CN107380254B - 使用系统状态预测的电动助力转向控制 - Google Patents

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Abstract

控制车辆的一个或者多个组件的方法，包括：接收与车辆的转向系统相关的参考转向命令和一个或者多个测量信号；基于所述一个或者多个测量信号，估计转向系统的状态。方法还包括：确定在继接收所述一个或者多个测量信号之后的一个或者多个时间上由转向系统可实现的最大状态；以及基于转向参考命令和最大状态，控制转向系统。

Description

使用系统状态预测的电动助力转向控制
相关申请的交叉引用
本专利申请要求2016年4月25日提交的美国临时专利申请序列号62/327085的优先权，其通过整体引用并入本文。
技术领域
本发明涉及转向系统的方法和系统，特别涉及用于预报或者预测系统状态并且基于预测的系统状态来控制车辆和/或者转向系统的各个方面的方法和系统。
背景技术
电动助力转向(EPS)系统使用电动机作为致动器以在转向车辆时给驾驶提供辅助。在今天的市场中，通过开发可行的ADAS(高级驾驶辅助系统)方案，汽车技术正快速地发展为包含半自动和自动技术。替代(通过减小转向力度)直接地对驾驶进行辅助，EPS还能够在某些条件下从另一控制系统接受位置命令以实现车辆的方向控制。
发明内容
一种用于控制车辆的一个或者多个组件的方法的实施例包括：接收与车辆的转向系统相关的参考转向命令和一个或者多个测量信号；通过处理装置，基于所述一个或者多个测量信号，估计转向系统的状态，所述转向系统包括至少方向盘和转向电动机。该方法还包括：确定在继接收所述一个或者多个测量信号之后的一个或者多个时间上可由转向系统实现的最大状态；以及通过控制模块，基于所述转向参考命令和所述最大状态，控制所述转向系统。
一种控制系统的实施例包括：处理装置，被配置为基于与转向系统和车辆相关的测量信号来估计车辆的转向系统的状态，所述测量信号与初始时间间隔相关联，所述转向系统包括至少方向盘和转向电动机；以及确定在一个或者多个相继时间间隔上可由转向系统实现的最大状态。该系统还包括控制模块，被配置为基于所述最大状态，控制所述转向系统和车辆的至少一个。
从结合附图的下述说明中，上述及其他优点和特征将变得更为清楚。
附图说明
作为本发明的主题在本说明书所包括的权利要求中被特别指明且明确地进行权利要求。从结合附图所做的下述详细说明中，本发明的前述及其它特征和优点将变得清楚，其中：
图1是表示包括根据本发明的示例性实施例的转向控制和/或辅助系统的车辆的功能方框图；
图2是表示根据本发明的另一示例性实施例的转向控制和/或辅助系统的组件、模块和功能的示意图；
图3是表示估计和/或预报系统状态的各个方面的功能方框图；
图4示出双质量模型的实施例；
图5示出马达包络模型的实施例；
图6是示出图5的马达包络模型的实施例的曲线，包括对马达转矩的各种限制；
图7示出基于组合轮胎模型来估计机架负荷的方法的各个方面；
图8示出图7的方法，包括静态轮胎模型的各个方面；
图9示出图7的方法，包括旋转轮胎模型的各个方面；
图10示出用于将来自图7的旋转轮胎模型和静态轮胎模型的输出进行混合或者组合的算法的例子；
图11示出根据这里所述的实施例的基于静态轮胎模型的模拟结果的例子；
图12示出根据这里所述的实施例的基于旋转轮胎模型的模拟结果的例子；
图13示出调用预报功能和估计预报或者预测系统状态的时间周期或者时间间隔的例子；
图14示出基于机架负荷估计和转向系统的质量模型来估计和/或预报系统状态的方法的各个方面；
图15示出根据这里所述的实施例所生成的预报方向盘(handwheel)位置数据的例子；
图16示出控制方法中使用的算法的实施例，该控制方法包括对未来系统状态进行预报；
图17示出根据预报系统状态的方法的实施例所生成的预报方向盘位置数据的例子；
图18示出被配置为对方向盘位置命令进行调整或者限制的参考命令调整模块的例子；以及
图19示出被配置为对马达转矩命令进行调整或者限制的参考命令调整模块的例子。
具体实施方式
下述说明本质上仅仅是示例性的，不意欲限制本公开、申请或者使用。应当理解在整个附图中，对应的附图标记表示类似或者对应的部件和特征。
