CN112046491A - 车轮侧偏刚度的估算方法、装置、车辆及可读存储介质 - Google Patents

车轮侧偏刚度的估算方法、装置、车辆及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种车轮侧偏刚度的估算方法、装置、车辆及可读存储介质，该方法包括：获取当前车轮侧偏参数以及参数更新时长；当当前车轮侧偏参数与预设时间间隔内历史车轮侧偏参数的差值大于第一阈值或参数更新时长大于第二预设阈值时，将当前车轮侧偏参数更新为实时车轮侧偏参数；获取车辆的三轴向加速度变化率以及车轮侧偏角；其中，三轴向加速度变化率包括：侧向加速度变化率Jy，横摆角加速度变化率Jr以及侧倾角加速度变化率Jφ；根据实时车轮侧偏参数、车辆三轴向加速度变化率和车轮侧偏角，计算确定车轮的等效侧偏刚度。本申请基于车辆配置的基础的传感器获取的参数在线估计整车轮胎侧偏刚度，保证了车辆的规划和控制精准可靠。

Description

车轮侧偏刚度的估算方法、装置、车辆及可读存储介质
技术领域
本申请涉及车辆辅助驾驶技术领域，特别是涉及一种车轮侧偏刚度的估算方法、装置、车辆及可读存储介质。
背景技术
随着自动驾驶技术的发展以及客户需求标准的提高，算法设计层面对于车辆动力学模型的参数要求也越来越高。目前各家自动驾驶公司对于车辆动力学模型大多使用二自由度自行车模型，在该动力学模型中一部分变量如质量、质心前轮距离、质心后轮距离与转动惯量等参数可以通过测量与简单计算轻松获取，而侧偏刚度一般要通过专业试验台测定，该方法耗时多且繁琐，同时需要设置专用的试验台占用较多资源，因此进行等效估计是较好的方法。
目前现有的轮胎侧偏刚度估计方法基本都是基于轮胎特性刚度在线性范围内的常数侧偏刚度的假设下，而在实际情况中尤其复杂工况下汽车轮胎的侧偏刚度并非完全线性。在自动驾驶系统适配过程中，一般认为车辆的状况随着时间并不会发生较大变化，而实际生活中车辆状态会随着时间存在老化、磨损等问题，同时更换轮胎等零件以及胎压变化也会使汽车特性发生较大变化，因此现有估算方法无法能够适应车辆状态变化，难以保证性能稳定。
已知的典型的利用假定稳态下的加速度或车辆速度来估计轮胎力的方法可能是不可靠或不准确的。有部分方案使用GPS和IMU传感器来估计车辆轮胎侧偏刚度，用侧滑估计来找到轮胎偏角，但由于需要在车上有附加的传感器，该方法不切实际且成本昂贵。
发明内容
本申请实施例提供了一种车轮侧偏刚度的估算方法、装置、车辆及可读存储介质，以至少解决相关技术中的估算方法不准确、成本高的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种车轮侧偏刚度的估算方法，包括：
获取当前车轮侧偏参数以及参数更新时长；
当所述当前车轮侧偏参数与预设时间间隔内历史车轮侧偏参数的差值大于第一阈值或所述参数更新时长大于第二预设阈值时，将所述当前车轮侧偏参数更新为实时车轮侧偏参数；
获取车辆的三轴向加速度变化率以及车轮侧偏角；其中，所述三轴向加速度变化率包括：侧向加速度变化率Jy，横摆角加速度变化率Jr以及侧倾角加速度变化率Jφ；
根据所述实时车轮侧偏参数、车辆三轴向加速度变化率和所述车轮侧偏角，计算确定车轮的等效侧偏刚度。
在其中一些实施例中，所述车轮侧偏参数包括：
侧向加速度、横摆角速度以及车身侧倾角。
在其中一些实施例中，所述获取第一车轮侧偏参数以及数据更新时长之前，还包括：
检测车辆的当前状态是否满足估算条件，若所述当前状态满足估算条件，则获取第一车轮侧偏参数以及数据更新时长。
在其中一些实施例中，所述获取车辆的三轴向加速度变化率，包括：
根据偏航率传感器、纵向车速传感器计算获取车辆的三轴向加速度变化率。
在其中一些实施例中，所述获取车辆的三轴向加速度变化率，包括：
根据陀螺仪获取车辆的角速度；
根据加速度计获取车辆的加速度；
根据所述车辆的角速度和加速度计算确定车辆的侧倾角加速度变化率Jφ。
在其中一些实施例中，所述车轮侧偏角的计算公式为：
Figure BDA0002640394750000021
