CN109941289A - 促进轮胎力估计的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了“促进轮胎力估计的方法和设备”。公开了用于促进TPMS广播模式选择的方法和设备。示例性车辆包括传感器、处理器和存储器。所述传感器用于生成车辆动力学信息(VDI)。所述处理器与所述存储器和所述传感器通信。所述处理器被配置为：使用所述VDI估计相对俯仰角和侧倾角，使用所述相对俯仰角和侧倾角以及所述VDI估计轮胎法向力，使用所述轮胎法向力估计轮胎滚动阻力，并且基于所述轮胎滚动阻力和所述VDI估计轮胎纵向力和轮胎横向力。

Description

促进轮胎力估计的方法和设备
技术领域
本公开总体涉及车辆动力学测量和分析，并且更具体地，涉及促进轮胎力估计的方法和设备。
背景技术
近年来，车辆已经配备车载计算平台(OBCP)和包括惯性测量单元(IMU)的传感器，以测量车辆在空间中的移动方式(其被称为车辆动力学)。IMU和OBCP通常位于车辆的车身内。IMU测量沿着三个轴的车辆加速度：x(前进/后退)、y(横向)和z(上/下)。IMU另外测量车辆绕三个轴转动的速度，称为：俯仰率(绕y轴)、横摆率(绕z轴)和侧倾率(绕x轴)。OBCP使用测量数据估计作用在车辆上的力。
发明内容
所附权利要求限定了本申请。本公开总结了实施例的各方面，并且不应该用于限制权利要求。根据本文描述的技术设想了其他实施方式，其对于研究过以下附图和详细描述的本领域普通技术人员而言将是显而易见的，并且这些实施方式旨在落入本申请的范围内。
公开了一种示例性车辆。该车辆包括传感器、处理器和存储器。传感器用于生成车辆动力学信息(VDI)。处理器与存储器和传感器通信。处理器被配置为：使用VDI估计相对俯仰角和侧倾角；使用相对俯仰角和侧倾角以及VDI估计轮胎法向力；并且使用轮胎法向力估计轮胎滚动阻力。
公开了一种示例性方法。该方法包括：利用处理器使用来自传感器的VDI来估计相对俯仰角和侧倾角；利用处理器使用相对俯仰角和侧倾角以及VDI来估计轮胎法向力；并且利用处理器使用轮胎法向力来估计轮胎滚动阻力。
公开了一种示例性系统。该系统包括惯性测量单元(IMU)和处理器。IMU设置在车辆中。处理器与IMU通信。处理器被配置为：从IMU接收VDI；基于VDI估计相对俯仰角和相对侧倾角；基于相对俯仰角估计前有效质量和后有效质量；基于相对侧倾角和前有效质量和后有效质量估计轮胎法向力；基于轮胎法向力和VDI估计轮胎滚动阻力；并且基于轮胎滚动阻力和VDI估计轮胎纵向力和轮胎横向力。
附图说明
为了更好地理解本发明，可以参考以下附图中所示的实施例。附图中的部件不一定按比例绘制，并且可以省略相关元件，或者在某些情况下可能夸大了比例，以便强调和清楚地说明本文所述的新颖特征。另外，如本领域中已知的，系统部件可以以各种方式布置。此外，在附图中，相同的附图标记在若干视图中表示对应的部分。
图1是根据本公开的教导操作的车辆的示意性顶视图。
图2是图1的车辆的示意性侧视图。
图3是图1的车辆的示意性前视图。
图4是图1的车辆的另一个示意性侧视图。
图5是图1的车辆的另一个示意性前视图。
图6是图1的车辆的车轮和轮胎总成的透视图。
图7是图1的车辆的电子部件的框图。
图8是图7的轮胎动力学分析器的更详细的框图。
图9是估计轮胎力的方法的流程图，其可以由图3的电子部件实施。
具体实施方式
虽然本发明可以以各种形式实施，在附图中示出并且在下文中将描述一些示例性和非限制性实施例，但应当理解本公开被认为是本发明的实例而不是旨在将本发明限制于所示的特定实施例。
车辆轮胎上轮胎与路面接触部位处的力对车辆动力学很重要，但很难直接测量。因此，通常基于车辆传感器测量的车辆运动(例如，车辆加速度和旋转速率)估计轮胎力。实时估计的轮胎力值可用于各种应用，包括安全相关的车辆控制设计、轮胎磨损监测和间接驱动行为分析等。