现在参考图1，这里参照特定实施例说明本发明而不是限制本发明，示出了包括诸如电动助力转向(EPS)和/或驾驶辅助系统的转向系统12的车辆10的示例性实施例。在各种实施例中，转向系统12包括耦合至转向轴16的方向盘14。在所示的示例性实施例中，转向系统12是电动助力转向(EPS)系统，其还包括耦合至转向系统12的转向轴16和耦合至车辆10的横拉杆20，22的转向辅助单元18。转向辅助单元18例如包括转向致动器马达(例如电动机)和可以通过转向轴16耦合至该转向致动器马达和传动装置的齿条齿轮转向机构(未示出)。在操作期间，当方向盘14由车辆操作者转动时，转向辅助单元18的马达提供辅助以移动横拉杆20，22，横拉杆20，22转而分别移动分别耦合至车辆10的道路车轮28，30的转向关节24，26。
如图1所示，车辆10还包括用于测量转向系统12的和/或车辆10的信号的各种传感器。传感器基于可观测条件生成传感器信号。在所示的例子中，传感器31和32分别是用于感测车轮28和30的旋转速度的轮速传感器。传感器31，32基于车轮28和30的旋转速度生成轮速信号。在另外的例子中，除了或者替换传感器31和32，还可以安装其它的轮速传感器。其它的轮速传感器可以感测后轮34，36的旋转速度，并且基于后轮34，36的旋转速度生成传感器信号。可以理解，代替该轮速传感器，可以使用用于感测轮移动的其它的轮传感器，诸如轮位置传感器。在这种情况下，基于轮传感器信号，可以计算轮速度和/或车辆速度或者速率。在另一个例子中，传感器33是用于感测方向盘14上施加的转矩的转矩传感器。传感器33基于所述转矩生成转矩信号。其它的传感器包括用于检测与转向辅助单元18相关联的转向致动器马达或者其它马达的位置(马达位置/角度)和旋转速度(马达速度或者马达速率)的传感器。
基于一个或者多个传感器信号，并且还基于本公开的转向控制系统和方法，控制模块40控制转向系统12的操作。控制模块可以被用作为EPS系统的一部分以提供转向辅助转矩，和/或可以被用作为能够控制车辆的转向的驾驶辅助系统(例如，用于停车辅助、紧急转向控制和/或自动或者半自动转向控制)。驾驶辅助系统的例子是ADAS(高级驾驶辅助系统)系统，代替或者除了(通过减小转向力度)直接地对驾驶进行辅助之外，其在某些条件下还能够从另一个控制系统接受位置命令，以实现车辆的方向控制。
一般地说，本公开的转向控制系统和方法能够被用来基于预报或者预测未来系统状态提供车辆的方向控制(自动地、半自动地，或者通过提供转矩或者转向辅助)。这种预测能够被用来在各种条件下、在要求的时间内辅助取得期望的指向(或者轮胎位置)。例如，转向控制系统能够提供转向控制和/或在功能上的辅助，诸如自动驾驶和/或自动停车辅助(APA)。
这里说明的实施例的各个方面可以通过任何合适的控制系统和/或处理装置来实现，例如通过马达辅助单元18和/或控制模块40。在一个实施例中，控制模块40为自动驾驶系统或者被包括作为自动驾驶系统的一部分。
现在参考图2，数据流示意图示出控制装置或者系统的示例性实施例，诸如用于控制图1的转向系统12的图1的控制模块40。在各种实施例中，控制装置或者系统(例如模块40)可以包括一个或者多个子模块和数据存储。如这里使用的，术语模块和子模块是指专用集成电路(ASIC)、电子电路、用于执行一个或者多个软件或者固件程序的处理器(共享的、专用的或者群组)和存储器、组合逻辑电路、和/或用于提供规定功能性的其它合适的组件。控制模块40的输入可以从诸如车辆10(图1)的传感器31，32，33(图1)的传感器生成，可以从车辆10(图1)内的其它控制模块(未示出)接收，可以被模型化，和/或可以被预定义。
控制模块40可以主要包括子模块，诸如系统输出能力模块60、参考命令调整模块62和用于将马达转矩命令输出到EPS或者其它转向控制系统的伺服控制模块。控制模块还可以合并附加的子模块，诸如图2所示的那些模块，下面将进一步讨论。
在图2的例子中，控制模块40包括各种子模块，诸如用于从诸如全球定位系统(GPS)装置、惯性测量单元(IMU)和/或车辆网络的各种装置接受位置信息的定位模块50。知觉模块52接收诸如摄像机和激光扫描仪数据的信息。传感器融合模块54将来自定位模块和知觉模块的结果进行组合，其能够由计划模块56和/或用于做出控制决定的车辆控制模块58使用。在一个实施例中，控制决定包括生成参考命令，诸如参考马达转矩命令，其用于规定待由转向致动器马达施加的转矩量和/或使用马达待将车辆方向盘定位的参考方向盘位置。
