CN111439272A - 用于动态地估计车辆质量的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

用于动态地估计车辆质量的方法和设备。本发明描述了一种用于动态地确定车辆的质量的方法，该车辆包括联接到驱动车轮的推进系统，并且该方法包括：监测车辆操作条件；基于车辆操作条件来执行基于事件的估计方法以确定第一车辆质量状态；以及基于车辆操作条件来执行递推估计方法以确定第二车辆质量状态。基于第一车辆质量状态和第二车辆质量状态来确定最终车辆质量。

Description

用于动态地估计车辆质量的方法和设备
引言
车辆控制系统监测、估计以及以其他方式动态地确定在多种车辆控制子系统中所采用的多种参数，包括例如车辆的总质量。可通过算法来采用对车辆的总质量的动态确定，这些算法用于变速器中的适当齿轮变速控制、针对电推进系统的马达转矩输出控制以实现期望的加速率、对防抱死制动系统中的制动力的控制、与主动速度控制系统一起使用的速度控制系统等。总的车辆质量可以取决于乘客的数量、有效载荷的增添和/或拖车的增添而变化。另外，测量信号噪声可引起估计误差，所述估计误差降低了对车辆质量的动态估计的可靠性并因此影响了采用车辆质量进行操作控制的车载系统的鲁棒性。
发明内容
描述了一种用于动态地确定车辆的质量的方法，该车辆包括联接到驱动车轮的推进系统，并且该方法包括：监测车辆操作条件；基于车辆操作条件来执行基于事件的估计方法以确定第一车辆质量状态；以及基于车辆操作条件来执行递推估计方法以确定第二车辆质量状态。基于第一车辆质量状态和第二车辆质量状态来确定最终车辆质量。
本公开的一方面包括基于车辆操作条件来执行递推估计方法以确定第二车辆质量状态，这包括：基于所监测的车辆操作条件来递推地确定车辆的纵向加速度和从推进系统被传递到驱动车轮的车轴转矩；以及基于递推地确定的纵向加速度和车轴转矩来确定第二车辆质量状态。
本公开的另一个方面包括基于来自惯性测量传感器的输入来确定纵向加速度。
本公开的另一个方面包括基于递推地确定的纵向加速度和车轴转矩来确定第二车辆质量状态，这包括基于递推地确定的纵向加速度和车轴转矩来执行卡尔曼滤波器以确定第二车辆质量状态。
本公开的另一个方面包括递推地确定车辆的纵向加速度并且同时确定被传递到车辆的车轴转矩。
本公开的另一个方面包括确定车辆在直线状态下操作以作为执行基于事件的估计方法和执行递推估计方法的先决条件。
本公开的另一个方面包括基于车辆操作条件来执行基于事件的估计方法以确定第一车辆质量状态，这包括：确定在第一操作状态期间在选定的车辆速度下的纵向力和纵向加速度；转变到第二操作状态；确定在第二操作状态期间在选定的车辆速度下的纵向力和纵向加速度；以及基于在第一操作状态期间在选定的车辆速度下的纵向加速度和在第二操作状态期间在选定的车辆速度下的纵向加速度之间的差异来确定第一车辆质量状态。
本公开的另一个方面包括基于以下各者来确定第一车辆质量状态：在选定的车辆速度下在第一操作状态下施加在车辆车轮上的制动力、在选定的车辆速度下在第二操作状态下施加在车辆车轮上的制动力以及在选定的车辆速度下由推进系统施加在驱动车轮上的驱动力。
本公开的另一个方面包括第一操作状态是车辆加速事件并且第二操作状态是车辆减速事件。
本公开的另一个方面包括第一操作状态是车辆加速事件并且第二操作状态是车辆滑行事件。
本公开的另一个方面包括第一操作状态是车辆减速事件并且第二操作状态是车辆加速事件。
本公开的另一个方面包括基于车辆操作条件来执行基于事件的估计方法以确定第一车辆质量状态，这包括：确定车辆车轮的载荷车轮半径；确定车轴转矩；基于载荷车轮半径和车轴转矩来确定车辆纵向力；以及基于车辆纵向力来确定第一车辆质量状态。
本公开的另一个方面包括基于载荷车轮半径来确定车辆纵向力，这包括：基于车辆车轮的转速和车辆的纵向速度来确定驱动车轮的载荷车轮半径；基于载荷车轮半径来确定车辆车轮的挠度；以及基于车辆车轮的挠度和车轴转矩来确定车辆纵向力。
本公开的另一个方面包括车辆，该车辆包括多个车轮，并且其中，基于车辆操作条件来执行基于事件的估计方法以确定第一车辆质量状态包括：确定从动车轮的载荷车轮半径；基于车辆从动车轮的半径来确定总的车辆纵向力；以及基于车辆纵向力来确定第一车辆质量状态。
本公开的另一个方面包括基于最终车辆质量来控制车辆操作。
本公开的另一个方面包括基于第一车辆质量状态和第二车辆质量状态来确定最终车辆质量包括基于第一车辆质量状态和第二车辆质量状态的加权平均值来确定最终车辆质量。
本公开的另一个方面包括：从基于事件的质量估计来识别离群值；从基于事件的质量估计中去除离群值；以及在与基于事件的质量估计相关联的离群值已被去除之后，基于第一车辆质量状态和第二车辆质量状态的加权平均值来确定最终车辆质量。
本公开的另一个方面包括一种车辆，其包括：车体，其经由悬架系统安置在多个车辆车轮上；推进系统，其被构造成将推进转矩传递到车辆车轮中的一者；多个传感器，其安置成监测车辆车轮、车体、悬架系统和推进系统；以及控制器，其与所述多个传感器通信并且操作性地连接到推进系统和悬架系统。控制器包括指令集，该指令集可执行以：经由所述多个传感器来监测车辆操作条件；基于车辆操作条件来确定车辆车轮半径；基于车辆车轮半径来确定第一车辆纵向力；基于第一车辆纵向力来执行基于事件的估计方法以确定第一车辆质量状态；基于车辆操作条件来执行递推估计方法以确定第二车辆质量状态；基于第一车辆质量状态和第二车辆质量状态来确定最终车辆质量；以及基于最终车辆质量来控制推进系统和悬架系统中的一者的操作。
