CN110239462B - 一种车辆侧翻的预警方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种车辆侧翻的预警方法及系统。该方法包括:获取智能手机采集的车身的侧倾角速度和侧向加速度;智能手机固定于车辆内部的中控台处;采用卡尔曼滤波状态观测器对侧倾角速度和侧倾角进行估计,得到侧倾角速度估计值和侧倾角估计值;根据侧倾角和安装垂向偏差,对侧向加速度进行修正,得到侧向加速度修正值;根据侧倾角估计值、侧倾角速度估计值和侧向加速度修正值计算车辆的垂向载荷转移率;根据车辆的垂向载荷转移率所属的级别,触发对应级别的报警动作;不同级别的报警提示对应不同的垂向载荷转移率级别,不同的垂向载荷转移率级别对应不同的垂向载荷转移率数值范围。本发明可以提高鲁棒性,同时降低车辆侧翻预警的误差,提高准确度。
Description
技术领域
本发明涉及车辆预警领域,特别是涉及一种车辆侧翻的预警方法及系统。
背景技术
随着社会的进步和发展,交通运输系统飞速发展,汽车普及程度逐渐增大,国内汽车保有量也在直线攀升。而随着道路车辆的增加,交通事故发生频率也日益升高。在每年众多交通事故当中,车辆侧翻发生率约为5%,其致死率高达30%。在SUV、客车、货车等质心高度较高的车型上,车辆更容易在紧急换道或高速转向时发生侧翻。
驾驶员往往对车辆侧向加速度比较敏感,但通过侧向加速度无法准确判断车辆的侧倾稳定性,而在失控之前车身侧倾角较小不易使驾驶员察觉,因而需要一种车辆侧倾稳定判别方法对驾驶员对潜在的侧翻风险进行预警。
现有技术中大多数直接采用传感器信号作为车身倾斜的判定依据,导致对传感器信号的精确程度较为敏感,鲁棒性较差,易于受到外界环境干扰;同时传感器的增加将提升其应用成本。而且,部分现有技术中所建立的侧向加速度计算模型仅适用于稳态转向工况,当车辆在轮胎附着进入非线性区的极限工况下,模型误差将急剧增加。
发明内容
本发明的目的是提供一种车辆侧翻的预警方法及系统,以提高鲁棒性,同时降低车辆侧翻预警的误差,提高准确度。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种车辆侧翻的预警方法,包括:
获取智能手机采集的车身的侧倾角速度和侧向加速度;所述智能手机固定于所述车辆内部的中控台处;
采用卡尔曼滤波状态观测器对所述侧倾角速度和侧倾角进行估计,得到侧倾角速度估计值和侧倾角估计值;
根据侧倾角和安装垂向偏差,对所述侧向加速度进行修正,得到侧向加速度修正值;
根据所述侧倾角估计值、所述侧倾角速度估计值和所述侧向加速度修正值,计算所述车辆的垂向载荷转移率;
根据所述车辆的垂向载荷转移率所属的级别,触发对应级别的报警动作;不同级别的报警提示对应不同的垂向载荷转移率级别,不同的垂向载荷转移率级别对应不同的垂向载荷转移率数值范围。
可选的,所述采用卡尔曼滤波状态观测器对所述侧倾角速度和侧倾角进行估计,得到侧倾角速度估计值和侧倾角估计值,具体包括:
获取前一时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值;
将侧向加速度作为输入量、侧倾角速度作为观测量,结合前一时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值对当前时刻的状态变量进行更新,得到当前时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值。
可选的,所述根据侧倾角和安装垂向偏差,对所述侧向加速度进行修正,得到侧向加速度修正值,具体包括:
根据所述侧倾角速度估计值,采用差分方法得到所述侧倾角速度估计值对应的侧倾角加速度;
利用侧向加速度修正模型对所述侧向加速度aym进行修正,得到侧向加速度修正值ay,其中,为侧倾角估计值,为侧倾角加速度,g为重力加速度,e为车辆质心到车身侧倾中心的垂直距离,l为智能手机与车身侧倾中心之间的垂直距离。
可选的,所述根据所述侧倾角估计值、所述侧倾角速度估计值和所述侧向加速度修正值,计算所述车辆的垂向载荷转移率,具体包括:
根据所述侧倾角估计值、所述侧倾角速度估计值和所述侧向加速度修正值,利用公式计算所述车辆的垂向载荷转移率LTRm,其中,为侧倾角估计值,为侧倾角速度估计值,t为车辆轮距,ms为簧上质量,g为重力加速度,hR为侧倾中心到地面高度,ay为侧向加速度修正值,Kφ为悬架等效侧倾角刚度,Cφ为悬架等效侧倾阻尼系数。
