CN104428194B - 确定机动车辆方向盘绝对角度位置的改良方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于确定车辆方向盘(3)的绝对角度位置的方法，所述方法包括初始估算步骤(a)，步骤(a)中基于车辆的第一动态行驶参数(例如一对轮组中车轮的速度差值)分析的第一模型来估算第一数值(Angle1)，所述第一数值表示所述方向盘(3)的绝对角度位置，第二估算步骤(b)，步骤(b)中基于车辆的第二动态行驶参数(例如角速度)分析的第二模型来估算第二数值(Angle2)，所述第二数值表示所述方向盘的绝对角度位置，以及验证步骤(c)，用于计算第一数值(Angle1)和第二数值(Angle2)之间的差值，该差值与预定的一致性阈值(S)比较，通过适当的加权计算，确定所述数值是否被考虑或排除。

Description

确定机动车辆方向盘绝对角度位置的改良方法

技术领域

本发明通常涉及助力转向装置领域，特别是电子助力转向装置，用于辅助机动车辆的操控。

更具体而言，涉及一种用于确定车辆方向盘的绝对位置的方法，该车辆装配有所述助力转向装置。

背景技术

方向盘的角度位置信息对于实施不同内嵌功能确实是必要的，例如转向器自动返回中间点，方向变换指示器的控制或者转向灯的方向控制，智能停车辅助系统等。

已知，申请人所提交的专利申请FR2953181，其中应用算法定义方向盘的多向旋转瞬间绝对位置。

根据该算法，首先通过设置在辅助发动机的轴上的“解角器(resolver)”型传感器来测量所述方向盘的相对角度位置，所述辅助发动机的轴与转向柱耦合，随后将校正补偿值添加到该相对测量值来获得方向盘的绝对位置，校正补偿值以相继观测到的差值的加权平均来计算，其逐步迭代，所述差值为迭代中所测量的相对角度位置数值和方向盘的绝对角度的估算之间的差异，其通过应用涉及动态行驶参数的定律而间接获得，例如后轮速度差值，防抱死系统ABS的报告，或者甚至轨迹控制系统ESP所提供的瞬时角速度。

根据行驶条件和用于计算的原始参数，对于这些用于计算最终留存补偿的指定差值，加权系数可以解读为绝对角度位置的估算准确性的置信指数。

该算法称为“寻角”算法，其具有无可否认的优点，特别是其中无需用于直接测量方向盘的多向旋转绝对角度位置的附加传感器，或者甚至无需车辆在特定条件下(特别是直线行驶中)以可持续方式行驶以允许所述绝对角度位置确定过程的初始化。

然而，所述算法的准确性有时，尤其是在极限情况下，由于一个或其他所使用的动态模型达到其有效性限制而恶化。

发明内容

因此，本发明的目的在于克服前述提到的缺陷，并给出用于确定车辆方向盘角度位置的改良方法，该方法提高了准确性，可靠性和鲁棒性，同时保持相对简单化的实施。

本发明的目的在于通过一种用于确定车辆方向盘的绝对角度位置的方法，其特征在于，所述方法包括绝对位置的第一估算步骤(a)，步骤(a)中通过基于车辆的至少一个第一动态行驶参数分析的第一模型来估算第一数值，所述第一数值表示所述方向盘的绝对角度位置，绝对位置的第二估算步骤(b)，步骤(b)中通过不同于第一模型且基于车辆的至少一个第二动态行驶参数分析的第二模型来估算第二数值，所述第二数值表示所述方向盘的绝对角度位置，以及验证步骤(c)，步骤(c)中计算第一数值和第二数值之间的差值，该差值与预设预定的一致性阈值(S)进行比较。

优选地，根据本发明的验证步骤的实施使得验证非常简单且快速，无需依靠其他外部信号，更不必说其他特定传感器，角度位置数值之间的一致性来源于两个不同动态模型的应用。

的确，发明人观测到，当这些源于不同模型的数值彼此保持一致时，即区分所述数值的可能差值小于一致性阈值，其表明车辆的状态，即所述车辆的行驶条件在该时刻发生变动，实际上在该时刻其与应用模型相兼容，且很好并真实地对应于所述模型的特定有效域以确定所述模型的相关结果和可靠准确性。

