CN104691609B - 用于转向角度命令到扭矩命令转换的算法 - Google Patents

用于转向角度命令到扭矩命令转换的算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了用于转向角度命令到扭矩命令转换的算法。用于将车辆转向角度命令转换成用于车辆中的车辆转向系统的车辆转向扭矩命令的系统和方法。该方法估计定义将车辆转向轮维持在中性转向位置或使得在行走轮上没有偏滑角的位置的扭矩的自对准扭矩；在多个取样时间步长将已知的总转向扭矩命令应用于转向系统，其中已知的转向扭矩命令包括自对准扭矩；以及测量在每个时间步长的车辆转向角度。该方法随后使用扭矩命令、测量出的转向角度、系统延迟以及多个未知参数来为车辆的转向系统建模。

Description

用于转向角度命令到扭矩命令转换的算法
技术领域
本发明一般涉及用于将转向角度命令转换成转向扭矩命令的系统和方法，并且更具体来说，涉及用于使用在车辆开发过程中收集的数据利用转向模型来将转向角度命令转换成车辆转向扭矩命令的系统和方法，其中该模型在车辆开发之后实时更新。
背景技术
现代车辆的操作正在变得越来越自主，即，车辆能够在驾驶者较少干预的情况下提供更多的驾驶控制。巡航控制系统已经车载许多年，车辆操作者可以在该系统设置车辆的特定速度，并且车辆将在无需驾驶者操作节气门的情况下维持那个速度。本领域中近年来开发出自适应巡航控制系统，其中不仅系统维持设定的速度，而且将在使用各种传感器（诸如雷达、激光雷达和摄像机）在主车辆前方检测到较慢移动的车辆的情况下自动将车辆减速。现代车辆控制系统还可以包括自主泊车，其中车辆将自动地提供用于泊车的转向控制，并且其中如果驾驶者做出可能会影响车辆稳定性和车道定中能力的不适宜的转向改变，则控制系统将进行干预，其中车辆系统试图将车辆维持在靠近车道中心。已经演示了完全自主车辆在遵守所有道路规则的同时在高达30 mph的模拟城市交通中驾驶。
随着车辆系统改进，它们将变得更加自主，其目标在于完全自主驾驶的车辆。未来车辆将有可能采用自主系统进行车道变换、车道保持、车道定中、通行、离开交通、进入交通等。由于这些系统变得在车辆技术中更加流行，所以还将有必要确定在与这些系统组合以控制车辆速度、转向以及超弛自主系统中驾驶者所起的作用。
在2012年5月29日发布的标题为“Model Based Predictive Control forAutomated Lane centering/changing control systems（用于自动车道定中/车道变换控制系统的基于模型的预测控制）”的美国专利号8,190,330（转让给此申请的受让人并且以引用的方式并入本文）中可以发现半自主车辆控制系统的示例，其披露用于为自主或半自主车辆中的车道定中和车道变换目的提供转向角度控制的系统和方法。2012年5月1日发布的标题为“Detection of Driver Intervention During a Torque Overlay Operationin an Electric Power Steering System（在电动助力转向系统的扭矩覆盖操作期间的驾驶者干预的检测）”的美国专利号8,170,751（转让给此申请的受让人并且以引用的方式并入本文）披露用于通过检测扭矩覆盖操作中的驾驶者干预来控制车辆转向的系统和方法。
如所提及，本领域中已经演示了车道定中和/或车道保持系统使车辆自主地遵循车辆行驶车道。为了安全目的，当前的车道定中和车道保持控制器通常具有例如3牛顿米的最大转向扭矩极限。然而，在某些驾驶条件下，诸如在高速公路速度下驾驶和安全通过具有相对紧迫的曲率半径（诸如500米）的转弯时，转向扭矩极限不够高得足以将车辆维持在车道中。具体来说，在这些类型的条件下，车辆转向需要大于3牛顿米的转向扭矩以留在车道内。因为该扭矩量超出车道定中系统可以提供的量，所以车道定中和/或车道保持算法必须处理此状况。当车辆开始驶出车道时，当前的车道定中和车道保持控制器通常采用车道偏离警告。因为车辆驾驶者在自主车辆驾驶过程中可能不完全专心，所以当车辆离开车道时由系统提供的任何车辆偏离警告对于车辆操作者来说可能太迟以致无法接管车辆控制并留在车道内。因此，本领域中需要在这种情况之前提供警告以使得驾驶者可以充分地响应。