可选的,所述根据所述车辆的垂向载荷转移率所属的级别,触发对应级别的报警动作,具体包括:
当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第一级别时,不触发报警动作;所述垂向载荷转移率第一级别的数值范围为0-0.5;
当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第二级别时,触发第二级报警动作;所述垂向载荷转移率第二级别的数值范围为0.5-0.7;
当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第三级别时,触发第三级报警动作;所述垂向载荷转移率第三级别的数值范围为0.7-0.9;
当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第四级别时,触发第四级报警动作;所述垂向载荷转移率第四级别的数值范围为0.9-1。
本发明还提供一种车辆侧翻的预警系统,包括:
采集数据获取模块,用于获取智能手机采集的车身的侧倾角速度和侧向加速度;所述智能手机固定于所述车辆内部的中控台处;
卡尔曼滤波状态估计模块,用于采用卡尔曼滤波状态观测器对所述侧倾角速度和侧倾角进行估计,得到侧倾角速度估计值和侧倾角估计值;
侧向加速度修正模块,用于根据侧倾角和安装垂向偏差,对所述侧向加速度进行修正,得到侧向加速度修正值;
垂向载荷转移率计算模块,用于根据所述侧倾角估计值、所述侧倾角速度估计值和所述侧向加速度修正值,计算所述车辆的垂向载荷转移率;
报警动作触发模块,用于根据所述车辆的垂向载荷转移率所属的级别,触发对应级别的报警动作;不同级别的报警提示对应不同的垂向载荷转移率级别,不同的垂向载荷转移率级别对应不同的垂向载荷转移率数值范围。
可选的,所述卡尔曼滤波状态估计模块具体包括:
前一时刻估计数据获取单元,用于获取前一时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值;
卡尔曼滤波状态估计单元,用于将侧向加速度作为输入量、侧倾角速度作为观测量,结合前一时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值对当前时刻的状态变量进行更新,得到当前时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值。
可选的,所述侧向加速度修正模块具体包括:
差分计算单元,用于根据所述侧倾角速度估计值,采用差分方法得到所述侧倾角速度估计值对应的侧倾角加速度;
修正单元,用于利用侧向加速度修正模型对所述侧向加速度aym进行修正,得到侧向加速度修正值ay,其中,为侧倾角估计值,为侧倾角加速度,g为重力加速度,e为车辆质心到车身侧倾中心的垂直距离,l为智能手机与车身侧倾中心之间的垂直距离。
可选的,所述垂向载荷转移率计算模块根据所述侧倾角估计值、所述侧倾角速度估计值和所述侧向加速度修正值,利用公式计算所述车辆的垂向载荷转移率LTRm,其中,为侧倾角估计值,为侧倾角速度估计值,t为车辆轮距,ms为簧上质量,g为重力加速度,hR为侧倾中心到地面高度,ay为侧向加速度修正值,Kφ为悬架等效侧倾角刚度,Cφ为悬架等效侧倾阻尼系数。
可选的,所述报警动作触发模块具体包括:
第一级报警动作触发单元,用于当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第一级别时,不触发报警动作;所述垂向载荷转移率第一级别的数值范围为0-0.5;
第二级报警动作触发单元,用于当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第二级别时,触发第二级报警动作;所述垂向载荷转移率第二级别的数值范围为0.5-0.7;
第三级报警动作触发单元,用于当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第三级别时,触发第三级报警动作;所述垂向载荷转移率第三级别的数值范围为0.7-0.9;
第四级报警动作触发单元,用于当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第四级别时,触发第四级报警动作;所述垂向载荷转移率第四级别的数值范围为0.9-1。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:
本发明采用广泛普及的智能手机内置的陀螺仪作为传感器用于采集所需信号,大大降低了发明的应用成本;相关算法直接载入手机内部存储,利用手机强大的处理器计算资源提供运算,不占用车载VCU(Vehicle Control Unit)计算资源;车辆侧翻风险预警结果可直接显示在手机显示器,并可通过声音等对驾驶员予以警示。
本发明采用经典卡尔曼滤波对传感器信号和模型推导进行融合,在尽可能降低计算量的同时提高了侧倾状态估计的准确性,并对外部干扰具有较强的鲁棒性。在状态估计过程中考虑了智能手机陀螺仪传感器的垂向安装偏差,并对传感器采集的侧向加速度进行了修正,进一步提升了精确性,同时对传感器安装放宽要求,可对手机安装位置进行调整以便于对驾驶员进行警示。采用车辆的动态LTR作为车辆侧翻稳定性的评价指标,可更加直接并准确的描述车轮的接地状态,并据此评判车辆的侧翻稳定裕度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明车辆侧翻的预警方法的流程示意图;
图2为本发明车辆侧翻的预警方法中的车辆侧倾运动模型示意图;
图3为本发明车辆侧翻的预警方法卡尔曼滤波流程示意图;
图4为本发明车辆侧翻的预警系统的结构示意图;
图5为本发明具体实施案例的预警流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明车辆侧翻的预警方法的流程示意图。如图1所示,所述预警方法包括以下步骤:
步骤100:获取智能手机采集的车身的侧倾角速度和侧向加速度。所述智能手机固定于所述车辆内部的中控台处。在获取智能手机采集的数据之前,首先构建车辆的侧倾运动模型。图2为本发明具体实施案例中车辆侧倾运动模型示意图,如图2所示,1为车辆底盘,2为轮胎,3为车辆簧上质量的侧倾中心,4为车身,5为车辆簧上质量质心,6为智能手机及其安装位置,7为车辆等效侧倾角刚度,8为车辆等效侧倾阻尼。
首先将所用到的智能手机固定在驾驶员可以看到的中控台附近并尽量靠近车辆左右对称面,并测量手机到车身侧倾中心的垂直距离l。手机内已预先加载本发明设计的车辆侧倾预警程序,同时将车辆相关参数在手机程序中进行配置,包括簧上质量绕质心的侧倾转动惯量Ixx、簧上质量ms、质心到侧倾中心垂直距离e、侧倾中心到地面高度hR、悬架等效侧倾角刚度Kφ、悬架等效侧倾阻尼系数Cφ、车辆轮距t,上述参数认为在车辆行驶之前已经获取。构建车辆的侧倾运动模型之后,根据智能手机采集的数据即可开启预警过程。
步骤200:采用卡尔曼滤波状态观测器对侧倾角速度和侧倾角进行估计,得到侧倾角速度估计值和侧倾角估计值。具体包括:
获取前一时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值;
将侧向加速度作为输入量、侧倾角速度作为观测量,结合前一时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值对当前时刻的状态变量进行更新,得到当前时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值。
卡尔曼滤波过程可基本分为状态时间更新、协方差时间更新、卡尔曼增益计算、状态测量更新以及协方差测量更新5个步骤,其流程如图3所示。
步骤300:根据侧倾角和安装垂向偏差,对侧向加速度进行修正,得到侧向加速度修正值。具体包括:
根据所述侧倾角速度估计值,采用差分方法得到所述侧倾角速度估计值对应的侧倾角加速度;
利用侧向加速度修正模型对所述侧向加速度aym进行修正,得到侧向加速度修正值ay,其中,为侧倾角估计值,为侧倾角加速度,g为重力加速度,e为车辆质心到车身侧倾中心的垂直距离,l为智能手机与车身侧倾中心之间的垂直距离。
步骤400:根据侧倾角估计值、侧倾角速度估计值和侧向加速度修正值,计算车辆的垂向载荷转移率。具体包括:
根据所述侧倾角估计值、所述侧倾角速度估计值和所述侧向加速度修正值,利用公式计算所述车辆的垂向载荷转移率LTRm,其中,为侧倾角估计值,为侧倾角速度估计值,t为车辆轮距,ms为簧上质量,g为重力加速度,hR为侧倾中心到地面高度,ay为侧向加速度修正值,Kφ为悬架等效侧倾角刚度,Cφ为悬架等效侧倾阻尼系数。