传统上，存在两种基于车辆运动估计轮胎力的方法：利用预先确定的轮胎力-滑动模型以及不利用轮胎力-滑动模型。利用轮胎力-滑动模型，将车辆动力学信息输入轮胎力-滑动模型中以产生轮胎力估计。使用轮胎力-滑动模型方法需要较少的传感器，但由于轮胎非线性特征以及其他因素诸如温度和湿度引起的力-滑动模型的不准确性，所得到的估计通常是不准确的。在不利用轮胎力-滑动模型的情况下，仅使用车辆动力学信息估计轮胎力。然而，当使用不借助轮胎力-滑动模型的一些现有估计方法时，在某些工况下，尤其当车辆在稳定状态下运行且轮胎力相对较小时，实现精确结果可能具有挑战性。
本公开提供了在不借助轮胎力-滑动模型的情况下，使用车辆动力学信息实时估计所有驾驶条件下的轮胎力(包括恒速巡航期间从动轮纵向力)的方法和设备。通过估计所有驾驶条件下的轮胎力，可以监测驾驶习惯和长期轮胎磨损。
图1是根据本公开的教导操作的车辆110的示意性顶视图。图2是图1的车辆110的示意性侧视图。图3是图1的车辆110的示意性前视图。如图1、图2和图3所示，车辆110包括车轮和轮胎总成112、重心(CoG)114、侧倾中心116、传感器120、车载计算平台(OBCP)130、信息娱乐主机单元(IHU)140和车身150。车身150包括悬架元件152诸如连杆、撑杆、弹簧、阻尼器、衬套等。
车轮和轮胎总成112包括相应的轴。车轮和轮胎总成112经由轴和悬架元件152可旋转地连接到车身150。车轮和轮胎总成包括左前轮和轮胎总成112Fl、右前轮和轮胎总成112Fr、左后轮和轮胎总成112Rl、以及右后轮和轮胎总成112Rr。在所示的实例中，车轮和轮胎总成112基本相同。在一些实例中，前轮和轮胎总成112与后轮和轮胎总成112(未示出)(例如，后轮驱动运动车辆上的较大的车轮和轮胎)不同。车轮和轮胎总成112、CoG114和侧倾中心116在彼此之间限定多个距离，称为车辆110的几何结构。车辆110的几何结构包括：
Hc，CoG114的高度；
Hr，侧倾中心116的高度；
eF，左前轮和轮胎总成112Fl与右前轮和轮胎总成112Fr之间的前轮距；
eR，左后轮和轮胎总成112Rl与左后轮和轮胎总成112Rr之间的后轮距；
LR，从CoG114到后轴的纵向距离；
LF，从重心到前轴的纵向距离；以及
L，前轴和后轴之间的纵向距离。
传感器120可以以任何合适的方式布置在车辆110中及其周围。可以安装传感器120以测量车辆110外部周围的特性。另外，一些传感器120可以安装在车辆110的车厢内或车辆110的车身(诸如发动机舱、轮舱等)中以测量车辆110内部的特性。例如，此类传感器120可包括加速度计、里程表、转速计、俯仰率和横摆率传感器、车轮速度传感器、传声器、轮胎压力传感器和生物识别传感器等。在所示的实例中，传感器120是车轮速度传感器、动力传动系统监测传感器和惯性测量单元(IMU)。传感器120生成由OBCP 130处理成车轮和轮胎总成112中的每一者的车轮速度ω、推进扭矩TP和制动扭矩TB的信号。应当理解和认识到，推进扭矩TP和制动扭矩TB可以是由OBCP130基于来自传感器120的数据导出的值。更具体地，对于左前轮和轮胎总成112Fl，这些车轮速度、推进扭矩和制动扭矩可以被称为ωFl、TPFl和TBFl；对于右前轮和轮胎总成112Fr，可以被称为ωFr、TPFr和TBFr；对于左后轮和轮胎总成112Rl，可以被称为ωRl、TPRl和TBRl；并且对于右后轮和轮胎总成112Rr，可以被称为ωRr、TPRr和TBRr。传感器120还感测车辆速度v、俯仰率θ·、横摆率侧倾率φ·、前轮转向角δF、纵向加速度ax、横向加速度ay以及法向加速度az。换句话说，传感器120生成车辆110的车辆动力学信息(VDI)。
车载计算平台130使用由传感器120提供的车辆动力学信息估计车轮和轮胎总成112中每一者上的力以及风阻力F风，如下文中详细解释的。此外，OBCP 130生成与车轮和轮胎总成112上的力相关的消息以经由IHU 140显示。例如，OBCP 130生成与轮胎磨损、驾驶行为、轮胎动力学等相关的消息。