以上论述涉及确定用于车道保持目的的转向扭矩。典型的车道保持或车道变换控制算法计算车辆转向角度作为使车辆转向的命令而不是计算转向扭矩。然而，大部分转向系统（例如，电动助力转向（EPS）系统）通常仅接受转向扭矩作为命令。因此，这些系统需要一些用于将转向角度转换成转向扭矩的技术。在车道控制操纵过程中，转向角度到转向扭矩的不精确转换可能导致车辆振动。因为有限的计算能力、不存在适合的传感器以及对于停止和行走状况而言角度到扭矩转换的不精确，所以当前的转向模型通常不适用于在车道控制算法中将转向角度转换成转向扭矩。因此，本领域中需要在这些类型的车道控制系统中将转向角度命令有效地转换成转向扭矩命令。
发明内容
本发明描述用于将车辆转向角度命令转换成用于车辆中的车辆转向系统的车辆转向扭矩命令的系统和方法。该方法估计定义将车辆转向轮维持在中性转向位置或使得在行走轮上没有偏滑角的位置的扭矩的自对准扭矩；在多个取样时间步长将已知的总转向扭矩命令应用于转向系统，其中已知的转向扭矩命令包括自对准扭矩；以及测量在每个时间步长的车辆转向角度。该方法随后使用扭矩命令、测量出的转向角度、系统延迟以及多个未知参数来为车辆的转向系统建模。
本发明包括以下方案：
1. 一种用于将车辆转向角度命令转换成用于车辆中的车辆转向系统的车辆转向扭矩命令的方法，所述方法包括：
估计定义将车辆转向轮维持在初始转向角度的扭矩的自对准扭矩；
在多个取样时间步长将已知的总转向扭矩命令应用于转向系统，其中已知的转向扭矩命令包括自对准扭矩；
测量在每个时间步长的车辆转向角度；以及
使用扭矩命令、测量出的转向角度、系统延迟以及对于多个不同车辆速度的多个转向系统参数来为车辆的转向系统建模，其中为转向系统建模包括执行确定离线转向模型的离线过程和在车辆操作过程中实时校正离线转向模型的在线过程。
2. 根据方案1所述的方法，其中估计自对准扭矩包括采用动力方程。
3. 根据方案2所述的方法，其中所述动力方程包括：
其中是自对准扭矩，是车辆纵向速度，是转向角度，c 和d 是所述转向系统参数，k 1、k 2和k 3是来自作为前和后轮胎刚度Cf和C r 的函数的轮胎特征的已知常数，m是车辆质量，w 是车辆偏航率，a y 是车辆横向加速度，L p 是轮胎拖距，并且L m 是机械拖距。
4. 根据方案1所述的方法，其中估计自对准扭矩包括使用经验数据集将自对准扭矩建模为基于车辆速度、转向角度和其他车辆参数的多维查找表。
5. 根据方案4所述的方法，其中使用经验方法估计自对准扭矩包括以已知的初始转向角度和预定车辆速度驾驶所述车辆、将转向扭矩应用于转向系统、增加转向扭矩直到其将转向轮维持在初始转向轮角度以及在预定转向轮角度和车辆速度下重复这些步骤以填入查找表。
6. 根据方案1所述的方法，其中为转向系统建模包括以下方程：
其中是总扭矩并且包括自对准扭矩、驾驶者发起的扭矩以及转向系统扭矩，是车辆转向角度，z 是用于转向系统的响应的系统延迟，D是多个取样时间步长的纯时间延迟，c 和d 是转向系统参数，并且n 和m 是系统阶。
7. 根据方案6所述的方法，其中多个时间步长包括当前时间步长和前一个时间步长，并且其中所述方程被转换成以下方程：
其中k 是当前时间步长并且k -1是前一个时间步长。
8. 根据方案7所述的方法，其中所述方程通过最小平方过程求解以识别转向系统参数并定义转向模型。
9. 根据方案7所述的方法，其中所述纯时间延迟通过阶跃响应试验来确定，所述阶跃响应试验包括应用阶跃扭矩命令和测量时间差直到转向轮移动。
10. 根据方案1所述的方法，其中所述多个不同的车辆速度包括低车辆速度、中车辆速度和高车辆速度。
11. 根据方案1所述的方法，其中在车辆操作过程中在线校正转向模型包括使用以下方程：
其中是遗忘因子。
12. 一种用于将车辆转向角度命令转换成用于车辆中的车辆转向系统的车辆转向扭矩命令的方法，所述方法包括：
使用动力方程或者使用经验数据集将自对准扭矩建模为基于车辆速度、转向角度和其他车辆参数的多维查找表，来估计定义将车辆转向轮维持在初始转向角度的扭矩的自对准扭矩；
在多个取样时间步长将已知的总转向扭矩命令应用于转向系统，其中已知的转向扭矩命令包括自对准扭矩；
测量在每个时间步长的车辆转向角度；
使用扭矩命令、测量出的转向角度、系统延迟以及多个转向系统参数来为车辆的转向系统离线建模，其中为转向系统建模包括使用以下方程：
其中是总扭矩并且包括自对准扭矩、驾驶者发起的扭矩以及转向系统扭矩，是车辆转向角度，z 是用于转向系统的响应的系统延迟，D是多个取样时间步长的纯时间延迟，c 和d 是转向系统参数，并且n 和m 是系统阶，并且其中所述方程通过最小平方过程求解以识别转向系统参数；以及
在车辆操作过程中于在线过程中校正转向模型。
13. 根据方案12所述的方法，其中所述动力方程包括：