其中，αf为前轮侧偏角；αr为后轮侧偏角；δ为前轮转角；u为纵向速度；v为侧向速度；r为横摆角速度；a和b分别为车辆质心至前后轴距离。
在其中一些实施例中，所述根据所述实时车轮侧偏参数、车辆三轴向加速度变化率和所述车轮侧偏角，计算确定车轮的等效侧偏刚度的计算式如下：
Figure BDA0002640394750000022
其中，Kef为前轮等效侧偏刚度；Ker为后轮等效侧偏刚度；Jx为纵向加速度；αf为前轮侧偏角；αr为后轮侧偏角；Yf为前轮侧向力；Yr为后轮侧向力。
第二方面，本申请实施例提供了一种车轮侧偏刚度的估算装置，包括：
参数获取单元，用于获取当前车轮侧偏参数以及参数更新时长；
更新单元，用于当所述当前车轮侧偏参数与预设时间间隔内历史车轮侧偏参数的差值大于第一阈值或所述参数更新时长大于第二预设阈值时，将所述当前车轮侧偏参数更新为实时车轮侧偏参数；
侧偏特性参数获取单元，用于获取车辆的三轴向加速度变化率以及车轮侧偏角；其中，所述三轴向加速度变化率包括：侧向加速度变化率Jy，横摆角加速度变化率Jr以及侧倾角加速度变化率Jφ；
等效侧偏刚度确定单元，用于根据所述实时车轮侧偏参数、车辆三轴向加速度变化率和所述车轮侧偏角，计算确定车轮的等效侧偏刚度。
第三方面，本申请实施例提供了一种车辆，包括存储器、处理器、与所述处理器连接的偏航率传感器和纵向车速传感器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行其内存储的计算机程序时实现如上述第一方面所述的车轮侧偏刚度的估算方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的车轮侧偏刚度的估算方法。
相比于相关技术，本申请实施例提供的车轮侧偏刚度的估算方法，通过获取车辆的三轴向加速度变化率以及车轮侧偏角，并基于实时车轮侧偏参数、车辆三轴向加速度变化率和所述车轮侧偏角，计算确定车轮的等效侧偏刚度，无需昂贵的专业器材、特定场地或其他设备，基于车辆配置的基础的传感器获取的参数在线估计整车轮胎侧偏刚度，快速且精准，避免了车辆轮胎损耗以及轮胎压力等车辆状态变化导致控制系统不稳定。此外，不仅能得到轮胎侧偏特性在线性区间的状态，还可以估算非线性区间的参数，为自动驾驶系统应对紧急危险状况的车辆控制系统提供侧偏特性参数。
本申请实施例提供的车轮侧偏刚度的估算方法，通过当前车轮侧偏参数与预设时间间隔内历史车轮侧偏参数的差值大于第一阈值或所述参数更新时长大于第二预设阈值时，将所述当前车轮侧偏参数更新为实时车轮侧偏参数。从而无需重启实时更新模型参数，即使在自动驾驶运行过程中也可以在线触发计算车轮侧偏刚度，保证车辆的规划和控制精准可靠。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是一个实施例中车轮侧偏刚度的估算方法的流程示意图；
图2-3是一个实施例中三自由度汽车模型的示意图；
图4是一个实施例中车轮侧偏刚度的估算装置的结构框图；
图5是一个实施例中车辆的结构示意图。
附图说明：201、参数获取单元；202、更新单元；203、侧偏特性参数获取单元；204、等效侧偏刚度确定单元；205、估算条件检测单元；30、总线；31、处理器；32、存储器；33、偏航率传感器；34、纵向车速传感器；35、通信接口。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
车辆在行驶过程中，由于路面的倾斜、侧向风或曲线行驶时的离心力等的作用，车轮中心沿Y轴方向将作用有侧向力Fy，相应地在地面上产生地面侧向反作用力，也称为侧偏力。轮胎侧偏刚度即为轮胎侧偏力与侧偏角的比值，轮胎有高的侧偏刚度(指绝对值)，可以保证汽车良好的操纵稳定性。对车辆轮胎侧偏刚度进行在线准确估计，是决定操作稳定性的重要轮胎参数。
