CN110979026B - 一种基于实时路况的分布式驱动公交车转矩分配方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于实时路况的分布式驱动公交车转矩分配方法，包括：整车控制器对各个传感器信号进行滤波处理；采用运动学或动力学方法对部分关键车辆状态参数进行估算；整车控制器先基于垂向载荷转移对驱动转矩进行预分配，以便充分利用地面附着力，提高整车操控性；整车控制器根据路面附着系数和滑转率的关系曲线实时估算当前路面最佳滑转率。低速行驶时，优先考虑动力性，各驱动轮分别以各自当前最佳滑转率为控制目标进行转矩分配，高速行驶时，则以稳定性为主，直驶采用平均分配，转向以中性转向为目标进行驱动转矩的分配。

Description

一种基于实时路况的分布式驱动公交车转矩分配方法
技术领域
本发明涉及分布式驱动转矩控制技术领域，更为具体地说是指一种基于实时路况的分布式驱动公交车转矩分配方法。
背景技术
相对于集中式驱动系统差速不差矩的特点，分布式驱动系统则更加灵活，转矩可以任意分配，而转矩分配算法的好坏直接影响了轮胎磨损程度以及车辆的动力性、经济性和操控性等。因此，对轮边电机的转矩分配需要更加严谨的算法，以提高整车的综合性能。
目前，已有一些专利公开了分布式驱动的转矩控制方法，例如：公开号为110497900A的发明专利公开了一种分布驱动式电动汽车电子差速稳定性控制方法；公开号为110340943A的发明专利公开了一种电子差速控制器及控制方法； 公开号为110356247A的发明专利公开了电动汽车分布式驱动电子差速控制系统及方法； 公开号为110239621A的发明专利公开了一种分布式电动汽车横摆稳定性控制方法及系统；公开号为109747434A的发明专利公开了分布式驱动电动汽车转矩矢量分配控制方法。而以上专利大多存在着以下缺点：（1）关于分布式驱动车辆的控制通常包含稳定性控制和驱动防滑控制，但多数并不能较好地对这两者进行协调控制。（2）关于车辆的稳定性控制通常会以理想的质心侧偏角和横摆角速度为控制目标，然后构建PID控制器或滑模控制器来进行目标跟踪。（3）车辆的转向模型通常以单轨二自由度线性模型为研究对象，且不考虑垂向载荷的转移。
发明内容
为克服以上缺点，本发明提供一种基于实时路况的分布式驱动公交车转矩分配方法。
本发明采用如下技术方案：
一种基于实时路况的分布式驱动公交车转矩分配方法，具体包括以下步骤：（1）、整车VCU对轮速传感器、车身姿态传感器和方向盘转角传感器信号进行卡尔曼滤波处理，前轴转角则依据与方向盘转角的近似线性关系，通过新的非理想转向模型计算得到；（2）、对质心侧偏角、后轮侧偏角、纵向车速及横向车速进行估算；（3）、根据整车加速信号对驱动轮垂向载荷进行估算，然后基于垂向载荷对油门需求转矩进行预分配，具体如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure DEST_PATH_IMAGE006
分别为左右驱动轮转矩；
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为总需求转矩，Fzrl、Fzrr分别为左右驱动轮处垂向载荷；（4）、利用路面附着系数和滑转率的关系曲线对当前路面下的最佳滑转率进行识别，获得左右驱动轮最佳滑转率；（5）、基于滑转率对驱动转矩进行分配。
具体地，上述步骤（2）中质心侧偏角利用稳态工况下与前轮转角、侧向加速度以及横摆角速度的关系估算得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为质心侧偏角，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
为整车质量，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为前轴到质心距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为后轴到质心距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为车辆轴距，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
为前轴侧偏刚度，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
为后轴侧偏刚度，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为纵向车速，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