其中是自对准扭矩，是车辆纵向速度，是转向角度，c 和d 是转向系统参数，k 1、k 2和k 3是来自作为前和后轮胎刚度Cf和C r 的函数的轮胎特征的已知常数，m 是车辆质量，w 是车辆偏航率，a y 是车辆横向加速度，L p 是轮胎拖距，并且L m 是机械拖距。
14. 根据方案12所述的方法，其中使用经验方法估计自对准扭矩包括以已知的初始转向角度和预定车辆速度驾驶车辆、将转向扭矩应用于转向系统、增加转向扭矩直到其将转向轮维持在初始转向轮角度以及在预定转向轮角度和车辆速度下重复这些步骤以填入所述查找表。
15. 根据方案12所述的方法，其中所述多个时间步长包括当前时间步长和前一个时间步长，并且其中所述方程被转换成以下方程：
其中k 是当前时间步长并且k -1是前一个时间步长。
16. 根据方案12所述的方法，其中所述纯时间延迟通过阶跃响应试验来确定，所述阶跃响应试验包括应用阶跃扭矩命令和测量时间差直到转向轮移动。
17. 根据方案12所述的方法，其中在车辆操作过程中在线校正转向模型包括使用以下方程：
其中是遗忘因子。
18. 一种用于将车辆转向角度命令转换成用于车辆中的车辆转向系统的车辆转向扭矩命令的转换系统，所述转换系统包括：
用于估计定义将车辆转向轮维持在初始转向角度的扭矩的自对准扭矩的装置；
用于在多个取样时间步长将已知的总转向扭矩命令应用于转向系统的装置，其中已知的转向扭矩命令包括自对准扭矩；
用于测量在每个时间步长的车辆转向角度的装置；以及
用于使用扭矩命令、测量出的转向角度、系统延迟以及对于多个不同车辆速度的多个转向系统参数来为车辆的转向系统建模的装置，其中用于为转向系统建模的装置执行确定离线转向模型的离线过程和在车辆操作过程中实时校正离线转向模型的在线过程。
19. 根据方案18所述的转换系统，其中用于转向系统的装置包括使用以下方程：
其中是总扭矩并且包括自对准扭矩、驾驶者发起的扭矩以及转向系统扭矩，是车辆转向角度，z 是用于转向系统的响应的系统延迟，D是多个取样时间步长的纯时间延迟，c 和d 是转向系统参数，并且n 和m 是系统阶。
20. 根据方案19所述的系统，其中所述多个时间步长包括当前时间步长和前一个时间步长，并且其中所述方程被转换成以下方程：
其中k 是当前时间步长并且k -1是前一个时间步长，其中所述方程通过最小平方过程求解以识别转向系统参数并定义转向模型。
本发明的额外特征将从结合附图进行的以下描述和随附权利要求变得显而易见。
附图说明
图1是示例性车辆转向系统的图示；
图2是行驶在具有弯道的车辆车道中的主车辆的图示；
图3是示出用于预测车辆路径的已知过程的流程方框图；
图4是示出用于确定车辆转向角度的过程的流程方框图；
图5是示出车辆横向动力学的图示；
图6是示出用于在车道定中/车道保持系统需要超出最大扭矩极限的转向扭矩的情况下确定是否发出驾驶者警报的过程的流程图；
图7是示出用于开发用于将转向角度转换成转向扭矩的转向模型的过程的综览的流程图；
图8是示出图7中描绘的过程的离线部分的流程图；以及
图9是示出用于实时更新图7中描绘的转向模型的过程的流程图。
具体实施方式
针对用于将车辆转向角度命令转换成车辆转向扭矩命令的方法和系统的本发明的实施例的以下论述实质上仅是示例性的，而决不意欲限制本发明或其应用或使用。
以下描述包括车辆转向角度与车辆转向扭矩之间的关系的论述。图1为此论述示出包括转向轮12和行走轮14和16的示例性车辆转向系统10。转向轮12以本领域技术人员熟知的方式通过转向柱18和轮轴20联接到轮14和16，这样使得当驾驶者转动转向轮12时，轮14和16相应地转动。
转向系统10包括具有安装到轮轴20的电动转向电动机26的电动助力转向（EPS）系统24，该系统响应于车辆驾驶者转动转向轮12以本领域熟知的方式提供电动转向辅助。换言之，当车辆驾驶者转动转向轮12时，EPS系统24将轮14和16转动由车辆驾驶者命令的量，这样使得轮14和16在路面上的转动更加容易。车辆系统10还可以包括主动前轮转向（AFS）系统28，该系统包括安装到转向柱18的电动机30。本领域技术人员熟知在与车辆驾驶者转动转向轮12有关的各种类型的车辆稳定性控制系统中，AFS系统提供额外的转向或校正转向，其中AFS系统28将转向轮12从轮14和16断开。
转向系统10还包括EPS电子控制单元（ECU）32，在一个实施例中该单元被配置成提供总EPS系统控制。ECU 32还包括用于在符合本文论述的自主或半自主车辆中提供自适应车道保持和车道定中控制的车道定中和/或车道保持系统34。如本领域技术人员所理解，EPS系统24通过将可变电动机扭矩命令T M 应用到转向电动机26并且在需要时应用在EPS辅助转向操纵过程中改变电动机扭矩命令T M 的值的扭矩覆盖命令（TOC）来电辅助驾驶者转向车辆。
