CN107097845A - 检测车辆运动状态的转向系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于转向系统的技术特征，该技术特征用于计算指示诸如转向不足或转向过度条件的车辆运动状态的状态标识值。转向系统还基于状态标识值生成参考扭矩信号，并且基于参考扭矩信号生成马达辅助扭矩信号。状态标识值指示处于动态或稳态两者中的车辆运动状态。此外，转向系统通过基于状态标识值混合第一齿条力和第二齿条力生成参考扭矩信号，其中第一齿条力基于车速信号和马达角度生成，且第二齿条力基于马达扭矩和向转向系统的方向盘提供的输入扭矩生成。

Description

检测车辆运动状态的转向系统
相关申请的交叉引用
本专利申请要求于2016年2月16日提交的美国临时专利申请序列号62/295,881的优先权，其全部内容通过引用并入本文。
技术领域
本申请总体上涉及一种转向系统，诸如电动助力转向(EPS)系统，其检测近极限的车辆条件，诸如转向不足条件和转向过度条件，并且作为响应调整向驾驶员提供的扭矩辅助。
背景技术
通常，当今的车辆配备有转向系统，诸如电动力转向(EPS)系统。EPS系统辅助驾驶员使车辆沿期望的方向转向。例如，EPS系统在操纵期间生成辅助扭矩，以促进克服作用在车辆上的一个或多个力，例如表面摩擦。各种驾驶操纵和环境条件(例如低摩擦表面)能够导致一个或多个轮胎力达到近极限条件。车辆在这种条件下能够具有不期望的横摆行为。这种行为通常被描述为转向不足条件(车辆横摆小于期望)或过度转向条件(车辆横摆大于期望)。尽管汽车工程师学会(SAE)已经限定了在稳态情形中的这种条件，但这种情形在稳态和瞬态(动态)两者中均会发生。通常，当检测到转向不足或转向过度条件时，电子稳定性控制使用选择性制动和其它技术来控制车辆。然而，在转向不足和转向过度条件中，这种技术对于驾驶员操纵而言是响应式的。
因此，期望的是，在诸如转向不足和转向过度条件的车辆运动状态中，通过主动地辅助驾驶员操纵来改进转向系统。
发明内容
根据一个或多个实施例，转向系统计算指示车辆运动状态(诸如转向不足或转向过度条件)的状态标识值。转向系统还基于状态标识值生成参考扭矩信号，并且基于参考扭矩信号生成马达辅助扭矩信号。状态标识值指示在动态或稳态两者中的车辆运动状态。此外，转向系统通过基于状态标识值混合基于车速信号和马达角度生成的第一齿条力和基于马达扭矩和向转向系统的方向盘提供的输入扭矩生成的第二齿条力来生成参考扭矩信号。
根据一个或多个实施例，一种用于由转向系统计算辅助扭矩的方法包括由转向系统检测非中性的车辆运动状态。作为响应，基于车辆运动状态的类型确定混合因子。此外，该方法包括通过基于混合因子混合来自车辆模型的第一齿条力和来自转向系统观测器模型的第二齿条力来生成齿条力信号。该方法还包括基于齿条力信号生成辅助扭矩。
结合附图从以下描述中将显而易见到这些和其它优点以及特征。
附图说明
被视为本发明的主题在说明书的结尾处的权利要求中被具体地指出并明确地要求保护。结合附图从以下详细描述中显而易见到本发明的前述和其它特征以及优点。
图1图示根据一个或多个实施例的包括转向系统的车辆10。
图2图示根据一个或多个实施例的用于车辆运动状态模块的部件和数据流。
图3图示根据一个或多个实施例的用于计算车辆运动状态标识的车辆运动状态检测模块的部件和数据流。
图4图示根据一个或多个实施例的横摆角速率观测器模块的示例部件和数据流。
图5图示根据一个或多个实施例的参考横摆模块的示例部件和数据流。
图6图示根据一个或多个实施例的模型计算模块的示例部件和数据流。
图7图示根据一个或多个实施例的用于车辆运动状态标识计算模块的示例部件和数据流。
图8图示根据一个或多个实施例的用于误差计算模块的示例部件和数据流。
图9图示根据一个或多个实施例的用于条件阈值计算模块的示例部件和数据流。
图10图示根据一个或多个实施例的用于标识状态计算模块的示例部件和数据流。
图11图示根据一个或多个实施例的用于混合模块的示例部件和数据流。
具体实施方式
如本文所使用的，术语模块和子模块指代一个或多个处理电路，诸如专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享的、专用的或成组的)与存储器、组合逻辑电路，和/或提供所描述的功能的其它合适部件。如能够理解的那样，下文描述的子模块能够被组合和/或进一步分割。
