CN114454865A - 用于高级车辆运动管理的逆轮胎模型 - Google Patents

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CN114454865A CN202111181395.6A CN202111181395A CN114454865A CN 114454865 A CN114454865 A CN 114454865A CN 202111181395 A CN202111181395 A CN 202111181395A CN 114454865 A CN114454865 A CN 114454865A
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阿迪耶·阿里凯雷
尼克拉斯·弗勒伊德
里昂·亨德森
西德汉特·雷
里奥·莱恩
马茨·吕德斯特伦
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Volvo Truck Corp
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Abstract

提供了一种用于高级车辆运动管理的逆轮胎模型，尤其是一种用于控制重型车辆(100)的控制单元(130、140)，其中控制单元该被布置成：获得表示将由车辆(100)的至少一个车轮(210)生成的期望的车轮力(Fx,Fy)的输入数据，并且将该输入数据转换成将由车轮(210)维持的相应的等效的车轮速度或车轮滑移，以基于车轮(210)的逆轮胎模型(f‑1)生成所期望的车轮力(Fx,Fy)，其中，控制单元(130、140)被布置成根据车轮(210)的当前操作条件来获得所述逆轮胎模型，并且其中，控制单元(130、140)被布置成基于所述等效的车轮速度或车轮滑移来控制重型车辆(100)。

Description

用于高级车辆运动管理的逆轮胎模型
技术领域
本公开涉及用于重型车辆的车辆运动管理，即，对诸如行车制动器和推进设备之类的运动支持设备的协调控制。
本发明可以应用于重型车辆，例如卡车、公共汽车和建筑机械。虽然将主要针对货物运输车辆(例如半挂车和卡车)来描述本发明，但本发明不限于这种特定类型的车辆，而是也可以用在其它类型的车辆中，例如轿车。
背景技术
车辆在机械、气动、液压、电子和软件方面变得越来越复杂。现代重型车辆可能包括各种不同的物理设备，例如内燃机、电机、摩擦制动器、再生制动器、减震器、空气波纹管和动力转向泵。这些物理设备通常被称为运动支持设备(MSD)。MSD可以是能够单独控制的，例如，使得可以在一个车轮处施加摩擦制动(即，负扭矩)，而车辆上的另一车轮(甚至可能位于同一轮轴上)同时被用于通过电机产生正扭矩。
最近提出的例如在中央车辆单元计算机(VUC)上执行的车辆运动管理(VMM)功能依赖于MSD的协调组合，以操作车辆以便获得所期望的运动效果，同时维持车辆稳定性、成本效率和安全性。WO2019072379 A1公开了一个这种示例，其中，选择性地使用车轮制动器来辅助重型车辆的转弯操作。
控制各种MSD的常用方法是在致动器级别使用扭矩控制，而不考虑任何车轮滑移。然而，这种方法并非没有性能限制。例如，如果出现车轮过度滑移的情况(其中，一个或多个车轮以不受控的方式滑移)，则诸如牵引力控制和防抱死制动功能之类的安全功能会介入并请求扭矩超控(torque override)，以使滑移回到受控状态。这些安全功能通常由单独的控制单元操作。如果致动器的主要控制和与致动器相关的滑移控制功能被分配给不同的控制单元，则它们之间的通信所涉及的延迟可能会限制滑移控制性能。此外，相关致动器和在用于实现滑移控制的多个控制单元中做出的滑移假设可能不一致，这又会导致次优性能。
需要以更好的方式处理车轮滑移的、改进的车辆控制方法。
发明内容
本公开的目的在于提供控制单元和方法，该控制单元和方法促进了基于滑移或车轮速度请求而不是惯用扭矩请求的车辆控制，该速度或滑移请求是基于改进的轮胎行为模型获得的。该目的至少部分地由用于控制重型车辆的控制单元实现。该控制单元被布置成获得表示将由车辆的至少一个车轮生成的期望的车轮力的输入数据，并且将该输入数据转换成将由车轮维持的相应等效的车轮速度或车轮滑移，以基于车轮的逆轮胎模型生成所期望的车轮力。该控制单元被布置成根据车轮的当前操作条件获得逆轮胎模型，并且基于等效的车轮速度或车轮滑移来控制重型车辆。
因而，不是按照惯例从不同的致动器请求扭矩，而是将车轮滑移请求发送到车轮端部处的车轮扭矩致动器，然后，这些车轮扭矩致动器的任务是在所请求的车轮滑移下维持操作。通过这种方式，MSD的控制移动到更靠近车轮端部，其中，由于控制回路延迟的减少和更快的处理(通常可在更靠近车轮端部处获得)，更高的带宽控制是可能的。由此，尽管有可变的操作条件，但MSD能够更快地对例如道路摩擦等的变化做出反应，因而提供更稳定的车轮力。与传统的基于扭矩的控制相比，这种MSD控制方法既提高了重型车辆的可起动性，也提高了在高速驾驶情况下的机动性。例如，如果车轮暂时离开地面或由于道路颠簸而受到显著降低的竖直力，车轮不会失控旋转。相反，MSD控制将快速减小所施加的扭矩，以将车轮滑移维持为请求值，使得当车轮再次接触地面时，将维持适当的车轮速度。
进一步的优点在于调整逆轮胎模型以应对车轮的当前操作条件的变化，因为这提高了期望的车轮力与等效的车轮速度或车轮滑移之间的映射的准确性和稳健性。这样，当操作条件发生变化时，逆轮胎模型将被调整以更好地对当前操作条件进行建模。因而，随着给定车轮的操作条件发生变化，车轮力和车轮滑移(或车轮速度)之间的映射也会发生变化，以补偿操作条件的变化。
除了车轮滑移或车轮速度之外，该控制单元还可以被布置成分配(即，请求)将在车辆上的一个或多个转向轮处维持的转向角。该转向角将对车轮侧滑产生影响。因此，通常有利的是联合处理转向和车轮扭矩(滑移或速度)，因为这通常会在稳健性和效率方面改善整体车辆控制。
