CN108749817A - 使用耦合动力学模型估计路面摩擦系数和车辆横向速度的系统和方法 - Google Patents

使用耦合动力学模型估计路面摩擦系数和车辆横向速度的系统和方法 Download PDF

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Abstract

提供了用于独立估计路面摩擦系数值和车辆横向速度值的系统和方法。在一个实施例中，该系统包括：自对准扭矩系数估计模块，其被配置为从电子动力转向(EPS)系统和惯性测量装置获得传感器信号，并使用递归最小二乘算法基于传感器信号估计第一自对准扭矩系数值；路面摩擦系数值估计模块，其被配置为获得估计的第一自对准扭矩系数值并且基于所估计的第一自对准扭矩系数值估计第一路面摩擦系数值；以及特征控制模块，其被配置为基于所估计的第一路面摩擦系数值来生成一个或多个被配置为控制车辆的特征的控制信号。

Description

使用耦合动力学模型估计路面摩擦系数和车辆横向速度的系 统和方法
引言
本部分提供的信息是为了总体上呈现本公开的背景。目前在本节描述中提及的发明人的工作以及在提交时可能不作为现有技术限定的描述的各方面既不明确地也不隐含地被承认为本公开的现有技术。
本公开总体上涉及车辆，并且更具体地涉及提供路面摩擦系数和车辆横向速度的独立估计。
路面摩擦系数(μ)用于表征给定路面的防滑系数。例如，路面结冰可能与相对较低的μ值相关联，而干燥的沥青路面可能与相对较高的μ值相关联。对路面摩擦系数的了解可用于各种车辆应用。例如，车辆控制系统可以使用路面摩擦系数(或者更具体地，合理地精确估计路面摩擦系数)来控制辅助或自主驾驶应用中的一个或多个车辆部件。
另外，理想的是知道车辆的横向速度。如路面摩擦系数，车辆的控制系统可以使用车辆的横向速度(或者合理地精确估计的车辆横向速度)来控制辅助或自主驾驶应用中的一个或多个车辆部件。
传统而言，有必要估计路面摩擦系数以估计车辆横向速度，或估计横向速度以估计路面摩擦系数。换而言之，路面摩擦系数和车辆横向速度的估计是密不可分的。由于路面摩擦系数和车辆横向速度的相互关联的性质，需要常规系统做出假设以得出路面摩擦系数和横向速度的估计值，这可能会损害估计的准确性。
发明内容
根据详细描述、权利要求和附图，本公开的其他应用领域将变得显而易见。详细描述和具体示例仅用于说明的目的，并不意图限制本公开的范围。
在特征中，提供了一种用于估计路面摩擦系数值和/或车辆横向速度值的系统。该系统可以包括：自对准扭矩系数估计模块；路面摩擦系数值估计模块，其可操作地连接至自对准扭矩系数估计模块；以及特征控制模块，其可操作地连接到路面摩擦系数值估计模块。自对准扭矩系数估计模块可以被配置为从电子动力转向(EPS)系统和惯性测量装置(IMU)获得传感器信号，并且使用递归最小二乘算法基于传感器信号来估计第一自对准扭矩系数值。估计路面摩擦系数值的模块可以被配置为获得估计的第一自对准扭矩系数值并且基于估计的第一自对准扭矩系数值来估计第一路面摩擦系数值。特征控制模块可以被配置成基于所估计的第一路面摩擦系数值来生成一个或多个被配置为控制车辆的特征的控制信号。
在进一步的特征中，该系统可以包括可操作地连接到自对准扭矩系数估计模块的横向速度估计模块。横向速度估计模块可以被配置为获得估计的第一自对准扭矩系数值并且基于估计的第一自对准扭矩系数值来估计第一横向速度值。
在进一步的特征中，特征控制模块可以被进一步配置成基于估计的第一横向速度生成一个或多个控制信号。
在进一步的特征中，系统可以包括可操作地连接到自对准扭矩系数估计模块的总EPS传递扭矩值估计模块。总EPS传递扭矩值估计模块可以被配置为基于估计的第一自对准扭矩系数值来估计第一总EPS传递扭矩值。