现在参考附图，其中将参考具体实施例描述本发明，但不限制本发明。图1图示根据一个或多个实施例的包括转向系统12的车辆10。在各种实施例中，转向系统12包括联接到转向轴系统16的方向盘14，转向轴系统16包括转向柱、中间轴和必需的接头。在一个示例性实施例中，转向系统12是EPS系统，其还包括转向辅助单元18，其联接到转向系统12的转向轴系统16和车辆10的拉杆20、22。替代性地，转向辅助单元18可以将转向轴系统16的上部分与该系统的下部分联接。转向辅助单元18包括，例如，齿条和小齿轮转向机构(未示出)，其可以通过转向轴系统16联接到转向致动器马达19和齿轮传动装置。在操作期间，当车辆操作者转动方向盘14时，转向致动器马达19提供辅助以使拉杆20、22运动，这相应地分别使分别连接到车辆10的行车轮28、30的转向节24、26运动。
应当注意的是，虽然图1中图示的转向系统12具有在方向盘14和行车轮28、30之间的机械连接，但是在其它示例中，转向系统12可以使用线控驱动机构(未示出)。线控驱动系统不具有在方向盘和行车轮之间的直接机械连接。通常地，在线控驱动系统中，方向盘单元被用于向驾驶员提供适当的扭矩反馈；并且来自传感器的方向盘位置被用于对拉杆20、22进行位置控制。然而，即使在这种情况中，本发明也能够被用于使用所建议的输入在方向盘单元处向驾驶员提供适当的扭矩反馈。
如图1中所示，车辆10还包括各种传感器31、32、33，其检测和测量转向系统12和/或车辆10的可观测条件。传感器31、32、33基于可观测条件生成传感器信号。在一个示例中，传感器31是扭矩传感器，其感测由车辆10的操作者施加到方向盘14的输入驾驶员方向盘扭矩(HWT)。该扭矩传感器基于此生成驾驶员扭矩信号。在另一个示例中，传感器32是马达角度和速度传感器，其感测转向致动器马达19的旋转角度以及旋转速度。在又一个示例中，传感器32是方向盘位置传感器，其感测方向盘14的位置。传感器33基于此生成方向盘位置信号。
控制模块40接收从传感器31、32、33输入的一个或多个传感器信号，并且可以接收其它输入，诸如车速信号34。控制模块40可以是处理电路，诸如电子控制单元(ECU)，其包括一个或多个微处理器、内存、存储器、高速缓存以及其它硬件部件。在一个或多个示例中，控制模块40通过执行一个或多个计算机可执行指令来实现本文所描述的一个或多个方法。
控制模块40基于一个或多个输入并且还基于本公开的转向控制系统和方法来生成命令信号，以控制转向系统12的转向致动器马达19。本公开的转向控制系统和方法应用信号调节并执行摩擦分类，以将表面摩擦水平42确定为控制信号，该控制信号能够被用于通过转向辅助单元18控制转向系统12的方面。替代性地或额外地，可以从车辆10的一个或多个部件接收表面摩擦水平42，诸如从防抱死制动系统(ABS)44和/或从电子稳定性控制(ESC)系统46接收。能够使用例如控制器局域网(CAN)总线或本领域中已知的其它车辆网络来执行与ABS 44、ESC系统46和其它部件(未绘出)的通信，以交换信号，诸如车速信号34。通常，当检测到不规则的表面摩擦时，ESC系统使用选择性制动和其它技术来控制车辆，所述不规则的表面摩擦可以导致诸如转向不足或转向过度条件的车辆运动状态。
本文所描述的技术方案通过促进转向系统12主动地向驾驶员指示诸如转向不足条件和转向过度条件的车辆运动状态来改进转向系统12，其中转向系统12是驾驶员通常与其持续接触的车辆10的部件。例如，本文的技术方案促进转向系统12检测一种或多种类型的车辆运动状态并作为响应调节辅助扭矩。因此，转向系统12向驾驶员传递前桥力(frontaxle force)。
例如，转向系统12可以使用由一个或多个扭矩传感器31-33测量的扭矩，并使用表格(诸如升压曲线表)和数字滤波器计算辅助扭矩。替代性地或额外地，在通常的闭环EPS系统中，从模型生成的参考扭矩和测得的扭矩被用于进行EPS系统的闭环控制。在使用这些技术中的任一种的转向系统中，本文的技术方案基于车辆状态(诸如转向不足和/或转向过度条件)的知识，通过促进将扭矩/作用力(effort)传递到驾驶员来促进改进。