根据多个方面，表示所述期望的车轮力的数据包括期望的车轮扭矩和车轮滚动半径。这意味着逆轮胎模型接口可以适应输出请求扭矩的功能，例如传统车辆控制功能，其与车轮半径一起代表或表示期望的车轮力。
根据多个方面，当前操作条件包括车辆或车轮对地速度向量。通过了解车轮对地速度，就可以控制车轮旋转速度以将车轮滑移维持在期望的水平。车轮对地速度也对车轮力和车轮滑移之间的映射有影响。例如，地面和车轮之间的接触面可能会根据车辆速度而变化。
根据多个方面，当前操作条件包括车轮的法向载荷或作用在车轮上的竖直力。给定车轮的法向载荷与摩擦系数一起决定了可实现的最大车轮力。因而，优选调整逆轮胎模型以考虑法向载荷的变化。通过测量或以其它方式确定法向载荷，可以使逆轮胎模型更准确。
根据多个方面，当前操作条件包括车轮的估计的或以其它方式确定的轮胎刚度。在从低车轮滑移到中等车轮滑移的线性区域中，轮胎刚度对逆轮胎模型有很大影响。通过考虑轮胎刚度的变化，可以获得更准确的逆轮胎模型。可选地，针对与给定车轮上的轮胎相关的因素(例如磨损、老化、温度、充气压力等)来校正轮胎刚度。轮胎刚度可以仅是纵向滑移刚度(该纵向滑移刚度可以用作缩放横向滑移刚度的基础)，或者是包括纵向和横向滑移刚度二者的向量。
根据多个方面，当前操作条件包括与车轮相关联的轮胎道路摩擦系数。轮胎道路摩擦系数也对车轮力和车轮滑移之间的映射有影响，尤其因为它对可实现的最大轮胎力有影响。估计的道路摩擦参数可以用于调适轮胎力曲线以限制所允许的峰值力并且还改变逆轮胎模型的峰值力滑移位置。
根据多个方面，当前操作条件包括车轮的最小所需横向力。这意味着可以要求以给定车轮的最小横向力生成能力进行操作。例如，如果车辆正在转弯，则可能需要生成一定量的横向力以便成功完成转弯。由于对横向力有要求，所以可能需要将车轮速度限制为低于所请求的车轮滑移的车轮滑移。类似地，当前操作条件可选地包括车轮的最大容许横向滑移角。在最小所需横向力和最大容许横向滑移角的情况下，所生成的纵向滑移请求被限制在其中使用最大容许横向滑移角保证最小横向力能力的搜索空间内。尽管二者都是可选参数，但它们可以有利地用于以安全的方式请求纵向力，该安全的方式使得不会导致例如横摆不稳定性等问题。车辆控制器可以使用最小所需横向力参数来确保足够的横向力能力仍能够通过(negotiate)具有特定加速度曲线和曲率曲线的给定路径。车辆在整个机动过程中的最大纵向速度通常受到侧倾稳定性和道路摩擦的限制。为了了解在进行转弯机动的车辆单元可以支持的横向加速度范围，可能有必要了解横向力能力。因而，能够指定最小所需横向力能力是一个优点。
车辆控制器可以使用最大容许横向滑移角来确保车辆的横摆力矩平衡或侧滑被维持在与要执行的机动一致的可接受水平。该特征在自动或功能安全关键应用中特别有用，在这些应用中，期望维持轮胎在它们的线性组合滑移范围内操作，并因此防止任何牵引力控制或横摆稳定性干预，这些干预可能会导致难以预测的影响。
根据多个方面，逆轮胎模型被配置成提供车轮的剩余横向力能力。剩余横向力能力可以用于调整正被发送到车轮端部的请求的界限，或作为对控制分配器的反馈以调适其控制请求，以便在车轮的横向力能力对于当前驾驶场景来说变得太低的情况下提高车轮的横向力能力。
根据多个方面，逆轮胎模型被配置成在与车轮的期望的车轮力和当前操作条件相关联的轮胎操作点处提供期望的车轮力相对于车轮速度或车轮滑移的梯度。该输出例如可以用于根据控制分配器的优先级自定义调整致动器中的速度控制器的增益。例如，如果车辆正在转弯并且横向梯度值是高的，则这表明较差的速度控制性能会降低横向转弯性能，因此可以调适速度控制器的增益来缓解这一问题。了解这些梯度还有助于对稳定性和控制稳健性进行分析，这是一个优点。
根据多个方面，该控制单元被布置成在存储器中存储预定的逆轮胎模型，其中，该逆轮胎模型作为车轮的当前操作条件的函数存储在存储器中。这意味着控制单元可以访问一系列不同的模型，并且该控制单元可以从这一系列模型中选择合适的模型。
根据多个方面，该控制单元被布置成：响应于基于所述等效的车轮速度或车轮滑移对重型车辆的控制，基于所测得的车轮行为和/或车辆行为来调适逆轮胎模型。因而，有利地，该控制单元监视车轮的实际响应，并且可能还监视车辆的实际响应，并相应地调整逆轮胎模型。这意味着，该控制方法对于在不同场景下对车辆性能所做的假设或不同参数对车辆可控性的影响变得不那么敏感。此外，如果操作条件以意想不到的方式变化，逆轮胎模型将自适应这种变化，从而在尚未遇到过的场景下也提供稳健的控制。
根据多个方面，逆轮胎模型被调整为始终位于取决于车轮滑移或车轮速度的车轮力的预定上限和/或下限内。这意味着允许对逆轮胎模型进行模型调整，但仅限于一些预定边界内。因此，一个边界或多个边界代表防止模型自适应过程中出现不可预见的错误的安全措施。自适应逆轮胎模型的一个示例是人工神经网络，该人工神经网络基于控制输入以及对该控制输入的实际车轮响应或车辆响应而进行连续的或至少定期的训练。
本文还公开了与上文讨论的优点相关联的计算机程序、计算机可读介质、计算机程序产品和车辆。
一般而言，权利要求书中使用的所有术语均应根据其在技术领域中的通常含义来解释，除非本文另有明确定义。所有对“一/一个/元件、装置、组件、措施、步骤等”的引用，除非另有明确说明，否则将被公开解释为指元件、装置、组件、措施、步骤等的至少一个实例。除非明确说明，否则本文公开的任何方法的步骤不必按照所公开的确切顺序执行。当研究所附权利要求书和以下说明时，本发明的进一步特征和优点将变得明显。本领域技术人员应认识到，在不脱离本发明的范围的情况下，本发明的不同特征可以组合以产生除下文中描述的那些实施例之外的实施例。
附图说明
参考附图，下面是作为示例引用的本发明实施例的更详细描述。
在这些图中：
图1示出了示例的重型车辆；
图2示意性地示出了运动支持设备布局；
图3示出了车辆控制功能；
图4是示出了作为车轮滑移的函数的轮胎力的曲线图；
图5示出了车轮行为模型对测量数据的自适应；
图6示出了示例的运动支持设备控制系统；