在进一步的特征中，系统可以包括可操作地连接到总EPS传递扭矩值估计模块和自对准扭矩系数估计模块的EPS诊断模块。EPS诊断模块可以被配置为确定估计的第一总EPS传递扭矩值与估计的第一自对准扭矩系数值之间的差异是否落在预定范围之外。
在进一步的特征中，EPS诊断模块可以被配置为响应于确定所估计的第一总EPS传递扭矩值与所估计的第一自对准扭矩系数值之间的差异落在预定范围之外而生成诊断结果数据。在进一步的特征中，诊断结果数据可以包含诊断故障码(DTC)。
在进一步的特征中，自对准扭矩系数估计模块还可以被配置为从EPS系统和IMU获得不同的传感器信号，并且使用递归最小二乘算法基于不同的传感器信号来估计第二自对准扭矩系数值。
在进一步的特征中，路面摩擦系数值估计模块可以进一步被配置为获得估计的第二自对准扭矩系数值并且基于估计的第二自对准扭矩系数值来估计第二路面系数值。
在进一步的特征中，路面摩擦系数值估计模块还可以被配置为实时(即，以毫秒为单位)估计第一路面系数值和第二路面系数值中的至少一个。
在进一步的特征中，横向速度估计模块可以进一步被配置为获得估计的第二自对准扭矩系数值并且基于估计的第二自对准扭矩系数值来估计第二横向速度值。
在进一步的特征中，横向速度估计模块还可以被配置为实时估计第一横向速度值和第二横向速度值中的至少一个。
在进一步的特征中，总EPS传递扭矩值估计模块进一步被配置为获得估计的第二自对准扭矩系数值并且基于估计的第二自对准扭矩系数值估计第二总EPS传递扭矩值。
在进一步的特征中，总EPS传递扭矩值估计模块还被配置为实时估计第一总EPS传递扭矩值和第二总EPS传递扭矩值中的至少一个。
在进一步的特征中，路面摩擦系数值估计模块还可以被配置为估计独立于所估计的第一横向速度值的第一路面摩擦系数值。
在进一步的特征中，横向速度估计模块还可以被配置为估计独立于所估计的第一路面摩擦系数值的第一横向速度值。
在进一步的特征中，路面摩擦系数值估计模块还可以被配置为估计在与车辆相关联的多个不同的转向模式下的第一路面摩擦系数值。
在进一步的特征中，路面摩擦系数值估计模块还可以被配置为估计在与车辆相关联的多个不同滑移角下的第一路面摩擦系数值。
在进一步的特征中，传感器信号可以包括以下车辆动态变量中的至少一些：横向加速度；纵向加速度；陆用车轮角度；偏航率；纵向速度；扭力杆扭矩；和EPS电机扭矩。
在进一步的特征中，控制信号可以被配置为控制车辆的以下特征中的一个或多个：车辆制动；车辆转向；和车辆加速。
在另一个特征中，提供了一种用于估计路面摩擦系数值和/或车辆横向速度值的方法。该方法可以包括：从EPS系统和IMU获得传感器信号；使用递归最小二乘算法基于传感器信号来估计第一自对准扭矩系数值；以及基于所估计的第一自对准扭矩系数值来估计第一路面摩擦系数值和第一横向速度值中的至少一个。
在进一步的特征中，该方法可以包括基于所估计的第一路面摩擦系数值和第一横向速度值中的至少一个来生成一个或多个控制信号，该一个或多个控制信号被配置为控制车辆的特征。
在进一步的特征中，该方法可以包括基于所估计的第一自对准扭矩系数值来估计第一总EPS传递扭矩值。
在进一步的特征中，该方法可以包括确定估计的第一总EPS传递扭矩值与估计的第一自对准扭矩系数值之间的差异是否落在预定范围之外。
在进一步的特征中，该方法可以包括：响应于确定估计的第一总EPS传递扭矩值与估计的第一自对准扭矩系数值之间的差异落在预定范围之外，生成诊断结果数据。
在进一步的特征中，该方法可以包括：从EPS系统和IMU获得不同的传感器信号；使用递归最小二乘算法基于不同的传感器信号估计第二自对准扭矩系数值；以及基于所估计的第二自对准扭矩系数值来估计第二路面摩擦系数值和第二横向速度值中的至少一个。
在进一步的特征中，该方法可以包括基于所估计的第二自对准扭矩系数值来估计第二总EPS传递扭矩值。
在进一步的特征中，该方法可以包括：确定所估计的第二总EPS传递扭矩值与所估计的第二自对准扭矩系数值之间的差异是否落在预定范围之外；并且响应于确定所估计的第二总EPS传递扭矩值与所估计的第二自对准扭矩系数值之间的差异落在预定范围之外，生成诊断结果数据。