本实施例提供的车轮侧偏刚度的估算方法可应用于各种车辆中，该车辆内配置有偏航率传感器和纵向车速传感器，用于采集所述车辆的纵向加速度、横向加速度及横摆角速度等，以计算得到车轮侧偏参数。特别地，本实施例提供的方法可以应用于自动驾驶车辆中。随着控制技术在汽车上的广泛应用，车辆自动驾驶朝着更多场景和更高技术发展，自动驾驶需要应对的场景和车型也越来越多。自动驾驶规划控制的精度依赖于车辆动力学模型，而在动力学模型中，轮胎侧偏刚度是极其容易随着场景和使用时间发生变换的重要参数。因此对轮胎侧偏刚度进行在线估算有利于提高车辆的可操控性，增加乘客安全性。
本实施例提供了一种车轮侧偏刚度的估算方法。图1是根据本申请实施例的车轮侧偏刚度的估算方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S101，获取当前车轮侧偏参数以及参数更新时长。
其中，所述车轮侧偏参数随着车辆的使用进行不断更新，所述参数更新时长可以是车轮侧偏参数的上一次更新时间与当前时间的时间间隔。
其中，所述车轮侧偏参数包括：侧向加速度、横摆角速度以及车身侧倾角。可以理解，所述车轮侧偏参数还可以包括侧偏力、回正力矩等等，通过所述车轮侧偏参数可以获取车轮的侧偏状态，本发明不做具体限定。具体的，可以通过多种方式获取所述车轮侧偏参数。例如：可以使用蛇形试验在常半径转向测试中测得相应的信号后计算得到；也可以使用微冲击传感器或其他传感器直接进行测量获得相应数据，本发明不做具体限定。
步骤S102，当所述当前车轮侧偏参数与预设时间间隔内历史车轮侧偏参数的差值大于第一阈值或所述参数更新时长大于第二预设阈值时，将所述当前车轮侧偏参数更新为实时车轮侧偏参数。
具体的，当所述当前车轮侧偏参数与预设时间间隔内历史车轮侧偏参数的差值大于第一阈值时，表明车轮产生了侧偏现象；当所述参数更新时长大于第二预设阈值时，可以定时更新。
在本实施例中，车轮侧偏刚度的估算方法的控制精度依赖于车辆动力学模型，具体的，可根据车轮侧偏参数的变化和使用时间更新所述车轮侧偏参数，得到实时车轮侧偏参数。从而在行车过程中，无需重启实时更新模型参数，即使在自动驾驶运行过程中也可以在线触发计算车轮侧偏刚度，保证车辆的规划和控制精准可靠。
步骤S103，获取车辆的三轴向加速度变化率以及车轮侧偏角；其中，所述三轴向加速度变化率包括：侧向加速度变化率Jy，横摆角加速度变化率Jr以及侧倾角加速度变化率Jφ。
在其中一些实施例中，所述获取车辆的三轴向加速度变化率，包括：根据偏航率传感器、纵向车速传感器计算获取车辆的三轴向加速度变化率。
具体的，在其中一些实施例中，侧向加速度变化率Jy可通过将采集到的偏航率传感器与纵向车速传感器的数据进行乘积并处理获取；横摆角加速度变化率Jr可通过将采集偏航率传感器的数据获取；侧倾角加速度变化率Jφ可通过采集偏航率传感器与纵向车速传感器的数据，进行乘积计算得到因车辆在侧向转弯产生的运动加速度，然后计算偏航率传感器测得的侧向加速度与所述运动加速度的差值，求取该差值相对于重力加速度的余弦值以及该余弦值对应的夹角，计算该夹角的变化率即为侧倾角加速度变化率。
在其中一些实施例中，所述车轮侧偏角可以使用RTK(Real-time kinematic)、五伦仪等传感器进行测量估算得到。
当然，在本实施例中，所述车辆的三轴向加速度变化率以及车轮侧偏角也可以通过其他车辆的基础传感器计算得到，本发明不做具体限定。
步骤S104，根据所述实时车轮侧偏参数、车辆三轴向加速度变化率和所述车轮侧偏角，计算确定车轮的等效侧偏刚度。
在其中一个实施例中，可通过下式计算得到车轮的等效侧偏刚度：
Figure BDA0002640394750000071
其中，Kef为前轮等效侧偏刚度；Ker为后轮等效侧偏刚度；Jx为纵向加速度；αf为前轮侧偏角；αr为后轮侧偏角；
Figure BDA0002640394750000072
为前轮侧偏角变化率；
Figure BDA0002640394750000073
为前轮侧偏角变化率；Yf为前轮侧向力；Yr为后轮侧向力。