控制模块40还包括系统输出能力模块60，其能够估计当前系统状态和/或预报未来系统状态，并且能够估计当前系统能力和/或预报未来系统能力。系统能力估计能够包括最大状态(例如，最大方向盘位置，最大马达转矩等)，并且能够提供是否能够实现命令状态以及实现该命令状态所要求的时间量的信息。系统输出能力模块60使用EPS信号(例如马达速度和马达位置)、车辆信号(例如车辆速度)和/或马达能力数据，以估计和/或预报系统状态。
系统状态可以是与例如方向盘位置和马达参数(例如转矩，马达角速度等)相关的一个或者多个各种状态。例如，输出能力模块60能够用作实现方向盘位置预报功能的方向盘位置预报模块。在另一个例子中，该模块能够估计最大马达转矩，例如能够由马达生成的转矩的最大量。在又一个例子中，模块60能够估计在选择的时间间隔(即时间步长)内可以实现的马达转矩的量，和/或能够估计实现选择的方向盘位置所要求的时间量。
车辆控制模块58被用于基于来自知觉模块52和定位模块50的信息而生成转向参考命令(例如，马达转矩命令，参考转向角度或者参考方向盘位置)，然而，由于转向马达的能力有限，并不能在要求的时间内到达由转向参考命令指定的状态。输出能力模块60能够预报系统状态(例如最大转向角度或者马达转矩)，该系统状态能够在选择的时间间隔内或者选择的时间间隔之前(例如在未来的可校准的时间内)实现。输出能力模块60的输出可以被用来调整控制信号，并且还能够被用来限定参考方向盘角度的转换速率(slew rate)。例如，输出能力模块60实现方向盘位置预报功能，并且被配置为生成顺时针方向的预测方向盘位置和逆时针方向的预测方向盘位置，其能够被用作限制参考方向盘位置和/或其它控制命令的最大值。系统输出能力能够被输入到参考命令调整模块62，其将参考命令调整或者限制为保留在系统能力极限之内。
图3是表示能够结合车辆控制系统(例如EPS系统或者自动转向系统)实现的系统状态估计和/或预报方法的实施例的各个方面的方框图。在一个实施例中，该方法包括基于诸如车辆速度、马达位置和马达速度(角速度)的系统信息来估计和/或预报机架负荷。机架负荷是指由于轮胎力而作用在转向系统的机架上的负荷量或者等效转矩的量。机架负荷能够被输入到转向系统的质量模型，诸如单质量模型或者双质量模型。基于机架负荷和质量模型，能够估计当前和/或未来系统状态。在一个实施例中，马达包络模型被并入该方法，其基于诸如电压极限和热极限的因子来估计马达能力的极限。该方法估计一个或者多个系统状态，诸如方向盘位置、最大可实现方向盘速度以及马达转矩。
图4表示质量模型的例子。在该例子中，模型是控制系统的双质量模型，其是两个自由度的质量弹簧阻尼系统。可以使用系统识别方法来确定该模型中的参数。
图5示出用于估计或者预测诸如最大马达转矩的马达能力极限的实施例的各个方面，其并入了马达包络模型80。在该实施例中，测量的马达速度或者速率值被输入该模型，并且包括热极限和电池电压测量值的附加信息也能够被输入该模型80。马达包络模型80能够计算最大马达转矩命令，其依赖于马达速度、热极限和电池电压。提供热极限以表明能够由马达生成的最大马达转矩，热极限能够作为由另一个模块计算的最大温度或者最大马达转矩(例如以马达牛顿米为单位)提供。热极限依赖于温度和马达速度，并被提供用于保护马达免于过度使用。
最大马达转矩(如最大马达转矩I所示)能够被输入到低通滤波器(LPF)82，其基于马达和马达控制的动态行为来建模并进一步限制最大转矩。
如上所示，基于包括马达速度、热极限和电压的因子，马达包络模型80估计最大转矩并限制马达转矩命令。图6示出马达包络模型的实施例，其包括对马达能力的各种极限，并且示出马达转矩、马达速度、热极限以及电压之间的关系。在本实施例中，马达包络模型80估计包括最大马达转矩极限84的各种极限值，该最大马达转矩极限84表示在给出的马达速度下能够提供的最大转矩。基于热极限和电压极限，热极限和电压极限86能够进一步限制给定马达速度下的马达转矩。如由改进的马达转矩极限88所示出的，较低的电压能够使马达速度向左移动，左边表示在较低电压的情况下，该马达能够在给定马达速度下提供较小的最大转矩。