当结合附图时，本教导的以上特征和优点以及其他特征和优点将从用于实施如所附权利要求中定义的本教导的一些最佳模式和其他实施例的以下详细描述容易显而易见。
本发明还提供了以下技术方案：
1. 一种用于动态地确定车辆的质量的方法，其中，所述车辆包括联接到驱动车轮的推进系统，所述方法包括：
监测车辆操作条件；
基于所述车辆操作条件来执行基于事件的估计方法以确定第一车辆质量状态；
经由控制器基于所述车辆操作条件来执行递推估计方法以确定第二车辆质量状态；以及
基于所述第一车辆质量状态和第二车辆质量状态来确定最终车辆质量。
2. 根据技术方案1所述的方法，其中，基于所述车辆操作条件来执行所述递推估计方法以确定所述第二车辆质量状态包括：
基于所监测的车辆操作条件来递推地确定所述车辆的纵向加速度和从所述推进系统被传递到所述驱动车轮的车轴转矩；以及
基于递推地确定的所述纵向加速度和所述车轴转矩来确定所述第二车辆质量状态。
3. 根据技术方案2所述的方法，其包括基于来自惯性测量传感器的输入来确定所述纵向加速度。
4. 根据技术方案2所述的方法，其中，基于递推地确定的所述纵向加速度和所述车轴转矩来确定所述第二车辆质量状态包括基于递推地确定的所述纵向加速度和所述车轴转矩来执行卡尔曼滤波器以确定所述第二车辆质量状态。
5. 根据技术方案2所述的方法，其包括递推地确定所述车辆的所述纵向加速度并且同时确定被传递到所述车辆的所述车轴转矩。
6. 根据技术方案1所述的方法，其还包括确定所述车辆在直线状态下操作以作为执行所述基于事件的估计方法和执行所述递推估计方法的先决条件。
7. 根据技术方案1所述的方法，其中，基于所述车辆操作条件来执行所述基于事件的估计方法以确定所述第一车辆质量状态包括：
确定在第一操作状态期间在选定的车辆速度下的纵向力和纵向加速度；
转变到第二操作状态；
确定在所述第二操作状态期间在所述选定的车辆速度下的纵向力和纵向加速度；以及
基于在所述第一操作状态期间在所述选定的车辆速度下的所述纵向加速度和在所述第二操作状态期间在所述选定的车辆速度下的所述纵向加速度之间的差异来确定所述第一车辆质量状态。
8. 根据技术方案7所述的方法，其中，所述车辆包括多个车辆车轮，所述多个车辆车轮包括所述驱动车轮，所述方法还包括基于以下各者来确定所述第一车辆质量状态：在所述选定的车辆速度下在所述第一操作状态下施加在所述车辆车轮上的制动力、在所述选定的车辆速度下在所述第二操作状态下施加在所述车辆车轮上的制动力以及在所述选定的车辆速度下由所述推进系统施加在所述驱动车轮上的驱动力。
9. 根据技术方案7所述的方法，其中，所述第一操作状态包括车辆加速事件并且所述第二操作状态包括车辆减速事件。
10. 根据技术方案7所述的方法，其中，所述第一操作状态包括车辆加速事件并且所述第二操作状态包括车辆滑行事件。
11. 根据技术方案7所述的方法，其中，所述第一操作状态包括车辆减速事件并且所述第二操作状态包括车辆加速事件。
12. 根据技术方案1所述的方法，其中，基于所述车辆操作条件来执行所述基于事件的估计方法以确定所述第一车辆质量状态包括：
确定所述驱动车轮的载荷车轮半径；
确定车轴转矩；
基于所述载荷车轮半径和所述车轴转矩来确定车辆纵向力；以及
基于所述车辆纵向力来确定所述第一车辆质量状态。
13. 根据技术方案12所述的方法，其中，基于所述载荷车轮半径来确定所述车辆纵向力包括：
基于所述驱动车轮的转速和所述车辆的纵向速度来确定所述驱动车轮的所述载荷车轮半径；
基于所述载荷车轮半径来确定所述驱动车轮的挠度；以及
基于所述驱动车轮的所述挠度和所述车轴转矩来确定所述车辆纵向力。
14. 根据技术方案1所述的方法，其中，所述车辆包括多个车辆车轮，所述多个车辆车轮包括所述驱动车轮，并且其中，基于所述车辆操作条件来执行所述基于事件的估计方法以确定所述第一车辆质量状态包括：
确定所述车辆车轮中的每一者的载荷车轮半径；
基于所有所述车辆车轮的半径来确定总的车辆纵向力；以及
基于所述车辆纵向力来确定所述第一车辆质量状态。
15. 根据技术方案1所述的方法，其还包括基于所述最终车辆质量来控制车辆操作。
16. 根据技术方案1所述的方法，其中，基于所述第一车辆质量状态和第二车辆质量状态来确定所述最终车辆质量包括确定所述第一车辆质量状态和第二车辆质量状态的加权平均值。
17. 根据技术方案16所述的方法，其还包括：
识别与所述基于事件的质量估计方法的执行相关联的离群值；
从所述基于事件的质量估计中去除所述离群值；以及
在与所述基于事件的质量估计方法相关联的所述离群值已被去除之后，确定所述第一车辆质量状态和第二车辆质量状态的加权平均值。
18. 一种用于控制车辆的操作的方法，其中，所述车辆包括推进系统和多个车辆车轮，所述方法包括：
监测车辆操作条件；
基于所述车辆操作条件来确定所述车辆车轮中的每一者的车辆车轮半径；
基于所述车辆车轮半径来确定第一车辆纵向力；
基于所述第一车辆纵向力来执行基于事件的估计方法以确定第一车辆质量状态；
基于所述车辆操作条件来执行递推估计方法以确定第二车辆质量状态；
基于所述第一车辆质量状态和第二车辆质量状态来确定最终车辆质量；以及
基于所述最终车辆质量来控制车辆操作。