上述车轮侧偏刚度的估算方法，通过获取车辆的三轴向加速度变化率以及车轮侧偏角，并基于实时车轮侧偏参数、车辆三轴向加速度变化率和所述车轮侧偏角，计算确定车轮的等效侧偏刚度。无需昂贵的专业器材、特定场地或其他设备，基于车辆配置的基础的传感器获取的参数在线估计整车轮胎侧偏刚度，快速且精准，避免了车辆轮胎损耗以及轮胎压力等车辆状态变化导致控制系统不稳定。此外，不仅能得到轮胎侧偏特性在线性区间的状态，还可以估算非线性区间的参数，为自动驾驶系统应对紧急危险状况的车辆控制系统提供侧偏特性参数。
在其中一些实施例中，所述获取第一车轮侧偏参数以及数据更新时长之前，还包括：
检测车辆的当前状态是否满足估算条件，若所述当前状态满足估算条件，则获取第一车轮侧偏参数以及数据更新时长。
其中，所述当前状态可以是车辆的行驶状态(如爬坡、拐弯、自动驾驶等)也可以是轮胎更换、座椅调整、温度升降等车辆环境变化。
在本实施例中，当车辆的行驶状态、车辆所处的环境的变化都对车轮侧偏刚度有较大影响。例如，高宽比更小的轮胎会有更大的侧偏刚度，使用子午线的胎比斜交胎具有更大的侧偏刚度；夏季气温较高，车轮侧偏刚度相比冬季或寒冷地区更大。当车辆当前状态变化时，触发获取获取第一车轮侧偏参数以及数据更新时长以对车辆侧偏刚度进行在线估计，可以确保车辆环境变化时重新计算模型参数，保证自动驾驶套件在车辆常年使用过程中的性能水平。
在其中一些实施例中，可以通过建立建侧向、横摆、侧倾运动的三自由度汽车模型进行在线计算计算确定车轮的等效侧偏刚度。如图2-3所示，根据达朗伯原理，汽车沿y轴的力平衡和绕z轴的力矩平衡可列出如下微分方程：
Figure BDA0002640394750000081
Figure BDA0002640394750000082
其中，m为整车质量；ms为簧载质量；a和b为车辆质心至前后轴距离；h为侧倾力臂；Iz为整车绕z轴的转动惯量；Ixz为簧载质量绕x、z两轴的惯性积；φ为侧倾角；Yf为前轮侧向力；Yr为后轮侧向力；ay为侧向加速度；r为横摆角速度，δ为前轮转角。
其中，δ在较大半径转向下较小，同时将式(2)和式(3)写成状态空间形式：
Figure BDA0002640394750000083
对上式两侧对时间求导，得到：
Figure BDA0002640394750000084
其中，l为车辆前后轴的距离，l＝a+b；Jy为侧向加速度变化率，Jr为横摆角加速度变化率，Jφ为侧倾角加速度变化率。
根据轮胎力学特性，轮胎的侧向力Y和纵向力X可以表示为轮胎侧偏角α、轮胎滑移率s、轮胎垂直向载荷Z的系数：
Y＝Y(α,s,Z) (6)
X＝X(α,s,Z) (7)
对以上两式对时间求导，可得：
Figure BDA0002640394750000085
Figure BDA0002640394750000086
定义等效侧偏刚度为：
Figure BDA0002640394750000087
假设在
Figure BDA0002640394750000088
时，将上式带入式(8)，可得：
Figure BDA0002640394750000089
汽车在做曲线运动时左右车轮的垂向负载是不相同的，且存在变化，但如果纵向加速度不变，则前轴与后轴的垂向载荷不会发生变化。汽车前后轮平均载荷为：
Figure BDA0002640394750000091
Figure BDA0002640394750000092
以上两式对时间求导：
Figure BDA0002640394750000093
Figure BDA0002640394750000094
以上设定纵向加速度不变，因此Jx＝0。所以
Figure BDA0002640394750000095
同时
Figure BDA0002640394750000096
代入式(9)，可得：
Figure BDA0002640394750000097
将式(16)代入式(11)，可得：
Figure BDA0002640394750000098
根据轮胎特性理论，在纵向加速度不变的情况下，
Figure BDA0002640394750000099
数值上比较大。另外由于滑移率对侧向力的影响以及侧偏角对纵向力的影响都较小,所以
Figure BDA00026403947500000910
和
Figure BDA00026403947500000911