图7是示出了方法的流程图；
图8示意性地示出了控制单元；并且
图9示出了示例的计算机程序产品。
具体实施方式
现在将在下文中参考附图更全面地描述本发明，其中示出了本发明的某些方面。然而，本发明可以以许多不同的形式体现，且不应被解释为限于本文中阐述的实施例和方面；相反，这些实施例是通过示例的方式提供的，以便本公开将是彻底的和完整的，并将向本领域技术人员充分传达本发明的范围。在整个说明书中，相同的附图标记指代相同的元件。
应当理解，本发明不限于本文中所述和附图中示出的实施例；相反，本领域技术人员应认识到，在所附权利要求书的范围内可以做出许多修改和变型。
图1示出了其中可以有利地应用本文中公开的技术的、用于货物运输的示例车辆100。车辆100包括被支撑在前轮150和后轮160上的牵引车或牵引车辆110，其中至少一些车轮是驱动轮。通常(但不一定)，牵引车上的所有车轮都是制动轮。牵引车110被配置成以已知方式通过牵引座连接来拖行被支撑在挂车车轮170上的第一挂车单元120。挂车车轮通常是制动轮，但也可以包括在一个或多个轮轴上的驱动轮。
应明白，本文公开的方法和控制单元也可以有利地应用于其它类型的重型车辆，例如具有牵引杆连接的卡车、建筑设备、公共汽车等。
牵引车110包括车辆单元计算机(VUC)130，用于控制各种功能，即，用于实现推进、制动和转向。一些挂车单元120还包括用于控制挂车的各种功能(例如挂车车轮的制动，有时还有挂车车轮推进)的VUC 140。VUC 130、140可以集中或分布在若干个处理电路上。车辆控制功能的多个部分也可以被远程执行，例如，在经由无线链路180和无线接入网络185连接到车辆100的远程服务器190上执行。
牵引车110上的VUC 130(以及可能还有挂车120上的VUC 140)可以被配置成执行根据分层功能架构组织的车辆控制方法，在该分层功能架构中，一些功能可以被包含在更高层中的交通状况管理(TSM)域中，而一些其它功能可以被包含在驻留在较低功能层中的车辆运动管理(VMM)域中。
图2示意性地示出了用于通过一些示例的MSD来控制车轮210的功能200，这里的MSD包括摩擦制动器220(例如盘式制动器或鼓式制动器)和推进设备250。摩擦制动器220和推进设备是车轮扭矩生成设备的示例，车轮扭矩生成设备也可以被称为致动器并且它们可由一个或多个运动支持设备控制单元230控制。该控制是基于例如从车轮速度传感器240和从其它车辆状态传感器280(例如雷达传感器、激光雷达传感器)以及基于视觉的传感器(例如相机传感器和红外检测器)获得的测量数据。可以根据本文讨论的原理控制的其它示例的扭矩生成运动支持设备包括发动机缓速器和动力转向设备。MSD控制单元230可以被布置成控制一个或多个致动器。例如，MSD控制单元230被布置成控制轮轴上的两个车轮的情况并不少见。
TSM功能270以例如10秒左右的时间范围(time horizon)规划驾驶操作。该时间框架(time frame)对应于例如车辆100通过弯道所花费的时间。由TSM规划和执行的车辆机动可以与加速度曲线和曲率曲线相关联，这些加速度曲线和曲率曲线描述了给定机动的期望的车辆速度和转弯。TSM向进行力分配的VMM功能260连续请求所期望的加速度曲线areq和曲率曲线creq，从而以安全且稳健的方式满足来自TSM的请求。VMM功能260连续地向TSM功能反馈能力信息，从而详细说明该车辆例如在所能生成的力、最大速度和加速度方面的当前能力。
加速度曲线和曲率曲线也可以经由常规控制输入设备(例如方向盘、加速器踏板和制动器踏板)从重型车辆的驾驶员获得。所述加速度曲线和曲率曲线的来源不在本公开的范围内，因此本文将不进行更详细的讨论。
还参考图3，VMM功能260以大约1秒左右的时间范围操作，并且连续地将加速度曲线areq和曲率曲线creq转换成用于控制由车辆100的不同MSD 220、250致动的车辆运动功能的控制命令，其中这些MSD将能力报告回VMM，这些能力反过来用作车辆控制中的约束。VMM功能260执行车辆状态或运动估计305，即，VMM功能260通过使用布置在车辆100上的、经常但不是始终连接至MSD 220、250的各种传感器306监视操作来连续地确定车辆状态，该车辆状态包括车辆组合体中的不同单元的位置、速度、加速度和铰接角度。
运动估计305的结果(即，所估计的车辆状态)被输入到力生成模块310，该力生成模块为不同的车辆单元确定所需的全局力V＝[V1,V2]，以使车辆100根据所请求的加速度曲线areq和曲率曲线creq移动。所需的全局力向量V被输入到MSD协调功能320，该MSD协调功能320分配车轮力并协调其它MSD(例如转向和悬架)。然后，经协调的MSD一起提供车辆单元上的期望的横向力Fy和纵向力Fx、以及所需的力矩Mz，以获得车辆组合体100的期望运动。
通过使用例如全球定位系统、基于视觉的传感器、车轮速度传感器、雷达传感器和/或激光雷达传感器来确定车辆单元运动，并将该车辆单元运动转换成给定车轮210的本地坐标系(例如，在纵向速度分量和横向速度分量方面)，通过将车轮参考坐标系中的车辆单元运动与从和车轮210相连布置的车轮速度传感器240获得的数据进行比较，可以实时准确地估计车轮滑移。
将在下面结合图4更详细讨论的轮胎模型可以用于在给定车轮i的期望的纵向轮胎力Fxi和该车轮的等效的车轮滑移λi之间转换。车轮滑移λ涉及车轮旋转速度和对地速度之间的差异，并且将在下面更详细地讨论它。车轮速度ω是车轮的旋转速度，以例如每分钟转数(rpm)或以弧度/秒(rad/sec)或度/秒(deg/sec)表示的角速度为单位给出。
这里的轮胎模型是车轮行为的模型，其描述了作为车轮滑移的函数在纵向方向(在滚动方向上)和/或在横向方向(与纵向方向正交)上生成的车轮力。在Hans Pacejka的文献“Tyre and vehicle dynamics(轮胎和车辆动力学)”(Elsevier Ltd.2012,ISBN 978-0-08-097016-5)中涵盖了轮胎模型的基础知识。例如，参见第7章，其中讨论了车轮滑移与纵向力之间的关系。