例如，在转向系统12是闭环转向系统的情况下，方向盘角度可以被用于计算期望的方向盘扭矩，其中期望的方向盘扭矩是在驾驶期间驾驶员预期的作用力。替代性地或额外地，转向系统12可以预测车辆的齿条力并且使用计算的齿条力来确定期望的驾驶员扭矩作用力。除了诸如车速信号的一个或多个其它输入之外，能够使用方向盘角度/位置信号来预测车辆齿条力。这种预测可以促进转向系统12对表面摩擦和车辆平台变化具有鲁棒性，并且在车辆操作期间维持一致的转向感。然而，这种力预测可能不总是与实际齿条力匹配，尤其是在轮胎操作的非线性区域中，诸如在转向过度和/或转向不足条件中，这可以由更低的摩擦表面引起。在这些条件中，一个替代的齿条力预测方案依赖于一个或多个输入信号(诸如方向盘扭矩、马达扭矩等)来估计齿条力，并且对于轮胎非线性或表面摩擦变化具有鲁棒性。
因此，由技术方案提供的技术特征包括促进转向系统12具有轮胎的近极限条件的检测方案。此外，该技术特征包括混合方案，以转变/组合基于位置的和估计的齿条力预测的使用。因此，转向系统12使基于模型的方法的使用最大化，并且还在极限条件下向驾驶员传递适当的作用力。
例如，图2图示根据一个或多个实施例的用于车辆运动状态模块200的部件和数据流。在一个或多个示例中，车辆运动状态模块200是控制模块40的一部分。替代性地，在一个或多个示例中，车辆运动状态(VMS)模块200与控制模块40分开，并包括单独的处理电路、内存和其它硬件部件。
除了其它部件之外，VMS模块200还包括VMS检测模块210和混合模块220。
VMS检测模块210检测车辆运动状态，诸如转向不足和转向过度条件。VMS检测模块210向混合模块220指示车辆运动状态。例如，VMS检测模块210计算被发送到混合模块220的VMS标识212。混合模块220基于VMS标识212，通过组合使用多个齿条力模块计算的齿条力来实现混合方案，从而计算齿条力。VMS标识212因此是混合模块220用于计算齿条力的混合因子。例如，混合模块220接收来自第一齿条力预测模块232的第一齿条力和来自第二齿条力预测模块234的第二齿条力。
例如，VMS标识212可以在[0，1]范围内。应当注意的是，在其它示例中，可以使用不同的范围。在上述示例中，VMS标识值为0可以表示基于位置的齿条力预测被单独地用作齿条力输出，并且值为1可以表示估计的齿条力预测被单独地用作齿条力输出。0和1之间的VMS标识值可以指示用于混合来自两个模型的齿条力预测的权重因子。例如，如果VMS标识值是V(0≤V≤1)，则齿条力输出可以被计算为V乘以基于位置的齿条力和(1-V)乘以估计的齿条力之和。其它示例可以使用与上述示例不同的加权因子方案。这种混合方案促进逐渐转变并防止对驾驶员的方向盘作用力的急剧变化。该逐渐转变进一步确保在正常驾驶条件下的鲁棒性以及在极限条件下对驾驶员的准确作用力的传递。
应当注意的是，上述齿条力计算模型是示例性的，并且在其它示例中，可以使用不同的方法或其组合(诸如非线性车辆模型、观测器、摩擦模型、拉杆传感器测量等)来计算齿条力。
返回参考图2，从混合模块220输出的齿条力222被用于计算参考扭矩(T_ref)242。闭环比例积分控制器(PID控制器)250使用T_ref242以及在操纵方向盘14期间由驾驶员提供的扭矩(T_bar)来计算马达扭矩(T_motor)252。T_motor被用于生成辅助命令(MtrTrq)，其在操纵期间由转向系统12提供辅助扭矩。
系统200还包括第一齿条力预测模块232。第一齿条力预测模块可以是基于位置的齿条力预测模块。在一个或多个示例中，第一齿条力预测模块232接收车速和马达角度信号，并且生成第一齿条力值。在此，马达角度信号指示转向系统12的马达19的位置。在一个或多个示例中，可以将第一齿条力预测模块232的输出传送通过低通滤波器235。然后，第一齿条力值被发送到混合模块220，以便如前所述的那样计算输出齿条力。
该系统还包括第二齿条力预测模块234。第二齿条力预测模块234可以使用EPS扭矩值，诸如马达扭矩252和输入扭矩以估计第二齿条力值。在一个或多个示例中，第二齿条力预测模块234可以增加输入扭矩值，并对结果进行低通滤波以提供第二齿条力作为输出。替代性地，第二齿条力预测模块234使用不同的输入值和/或使用不同的计算方法(例如使用基于转向系统信号的观测器模型)来计算第二齿条力。例如，利用延迟模块260，向第二齿条力预测模块234提供延迟的T_motor 252。在一个或多个示例中，估计的齿条力模块234使用延迟的T_motor 252和来自驾驶员的T_bar扭矩来估计第二齿条力值。然后，第二齿条力值被转发到混合模块220，以便基于VMS标识212如先前所述的那样计算输出齿条力。因此，混合模块220从两个单独的模型接收两个单独的齿条力预测值。通常地，由基于位置的模块预测的第一齿条力比由观测器模块提供的第二齿条力更加平滑，然而，在近极限条件中，由于相比于第一齿条力的第二齿条力的粗糙性，第二齿条力促进生成用于驾驶员的反馈。
