CN111565997B - 用于配置和控制转向系统的方法以及转向系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于配置和控制转向系统的方法、转向系统和车辆。本发明涉及一种用于配置车辆(1)的转向系统(10)的方法，其中，转向系统(10)被构造为具有：方向盘致动器(32)，用于对车辆(1)的转向机构(30)和/或方向盘施加转矩和/或力；以及控制单元(50)，控制单元被配置为用于控制方向盘致动器(32)的运行，并且为此，控制单元具有转向力和/或转向力矩预设单元(37)，使用具有神经网络(40)的转向力和/或转向力矩预设单元(37)，来以可控的方式预设转向力和/或转向力矩，并且基于关于至少一个参考车辆的至少一个参考转向系统上的多个驾驶和/或转向动作的基础数据，作为训练数据，对神经网络(40)进行了或者进行训练和/或适配。本发明还涉及一种用于控制转向系统(10)的方法、转向系统(10)和车辆(1)本身。

Description

用于配置和控制转向系统的方法以及转向系统

技术领域

本发明涉及一种用于配置车辆的转向系统的方法、用于控制车辆的转向系统的方法、用于车辆的转向系统本身以及车辆。

背景技术

车辆的转向系统处于不断的发展之中。在此，由于用于控制和实现转向过程的机制发生改变，在对用户的反馈方面也产生变化。经常期望，对于用户来说，尽管转向系统发生了变化，但是仍然可以保持曾经经历过的熟悉的转向感。

DE 103 21 825 A1描述了一种通过线控转向系统（Steer-by-wire-System）来产生转向感的方法，其中，以反馈的方式与速度有关地产生并且传输组合的反作用力矩的一组值。

DE 10 2010 049 580 A1描述了一种运行机电助力转向装置的方法，其中，基于模型来产生并且施加补偿力矩。

WO 2016/105316 A1描述了一种通过线控转向系统来产生转向感的系统，其中，对于反馈，使用滞后曲线的模型。

目前，仅能够在相当大的开销下，并且也仅能够以有限的方式，对相应的配置进行模型化，以便在另一个转向系统上模仿转向系统。尤其是在线控转向系统中，期望能够以简单的方式来传输使得能够实现常规的转向系统的已知转向感的配置。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，给出一种用于配置车辆的转向系统的方法、用于控制车辆的转向系统的方法、用于车辆的转向系统以及车辆本身，其中，能够以可靠的方式利用简单的手段来进行配置的传输。

本发明要解决的技术问题，通过具有根据本发明的特征的用于配置车辆的转向系统的方法，通过具有根据本发明的特征的用于控制车辆的转向系统的方法，以及通过具有根据本发明的特征的用于车辆的转向系统来解决。有利的扩展方案是下面的描述的主题。

根据本发明的第一方面，提供一种用于配置车辆的转向系统的方法。在此，转向系统被构造为具有：也称为方向盘执行器的方向盘致动器，用于对车辆的转向机构、特别是方向盘，即用户要操作的用于执行转向操作的机构，施加转矩和/或力。此外，转向系统被构造为具有：控制单元，其被配置为用于控制方向盘致动器的运行，并且为此具有转向力和/或转向力矩预设单元。根据本发明，使用具有神经网络的转向力和/或转向力矩预设单元，来以可控的方式预设转向力和/或转向力矩。此外，根据本发明，特别是作为训练数据，基于关于至少一个参考车辆的至少一个参考转向系统上的多个驾驶和/或转向动作的基础数据，对神经网络进行了或者进行训练和/或适配。通过根据关于驾驶和/或转向动作的基础数据对神经网络进行训练和/或适配，在描述转向和/或驾驶状态的参数和与用于使车辆转向的控制操作相关联的参数之间建立相关。由此，实现在到用户的反馈方面，新的、利用神经网络经过训练的转向系统的行为，与训练和适配所基于的参考系统类似。大体来说，在进行转向时，经过训练的转向系统，对于用户来说感觉就像参考系统。