安装到转向柱18的转向角度传感器36测量转向轮12和转向柱18的旋转并且提供指示其的转向角度信号θ s 。安装到转向柱18的扭矩传感器38测量转向柱18上的扭矩并且提供指示其的扭矩信号T s 。ECU 32与转向角度传感器36和扭矩传感器38电通信，这样使得ECU32可使用转向角度信号θ s 和转向扭矩信号T s 。ECU 32处理车辆性能值集（包括转向角度信号θ s 和转向扭矩信号T s ），并且持续地监控车辆参数，诸如但不限于车辆的速度、车辆偏航率、车辆横向和纵向加速度等。此外，ECU 32可以被配置成从通常安装到车辆外部的各个车道检测传感器接收数据。在许多系统中，车道检测传感器包括安装到车辆上的各个位置（诸如车辆的前挡风玻璃、在车辆外后视镜下方等）的车道检测摄像机，所述摄像机被配置成感测贴附到路面的车道标志。车道标志通常指示限定车道的几何形状（包括车道中心）的边界。本领域技术人员将理解，车道控制系统34可以使用除ECU 32以外的处理器和ECU来监控和确定车道的中心。
图2是展示包括前视摄像机54的主车辆52的图示50，该车辆行驶在车道56中并且接近车道56中的弯道58。摄像机54意欲代表车辆52上用于检测车道标志和车辆52周围的其他物体的摄像机、传感器、雷达、激光雷达等的所有组合。车道定中/车道保持系统34正试图将主车辆52维持在由线60代表的车道56的中心。通过本文论述且本领域已知的过程，系统34为车辆52提供转向扭矩，以便在其安全通过弯道58时的未来时间t 1 、t 2 、t 3 、t 4 等时以车辆52的预期位置提供车道定中和车道保持。
本发明在由于归因于系统34上的最大转向扭矩极限的车辆速度和弯道半径而使得车道定中/车道保持系统34无法将车辆52维持在车道56中之前向车辆驾驶者提出早期预警警报。通过向驾驶者预先提供车道定中/车道保持转向控制可能必须对速度做出调整以维持车道定中的警告，驾驶者将能够接管车辆控制（如果需要）以维持车辆速度。当前系统通常采用在车辆52在车道边界之外时向车辆驾驶者发出警报的车道偏离警告（LDW）。然而，此警报对于驾驶者而言可能不够早以接管转向控制来将车辆52维持在车道56中。通常对于高速公路速度而言，车辆52可能在几分之一秒内离开车道56。因此，早期驾驶者警告对于减少交通事故的机会而言是重要的。
图3是展示用于预测车辆52的路径以用于车道定中和车道保持的已知路径预测算法的过程的流程方框图70。方框72代表车辆感测设备和系统，其提供用于提供路径预测的各种车辆参数和变量，包括车辆纵向速度v x 、车辆偏航率w 、车辆横向加速度a y 、车辆转向角度δ 和转向扭矩τ 。这些参数和变量被发送到通过已知技术计算车辆横向速度v y 的车辆动力学方框74。车辆横向速度v y 是车辆52需要采用以使得车辆52转向到中心线60并且遵循用于车道定中目的的所希望的车辆路径的车辆速度的量。基于车辆横向速度v y ，路径预测方框76随后确定车辆52的路径，其未来在距当前时间t的整数倍的时间间隔Δ（例如，100ms）提供车辆52的位置，表示为车辆横向距离y(t+Δ)和车辆航向改变角度θ(t+Δ)。图2示出t1=t+ Δ、t2=t+ 2Δ、t3=t+3Δ等。车道定中算法使用由y(t+Δ)和θ(t+Δ)表示的车辆52的预测路径来提供用于转向角度δ 的转向命令以使得车辆52的预测路径遵循中心线60。Lee的在2012年5月1日发布的美国专利号8,170,739（该专利转让给此申请的受让人并且以引用的方式并入本文）披露用于车辆路径预测的此过程的更多细节。
本发明可以被解释为在给定转向角度δ 时确定车辆未来路径的反问题。本发明确定转向角度δ ，并且随后确定从所希望的路径提供转向角度δ 所需要的转向扭矩τ 。图4是展示此过程的综览的流程方框图80，其中在方框82提供下几个时间步长中的所希望的车辆路径作为yd(t+Δ)和θd(t+Δ)，其是与方框76的预测路径相同的值或类似的值。例如，良好的车道定中/车道保持控制器可以控制车辆以精确地遵循所希望的路径。在此状况下，车辆的未来路径将非常接近于初始规划的路径。所希望的路径被发送到方框84以确定对于那些未来时间步长中的每一个而言遵循那个路径所需的车辆运动。具体来说，算法确定在每个时间步长的车辆纵向速度v x 、车辆横向速度v y 、车辆偏航率w 、车辆横向加速度a y 以及车辆偏航加速度。这些车辆运动参数被提供给方框86，该方框采用基于车辆动力学的算法来计算在未来时间点遵循所希望的路径的车辆转向角度δ 。如以下将论述，此转向角度δ随后被转换成在那些时间的转向扭矩τ ，以确定那些扭矩中是否存在任何扭矩超出车道定中系统34的所要求的最大扭矩，并且如果存在则提供驾驶者警报。