相反地，如果验证步骤发现两个绝对角度位置之间代表值的偏差过高，在此情况下差值大于固定一致性阈值，意味着存在通过任何一个模型获得的评价结果被扭曲的真实风险，并且计算值不能充分体现准确和可靠的结果。

两个计算值之间差值(一方面)与一致性阈值(另一方面)进行比较，如果被认为彼此一致且大体可靠，则决定全面保持所述计算值，或者在相反情况下，排除认为可疑的数值，所述可疑数值会扭曲确定方向盘绝对位置数值的算法的最终结果。

更具体而言，可以依靠重新计算的数值是否体现为可靠性或不可靠性来证实这些值的使用，以便通过迭代学习来调整算法，或在相反情况下，将其排除以防止其扰乱所述学习。

在排除迭代值的情况下，学习可以“被冻结”，由先前迭代确定的绝对位置估算值可以临时保持，且一旦新的一致性数值通过动态模型生成,学习步骤就可以在随后的迭代过程中继续。

因此，本发明有利地改良了确定方向盘绝对位置的方法的准确性和鲁棒性，并且有利于在不降低算法的执行速度的情况下,特别是不需要接收附加信息或附加外部信号的情况下,以快速和简便的方式来验证计算值的可靠性。

附图说明

本发明的其他目的，特征和优点将在随后的说明书以及附图中详细体现，其出于纯描述性和非限定性目的而提供，其中附图：

图1所示为执行本发明方法的机动车辆的原理性透视图。

图2所示为本发明方法流程原理框图，特别涉及一致性验证和抑制步骤。

图3所示为本发明耦合了两个算法学习抑制条件的方法实施例的原理框图。

具体实施方式

本发明涉及一种用于确定车辆方向盘绝对角度位置的方法，特别是属于助力转向系统1的方向盘，优选地为电子助力转向系统。

为了方便起见，如图1所示，所述转向系统1一方面包括附图标记为2的机械部件，其包括与转向柱4连接的方向盘3，所述转向柱4的端部远离方向盘3，从而使得转向齿轮与安装在转向器6内的齿条(为显示)相啮合。

所述齿条的两相对端通过左右拉杆7和8分别连接至车辆左和右转向轮的轮毂架(未示出)上，所述左右拉杆7和8分别在其外端连接左7'和右8'转向球节。

优选地，转向系统1包括，用于辅助车辆驾驶员向方向盘3所施加手动力的辅助双向旋转电动发动机9，其输出轴通过减速器10(例如蜗杆或蜗轮)与转向柱4耦合，，从而将发动机扭矩或可能的抗扭矩传输至所述转向柱4。

辅助电动发动机9由内嵌电子计算机11驱动，所述内嵌电子计算机11与车辆的控域网(CAN)17相连接，从而接收和处理来自不同传感器的不同信号，所述不同传感器监控车辆及其组件的不同行为参数。

根据已知实施例，所述计算机11能够接收源自专用传感器12的电子信号以通知所述计算机关于方向盘3的相对，绝对，或多向旋转绝对转向角，其代表车辆转向的实际瞬间角度。

所述计算机11还优选地接收测量驾驶员在方向盘3上所施加扭矩的信号。

从发明的意义上来说，所述方向盘的扭矩当然可以由任何适当的获取元件来报告。因此，其可以优选地通过扭矩传感器13报告，也可优选地直接测量，例如将扭矩传感器13设置在转向柱4或任何其他适当位置。所述方向盘扭矩还可以在适当位置通过计算机基于对其他有效信号的估算来间接获得。

根据这些信息，所述计算机11可以通过始终施加适当指令(例如扭矩或发动机9的辅助力)来驱动辅助发动机9，所述指令可以根据所述计算机11的非易失性存储器内预定和编程的辅助定律来放大或在相反情况时补偿驾驶员施加在方向盘上的力。