19. 一种车辆，其包括：
车体，其经由悬架系统安置在多个车辆车轮上；
推进系统，其被构造成将推进转矩传递到所述车辆车轮中的一者；
多个传感器，其安置成监测所述车辆车轮、所述车体、所述悬架系统和所述推进系统；以及
控制器，其与所述多个传感器通信并且操作性地连接到所述推进系统和所述悬架系统，所述控制器包括指令集，所述指令集可执行以：
经由所述多个传感器来监测车辆操作条件；
基于所述车辆操作条件来确定车辆车轮半径；
基于所述车辆车轮半径来确定第一车辆纵向力；
基于所述第一车辆纵向力来执行基于事件的估计方法以确定第一车辆质量状态；
基于所述车辆操作条件来执行递推估计方法以确定第二车辆质量状态；
基于所述第一车辆质量状态和第二车辆质量状态来确定最终车辆质量；以及
基于所述最终车辆质量来控制所述推进系统和所述悬架系统中的一者的操作。
附图说明
现在将参考附图通过示例来描述一个或多个实施例，在附图中：
图1示意性地示出了根据本公开的车辆的侧视图。
图2示意性地示出了根据本公开的用于确定车辆质量的控制例程。
图3-1示意性地示出了根据本公开的与动态地确定车辆上的车轮半径相关联的基于车轮的参数。
图3-2以图形的方式图示了针对参考图1所示的车辆车轮的实施例在不同轮胎充气水平下车轮载荷和轮胎挠度之间的关系。
图4-1以图形的方式示出了根据本公开的与从第一操作状态到第二操作状态的转变相关联的数据，该转变呈从车辆加速状态到车辆滑行状态的转变的形式，所述数据可被采用来动态地估计第一车辆质量。
图4-2以图形的方式示出了根据本公开的与从第一操作状态到第二操作状态的转变相关联的数据，该转变呈从车辆加速状态到车辆减速状态的转变的形式，所述数据可被采用来动态地估计第一车辆质量。
图5以图形的方式示出了根据本公开的与车辆加速和减速事件相关联的数据，所述数据可被采用来识别数据离群值。
图6示意性地示出了根据本公开的可被采用来动态地估计第二车辆质量的递推方法。
应理解，附图未必按比例绘制，并且呈现了如本文中所公开的本公开的各种优选特征的稍微简化的表示，包括例如特定的尺寸、取向、位置和形状。与此类特征相关联的细节将部分地由特定的预期应用和使用环境来确定。
具体实施方式
如本文中所描述和图示的，所公开的实施例的部件可以以多种不同的构型来布置和设计。因此，以下详细描述并不旨在限制如所要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示其可能的实施例。另外，虽然在以下描述中阐述了许多特定细节以提供对本文中所公开的实施例的透彻理解，但是可以在没有这些细节中的一些的情况下实践一些实施例。此外，为了清楚起见，没有详细描述在现有技术中所理解的某些技术材料，以便避免不必要地混淆本公开。此外，如本文中所图示和描述的，本公开可在不存在本文中未具体公开的元件的情况下实践。
参考附图，其中，贯穿若干图，相似的附图标记对应于相似或类似的部件。与本文中所公开的实施例一致的图1图示了车辆10，该车辆安置在多个车辆车轮17上并具有质量26。车辆10可包括但不限于呈商用车辆、工业车辆、农用车辆、乘用车辆、飞机、船只、火车、全地形车辆、个人运动设备、机器人等形式的移动平台，以实现本公开的目的。由于乘客舱13中乘客的数量和/或大小、有效载荷15的大小和/或拖车50或可联接到拖车挂钩14的另一辆拖曳车辆的存在或不存在的影响，车辆10的质量26可能会发生变化。
在一个实施例中，车辆10安置在多个车辆车轮17上，并且包括包括乘客舱13和有效载荷区域15的车体11，其中，有效载荷区域15可以是后备箱（诸如可在轿车或其他乘用车辆上找到的）、后舱（诸如可在运动型多用途车上找到的）、或床（诸如可在皮卡车上找到的）。车辆车轮17包括一个或多个驱动车轮，并且还可包括一个或多个从动车轮，这取决于车辆车轮17的数量和车辆10的传动系统构型，例如，车辆10是否以两轮驱动布置、四轮驱动布置或全轮驱动布置来构造和操作。
在一个实施例中，车辆车轮17中的每一者包括可充气轮胎19，该可充气轮胎安装在轮辋18上并安置在车辆10的车轴上。车辆10还包括推进系统12，该推进系统可包括内燃发动机、电动马达或另一种原动机、包括级齿轮变速器或CVT的齿轮系、可包括差速器和分动箱的传动系（drivetrain）、车轴和其他元件。推进系统12布置成将转矩传递到车辆车轮17中的一者或多者，其中，此类车轮被称为驱动车轮。没有布置成将转矩从推进系统12传递到地面的任何车辆车轮17被称为从动车轮。悬架系统16将车辆车轮17和车轴联接到车体11。车辆10包括有利地安置在适当位置处以监测各种参数的状态的多个传感器，包括（通过非限制性示例）车轮速度传感器30、全球定位系统（GPS）传感器31、转向角传感器32、制动踏板传感器33、加速器踏板传感器34、变速器范围选择器传感器35、车轴转矩传感器36、环境气温传感器37、偏航传感器38、纵向加速度传感器39、拖曳挂钩在用传感器40和轮胎压力监测系统（TPMS）传感器41。上述传感器是说明性的，并且一些可用功能上等效的装置或能够检测或以其他方式确定相应参数的模型代替。上述传感器中的每一者直接地抑或经由总线与控制器20通信。上述传感器中的一些可呈旋转位置传感器、线性位置传感器、超声波传感器、激光传感器和基于惯性的加速度传感器的形式。可从皮托管或提供惯性估计值的其他车辆动力学信息确定方位角（heading angle）计算。空气密度计算可从歧管绝对压力和外部气温导出。