过程中的第一步骤是使用车辆52上的各个感测系统（诸如摄像机54、GPS、地图数据库等）捕获距车辆52的当前位置的一些预观距离（例如，三秒的行驶距离）内的车道数据。
过程中的下一个步骤是在方框82使用车道数据产生所希望的路径。例如，所希望的路径可以由多项式方程表示：
（1）
（2）
（3）
其中x 是距车辆中心的纵向距离，y 是距车辆中心的横向距离，v x 是车辆纵向速度，L 是车道宽度，并且ΔT是路径产生距离的时间。参数a1,a2,…,a5是从由车道感测系统（通常是前视摄像机）测量出的车道几何形状数据获得。
一旦确定了所希望的车辆路径，即确定了方程（1）中的所有参数a1,a2,…,a5，则过程中的下一个步骤是在方框84确定车辆状态预测或沿那个路径的车辆运动。具体来说，基于由方程（1）所获得的所希望的路径，可以如下计算从该路径的每个时间步长的由车辆纵向速度v x 、车辆横向速度v y 、车辆偏航率w 、车辆横向加速度a y 以及车辆偏航加速度表示的未来车辆运动：
（4）
其中：
（5）
从所希望的路径：
（6）
（7）
, （8）
（9）
（10）
为了使车辆52遵循由方程（1）获得的所希望的路径，车辆52应维持分别从方程（4）、（7）、（9）和（10）获得的车辆纵向速度v x 、车辆横向速度v y 、车辆偏航率w 、车辆横向加速度a y 以及车辆偏航加速度。
一旦基于以上提及的参数确定在每个时间步长的未来车辆运动，则算法从所希望的车辆路径和在那些时间步长的车辆动力学计算期望的转向角度δ 。图5是展示车轮92和94以及车道中心线96并且包括在此计算中采用的变量的图示90。例如，可以对于每个时间步长t1,t2,t3…通过以下方程计算转向角度δ
（11）
其中m 是车辆质量，I 是车辆惯性，C f 和C r 分别是前和后侧偏刚度，a 是从车辆中心到前轮轴的距离并且b 是从车辆中心到后轮轴的距离。
一旦对于每个时间点确定了转向角度δ ，则需要确定与将车辆维持在所希望的路径上的每个转向角度δ 相关的转向扭矩τ 以确定是否存在任何扭矩超出车道保持/车道定中系统34可允许的最大扭矩。转向扭矩τ 可以通过本领域技术人员已知的任何适合的技术来确定。例如，可以使用以下方程来提供该计算。
（12）
（13）
其中转向角度δ 由传感器测量，是在建模过程中假定为零的驾驶者的转向输入扭矩，是已知的EPS电动机扭矩命令，是下文更详细论述的可以从动力方程或经验数据集估计出的转向自对准扭矩，n 和m 是系统阶并且可以分别例如是2和3，z -1表示在车辆52的转向系统的响应中的一个步长延迟，z -2表示两个步长延迟等等，并且D 是该数量的取样时间的纯时间延迟。
取决于模型的精确度，可以增加系统阶n 和m 。值c 0,…,c n和d 1,…,d m是未知的，其中目标是在方程（12）中找到未知的参数c 0,…,c n和d 1,…,d m。在一个实施例中，可以在车辆试验过程中使用采用自回归移动平均模型的训练方法来获得未知的参数，如以下将论述。
方程（12）通过系统延迟和过去的转向角度和扭矩数据的历史来为转向系统建模。模型并不需要对轮胎和转向动力学的先前了解。在车辆试验过程中使用测量出的转向角度和转向扭矩数据获得参数c 0,…,c n和d 1,…,d m，并且随后在车辆操作过程中将其提供在表中以使得可以使用已知的转向角度δ 从方程（12）计算出转向扭矩τ 。应注意，方程（12）是一种用于基于转向角度δ 确定转向扭矩τ 的技术。然而，本领域中可能已知可以适用于上述发明的用于基于转向角度δ 确定转向扭矩τ 的其他技术。
图6是示出基于以上论述在车道定中/车道保持系统34需要超出系统34的最大扭矩极限的转向扭矩的情况下确定是否提供驾驶者警报的过程的流程图100。算法在椭圆形102开始并且在方框104等待断开车道定中系统34的时候。算法随后在决定菱形106确定是否存在用于接入车道定中系统34的驾驶者请求，并且如果不存在则算法返回到方框104。如果存在驾驶者接入车道定中系统34的请求，则算法在决定菱形108基于是否可以使用对于遵循车道的请求（诸如车道标志）以提供车道定中来检查以确定车道定中是否可用。如果在决定菱形108车道定中不可用，则算法返回到方框104，但是如果在决定菱形108车道定中可用，则算法进行到方框110以接入车道定中系统34。