根据另一实施例，优选调整本发明的方法，专用传感器12被抑制，电子助力转向系统1的角度传感器14(“解角器”型)的数据被使用角度传感器14与辅助发动机9的轴相连，从而探测后者的角度位置。

方向盘3的多向旋转相对角度位置θ_{relative_steering_wheel}可以由如下公式确定，专利申请FR2953181对其进行了特别详细的描述，如上所述：

其中：

θ_{mono_elec}表示绝对“电子角度”，即辅助发动机在“电子旋转”中对发动机轴的绝对角度位置的测量，即在位移周期内且在所述发动机两个连续定子极之间，其值通常处于0至359“电子”之间，谨记电子角度和转子机械角度θ_{mono_meca}之间的关系由θ_{mono_elec}＝p×θ_{mono_meca}给出；

N_{elec_revolutions}表示由发动机轴给出的“电子”旋转数目，该变量随着θ_{mono_elec}的每个通道而由359至0度每次增长1(一个单元)，或随θ_{mono_elec}的每个通道由0至359度减小。

p为辅助发动机9定子极对的数量；

Γ为减速器10的减速比。

请注意，该相对测量值优选地在车辆启动时初始化，旋转数目N_{elec_revolutions}被设置为0。单一旋转电子位置θ_{mono_elec}具有其自身的初始值，初始值可以处于0度至359度之间，并且其反映所述启动时刻的方向盘的指向。

因此，在启动时(在初始时)，方向盘多向旋转相对角度位置θ_{relative_steering_wheel}的初始测量值变得等于：

此外，多向旋转角度位置的数值决不能高于方向盘3从停止到停止的最大角度行程。

根据本发明图2所的优选展示，所述方法包括绝对位置的第一估算步骤(a)，步骤(a)中通过基于车辆的至少一个第一动态行驶参数分析的第一模型来估算第一数值(Angle1)，所述第一数值表示所述方向盘(3)的绝对角度位置，绝对位置的第二估算步骤(b)，步骤(b)中通过不同于第一模型且基于车辆的至少一个第二动态行驶参数分析的第二模型来估算第二数值(Angle2)，所述第二数值表示所述方向盘的绝对角度位置，有利地将其自身与第一参数相区别，以及验证步骤(c)，步骤(c)中计算第一数值(Angle1)和第二数值(Angle2)之间的差值，该差值与预定的一致性阈值(S)进行比较。

优选地，第一模型将车辆至少一个行驶装置的左右车轮5之间的速度差值用作第一动态参数，车轮5的所述速度值在CAN网络17的情况下优选由防抱死系统(ABS)15使用。

更具体而言，所述模型可以基于Jeantaud-Ackerman分析且为了方便起见应用于后轮，但是使用其他车轮的速度同样有效。

因此，后轮的平均速度由以下公式获得:

后轮的速度差值E因此可以写为：

E_speedrear＝V_{rearleftwheel}-V_{rearrightwheel}

当方向盘3向右转弯时，所述差值标志给出的转向瞬时标志通常为正，当所述方向盘向左转弯时，瞬时标志为负。

适当时还可以更正车轮速度从而考虑到如上所述的例如漏气轮胎行驶的情形。

获知车辆后轮距的常数值，则所述车辆轨迹的瞬时半径R由如下公式计算：

半径R被确定，并获知车辆轴距L，则对应于转向轮的平均转向角的Ackerman角计算如下：

车辆的横向加速度γ_lateral由车辆的瞬时半径和平均速度估算，获知次转向(under-steer)梯度K，则轮胎的理论平均偏离角为：

α_{theoreticalslip}＝K(R)×γ_lateral

每款车辆的次转向梯度K和转向半径R之间的关系是唯一的。其可以有利地以图表(abaque)的形式记录在计算机的非易失性存储器中。

理论平均偏离角随后被校正增益G所校正，校正增益G取决于车辆的横向加速度：

α_slip＝G_corrective×α_{theoreticalslip}

最终，转向车轮的平均转向角等于Ackerman角和轮胎的校正平均偏离角之和：

α_{steeredwheels}＝α_Ackerman+α_slip

此时，每款车辆在方向盘绝对角度位置(Angle1)和方向盘的转向角度之间存在关系。该关系优选地以图表(abaque)的形式记录在计算机11的非易失性存储器中：

Angle1＝f(α_{steered wheels})