注意，与结合图5和图6讨论的情况相比，马达包络模型能够被配置为计算较少的因子或者不同的因子。例如，马达转矩包络模型能够被简化为计算马达速度，而不用其它的因子。
如上所述，系统状态估计和/或预报方法可以包括估计和/或预测机架负荷，其然后能够被施加于转向系统的质量模型，用于估计和/或预测系统状态。使用若干技术能够确定该估计的或者预测的机架负荷。一种技术包括使用提供系统内部状态的估计的状态观测器(诸如EPS观测器)，基于马达测量值(马达角度，马达速度)来估计机架力。
参考图7，在一个实施例中，使用轮胎模型结构来估计机架负荷。在该实施例中，包括马达角度90的测量信息被输入到静态轮胎模型92和旋转轮胎模型94。静态轮胎模型基于马达位置(马达角度90)、马达速度96和车辆速度98来预测机架转矩。旋转轮胎模型94使用非线性自行车(bicycle)模型来预测机架转矩。旋转轮胎模型94输出旋转机架力，静态轮胎模型92输出静态机架力，旋转机架力和静态机架力能够组合或者混合作为车辆速度的函数以生成混合的机架力100。
参考图8，静态轮胎模型的实施例并入了下述方程：
Mz＝KΨΨ
这里Mz是回正转矩(aligning torque)，KΨ是轮胎的抗扭刚度，Ψ是轮面偏航角，并且
Figure BDA0001279036180000081
如果
Figure BDA0001279036180000086
Figure BDA0001279036180000082
如果
Figure BDA0001279036180000087
Ψdefm＝Mzmax/Kψ
Figure BDA0001279036180000083
Mz＝Kψ·Ψdef
其中：
Ψdef：轮胎的扭转变形。
Ψdefm：轮胎的最大可能变形。
Mzmax：能够由轮胎生成的最大转矩。
Figure BDA0001279036180000084
τ＝Xrel/(ω·r)
Figure BDA0001279036180000085
其中：
Xrel：轮胎松弛长度
ω：轮胎旋转速度
r：轮胎旋转半径
该静态轮胎模型的例子在2014年9月15日提交的名称为“Providing AssistTorque without Hand Wheel Torque Sensor for Zero to Low Speed(在无方向盘转矩传感器的情况下从零到低速提供辅助扭矩)”的美国专利申请号14/486392中进行了描述，其全文通过引用合并于此。上述方程在转向轮坐标(HW rad、HW rad/s)中实现，而不是在轮胎转向坐标(轮胎rad、轮胎rad/s)中实现。
另外，如图所示，马达速度96、马达角度90和常数102(Ψdefm)被输入到静态轮胎模型92以生成静态机架力值104。
参考图9，旋转轮胎模型94的实施例是基于具有一些改进的非线性自行车模型。该旋转轮胎模型的例子在2016年3月22日提交的名称为“Continuous Estimation ofSurface Friction Coefficient based on EPS and Vehicle Models(基于EPS和车辆模型的表面摩擦系数的连续估计)”的美国专利申请号15/077591中进行了描述，其全文通过引用合并于此。
马达角度值90被输入到轮胎松弛动力学模块120，其使用道路车轮角度测量和转向臂长度测量将该马达角度转换成轮胎角度。该预测的道路车轮角度被传递通过依赖车辆速度的低通滤波器。使用在车辆上完成的测量，能够得到转向臂长度。道路车轮角度被施加到轮胎松弛动力学模块122，然后施加到自行车模块124，自行车模块124接收道路车轮角度和车辆速度值，并且计算力函数和与轮胎和道路之间的轮胎滑动相关的值(α)。在方块126，来自自行车模块124、转向臂长度和车辆速度的输出被用于计算旋转机架力128。
在自行车模型124的前后轴上能够使用标准力和力矩平衡方程。使用非线性旋转轮胎模型以表达横向力对滑动角度的关系。
在旋转轮胎模型中可以使用下述方程：
Figure BDA0001279036180000091
Figure BDA0001279036180000092
这里：
V＝车辆重心(CG)的横向速度
U＝车辆CG的纵向速度
r＝车辆CG的偏航率(Yaw Rate)
a＝前轴距车辆CG的距离