为前轮转角，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为横摆角速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为侧向加速度，α为比例系数。
后轮侧偏角利用质心侧偏角和横摆角速度计算得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE034
。
纵向车速
Figure DEST_PATH_IMAGE036
利用前轮转速和前轴转角估算：
Figure DEST_PATH_IMAGE038
，式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE040
、
Figure DEST_PATH_IMAGE042
分别为左前轮和右前轮转速，
Figure DEST_PATH_IMAGE044
为车轮滚动半径，
Figure DEST_PATH_IMAGE046
为前轮转角。
横向车速利用前轮转角、前轮轮速和横摆角度的运动学关系估算得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE048
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE050
为前轴到质心的距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE052
为前轴侧偏角，
Figure DEST_PATH_IMAGE054
为前轮转角，
Figure DEST_PATH_IMAGE056
、
Figure DEST_PATH_IMAGE058
分别为左右轮轮边速度。
本发明采用新的非理想转向模型，以车辆质心速度为参考计算两驱动轮绕转向中心的线速度分别为：
Figure DEST_PATH_IMAGE060
，其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE062
为后轴侧偏角，
Figure DEST_PATH_IMAGE064
、
Figure DEST_PATH_IMAGE066
分别为两驱动轮轮心线速度。
上述步骤（4）的左右驱动轮最佳滑转率获得过程具体如下：地面附着系数随纵向滑转率呈现先增后减的变化规律，当满足
Figure DEST_PATH_IMAGE068
时获得峰值纵向附着系数
Figure DEST_PATH_IMAGE070
，此时对应的滑转率即为最佳滑转率
Figure DEST_PATH_IMAGE072
，通过计算
Figure DEST_PATH_IMAGE074
时滑转率来确定
Figure DEST_PATH_IMAGE076
，利用附着系数滑转率关系曲线实时计算附着系数对滑转率的求导，事先确定一个最佳滑转率出现范围，若在该范围内出现
Figure DEST_PATH_IMAGE078
的情况，则认为车轮已经发生滑转，取上一步输出的滑转率作为最佳滑转率进行控制；否则事先确定的最佳滑转率范围的最大值作为最佳滑转率进行控制；其中，滑转率计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE080
，地面附着系数计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE082
。
上述步骤（5）中驱动转矩的分配方式如下：当车辆低速行驶时，以动力性为主，在转矩预分配的基础上，如果车辆驱动轮发生滑转，触发驱动防滑功能，则左右驱动轮分别以各自识别到的最佳滑转率为控制目标进行转矩分配；当车辆处于高速行驶时，以稳定性为主，若触发驱动防滑功能且车辆直行，则左右轮以各自识别的最佳滑转率较小值为目标进行等扭矩分配，如果此时车辆处于转向，则以中性转向为目标进行转矩分配；转矩分配结果与当前司机油门需求转矩作对比，取较小值输出，保证司机对车辆的控制。
当车辆处于低速直行且触发驱动防滑功能，借助于1/4车辆模型，利用滑模控制算法对左右驱动轮目标滑转率进行跟踪；当车辆处于高速转向且触发驱动防滑功能，取左右驱动轮识别到的较小滑准率作为左驱动轮目标滑转率，右驱动轮目标滑转率考虑偏转角的变化率，以中性转向为控制目标，同样借助于1/4车辆模型，利用滑模控制算法进行目标滑转率的跟踪，若左驱动轮由识别模块得到的滑转率为Srl，则右驱动轮的目标滑转率Srr为：
Figure DEST_PATH_IMAGE084
，然后根据1/4车辆模型，基于滑模控制算法进行滑转率跟踪，得到转矩分配公式为
Figure DEST_PATH_IMAGE086
