状态。反之，如果悬架的调整减小了拖车的晃动，用于该因子的罚函数也将减小或至少保持不变。因而，加权因子将增加或保持不变。换言之，动作将保持。结果，通过随时间持续增加的变化，优化了用于特定车辆和拖车联接车的自动控制策略。由于策略对于特定的车辆和拖车的联接车而言更加耐用，车辆的速度可以增加而至少保持或者最好缓解拖车的晃动幅度。
运行本方法的另一实例中，确定转动和拖车状态。根据对可能的不稳定的拖车情况的探测启动制动转向。为达到正常的车辆行驶调整的侧偏稳定性控制是基于驾驶员希望对车辆的过转向或转向不够的控制，使得车辆保持在驾驶员希望的路线。由于侧偏稳定性控制中使用的是侧偏误差反馈和侧滑反馈，所以其会在转动和拖车不稳定时产生问题。在一个方面，偏离的拖车横向动作将引起车辆侧偏率和侧滑角度的浮动。从侧偏稳定性控制点看，车辆不时越过转向过度和转向不足的界限。因而将启动转向不足纠正(增大汽车的转向)和过转向控制(减少转向)。如果上述动作未认真地完成，则将引起而非控制拖车的动态横向偏移。
因而需要提供一种控制系统，在转动过程中探测到拖车不稳定时提高常规的侧偏稳定性控制。该系统使用制动以便使车辆向拖车运动的相反方向转向，以便稳定拖车。这种系统包括确定拖车存在、确定车辆速度、确定方向盘角度、根据侧偏率传感器确定传感器侧偏率、基于(反映驾驶员意图的)手轮角坐标信号计算所需的侧偏率、确定后轴侧滑角度以及控制车辆的制动器以提高拖车稳定性。
更具体地，车辆转向时探测拖车，当后轴侧滑角度被确定位于高于预定的后轴滑动，且侧滑角度的变化率高于特定阈值，并且车辆速度高于车辆速度阈值时，则基于计算的后侧滑动角度的大小、其速率变化的大小、侧偏角速度和所需的侧偏角速度产生一个或多个制动控制命令(制动压力量)。命令通过响应训练器和晃动探测器提供的反馈由神经网络产生。根据后侧滑动角度数据，用于车辆或拖车的制动压力的权重改变。因而罚函数将用以确定该动作是否减少了后侧滑动角度的大小。也就是后侧滑动角度为正时，在车轮上进行制动使得车辆因制动的应用而产生负的后侧滑动角度；后侧滑动角度为负时，在车轮上进行制动使得车辆因制动的应用而产生正的后侧滑动角度。
尽管本发明的特定实施例以如上所述，对于所属技术领域的技术人员而言可以想到多种变化和作为替换的实施例。因而本发明仅由权利要求限制。

Claims (25)

1、一种用于车辆拖动拖车的控制系统，其特征在于包含：
产生晃动信号的晃动探测器；
通过动态控制信号操纵至少一个车辆动态系统的车辆动态控制系统；
联接该晃动探测器和该动态控制系统的控制器，该控制器包含神经网络和连接的训练器，编程神经网络响应训练器的晃动信号和权函数，输出加权动态控制信号到车辆动态控制系统；
其中拖车的拖曳点位于所有车轴的后方；以及
其中动态控制系统包含至少一个车辆制动控制器、轮矩控制器、发动机转矩控制器或悬挂控制器。
2、根据权利要求1所述的系统，其特征在于制动控制器制动至少一个与至少一个拖车制动器配合的车辆制动器。
3、根据权利要求1所述的系统，其特征在于训练器响应罚函数修正传送到神经网络的权函数。
4、根据权利要求3所述的系统，其特征在于罚函数保持用于缓解探测的拖车晃动的动态控制信号的权函数，减少用于不会缓解探测的拖车晃动的动态控制信号的权函数。
5、根据权利要求2所述的系统，其特征在于动态控制器在晃动探测开始时有效制动至少一个拖车制动器和至少一个车辆制动器。
6、根据权利要求1所述的系统，其特征在于晃动探测器包含车辆或拖车上的惯性测定单元。
7、根据权利要求6所述的系统，其特征在于惯性测定单元包含侧偏率传感器和横向加速度传感器中的至少一个。