信息娱乐主机单元140提供车辆140和用户之间的交互。信息娱乐主机单元140包括数字和/或模拟接口(例如，输入装置和输出装置)以接收来自用户的输入并显示信息。输入装置可以包括例如控制旋钮、仪表板、用于图像捕获和/或视觉命令识别的数字相机、触摸屏、音频输入装置(例如，车厢传声器)、按钮或触摸板。输出装置可以包括仪表组输出(例如，拨盘、照明装置)、执行器、抬头显示器、中央控制台显示器(例如，液晶显示器(“LCD”)、有机发光二极管(OLED)显示器、平板显示器、固态显示器等)和/或扬声器。在所示实例中，信息娱乐主机单元170包括硬件(例如，处理器或控制器、存储器、存储装置等)以及用于信息娱乐系统(诸如的和MyFord的的等)的软件(例如，操作系统等)。另外，信息娱乐主机单元140在例如中央控制台显示器上显示信息娱乐系统。
图4是图1的车辆110的另一示意性侧视图。如图4所示，相对俯仰角θr由沿着车辆110的车身的纵线和路面402限定。在操作中，OBCP 130基于来自传感器120的车辆动力学信息估计相对俯仰角θr，如将在下面更详细地描述的。
图5是图1的车辆110的另一示意性前视图。如图5所示，相对侧倾角φr由穿过车辆110的车身的侧线和路面402限定。在操作中，OBCP 130基于来自传感器120的车辆动力学信息估计相对侧倾角φr，如将在下面更详细地描述的。
图6是图1的车辆110的车轮和轮胎总成112中的一个的透视图。如图6所示，随着车轮和轮胎总成以车轮速度ω旋转，纵向轮胎力Fx、横向轮胎力Fy和法向轮胎力Fz、轮胎滚动阻力Tr、推进扭矩TP和制动扭矩TB作用在车轮和轮胎总成112上。应该理解，对于未驱动的车轮(例如，前轮驱动车辆的后轮)，TP为零。还应当理解，轮胎滚动阻力Tr是通过路面402施加到车轮和轮胎总成112的反作用扭矩。还应该理解的是，每个车轮和轮胎总成112受到纵向，横向和正常轮胎力和轮胎滚动阻力的作用。更具体地，对于左前轮和轮胎总成112Fl，这些力和反作用扭矩可以被称为FxFl、FyFl、FzFl和TrFl；对于右前轮和轮胎总成112Fr，可以被称为FxFr、FyFr、FzFr和TrFr；对于左后轮和轮胎总成112Rl，可以被称为FxRl、FyRl、FzRl和TrRl；并且对于右后轮和轮胎总成112Rr，可以被称为FxRr、FyRr、FzRr和TrRr。在操作中，OBCP 130基于来自传感器120的车辆动力学信息估计车轮和轮胎总成112的每一者的纵向和法向轮胎力Fx、Fz和轮胎滚动阻力Tr，如将在下面更详细地描述的。此外，在操作中，OBCP 130基于来自传感器120的车辆动力学信息估计前轮和轮胎总成112Fl、112Fr的沿着前轴的前侧向力FyFa，以及后轮和轮胎总成112Rl、112Rr的沿着后轴的后侧向力FyRa，如将在下面更详细地描述的。
图7是图1的车辆110的电子部件700的框图。第一车辆数据总线702通信地耦接传感器120、OBCP 130以及被连接到第一车辆数据总线702的其他装置。在一些实例中，第一车辆数据总线702根据国际标准组织(ISO)11898-1定义的控制器局域网(CAN)总线协议来实施。可替代地，在一些实例中，第一车辆数据总线702可以是媒体导向系统传输(MOST)总线，或CAN灵活数据(CAN-FD)总线(ISO11898-7)。第二车辆数据总线704通信地耦接OBCP 130和信息娱乐主机单元140。第二车辆数据总线704可以是MOST总线、CAN-FD总线或以太网总线。在一些实例中，OBCP 130(例如，经由防火墙，消息代理等)通信地隔离第一车辆数据总线702和第二车辆数据总线704。可替代地，在一些实例中，第一车辆数据总线702和第二车辆数据总线704是相同数据总线。