以有利的方式，通过检测关于多个驾驶和/或转向动作的基础数据，来对作为基础的神经网络进行训练和适配。在至少一个参考车辆的至少一个参考转向系统上，进行驾驶和/或转向动作。然后，基于检测到的基础数据，即在至少使用检测到的基础数据的情况下，对神经网络进行实际训练和/或适配。

在此，可以纳入附加的数据，这些附加的数据检测不或者可能不与转向的实际过程相关联的作为基础的参考车辆的状态。

为了能够反映并且模仿参考转向系统的现实情况和作用机制，按照根据本发明的方法的一个优选设计方式设置为，在进行检测时，检测如下的一组参量中的一个或多个参量的一个或多个值，来作为基础数据，该组参量包括：方向盘力矩、扭杆力矩、转向角、转向角速度、温度、转向支持电机的电流、作为基础的车辆的车载网络电压、作为基础的转向系统的转向支持电机的角度和作为基础的转向系统的齿条力。

在根据本发明的方法的另一个有利的实施方式中，在进行检测时，检测关于如下内容的数据来作为基础数据：一个或多个车辆和/或车辆类型、一个或多个驾驶条件、例如天气、地面、负荷和/或一个或多个转向系统和/或转向系统类型、例如机械和/或液压方式的ESP，并且以单独或者组合成组或者组合在一起的方式，以这些数据作为神经网络的训练和/或适配的基础。以这种方式，也可以在要配置的目标系统中，在不同的配置之间进行切换，或者基于组合的配置，利用力或者力矩反馈来保证特别可靠的转向运行。

根据本发明的另一个方面，还提供一种用于控制车辆的转向系统的方法。在此，转向系统被构造为具有：方向盘致动器，用于对车辆的转向机构和/或方向盘，施加转矩和/或力。此外，转向系统被构造为具有：控制单元，其被配置为用于控制方向盘致动器的运行，并且为此具有转向力和/或转向力矩预设单元。为了以可控的方式预设转向力和/或转向力矩，使用具有神经网络的转向力和/或转向力矩预设单元（37）。利用根据本发明的用于对车辆的转向系统进行训练和/或适配的方法，对转向系统、特别是神经网络进行了或者进行训练和/或适配。

当按照根据本发明的方法的一个有利的实施方式，该方法被构造为具有如下步骤时，可以以特别可靠的方式对作为基础的车辆的转向系统进行控制：从作为基础的车辆和/或转向系统，检测关于作为基础的车辆的当前的驾驶和/或转向动作的运行参数，并且将这些运行参数馈送至神经网络；以及获得依据所馈送的运行参数由神经网络推导出的参数。最后，至少使用由神经网络推导出的参数，作为控制参数，用于方向盘致动器。以这种方式，通过神经网络在给定的一组运行参数下在方向盘致动器上的作用，产生与在参考转向系统中类似的行为。如果车辆的转向系统的预设的运行参数，不完全符合用来对神经网络进行训练和适配的一组参考参数，则神经网络的机制在一定程度上按照插值的方式，自动产生合适的运行和/或控制参数输出。

此外，本发明还提供一种用于车辆的转向系统。根据本发明，转向系统被构造为具有：方向盘致动器，用于对车辆的转向机构施加转矩和/或力；以及控制单元，其被配置为用于控制方向盘致动器的运行，并且为此具有转向力和/或转向力矩预设单元。根据本发明，用于预设转向力和/或转向力矩的转向力和/或转向力矩预设单元具有神经网络，其中，基于关于至少一个参考车辆的至少一个参考转向系统上的多个驾驶和/或转向动作的基础数据，对神经网络进行了训练和/或适配。

特别是，在此，转向系统、特别是神经网络被构造为，借助根据本发明的用于配置转向系统的方法，来进行训练和/或适配。

当转向系统被构造为具有用于使车辆的可转向的车轮偏转的车轮致动器，车轮致动器和方向盘致动器经由控制单元以可控的方式彼此有效连接，和/或控制单元被配置为用于控制车轮致动器的运行时，产生根据本发明的转向系统的特别简单的状况（Verhältnisse）和可靠的运行。