数值上较小，可得汽车前后轮等效侧偏刚度为：
Figure BDA00026403947500000912
其中，Kef为前轮等效侧偏刚度；Ker为后轮等效侧偏刚度；Jx为纵向加速度；αf为前轮侧偏角；αr为后轮侧偏角；Yf为前轮侧向力；Yr为后轮侧向力，即某一时刻下前轴和后轴的左右轮胎的平均侧向力。
结合式(18)和式(5)即可在纵向加速度Jx不变的情况下通过侧偏角和三轴向加速度变化率计算得到的等效侧偏刚度。
在其中一些实施例中，通过下式计算得到所述车轮侧偏角：
Figure BDA0002640394750000101
其中，αf为前轮侧偏角；αr为后轮侧偏角；δ为前轮转角，可以通过方向盘转角计算得出；u为纵向速度，可通过车身传感器或ESP节点获得；r为横摆角速度；a和b分别为车辆质心至前后轴距离；v为侧向速度，在高级别自动驾驶车辆中可采用激光雷达、、摄像头以及IMU等传感器融合获取进行精确测量，而在低级别自动驾驶车辆上通过摄像头、陀螺仪以及加速度计等输出车道线模型进行融合获取。
在一些实施例中，获取侧倾角加速度变化率Jφ包括以下步骤：
步骤S1031，根据陀螺仪获取车辆的角速度；
步骤S1032，根据加速度计获取车辆的加速度；
步骤S1033，根据所述车辆的角速度和加速度计算确定车辆的侧倾角加速度变化率Jφ。
在本实施例中，陀螺仪可用于测量物体的角速度，陀螺仪随物体运动时，能够测量物体绕各个轴转动的角速度，通过对角速度进行积分运算，就可以得到物体旋转的角度。短时间内，陀螺仪测量具有较高的精度，但陀螺仪容易受振动等因素的影响而引入测量噪声，且陀螺仪的输出存在漂移现象，漂移随着时间、温度、及其他随机因素而变化，通过积分会使测量误差变大，如果物体的初始位置存在一定的倾角，则陀螺仪无法感知，因此陀螺仪不适合长时间的动态角度测量。
加速度计可用于测量物体的加速度，当加速度计静止时，其输出为重力加速度在各个轴上的分量，装有加速度计的物体的倾角发生变化时，加速度计的输出也会随之变化，根据这一原理，通过测量加速度计各轴的输出可以计算得出物体的倾角。对于静止物体而言，加速度计测量出来的角度十分准确。但是，一旦物体运动，会在加速度计相应的敏感轴引入除重力以外的加速度(不包含匀速运动状态)，此时倾角的计算将会因物体运动的加速度影响而变得不准确。实际应用中，物体不可能长时间做匀速运动，因此加速度计不适合于测量运动物体的倾角。
在本实施例中，利用加速度计和陀螺仪在测量角度时具有互补性，加速度计可以测量静止物体的倾角并具有较高的准确性，而陀螺仪可以测量动态物体的角速度并在短时间内具有较高的准确性。当车辆配置有陀螺仪时，可以采用陀螺仪与加速度计相配合计算获取所述侧倾角加速度变化率Jφ。
具体的，在本实施例中，利用卡尔波滤波算法进行融合，将侧倾角的测量近似为线性系统，分别建立系统的状态方程和测量方程如下：
状态方程：X(k+1)＝F(k)X(k)+G(k)W(k) (20)
测量方程：Z(k)＝H(k)X(k)+V(k) (21)
式中：X(k)是系统k时刻目标的状态向量；F(k)是状态转移矩阵；G(k)是过程噪声分布矩阵；W(k)是系统的过程白噪声；Z(k)是系统的量测矢量；H(k)是系统的量测矩阵；V(k)是量测噪声矢量。
在本实施例中，利用陀螺仪作为预测量来测量车辆的倾角，加速度计作为观测量不断修正陀螺仪测量的偏差，可以得到陀螺仪测量侧倾角的线性模型为：
αk+1＝αk+(ωk-βk+wk)dt (22)
式中：α是车辆倾角；ωk是陀螺仪的角速度；βk是陀螺仪的常值偏差(可通过加速度计估计得出)；wk是陀螺仪的测量噪声；dt是采样时间间隔。
将上式转化为(1)和(2)两式代表的状态方程和测量方程如下：
状态方程：Xk|k-1＝AXk-1+BUk (23)
测量方程：Zk＝CXk+vk (24)
式中：
Figure BDA0002640394750000111
Uk是陀螺仪输出信号；T是采样时间间隔；Zk是量测矢量，也即加速度计测量得到的倾角；C是量测矩阵，考虑到加速度计的测量值仅与物体当前的角度有关，而与陀螺仪的偏差无关，所以C＝[1 0]；vk是加速度计的测量噪声。