OBCP 130包括处理器或控制器710和存储器720。在所示实例中，OBCP 130被构造为包括轮胎动力学分析器730。可替代地，在一些实例中，轮胎动力学分析器730可以结合到具有其自己的处理器710和存储器720的另一个电子控制单元(ECU)中。处理器或控制器710可以是任何合适的处理装置或处理装置集合，诸如但不限于：微处理器、基于微控制器的平台、合适的集成电路、一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)和/或一个或多个专用集成电路(ASIC)。存储器720可以是易失性存储器(例如，RAM，其可包括非易失性RAM、磁性RAM、铁电RAM和任何其他合适的形式)；非易失性存储器(例如，磁盘存储器、快闪存储器、电可编程只读存储器、电可擦除可编程只读存储器、非易失性固态存储器等)、不可改变的存储器(例如，电可编程只读存储器)、只读存储器和/或高容量存储装置(例如，硬盘驱动器、固态驱动器等)。在一些实例中，存储器720包括多种存储器，尤其是易失性存储器和非易失性存储器。
存储器720为计算机可读介质，其上可以嵌入一个或多个指令集，诸如用于操作本公开的方法的软件。指令可以体现如本文所述的方法或逻辑中的一个或多个。在特定实施例中，指令可在指令的执行期间完全地或至少部分地驻留在存储器720、计算机可读介质和/或处理器710中的任何一个或多个内。存储器720存储车辆动力学阈值数据库722。车辆动力学阈值数据库722包括与轮胎磨损监测和/或车辆动力学监测相关的预先确定的轮胎力阈值。
术语“非暂态计算机可读介质”和“有形计算机可读介质”应该被理解为包括单个介质或多个介质，诸如集中式数据库或分布式数据库和/或存储一个或多个指令集的关联高速缓存和服务器。术语“非暂态计算机可读介质”和“有形计算机可读介质”还包括能够存储、编码或承载指令集以供处理器执行或使系统执行本文公开的方法或操作中的任何一个或多个的任何有形介质。如本文所用，术语“有形计算机可读介质”明确地定义为包括任何类型的计算机可读存储装置和/或存储盘，而不包括传播信号。
图8是图7的轮胎动力学分析器730的更详细的框图。轮胎动力学分析器730包括数据接收器810、相对角度估计器820、有效质量估计器830、轮胎法向力估计器840、滚动阻力估计器850、风力估计器860、轮胎纵向和横向力估计器870以及反馈发生器880。轮胎纵向和横向力估计器870包括扩展卡尔曼滤波器872。
在操作中，数据接收器810接收由传感器120发送的车辆动力学信息。
在操作中，相对角度估计器820估计相对俯仰角θr和相对侧倾角φr。更具体地，相对角度估计器820基于纵向加速度ax、前推进扭矩TPF和后推进扭矩TPR，以及第一、第二和第三预先确定的常数c1、c2、c3，使用下面的公式1估计相对俯仰角θr。此外，相对角度估计器基于横向加速度ay和第四预先确定的常数c4，使用下面的公式2估计相对侧倾角φr。
θr≈c1ax+c2TPF+c3TPR
公式1
φr≈c4ay
公式2
更具体地，第一常数c1、第二常数c2、第三常数c3和第四常数c4是线性回归权重，其取决于车辆110的几何结构和悬架元件152的物理参数(弹簧常数、阻尼率、接头摩擦等)。第一常数c1是纵向加速度回归系数。第二常数c2是前推进扭矩回归系数。第三常数c3是后推进扭矩回归系数。第四常数c4是横向加速度回归系数。常数c1、c2、c3和c4存储在存储器720中。常数c1、c2、c3和c4经由来自传感器120的测量在车辆生产线测试期间和/或实时地针对各个车辆生产线通过实验确定。
在操作中，有效质量估计器830估计由前轴和后轴共享的有效质量mF、mR。更具体地，有效质量估计器830基于车辆110的总质量m、CoG114的高度Hc、相对俯仰角θr、从CoG114到后轴的纵向距离LR以及前轴和后轴之间的纵向距离L，使用下面的公式3估计由车辆110的前轴共享的垂直力FzF。此外，有效质量估计器830基于车辆110的总质量m、CoG114的高度Hc、相对俯仰角θr、从CoG114到前轴的纵向距离LF以及前轴和后轴之间的纵向距离L，使用下面的公式4估计由车辆110的后轴共享的垂直力FzR。
公式3
公式4
此外，在操作中，有效质量估计器830基于由车辆110的前轴共享的垂直力FzF和由于重力引起的标准加速度g(约9.8m/s2)，使用下面的公式5估计由车辆110的前轴共享的有效质量mF。另外，有效质量估计器830基于由车辆110的后轴共享的垂直力FzR和由于重力引起的标准加速度g，使用下面的公式6估计由车辆110的后轴共享的有效质量mR。
公式5