步骤500:根据车辆的垂向载荷转移率所属的级别,触发对应级别的报警动作。不同级别的报警提示对应不同的垂向载荷转移率级别,不同的垂向载荷转移率级别对应不同的垂向载荷转移率数值范围。具体包括:
当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第一级别时,不触发报警动作;所述垂向载荷转移率第一级别的数值范围为0-0.5;
当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第二级别时,触发第二级报警动作;所述垂向载荷转移率第二级别的数值范围为0.5-0.7;
当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第三级别时,触发第三级报警动作;所述垂向载荷转移率第三级别的数值范围为0.7-0.9;
当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第四级别时,触发第四级报警动作;所述垂向载荷转移率第四级别的数值范围为0.9-1。
关于垂向载荷转移率每个级别的数值范围根据实际需求进行设定,级别的数量也可以进行修改,对于每个级别的报警方式根据实际需求进行设置即可,但是要保证不同级别的数值范围不同,对应的报警方式不同。
对应于图1所述的预警方法,本发明还提供了一种车辆侧翻的预警系统。图4为本发明车辆侧翻的预警系统的结构示意图。如图4所示,所述预警系统包括以下结构:
采集数据获取模块401,用于获取智能手机采集的车身的侧倾角速度和侧向加速度;所述智能手机固定于所述车辆内部的中控台处;
卡尔曼滤波状态估计模块402,用于采用卡尔曼滤波状态观测器对所述侧倾角速度和侧倾角进行估计,得到侧倾角速度估计值和侧倾角估计值;
侧向加速度修正模块403,用于根据侧倾角和安装垂向偏差,对所述侧向加速度进行修正,得到侧向加速度修正值;
垂向载荷转移率计算模块404,用于根据所述侧倾角估计值、所述侧倾角速度估计值和所述侧向加速度修正值,计算所述车辆的垂向载荷转移率;
报警动作触发模块405,用于根据所述车辆的垂向载荷转移率所属的级别,触发对应级别的报警动作;不同级别的报警提示对应不同的垂向载荷转移率级别,不同的垂向载荷转移率级别对应不同的垂向载荷转移率数值范围。
所述卡尔曼滤波状态估计模块402具体包括:
前一时刻估计数据获取单元,用于获取前一时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值;
卡尔曼滤波状态估计单元,用于将侧向加速度作为输入量、侧倾角速度作为观测量,结合前一时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值对当前时刻的状态变量进行更新,得到当前时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值。
所述侧向加速度修正模块403具体包括:
差分计算单元,用于根据所述侧倾角速度估计值,采用差分方法得到所述侧倾角速度估计值对应的侧倾角加速度;
修正单元,用于利用侧向加速度修正模型对所述侧向加速度aym进行修正,得到侧向加速度修正值ay,其中,为侧倾角估计值,为侧倾角加速度,g为重力加速度,e为车辆质心到车身侧倾中心的垂直距离,l为智能手机与车身侧倾中心之间的垂直距离。
所述垂向载荷转移率计算模块404根据所述侧倾角估计值、所述侧倾角速度估计值和所述侧向加速度修正值,利用公式计算所述车辆的垂向载荷转移率LTRm,其中,为侧倾角估计值,为侧倾角速度估计值,t为车辆轮距,ms为簧上质量,g为重力加速度,hR为侧倾中心到地面高度,ay为侧向加速度修正值,Kφ为悬架等效侧倾角刚度,Cφ为悬架等效侧倾阻尼系数。
所述报警动作触发模块405具体包括:
第一级报警动作触发单元,用于当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第一级别时,不触发报警动作;所述垂向载荷转移率第一级别的数值范围为0-0.5;
第二级报警动作触发单元,用于当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第二级别时,触发第二级报警动作;所述垂向载荷转移率第二级别的数值范围为0.5-0.7;