在进一步的特征中，估计第一路面摩擦系数值和第一横向速度值中的至少一个可以包括相互独立地估计第一路面摩擦系数值和第一横向速度值。
附图说明
根据详细描述和附图，将更充分地理解本公开，其中：
图1是示例性车辆系统的功能框图；
图2是车辆控制模块的示例性实施的功能框图；并且
图3是示出用于估计路面摩擦系数值、车辆横向速度值和/或总EPS传递扭矩值的示例性方法的流程图。
在附图中，附图标记可以被重新使用以标识相似和/或相同的元件。
具体实施方式
现在参考图1，图1示出了示例性车辆100。车辆100可以是在路面上行驶的任何类型的车辆，例如但不限于汽车。车辆100包括控制系统102。控制系统102包括控制模块104、电子动力转向(EPS)系统108和惯性测量装置(IMU)110。EPS系统108和IMU 110均可以经由一个或多个有线或无线通信信道可操作地连接(即，直接地或经由一个或多个中间元件)到控制模块104。
EPS系统108包括一个或多个传感器106。EPS系统108的一个或多个传感器106被配置为感测EPS系统108的可观察状况并基于此产生一个或多个传感器信号112。类似地，IMU110包括一个或多个传感器106。IMU110的一个或多个传感器106被配置为感测IMU 110的可观察状况并基于此产生一个或多个传感器信号112。传感器信号可以直接或间接传达车辆100的动态参数，包括但不限于：扭力杆扭矩、EPS电机扭矩、偏航率、纵向速度、纵向加速度、横向加速度、陆用车轮角度、扭力杆角度、轮胎拖距、机械拖距和前滑移刚度系数。
控制模块104获得(即，接收或获取)传感器信号112和/或由传感器106捕获的数据并且估计反映车辆100行驶的道路的防滑系数的路面摩擦系数(μ)。另外地或可选地，控制模块104利用获得的传感器信号112和/或由传感器106捕获的数据来估计车辆的横向速度。此外，在一些实施例中，控制模块104使用获得的传感器信号112和/或由传感器106捕获的数据来估计总EPS传递扭矩(TEPS)值。如以下更详细讨论的，在一些实施例中可以使用总EPS传递扭矩值来对车辆100的EPS系统108的健康状况执行诊断检查。
现在参考图2，并继续参考图1，其示出了控制模块104的示例性实施的功能框图。在图2的实现实施例中，控制模块104包括自对准扭矩系数(Df)估计模块202，路面摩擦系数(μ)估计模块206，横向速度(VY)估计模块208和总EPS传递扭矩(TEPS)估计模块210。另外，在一些实施例中，控制模块104包括特征控制模块218和/或EPS诊断模块220。
在操作中，自对准扭矩系数(Df)估计模块202从EPS系统108和IMU110的传感器106获得传感器信号112。自对准扭矩系数(Df)估计模块202基于传感器信号112计算估计的自对准扭矩系数(Df)值204。在一个实施例中，根据以下讨论，自对准扭矩系数(Df)估计模块202基于传感器信号112通过使用递归最小二乘(RLS)算法来计算估计的自对准扭矩系数(Df)值204。
自对准扭矩系数(Df)值，路面摩擦系数(μ)值，横向速度(VY)值和总EPS传递扭矩(TEPS)值之间的关系可以根据以下EPS耦合动力学模型来表示：
Df＝μ(tm+tp).Cf (6)
其中δ是陆用车轮角度(Rad)，Yr是偏航率(Rad/s)，Vy是横向速度(m/s)，Vx是纵向速度(m/s)，Df是自对准转矩系数(Nm/Rd)，μ是路面摩擦系数，tp是轮胎拖距(m)，tm是机械拖距(m)，TEPS是总EPS传递扭矩(Nm)，Cf是前滑移刚度系数，并且ay是横向加速度(m/s^2)。
如图所示，根据上述等式(6)，自对准扭矩系数(Df)值与路面摩擦系数(μ)值相关。可以利用上述方法在无数车辆操作模式下提供对路面摩擦系数(μ)值的估计，所述车辆操作模式包括但不限于(1)快速，中等或慢速转向模式和/或(2)任何从非常小到非常大的滑移角度。