公式6
在操作中，轮胎法向力估计器840基于相对侧倾角φr、横向加速度ay、法向加速度az、前有效质量mF和后有效质量mR、CoG114的高度Hc、侧倾中心116的高度Hr、前轮距eF和后轮距eR，使用下面的公式7、8、9、10估计车轮和轮胎总成112的每一者上的法向力：
公式7
公式8
公式9
公式10
在操作中，滚动阻力估计器850基于每个车轮和轮胎总成112的相应法向力Fz、每个车轮和轮胎总成112的相应车轮速度ω以及第五常数c5和第六常数c6，使用下面的公式11估计车轮和轮胎总成112的每一者的滚动阻力Tr。
Tr≈Fz(c5+c6ω)
公式11
更具体地，第五常数c5和第六常数c6是线性回归权重，其取决于轮胎几何结构和材料成分。第五常数c5是轮胎法向力回归系数。第六常数c6是轮胎法向力-速度回归系数。常数c5和c6存储在存储器720中。常数c5和c6经由来自传感器120的测量在车辆生产线测试期间和/或实时地针对各个车辆生产线通过实验确定。
在操作中，风力估计器860基于车辆速度v和第七常数c7使用下面的公式12估计风阻力F风。
F风＝c7v2
公式12
更具体地，第七常数c7是线性回归权重，其取决于车辆110的几何结构。第七常数c7是风阻力回归系数。常数c7存储在存储器720中。常数c7经由来自传感器120的测量在车辆生产线测试期间和/或实时地针对各个车辆生产线通过实验确定。
在操作中，轮胎纵向和横向轮胎力估计器870使用基于下面的矩阵方程13和14描述的动态系统模型的扩展卡尔曼滤波器872估计车轮和轮胎总成112的每一者的纵向轮胎力Fx以及前后对车轮和轮胎总成112的横向轮胎力Fya。
xk＝f(xk-1，uk-1)+wk-1
公式13
yk＝h(xk)+vk-1
公式14
如公式13所示，f是输入为两个矢量xk-1和uk-1的函数，wk-1是未建模的误差，有时称为扰动，并且xk是合成矢量。这种扰动wk-1可能归因于例如车辆110的负载变化、确定的风力的误差(例如，捆绑到车辆的行李架)等。此外，如公式14所示，h是输入为矢量x的函数，vk-1是电子部件700的电子噪声，并且y是合成矢量。
更具体地，轮胎纵向和横向力估计器870包括扩展卡尔曼滤波器872。为了估计纵向轮胎力Fx和横向轮胎力Fya，轮胎纵向和横向轮胎力估计器870假设wk-1和vk-1是均值为零的正态分布的随机变量，并且基于以下量并使用下面的矩阵方程15至57执行扩展卡尔曼滤波器872：推进扭矩TPFl、TPFr；制动扭矩TBFl、TBFr、TBRl、TBRr；风阻力F风、滚动阻力TrFl、TrFr、TrRl、TrRr；转向角δF、横摆率车轮速度ωFl、ωFr、ωRl、ωRr、纵向加速度ax、横向加速度ay、传感器120的采样率Δt、车轮和轮胎总成112的半径r以及车轮和轮胎总成112的转动惯量Iω。
公式15，其中
在步骤k-1处
公式16
在步骤k-1处
uk-1＝[TPFl-TBFl-TrFl，TPFr-TBFr-TrFr，TPRl-TBRl-TrRl，TPRr-TBRr-TrRr，δF]T
公式17
f(xk-1，uk-1)＝[f1(xk-1，uk-1)，f2(xk-1，uk-1)，...，f17(xk-1，uk-1)]T
公式18，其中
公式19
公式20
公式21
公式22
公式23，其中
FyF＝-(FxFlsinδF+FxFrsinδF)+FyFacosδF
公式24
FyR≈FyRa
公式25
公式26
公式27
公式28
公式29
公式30
公式31
公式32
公式33
公式34
公式35
公式36
公式37
公式38，其中
在步骤k处
公式39
h(xk)＝[h1(xk)，h2(xk)，...，h7(xk)]T
公式40，其中
公式41
h2(xk)＝ωFl，k
公式42
h3(xk)＝ωFr，k
公式43
h4(xk)＝ωRl，k
公式44
h5(xk)＝ωRr，k
公式45
公式46，其中
FxF＝-(FxFlcosδF+FxFrcosδF)-FyFasinδF
公式47
FxR≈-FxRl-FxRr
公式48