作用在车辆10上的力包括空气动力阻力Fa 21、车轮摩擦力Fr 22、车辆速度Vx 23、驱动力Fd 24、制动力Fb 25和车辆质量26。
术语“控制器”和诸如控制模块、模块、控件、控制单元、处理器和类似术语之类的相关术语指代（一个或多个）专用集成电路（ASIC）、场可编程门阵列（FPGA）、（一个或多个）电子电路、（一个或多个）中央处理电路（例如，（一个或多个）微处理器）以及呈存储器和存储装置（只读、可编程只读、随机存取、硬盘驱动器等）形式的相关联的（一个或多个）非暂时性存储器部件的一个或各种组合。非暂时性存储器部件能够存储呈一个或多个软件或固件程序或例程形式的机器可读指令，是（一个或多个）组合逻辑电路、（一个或多个）输入/输出电路和装置、信号调节和缓冲电路、以及可以由一个或多个处理器访问以提供所描述功能性的其他部件。（一个或多个）输入/输出电路和装置包括模拟/数字转换器以及监测来自传感器的输入的相关装置，其中此类输入以预设的采样频率或响应于触发事件而监测。软件、固件、程序、指令、控制例程、代码、算法和类似术语意指包括刻度和查找表的控制器可执行指令集。每个控制器执行（一个或多个）控制例程以提供期望的功能。例程可以以规则的间隔而执行，例如正进行的操作期间每100微秒执行一次。替代地，例程可响应于触发事件的发生而执行。控制器之间的通信以及控制器、致动器和/或传感器之间的通信可使用直接有线点对点链路、联网通信总线链路、无线链路或另一种合适的通信链路而实现，以上各通信链路由链路27指示。通信包括以任何合适形式交换数据信号，包括例如经由导电介质交换电信号、经由空气交换电磁信号、经由光学波导交换光学信号等。数据信号可包括：离散、模拟或数字化模拟信号，其表示来自传感器的输入；致动器命令；以及控制器之间的通信。术语“信号”指代传达信息的物理上可辨别的指示器，并且可以是能够行进通过介质的任何合适的波形（例如，电、光学、磁性、机械或电磁），诸如DC、AC、正弦波、三角波、方波、振动等。
术语“模型”指代基于处理器的或处理器可执行的代码以及模拟装置的物理存在或物理过程的相关联的校准。如本文中所使用的，术语“动态”和“动态地”描述实时执行的步骤或过程，并且其特征在于在执行例程期间或在执行例程的迭代之间监测或以其他方式确定参数的状态并且有规律地或周期性地更新参数的状态。术语“校准”、“进行校准”和相关术语指代将与装置相关联的实际或标准测量与感知或观察到的测量或命令位置进行比较的结果或过程。如本文中所描述的校准可以简化为可存储的参数表、多个可执行的方程或可被采用作为测量或控制例程的一部分的另一种合适形式。参数被定义为可测量的量，其表示使用一个或多个传感器和/或物理模型可辨别的装置或其他元件的物理性质。参数可以具有离散值，例如“1”抑或“0”，或者其值可以是无限可变的。
本文中所描述的概念提供了一种用于通过采用基于事件的估计方法结合递推估计方法来确定车辆10的质量26的综合方法。因而，可通过更有效地补偿更好的选定事件的不确定性来增强鲁棒性，并且可通过去除由测量噪声引起的离群值来改进准确性。
如参考图2等所描述的，可在车辆操作期间执行呈可执行例程和校准形式的过程200，以动态地估计车辆10的最终车辆质量295。过程200包括采用用于动态地确定车辆质量的第一估计值275的第一种基于事件的估计方法400以及采用用于动态地确定车辆质量的第二估计值285的第二种递推估计方法600。执行离群值去除步骤500，以检测和去除或以其他方式补偿与可通过基于事件的估计方法400生成的车辆质量的第一估计值275相关联的离群值数据的存在。执行积分步骤700，以基于车辆质量的第一估计值275和第二估计值285来确定最终车辆质量295，该最终车辆质量被传达到车辆控制系统以用于车辆10的操作控制。参考图4-1和图4-2来描述用于动态地确定车辆质量的第一估计值275的第一种基于事件的估计方法400。参考图6来描述用于动态地确定车辆质量的第二估计值285的递推估计方法600。参考图5来描述离群值去除步骤500。本文中可根据功能和/或逻辑块部件和/或各种处理步骤来描述教导。应认识到，此类块部件可由已被构造成执行规定的功能以产生所指示的结果的硬件、软件和/或固件部件组成。
再次参考图2，车辆参数（包括如基于来自车辆传感器和其他源的输入所确定的车辆操作参数）和车辆信息被采用作为输入，以确定可以被采用于估计车辆质量和确定启用标准（enable criteria）的信息的状态。这些元素包括来自触发条件例程210的输出215、来自事件检测例程220的输出225、来自车轮半径估计例程230的载荷车轮半径233以及纵向力估计例程235、直线检测例程240、启用标准评估例程250和风阻估计例程260。
车轮半径估计例程230基于输入203来确定载荷车轮半径233，所述输入包括基于GPS的车辆速度、从（一个或多个）车轮速度传感器30确定的（一个或多个）车轮速度、从TPMS41确定的轮胎压力、以及可被预先确定并存储在控制器20中的车辆尺寸信息。可采用载荷车轮半径233以基于可由车轴转矩传感器36确定的车轴转矩或功能等效物来确定车辆纵向力Fx。
现在参考图3-1，可以如下确定有效车轮半径：
R e = V x,GPS /ω [1]
其中：
R e 是有效车轮半径，