VMS检测模块210基于车速、横摆角速率和行车轮角度信号来计算VMS标识212。在一个或多个示例中，从一个或多个传感器接收这些输入。替代性地或额外地，系统200包括马达至轮胎角度转换器270，其基于马达角度信号计算行车轮角度信号。马达角度信号指示转向系统12的马达19的位置。例如，马达至轮胎角度转换器270使用查找表来确定对应于马达角度信号的值的行车轮角度。
图3图示根据一个或多个实施例的用于计算VMS标识212的VMS检测模块210的部件和数据流。在一个或多个示例中，除了其它部件之外，VMS检测模块210还包括横摆角速率观测器模块310、参考横摆模块320和VMS标识计算模块330。
横摆角速率观测器模块310是信号处理模块，其处理横摆角速率(YawRate)信号并计算横摆加速度。在一个或多个示例中，横摆角速率观测器模块310使用稳态卡尔曼滤波器来估计/预测横摆角速率和横摆加速度，以减少噪声和滞后。参考横摆模块320使用参考线性模型(诸如线性自行车模型和一阶轮胎松弛模型)来生成参考横摆角速率和横摆加速度。例如，参考横摆模块320使用行车轮角度(RWA)和车速信号(VehSpd)来计算参考横摆角速率(RefYawRate)和横摆加速度(RefYawAcc)。如先前所述，可以根据基于车辆测量的马达角度获得RWA信号。VMS标识计算模块330通过比较来自参考横摆模块320的参考横摆角速率与加速度值和由横摆角速率观测器模块310信号生成的横摆角速率(YawRateProc)与横摆加速度(YawAcc)值来计算VMS标识212的值。该比较被用于确定车辆10是否处于转向不足或转向过度状态(对应于标识1)。
图4图示根据一个或多个实施例的用于示例横摆角速率观测器模块310的部件和数据流。横摆角速率观测器模块310使用RWA、车速(VehSpd)以及测得的横摆角速率(测得的)信号，并且输出YawRateProc和YawAcc信号。在一个或多个示例中，通过利用RWA和车速信号来调整测得的横摆角速率信号从而计算YawRateProc信号。
车速信号被用于分别利用输入增益模块410和反馈增益模块415来计算输入增益B和反馈增益K。在一个或多个示例中，输入增益模块和反馈增益模块410-415包括对应的查找表，以将车速信号转换为增益B和K。
RWA信号被用于通过车轮转速模块420来计算车轮的转速(u)，例如以弧度每秒为单位。在一个或多个示例中，车轮转速模块420经由延迟滤波器422接收延迟的RWA，且然后对输入RWA进行微分以及低通滤波从而计算u。横摆角速率观测器模块使用以下等式：
其中 是状态估计，是横摆角速率估计，y是测得的横摆角速率信号；A是系统动态增益，B是输入增益，K是反馈增益。因此，横摆角速率观测器模块310包括乘积模块432，其计算输入增益B和车轮转速u的乘积(B.u)。来自先前迭代的输出被传送通过延迟模块452，并且利用系统动态增益由增益模块442按比例缩放以计算系统动态增益A是用于车辆10的预定因子。
此外，来自先前迭代的输出被延迟模块454延迟，并且利用预定的输出增益C由增益模块444按比例缩放以计算这是根据观测器模型的估计的或预测的横摆角速率。然后，利用反馈增益K由乘积模块434计算和按比例缩放测得的横摆角速率y和估计的横摆角速率之间的误差，以计算来自乘积模块432、乘积模块434和增益模块442的输出由加法模块460相加，以产生当前迭代的输出。
此外，横摆角速率预测被转发到横摆加速度模块470，其计算横摆加速度。在一个或多个示例中，横摆加速度模块对接收到的横摆角速率进行微分和低通滤波以计算横摆加速度。
图5图示根据一个或多个实施例的参考横摆模块320的部件和数据流。所示的参考横摆模块320使用线性自行车车模型，然而应当注意的是，在其它示例中，可以使用不同的模型来生成参考横摆角速率和参考横摆加速度。
参考横摆模块320可以使用在自行车模型的前桥和后桥处的力和力矩平衡等式，以及线性轮胎松弛模型来表示横向力相对偏滑角的关系。例如，在模型中使用的等式可以是