根据本发明的转向系统可以构造为线控转向系统。

然而，还提供，如果常规的转向系统被构造为具有方向盘致动器，则例如基于ESP、即机械和/或液压转向系统，根据本发明对常规的转向系统进行修改，以便以期望的方式调整转向系统的配置，因此调整针对用户的转向感。

最后，本发明还涉及一种车辆本身，该车辆被构造为具有：至少一个可转向的车轮；以及根据本发明的转向系统，用于以可控的方式使可转向的车轮转向。

附图说明

从下面的描述和附图中得到本发明的其它细节、特征和优点。

图1按照流程图的方式示出了根据本发明的用于控制转向系统的方法。

图2和3按照框图的方式示意性地示出了根据本发明的转向系统的实施方式。

图4至6示意性地示出了使用神经网络的根据本发明的转向系统的实施方式的各方面。

具体实施方式

下面，参考附图1至6，来详细描述本发明的实施例和技术背景。用相同的附图标记，表示相同和等同以及相同或者等同地起作用的元素和部件。不在每一次其出现的情况下重复对所表示的元素和部件的详细描述。

所示出的特征和其它特性可以以任意形式是彼此孤立的，并且可以以任意方式彼此组合，而不脱离本发明的核心。

在详细讨论本发明的各方法方面之前，首先，根据图2，描述使用根据本发明的转向系统10的实施方式的根据本发明的车辆1的基本结构。

作为基础的根据本发明的车辆1的根据本发明的转向系统10具有方向盘致动器32，方向盘致动器32以机械方式通过轴31或者其它机械机构，以机械方式与转向机构30耦合、特别是与方向盘30’耦合，并且方向盘致动器32用于通过相应地被施加力或者转矩，以反馈的方式向用户提供关于转向过程的可感觉到的反馈。

为此，设置控制单元50，控制单元50经由控制和/或检测线路52和53以进行控制的方式介于方向盘致动器32和车轮致动器22之间，也可以理解为反馈电机的电机32’包含在方向盘致动器32中，车轮致动器22用于经由转向机械机构21对可转向的车轮20进行操作。

整个控制单元50可以理解为一方面用于车轮致动器20的控制单元25和用于方向盘致动器32的控制单元35的联合体。在图2中示出的实施方式中，在致动器22和32外部形成上级的整个控制单元50。然而，这种结构不是强制性的，相反，控制单元25和35一方面可以彼此分离，另一方面可以构造为分别集成在相关联的致动器22或者32中。

为了能够对方向盘30施加相应的力或者相应的转矩，以反馈至用户，必须经由检测和/或控制线路53，相应地对方向盘致动器32、特别是其电机32’进行控制。为此，用于方向盘致动器32的控制单元35具有预设单元37，预设单元37被配置为用于，基于馈送的参数、例如测量数据等，来产生和提供转向力或者转向力矩的值。通过这种预设，来控制相应的调节器、即转向力和/或转向力矩调节器38，调节器在其一侧产生控制信号，并且借助检测和/或控制线路53，输出至方向盘致动器32和其电机32’。

根据本发明，转向力和/或转向力矩预设单元37被构造为具有神经网络40，神经网络40被配置为，以可控的方式预设转向力和/或转向力矩，并且为此，基于关于至少一个参考车辆的至少一个参考转向系统上的多个驾驶和/或转向动作的基础数据，进行或者进行了训练和/或适配。

在运行中，经由检测和/或控制线路52和53，例如经由传感器26和36，作为输入参数向整个控制单元50、由此向方向盘致动器32的控制单元35，因此作为输入参数或者输入信号P1向神经网络40，馈送特定的运行参数和/或状态参数。