一旦接入了车道定中系统34，则算法在方框112捕获所需要的车道数据以提供车道定中并且在方框114产生所希望的车辆路径，如以上所论述。随后在方框116预测车辆路径并且随后在方框118确定车辆运动，如以上在方框84所论述。算法随后在方框120用以上在方框86所论述的方式从预测车辆运动计算转向角度δ 。算法随后在方框122获得转向动力学以便基于计算出的转向角度δ 计算转向扭矩τ ，并且随后在方框124计算转向扭矩τ 。算法对于所有的取样时间计算转向角度δ 和转向扭矩τ 。算法在决定菱形126确定是否存在任何转向扭矩τ 超出预定的最大扭矩极限，并且如果不存在，则在方框128不发出驾驶者警报，但是如果存在任何超出极限，则在方框130发出驾驶者警报。
对于基于转向角度δ 确定车辆转向扭矩τ 的需要是大多数自动转向控制状况中的常见问题。在已知系统中，转向角度传感器36测量转向轮角度δ ，但是传感器不可用来直接测量行走轮角度，且因此行走轮角度通常由转向模型来估计。可以用来将车辆转向角度δ转换成车辆转向扭矩τ 的已知转向模型（诸如Paceka的转向模型）（由以下方程（14）至（17）示出，其中可以在图1中找到这些方程中的变量）通常需要高计算能力并且通常不可用于快速行驶车辆运动控制特征。另外，转向动力学在低速与高速车辆车辆运动相比时不同。因此，因为有限的计算能力、不存在行走轮角度传感器以及停止和行走状况的不精确，所以已知的转向模型通常不能直接适用于车道定中系统。
（14）
（15）
（16）
（17）
方程（12）可以用于除上述驾驶者警报过程之外的这些应用。方程（12）提供概括的高阶转向模型，该模型可以通过有限的计算能力提供更高精确度和性能。如果不需要高精确度，则方程（12）可以减少复杂度以进行更快操作。如下文将更详细论述，方程（12）提供计算能力的平衡和精确度。
图7是示出用于开发用于将转向角度δ 转换成转向扭矩τ 的转向模型的过程的综览的流程图160。在方框162，算法确定自对准扭矩的估计值，该估计值可以使用动力方程或经验数据集来执行。对于其中从动力方程估计扭矩的实施例而言，可以使用以下方程（18）。
（18）
（19）
其中
（20）
（21）
并且其中k 1、k 2和k 3是来自作为前和后轮胎刚度Cf和C r 的函数的轮胎特征的已知常数，m 是车辆质量，a y 是车辆横向速度，w 是车辆偏航率，L p 是轮胎拖距，并且L m 是机械拖距。所有这些参数是已知的并且被认为对于如车道定中/车道保持系统中使用的小偏滑角而言恒定。机械拖距L m 完全是转向几何形状的函数，并且可以从行走轮后倾角度来确定。
可以如下执行使用经验数据集来确定自对准扭矩。基于经验的估计技术使用预先收集的数据集并且将扭矩建模为二维查找表。为了从经验数据估计扭矩，用已知的初始转向角度（诸如10°、20°、30°等）和预先指定的车辆速度（诸如10mph、20mph、30mph等）来驾驶车辆。接下来，将转向扭矩应用于车辆转向系统并且增加转向扭矩直到转向轮12进入稳定状态。将转向轮12保持在初始转向角度的转向扭矩是自对准扭矩。请注意，当前的转向系统具有从计算机命令产生转向扭矩的能力。在各个转向轮角度和车辆速度下重复上述步骤，并且填入完成的查找表。
在方框164，使用离线转向模型来提供角度到扭矩估计，其中为特定应用选择模型阶n 和m 。离线转向模型可以是如下重写的方程（12）：
（22）
其中k 是当前时间步长并且k -1是前一个时间步长。
方程（22）中的纯时间延迟D 可以通过单独的试验程序找到，诸如通过阶跃响应试验，即，将阶跃扭矩命令发送到转向系统并且测量发送扭矩命令的时间与转向系统开始移动的时间之间的时间差。
算法随后在每个时间步长（诸如每10ms）应用已知的转向扭矩命令并且测量转向角度δ 。对于其中m =3且n =2的示例而言，过程收集至少五个数据集来求解参数c 0 、c 1 、 c 2 、d 1 和d 2 。算法随后应用最小平方方法来求解方程（22）以获得这些参数。
算法随后在方框166考虑离线模型中的速度变化。转向动力学根据车辆速度变化。为了提高扭矩转换的精确度，为转向模型提供三个速度变化，包括低速L 、中速M 和高速H。以下为这些速度中的每一个重写方程（12）。如以上为每个速度确定变量c 0,…,c n和d 1,…,d m。
（23）
（24）
（25）
纯时间延迟D 不是车辆速度的函数，并且在所有速度变化中将保持相同。
图8是示出用于以上对于方框162、164和166所论述的算法的离线部分的操作的流程图170。算法在椭圆形172开始，并且在方框174从动力方程或查找表估计自对准转向扭矩。算法随后在方框176应用已知的转向扭矩命令，并且在方框178测量并记录用于那些扭矩的转向轮角度δ 。算法随后在方框180记录转向扭矩命令τ ，并且在方框182找到标定转向模型参数。算法随后在方框184为低速、在方框186为中速并且在方框188为高速更新转向模型，并且算法在椭圆形190结束。由于此离线过程，将确定来自方程（23）、（24）和（25）的离线模型的所有参数c 和d 。