自对准扭矩系数(Df)估计模块202被配置为应用RLS算法来基于从EPS解耦动力学模型和如等式(5)和以下附加等式所示的车辆动力学中提取的去耦估计器提供自对准扭矩系数(Df)的实时(即，每几毫秒)估计(并且，因此，实时估计μ、VY和TEPS)：
θ＝[a b]’；x＝[x1 x2]
应用RLS算法，自对准扭矩系数(Df)估计模块202在每个新的d(i)和x(i)样本(表示新获得的传感器信号112的值)到达时更新上述参数a和b。
RLS算法是自适应滤波器，其递归地发现使与输入信号有关的加权线性最小二乘成本函数最小化的系数。RLS滤波器的目标是通过适当地选择滤波器系数Wn，在新数据到达时更新滤波器(例如，新获得的传感器信号112)来使成本函数C最小化。误差信号e(n)和期望信号d(n)由以下等式定义：
e(n)＝d(n)-X’(n)w(n-1)
g(n)＝P(n-1)X(n){λ+X’(n)P(n-1)X(n)}-1 (9)
P(n)＝λ-1P(n-1)-g(n)X’(n)λ-1P(n-1)
w(n)＝w(n-1)+e(n)g(n)
应用前述RLS技术，自对准扭矩系数(Df)估计模块202可以基于新获得的传感器信号112基本上实时地递归地提供Df估计值204，该实时Df估计值204可以用于提供μ、VY和TEPS值的实时估计，如下所述。
回到图2，所估计的自对准扭矩系数(Df)值204可以用作以下的输入：路面摩擦系数(μ)估计模块206，横向速度(VY)估计模块208，总EPS传递扭矩(TEPS)估计模块210，以及在一些实施例中，EPS诊断模块220。
路面摩擦系数(μ)估计模块206被配置为基于估计的自对准扭矩系数(Df)值204确定估计的路面摩擦系数(μ)值212。更具体地说，路面摩擦系数(μ)估计模块206被配置为根据以下等式确定所估计的路面摩擦系数(μ)值212：
μ＝Df/Df0 (10)
其中Df是估计的自对准扭矩系数值204并且Df0是参考自对准扭矩系数值。
在一个实施例中，Df0是被设计为反映在标准行驶条件下(例如，在中等转向模式下的干沥青路况)的典型的自对准扭矩系数值的预定值。应用前述技术允许确定路面摩擦系数(μ)的定量表示，其可以用于，除了其他方面，调整车辆的控制以提供改进的驾驶体验。在一些实施例中，路面摩擦系数(μ)值可以在0和1之间，其中冰的典型值为0.1，雪的典型值为0.35，干路面情形的典型值为1.0。
横向速度(VY)估计模块208被配置为基于所估计的自对准扭矩系数(Df)值204来确定估计的横向速度(VY)值214。更具体地说，横向速度(VY)估计模块208被配置为根据上述等式(2)确定估计的横向速度(VY)值214。
在一个实施例中，控制模块104另外包括特征控制模块218。特征控制模块218被配置为接收估计的路面摩擦系数(μ)值212和/或估计的横向速度(VY)值214并将其作为输入，并据此生成控制信号222。更具体地说，特征控制模块218被配置成生成被配置成控制车辆100的一个或多个特征的控制信号222。作为示例而非限制，控制信号222可以被配置为实现以下车辆动作：自主或驾驶员辅助制动，转向和/或加速；产生关于路面的防滑系数的驾驶员警报；生成关于路面的防滑系数的警报，以通过一个或多个无线通信信道传输给其他驾驶员；或任何本领域已知的其他合适的车辆动作。
总EPS传递扭矩(TEPS)估计模块210被配置成基于所估计的自对准扭矩系数(Df)值204来确定估计的总EPS传递扭矩(TEPS)值216。更具体地，总EPS传递扭矩(TEPS)估计模块210被配置成根据上述等式(1)确定估计的总EPS传递扭矩(TEPS)值216。