总而言之，VMM功能260管理力生成和MSD协调，即，它确定车辆单元处需要什么力以满足来自TSM功能270的请求，以便例如根据由TSM请求的请求加速度曲线使车辆加速，和/或生成也由TSM请求的车辆的特定曲率运动。这些力可以包括例如横摆力矩Mz、纵向力Fx和横向力Fy、以及待施加在不同车轮处的不同类型的扭矩。
能够向车辆的车轮传递扭矩的VMM和MSD之间的接口265传统上一直专注于从VMM到每个MSD的基于扭矩的请求，而未考虑任何车轮滑移。然而，这种方法具有显著的性能限制。如果出现安全危急或过度滑移的情况，则在单独控制单元上操作的相关安全功能(牵引力控制、防抱死制动等)通常会介入并请求扭矩超控，以使滑移回到受控状态。这种方法的问题在于，由于致动器的主要控制和致动器的滑动控制被分配给不同的电子控制单元(ECU)，它们之间的通信延迟显著限制了滑移控制性能。此外，相关致动器和在用于实现实际滑移控制的两个ECU中做出的滑移假设可能不一致，这又会导致次优性能。
通过代替地在VMM和MSD控制器或多个控制器230之间的接口265上使用基于车轮速度或车轮滑移的请求并由此将困难的致动器速度控制回路转移到MSD控制器，MSD控制器通常以比VMM功能的采样时间更短的采样时间操作，从而获得显著的好处。与基于扭矩的控制接口相比，这种架构可以提供更好的干扰抑制，因而提高在轮胎道路接触面处生成的力的可预测性。
参考图3，逆轮胎模型块330将由MSD协调块320为每个车轮或者为车轮子集确定的所需车轮力Fxi、Fyi转换成等效的车轮速度ωwi或车轮滑移λi。这些车轮速度或滑移然后被发送到相应的MSD控制器230。MSD控制器将能力231a-231c报告回去，这些能力可以用作例如MSD协调块320中的约束。
根据SAE J670(SAE车辆动力学标准委员会，2008年1月24日)，纵向车轮滑移λ可以定义为：
Figure BDA0003297447880000111
其中，R是以米为单位的有效车轮半径，ωx是车轮的角速度，vx是车轮的纵向速度(在车轮坐标系中)。因而，λ介于-1和1之间，并且量化了车轮相对于路面正在滑移的程度。车轮滑移本质上是在车轮与车辆之间测得的速度差。因此应明白，本文公开的技术可以适用于任何类型的车轮滑移定义。还应明白，在车轮坐标系中，给定车轮对表面的速度，车轮滑移值等效于车轮速度值。
VMM 260以及可选地还有MSD控制单元230维护关于vx(在车轮的参考系中)的信息，而车轮速度传感器240等可以用于确定ωx(车轮的旋转速度)。
为了使车轮(或轮胎)产生车轮力，必须发生滑移。对于较小的滑移值，滑移和所生成的力之间的关系近似线性，其中，比例常数通常被表示为轮胎的滑移刚度。轮胎210受到纵向力Fx、横向力Fy和法向力Fz。法向力Fz是确定一些重要车辆性质的关键。例如，法向力在很大程度上决定了车轮可实现的横向轮胎力Fy，这是因为一般来说Fy≤μFz，其中，μ是与道路摩擦条件相关联的摩擦系数。对于给定横向滑移的最大可用横向力可以用所谓的魔术公式(Magic Formula)来描述，如Hans Pacejka的文献“Tyre and vehicle dynamics”(Elsevier Ltd.2012，ISBN 978-0-08-097016-5)中所描述的。
图4是示出了作为车轮滑移的函数的可实现轮胎力的示例的曲线图。纵向轮胎力Fx对于小的车轮滑移呈现出几乎线性增加的部分410，之后是对于较大的车轮滑移具有更多非线性行为的部分420。即使在相对较小的纵向车轮滑移下，可获得的横向轮胎力Fy也迅速减小。希望将车辆操作维持在线性区域410中，其中，响应于施加的制动命令的可获得纵向力更容易预测，并且在需要时可以产生足够的横向轮胎力。为了确保在该区域中操作，可以在给定的车轮上施加例如约0.1的车轮滑移限制λLIM。对于较大的车轮滑移(例如超过0.1)，可以看到更加非线性的区域420。在该区域控制车辆可能是困难的，因此经常要避免该区域。对于越野条件下的牵引等可能很有趣，其中，可能更偏爱用于牵引控制的较大滑移限制，但这不适用于公路操作。
VMM 260可以使用这种类型的轮胎模型以在某个车轮处生成期望的轮胎力。代替请求对应于期望的轮胎力的扭矩，VMM可以将期望的轮胎力转换成等效的车轮滑移(或者，等效地，相对于对地速度的车轮速度)并改为请求该滑移。主要优点在于，MSD控制设备230将能够通过使用车辆速度vx和车轮旋转速度ωx以期望的车轮滑移维持操作而以高得多的带宽传递所请求的扭矩。
控制单元130、140可以被布置成将预定的逆轮胎模型f-1存储在存储器中，例如存储为查找表。该逆轮胎模型被布置成作为车轮210的当前操作条件的函数存储在存储器中。这意味着根据车辆的操作条件来调整该逆轮胎模型的行为，这意味着：与不考虑操作条件的模型相比，获得了更准确的模型。存储在存储器中的模型可以基于实验和试验来确定，也可以基于分析推导，或者通过二者的结合来确定。例如，控制单元可以被配置成访问不同的模型集合，这些模型是根据当前操作条件选择的。一种逆轮胎模型可以针对法向力大的高载荷驾驶进行定制，另一种逆轮胎模型可以针对道路摩擦低的湿滑道路条件进行定制，等等。要使用的模型的选择可以基于一组预先确定的选择规则。存储在存储器中的模型也可以至少部分地是操作条件的函数。因而，该模型可以被配置成采用例如法向力或道路摩擦作为输入参数，从而根据车轮210的当前操作条件获得逆轮胎模型。应当明白，操作条件的许多方面可以通过默认操作条件参数来近似，而操作条件的其它方面可以被粗略地分类为较少数量的类别。因而，获得取决于车轮210的当前操作条件的逆轮胎模型并不一定意味着需要存储大量不同的模型，或者是能够以细粒度应对操作条件变化的复杂分析函数。相反，根据操作条件选择两个或三个不同的模型可能就足够了。例如，当车辆重载时使用一种模型，在其它情况下使用另一种模型。在所有情况下，轮胎力和车轮滑移之间的映射根据操作条件而以某种方式变化，这提高了映射的精度。