基于对神经网络40的训练和适配，神经网络40根据输入参数和/或输入信号P1，产生例如额定转向力矩P2形式的输出参数。向调节器38馈送额定转向力矩P2的值，调节器38在其一侧产生额定电机力矩PIII，并且将其输出至检测和/或控制线路53，用于控制对方向盘致动器32的电机32’的驱动。

相反，可以通过检测实际转向力矩P4，并且作为值反馈至控制单元50，来经由理解为反馈电机的电机32’和/或经由显式传感器36来进行反馈。

现在，图1按照流程图的方式示出了根据本发明的用于控制转向系统10的方法S。在那里示出了用于根据本发明控制S转向系统10的整体方法。整体方法S分为适配部分K和实际运行部分B。

在适配部分K中，通过在步骤S1中检测关于至少一个参考车辆的至少一个参考转向系统上的多个驾驶和/或转向动作的基础数据，并且通过在步骤S2中馈送这些基础数据，由此进行训练和/或适配，相应地准备和配置神经网络40，并且在该阶段之后，神经网络40作为经过训练和/或适配的神经网络40而存在。

在实际运行部分B中，使用如此经过训练和适配的神经网络40，来对作为基础的、方向盘致动器32和其电机32’的控制单元35的转向力和/或转向力矩预设单元37进行控制运行，这例如在上面已经进行了说明。

也就是说，图2和3按照框图的方式示意性地示出了根据本发明的转向系统10的实施方式。在此，在根据图2的实施方式中，上级的控制单元50被构造为综合性的控制单元，并且构造在可转向的车轮20或者方向盘30的致动器22和32的外部。

然而，在根据图3的实施方式中，理解为上面一般地描述的转向机构的实施方式的方向盘30的控制单元35，以集成在方向盘致动器32中的方式，构造为上级的控制单元50的一部分。

再一次可以看到，以输入信号的形式，向转向力和/或转向力矩预设单元37和包含在其中的神经网络40，馈送参数P1，用于在神经网络40中进行处理。随后，神经网络40与训练和适配对应地产生例如额定转向力矩形式的参数P2作为输出，额定转向力矩被馈送至转向力和/或转向力矩调节器38。转向力和/或转向力矩调节器38基于相应的处理，将例如额定电机力矩或者表征额定电机力矩的值或者信号形式的参数P3，输出至检测和/或控制线路53。

其结果是，例如借助参数P3，来控制方向盘致动器32的电机32’的运行，并且在方向盘轴31上出现相应的力或者相应的转矩。

图4至6示意性地示出了使用神经网络40的情况下的根据本发明的转向系统10的实施方式的各方面。

如在图4至6中所示出的，在输入侧向神经网络40馈送例如具有多个大小和值x1、...、xn的输入参数P1，从而在进行处理之后，在输出侧可以出现例如上面提到的额定转向力矩或者表示额定转向力矩的值的形式的参数P2，并且可以使用参数P2，来控制方向盘致动器32或者连接在前面的调节器38。

因此，神经网络40本身由也称为输入层41的输入区域、也称为输出层43的输出区域以及布置在输入层41与输出层43之间的处理层42构成，必要时，处理层42具有多个隐藏的或者隐蔽的层42-1、42-2（也称为Hidden-Layer）。

可以对输入层41设置相应的节点41-1、...、41-n，节点41-1、...、41-n具有用于对输入参数P1的值x1、...、xn进行加权的加权函数w1j、...、wnj，从而结合处理层42，例如可以进行加权的相加42-3，然后，神经结42-4按照激活函数φ的类型，结合相应的阈值θj，提供相应的神经激活oj，其在所有节点上共同作用，使得在输出层43上，产生并且输出例如额定转向力矩的意义上的参数P2。

借助下面的描述，来进一步说明本发明的这些和其它特征和特性：

本发明的一个附加的或者替换的方面在于，提供转向系统10，在转向系统10中，借助人工神经网络40来确定和/或提供转向感。

经常基本上通过以机械方式确定的参数、例如进行力和/或力矩传输时的传动比（Übersetzung），并且通过软件算法，例如通过在那里获取或者确定的支持特征曲线，来确定现在的转向系统、特别是现在的机电转向系统（EPS）的转向感。