，式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE088
，
Figure DEST_PATH_IMAGE090
为驱动轮转矩，
Figure DEST_PATH_IMAGE092
与
Figure DEST_PATH_IMAGE094
分别为1/4车辆质量及迎风面积，
Figure DEST_PATH_IMAGE096
为空气密度，
Figure DEST_PATH_IMAGE098
和
Figure DEST_PATH_IMAGE100
分别为车轮转动惯量和转速，R为轮胎滚动半径，
Figure DEST_PATH_IMAGE102
为车辆行驶速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE104
为路面附着系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE106
为驱动轮滑转率，
Figure DEST_PATH_IMAGE108
为目标滑转率，γ为横摆角速度，c、ε、k为相关比例系数，影响着响应速度和控制精度。
本发明还引入防抖饱和函数，所引入的饱和函数将上面转矩计算公式中的
Figure DEST_PATH_IMAGE110
项替换成
Figure DEST_PATH_IMAGE112
，如以下公式所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE114
。
由上述对本发明的描述可知，和现有技术相比，本发明具有如下优点：
1、本发明的分布式驱动公交车转矩分配方法，先基于垂向载荷转移对驱动转矩进行预分配，以便充分利用地面附着力，提高整车操控性；根据路面附着系数和滑转率的关系曲线实时估算当前路面最佳滑转率。低速行驶时，优先考虑动力性，各驱动轮分别以各自当前最佳滑转率为控制目标进行转矩分配，高速行驶时，则以稳定性为主，直驶采用平均分配，转向以中性转向为目标进行驱动转矩的分配。
2、本发明实时对路面最优滑转率进行识别，并采用滑模控制法进行目标跟踪，可提高车辆在触发驱动防滑功能时的目标值跟随精度，进而提升操控性。
3、本发明考虑转向过程中向心力、轴荷转移以及轮胎侧偏的影响，采用修正过的车辆转向模型，提高了转矩的预分配精度。
4、本发明通过引入饱和函数的方法，避免了因滑模控制造成系统在滑模面附近来回穿越而产生的抖振现象。
附图说明
图1为本发明卡尔曼滤波算法的迭代流程。
图2为本发明非理想转向模型的示意图。
图3为本发明路面附着系数和车轮滑转率的关系曲线图。
图4为本发明最佳滑转率识别流程图。
图5为本发明直驶控制流程图。
图6为本发明转向控制流程图。
图7为本发明的1/4车辆模型的示意图。
具体实施方式
下面参照附图说明本发明的具体实施方式。为了全面理解本发明，下面描述到许多细节，但对于本领域技术人员来说，无需这些细节也可实现本发明。对于公知的组件、方法及过程，以下不再详细描述。
一种基于实时路况的分布式驱动公交车转矩分配方法，本发明以后驱纯电动公交车为例进行说明，整车控制器和两轮边驱动电机控制器置于车尾，转速传感器置于各个车轮处，用于实时测量车轮转速，方向盘转角传感器嵌套在方向盘管柱上，用来测量方向盘转角信息，车身姿态传感器置于车辆质心处，测量整车纵向加速度、横向加速度和横摆角速度，各个传感器与整车控制器（VCU）之间通过CAN网络实现通讯。
在VCU中，实现基于实时路况的分布式驱动系统转矩分配方法，共涉及到五部分功能模块：其一，传感器信号处理模块；其二，部分传感器无法直接测量的参数估算模块；其三，转矩预分配模块；其四，路面识别模块；其五，基于滑转率的转矩分配模块。具体实施步骤如下：
一、传感器信号处理。
本发明将使用卡尔曼滤波算法对加速度、轮速等传感器初始信号进行滤波处理，前轴转角则依据与方向盘转角的近似线性关系，通过新的非理想转向模型计算得到。
卡尔曼滤波方程可划分成两组：时间更新方程（亦称为预测方程）和测量更新方程（亦称为修正方程）。时间更新方程是根据当前时刻状态以及误差协方差估计值来求得下一时刻的先验估计；测量更新方程是根据测量值对先验估计执行修正，从而获得后验估计。卡尔曼滤波算法迭代流程如图1所示。
二、质心侧偏角、后轮侧偏角、纵向车速和横向车速等关键参数的估算。
1、质心侧偏角估算
质心侧偏角能直接反应车辆的行驶稳定性，当质心侧偏角过大时，车辆可能会出现侧倾等危险工况。质心侧偏角的估算方法有两类：基于运动学的估算方法和基于动力学的估算方法。
鉴于运动学方法过于依赖传感器信息，对传感器的安装、标定和测量精度都有很高的要求，所以本发明将采用动力学方法进行质心侧偏角的估算。
基于动力学方法设计的质心侧偏角观测方法，是通过建立车辆模型，将轮胎作用力、车辆作用力等信息引入到观测系统中，然后提取模型的状态信息或输出信息作为估计结果。该方法对车载传感器的精度要求不高，但对模型精度要求较高。