然后可以利用卡尔曼滤波进行车辆倾角的估算，算法如下：
状态估计方程：
Figure BDA0002640394750000112
协方差估计方程：Pk|k-1＝APk-1AT+Q (26)
卡尔曼增益更新方程：Kk＝Pk|k-1CT(CPk|k-1CT+R)-1 (27)
最优倾角更新方程：
Figure BDA0002640394750000113
协方差更新方程：Pk＝(1-KkC)Pk|k-1 (29)
其中，Q是系统过程协方差矩阵；R是系统测量误差的协方差矩阵。
最后每周期计算结束后返回本周期Xk与Pk。
需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本实施例还提供了一种车轮侧偏刚度的估算装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图4是根据本申请实施例的车轮侧偏刚度的估算装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：参数获取单元201、更新单元202、侧偏特性参数获取单元203和等效侧偏刚度确定单元204。
参数获取单元201，用于获取当前车轮侧偏参数以及参数更新时长；
更新单元202，用于当所述当前车轮侧偏参数与预设时间间隔内历史车轮侧偏参数的差值大于第一阈值或所述参数更新时长大于第二预设阈值时，将所述当前车轮侧偏参数更新为实时车轮侧偏参数；
侧偏特性参数获取单元203，用于获取车辆的三轴向加速度变化率以及车轮侧偏角；其中，所述三轴向加速度变化率包括：侧向加速度变化率Jy，横摆角加速度变化率Jr以及侧倾角加速度变化率Jφ；
等效侧偏刚度确定单元204，用于根据所述实时车轮侧偏参数、车辆三轴向加速度变化率和所述车轮侧偏角，计算确定车轮的等效侧偏刚度。
在其中一个实施例中，所述车轮侧偏参数包括：
侧向加速度、横摆角速度以及车身侧倾角。
车轮侧偏刚度的估算装置，还包括：估算条件检测单元205。
估算条件检测单元205，用于检测车辆的当前状态是否满足估算条件，若所述当前状态满足估算条件，则获取第一车轮侧偏参数以及数据更新时长。
侧偏特性参数获取单元203，包括：第一计算模块、第二计算模块。
第一计算模块，用于根据偏航率传感器、纵向车速传感器计算获取车辆的三轴向加速度变化率。
第二计算模块，包括：第一参数获取模块，第二参数获取模块和第三计算模块。
第一参数获取模块，用于根据陀螺仪获取车辆的角速度；
第二参数获取模块，用于根据加速度计获取车辆的加速度；
第三计算模块，用于根据所述车辆的角速度和加速度计算确定车辆的侧倾角加速度变化率Jφ。
在其中一个实施例中，所述车轮侧偏角的计算公式为：
Figure BDA0002640394750000131
其中，αf为前轮侧偏角；αr为后轮侧偏角；δ为前轮转角；u为纵向速度；v为侧向速度；r为横摆角速度；a和b分别为车辆质心至前后轴距离。
在其中一个实施例中，所述根据所述实时车轮侧偏参数、车辆三轴向加速度变化率和所述车轮侧偏角，计算确定车轮的等效侧偏刚度的计算式如下：
Figure BDA0002640394750000132
其中，Kef为前轮等效侧偏刚度；Ker为后轮等效侧偏刚度；Jx为纵向加速度；αf为前轮侧偏角；αr为后轮侧偏角；Yf为前轮侧向力；Yr为后轮侧向力。
需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
另外，结合图1描述的本申请实施例车轮侧偏刚度的估算方法可以由车辆来实现，具体的，可由该车辆内的一个或多个处理器来执行。图5为根据本申请实施例的车辆的硬件结构示意图。
该车辆可以包括处理器31、存储有计算机程序指令的存储器32以及与所述处理器连接的偏航率传感器33和纵向车速传感器34。