未来，转向系统例如将进一步发展为线控转向系统，在线控转向系统中，系统划分为用于使车轮运动的车轮侧部分和用于提供转向感的方向盘侧部分，其中，这两个部分通过有线或者无线的数据传输路线彼此耦合。结合图2示出了这种结构。

在迄今为止的EPS系统中，由经由所构造的支持电机实现的不同的转向功能、车轮的从外部作用的侧向力和内部的机械特性、例如摩擦的共同作用，产生转向感。

由于与EPS装置的配置不同的线控转向系统的结构，这种关系可能不再起作用。在线控转向系统中，转向感可以由方向盘致动器来预设，在方向盘致动器中实现调节由预设模块计算的额定手动力矩的手动力矩调节。

这种预设的产生是非常复杂的，并且是协调密集的（abstimmungs- intensiv）。期望将用于产生转向感的这种配置，从具有传统的EPS的车辆，移植到以不同的方式配置的车辆，因为客户高兴地期待其已知的转向感。

由于不同的作用方式和软件结构，从传统的系统到线控转向系统的移植，利用常规的手段，仅能够以相对高的开销来实现，并且也仅能够近似地实现。

本发明要解决上述问题，并且要使得能够以可靠、简单并且快速的方式，在没有附加的应用开销和专业知识的情况下，将用于产生转向感的配置，从第一车辆的转向系统，传输或者移植到第二车辆1的转向系统10。

在此，根据本发明，尤其是提出了如下方法：

（1）产生S1基础数据，基础数据反映参考车辆的转向系统的转向感。为此，必须在不同的地面，并且在不同的环境条件下，完成尽可能多的不同的驾驶动作。在驾驶动作期间，检测各种各样的测量数据，来作为基础数据，更确切地说，使得基础数据反映转向力矩，特别是反映所有与转向感相关联的技术上和/或物理上的参数以及尽可能多的在标准转向系统（Serien- lenksystem）中可获得的测量值。

（2）在产生S1基础数据时，也可以对参考车辆装备附加的测量技术设备。因此，可以改善数据基础的质量。此外，也可以由不具有机电转向、而是具有液压或者机械转向的车辆来产生基础数据。因此，例如可以检测特定车辆或者车辆类型，并且也可以检测历史车辆或者车辆类型，并且可以将其转向特性和转向感，传输至现代的车辆和其转向系统、例如线控转向系统。

（3）基础数据可以具有尤其是以下测量参量的测量值：

o 方向盘力矩，

o 扭杆力矩，

o 转向角，

o 转向角速度，

o 温度，

o 转向支持电机的电流，

o 车载网络电压，

o 转向支持电机的角度，以及

o 齿条力。

为了能够在线控转向车辆1中再现在基础数据中记录的转向感，必须设置例如结合图3示出的架构。

可以在力反馈致动器中设置这种架构，力反馈致动器一般也称为方向盘致动器32或者方向盘执行器。

但是也可以完全或者部分在其它控制设备中实现所提到的架构。也可以作为虚拟传感器以软件来构造传感器26、36。

例如也可以根据现有技术来设计转向力矩调节器38，并且由PID调节器来形成转向力矩调节器38。也可以根据诸如H无穷（H-unendlich）、LQR等的调节器设计方法，来实现更复杂的调节器。

对于本发明来说重要的方面，尤其是用于进行转向力矩预设的模块37的结构和参数化。

根据本发明，神经网络40位于该模块中，使用测量的基础数据作为训练数据，对神经网络40进行适配和/或训练，使得用于进行转向力矩预设的模块37产生额定转向力矩P2，使得由参数P4表示的、测量的实际方向盘力矩，对应于基础数据中的测量的方向盘力矩。