返回至图7，算法随后在方框168使用以上论述的方程（23）、（24）和（25）的离线模型并且在车辆操作过程中自动地实时调整模型。具体来说，以下论述描述用于当模型不再产生精确的扭矩转换时在车道定中系统操作的同时如何可以自动地实时调整方程（22）中的转向模型的技术。首先，将方程（22）重写为：
（26）
（27）
如以上，转向和扭矩值…,是测量出的数据，并且参数c 0,…,c n和d 1,…,d m使用最小平方过程来计算。角度是在前一个时间步长求解出的参数集。此参数集将通过新测量出的数据集被更新为角度。以下提供更新后的方程：
（28）
（29）
其中λ 是设定在0到1之间的遗忘因子并且可调。
过程在车辆的操作过程中对于所有速度变化转向模型（低、中和高速）应用更新后的方程。图9是示出用于如上所述实时更新转向模型的过程的流程图140，其中与流程图100类似的步骤由相同的参考数字指示。一旦在方框110接入车道定中系统34，则算法随后在方框142接入转向模型更新算法。一旦接入转向模型更新算法，则算法在方框144测量并记录转向轮角度δ 、在方框146估计自对准转向扭矩并且在方框148为每一个转向轮角度δ记录转向扭矩命令τ 。算法随后在决定菱形150确定参数改变是否大于预定阈值，并且如果不大于，从而意味着当前的转向模型正在提供转向角度到转向扭矩的精确转换，则返回到在方框110确定是否已经接入车道定中/车道保持系统34。如果在决定菱形150参数大于阈值，从而意味着当前的转向模型未提供转向角度到转向扭矩的精确转换，则算法如上所述在方框152更新在线转向模型。算法随后在方框154应用低速转向模型、在方框156应用中速转向模型并且在方框158应用高速转向模型。
如本领域技术人员将理解，本文论述以描述本发明的几个和各个步骤和过程可以涉及由计算机、处理器或使用电现象操纵和/或变换数据的其他电子计算设备执行的操作。那些计算机和电子设备可以使用各种易失性和/或非易失性存储器，包括具有存储于其上的可执行程序（包括能够由计算机或处理器执行的各种代码或可执行指令）的永久计算机可读介质，其中存储器和/或计算机可读媒体可以包括所有形式和类型的存储器和其他计算机可读介质。
以上论述仅披露和描述本发明的示例性实施例。本领域技术人员将从此论述以及从附图和权利要求容易地认识到，在不脱离如以下权利要求中定义的本发明的精神和范围的情况下，可以在其中做出各种改变、修改和变化。

Claims (20)

1.一种用于将车辆转向角度命令转换成用于车辆中的车辆转向系统的车辆转向扭矩命令的方法，所述方法包括：
估计定义将车辆转向轮维持在初始转向角度的扭矩的自对准扭矩；
在多个取样时间步长将已知的总转向扭矩命令应用于转向系统，其中已知的转向扭矩命令包括自对准扭矩；
测量在每个取样时间步长的车辆转向角度；以及
使用扭矩命令、测量出的转向角度、系统延迟以及对于多个不同车辆速度的多个转向系统参数来为车辆的转向系统建模，其中为转向系统建模包括执行确定离线转向模型的离线过程和在车辆操作过程中实时校正离线转向模型的在线过程。
2.根据权利要求1所述的方法，其中估计自对准扭矩包括采用动力方程。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述动力方程包括：
其中是自对准扭矩，是车辆纵向速度，是转向角度，c 和d 是所述转向系统参数，k 1、k 2和k 3是来自作为前和后轮胎刚度Cf和C r 的函数的轮胎特征的已知常数，m 是车辆质量，w 是车辆偏航率，a y 是车辆横向加速度，L p 是轮胎拖距，并且L m 是机械拖距。
4.根据权利要求1所述的方法，其中估计自对准扭矩包括使用经验数据集将自对准扭矩建模为基于车辆速度、转向角度和其他车辆参数的多维查找表。
5.根据权利要求4所述的方法，其中使用经验方法估计自对准扭矩包括以已知的初始转向角度和预定车辆速度驾驶所述车辆、将转向扭矩应用于转向系统、增加转向扭矩直到其将转向轮维持在初始转向轮角度以及在预定转向轮角度和车辆速度下重复这些步骤以填入多维查找表。
6.根据权利要求1所述的方法，其中为转向系统建模包括以下方程：
其中是总扭矩并且包括自对准扭矩、驾驶者发起的扭矩以及转向系统扭矩，是车辆转向角度，z 是用于转向系统的响应的系统延迟，D是多个取样时间步长的纯时间延迟，c 和d 是转向系统参数，并且n 和m 是系统阶。