逆轮胎模型也可以至少部分地作为白适应模型来实现，其被配置成自动地或至少半自动地适应车辆的当前操作条件。这可以通过在响应于给定车轮滑移请求而生成的车轮力方面持续监视所述给定车轮的响应和/或响应于车轮滑移请求监视车辆100的响应来实现。然后可以调整该白适应模型，以更准确地对响应于来自车轮的给定车轮滑移请求而获得的车轮力进行建模。
图5是示出了将纵向轮胎力Fx映射到车轮滑移的逆轮胎模型的曲线图500。还绘制了具有对应的轮胎力F与车轮滑移的数值对(F,λ)的测量值510。根据一些方面，本文公开的控制单元被布置成：响应于基于等效的车轮速度或车轮滑移对重型车辆100的控制，基于所测得的车轮行为和/或车辆行为来调适逆轮胎模型f-1。一种此类测量是电机在试图产生特定车轮速度时遇到的阻力。电机的这种“扭矩状态”输出信号可以经由有效车轮半径R直接转换成等效的车轮力。车轮力样本也可以从VMM功能作为力分配过程的一部分而获得。例如，如果VMM注意到响应于给定的所请求的车轮滑移而始终获得过小的纵向力，则可以调整该模型以应对这种差异，例如，通过缩放该模型以更好地匹配所期望的车轮力。在这种背景下，请注意，逆轮胎模型在绝对参考系中不需要是正确的，即，逆轮胎模型能够准确地预测给定车轮滑移的以牛顿为单位的生成力。相反，如果逆轮胎模型使得允许通过VMM功能260成功控制车辆就足够了。有趣的是，通过响应于车轮滑移请求基于所测得的车轮力以这种方式调整逆轮胎模型，车辆的其它特性将被自动包含在建模中，以更准确地表示车轮滑移和车轮力之间的映射。
在逆轮胎模型的自适应的第一示例中，连续获得所生成的力F与当前车轮滑移λ的样本对(F,λ)。所生成的力F(纵向力Fx和横向力Fy)以及横摆力矩Mz可以基于车辆行为来确定，即牛顿第二定律类型的关系，其中，可以使用基本传感器技术与当前的车轮滑移一起测量质量m和加速度a二者。
然后不断更新该逆轮胎模型以拟合当前的测量结果。例如，可以应用卡尔曼滤波器来跟踪多项式模型的系数{ci}，然后可以将该多项式模型用作逆轮胎模型。还可以进行多项式拟合以将测量数据510拟合到模型，然后该模型可以用作逆轮胎模型。
在第二示例中，应用神经网络或其它形式的基于AI的方法来不断更新该逆轮胎模型。例如，使用所生成的力F与当前车轮滑移λ的样本对(F,λ)来训练该网络。该网络的输入可以是例如车辆载荷、轮胎规格和道路条件(例如摩擦方面)。输出可以是多项式模型的系数集合，该多项式模型可以用作逆轮胎模型的表示。
应当明白，该模型的自适应不需要在车辆100上车载执行。相反，可以将测量数据上传到远程服务器190，可以赋予远程服务器基于车轮滑移而非基于扭矩请求来寻找用于控制车辆的合适模型的任务。然后，该模型可以应对来自不止一个车辆(可能来自相同类型或操作设计域的一组车辆)的测量数据。然后可以将该模型或模型集合从远程服务器190反馈到车辆以用于控制车辆100。
整个逆轮胎模型当然也可以实现为在不同类型的操作条件期间训练的神经网络。然后，随着重型车辆的操作条件发生变化，该逆轮胎模型也会发生变化，使得给定车轮力的对应的车轮滑移随时间变化，这是一个优点。
也可以根据车轮滑移或车轮速度来调整逆轮胎模型f-1，使其始终处于车轮力的预定上限和下限内。这些极限可以例如作为从测量数据510导出的统计极限而获得。例如，可以设置上限530和下限520，以便将逆轮胎模型限制在与平均值相差一个或两个标准差内，等等。
安全裕度也可以应用于自适应本身，即，在不允许逆轮胎模型偏离一些标称模型曲线周围的围栏区域外的情况下，可以执行受约束的自适应。可以根据操作条件或通过在已知操作设计域(ODD)上预定义的动态驾驶任务(DDT)来预先确定或调整该围栏区域，这将减少所需的确认和验证量。
再次参考图2，MSD控制单元230可以被配置成控制与车轮210相关联的一个或多个MSD。该一个或多个MSD可以包括：至少一个行车制动器220，该至少一个行车制动器被布置成通过车轮210生成负扭矩；以及推进单元250，该推进单元被布置成通过车轮210生成正扭矩和/或负扭矩，该推进单元例如是电机和/或内燃机。可以由MSD控制单元控制的其它扭矩生成设备包括发动机缓速器和动力转向设备。MSD控制单元230被通信地耦合到VMM单元260，用于从VMM单元260接收控制命令(包括车轮速度和/或车轮滑移请求)，以通过该一个或多个MSD控制车辆运动。
应当明白，本文中讨论的MSD控制单元还可以被配置成控制与除车轮210之外的其它车轮相关联的一个或多个MSD，例如用于控制给定轮轴的车轮或者挂车单元的一侧上的车轮或者挂车单元的所有车轮的MSD。图6中示意性地示出了MSD控制单元230a-230f的系统，这些MSD控制单元被布置成基于从中央VMM单元260接收的控制信号来控制相应的车轮210a-210f。也可以通过这种方式控制可能经由小车单元连接的一个或多个附加车辆单元，例如一个或多个挂车120。在这种情况下，可能存在不止一个VMM功能，其中，一个VMM功能可以被分配一个主角色，而其它VMM功能可以被配置成在从模式(slave mode)下操作。
总而言之，VMM功能260进行力分配以满足特定的加速度曲线和/或曲率曲线。这些力被转换成等效的车轮滑移(或车轮旋转速度)，并且替代传统的扭矩请求，该滑移或速度被发送到MSD控制单元230。基于逆轮胎模型f-1()来执行从期望的力到等效的滑移或车轮旋转速度的转换。该逆轮胎模型不仅是所请求的车轮扭矩或车轮力的函数，而且还考虑了在车辆100当前正在操作的当前操作场景。根据示例实施例，用于控制车辆100的逆轮胎模型由下式给出：
[ωreq，Fy，rem，dFx/dω，dFy/dω]＝f-1(Treq，vx，vy，Fz，act，Rw，Cest，μest，Fy，min，αmax)
其中：
Treq-车轮处的扭矩请求
vx-纵向对地速度
vy-横向对地速度
Fz，act-车轮上的法向载荷
Rw-车轮的滚动半径
Cest-车轮的所估计的轮胎刚度(可选地，横向轮胎刚度Cest，y和纵向轮胎刚度Cest，x中的任一项)