V x,GPS 是如基于来自GPS系统的输入所确定的车辆速度，并且
ω是如基于来自车轮速度传感器的输入所确定的车轮转速。
当表面接触角β小于20°时，可以如下约计载荷车轮半径：
R l = 3R e - 2R u [2]
其中：
R l 是载荷车轮半径，
R e 是来自以上方程1的有效车轮半径，并且
R u 是在无载荷状态下的车轮的半径，其是可凭经验确定的车轮特定的校准值。
参考图3-1示意性地示出了与确定有效车轮半径相关联的参数，这些参数包括车辆车轮320、载荷车轮半径R l 321、有效车轮半径R e 322、无载荷车轮半径R u 323、乘以2的接触角β或2β 324、车轮转速ω 325，并且车辆速度V x,GPS 是326。还指示了竖直力F z 327，其表示在车辆10的相应拐角上的车辆载荷。
图3-2以图形的方式图示了参考图1所示的其中一个车辆车轮17的在纵轴302上的车轮载荷和在横轴304上的轮胎挠度之间的关系。图示了四种轮胎压力水平（包括150 kPa305、180 kPa 306、210 kPa 307和240 kPa 308）的关系，并且该关系是针对车辆车轮就无载荷车轮示出的。如所了解的，可以在使用中采用来自TPMS 41的轮胎压力传感器的输入来确定轮胎压力。如所图示的，并且由熟练的从业者所了解的，在选定的载荷水平下，车轮挠度随着轮胎压力的减小而增加。车轮载荷和车轮挠度之间的这种关系可以凭经验确定，并且作为校准值被存储在控制器20的存储器装置中。
再次参考图2，载荷车轮半径233可以被用于确定车辆10的相应拐角上的车辆载荷。在一个实施例中，10％的车轮载荷变化引起小于1％的车轮半径变化。然而，10％的车轮载荷变化会引起大于10％的车辆质量估计误差（如果不加考虑的话），并且在基于事件的车辆质量估计算法（诸如，用于动态地确定车辆质量的第一估计值275的第一种基于事件的估计方法400）中难以补偿。
载荷车轮半径233和车轴转矩209被提供作为至纵向力估计例程235的输入。纵向力估计例程235采用转矩、力和力矩臂之间的牛顿物理学关系基于载荷车轮半径233和车轴转矩209来动态地确定纵向力Fx 237。
直线检测例程240评估车辆动力学参数204（包括偏航率、侧向加速度、转向角和车轮速度），以确定车辆10是否沿直线操作。输出245由直线检测例程240生成，并且指示车辆10沿直线的操作抑或在另一非直线状态下的操作。
直线检测例程240的输出245和多个其他参数205被提供作为至启用标准评估例程250的输入。可被评估为启用标准的其他参数205包括例如车辆速度、传感器有效性/诊断测试结果、变速器范围、车轴转矩、拖车制动有效信号、防抱死制动有效信号、牵引力控制有效信号和电子火花控制有效信号。启用标准评估例程250评估上述参数205，以确定是否存在可排除对基于事件的质量估计例程400抑或递推估计方法600的执行的传感器或系统故障或者动力总成或车辆操作条件，因为所得车辆质量估计值可能已被损坏或以其他方式为不正确的。启用标准评估例程250基于对上述参数205的评估来生成输出，该输出指示继而发生的对递推估计方法600抑或基于事件的估计方法400的执行是否将产生有效结果。
基于事件的质量估计例程400基于纵向力Fx 237和纵向加速度207来动态地确定车辆质量的第一估计值275。输入包括来自事件检测例程220的输出225，该事件检测例程监测参数202以检测加速事件、减速事件、巡航控制事件、滑行事件和其他事件。所监测的参数202包括车辆速度、制动踏板位置和加速器踏板位置。事件检测例程220的结果被传达到基于事件的质量估计例程400以进行分析。输入还包括触发例程210，该触发例程监测参数201以选择输出215，所述输出将检测加速事件、减速事件、巡航控制事件、滑行事件以及可以由基于事件的质量估计例程400采用的其他事件。所监测的参数201包括例如车辆速度和车辆速度设定点。
基于事件的质量估计例程400是呈算法和其他例程形式的方法，其中与纵向力237和纵向加速度207相关的动态确定参数在特定事件期间被捕获并被采用来确定车辆质量的第一估计值275。
特定事件包括从第一操作状态转变到第二操作状态，这包括从车辆加速到车辆减速的转变、从车辆加速到滑行的转变以及从车辆减速到车辆加速的转变。在上述操作状态转变中的任一者和每一者期间，确定在共同的选定的车辆速度下纵向力237和纵向加速度207的数据点，其中，在相应转变的第一操作状态下的选定的车辆速度等于在相应转变的第二操作状态下的选定的车辆速度。将车辆质量M与纵向力237和纵向加速度207相关的相关方程式包括如下：
M * Δax = ΔFx [3]
其中：
M表示车辆质量，
Δax = ax,B - ax,A
其中，ax,A表示在第一操作状态期间在车辆速度下的纵向加速度且ax,B表示在第二操作状态期间在车辆速度下的纵向加速度，并且
ΔFx = Fb,B – Fd,A（在从加速到减速的转变期间），
= Fd,B – Fb,A（在从减速到加速的转变期间），并且
= – Fd,A（在从加速到滑行的转变期间）；
其中：
Fb,A表示在选定的车辆速度下在第一操作状态下由车辆制动器施加在车辆车轮上的制动力，
Fb,B表示在选定的车辆速度下在第二操作状态下由车辆制动器施加在车辆车轮上的制动力，
Fd,A表示在选定的车辆速度下在第二操作状态下由车辆推进系统施加在驱动车轮上的驱动力。