稳态转向工况下，车辆质心侧偏角为前轮转角的线性函数，据此可建立如下函数：
Figure DEST_PATH_IMAGE116
。
为了进一步提高估算精度，融合稳态工况下利用侧向加速度和横摆角速度计算质心侧偏角的公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE118
，得到质心侧偏角估算公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE120
。式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE122
为质心侧偏角，
Figure DEST_PATH_IMAGE124
为整车质量，
Figure DEST_PATH_IMAGE126
为前轴到质心距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE128
为后轴到质心距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE130
为车辆轴距，
Figure DEST_PATH_IMAGE132
为前轴侧偏刚度，
Figure DEST_PATH_IMAGE134
为后轴侧偏刚度，
Figure DEST_PATH_IMAGE136
为纵向车速，
Figure DEST_PATH_IMAGE138
为前轮转角，
Figure DEST_PATH_IMAGE140
为横摆角速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE142
为侧向加速度，α为比例系数。
2、后轮侧偏角估算
后轮侧偏角利用质心侧偏角和横摆角速度计算得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE144
。
3、纵向车速估算
本发明只针对后轮驱动的车辆，因此可以利用前轮的转速来估算车辆的纵向车速：
Figure DEST_PATH_IMAGE146
，式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE148
为车辆纵向车速，单位为m/s；
Figure DEST_PATH_IMAGE150
、
Figure DEST_PATH_IMAGE152
分别为左前轮和右前轮轮速，单位是rad/s；
Figure DEST_PATH_IMAGE154
为车轮滚动半径，单位为m；
Figure DEST_PATH_IMAGE156
为前轮转角，单位为rad。
4、侧向车速估算
本发明利用前轮转角、轮速和车辆横摆角速度的运动学关系来估计车辆横向车速：
Figure DEST_PATH_IMAGE158
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE160
为前轴到质心的距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE162
为前轴侧偏角，
Figure DEST_PATH_IMAGE164
为前轮转角，
Figure DEST_PATH_IMAGE166
、
Figure DEST_PATH_IMAGE168
分别为左右轮轮边速度。一般情况下，前轮侧偏角都较小，可以忽略，则上式可近似为：
Figure DEST_PATH_IMAGE170
。该方法的优点在于取消了积分环节，避免了累积误差，但受轮速影响较大，一般只适用于轮胎滑转率较小、侧滑不大的情况，则整车行驶车速为：
Figure DEST_PATH_IMAGE172
。
5、非理想转向模型分析
本发明将考虑转向过程中向心力、轴荷转移以及轮胎侧偏的影响，采用修正过的车辆转向模型，如图2所示。以车辆质心速度为参考计算两驱动轮绕转向中心的线速度分别为：
Figure DEST_PATH_IMAGE174
，式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE176
为后轮侧偏角，
Figure DEST_PATH_IMAGE178
、
Figure DEST_PATH_IMAGE180
分别为两驱动轮轮心线速度。
三、转矩预分配。
当车辆转向行驶时，会受到所产生的侧向加速度的影响，使车辆发生轴荷转移，驱动轮的垂向载荷也会跟着发生变化，计算如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE182