在一个实施例中，控制模块104另外包括EPS诊断模块220。EPS诊断模块220被配置为接收总EPS传递扭矩(TEPS)值216和估计的自对准扭矩系数(Df)值204并将其作为输入，并据此生成诊断结果数据224。更具体地，EPS诊断模块220被配置为生成表示车辆100EPS系统108的健康状况的诊断结果数据224。
在一个实施例中，EPS诊断模块220被配置为通过比较所估计的自对准扭矩系数(Df)值204与所估计的总EPS传递扭矩(TEPS)值以及通过确定估计的自对准扭矩系数(Df)值204与估计的总EPS传递扭矩(TEPS)值216之间的差值是否落在预定范围之外，来评估车辆100EPS系统108的健康状况。
在一个实施例中，诊断结果数据224可以包括指示车辆100的EPS系统108处于良好状态(即，在规定的限制内正常运行)的数据。在另一个实施例中，诊断结果数据224可以包括指示车辆100的EPS系统108处于不良状态(即，未正常运行或未处于规定限制内)的数据。在一个实施例中，EPS诊断模块220被配置为当确定估计的自对准扭矩系数(Df)值204与估计的总EPS传递扭矩(TEPS)值216之间的差异落在预定范围之外时生成诊断故障代码(DTC)形式的诊断结果数据224。
现在参照图3，提供了示出估计路面摩擦系数值、车辆横向速度值和/或总EPS传递扭矩值的示例性方法300的流程图。方法300中，302处获取传感器信号，例如从车辆的EPS系统和/或IMU获得传感器信号。在304处，根据用于使用本公开中前文阐述的RLS算法来估计自对准扭矩系数(Df)值的过程，使用RLS算法来确定估计的自对准扭矩系数(Df)值。
在306处，根据用于估计本公开前述内容中阐述的路面摩擦系数(μ)值，横向速度(VY)值和/或总EPS传递扭矩(TEPS)值的过程基于所估计的自对准扭矩系数(Df)值来确定路面摩擦系数(μ)值、横向速度值(VY)和/或总EPS传递扭矩(TEPS)值中的一个或多个。在一个实施例中，基本上同时估计路面摩擦系数(μ)值，横向速度(VY)值和/或总EPS传递扭矩(TEPS)值。在另一个实施例中，在不同的时间估计路面摩擦系数(μ)值，横向速度值(VY)和/或总EPS传递扭矩(TEPS)值。
在308处，可以基于控制信号来控制车辆。控制信号可以基于估计的路面摩擦系数(μ)值和/或横向速度(VY)值来生成。另外或可选地，在308处，可以生成诊断结果数据。在一个实施例中，车辆控制和诊断结果数据生成基本上同时进行。在另一个实施例中，车辆控制和诊断结果数据生成在不同的时间进行。
在310处，确定是否已经获得新的传感器信号。这可以包括，例如周期性地获得传感器信号(例如，从作为车辆的EPS系统和/或IMU的一部分的一个或多个传感器)。在一个实施例中，基本上实时获得新的传感器信号。如果在312处已经获得新的传感器信号，则该方法返回到304，在此处基于新获得的传感器信号来确定新的估计的自对准扭矩系数(Df)值。基于新估计的自对准扭矩系数(Df)值，可以确定路面摩擦系数(μ)值，横向速度(VY)值和总EPS传递扭矩(TEPS)值的新估计值。如果在310处尚未获得新的传感器信号，则该方法结束。
前面的描述本质上仅仅是说明性的，绝非意在限制本公开、其应用或用途。本公开的广泛教导可以以各种形式来实施。因此，尽管本公开包括特定示例，但是本公开的真实范围不应该受如此限制，因为在研究附图，说明书和以下权利要求书后其他修改将变得明显。应该理解的是，在不改变本公开的原理的情况下，方法内的一个或多个步骤可以以不同的顺序(或同时)执行。此外，尽管上文将每个实施例描述为具有某些特征，但是关于本公开的任何实施例的描述的那些特征中的任何一个或多个特征可以实现为任何其他实施例的特征和/或与任何其他实施例的特征组合，即使没有明确描述该组合。换而言之，所描述的实施例不是相互排斥的，并且一个或多个实施例相互之间的置换也在本公开的范围内。