第三级报警动作触发单元,用于当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第三级别时,触发第三级报警动作;所述垂向载荷转移率第三级别的数值范围为0.7-0.9;
第四级报警动作触发单元,用于当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第四级别时,触发第四级报警动作;所述垂向载荷转移率第四级别的数值范围为0.9-1。
下面结合一个具体实施案例进一步说明本发明的方案。图5为本发明具体实施案例的预警流程示意图。
根据簧上质量的动力学关系,可以得到如下式所示:
根据上式建立系统状态微分方程:
由于手机与车身固连,因此其传感器测量值会受到自身姿态角度的影响,同时测量值还受到传感器安装位置的影响,需要对传感器信号进行修正。根据运动学关系,可以将陀螺仪测量值向质心处进行变换,由于车身为刚体,侧倾角速度基本保持一致,即:
相对于侧倾角和安装垂向偏差,其他方向自由度的运动和安装偏差对传感器造成的影响在此忽略不计,侧向加速度的变换公式如下所示:
由于侧倾角较小,为便于计算简化为下式
由上式可知在进行侧向加速度的矫正过程中,需要引入实时侧倾角以及侧倾角加速度,其中aym为车载智能手机采集到的待修正侧向加速度信号,为卡尔曼滤波输出的侧倾角估计值。侧倾角加速度可由卡尔曼滤波估计的侧倾角速度进行差分得到,计算公式如式1.6。矫正后的侧向加速度将反馈给卡尔曼滤波器作为输入量以进行下一个周期的状态值估计。
对式(1.2)和式(1.3)进行离散化处理后,建立卡尔曼滤波的时间更新和测量更新方程,进行卡尔曼滤波过程。
本实施案例采用车辆垂向载荷转移率(Load Transfer Ratio,LTR)作为车辆侧向稳定性的评价指标,载荷转移率定义为一侧车轮与另一侧车轮的垂向力的差值与两侧垂向力之和的比值,如下式所示:
其中Fzo为右侧车轮的垂向力,Fzi为左侧车轮的垂向力。
由于车轮接地处垂向力一般无法直接获取,本发明基于上述侧倾运动关键状态估计结果建立了动态LTR计算模型。在不考虑簧下质量影响的情况下,根据车辆簧下部分的动力学守恒可建立如下方程:
根据式1.5载荷转移率的计算公式可推导出如下LTR的计算方法:
其中,侧倾角和侧倾角速度可由卡尔曼滤波观测器直接得到,侧向加速度可由侧向加速度修正模块得到,最终计算出车辆实时动态LTR。
根据LTR的定义可知,当LTR为0时车辆处于直线行驶的状态,没有任何的侧向载荷转移产生;当LTR绝对值为1时意味着车辆向其中一侧的侧倾已经达到极限,转向外侧车轮已经失去与地面的附着,车辆已经处于失控状态。
按照LTR对车辆侧翻风险进行预警,当LTR的绝对值处于0-0.5时车辆为安全状态,此时手机不做出任何警报动作;LTR绝对值处于0.5-0.7时发出三级预警,手机闪烁黄色,同时发出低频次蜂鸣;LTR绝对值处于0.7-0.9时发出二级预警,手机闪烁橙色,同时发出高频次蜂鸣;LTR绝对值处于0.9-1时发出一级预警,手机闪烁红色,同时手机长鸣。
本发明采用智能手机传感器作为传感器采集相关信号用于进行车辆侧倾稳定性判断和预警,算法载入手机存储,通过手机屏幕和外放向驾驶员传递预警信号;建立侧倾动力学模型,以侧向加速度作为输入量,侧倾角速度作为观测量,采用卡尔曼滤波对侧倾角和侧倾角速度状态变量进行估计;建立了基于卡尔曼滤波状态信息交互的侧向加速度修正单元,弥补了由于传感器安装位置和姿态角造成的偏差;建立了考虑实时侧倾角和侧倾角速度在内的动态侧向载荷转移率(LTR)的计算模型,以LTR绝对值作为参考确定预警级别,预警效果好,精度高。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种车辆侧翻的预警方法,其特征在于,包括:
获取智能手机采集的车身的侧倾角速度和侧向加速度;所述智能手机固定于车辆内部的中控台处;
采用卡尔曼滤波状态观测器对所述侧倾角速度和侧倾角进行估计,得到侧倾角速度估计值和侧倾角估计值;
根据所述侧倾角估计值和安装垂向偏差,对所述侧向加速度进行修正,得到侧向加速度修正值;
根据所述侧倾角估计值、所述侧倾角速度估计值和所述侧向加速度修正值,计算所述车辆的垂向载荷转移率;
根据所述车辆的垂向载荷转移率所属的级别,触发对应级别的报警动作;不同级别的报警提示对应不同的垂向载荷转移率级别,不同的垂向载荷转移率级别对应不同的垂向载荷转移率数值范围。