优选地，第二模型将车辆的角速度和/或所述车辆的横向加速度用作第二动态参数，所述第二参数优选地由轨迹控制系统(ESP)16使用。

由于一个和/或其他角速度或横向加速度信息周期性地由ESP发送给计算机11，因此对于第二数值Angle2的情况，其的确可能获得如上所述的相同关系。

因此，以速度V行驶的车辆轨迹的瞬时半径R可以通过所述车辆的加速度Ψ'来计算，利用公式：

和/或应用所述车辆的横向加速度，利用公式：

获知半径R的值，以上的确定过程将随后应用必要的修正来获得车轮的转向角度，并推断方向盘的角度位置的数值Angle2(第二)。

优选地，应用所述模型允许利用车载网络CAN上已经有效的信号来计算方向盘绝对角度位置的估值，而无需例如专用传感器，因此减轻和简化了助力转向系统1的装置和所述方法的执行。

一旦通过动态模型表示的方向盘绝对位置被计算出，则随后在验证步骤(c)中测试两个数值Angle1，Angle2之间的一致性，每个角度都是根据不同模型估算的，所述不同模型均应当表示方向盘绝对角度位置的相同物理量。

此外，以特别优选的方式，本发明的方法包括其中进行调整的参数化步骤(d)，步骤(d)在验证步骤之前，并在绝对位置的估算步骤(a)和(b)之后，一致性阈值S取决于表示方向盘的绝对角度位置的第一和第二数值中的最小值，即取决于MIN[Angle1；Angle2]。

因此，验证的敏感性和严重性可以方便地轻微调整，因此，通过实时修正一致性阈值S，算法的准确性和可靠性构成了估算绝对位置值可靠性的决定标准，从而以相关迭代中估算的绝对位置Angle1，Angle2的最小所述数值的数量级来调整所述阈值。

特别地，当绝对位置存在很低的极小值，则所述阈值S可以降低以便一致性测试更具限制性，相反的，当存在较大的最小值时，应当升高所述阈值S。

例如，如果最小值表示绝对位置MIN[Angle1；Angle2]对应于小于100度的角度，则可以容忍高至5度或者甚至15度的差值，因此所述阈值S基本上可以包括在5至15度之间。

如果所述最小值对应于大于360度的角度，则可以容忍高至30或者甚至40度的差值。

在100到360度之间，作为第一近似值，可以应用插值法(例如线性插值法)来修正阈值。

然而，上述数值可能依赖于寻求性能/鲁棒性之间的折衷而演变。

优选地，本发明的方法包括测量步骤(e)，测量步骤(e)使用内嵌式传感器(14)(优选地在车辆启动时初始化)测量相对角度位置θ_{relative_steering_wheel}，表示方向盘(3)的多向旋转相对角度位置θ_{relative_steering_wheel}的数值如上所述的被测量。

更具体而言，数值表示相对角度位置θ_{relative_steering_wheel}，所述相对角度位置由“解角器”型角度位置传感器或任何相似电感式传感器测量，所述传感器与助力转向发动机9的轴相连。

所述方法优选地包括随后计算步骤(f)，步骤(f)用于计算总动态补偿Δθ_dynamic(i)，其中第一动态补偿值Δθ_dynamic(1)对应于表示绝对角度位置的第一数值(Angle1)与表示相对位置的数值θ_{relative_steering_wheel}之间的差异来计算，第二动态补偿值Δθ_dynamic(2)对应于表示绝对角度位置的第二数值(Angle2)与表示相对位置的数值θ_{relative_steering_wheel}之间的差值来分别计算，θ_{relative_steering_wheel}测量于当前迭代n：