μest-车轮处的所估计的轮胎道路摩擦
Fy，min-最小所需横向力能力
αmax-为了实现Fy，min的最大容许横向滑移
ωreq-车轮旋转速度请求，即，要控制的目标车轮速度
Fy，rem-给定车轮的剩余横向力能力
dFx/dω-在所请求的轮胎操作点处Fx关于车轮速度的梯度
dFy//dω-在所请求的轮胎操作点处Fy关于车轮速度的梯度
轮胎刚度Cest可以是所估计的轮胎刚度，该轮胎刚度可以是能够针对轮胎磨损、老化、温度、充气压力等因素来校正的所估计的轮胎刚度。该估计的轮胎刚度可以只是纵向滑移刚度，其中该纵向滑移刚度可以用作缩放给定轮胎的横向滑移刚度的基础，或者该估计的轮胎刚度可以是包括轮胎的纵向滑移刚度和横向滑移刚度二者的向量。轮胎刚度可能对力-滑移曲线400有显著影响。如果没有这个参数，则可以在轮胎模型中使用轮胎的标称刚度。
所估计的摩擦μest可以用于调适轮胎力曲线400以限制所允许的峰值力并且还改变模型中的峰值力滑移位置。如果没有此可选输入，则可以使用标称干沥青轮胎力曲线。
最小所需横向力能力Fy，min和最大容许横向滑移角极限αmax是对轮胎模型的可选约束，其经由通过像VMM功能260和各种MSD控制单元230之间的接口265这样的接口进行通信。通过这些附加的输入，所生成的纵向滑移请求被限制于一个向量空间，其中，使用最大横向滑移角αmax来保证横向力能力Fy，min。这两个可选参数都可以用于以不会导致显著横摆不稳定性等的安全方式请求纵向力。Fy，min可以用于确保仍有足够的横向力能力，以便能够通过特定的转弯或完成一些其它需要生成横向力(即Fy)的机动，而αmax可以用于确保车辆的横摆力矩平衡或侧滑被维持在合理的预先配置的或动态确定的极限内。这种特征在自主或功能安全关键应用中可能特别有益，在这些应用中，希望使轮胎保持在其线性组合滑移范围内操作(例如图3中所示的范围410)，并因此防止任何牵引力控制或横摆稳定性干预。
在输出侧，ωreq是车轮速度请求，这是轮胎模型的主要请求，只要在给定μest且不违反Fy，min和αmax的情况下可以这样做，就应该在所需的Treq中产生。应当明白，车轮速度请求ωreq可以根据对地速度vx，vy随时间连续更新，以便与车轮滑移等效，例如，如在上文讨论的车轮滑移方程中所定义的。替代地，可以传达车轮滑移值λreq而不是车轮速度值。给定的车轮对地速度、车轮滑移和车轮速度是等效的信息变量。
剩余的横向力能力Fy，rem可以用于调整正被发送的请求的边界，或作为对控制分配器的反馈以调适其控制请求，以便增加Fy，rem(例如，如果它变得太接近于零的话)。
最后，dFx/dω和dFy/dω表示在所请求的操作点处所述纵向力和横向力关于车轮旋转速度ωtgt的梯度。例如，这些参数可以用于根据控制分配器的优先级来自定义调整致动器中的速度控制器的增益。例如，如果车辆正在转弯并且dFy/dω值高，则表明较差的速度控制性能会降低横向转弯性能，因此可以调适该速度控制器的增益以防止这种情况。
上述功能接口的若干种变体当然是可能的。一种可能性是简单地去除滚动半径输入并将扭矩和旋转速度Treq，Rw分别改变为力和线速度，那么，该逆轮胎模型变为：
[ωreq，Fy，rem，dFx/dω，dFy/dω]＝f-1(Fx，req，vx，vy，Fz，act，Cest，μest，Fy，min，αmax)
另一种替代方案是简单地将所有轮胎参数作为具有预定布局的单个结构参数(例如，ptyre)发送。该结构的字段中的任何值都可用于更新现有的值，而默认值可用于代替不存在的字段。
该逆轮胎模型的输出的其它选项可以是发送y方向上的实际或最大横向轮胎力Fy，max或当前使用的轮胎摩擦能力μy，util。这将产生根据下式的模型函数：
[ωreq，Fy，act，dFx/dω，dFy/dω]＝f-1(Fx，req，vx，vy，Fz，act，ptyre，Fy，min，αmax)
[ωreq，Fy，max，dFx/dω，dFy/dω]＝f-1(Fx，req，vx，vy，Fz，act，ptyre，Fy，min，αmax)
[ωreq，μyutil，dFx/dω，dFy/dω]＝f-1(Fx，req，vx，vy，Fz，act，ptyre，Fy，min，αmax)
如上所述，上述示例中的逆轮胎模型的许多输入和输出都是可选的。例如，可以使用参数Fz，act，Rw，Cest，μest，Fy，min，αmax的默认值代替实际测量值。还应明白，对于以与期望的车轮力相对应的等效的车轮速度或车轮滑移控制车辆来说，输出Fy，act，dFx/dω，dFy/dω不是必需的。
还可以向该逆轮胎模型添加转向角请求δreq，或者添加要维持的转向角目标值。在这种情况下，所述输入包括所需的横向车轮力Fx，req以及纵向车轮力Fy，req，并且，除了车轮速度或滑移，所述输出还包括给定车轮的目标转向角δtgt，即：
[ωreq，δreq，dFx/dω，dFy/dω]＝f-1(Fx，req，Fy，req，vx，vy，Fz，act，ptyre，Fy，min，αmax)
此外，应当明白，车轮旋转速度ωreq(即，给定车轮210旋转的速度)可以用车轮滑移λ代替。这是因为：对于给定的车轮对地速度vx，车轮速度请求ωreq和车轮滑移请求λreq经由车轮半径R直接相关。换句话说，车轮速度和车轮滑移通常是等效的信息变量。
总结上述讨论，本文公开了一种用于控制重型车辆100的控制单元130、140。该控制单元被布置成获得表示将由车辆100的至少一个车轮210生成的所期望的车轮力Fx、Fy的输入数据，并且将该输入数据转换成将由车轮210维持的相应的等效的车轮速度或车轮滑移，从而基于车轮210的逆轮胎模型f-1生成所期望的车轮力Fx、Fy。表示要生成的所期望的车轮力的该输入数据例如可以从力分配过程来获得，在该力分配过程中，确定了使车辆遵循所期望的加速度曲线和/或所期望的曲率的必要力。该加速度曲线和曲率可以从车辆100的驾驶员的手动控制输入来获得，或者从在VUC上运行的自主或半自主控制算法来获得。还可以至少部分地经由无线链路从远程服务器190获得所期望的车轮力。