基于事件的质量估计例程400采用在一个或多个所述转变事件期间所捕获的数据来确定车辆质量的第一估计值275。因为对于该事件在相应转变的第一操作状态下的选定的车辆速度等于在相应转变的第二操作状态下的选定的车辆速度，并且由于相应转变的第一操作状态和第二操作状态在短的时间窗内发生，因此风力、路面摩擦力、传感器偏置和车辆俯仰的效应是有效当量，且因此被抵消。
图4-1以图形的方式示出了与基于事件的质量估计例程400相关的方面，包括从第一操作状态（状态A）到第二操作状态（状态B）的转变的第一示例，这包括从车辆加速到车辆滑行的转变。绘制数据包括相对于时间415的加速器踏板位置411、制动踏板位置412、车辆纵向加速度413和车辆纵向速度414，该时间在横轴上指示。从车辆加速到滑行的转变在线416处指示。与状态A（即，加速）相关联的第一数据点417以及与状态B（即，滑行）相关联的第二数据点418被指示，并且在选定的车辆速度419下出现，该选定的速度对于车辆加速和车辆滑行来说大小相同。控制器20被构造成捕获和记录在状态A和状态B下在选定的车辆速度419下的纵向力和纵向加速度的数据点。可采用在选定的车辆速度419下的纵向力和纵向加速度，以采用参考方程3所描述的关系来确定在转变期间的车辆质量的第一估计值275。
图4-2以图形的方式示出了与基于事件的质量估计例程400相关的方面，包括从第一操作状态到第二操作状态的转变的第一示例，这包括从车辆加速到车辆减速的转变。绘制数据包括相对于时间425的加速器踏板位置421、制动踏板位置422、车辆纵向加速度423和车辆纵向速度424，该时间在横轴上指示。从车辆加速到减速的转变在线426处指示。与第一操作状态（即，加速）相关联的第一数据点427以及与第二操作状态（即，减速）相关联的第二数据点428被指示，并且在选定的车辆速度429下出现，该选定的速度对于车辆加速和车辆减速来说大小相同。控制器20被构造成捕获和记录在选定的车辆速度429下的纵向力和纵向加速度的数据点。可采用在选定的车辆速度429下的纵向力和纵向加速度，以采用参考方程3所描述的关系来确定在转变期间的车辆质量的第一估计值275。
执行离群值去除步骤500以检测和去除或以其他方式补偿与可通过基于事件的估计方法400生成的车辆质量的第一估计值275相关联的离群值数据的存在。当与纵向力237相关联的数据的捕获由于信号时延而和与纵向加速度207相关联的数据的捕获不同步时，可在车辆质量的第一估计值275中出现离群值。离群值的存在会降低总体估计准确性和鲁棒性。
可以在校准置信水平的背景下评估如通过基于事件的估计方法400生成的基于事件的估计质量值，以从基于事件的估计中检测并去除离群值。利用离群值补偿，可以显著改进总体估计准确性和鲁棒性。在一个实施例中，可以如下确立所估计的车辆质量的最大值和最小值的置信区间：
Max(Mevent) = MKF (1 + CI%) [4]
Min(Mevent) = MKF (1 - CI%)
其中：
MKF是如通过递推估计方法600估计的车辆质量，
Max(Mevent)是基于事件的质量估计值的最大容许质量值，
Min(Mevent)是基于事件的质量估计值的最小容许质量值，并且
CI%是经校准的置信水平。
基于事件的估计质量值可以经受如通过方程4计算的置信区间。将大于基于事件的质量估计值的最大容许质量值Max(Mevent)或小于基于事件的质量估计值的最小容许质量值Min(Mevent)的基于事件的估计质量值标记为离群值，并且将其从进一步的分析中去除，包括从基于事件的估计方法400不输出作为车辆质量的第一估计值275。
图5以图形的方式示出了与车辆加速和减速事件相关联的多个质量数据点，所述多个质量数据点可被采用来识别数据离群值，包括相对于横轴上的纵向车辆速度504的在纵轴上的所估计的车辆质量502，其中，质量数据点501中的每一者由点指示。指示了第一线506和第二线508，该第一线表示基于事件的质量估计值的最大容许质量值Max(Mevent)，该第二线表示基于事件的质量估计值的最小容许质量值Min(Mevent)，其中，Max(Mevent)和Min(Mevent)的值是根据参考方程4所描述的关系来确定的。识别离群值，包括大于基于事件的质量估计值的最大容许质量值Max(Mevent)的质量值509以及小于基于事件的质量估计值的最小容许质量值Min(Mevent)的质量值507。以此类方式，可以将如通过递推估计方法600估计的车辆质量采用作为用于评估采用基于事件的估计方法400所确定的基于事件的质量估计值的标准。
图6示意性地示出了用于动态地确定车辆质量的第二估计值285的递推估计方法600的实施例。表1被提供作为关键字，其中，如下阐述了对应于递推估计方法600的数字标记的块和对应的功能。本文中可根据功能和/或逻辑块部件和/或各种处理步骤来描述教导。应认识到，此类块部件可由已被构造成执行规定的功能的硬件、软件和/或固件部件组成。
表1
块 块内容
602 开始
604 监测传感器
606 确定初始车辆质量估计值
608 递推地确定纵向力、加速度
610 检查启用标准
612 车辆质量估计被启用
Figure 893928DEST_PATH_IMAGE001
614 更新车辆质量估计值
616 确定收敛并计算置信水平
618 收敛
Figure 716390DEST_PATH_IMAGE001