Δθ_dynamic(i)＝Angle(i)-θ_{relative_steering_wheel}

所述方法优选地包括随后加权步骤(g)，步骤(g)中每个动态补偿数值Δθ_dynamic(i)被指定为唯一加权系数pond_i(n)，以及学习步骤(h)，步骤(h)中一方面对应于先前迭代中所计算的最终补偿值Δθ_final(n-1)的加权平均来计算当前迭代n的最终补偿值Δθ_final(n)，并利用连续的全部先前迭代的相应的加权系数积分总和来指定分数sc(n-1)，另一方面对当前迭代更新计算其第一和第二动态补偿值Δθ_dynamic(i)(n)，并分别指定它们的加权参数pond_i(n)，其可以写为：

因此，补偿值Δθ_final(n)对应于加权平均类型的学习而最终留存，其表示方向盘的实际多向旋转绝对位置θ_{absolute_multi-revolution_steering_wheel}与通过传感器14测量的相对角度位置θ_{relative_steering_wheel}之间的改变，该值随着利用动态模型估计的迭代而逐步演变和改变的更好，这归功于不同中间加权值Δθ_dynamic(i)×pond_i(n)的连续输入。

最后，在迭代步骤n，方向盘的多向旋转绝对位置被看作测量相对数值和最终补偿值之和：

θ_{absolutemultiturnsteeringwheel}(n)＝θ_{relativesteeringwheel}(n)+Δθ_final(n)

在特别优选的方式中，所述方法包括，当表示所述方向盘的绝对角度的第一数值和第二数值之间差值(|Angle1–Angle2|)超过预定的一致性阈值(S)时，抑制步骤(i)将加权系数强制设置为0，且优选加权系数pond₁(n),pond₂(n)与相应动态补偿数值相关联，或更优选地与相应动态补偿数值Δθ_dynamic(1),Δθ_dynamic(2)相关联，用于执行学习步骤(h)。

换言之，通过在相关迭代步骤n中将加权系数(pond_i(n)＝0)置为0，所述抑制步骤强制消除了相关补偿值。

在计算加权平均的表达式中，该选项有利地允许仅保持补偿值项(因此间接表示绝对角度)，其被认为是一致且因此是可靠的，其被指定为例如非0加权系数，并在相反情况下通过0加权而排除被认为是可疑的项，可疑的项相应的数值被认为可靠性较低，这是由于先前车辆特定状态的全部或其一动态模型被应用其中，设置在有关模型的限制范围或甚至超出可接受的有效或准确度的范围，计算值因此被认为潜在的不准确或受到过多不确定性的影响。

换言之，通常来讲，本发明优选地提出一种方法，该方法包括至少一个，优选两个的绝对位置估算步骤(a，b)，估算值的一致性验证步骤(c)，所述估算值表示方向盘的绝对角度位置，以及抑制步骤(i)，如果估算值被认为不一致，所述抑制步骤(i)优选通过适当的选择加权来排除该估算值，以便在评估中不考虑车辆状态和转向状态的不确定值。

在一优选实施例中，两个估算步骤(a,b)需要两个不同的模型，数值的彼此一致性验证步骤(c)表示方向盘的绝对角度位置，其仅通过所述两个数值彼此之间的比较来获得，其中所述两个数值通过不同模型获得。

相似的，在优选实施例中，第一和第二数值之间检测不一致性具有将两个相关加权系数置为0的结果，并因此纯粹而简单地消除这两个数值中每一个的加权平均学习计算结果。

值得注意的是，在全有或全无类型中，这样分组的且统一的选择的方法，如果彼此相对一致，则该方法能够保持所述两个数值，如果它们不一致，则消除全部所述两个数值，在绝对项和特定方式下，其为不必要的或甚至无需力图确定每一个所述数值的单独可靠性。从而大大简化本发明的实施。

默认的，在当前迭代n的估算数值的抑制情况下，保持在先前迭代Δθ_final(n-1)中建立的最终补偿。在该情况下，补偿保持固定，先前迭代n-1和当前迭代n之间产生的方向盘绝对角度位置的可能变化将由相对位置测量值之间的所观测到的变化来反应，其通过解角器14实现：θ_{relative_steeringwheel}(n)-θ_{relative_steering wheel}(n-1)。