2.根据权利要求1所述的车辆侧翻的预警方法,其特征在于,所述采用卡尔曼滤波状态观测器对所述侧倾角速度和侧倾角进行估计,得到侧倾角速度估计值和侧倾角估计值,具体包括:
获取前一时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值;
将侧向加速度作为输入量、侧倾角速度作为观测量,结合前一时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值对当前时刻的状态变量进行更新,得到当前时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值。
5.根据权利要求1所述的车辆侧翻的预警方法,其特征在于,所述根据所述车辆的垂向载荷转移率所属的级别,触发对应级别的报警动作,具体包括:
当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第一级别时,不触发报警动作;所述垂向载荷转移率第一级别的数值范围为0-0.5;
当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第二级别时,触发第二级报警动作;所述垂向载荷转移率第二级别的数值范围为0.5-0.7;
当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第三级别时,触发第三级报警动作;所述垂向载荷转移率第三级别的数值范围为0.7-0.9;
当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第四级别时,触发第四级报警动作;所述垂向载荷转移率第四级别的数值范围为0.9-1。
6.一种车辆侧翻的预警系统,其特征在于,包括:
采集数据获取模块,用于获取智能手机采集的车身的侧倾角速度和侧向加速度;所述智能手机固定于所述车辆内部的中控台处;
卡尔曼滤波状态估计模块,用于采用卡尔曼滤波状态观测器对所述侧倾角速度和侧倾角进行估计,得到侧倾角速度估计值和侧倾角估计值;
侧向加速度修正模块,用于根据所述侧倾角估计值和安装垂向偏差,对所述侧向加速度进行修正,得到侧向加速度修正值;
垂向载荷转移率计算模块,用于根据所述侧倾角估计值、所述侧倾角速度估计值和所述侧向加速度修正值,计算所述车辆的垂向载荷转移率;
报警动作触发模块,用于根据所述车辆的垂向载荷转移率所属的级别,触发对应级别的报警动作;不同级别的报警提示对应不同的垂向载荷转移率级别,不同的垂向载荷转移率级别对应不同的垂向载荷转移率数值范围。
7.根据权利要求6所述的车辆侧翻的预警系统,其特征在于,所述卡尔曼滤波状态估计模块具体包括:
前一时刻估计数据获取单元,用于获取前一时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值;
卡尔曼滤波状态估计单元,用于将侧向加速度作为输入量、侧倾角速度作为观测量,结合前一时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值对当前时刻的状态变量进行更新,得到当前时刻的侧倾角估计值和侧倾角速度估计值。
10.根据权利要求6所述的车辆侧翻的预警系统,其特征在于,所述报警动作触发模块具体包括:
第一级报警动作触发单元,用于当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第一级别时,不触发报警动作;所述垂向载荷转移率第一级别的数值范围为0-0.5;
第二级报警动作触发单元,用于当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第二级别时,触发第二级报警动作;所述垂向载荷转移率第二级别的数值范围为0.5-0.7;
第三级报警动作触发单元,用于当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第三级别时,触发第三级报警动作;所述垂向载荷转移率第三级别的数值范围为0.7-0.9;
第四级报警动作触发单元,用于当车辆的垂向载荷转移率属于垂向载荷转移率第四级别时,触发第四级报警动作;所述垂向载荷转移率第四级别的数值范围为0.9-1。
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