620 更新车辆质量估计值
630 检查重置条件
632 重置车辆质量估计值
Figure 983424DEST_PATH_IMAGE001
634 使用所获悉的估计值来确立初始车辆质量估计值
640 检查通信链路有效性
642 通信链路故障
Figure 120007DEST_PATH_IMAGE001
644 先前的车辆质量估计值已收敛
Figure 788886DEST_PATH_IMAGE001
646 使用所获悉的估计值来确立初始车辆质量估计值
650 结束
递推估计方法600的执行可如下进行。递推估计方法600的步骤可以以适当的顺序执行，且并不限于参考图6描述的顺序。如本文中所采用的，术语“1”指示肯定的答案或“是”，并且术语“0”指示否定的答案或“否”。
如参考图2所指示的，至递推估计方法600的输入包括：纵向力 Fx 237，其是经由纵向力估计例程235所确定的；拖车状态208，其指示拖车50或另一辆拖曳车辆的存在或不存在；来自启用标准评估例程250的输出，该输出指示继而发生的对递推估计方法600的执行是否将产生有效结果；以及车辆风阻，其是从风阻估计例程260输出的。风阻估计例程260基于多个输入参数206来确定车辆风阻，所述多个输入参数包括车辆速度、纵向加速度和外部气温。
递推估计方法600开始（602），这包括从参考图1所描述的若干个车辆传感器捕获和处理信号数据208，以确定与纵向加速度、偏航率、转向角、车辆速度、制动请求、牵引力控制操作、稳定性控制、拖曳车辆（诸如，拖车）的存在、拖车制动命令、驱动车轮车轴转矩、变速器齿轮或范围状态、环境气温等相关的参数的状态（604）。确定初始车辆质量估计值（606），并且该初始车辆质量估计值是基于车辆整备质量、拖车连接状态和乘客计数，乘客计数可由安全带互锁装置的计数确定。从如由上述车辆传感器监测的参数的状态来确定纵向力和纵向加速度。
后续操作包括：递推地确定纵向力Fx和纵向加速度Ax（608）；验证启用标准是有效的（610）；以及当启用标准是有效时（612）（1），基于如下所描述的关系来更新车辆质量估计值（614）：
m = Fx/Ax [5]
其中：
Fx表示力，即纵向力，
m表示车辆总质量，并且
Ax表示纵向加速度；
以及确定车辆质量估计值中的估计收敛和所估计的置信水平（616）。收敛检查包括一系列检查、累计的估计启用持续时间检查和标准偏差检查。更新车辆质量估计值的步骤（614）包括基于与以下各者相关的参数的状态来采用卡尔曼滤波或其他形式的估计以预测和更新车辆质量估计值：纵向加速度、偏航率、转向角、车辆速度、制动请求、牵引力控制操作、稳定性控制、拖曳车辆（诸如，拖车）的存在、拖车制动命令、驱动车轮车轴转矩、变速器齿轮或范围状态、环境气温等。验证启用标准的步骤包括验证车辆传感器是操作的，以及验证与以下各者相关的参数的状态在可接受的重置范围内：纵向加速度、偏航率、转向角、车辆速度、制动请求、牵引力控制操作、稳定性控制、拖曳车辆（诸如，拖车）的存在、拖车制动命令、驱动车轮车轴转矩、变速器齿轮或范围状态、环境气温等。
当对车辆质量估计值的估计不存在收敛（618）（0）时，过程返回以基于来自被监测的传感器（604）的更新数据来确定纵向力和纵向加速度（608），并且过程步骤608等的另一迭代开始。
当存在估计收敛（618）（1）时，更新车辆质量估计值（620），该车辆质量估计值被传达到控制器20以供在车辆控制例程中使用，并且该迭代结束（650）。
此外，周期性地评估可起始对车辆质量估计值的重置的变化的存在或发生（630）。这包括回顾与车辆速度、变速器齿轮和拖车连接或挂车断开连接相关的参数的状态。当存在需要重置的变化（632）（1）时，过程将初始车辆质量估计值更新为车辆质量估计值的最新估计值（634），且然后返回以基于来自被监测的传感器（604）的更新数据来确定纵向力和纵向加速度（608），并且过程步骤608等的另一迭代开始。当不存在需要重置的变化时（632）（0），将最近确定的车辆质量估计值传达到控制器20以供在车辆控制例程中使用，并且该迭代结束（650）。
此外，通信链路故障的存在或发生可起始对车辆质量估计值的重置（640）。这包括回顾通信链路。当未检测到通信链路故障时（642）（0）时，过程返回以基于来自被监测的传感器（604）的更新数据来确定纵向力和纵向加速度（608），并且过程步骤608等的另一迭代开始。
当检测到通信链路故障时（642）（1），过程确定先前确定的车辆质量估计值是否已收敛（644），并且如果是这样（644）（1），则将该车辆质量估计值传达到控制器20以供在车辆控制例程中使用，并且捕获该车辆质量估计值以供在递推估计方法的后续迭代中用作初始车辆质量估计值（646）。当先前确定的车辆质量估计值未收敛时（644）（0），该迭代结束（650）。
再次参考图2，在收敛已发生并且在离群值已去除之后，执行积分步骤700以动态地确定最终车辆质量295，该最终车辆质量被传达到车辆控制系统290以用于车辆10的操作控制。至积分步骤700的输入包括采用基于事件的估计方法400所确定的车辆质量的第一估计值275以及采用递推估计方法600所确定的车辆质量的第二估计值285。积分步骤700包括采用加权平均方法或另一种方法将车辆质量的第一估计值275和车辆质量的第二估计值285进行组合。经由通信链路传达最终车辆质量295，并且在一个或多个车辆控制系统中采用该最终车辆质量来动态地调整控制参数，以解决旅行期间的车辆质量，这包括动态地适应拖车拖曳的存在或不存在。可利用最终车辆质量295的车辆控制系统包括例如：包括偏航控制的车辆动态稳定性控制、包括集成式拖车制动助力功能的车辆制动控制、制动系统预诊、巡航控制、高压或低压电池充放电例程、包括自适应转向的转向控制例程等。