如图3所示的实施例，其可以独自构成一个发明，包括探测步骤(j)，用于探测车辆纵向位移的方向，以及探测步骤(k)，用于探测超过预定的转弯阈值的转弯状态。

反向行驶的探测可以特别通过第一信号的节点监测而产生，该第一信号对应于方向盘被施加的扭矩，例如由传感器13报告，以及ESP提供的与角速度对应的第二信号，两个信号之间的相似性标志指示前向位移，而相反两个信号之间的差异标志指示反向行驶，以及角速度信号的改变，位移方向的改变提供车辆速度过0。

的确，发明人发现当基于车辆角速度Ψ’进行分析时，第二模型可能不准确或者甚至错误，在对应反向行驶和急转弯(“急转向”)相结合的不宜生命状态下，其因此有益于探测该状态并正确。

从而，所述方法优选地包括，当探测到反向行驶和转弯操控时，抑制步骤(i')为了执行学习步骤(h)而将至少一个加权系数pond₂(n)强制置为0，该加权系数与第二动态补偿值Δθ_dynamic(2)相关联，第二动态补偿值源于使用角速度Ψ’作为第二动态参数的第二模型应用，或者甚至将与不同动态模型估算的不同值相关联的所有加权系数置为0。

因此，基于位移方向的探测，所述方法具有抑制步骤(i')的附加可能性，且发生在适于与第一抑制步骤(i)串联并置于依赖上述一致性验证步骤(c)之处，其通过排除应用有关模型在一些不宜生存情况下所获得的数值而进一步加强了所述方法的可靠性。

当然，上述不同处理可以优选地结合以及积累来加强“寻角”算法的鲁棒性和可靠性。

更优选地，所述步骤为方法特征，特别是验证步骤(c)，抑制步骤(i)和/或(i')，或者甚至的探测步骤(j)和(k)，探测步骤用于探测反向行驶中的转向，这些步骤可以被有利的插入初始寻角算法中的适当位置以作为改进，以此通过加入条件抑制功能对其进行完善并允许修改，更具体而言设置为0，在检测到不一致性和/或模型缺少可靠性的风险的情况下，初始加权系数(“初始加权”)的算法通常基于预定的图表(abaque)(“评分表”)提出，如专利申请FR-2953181所描述的。

因此，至于由动态模型估算的绝对位置数值Angle1，Angle2是否被认为一致，初始加权系数可以被保持，或者在相反情况下设置为0，包含“最终加权”的结果如图2、3所示，最终加权随后被考虑到学习步骤(h)之中。

优选地，因此本发明的方法的因此增加了可靠性和准确性，特别是所使用的多个动态模型之间的互补，其允许通过所述模型应用所获得的结果一致性的自我监测。

当然，本发明并不局限于上述特定实施例，技术领域人员具有特别的能力来分割或结合使用上述不同特征，例如采用其他模型，特别是动态模型，允许间接确定，车载网络17的任何有用信号，方向盘3的绝对角度位置的估算值。

此外，本发明当然还涉及一种机动车辆，特别是用于单独或集体运输乘客或商品的陆地机动车辆，所述机动车辆嵌入有配置或编程执行上述方法的计算机11。

本发明最终涉及一种计算机程序，当所述程序在计算机上运行时，所包含的计算机程序码元用于执行根据本发明的方法，以及通过计算机11读取的数据介质，如磁盘，闪存，USB钥匙等，其包含计算机程序码元，在计算机读取所述介质时执行所述方法。

Claims (14)