b＝后轴距车辆CG的距离
Izz＝围绕z轴的惯性力矩
Fcf＝前轴的轮胎力
Fcr＝后轴的轮胎力
m＝车辆的质量
通过查询表，输入车辆速度和滑动角度可以确定Fcf和Fcr。较高的车辆速度将导致较低的横向力。
滑动角度和横向力之间的关系可以由下述表示：
Figure BDA0001279036180000101
Figure BDA0001279036180000102
这里αf和αr分别是前后轴的滑动角度，δ是转向角度(轮胎角度)。轴力和轮胎拖距(pneumatic trail)被表示为：
Fcf＝Fcf(∝f)
Fcr＝Fcr(∝r)
机架力：Frack＝(tm+tp)·Fcf/SA
SA：转向臂长度
a:车辆CG到前轴距离
b:车辆CG到后轴距离
αf：前轴滑动角度
αr：后轴滑动角度
tm:机械拖距
tp:轮胎拖距
在一个实施例中，基于车辆速度混合静态机架力104和旋转机架力128，以生成混合的机架力130。例如，静态机架力和旋转机架力能够基于车辆速度而加权，并且/或者能够应用阈值速度来确定输出哪个力。
图10示出速度混合算法的例子。车辆速度值98被归一化和输入到查询表132，其基于车辆速度计算(例如在零和1之间的)数值，并且使用该数值对旋转机架力128和静态机架力104进行组合。该数值加上常数并乘以旋转机架力128，并且还被乘以静态机架力104。所得值相加以生成混合的机架力130。
包括混合的机架力和最大马达转矩的数据(其可以使用马达包络模型来生成)能够被施加到EPS或者其它控制系统的质量模型。质量模型可以是单质量模型(例如一个自由度的质量弹簧阻尼系统)、双质量模型或者其它构型。可以有EPS或者控制系统动力学的各种构型，诸如三质量模型或者甚至十质量模型。多体EPS系统模型的参数可以使用系统识别方法推导出。
图11表示根据这里所述的实施例估计的机架力数据的例子。在本例中，从静态轮胎模型模拟结果得到的机架力预测由曲线140表示，并且与在干燥表面上收集的车辆测试数据142进行比较。图12表示根据这里所述的实施例估计的机架力数据的例子。在本例中，从旋转轮胎模型模拟结果得到的机架力预测由曲线144表示，并且与车辆测试数据146进行比较。如所示，基于多项式的轮胎模型能够精确地预测机架力。
图13表示能够实现系统能力估计和/或预报功能的时间间隔或者时间步长的例子。在本例中，△t预报被定义为预报时间，或者从测量、采样起的时间或者其他选择的时间。预报时间可以被定义为继当前时间或者采样时间之后的时间间隔。
在一个实施例中，在每个可校准时间周期△t更新中调用系统能力估计和/或预报功能。然后，通过以采样时间的步长迭代地计算系统响应，该功能在时间△t预报处预测系统响应。因此，以当前时间步长(即△t更新)估计在时间△t更新+△t预报处的预测响应。该迭代计算可以通过诸如“for-loop(循环执行)”技术的迭代技术实现，其可以在嵌入式编码器/控制器中执行。由于该算法被编码为“for-loop”中的迭代算法，因此一旦其被调用，“for-loop”将被执行可校准的时间，以预测未来系统状态(诸如预测方向盘位置)和未来一个或者多个可校准时间△t预报处的极限值。在其它实施例中，可立即估计系统能力(例如在当前时间零或者下一个接着的时间戳△t更新处)。
使用当前时间的模型可以估计系统状态(例如方向盘位置)，或者用于预测未来系统状态。例如，如果预测未来状态的范围，则可以使用迭代算法来估计一系列时间步长的系统状态。可以被用于预测的算法的例子包括诸如龙格库塔法或者欧拉法的迭代法。
图14表示合并入系统状态估计和/或预报方法的质量模型的例子。机架负荷估计模块150接收诸如车辆速度、马达位置、马达速度等的输入数据，并且输出(用于当前时间戳或者紧接的时间戳的)当前机架力或者(用于继当前时间戳和/或紧接的时间戳之后的时间戳的)预测机架力。机架负荷估计模块150可以利用上面讨论的轮胎模型。马达命令模块152输出马达命令，可以根据上面讨论的马达包络模型限制所述马达命令。机架力(当前的和/或预测的)和马达命令被输入到质量模型154，其估计和/或预测系统状态，诸如方向盘位置。
图15示出能够基于这里讨论的实施例而生成的方向盘位置预报数据的例子。本例中的数据是具有以度表示顺时针和逆时针方向盘位置的y轴和表示时间的x轴的曲线图。预报数据包括顺时针方向盘位置极限160和逆时针方向盘位置极限162。该数据能够被控制系统使用以确定是否能够实现参考位置命令或者是否需要更新参考位置命令。