根据本公开的实施例可被体现为设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可采取以下形式：完全硬件实施例、完全软件实施例（包括固件、常驻软件、微代码等）或将软件和硬件方面进行组合的实施例的形式，这些实施例在本文中一般可被称为“模块”或“系统”。此外，本公开可采取被体现在有形表达介质中的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品具有被体现在介质中的计算机可用程序代码。
流程图中的流程图和框图图示了根据本公开的各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能的实施方式的架构、功能性和操作。就这一点而言，流程图或框图中的每个块可表示代码的模块、段或部分，其包括用于实施（一个或多个）规定的逻辑功能的一个或多个可执行指令。还将注意，框图和/或流程图说明的每个块、以及框图和/或流程图说明中的块的组合可由执行规定的功能或动作的基于专用功能的硬件的系统来实施，或者由专用功能的硬件和计算机指令的组合来实施。这些计算机程序指令还可存储在计算机可读介质中，该计算机可读介质可以指导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式起作用，使得存储在计算机可读介质中的指令产生包括指令器件的制品，所述指令器件实施流程图和/或框图的一个或多个块中所规定的功能/动作。
详细描述和附图或图是对本公开的支持和描述，但是本教导的范围仅由权利要求限定。尽管已详细描述了用于实施本教导的一些最佳模式和其他实施例，但是存在用于实践所附权利要求中限定的本教导的各种替代性设计和实施例。

Claims (10)

1.一种用于动态地确定车辆的质量的方法，其中，所述车辆包括联接到驱动车轮的推进系统，所述方法包括：
监测车辆操作条件；
基于所述车辆操作条件来执行基于事件的估计方法以确定第一车辆质量状态；
经由控制器基于所述车辆操作条件来执行递推估计方法以确定第二车辆质量状态；以及
基于所述第一车辆质量状态和第二车辆质量状态来确定最终车辆质量。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述车辆操作条件来执行所述递推估计方法以确定所述第二车辆质量状态包括：
基于所监测的车辆操作条件来递推地确定所述车辆的纵向加速度和从所述推进系统被传递到所述驱动车轮的车轴转矩；以及
基于递推地确定的所述纵向加速度和所述车轴转矩来确定所述第二车辆质量状态。
3.根据权利要求2所述的方法，其包括基于来自惯性测量传感器的输入来确定所述纵向加速度。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，基于递推地确定的所述纵向加速度和所述车轴转矩来确定所述第二车辆质量状态包括基于递推地确定的所述纵向加速度和所述车轴转矩来执行卡尔曼滤波器以确定所述第二车辆质量状态。
5.根据权利要求2所述的方法，其包括递推地确定所述车辆的所述纵向加速度并且同时确定被传递到所述车辆的所述车轴转矩。
6.根据权利要求1所述的方法，其还包括确定所述车辆在直线状态下操作以作为执行所述基于事件的估计方法和执行所述递推估计方法的先决条件。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述车辆操作条件来执行所述基于事件的估计方法以确定所述第一车辆质量状态包括：
确定在第一操作状态期间在选定的车辆速度下的纵向力和纵向加速度；
转变到第二操作状态；
确定在所述第二操作状态期间在所述选定的车辆速度下的纵向力和纵向加速度；以及
基于在所述第一操作状态期间在所述选定的车辆速度下的所述纵向加速度和在所述第二操作状态期间在所述选定的车辆速度下的所述纵向加速度之间的差异来确定所述第一车辆质量状态。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述车辆包括多个车辆车轮，所述多个车辆车轮包括所述驱动车轮，所述方法还包括基于以下各者来确定所述第一车辆质量状态：在所述选定的车辆速度下在所述第一操作状态下施加在所述车辆车轮上的制动力、在所述选定的车辆速度下在所述第二操作状态下施加在所述车辆车轮上的制动力以及在所述选定的车辆速度下由所述推进系统施加在所述驱动车轮上的驱动力。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第一操作状态包括车辆加速事件并且所述第二操作状态包括车辆减速事件。
10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第一操作状态包括车辆加速事件并且所述第二操作状态包括车辆滑行事件。
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