7.根据权利要求6所述的方法，其中多个取样时间步长包括当前取样时间步长和前一个取样时间步长，并且其中所述方程被转换成以下方程：
其中k 是当前取样时间步长并且k -1是前一个取样时间步长。
8.根据权利要求7所述的方法，其中转换后的方程通过最小平方过程求解以识别转向系统参数并定义转向模型。
9.根据权利要求7所述的方法，其中所述纯时间延迟通过阶跃响应试验来确定，所述阶跃响应试验包括应用阶跃扭矩命令和测量时间差直到转向轮移动。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个不同的车辆速度包括低车辆速度、中车辆速度和高车辆速度。
11.根据权利要求1所述的方法，其中在车辆操作过程中在线校正转向模型包括使用以下方程：
其中是遗忘因子。
12.一种用于将车辆转向角度命令转换成用于车辆中的车辆转向系统的车辆转向扭矩命令的方法，所述方法包括：
使用动力方程或者使用经验数据集将自对准扭矩建模为基于车辆速度、转向角度和其他车辆参数的多维查找表，来估计定义将车辆转向轮维持在初始转向角度的扭矩的自对准扭矩；
在多个取样时间步长将已知的总转向扭矩命令应用于转向系统，其中已知的转向扭矩命令包括自对准扭矩；
测量在每个取样时间步长的车辆转向角度；
使用扭矩命令、测量出的转向角度、系统延迟以及多个转向系统参数来为车辆的转向系统离线建模，其中为转向系统建模包括使用以下方程：
其中是总扭矩并且包括自对准扭矩、驾驶者发起的扭矩以及转向系统扭矩，是车辆转向角度，z 是用于转向系统的响应的系统延迟，D是多个取样时间步长的纯时间延迟，c 和d 是转向系统参数，并且n 和m 是系统阶，并且其中用于为转向系统建模的方程通过最小平方过程求解以识别转向系统参数；以及
在车辆操作过程中于在线过程中校正转向模型。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述动力方程包括：
其中是自对准扭矩，是车辆纵向速度，是转向角度，c 和d 是转向系统参数，k 1、k 2和k 3是来自作为前和后轮胎刚度Cf和C r 的函数的轮胎特征的已知常数，m 是车辆质量，w 是车辆偏航率，a y 是车辆横向加速度，L p 是轮胎拖距，并且L m 是机械拖距。
14.根据权利要求12所述的方法，其中使用经验方法估计自对准扭矩包括以已知的初始转向角度和预定车辆速度驾驶车辆、将转向扭矩应用于转向系统、增加转向扭矩直到其将转向轮维持在初始转向轮角度以及在预定转向轮角度和车辆速度下重复这些步骤以填入多维查找表。
15.根据权利要求12所述的方法，其中所述多个取样时间步长包括当前取样时间步长和前一个取样时间步长，并且其中用于为转向系统建模的方程被转换成以下方程：
其中k 是当前取样时间步长并且k -1是前一个取样时间步长。
16.根据权利要求12所述的方法，其中所述纯时间延迟通过阶跃响应试验来确定，所述阶跃响应试验包括应用阶跃扭矩命令和测量时间差直到转向轮移动。
17.根据权利要求12所述的方法，其中在车辆操作过程中在线校正转向模型包括使用以下方程：
其中是遗忘因子。
18.一种用于将车辆转向角度命令转换成用于车辆中的车辆转向系统的车辆转向扭矩命令的转换系统，所述转换系统包括：
用于估计定义将车辆转向轮维持在初始转向角度的扭矩的自对准扭矩的装置；
用于在多个取样时间步长将已知的总转向扭矩命令应用于转向系统的装置，其中已知的转向扭矩命令包括自对准扭矩；
用于测量在每个取样时间步长的车辆转向角度的装置；以及
用于使用扭矩命令、测量出的转向角度、系统延迟以及对于多个不同车辆速度的多个转向系统参数来为车辆的转向系统建模的装置，其中用于为转向系统建模的装置执行确定离线转向模型的离线过程和在车辆操作过程中实时校正离线转向模型的在线过程。
19.根据权利要求18所述的转换系统，其中用于转向系统的装置包括使用以下方程：
其中是总扭矩并且包括自对准扭矩、驾驶者发起的扭矩以及转向系统扭矩，是车辆转向角度，z 是用于转向系统的响应的系统延迟，D是多个取样时间步长的纯时间延迟，c 和d 是转向系统参数，并且n 和m 是系统阶。
20.根据权利要求19所述的系统，其中所述多个取样时间步长包括当前取样时间步长和前一个取样时间步长，并且其中所述方程被转换成以下方程：
其中k 是当前取样时间步长并且k -1是前一个取样时间步长，其中转换后的方程通过最小平方过程求解以识别转向系统参数并定义转向模型。
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