公式49，其中
FyF＝-(FxFlsinδF+FxFrsinδF)+FyFacosδF
公式50
FyR≈FyRa
公式51
公式52，其中
公式53
公式54，其中
公式55
公式56
公式57
应当理解和认识到，上面的公式38、39和56中所示的矢量yk描述了由上面的公式13和14描述的物理系统中的传感器120生成的测量，其中测量噪声来自电子部件700。
在一些实例中，P1 -的初始值等于上面的公式12中的Q。应当理解，Q和R是可在扩展卡尔曼滤波器872中调谐的参数。此外，在一些实例中，上面的公式52和54中的Q和R分别由下面的矩阵方程58和59描述。
Q＝diag(1e-4，0.4，0.4，0.4，0.4，25，2.5e5，25，2.5e5，25，2.5e5，25，2.5e5，25，2.5e5，10，1e5，10，1e5)
公式58
R＝diag(0.01，0.1，0.1，0.1，0.1，0.3，0.02)
公式59
因此，一旦轮胎纵向和横向轮胎力估计器870已执行扩展卡尔曼滤波器872，轮胎动力学分析器已估计十个轮胎力：四个纵向轮胎力(FxFl、FxFr、FxRl、FxRr)，两个横向的每个轴轮胎力(FyFa、FyRa)和四个法向轮胎力(FzFl、FzFr、FzRl、FzRr)。
在操作中，反馈发生器880生成与估计轮胎力的估计值相关的消息。更具体地，反馈发生器880访问存储在存储器720中的车辆动力学力阈值数据库722，以将估计的轮胎力与存储的车辆动力学阈值进行比较。如果估计的轮胎力中的一个或多个超过车辆动力学阈值中的一个或多个，则反馈发生器880生成警告消息以在IHU 140上显示。在一些实例中，警告消息提醒车辆110的驾驶员改进的驾驶习惯(例如，较不激进的加速、更平稳的转弯等)可以延长车轮和轮胎总成112的轮胎的使用寿命。在一些实例中，警告消息向车辆110的驾驶员指示车轮和轮胎总成112的轮胎已达到其推荐使用寿命的晚期。在一些实例中，警告消息向车辆110的驾驶员指示车轮和轮胎总成112的轮胎处于过大(例如，超过推荐)的轮胎力下。此外，如果估计的轮胎力在车辆动力学阈值内(例如，不超过)，则反馈发生器880生成用于在IHU 140上显示的祝贺消息。在一些实例中，祝贺消息称赞车辆110的驾驶员的可以延长车轮和轮胎总成112的轮胎使用寿命的驾驶习惯。在一些实例中，祝贺消息称赞车辆110的驾驶员的可改善车辆110的燃料经济性的驾驶习惯。
图9是分析轮胎动力学的方法900的流程图，其可以由图7的电子部件700实施。图9的流程图表示存储在存储器(诸如图7的存储器720)中的机器可读指令，该机器可读指令包括一个或多个程序，该一个或多个程序当由处理器(诸如图7的处理器710)执行时，使得车辆110实施图7和图8的示例性轮胎动力学分析器730。此外，尽管参考图9中示出的流程图描述了示例性程序，但可以替代地使用示例性轮胎动力学分析器730的许多其他方法。例如，可以改变框的执行顺序，和/或可以改变、消除或组合所描述的一些框。
最初，在框902处，数据接收器810收集来自传感器120的输入。
在框904处，相对角度估计器820基于传感器输入以及第一常数c1、第二常数c2、第三常数c3和第四常数c4估计相对俯仰角θr和相对侧倾角φr。
在框906处，有效质量估计器830基于相对俯仰角θr、车辆110的几何结构、传感器输入以及车辆110的质量m估计前有效质量mF和后有效质量mR。
在框908处，轮胎法向力估计器840基于相对侧倾角φr、车辆110的几何结构、传感器输入以及前有效质量mF和后有效质量mR估计车轮和轮胎总成112的每一者的轮胎法向力Fz。
在框910处，滚动阻力估计器850基于轮胎法向力Fz、传感器输入以及第五常数c5和第六常数c6估计车轮和轮胎总成112的每一者的轮胎滚动阻力Tr。
在框912处，风力估计器860基于传感器输入和第七常数c7估计风力F风。
在框914处，轮胎纵向和横向力估计器870执行扩展卡尔曼滤波器872，以基于传感器输入和滚动阻力Tr估计轮胎纵向力Fx和横向力Fy。