和
其中，V＝车辆10的重心(CG)的横向速度，r＝车辆10的CG的横摆角速率，a＝前桥距车辆10的CG的距离，b＝后桥距车辆的CG的距离，Izz＝围绕z轴线的转动惯量，Fcf＝前桥的轮胎力，以及Fcr＝后桥的轮胎力。
进一步地，
Fcf＝Cαf.αf 等式(4)
Fcr＝Cαr.αr 等式(5)
其中，Cαf＝前桥的侧偏刚度，Cαr＝后桥的侧偏刚度，以及
其中，αf和αr分别是前桥和后桥的偏滑角(SlipAng)。通常，Cαf和Cαr是预定常数，然而考虑车辆运动状态，本文中的技术特征将Cαf和Cαr值作为车速的函数来计算，如上所示。应当注意的是，在其它示例中，不同的函数(诸如非线性函数)可以被用于计算Cαf和Cαr值。
参考图5，参考横摆模块320接收RWA信号，其是基于马达角度的预测的信号。在一个或多个示例中，利用轮胎角度测量将来自转向系统12的马达19的马达角度转换为RWA。此外，在一个或多个示例中，预测的RWA信号被传送通过轮胎松弛动力学模块510。该轮胎松弛动力学模块510将取决于车速的低通滤波器应用于RWA信号。该低通滤波器对参考横摆角速率的计算增加延迟。该延迟确保轮胎动力学的复现(replication)。在没有这样的延迟的情况下，该计算可能不适当地领先实际横摆角速率。因此，轮胎松弛动力学模块510向模型计算模块530输出滞后的RWA。
此外，参考横摆模块320接收车速信号。在一个或多个示例中，车速信号由转换器模块520从一个单位转换到另一单位，例如KPH到MPH(或反之)。然后，车速信号被用于由轮胎松弛动力学模块510来延迟RWA信号。此外，车速信号还被转发到模型计算模块530以实现上述一个或多个计算。
图6图示根据一个或多个实施例的模型计算模块530的部件和数据流。模型计算模块接收车速和延迟的RWA作为输入，并使用上述的一个或多个等式计算参考横摆角速率和参考横摆加速度信号。图6图示用于计算横摆角速率和参考横摆加速度信号的硬件实施方案。例如，模块640-670分别计算等式4-6。此外，模块620图示和V的计算值(通过根据等式2对进行积分)。模块630通过根据等式3对计算的参考横摆加速度(rad/sec2)进行积分来计算参考横摆角速率r(rad/sec)。
返回参考图3，由横摆角速率观测器模块310输出的横摆角速率和横摆加速度(见图4)，以及由参考横摆模块320输出的参考横摆角速率和参考横摆加速度(见图5)由VMS标识计算模块330接收。VMS标识计算模块330使用这些输入信号来计算处于诸如[0，1]的预定范围内的VMS标识212的值。在一个或多个示例中，VMS标识计算模块330基于横摆角速率误差和横摆加速度误差将车辆10表征为两种不同状态：动态750和稳态740。此外，相应的检查条件被用于确定针对动态VMS和稳态VMS的标识值。
图7图示根据一个或多个实施例的VMS标识计算模块330的示例部件和数据流。除了其它部件之外，VMS标识计算模块330还包括误差计算模块710、条件阈值计算模块720以及标识状态计算模块730。
图8图示根据一个或多个实施例的用于误差计算模块710的示例部件和数据流。误差计算模块710使用来自参考横摆模块320的参考横摆角速率和参考横摆加速度来计算分别相对于由横摆观测器模块310预测或估计的横摆角速率和横摆加速度的偏差/误差。如图8中所示，在计算误差的同时，考虑参考横摆角速率和参考横摆加速度的符号。例如，误差计算模块710根据以下等式计算横摆角速率误差
YawRateError(eyaw)＝sgn(rref)*(rref-rveh)；
并且根据以下等式计算横摆加速度误差
其中，rref：RefYawRate；rest：YawRateEst；和
在一个或多个示例中，在计算横摆角速率误差之前，来自参考横摆模块320的参考横摆角速率被延迟模块820延迟并被低通滤波器模块830低通滤波。此外，在一个或多个示例中，在计算横摆加速度误差之前，延迟模块822和低通滤波器832延迟来自参考横摆模块320的参考横摆加速度值并对其进行滤波。