，式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE184
为整车质心高度；
Figure DEST_PATH_IMAGE186
为前后轴轴距；
Figure DEST_PATH_IMAGE188
为前轴到质心的距离；
Figure DEST_PATH_IMAGE190
为后轮轮距；
Figure DEST_PATH_IMAGE192
为纵向加速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE194
为侧向加速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE196
为道路坡度；
Figure DEST_PATH_IMAGE198
为左后轮垂向载荷；
Figure DEST_PATH_IMAGE200
为右后轮垂向载荷。
又由于当车辆进行稳态行驶时，驱动轮驱动转矩与其垂向载荷成正相关，所以可依据垂向载荷对左右轮的驱动转矩进行预分配，如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE202
，式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE204
、
Figure DEST_PATH_IMAGE206
分别为左/右轮的驱动转矩；
Figure DEST_PATH_IMAGE208
为总的需求转矩。
四、参照最佳滑转率识别流程对当前路面进行识别，获得左右驱动轮最佳滑转率。
大量道路试验证明，路面附着系数和车轮滑转率之间存在如图3所示关系，纵向附着系数和侧向附着系数均受车轮滑转率的影响。
由图3可知，纵向附着系数先随滑转率的增加而增加，当达到最大值后就会随着滑转率的增加而减少。而侧向附着系数则随滑转率的增加持续减小，因此为保证车辆行驶的侧向稳定性，轮胎的滑转率应越小越好。这里主要以纵向附着系数为研究对象，由
Figure DEST_PATH_IMAGE210
关系图可知，存在某一最佳滑转率
Figure DEST_PATH_IMAGE212
，使得在该滑转率下的路面附着系数达到最大值，车轮受到的附着率也达到最大，该附着系数称为峰值路面附着系数
Figure DEST_PATH_IMAGE214
。
由上述分析可知，当
Figure DEST_PATH_IMAGE216
时可获得峰值纵向附着系数
Figure DEST_PATH_IMAGE218
，此时对应的滑转率即为最佳滑转率
Figure DEST_PATH_IMAGE220
，因此，本文将通过计算
Figure DEST_PATH_IMAGE222
时滑转率来确定
Figure DEST_PATH_IMAGE224
。可利用附着系数滑转率关系曲线实时计算附着系数对滑转率的求导，为了剔除小滑转率时的抖动问题，可根据经验事先确定一个最佳滑转率出现范围，如0.05~0.2，若在该范围内出现
Figure DEST_PATH_IMAGE226
的情况，则认为车轮已经发生滑转，取上一步输出的滑转率作为最佳滑转率进行控制，否则将0.2作为最佳滑转率进行控制。
其中，滑转率计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE228
；地面附着系数计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE230
。
最佳滑转率具体识别流程如图4所示。
五、基于滑转率对驱动转矩进行分配。
当车辆低速行驶时（车速小于30km/h），以动力性为主，在转矩预分配的基础上，如果车辆驱动轮发生滑转，触发驱动防滑功能，则左右驱动轮分别以各自识别到的最佳滑转率为控制目标进行转矩分配；当车辆处于高速行驶时（30Km/h以上），以稳定性为主，若触发驱动防滑功能且车辆直行，则左右轮以各自识别的最佳滑转率较小值为目标进行等扭矩分配，如果此时车辆处于转向，则以中性转向为目标进行转矩分配。转矩分配结果还要与当前司机油门需求转矩作对比，取较小值输出，保证司机对车辆的控制。直驶及转向控制流程如图5、6所示。
当车辆处于低速直行且触发驱动防滑功能，本发明将借助于1/4车辆模型，利用滑模控制算法对左右驱动轮目标滑转率进行跟踪。当车辆处于高速转向且触发驱动防滑功能，本发明以左驱动轮为例，取左右驱动轮识别到的较小滑准率作为左轮目标滑转率，右驱动轮目标滑转率考虑偏转角的变化率，以中性转向为控制目标，同样借助于1/4车辆模型，利用滑模控制算法进行目标滑转率的跟踪。
若左驱动轮由识别模块得到的滑转率为Srl，则右驱动轮的目标滑转率Srr为：
Figure DEST_PATH_IMAGE232
，式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE234