8、根据权利要求1所述的系统，其特征在于包含用于接收拖车数据并将其通信至控制器的人机界面。
9、根据权利要求8所述的系统，其特征在于拖车数据包含拖车重量、长度、高度、类型、轴数和挂接装置到轴的距离中的至少一个。
10、根据权利要求1所述的系统，其特征在于包含与控制器通信的显示器，该显示器告知车辆的驾驶员探测的拖车晃动。
11、根据权利要求1所述的系统，其特征在于晃动信号包含侧偏率信息或加速度信息。
12、根据权利要求1所述的系统，其特征在于拖车包含拖车制动器，动态控制系统包括与拖车制动器通信的拖车制动控制器。
13、根据权利要求1所述的系统，其特征在于包含拖车传感器，拖车传感器包含挂接装置传感器或倒车辅助传感器中的至少一个，该晃动探测器作为该拖车传感器的输出的函数确定晃动信号。
14、根据权利要求2所述的系统，其特征在于控制器通过至少一个拖车制动器仅施加制动力。
15、根据权利要求2所述的系统，其特征在于控制器通过至少一个车辆制动器和至少一个拖车制动器施加制动力。
16、一种控制牵引拖车的车辆的方法，其中拖车的拖曳点位于所有车轴的后方，本方法包含以下步骤：
车辆前进动作中使用拖车传感器确定拖车相对于车辆的角坐标；
产生指明拖车相对车辆摇摆的晃动信号，该晃动信号作为角坐标的函数产生；
响应晃动信号产生用于车辆动态控制系统的初始加权动态控制信号；
根据动态控制信号操纵至少一个车辆动态系统；
而后作为晃动信号响应的函数迭代产生用于加权动态控制信号的罚函数。
17、根据权利要求16所述的方法，其特征在于动态控制系统包含车辆制动控制器、车轮转矩控制器、发动机转矩控制器或悬架控制器中的至少一个。
18、根据权利要求16所述的方法，其特征在于罚函数保持用于缓解探测的拖车晃动的动态控制信号的权函数，减少用于不会缓解探测的拖车晃动的动态控制信号的权函数。
19、根据权利要求16所述的方法，其特征在于包含接收拖车数据，其中响应该拖车数据产生初始加权动态控制信号。
20、根据权利要求19所述的方法，其特征在于拖车数据包含拖车重量、长度、高度、类型、轴数和挂接装置到轴的距离中的至少一个。
21、根据权利要求16所述的方法，其特征在于拖车传感器包含挂接装置传感器、倒车辅助传感器、照相机或连接到拖车舌部的定位板。
22、根据权利要求17所述的方法，其特征在于包含在晃动探测开始时有效制动至少一个拖车制动器或至少一个车辆制动器。
23、一种用于牵引拖车的车辆的控制系统，包含：
车辆前进动作中使用拖车传感器产生作为拖车相对车辆的角坐标晃动信号的函数的晃动探测器；
通过动态控制信号操作至少一个车辆动态系统的车辆动态控制系统；
联接到晃动探测器和动态控制系统的控制器，该控制器包含神经网络和连接的训练器，编程神经网络响应训练器的晃动信号和权函数，输出加权动态控制信号到车辆动态控制系统，其中训练器响应罚函数改变通信到神经网络的权函数；
其中拖车的拖曳点位于所有车轴的后方；以及
其中动态控制系统包含至少一个车辆制动控制器、轮矩控制器、发动机转矩控制器或悬挂控制器。
24、根据权利要求23所述的系统，其特征在于拖车传感器包含挂接装置传感器、倒车辅助传感器、照相机或连接到拖车舌部的定位板，晃动探测器确定作为拖车传感器的输出的函数的晃动信号。
25、根据权利要求23所述的系统，其特征在于罚函数保持用于缓解探测的拖车晃动的动态控制信号的权函数，减少用于不会缓解探测的拖车晃动的动态控制信号的权函数。
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