返回参考图7，针对如上文提及的车辆10的4种条件中的每一种-动态转向不足752、动态转向过度754、稳态转向不足742和稳态转向过度744，条件阈值计算模块720生成取决于车速的阈值/死区。在一个或多个示例中，如果车辆条件不满足四个状态中的任何状态，则认为车辆10处于中性转向条件746，即，车辆10处于轮胎力饱和的极限内。基于车辆运动的突然性对稳态740和动态750进行分类，能够利用横摆角速率和横摆加速度测量与预测来确定车辆运动的突然性。例如，横摆角速率与横摆加速度的预测值和横摆角速率与横摆加速度的实际值之间的偏差分别促进将车辆运动状态分类为稳态或动态。例如，诸如急刹车、突然转向/转弯等的突然操纵可导致车辆处于动态；同时稳态可以表示在稳定速度下以最小方向变化巡航的车辆10、处于静止的车辆、没有突然操纵的平滑转弯等。
图9图示根据一个或多个实施例的条件阈值计算模块720的示例部件和数据流。在一个或多个示例中，阈值/死区是可调谐的，并基于车辆10的性能被校准。例如，如图9中所绘，车速信号被用于确定本文所描述的每个车辆条件的阈值。在一个或多个示例中，由模数模块(modulo module)905计算车速的绝对值。替代性地或额外地，阈值可以取决于道路表面摩擦。
由动态转向过度阈值模块910使用车速来确定动态转向过度阈值(e1)。在一个或多个示例中，动态转向过度阈值模块910包括查找表，其基于车速值提供横摆加速度阈值作为动态转向过度阈值(e1)。此外，动态转向不足阈值模块920基于车速信号确定动态转向不足阈值(e2)。在一个或多个示例中，动态转向不足阈值模块920包括查找表，其基于车速值提供横摆加速度阈值作为动态转向不足阈值(e2)。
此外，稳态转向过度阈值模块930基于车速信号确定稳态转向过度阈值(e3)。在一个或多个示例中，稳态转向过度阈值模块930包括查找表，其基于车速值提供横摆角速率阈值作为稳态转向过度阈值(e3)。此外，稳态转向不足阈值模块940基于车速信号确定稳态转向不足阈值(e4)。在一个或多个示例中，稳态转向不足阈值模块940包括查找表，其基于车速值提供横摆角速率阈值作为稳态转向不足阈值(e4)。
返回参考图7，VMS标识计算模块330还包括标识状态计算模块730，其将横摆角速率误差与横摆加速度误差和由条件阈值计算模块720计算的阈值相比较。在一个或多个示例中，将横摆加速度误差与相应的动态阈值相比较以生成动态US或OS标识中的任一者。如果动态阈值，或换言之，横摆加速度不是决定性的，则横摆角速率误差还被用于生成稳态US或OS标识中的任一者。由于(多个)轮胎的所有极限条件均落在稳态条件740和动态条件750下，因此如果设定任何标识，则车辆10处于动态极限条件或稳态极限条件。在一个或多个示例中，为了防止瞬时的标识变化，对输出进行低通滤波以生成在0和1之间的数字。然而，速率限制器或另一等效方案也能够被用于使标识平滑地转变。
图10图示根据一个或多个实施例的用于标识状态计算模块730的示例部件和数据流。标识状态计算模块730包括处理电路，其根据以下等式操作。
如果eyawaccel＞e1，动态US标识＝TRUE；否则动态US标识＝FALSE
如果eyawaccel＜-e2，动态OS标识＝TRUE；否则动态OS标识＝FALSE
如果eyaw＞e3，稳态US标识＝TRUE；否则稳态US标识＝FALSE
如果eyaw＜-e4，稳态OS标识＝TRUE；否则稳态OS标识＝FALSE
其中，e1＝动态转向不足阈值；e2＝动态转向过度阈值；e3＝稳态转向不足阈值；e4＝稳态转向过度阈值；eyawaccel＝横摆加速度误差；以及eyaw＝横摆角速率误差。
横摆加速度误差和横摆角速率误差由误差计算模块710计算，并且阈值由条件阈值计算模块720确定。
如果上述任何标识被计算为TRUE，USOS_Detect_UnfiltFlag被设定为值1(TRUE)；否则其被设定为值0(FALSE)。USOS_Detect_UnfiltFlag被进一步滤波以获得在0和1之间连续变化的VMS标识212。
返回参考图2，混合模块220接收VMS标识212，并且执行对齿条力预测器232和齿条力预测器234的输出的按比例混合，其中齿条力预测器232基于车辆模型，且齿条力预测器234基于EPS信号。
图11描绘了根据一个或多个实施例的用于混合模块220的示例部件和数据流。混合模块220从齿条力预测器模块232接收第一齿条力。在一个或多个示例中，齿条力预测器模块232利用车速和马达角度基于预先配置的车辆模型生成第一齿条力。混合模块220还从齿条力预测器模块234接收第二齿条力。在一个或多个示例中，齿条力预测器模块234利用由驾驶员施加到方向盘14的扭矩和由转向系统12生成的辅助扭矩，利用齿条力观测器生成第二齿条力。混合模块220还接收VMS标识212。