1.一种用于确定车辆方向盘(3)的绝对角度位置的方法，其特征在于，该方法包括绝对位置的第一估算步骤(a)，第一估算步骤(a)中通过基于车辆的至少一个第一动态行驶参数分析的第一模型来估算第一数值(Angle1)，所述第一数值表示所述方向盘(3)的绝对角度位置，绝对位置的第二估算步骤(b)，第二估算步骤(b)中通过不同于所述第一模型的基于车辆的至少一个第二动态行驶参数分析的第二模型来估算第二数值(Angle2)，所述第二数值表示所述方向盘的绝对角度位置，以及验证步骤(c)，验证步骤(c)中计算第一数值(Angle1)和第二数值(Angle2)之间的差值，并将该差值与预定的一致性阈值(S)进行比较。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法包括参数化步骤(d)，参数化步骤(d)位于验证步骤之前，根据第一和第二数值中的最小值来调整一致性阈值(S)，所述最小值表示方向盘的绝对角度位置(MIN[Angle1，Angle2])。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，该方法包括测量步骤(e)，测量步骤(e)用于利用应用内嵌式传感器(14)测量相对角度位置，其中表示方向盘(3)的多向旋转相对角度位置(θ_{relative_steering_wheel})的数值被测量，以及计算总动态补偿的计算步骤(f)，其中第一动态补偿值(Δθ_dynamic(1))对应于表示绝对角度位置的第一数值(Angle1)与表示相对角度位置(θ_{relative_steering_wheel})的数值之间的差异来计算，第二动态补偿值(Δθ_dynamic(2))对应于表示绝对角度位置的第二数值(Angle2)与表示相对角度位置(θ_{relative_steering_wheel})的数值之间的差值来分别计算，所述表示相对角度位置的数值用于测量当前迭代(n)，以及加权步骤(g)，加权步骤(g)中每个动态补偿数值被指定为唯一加权系数(pond_i(n))，以及学习步骤(h)，学习步骤(h)中一方面对应于先前迭代中所计算的补偿值(Δθ_final(n-1))的加权平均来计算当前迭代(n)的最终补偿值(Δθ_final(n))，并利用连续的全部先前迭代的相应的加权系数积分总和来指定分数(sc(n-1))，另一方面对当前迭代更新计算其第一和第二动态补偿值(Δθ_dynamic(i)(n))，并分别指定它们的加权参数(pond_i(n))。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，该方法包括，当表示所述方向盘的绝对角度位置的第一数值和第二数值之间差值(|Angle1–Angle2|)超过预定的一致性阈值(S)时，抑制步骤(i)将与相应动态补偿数值(Δθ_dynamic(1),Δθ_dynamic(2))相关联的加权系数(pond₁(n),pond₂(n))强制设置为0，用于执行学习步骤(h)。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，表示相对角度位置的数值由“解角器”型角度位置传感器(14)测量，所述传感器(14)与助力转向发动机(9)的轴相连。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，第一模型将车辆至少一个行驶装置的左车轮和右车轮(5)之间的速度差值(E)用作第一动态参数。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，第二模型将车辆的角速度(Ψ’)和/或所述车辆的横向加速度(γ_lateral)用作第二动态参数。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，第二模型将车辆的角速度(Ψ’)和/或所述车辆的横向加速度(γ_lateral)用作第二动态参数。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，该方法包括用于探测车辆的纵向位移方向的步骤(j)，以及用于探测超过预定的转弯阈值的转弯情况的步骤(k)，其中用于探测超过预定的转弯阈值的转弯情况的步骤(k)还包括另一抑制步骤(i')，当探测到反向行驶和转弯操控时，抑制步骤(i')为了学习步骤(h)的执行而将加权系数(pond₂(n))强制置为0，该加权系数与第二动态补偿值(Δθ_dynamic(2))相关联，第二动态补偿值源于使用角速度(Ψ’)作为第二动态参数的第二模型的应用。

10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，内嵌式传感器(14)在车辆启动时初始化。

11.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，用于所述速度差值(E)的速度的数值由防抱死系统ABS(15)使用。

12.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第二动态参数由轨迹控制系统ESP(16)使用。

13.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二动态参数由轨迹控制系统ESP(16)使用。

14.一种机动车辆，其特征在于，该机动车辆内嵌计算机(11)，该计算机(11)配置或编程为执行权利要求1至13任一项所述的方法。