例如，控制系统生成参考方向盘位置命令164。基于当前方向盘位置，根据这里讨论的实施例计算在未来时间或者未来若干时间处(例如在当前时间之后以0.01秒的一个时间步长，或者多个时间步长迭代)的方向盘位置，并且方向盘位置用于生成极限值160和162。本例中的参考命令164超过了控制系统能力，表明其不能够实现。相反，第二个方向盘参考命令166处于系统能力之内，表明其能够被实现。由于估计的控制系统能力，例如通过将极限值和参考位置命令施加到图1所示的参考命令调整模块62，能够确定是否能够实现参考位置命令，并且控制系统能够决定是否应该更新参考位置命令(例如从参考位置命令164到饱和的参考位置命令170)。
在一个实施例中，能够立即计算(例如在当前时间步长或者紧接的时间步长)和/或在未来时间步长上计算系统状态和系统能力。例如，该方法能够包括预报未来的方向盘位置，并且还能够包括立即估计最大可实现马达转矩或者方向盘速度。
在下面的例子中，使用用于求解一组常微分方程(ODE)的龙格库塔算法来生成未来系统状态预测(诸如预测的方向盘位置)，以预测未来的方向盘位置的范围。该算法被编码为诸如“for-loop”算法的迭代算法。
下面在一般意义上讨论龙格库塔算法的执行。当该算法被用于EPS控制时，动态系统包括马达包络模型、机架负荷模型和质量模型。考虑用初始条件求解通常的常微分方程：
Figure BDA0001279036180000121
这里，y是时间t的函数，
Figure BDA0001279036180000122
是y关于t的导数。使用龙格库塔以获得近似解，其是n＝0，1，2，3，...的序列，如下：
Figure BDA0001279036180000131
tn+1＝tn+h
这里
k1＝f(tn，yn)
Figure BDA0001279036180000132
Figure BDA0001279036180000133
k4＝f(tn+h，yn+hk3).
h是时间间隔或者时间值，k1(或者K1)是基于在间隔y的开始处的斜率的增量，k2(或者K2)是基于在间隔y+0.5*h*K1的中点处的斜率的增量。K3(或者K3)也是基于在间隔y+0.5*h*K2的中点处的斜率的增量，以及k4(或者K4)是基于在间隔y+h*K3的末端处的斜率的增量。
在一个实施例中，yn是包括方向盘位置、方向盘速度、机架位置和机架速度的一组变量。图16表示如何在预报功能中使用龙格库塔算法来预测yn+1。
图17示出根据这里所述的实施例估计的预测的顺时针和逆时针方向盘位置极限的例子。在本例中，在驾驶员对于一些机动正驾驶车辆的同时，收集车辆测试。方向盘位置被收集500毫秒。在时间0处的方向盘位置和方向盘速度被用作为初始条件，以使用预报模型预测未来500毫秒的最大可实现方向盘位置。图17表示预报的最大方向盘位置(曲线180表示顺时针，曲线182表示逆时针)和测量到的方向盘位置(曲线184)。曲线180表示在预报的时间内在顺时针方向上能够达到的最大角度，曲线182表示在逆时针方向上能够达到的最大角度。如在本例中所示的，测量数据小于顺时针预报数据，高于逆时针预报数据。
下述是用于预报或者预测系统状态的方法的例子，其并入了EPS辅助机构的单质量模型和用于估计机架负荷的EPS观测器。该单质量模型可以是一个自由度的质量弹簧阻尼系统，其中方向盘被表示为质量。在本例中，对于当前或者紧接的时间戳，估计机架负荷。
辅助机构的单质量EPS模型的运动方程可以被表示为：
Figure BDA0001279036180000134
这里JA是辅助机构(AM)的惯性，
Figure BDA0001279036180000135
是AM的角加速，TM是作用在AM上的马达转矩，TF是由于摩擦导致的转矩，Tb是扭杆扭矩，以及TR是由机架负荷产生的AM上的转矩。能够测量TM和Tb，能够建模TF。TM、TF和Tb的组合能够被组合作为测量到的转矩T，这里T＝TM–TF–Tb。另外，能够测量
Figure BDA0001279036180000141
然后，观测器能够使用测量的T和
Figure BDA0001279036180000142