例如结合图4至6示出的自学习神经网络40模拟人脑的功能，但是大大地简化。

神经网络40具有所谓的人工神经元作为各个节点，如结合图4和6所示出的。原则上相同地构建神经网络40的人工神经元或者节点。对馈送的输入信号P1进行加权、相加，并且通过简单的函数φ依据阈值θj进行处理，以形成激活oj。

在人工神经网络40中，根据要解决的技术问题的复杂性，使用也称为Layer的多个层41、42、43的人工神经元。结合图4至6描述了这种层结构。

在利用训练数据对人工神经网络40进行训练和/或适配之后，针对大量的输入数据组合，准备好预期的解决方案。当输入数据P1没有准确地包含在训练数据中时，通过神经网络40的结构，来对额定转向力矩P2进行插值。

存在的训练数据越多，则越好地实现问题的解决方案，因为需要进行的插值更少，并且对于可能需要进行的插值，提供更多的中间值。

在本发明的另一个实施方式中，不在线控转向系统10中实现本发明，而是在具有实现转向力矩调节器的机械转向柱的传统的转向系统本身中实现本发明。

在本发明中，可以在转向力矩调节器38与用于执行器或者致动器32的电机32’之间连接监视机构。监视机构可以被配置为用于，检查额定电机力矩P3是否在任意运行状态下都具有驾驶员可控制的值。

因为由于神经网络40的复杂的自学习结构，通过简单的软件测试，仅能够利用极其大的开销，与适用于转向系统10的标准对应地来保护和释放神经网络40，因此可以将监视转移到更简单的功能中。这种简化的监视功能被配置为用于，检查转向力矩的幅值的值和/或频率的值是否位于可信的值范围内。

如果在神经网络40中，由于软件错误，或者由于有错误的训练或者插值，而在相应的运行点产生额定力矩的不可信的值，则将该值减小到驾驶员可控制的程度。

在某些情况下，这种方法可能导致触觉异常，但是排除了危及安全的情形。

利用本发明，还可以由不同的参考车辆存储不同的转向感，并且由驾驶员选择性地调取这些转向感。这也可以通过无线连接来进行，例如可以从移动电话开始来进行。普通的日常车辆的驾驶员因此也可以例如从历史车辆、从跑车等，准确地调取完全是特定的期望的车辆的转向感。

即使借助结合附图说明的实施例，详细描述了根据本发明的各方面和有利的实施方式，本领域技术人员也可以对所示出的实施例的特征进行修改和组合，而不脱离本发明的范围，本发明的保护范围通过所附的权利要求来定义。

附图标记列表

1 车辆

10 转向系统

20 （可转向的）车轮

21 悬挂装置，转向部件

22 车轮致动器

22’ 电机，反馈电机

25 控制单元，车轮致动器控制器

26 传感器，检测器

30 转向机构

31 方向盘轴，方向盘传动装置

32 方向盘致动器

32’ 电机/反馈电机

35 控制单元，方向盘致动器控制器

36 传感器，检测器

37 转向力和/或转向力矩预设单元

38 转向力和/或转向力矩调节器

40 神经网络

41 输入层

42 处理/连结层

42-1 （第一）隐藏层（Hidden-Layer）

42-2 （第二）隐藏层（Hidden-Layer）

43 输出层

50 控制单元

52 （车轮侧）控制和/或检测线路

53 （方向盘侧）控制和/或检测线路

B 转向系统10的运行

K 转向系统10的适配/训练

P1 参数，输入信号

P2 参数，额定转向力矩

P3 参数，额定电机力矩

P4 参数，实际转向力矩

S （整体）方法/运行方法

S1 检测基础数据

S2 对神经网络40进行训练/适配

S3 检测并馈送运行参数

S4 获得从神经网络40推导出的参数

S5 使用推导出的参数作为控制参数

Claims (11)

1.一种用于配置车辆（1）的转向系统（10）的方法，其中，

- 所述转向系统（10）被构造为具有：方向盘致动器（32），用于对车辆（1）的转向机构（30）和/或方向盘施加转矩和/或力；以及控制单元（50），所述控制单元被配置为用于控制所述方向盘致动器（32）的运行，并且为此，所述控制单元具有转向力和/或转向力矩预设单元（37），