表示所期望的车轮力Fx、Fy的数据可以包括所期望的车轮扭矩Treq和车轮滚动半径R。通过提供该扭矩和半径，等效的所期望的车轮力可以例如被确定为Fx＝Treq*R。
控制单元130、140被布置成根据车轮210的当前操作条件获得逆轮胎模型，并且还被布置成基于等效的车轮速度或车轮滑移来控制重型车辆100。这意味着该控制单元被配置成以某种方式使逆轮胎模型自适应车辆的当前操作条件。例如，如果车辆装载了较重的货物，则用于控制车辆的逆轮胎模型将被调整以应对操作条件的变化。可以考虑各种类型的操作条件参数，如下文将讨论的。通过根据当前操作条件获得逆轮胎模型，可以实现更精确的控制以及更稳健的控制。因而，应当明白，本文考虑的逆轮胎模型是动态模型，与恒定模型不同的是，动态模型适于拟合重型车辆的当前操作条件。这提高了车辆性能和安全性。
当前操作条件可以包括具有分量vx、vy的车辆对地速度或车轮对地速度向量。该车辆对地速度可以用于确定对应于给定滑移量的车轮旋转速度，例如，通过计算上文讨论的归一化车轮滑移差。取决于车轮是缓慢旋转还是更快旋转，一些轮胎的行为也会有所不同。因而，一些逆轮胎模型可能在从例如对地速度0km/h到150km/h的操作速度范围内表现出差异。应当明白，基于所请求的车轮旋转速度的车轮控制需要VMM功能260和MSD控制单元230之间相对快速的接口。这是因为获得给定车轮滑移所需的车轮旋转速度取决于对地速度，随着时间的推移，该对地速度可能会相对快地变化。
当前操作条件可选地还包括与车轮210相关联的法向载荷Fz或竖直轮胎力。法向载荷可能对逆轮胎模型具有显著影响，即，期望的车轮力与车轮速度或车轮滑移之间的映射。例如，最大可用纵向轮胎力Fx受法向力和摩擦系数的限制。因而，通过基于法向载荷Fz使逆轮胎模型参数化，可以获得更精确的逆轮胎模型，其更接近地对车辆100的当前操作条件进行建模。
根据一些其它方面，当前操作条件包括车轮210的所估计的轮胎刚度Cest。如果明确估计轮胎刚度，则可以获得更准确的逆轮胎模型。轮胎刚度可以例如基于反馈系统来估计，其中，轮胎力的测量被映射到车轮滑移，并且可以确定线性或半线性关系。轮胎刚度也可以例如从远程服务器190中维护的数据库或连接到VUC的存储器中获得，如果可以识别轮胎，则可以索引该数据库或存储器。例如，可以通过将射频识别(RFID)设备嵌入轮胎中或通过手动配置来识别被附接到给定车轮的轮胎。
当前操作条件还可以包括车轮的估计的轮胎道路摩擦系数μ。该道路摩擦可以使用已知方法来实时估计，例如在US 9,475,500 B2、US 8,983,749 B1或EP 1719676 B1中公开的那些方法。然后可以调适该逆轮胎模型以匹配当前的道路摩擦。
当前操作条件还可以包括车轮210的最小所需横向力能力Fy,min和/或最大容许横向滑移α。最小横向力能力Fy,min和最大横向滑移角极限α是轮胎模型的可选约束。如果将该数据作为逆轮胎模型函数的输入，则可以使用这些参数作为约束来确定所述输出。例如，可以确定输出车轮速度或车轮滑移不会生成不足的横向力能力或横向滑移，这是一个优点。
相反地，逆轮胎模型f-1也可以被配置成提供车轮210的剩余横向力能力Fy,rem。剩余横向力能力Fy,rem可以用于调整正被发送的所述请求的边界或作为对控制分配器的反馈以调适其控制请求，以便在剩余横向力能力变得太低的情况下提高剩余横向力能力。
逆轮胎模型f-1还可以被配置成：在与车轮210的期望的车轮力及当前操作条件相关联的轮胎操作点处，提供所期望的车轮力关于车轮速度或车轮滑移的梯度dFx、dFy。这些梯度在输入参数发生小的变化时提供关于模型行为的信息，并且可以有利地用于调整例如MSD控制单元230中的控制算法。例如，可以使用梯度来调整控制功能(例如PID控制器)的增益。
图7是示出总结了至少一些上述讨论的方法的流程图。示出了在控制单元130、140中执行的用于控制重型车辆100的方法。该方法包括：获得S1表示将由车辆100的至少一个车轮210生成的期望的车轮力Fx、Fy的输入数据；以及获得S2与车轮210相关联的逆轮胎模型f-1，其中，该逆轮胎模型取决于车轮210的当前操作条件。该方法还包括：将该输入数据转换S3成将由车轮210维持的、相应的等效的车轮速度或车轮滑移，以基于车轮210的逆轮胎模型生成所期望的车轮力Fx、Fy；以及基于所述等效的车轮速度或车轮滑移来控制S4重型车辆100。
图8在多个功能单元方面示意性地示出了诸如VUC 130、140之类的控制单元的部件。根据本文的讨论的实施例，该控制单元可以实现TSM 270、VMM 260和/或控制功能230的一个或多个上文讨论的功能。该控制单元被配置成执行上文讨论的至少一些用于控制重型车辆100的功能。使用能够执行存储在计算机程序产品(例如，呈存储介质1020的形式)中的软件指令的合适中央处理单元CPU、多处理器、微控制器、数字信号处理器DSP等中的一个或多个的任意组合来提供处理电路810。处理电路810可以进一步被提供为至少一个专用集成电路ASIC或现场可编程门阵列FPGA。
特别地，处理电路810被配置成使控制单元101执行一组操作或步骤，例如结合图7讨论的方法。例如，存储介质820可以存储所述一组操作，并且处理电路810可以被配置成从存储介质820检索所述一组操作以使控制单元900执行所述一组操作。所述一组操作可以作为可执行指令集来提供。因而，处理电路810由此被布置成执行如本文所公开的方法。
存储介质820还可以包括永久存储设备，例如，可以是磁存储器、光存储器、固态存储器或甚至远程安装的存储器中的任一个或它们的组合。
控制单元900可以还包括用于与至少一个外部设备通信的接口830。因此，接口830可以包括一个或多个发射器和接收器，包括模拟和数字部件以及用于有线或无线通信的合适数量的端口。
处理电路810例如通过向接口830和存储介质820发送数据和控制信号、通过从接口830接收数据和报告、以及通过从存储介质820检索数据和指令来控制控制单元900的一般操作。控制节点的其它部件以及相关功能被省略，以免混淆本文呈现的概念。