来估计TR。
EPS观测器的方程能够被表示为如下：
Figure BDA0001279036180000143
TR＝[0 1]xe
这里xe是系统状态。能够调节值
Figure BDA0001279036180000144
和
Figure BDA0001279036180000145
使得TR能够接近由机架负荷产生的AM上的真实转矩。然后，机架负荷能够被输入到该单质量模型，以估计方向盘位置、方向盘速度。
方向盘速度极限的计算的例子被表示为如下：
上限＝估计的最大方向盘速度状态
下限＝估计的最小方向盘速度状态
例如，如图2所示，来自模型60的参考方向盘位置和最大方向盘位置被输入到参考位置调整模块62，参考位置调整模块62通过速率限制器调整该参考方向盘位置。图18示出速率限制器的例子，其基于方向盘最大速度来限制方向盘位置命令。通过来自系统输出能力模块60的预报功能输出(预报最大顺时针和逆时针方向盘位置)来形成速度上限和速度下限。调整后的参考位置和测量到的方向盘位置被输出到伺服器和转向马达或者转向系统的其它组件，以影响车辆的控制。
能够从马达转矩包络模型立即提供估计的最大马达转矩。例如，通过求解上面讨论的一组ODE，还可以对估计的最大马达转矩进行未来时间步长的估计。基于最大马达转矩，能够限制马达转矩命令。
在另一例子中，车辆控制模块58输出表示马达转矩命令的转向参考命令，而不是参考方向盘位置。系统输出能力模块60计算马达转矩极限并将马达转矩极限发送到模块62，并且限制马达转矩命令。图19示出限制器的例子，其使用饱和动态限制器以将马达转矩命令保持在基于最大马达转矩设置的极限之内。
为了确保参考命令处于系统能力之内，车辆控制系统能够使用或者结合系统状态估计和/或预报，以限制或者调整参考命令(例如，方向盘位置参考命令或者马达转矩命令)。
注意，对于单一时间步长或者对于多个时间步长迭代，系统能力能够被输出到参考调整模块62(或者其它合适的限制装置)。这能够是有用的，例如，当预测几个时间步长迭代的EPS系统能力时，其在计算上是昂贵的。
这里所述的实施例具有若干优点和技术效果。对于预报或者预测转向系统和转向控制和/或辅助系统状态，这些实施例提供了有效的技术，其能够被用于影响马达控制和/或车辆控制。
随着马达控制和其它技术的进步，EPS系统比以前具有更大的带宽。然而，EPS系统的时间响应仍然极大地受到系统的惯性和刚度影响。而且，作为诸如表面摩擦、装载货物、滑动角等条件的函数，瞬时轮胎刚度能够改变。这也将影响车辆的方向控制。以前的位置控制算法能够使用速率限制器以限制位置参考输入的改变的速率。然而，这些速率限制仅仅是简单的校准，并不完全代表在给定的情况下EPS系统的限制。这里所述的实施例提供了诸如对在可校准时间至未来能够实现的最大角度进行预报的功能，其能够被用于调整参考位置。
尽管仅仅结合有限数量的实施例详细地说明了本发明，但应当理解，本发明不限于这种公开的实施例。能够改进本发明以并入这里没有说明的任何数量的变化、改变、替换或者等效配置，但其等同于本发明的精神和范围。另外，尽管已经说明了本发明的各种实施例，应当理解，本发明的各个方面可以包括仅仅一些说明的实施例。因此，本发明不应被看作由前述说明书所限制。

Claims (21)

1.一种用于控制车辆的一个或者多个组件的方法，包括：
接收与车辆的转向系统相关的参考转向命令和一个或者多个测量信号；
通过处理装置，基于所述一个或者多个测量信号，预测所述转向系统在继接收所述一个或者多个测量信号的时间之后的至少一个未来时间的未来状态，所述未来状态是使用所述转向系统的估计的机架力来计算的，并且所述估计的机架力是使用机架力模型来计算的，其中，所述转向系统的未来状态包括在所述至少一个未来时间由所述转向系统可实现的最大状态；以及