为控制增益。
建立图7所示的1/4车辆模型，该1/4车辆模型的动力学方程为：
Figure DEST_PATH_IMAGE236
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE238
与
Figure DEST_PATH_IMAGE240
分别为1/4车辆质量及迎风面积；
Figure DEST_PATH_IMAGE242
为空气密度；
Figure DEST_PATH_IMAGE244
和
Figure DEST_PATH_IMAGE246
分别为车轮转动惯量和转速；
Figure DEST_PATH_IMAGE248
为轮胎所受纵向驱动力；
Figure DEST_PATH_IMAGE250
为驱动电机作用于轮胎上的驱动转矩；R为轮胎滚动半径；
Figure DEST_PATH_IMAGE252
为车辆行驶速度。
轮胎所受纵向驱动力
Figure DEST_PATH_IMAGE254
可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE256
，式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE258
表示在滑转率为时轮胎的利用附着系数。
当车辆处于驱动工况时，车轮的滑转率定义为：
Figure DEST_PATH_IMAGE260
，对上式求导得：
Figure DEST_PATH_IMAGE262
，则上述非线性受控系统可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE264
，联立上述所有式子可得滑转率控制器的控制转矩输入：
Figure DEST_PATH_IMAGE266
，式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE268
，
Figure DEST_PATH_IMAGE270
为驱动轮转矩，
Figure DEST_PATH_IMAGE272
与
Figure DEST_PATH_IMAGE274
分别为1/4车辆质量及迎风面积，
Figure DEST_PATH_IMAGE276
为空气密度，
Figure DEST_PATH_IMAGE278
和
Figure DEST_PATH_IMAGE280
分别为车轮转动惯量和转速，R为轮胎滚动半径，
Figure DEST_PATH_IMAGE282
为车辆行驶速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE284
为路面附着系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE286
为驱动轮滑转率，
Figure DEST_PATH_IMAGE288
为目标滑转率，γ为横摆角速度，c、ε、k为相关比例系数，影响着响应速度和控制精度。
六、引入防抖饱和函数。
由于控制模型与系统实际模型不可避免的存在着误差，且加上系统惯性导致的迟滞等因素影响，滑模控制往往会造成系统在滑模面附近来回穿越，产生抖振现象，可以通过引入饱和函数的方法来避免抖振。
所引入的饱和函数将上面转矩计算公式中的
Figure DEST_PATH_IMAGE290
项替换成
Figure DEST_PATH_IMAGE292
，如下公式所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE294
。
七、对于轮边电机的驱动扭矩，当基于滑转率控制的转矩输出小于等于当前油门对应的需求转矩时，整车响应控制算法输出的扭矩，当基于滑转率控制的转矩输出大于当前油门对应的需求转矩时，则响应司机油门需求，把控制权交到司机手中。
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。

Claims (3)

1.一种基于实时路况的分布式驱动公交车转矩分配方法，其特征在于，具体包括以下步骤：（1）、整车VCU对轮速传感器、车身姿态传感器和方向盘转角传感器信号进行卡尔曼滤波处理，前轴转角则依据与方向盘转角的近似线性关系，通过新的非理想转向模型计算得到，以车辆质心速度为参考计算两驱动轮绕转向中心的线速度分别为：
Figure 581722DEST_PATH_IMAGE002
，其中：a rear 为后轴侧偏角，v rl 、v rr 分别为两驱动轮轮心线速度，d r 为后轮轮距；（2）、对质心侧偏角、后轮侧偏角、纵向车速及横向车速进行估算，质心侧偏角利用稳态工况下与前轮转角、侧向加速度以及横摆角速度的关系估算得到：