图9示出了携载有包括程序代码组件920的计算机程序的计算机可读介质910，该程序代码组件用于当所述程序产品在计算机上运行时执行图7中所示的方法。该计算机可读介质和代码组件可以一起形成计算机程序产品900。

Claims (19)

1.一种用于控制重型车辆(100)的控制单元(130、140)，
其中，所述控制单元被布置成：
获得表示将由所述车辆(100)的至少一个车轮(210)生成的期望的车轮力(Fx,Fy)的输入数据，并且
将所述输入数据转换成将由所述车轮(210)维持的、相应的等效的车轮速度或车轮滑移，以便基于所述车轮(210)的逆轮胎模型(f-1)生成所述期望的车轮力(Fx,Fy)，
其中，所述控制单元(130、140)被布置成根据所述车轮(210)的当前操作条件来获得所述逆轮胎模型，并且
其中，所述控制单元(130、140)被布置成基于所述等效的车轮速度或车轮滑移来控制所述重型车辆(100)，并且将对于所述等效的车轮速度或车轮滑移的请求发送到运动支持设备控制器。
2.根据权利要求1所述的控制单元(130、140)，其中，所述控制单元还被布置成分配一个或多个被转向轮的转向角(δreq)。
3.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，表示所述期望的车轮力(Fx,Fy)的所述数据包括所期望的车轮扭矩(Treq)和车轮滚动半径(R)。
4.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，所述当前操作条件包括车辆水平力分布(Fx,Fy,Mz)和/或车轮对地速度向量(Vx,Vy)。
5.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，所述当前操作条件包括所述车轮(210)的法向载荷(Fz)。
6.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，所述当前操作条件包括所述车轮(210)的所估计的轮胎刚度(Cest)。
7.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，所述当前操作条件包括与所述车轮相关联的轮胎道路摩擦系数(μ)。
8.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，所述当前操作条件包括所述车轮(210)的最小所需横向力能力(Fy,min)。
9.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，所述当前操作条件包括所述车轮(210)的最大容许横向滑移角(α)。
10.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，所述逆轮胎模型(f-1)被配置成提供所述车轮(210)的剩余横向力能力(Fy,rem)。
11.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，所述逆轮胎模型(f-1)被配置成：在与所述车轮(210)的所述期望的车轮力和所述当前操作条件相关联的轮胎操作点处，提供所述期望的车轮力关于车轮速度或车轮滑移的梯度(dFx,dFy)。
12.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，所述控制单元被布置成在存储器中存储预定的逆轮胎模型(f-1)，其中，所述逆轮胎模型作为所述车轮(210)的所述当前操作条件的函数被存储在所述存储器中。
13.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，所述控制单元被布置成：响应于基于所述等效的车轮速度或车轮滑移对所述重型车辆(100)的控制，基于所测得的车轮行为和/或车辆行为来调适所述逆轮胎模型(f-1)。
14.根据权利要求13所述的控制单元(130、140)，其中，所述逆轮胎模型(f-1)被调整为始终位于取决于车轮滑移或车轮速度的车轮力的预定上限和/或下限内。
15.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，所述控制单元被布置成将所述逆轮胎模型(f-1)表示为查找表。
16.根据权利要求1或2所述的控制单元(130、140)，其中，所述控制单元被布置成将所述逆轮胎模型(f-1)表示为神经网络。
17.一种车辆(100)，其包括根据权利要求1至16中的任一项所述的控制单元(130、140)。
18.一种在控制单元(130、140)中执行的用于控制重型车辆(100)的方法，所述方法包括：
获得(S1)表示将由车辆(100)的至少一个车轮(210)生成的期望的车轮力(Fx,Fy)的输入数据；
获得(S2)与所述车轮(210)相关联的逆轮胎模型(f-1)，其中，所述逆轮胎模型取决于所述车轮(210)的当前操作条件；
将所述输入数据转换(S3)成将由所述车轮(210)维持的相应的等效的车轮速度或车轮滑移，以便基于所述车轮(210)的逆轮胎模型生成所述期望的车轮力(Fx,Fy)；以及
基于所述等效的车轮速度或车轮滑移来控制(S4)所述重型车辆(100)，其中
基于所述等效的车轮速度或车轮滑移来控制所述重型车辆(100)包括：将对于所述等效的车轮速度或车轮滑移的请求发送到运动支持设备控制器。
19.一种计算机可读介质(910)，所述计算机可读介质(910)携载有包括程序代码组件的计算机程序(920)，所述程序代码组件用于当所述计算机程序在计算机上或在控制单元(900)的处理电路(910)上运行时执行根据权利要求18所述的方法。
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