通过控制模块，基于所述参考转向命令和所述最大状态，控制所述转向系统。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，控制包括：基于最大状态对由转向控制系统生成的命令进行限制。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述转向系统包括至少一方向盘，并且所述最大状态包括最大可实现方向盘位置。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述转向系统包括至少一转向马达，并且所述最大状态包括所述转向马达的最大可实现马达转矩。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或者多个测量信号包括马达位置和马达速度的至少一个。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机架力模型包括自行车模型和静态轮胎模型，所述机架力是混合的机架力，该混合的机架力是基于自行车模型估计的旋转机架力和基于静态轮胎模型估计的静态机架力的混合。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，基于状态观测器，结合系统的质量模型，来估计所述机架力。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述质量模型是单质量模型。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，预测所述未来状态包括：基于从所述质量模型导出的一组微分方程，迭代地估计一个或者多个连续时间步长的每一个时间步长的未来状态。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：接收马达转矩命令，基于包括马达的电压和热极限的马达参数来估计马达转矩包络，以及基于所述马达转矩包络来限制所述马达转矩命令。
11.一种控制系统，包括：
处理装置，被配置为接收与车辆的转向系统相关的参考转向命令和一个或者多个测量信号，预测所述转向系统在继接收所述一个或者多个测量信号的时间之后的至少一个未来时间的未来状态，其中，所述转向系统的未来状态包括在所述至少一个未来时间由所述转向系统可实现的最大状态；以及
控制模块，被配置为基于所述参考转向命令和所述最大状态，控制所述转向系统；以及
其中所述处理装置被配置为基于估计的机架力和所述转向系统的质量模型来计算所述未来状态，所述估计的机架力是使用机架力模型来计算的。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述控制模块被配置为基于最大状态对由转向控制系统生成的命令进行限制。
13.根据权利要求11所述的系统，其中，所述转向系统包括至少一方向盘，并且所述最大状态包括最大可实现方向盘位置。
14.根据权利要求11所述的系统，其中，所述转向系统包括至少一转向马达，并且所述最大状态包括所述转向马达的最大可实现马达转矩。
15.根据权利要求11所述的系统，其中，所述一个或者多个测量信号包括马达位置和马达速度的至少一个。
16.根据权利要求11所述的系统，其中，所述机架力模型包括自行车模型和静态轮胎模型，所述机架力是混合的机架力，该混合的机架力是基于自行车模型估计的旋转机架力和基于静态轮胎模型估计的静态机架力的混合。
17.根据权利要求11所述的系统，其中，基于状态观测器，结合系统的质量模型，来估计所述机架力。
18.根据权利要求17所述的系统，其中，所述质量模型是单质量模型。
19.根据权利要求11所述的系统，其中，所述处理装置被配置为通过如下方式来预测所述未来状态：基于从所述质量模型导出的一组微分方程，迭代地估计一个或者多个连续时间步长的每一个时间步长的未来状态。
20.根据权利要求11所述的系统，其中，所述处理装置还被配置为：接收马达转矩命令，基于包括马达的电压和热极限的马达参数来估计马达转矩包络，以及基于所述马达转矩包络来限制所述马达转矩命令。
21.一种转向系统，包括：
马达；以及
处理装置，被配置为：
接收与所述转向系统相关的参考转向命令和一个或者多个测量信号，预测所述转向系统在继接收所述一个或者多个测量信号的时间之后的至少一个未来时间的未来状态，其中，所述转向系统的未来状态包括在所述至少一个未来时间由所述转向系统可实现的最大状态；
接收用于所述马达的马达转矩命令；
基于包括马达的电压和热极限的马达参数来估计马达转矩包络；及
基于所述马达转矩包络来限制所述马达转矩命令。
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