Figure 339943DEST_PATH_IMAGE004
，式中：β为质心侧偏角，m为整车质量，l f 为前轴到质心距离，l r 为后轴到质心距离，l为车辆轴距，C f 为前轴侧偏刚度，C r 为后轴侧偏刚度，v x 为纵向车速，δ为前轮转角，γ为横摆角速度，a y 为侧向加速度，a为比例系数；所述后轮侧偏角利用质心侧偏角和横摆角速度计算得到：
Figure 886724DEST_PATH_IMAGE006
；所述纵向车速v x 利用前轮转速和前轴转角估算得到：
Figure 330868DEST_PATH_IMAGE008
，式中：ω fl 、ω fr 分别为左前轮和右前轮转速，R为车轮滚动半径，δ为前轮转角；所述横向车速利用前轮转角、前轮轮速和横摆角度的运动学关系估算得到：
Figure 833656DEST_PATH_IMAGE010
，其中，l f 为前轴到质心的距离，γ为横摆角速度，δ f 为前轮转角，v l,ω 、v r,ω 分别为左右轮轮边速度；（3）、根据整车加速信号对驱动轮垂向载荷进行估算，然后基于垂向载荷对油门需求转矩进行预分配，具体如下：
Figure 614706DEST_PATH_IMAGE012
，式中：T dl 、T dr 分别为左右驱动轮转矩；T cmd 为总需求转矩，F zrl 、F zrr 分别为左右驱动轮处垂向载荷；（4）、利用路面附着系数和滑转率的关系曲线对当前路面下的最佳滑转率进行识别，获得左右驱动轮最佳滑转率，具体如下：地面附着系数随纵向滑转率呈现先增后减的变化规律，当满足dµ i /dS i =0时获得峰值纵向附着系数µ max ，此时对应的滑转率即为最佳滑转率S opti ，通过计算dµ i /dS i =0时滑转率来确定S opti ，利用附着系数滑转率关系曲线实时计算附着系数对滑转率的求导，事先确定一个最佳滑转率出现范围，若在该范围内出现
Figure 992991DEST_PATH_IMAGE014
的情况，则认为车轮已经发生滑转，取上一步输出的滑转率作为最佳滑转率进行控制；否则事先确定的最佳滑转率范围的最大值作为最佳滑转率进行控制；其中，滑转率计算公式为：
Figure 755673DEST_PATH_IMAGE016
，地面附着系数计算公式为：
Figure 535803DEST_PATH_IMAGE018
，式中：I W 为车轮转动惯量，ω i 为车轮转速，ν i 代表两驱动轮轮心线速度，T di 指驱动电机作用于轮胎上的驱动转矩，F zi 代表后轮垂向荷载；（5）、基于滑转率对驱动转矩进行分配：当车辆低速行驶时，以动力性为主，在转矩预分配的基础上，如果车辆驱动轮发生滑转，触发驱动防滑功能，则左右驱动轮分别以各自识别到的最佳滑转率为控制目标进行转矩分配；当车辆处于高速行驶时，以稳定性为主，若触发驱动防滑功能且车辆直行，则左右轮以各自识别的最佳滑转率较小值为目标进行等扭矩分配，如果此时车辆处于转向，则以中性转向为目标进行转矩分配；转矩分配结果与当前司机油门需求转矩作对比，取较小值输出，保证司机对车辆的控制。
2.如权利要求1所述的一种基于实时路况的分布式驱动公交车转矩分配方法，其特征在于：当车辆处于低速直行且触发驱动防滑功能，借助于1/4车辆模型，利用滑模控制算法对左右驱动轮目标滑转率进行跟踪；当车辆处于高速转向且触发驱动防滑功能，取左右驱动轮识别到的较小滑准率作为左驱动轮目标滑转率，右驱动轮目标滑转率考虑偏转角的变化率，以中性转向为控制目标，同样借助于1/4车辆模型，利用滑模控制算法进行目标滑转率的跟踪，若左驱动轮由识别模块得到的滑转率为S rl ，则右驱动轮的目标滑转率S rr 为：
Figure 371910DEST_PATH_IMAGE020
，然后根据1/4车辆模型，基于滑模控制算法进行滑转率跟踪，得到转矩分配公式为
Figure 298145DEST_PATH_IMAGE022
，式中：i =rl,rr，T di 为驱动轮转矩，m q 与A q 分别为1/4车辆质量及迎风面积，ρ为空气密度，I W 和ω i 分别为车轮转动惯量和转速，R为轮胎滚动半径，v为车辆行驶速度，µ(Si)为路面附着系数，S i 为驱动轮滑转率，S* i为目标滑转率，K p 为控制增益，γ为横摆角速度，c、ε、k为相关比例系数，影响着响应速度和控制精度。
3.如权利要求2所述的一种基于实时路况的分布式驱动公交车转矩分配方法，其特征在于：还包括在滑模控制中引入防抖饱和函数，所引入的饱和函数将上面转矩计算公式中的sgn(s)项替换成sat(s/ε)，如以下公式所示：
Figure 130097DEST_PATH_IMAGE024
。
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