使用各种术语来描述元件(例如，在模块、电路元件、半导体层等之间)之间的空间和功能关系，包括“连接”、“接合”、“耦合”、“相邻”、“邻接”、“在......顶部”、“在...之上”、“在...之下”和“布置”。除非明确描述为“直接”，否则当在上面的公开中描述第一和第二元件之间的关系时，该关系可以是在第一和第二元件之间不存在其他中间元件的直接关系，但也可以是在第一和第二元件之间存在(空间或功能上)一个或多个中间元件的间接关系。如本文所使用的，A，B和C中的至少一个的短语应该被解释为意指逻辑性的(A或B或C)，使用非排他性逻辑或，并且不应该被解释为意指“至少一个A，至少一个B，至少一个C”。
在附图中，如箭头所示的箭头的方向通常展示了与图示相关的信息流(例如数据或指令)。例如，当元件A和元件B交换各种信息，但从元件A传递到元件B的信息与图示相关时，箭头可以从元件A指向元件B。该单向箭头并不意味着没有其他信息从元件B传递到元件A。此外，对于从元件A传递到元件B的信息，元件B可以向元件A发送信息请求或信息接收确认。
在包括以下定义的本申请中，术语“模块”或术语“控制器”可以用术语“电路”代替。术语“模块”可以指，包括以下部分或是其一部分：专用集成电路(ASIC)；数字，模拟或混合模拟/数字分立电路；数字，模拟或混合模拟/数字集成电路；组合逻辑电路；现场可编程门阵列(FPGA)；执行代码的处理器电路(共享、专用或组)；存储由处理器电路执行的代码的存储器电路(共享，专用或组)；提供所述功能的其他合适的硬件组件；或者上述中的一些或全部的组合，例如系统芯片。
该模块可以包括一个或多个接口电路。在一些实施例中，接口电路可以包括连接到局域网(LAN)、因特网、广域网(WAN)或其组合的有线或无线接口。本公开的任何给定模块的功能可以分布在经由接口电路连接的多个模块中。例如，多个模块可能允许负载平衡。在进一步实施例中，服务器(也称为远程或云)模块可代表客户模块完成某些功能。
如上所使用的术语代码可以包括软件、固件和/或微代码，并且可以指代程序、例程、功能、类别、数据结构和/或对象。术语共享处理器电路包含执行来自多个模块的一些或全部代码的单个处理器电路。术语组处理器电路包含处理器电路，该处理器电路与附加处理器电路组合，执行来自一个或多个模块的一些或全部代码。多个处理器电路指的是包括分立模具上的多个处理器电路，单个模具上的多个处理器电路，单个处理器电路的多个核，单个处理器电路的多线程或以上的组合。术语共享存储器电路包含存储来自多个模块的一些或全部代码的单个存储器电路。术语组存储器电路包括存储器电路，该存储器电路与附加存储器结合，存储来自一个或多个模块的一些或全部代码。
术语存储器电路是术语计算机可读介质的子集。本文使用的术语计算机可读介质不包含通过介质(诸如在载波上)传播的瞬态电或电磁信号；术语计算机可读介质因此可以被认为是有形的和非暂时性的。非瞬时有形计算机可读介质的非限制性示例是非易失性存储器电路(诸如闪存电路，可擦除可编程只读存储器电路或掩膜只读存储器电路)，易失性存储器电路(诸如静态随机存取存储器电路或动态随机存取存储器电路)，磁存储介质(诸如模拟或数字磁带或硬盘驱动器)以及光存储介质(诸如CD、DVD或蓝光光盘)。
本申请中描述的设备和方法可以通过配置通用计算机来执行一个或多个体现在计算机程序中的特定功能的专用计算机来部分地或全部实现。以上描述的功能块，流程图组件和其他元件作为软件规格说明，其可以通过熟练技术人员或程序员的日常工作被翻译成计算机程序。
计算机程序包括存储在至少一个非瞬时有形计算机可读介质上的处理器可执行指令。计算机程序还可以包括或依赖于存储的数据。计算机程序可以包括与专用计算机的硬件交互的基本输入/输出系统(BIOS)、与专用计算机的特定设备交互的设备驱动程序、一个或多个操作系统、用户应用程序、后台服务、后台应用等。