在框916处，反馈发生器880确定轮胎力Fx、Fy、Fz是否在存储在存储器720中的车辆动力学阈值内。
如果在框916处，反馈发生器880确定轮胎力Fx、Fy、Fz不在车辆动力学阈值内，则方法900前进到框918。
在框918处，反馈发生器880生成要在IHU 140上显示的警告消息。然后，方法900返回到框902。
如果在框916处，反馈发生器880确定轮胎力Fx、Fy、Fz在车辆动力学阈值内，则方法900前进到框920。
在框920处，反馈发生器880生成要在IHU 140上显示的祝贺消息。然后，方法900返回到框902。
在本申请中，转折连词的使用意在包括连接词。定冠词或不定冠词的使用并不意在指示基数。具体地讲，对“该”对象或“一个”和“一种”对象的参考意在还表示可能的多个这样的对象中的一个。此外，连接词“或者”可用于传达同时存在的特征而不是相互排斥的替代方案。换句话说，连接词“或者”应理解为包括“和/或”。术语“包括”、“包含”、“涵盖”是包含性的，并且具有与“包含”、“包括”和“含有”相同的范围。
从上述内容可以认识到，上述公开的设备和方法可以实时和在所有驾驶条件下更准确地估计施加在车辆轮胎上的力。进一步显示与长期轮胎磨损和/或驾驶习惯改进相关的消息可以辅助驾驶员操作车辆，和/或降低车辆维护成本。另外，更准确地估计轮胎力可以改善车辆动力学控制性能。还应当理解，公开的设备和方法提供了针对具体问题的具体解决方案，即在所有类型的车辆运行状态下，针对不准确的轮胎力估计，基于相对俯仰角和侧倾角以及轮胎滚动阻力实时地估计轮胎力。此外，公开的装置和方法通过增加处理器的功能以估计相对俯仰角和侧倾角、估计车辆前有效质量和后有效质量、估计轮胎法向力、估计轮胎滚动阻力、估计车辆风力、估计轮胎纵向和横向力，并且基于估计的轮胎力生成信息，从而提供对计算机相关技术的改进。
如本文所用，术语“模块”和“单元”是指具有通常与传感器结合以提供通信、控制和/或监测能力的电路的硬件。“模块”和“单元”还可以包括在电路上执行的固件。
上述实施例，特别是任何“优选的”实施例是可能的实施方式的实例，并且仅仅是为了清楚地理解本发明的原理而提出的。可以在基本上不脱离本文描述的技术的精神和原理的情况下对上述实施例进行许多变化和修改。所有修改旨在包括在本公开的范围内并且受到所附权利要求书的保护。
根据本发明，提供了一种车辆，该车辆具有：用于生成车辆动力学信息(VDI)的传感器；以及处理器和存储器，所述处理器和存储器与传感器通信，并且被配置为：使用VDI估计相对俯仰角和侧倾角；使用相对俯仰角和侧倾角以及VDI估计轮胎法向力；并且使用轮胎法向力估计轮胎滚动阻力。
根据一个实施例，处理器还被配置为使用轮胎滚动阻力和VDI估计轮胎纵向力和轮胎横向力。
根据一个实施例，上述发明的特征还在于信息娱乐主机单元(IHU)，其中如果法向轮胎力、纵向轮胎力或横向轮胎力中的一个或多个超过车辆动力学阈值，则处理器还被配置为经由IHU显示警告消息。
根据一个实施例，处理器还被配置为估计前有效质量和后有效质量；并且处理器使用前有效质量和后有效质量估计轮胎法向力。
根据一个实施例，处理器被配置为使用多个预先确定的常数估计相对俯仰角和侧倾角。
根据一个实施例，该多个预先确定的常数与车辆几何结构、弹簧常数、阻尼率或悬架连杆接头摩擦中的一个或多个相关。
根据一个实施例，处理器被配置为使用多个预先确定的常数估计轮胎滚动阻力。
根据一个实施例，该多个预先确定的常数与轮胎几何结构或轮胎材料成分中的一个或多个相关。
根据本发明的方法包括：利用处理器使用来自传感器的车辆动力学信息(VDI)来估计相对俯仰角和侧倾角；利用处理器使用相对俯仰角和侧倾角以及VDI来估计轮胎法向力；并且利用处理器使用轮胎法向力来估计轮胎滚动阻力。
根据一个实施例，上述发明的特征还在于利用处理器使用轮胎滚动阻力和输入来估计轮胎纵向力和轮胎横向力。
根据一个实施例，上述发明的特征还在于如果法向轮胎力、纵向轮胎力或横向轮胎力中的一个或多个超过车辆动力学阈值，则利用处理器显示警告消息。
根据一个实施例，上述发明的特征还在于利用处理器估计前有效质量和后有效质量，使用前有效质量和后有效质量执行估计轮胎法向力。