- 使用具有神经网络（40）的转向力和/或转向力矩预设单元（37），来以可控的方式预设转向力和/或转向力矩，其特征在于，

- 基于关于至少一个参考车辆的至少一个参考转向系统上的多个驾驶和/或转向动作的基础数据，作为训练数据，对所述神经网络（40）进行了或者进行训练和/或适配。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法具有如下步骤：

- 检测（S1）关于至少一个参考车辆的至少一个参考转向系统上的多个驾驶和/或转向动作的基础数据，以及

- 至少使用检测到的基础数据，来对所述神经网络（40）进行训练和/或适配（S2）。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，在进行检测（S1）时，检测关于一组参量中的一个或多个参量的一个或多个值，来作为基础数据，所述一组参量包括：方向盘力矩，扭杆力矩，转向角，转向角速度，温度，转向支持电机的电流，作为基础的车辆（1）的车载网络电压，作为基础的转向系统（10）的转向支持电机的角度，以及作为基础的转向系统（10）的齿条力。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，在进行检测（S1）时，检测关于如下内容的数据来作为基础数据：一个或多个车辆和/或车辆类型，一个或多个驾驶条件，和/或一个或多个转向系统和/或转向系统类型，并且以单独或者组合成组或者组合在一起的方式，作为对所述神经网络（40）进行训练和/或适配（S2）的基础。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述驾驶条件是天气、地面、负荷。

6.一种用于控制车辆（1）的转向系统（10）的方法，其中，

- 所述转向系统（10）被构造为具有：方向盘致动器（32），用于对车辆（1）的转向机构（30）和/或方向盘施加转矩和/或力；以及控制单元（50），所述控制单元被配置为用于控制所述方向盘致动器（32）的运行，并且为此，所述控制单元具有转向力和/或转向力矩预设单元（37），

- 使用具有神经网络（40）的转向力和/或转向力矩预设单元（37），来以可控的方式预设转向力和/或转向力矩，利用根据权利要求1至4中任一项所述的方法，对所述神经网络进行了或者进行训练和/或适配。

7.根据权利要求6所述的方法，所述方法具有如下步骤：

- 从作为基础的车辆（1）和/或转向系统（10），检测关于作为基础的车辆（1）的当前的驾驶和/或转向动作的运行参数，并且馈送（S3）至所述神经网络（40），

- 获得（S4）依据所馈送的运行参数从所述神经网络（40）推导出的参数，以及

- 使用（S5）从所述神经网络（40）推导出的参数，作为至少用于所述方向盘致动器（32）的控制参数。

8.一种用于车辆（1）的转向系统（10），所述转向系统具有：

- 方向盘致动器（32），用于对车辆（1）的转向机构（30）施加转矩和/或力，以及

- 控制单元（50），所述控制单元被配置为用于控制所述方向盘致动器（32）的运行，并且为此，所述控制单元具有转向力和/或转向力矩预设单元（37），

其中：

- 所述转向力和/或转向力矩预设单元（37）具有神经网络（40），其特征在于，

- 基于关于至少一个参考车辆的至少一个参考转向系统上的多个驾驶和/或转向动作的基础数据，对所述神经网络（40）进行了训练和/或适配。

9.根据权利要求8所述的转向系统（10），其中，借助根据权利要求1至4中任一项所述的方法，对所述神经网络（40）进行或者进行了训练和/或适配。

10.根据权利要求8或9所述的转向系统（10），

- 所述转向系统被构造为具有：车轮致动器（22），用于使车辆（1）的可转向的车轮（20）偏转，

- 在所述转向系统中，所述车轮致动器（22）和所述方向盘致动器（32）经由所述控制单元（50）以可控的方式彼此有效连接，和/或所述控制单元（50）被配置为用于控制所述车轮致动器（22）的运行。

11.根据权利要求8或9所述的转向系统（10），所述转向系统被构造为线控转向系统。

Images