计算机程序可以包括：(i)要被解析的描述性文本，诸如HTML(超文本标记语言)，XML(可扩展标记语言)或JSON(JavaScript对象标记)(ii)汇编码；(iii)由编译器从源代码生成的目标代码，(iv)由解释器执行的源代码，(v)由即时编译器编译和执行的源代码等。仅作为示例，源代码可以使用包括以下的语言的语法来编写：C、C++、C#、Objective C、Swift、Haskell、Go、SQL、R、Lisp、Fortran、Perl、Pascal、Curl、OCaml、HTML5(超文本标记语言第5版)、Ada、ASP(动态服务器网页)、PHP(PHP：超文本预处理器)、Scala、Eiffel、Smalltalk、Erlang、Ruby、VisualLua、MATLAB、SIMULINK、和
权利要求中列举的元件中没有一个旨在成为35U.S.C.§112(f)的含义内的手段加功能元件，除非明确使用短语“用于……的手段”列举元件或者在方法权利要求中使用短语“针对……的操作”或“用于……的步骤”。

Claims (10)

1.一种系统，包括：
自对准扭矩系数估计模块，被配置为：
从电子动力转向(EPS)系统和惯性测量装置获得传感器信号；和
使用递归最小二乘算法基于所述传感器信号估计第一自对准扭矩系数值；
路面摩擦系数值估计模块，被配置为：
获得所述估计的第一自对准扭矩系数值；以及
基于所述估计的第一自对准扭矩系数值来估计第一路面摩擦系数值；和
特征控制模块，被配置为：
基于所述估计的第一路面摩擦系数值产生配置成控制车辆的特征的一个或多个控制信号。
2.如权利要求1所述的系统，还包括：
横向速度估计模块，被配置为：
获得所述估计的第一自对准扭矩系数值；以及
基于所述估计的第一自对准扭矩系数值估计第一横向速度值。
3.如权利要求2所述的系统，其中，所述特征控制模块还被配置为基于所述估计的第一横向速度生成所述一个或多个控制信号。
4.如权利要求1所述的系统，还包括：
总EPS传递扭矩值估计模块，被配置为：
基于所述估计的第一自对准扭矩系数值估计第一总EPS传递扭矩值。
5.如权利要求4所述的系统，还包括：
EPS诊断模块，被配置为：
确定所述估计的第一总EPS传递扭矩值与所述估计的第一自对准扭矩系数值之间的差值是否落在预定范围之外。
6.如权利要求5所述的系统，其中所述EPS诊断模块还被配置为：
响应于确定所述估计的第一总EPS传递扭矩值与所述估计的第一自对准扭矩系数值之间的所述差值在所述预定范围之外而生成诊断结果数据。
7.如权利要求1所述的系统，其中所述自对准扭矩系数估计模块还被配置为：
从所述电子动力转向系统和所述惯性测量装置获得不同的传感器信号；以及
使用所述递归最小二乘算法基于所述不同的传感器信号估计第二自对准扭矩系数值。
8.如权利要求7所述的系统，其中，所述路面摩擦系数值估计模块还被配置为：
获得所述估计的第二自对准扭矩系数值；以及
基于所述估计的第二自对准扭矩系数值估计第二路面系数值。
9.如权利要求2所述的系统，其中所述自对准扭矩系数估计模块还被配置为：
从所述电子动力转向系统和所述惯性测量装置获得不同的传感器信号；以及
使用所述递归最小二乘算法基于所述不同的传感器信号估计第二自对准扭矩系数值；并且
其中所述横向速度估计模块还被配置为：
获得所述估计的第二自对准扭矩系数值；以及
基于所述估计的第二自对准扭矩系数值估计第二横向速度值。
10.如权利要求4所述的系统，其中所述自对准扭矩系数估计模块还被配置为：
从所述电子动力转向系统和所述惯性测量装置获得不同的传感器信号；以及
使用所述递归最小二乘算法基于所述不同的传感器信号估计第二自对准扭矩系数值；并且
其中，所述总EPS传递扭矩值估计模块还被配置为：
获得所述估计的第二自对准扭矩系数值；以及
基于所述估计的第二自对准扭矩系数值估计第二总EPS传递扭矩值。
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