根据一个实施例，使用多个预先确定的常数执行估计相对俯仰角和侧倾角。
根据一个实施例，该多个预先确定的常数与车辆几何结构、弹簧常数、阻尼率或悬架连杆接头摩擦中的一个或多个相关。
根据一个实施例，使用与轮胎几何结构或轮胎材料成分中的一个或多个相关的多个预先确定的常数执行估计轮胎滚动阻力。
根据本发明，提供了一种系统，其具有设置在车辆中的惯性测量单元(IMU)；以及处理器，该处理器与IMU通信并且被配置为：从IMU接收车辆动力学信息(VDI)；基于VDI估计相对俯仰角和相对侧倾角；基于相对俯仰角估计前有效质量和后有效质量；基于相对侧倾角以及前有效质量和后有效质量估计轮胎法向力；基于轮胎法向力和VDI估计轮胎滚动阻力；并且基于轮胎滚动阻力和VDI估计轮胎纵向力和轮胎横向力。
根据一个实施例，处理器还被配置为估计风阻力；并且轮胎纵向力和轮胎横向力还基于风阻力。
根据一个实施例，相对俯仰角和相对侧倾角还基于多个预先确定的常数。
根据一个实施例，上述发明的特征还在于与处理器通信的用于存储车辆动力学阈值的存储器；以及与处理器通信的显示器；其中如果法向轮胎力、纵向轮胎力或横向轮胎力中的一个或多个超过车辆动力学阈值，则处理器还被配置为经由显示器显示警告消息。
根据一个实施例，相对俯仰角、相对侧倾角和轮胎滚动阻力还基于多个预先确定的常数。

Claims (15)

1.一种车辆，其包括：
传感器；以及
处理器和存储器，其与所述传感器通信并且被配置为：
使用来自所述传感器的输入估计相对俯仰角和侧倾角；
使用所述相对俯仰角和侧倾角以及所述输入估计轮胎法向力；并且
使用所述轮胎法向力估计轮胎滚动阻力。
2.根据权利要求1所述的车辆，其中所述处理器还被配置为使用所述轮胎滚动阻力和所述输入估计轮胎纵向力和轮胎横向力。
3.根据权利要求2所述的车辆，其还包括信息娱乐主机单元(IHU)，其中如果所述法向轮胎力、纵向轮胎力或横向轮胎力中的一个或多个超过车辆动力学阈值，则所述处理器还被配置为经由所述IHU显示警告消息。
4.根据权利要求1所述的车辆，其中：
所述处理器还被配置为估计前有效质量和后有效质量；并且
所述处理器使用所述前有效质量和后有效质量估计所述轮胎法向力。
5.根据权利要求1所述的车辆，其中所述处理器被配置为使用多个预先确定的常数估计所述相对俯仰角和侧倾角。
6.根据权利要求5所述的车辆，其中所述多个预先确定的常数与车辆几何结构、弹簧常数、阻尼率或悬架连杆接头摩擦中的一个或多个相关。
7.根据权利要求1所述的车辆，其中所述处理器被配置为使用多个预先确定的常数估计所述轮胎滚动阻力。
8.根据权利要求7所述的车辆，其中所述多个预先确定的常数与轮胎几何结构或轮胎材料成分中的一个或多个相关。
9.一种方法，其包括：
利用处理器使用来自传感器的输入来估计相对俯仰角和侧倾角；
利用所述处理器使用所述相对俯仰角和侧倾角以及所述输入来估计轮胎法向力；并且
利用所述处理器使用所述轮胎法向力来估计轮胎滚动阻力。
10.根据权利要求9所述的方法，其还包括利用所述处理器使用所述轮胎滚动阻力和所述输入来估计轮胎纵向力和轮胎横向力。
11.根据权利要求10所述的方法，其还包括如果所述法向轮胎力、纵向轮胎力或横向轮胎力中的一个或多个超过车辆动力学阈值，则利用所述处理器显示警告消息。
12.根据权利要求9所述的方法，其还包括利用所述处理器估计前有效质量和后有效质量，使用所述前有效质量和后有效质量执行估计所述轮胎法向力。
13.根据权利要求9所述的方法，其中使用多个预先确定的常数执行估计所述相对俯仰角和侧倾角。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述多个预先确定的常数与车辆几何结构、弹簧常数、阻尼率或悬架连杆接头摩擦中的一个或多个相关。
15.根据权利要求9所述的方法，其中使用与轮胎几何结构或轮胎材料成分中的一个或多个相关的多个预先确定的常数执行估计所述轮胎滚动阻力。
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