在一个或多个示例中，混合模块220计算VMS标识212的值和第二齿条力(或第一齿条力)的乘积，如1110处所示。混合模块220还计算第一齿条力(或第二齿条力)和VMS标识的最大值与VMS标识212的值之间的差异的乘积，如1120处所示。例如，如果VMS标识212在范围[0，1]中，如图11中所示，则混合模块计算(1-VMS标识)并将结果与第一齿条力(或第二齿条力)相乘，如1130和1120处所示。将上述两个乘积的结果相加并作为齿条力222输出以确定Tref242，如1140处所示。
本文所述的技术特征促进转向系统12检测近极限条件，并进一步将极限条件分类为动态条件和稳态条件，以进一步识别驾驶员在尝试做何事。当本文所描述的车辆运动状态系统200被打开和关闭时，通过比较齿条力222预测和所得的参考扭矩(Tref)232信号来执行识别车辆运动状态。例如，当车辆运动状态系统200开启时，齿条力222的下降，和Tref扭矩帮助驾驶员识别轮胎极限。
因此，本文所描述的技术方案解决了转向系统(诸如闭环动力转向系统)中的技术问题。例如，在闭环转向系统中，基于估计/预测的齿条力提供辅助扭矩，以确定在转向系统的方向盘处的驾驶员作用力。转向系统可以从多于一个诸如自行车模型齿条力参考和齿条力观测器参考的源接收齿条力参考值，其中自行车模型齿条力参考在正常(亚极限)驾驶条件下提供均匀且平滑的转向感，齿条力观测器参考以感觉上的粗糙性为代价提供在亚极限和极限条件下的准确的作用力传递。
本文的技术方案使用车辆和EPS信号确定车辆状态信息，以确定轮胎松弛模型的极限条件，这促进在正常(亚极限)驾驶条件期间利用自行车模型齿条力的使用，以及在极限操纵期间切换到齿条力观测器模型。因此，在这种情况下，本文的技术方案促进转向系统提供两全其美的形式。此外，技术方案促进转向系统利用车辆状态和条件信息来混合来自两个源的齿条力预测，以确保在到达驾驶员的准确的作用力传递的情况下的一致的转向感觉。
例如，利用该技术方案，转向系统通过检测轮胎系统的近极限条件，并且作为响应，基于近极限条件的类型确定混合因子(其为VMS标识)，来计算辅助扭矩。转向系统还通过基于混合因子混合来自车辆模型的第一齿条力和来自转向系统观测器模型的第二齿条力来生成齿条力信号。转向系统还通过将齿条力信号转换为参考扭矩信号来基于齿条力信号生成辅助扭矩。
在一个或多个示例中，近极限条件是动态条件，动态指示转向系统的方向盘速度高于预定阈值。替代性地或额外地，近极限条件是稳态条件，稳态指示转向系统的方向盘速度低于预定阈值。
此外，检测近极限条件包括计算横摆角速率误差和横摆加速度误差，并将横摆角速率误差与横摆加速度误差和分别对应于各种类型的近极限条件的多个阈值相比较。例如，近极限条件的类型可包括动态转向不足条件、动态转向过度条件、稳态转向不足条件以及稳态转向过度条件。
此外，计算横摆角速率误差和横摆加速度误差包括生成横摆角速率和横摆加速度，生成参考横摆角速率和参考横摆加速度，以及将横摆角速率与参考横摆角速率和横摆加速度与参考横摆加速度之间的差异分别作为横摆角速率误差和横摆加速度误差来计算。
此外，在一个或多个示例中，基于车速信号计算各种类型的近极限条件的阈值。替代性地或额外地，基于表面摩擦信号计算阈值。
本技术方案可以是系统、方法和/或在任何可能的集成技术细节水平上的计算机程序产品。计算机程序产品可以包括其上具有计算机可读程序指令的计算机可读存储介质(或多个介质)，以便引起处理器执行本技术方案的方面。
本文中参考根据技术方案的实施例的方法、设备(系统)以及计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本技术方案的方面。应当理解的是，流程图和/或框图的每个框以及流程图和/或框图中的框的组合，能够由计算机可读程序指令来实现。
附图中的流程图和框图图示根据本技术方案的各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实施方案的架构、功能和操作。就此而言，流程图或框图中的每个框可以表示指令的模块、部段或部分，其包括用于实现指定的(多个)逻辑功能的一个或多个可执行指令。在一些替代实施方案中，在框中注明的功能可以不按照附图中所注明的顺序发生。例如，事实上，取决于所涉及的功能，可以大致同时地执行连续示出的两个框，或者有时可以以相反的顺序执行这些框。还应注意的是，框图和/或流程图中的每个框，以及框图和/或流程图中的框的组合能够由执行指定的功能或动作或者实施专用硬件与计算机指令的组合的专用的基于硬件的系统来实现。