具体地，上述处理器31可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器32可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器32可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器32可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器32可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器32是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器32包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。
存储器32可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器31所执行的可能的计算机程序指令。
处理器31通过读取并执行存储器32中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种车轮侧偏刚度的估算方法。
所述偏航率传感器33和纵向车速传感器34，用于采集所述车辆的纵向加速度、横向加速度及横摆角速度等，以计算得到车轮侧偏参数。
在其中一些实施例中，该车辆还包括自动驾驶车辆车速传感器，该传感器是一种速度传感器，能够实时检测和估算车辆纵向速度并一般通过CAN网络实时输出。
其中一些实施例中，该车辆还包括方向盘转角传感器，该传感器是是一种方向盘绝对位置传感器，能够实时检测处理方向盘的绝对位置并按照角度实时输出方向盘位置信号。
其中一些实施例中，该车辆还包括所述自动驾驶摄像头，其是一种图像传感器，能够实时检测道路上的车道线、车辆、道路边界等环境特征并实时输出。
在其中一些实施例中，该车辆还可包括通信接口35和总线30。其中，如图3所示，处理器31、存储器32、通信接口35通过总线30连接并完成相互间的通信。
通信接口35用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信接口35还可以实现与其他部件例如：外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。
总线30包括硬件、软件或两者，将车辆的部件彼此耦接在一起。总线30包括但不限于以下至少之一：数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(ControlBus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(Local Bus)。举例来说而非限制，总线30可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port，简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线、前端总线(FrontSide Bus，简称为FSB)、超传输(Hyper Transport，简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count，简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChannelArchitecture，简称为MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial AdvancedTechnology Attachment，简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ElectronicsStandards Association Local Bus，简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线30可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
该车辆可以基于获取到的计算机指令，执行本申请实施例中的车轮侧偏刚度的估算方法，从而实现结合图1描述的车轮侧偏刚度的估算方法。
另外，结合上述实施例中的车轮侧偏刚度的估算方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种车轮侧偏刚度的估算方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种车轮侧偏刚度的估算方法，其特征在于，包括：
获取当前车轮侧偏参数以及参数更新时长；
当所述当前车轮侧偏参数与预设时间间隔内历史车轮侧偏参数的差值大于第一阈值或所述参数更新时长大于第二预设阈值时，将所述当前车轮侧偏参数更新为实时车轮侧偏参数；
获取车辆的三轴向加速度变化率以及车轮侧偏角；其中，所述三轴向加速度变化率包括：侧向加速度变化率Jy，横摆角加速度变化率Jr以及侧倾角加速度变化率Jφ；
根据所述实时车轮侧偏参数、车辆三轴向加速度变化率和所述车轮侧偏角，计算确定车轮的等效侧偏刚度。
2.根据权利要求1所述的车轮侧偏刚度的估算方法，其特征在于，所述车轮侧偏参数包括：
侧向加速度、横摆角速度以及车身侧倾角。
3.根据权利要求1所述的车轮侧偏刚度的估算方法，其特征在于，所述获取第一车轮侧偏参数以及数据更新时长之前，还包括：
检测车辆的当前状态是否满足估算条件，若所述当前状态满足估算条件，则获取第一车轮侧偏参数以及数据更新时长。
4.根据权利要求1所述的车轮侧偏刚度的估算方法，其特征在于，所述获取车辆的三轴向加速度变化率，包括：
根据偏航率传感器、纵向车速传感器计算获取车辆的三轴向加速度变化率。
5.根据权利要求1所述的车轮侧偏刚度的估算方法，其特征在于，所述获取车辆的三轴向加速度变化率，包括：
根据陀螺仪获取车辆的角速度；
根据加速度计获取车辆的加速度；
根据所述车辆的角速度和加速度计算确定车辆的侧倾角加速度变化率Jφ。
6.根据权利要求1所述的车轮侧偏刚度的估算方法，其特征在于，所述车轮侧偏角的计算公式为：
Figure FDA0002640394740000011
其中，αf为前轮侧偏角；αr为后轮侧偏角；δ为前轮转角；u为纵向速度；v为侧向速度；r为横摆角速度；a和b分别为车辆质心至前后轴距离。
7.根据权利要求1所述的车轮侧偏刚度的估算方法，其特征在于，所述根据所述实时车轮侧偏参数、车辆三轴向加速度变化率和所述车轮侧偏角，计算确定车轮的等效侧偏刚度的计算式如下：
Figure FDA0002640394740000021
其中，Kef为前轮等效侧偏刚度；Ker为后轮等效侧偏刚度；Jx为纵向加速度；αf为前轮侧偏角；αr为后轮侧偏角；Yf为前轮侧向力；Yr为后轮侧向力。
8.一种车轮侧偏刚度的估算装置，其特征在于，包括：
参数获取单元，用于获取当前车轮侧偏参数以及参数更新时长；
更新单元，用于当所述当前车轮侧偏参数与预设时间间隔内历史车轮侧偏参数的差值大于第一阈值或所述参数更新时长大于第二预设阈值时，将所述当前车轮侧偏参数更新为实时车轮侧偏参数；
侧偏特性参数获取单元，用于获取车辆的三轴向加速度变化率以及车轮侧偏角；其中，所述三轴向加速度变化率包括：侧向加速度变化率Jy，横摆角加速度变化率Jr以及侧倾角加速度变化率Jφ；
等效侧偏刚度确定单元，用于根据所述实时车轮侧偏参数、车辆三轴向加速度变化率和所述车轮侧偏角，计算确定车轮的等效侧偏刚度。
9.一种车辆，包括存储器、处理器、与所述处理器连接的偏航率传感器和纵向车速传感器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行其内存储的计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的车轮侧偏刚度的估算方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的车轮侧偏刚度的估算方法。
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