还应理解的是，执行指令的本文举例说明的任何模块、单元、部件、服务器、计算机、终端或装置可以包括或以其它方式访问计算机可读介质，诸如存储介质、计算机存储介质，或者数据存储装置(可移除和/或不可移除的)，诸如磁盘、光盘或磁带。计算机存储介质可以包括以用于信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据)的存储的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。这样的计算机存储介质可以是装置的一部分或者可被访问或可连接到装置。可以使用计算机可读/可执行指令实现本文所描述的任何应用或模块，所述指令可以由这样的计算机可读介质存储或以其它方式保持。
虽然仅结合有限数量的实施例详细描述了本技术方案，但是应当容易理解的是，本技术方案不限于这种公开的实施例。而且，能够修改该技术方案以并入此前未描述、但与技术方案的精神和范围相称的任何数量的变型、改变、替换或等效布置。另外，尽管已经描述了技术方案的各种实施例，但是应当理解的是，技术方案的方面可以仅包括所描述的实施例中的一些。因此，这些技术方案将不被视为受到前述描述的限制。

Claims (15)

1.一种转向系统，包括：
控制模块，其被配置为：
计算状态标识值，所述状态标识值指示车辆运动状态；
基于所述状态标识值生成参考扭矩信号；以及
基于所述参考扭矩信号生成马达辅助扭矩信号。
2.根据权利要求1所述的转向系统，其中，基于车速信号、横摆角速率信号和指示所述转向系统的马达的位置的角度信号计算所述状态标识。
3.根据权利要求1所述的转向系统，其中，检测到的所述车辆运动状态是动态。
4.根据权利要求1所述的转向系统，其中，检测到的所述车辆运动状态是稳态。
5.根据权利要求1所述的转向系统，其中，基于所述状态标识值通过混合第一齿条力和第二齿条力生成所述参考扭矩信号，其中所述第一齿条力基于车速信号与马达角度生成，所述第二齿条力基于马达扭矩和向所述转向系统的方向盘提供的输入扭矩生成。
6.根据权利要求1所述的转向系统，还包括横摆观测器模块，其被配置成基于行车轮角度信号、车速信号和测得的横摆角速率信号计算第一横摆角速率和横摆加速度，其中所述第一横摆角速率和所述横摆加速度被用于计算所述状态标识。
7.根据权利要求6所述的转向系统，还包括参考横摆模块，其被配置为基于所述行车轮角度信号和所述车速信号计算参考横摆角速率和参考横摆加速度，其中所述参考横摆角速率和所述参考横摆加速度被用于计算所述状态标识。
8.根据权利要求7所述的转向系统，还包括误差计算模块，其被配置为通过分别计算所述第一横摆角速率和所述参考横摆角速率之间的差异以及所述横摆加速度和所述参考横摆加速度之间的差异来计算横摆角速率误差和横摆加速度误差，其中所述第一横摆角速率和所述横摆加速度被用于计算所述状态标识。
9.根据权利要求1所述的转向系统，还包括条件阈值计算模块，其被配置为计算对应于来自多个转向过度条件和转向不足条件的每个条件的多个阈值。
10.根据权利要求9所述的转向系统，其中，基于车速信号计算所述阈值。
11.根据权利要求9所述的转向系统，其中，基于表面摩擦信号计算所述阈值。
12.一种由转向系统计算辅助扭矩的方法，所述方法包括：
由所述转向系统检测非中性的车辆运动状态；
作为响应，基于一类型的所述车辆运动状态确定混合因子；
通过基于所述混合因子混合来自车辆模型的第一齿条力和来自转向系统观测器模型的第二齿条力生成齿条力信号；以及
基于所述齿条力信号生成所述辅助扭矩。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述车辆运动状态是动态条件。
14.根据权利要求12所述的方法，其中，所述车辆运动状态是稳态条件。
15.根据权利要求12所述的方法，其中，检测所述车辆运动状态包括：
计算横摆角速率误差和横摆加速度误差；以及
将所述横摆角速率误差和所述横摆加速度误差与分别对应于多种类型的所述车辆运动状态的多个阈值相比较。
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