CN114506313A - 结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法及装置，其中，方法包括：基于视觉传感器，获取车辆前方道路的曲率信息，利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到预瞄点处的横向载荷转移率的估计值；根据车辆的当前状态量计算车辆的横向载荷转移率的实际值；并通过加权求和，得到车辆的横向载荷转移率的预测值；进而控制车辆的制动、驱动、转向和悬架中的四个系统进行防侧翻协调控制。由此，解决了相关技术中仅根据车辆当前的实际横向载荷转移率进行算法设计，在车辆高速运行的情况下无法实现车辆防侧翻的提前感知、预先判断和及时干预，无法同时兼顾控制响应精度及驾乘人员舒适性的技术问题。

Description

结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法及装置
技术领域
本申请涉及车辆控制技术领域，特别涉及一种结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法及装置。
背景技术
相关技术主要通过ESC(Electronic Stability Control，电子稳定性控制)系统的差动制动反馈控制以实现防侧翻动作。但是，基于ESC系统的防侧翻控制既无法同时兼顾控制响应精度及驾乘人员舒适性，又无法克服由执行系统响应延迟所导致的极端工况车辆侧翻失效。因此，难以达到驾乘舒适度好、响应精度高、响应速度快的要求。
此外，相关技术中，预警模块仅仅根据车辆当前的实际横向载荷转移率进行算法设计。一方面，基于车辆当前的动力学量测值来计算实际横向载荷转移率，本身就存在误差不可观、不可控的缺点；另一方面，当车辆在中高速运行时若出现防侧翻倾向，该传统算法也未结合车辆行驶的道路条件对横向载荷转移率进行预测，因为无法实现车辆防侧翻的提前感知、预先判断和及时干预。
综上所述，相关技术存在响应延迟，无法实现车辆防侧翻的提前感知、预先判断和及时干预，安全性较差，驾驶体验较差，亟需改善。
申请内容
本申请提供一种结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法及装置，以解决相关技术中仅根据车辆当前的基于动力学计算的实际横向载荷转移率进行算法设计，误差不可观不可控，无法同时兼顾控制响应精度及驾乘人员舒适性，在车辆高速运行的情况下无法实现车辆防侧翻的提前感知、预先判断和及时干预的技术问题。
本申请第一方面实施例提供一种结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法，包括以下步骤：基于视觉传感器，获取车辆前方道路的曲率信息，利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到所述车辆在所述预瞄点处的横向载荷转移率的估计值；根据所述车辆的当前状态量计算所述车辆的横向载荷转移率的实际值；将所述横向载荷转移率的估计值与所述实际值进行加权求和，得到所述车辆的横向载荷转移率的预测值；以及基于所述横向载荷转移率的预测值控制所述车辆的制动系统、驱动系统、转向系统和悬架系统执行防侧翻协调动作。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述基于所述横向载荷转移率的预测值控制所述车辆的制动系统、驱动系统、转向系统和悬架系统执行防侧翻协调动作，包括：判断所述横向载荷转移率的预测值是否大于防侧翻安全阈值；如果所述预测值大于所述防侧翻安全阈值，则控制所述车辆进入防侧翻控制模式，计算所述车辆的需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力，并按照所述需求前轮转角、所述需求悬架刚度或阻尼、所述需求轮胎纵向力控制所述制动、驱动、转向和悬架系统输出对车辆底盘驱动、制动、转向、悬架等四个系统进行协调控制，输出所述需求前轮转角、所述需求悬架刚度或所述阻尼、需求轮胎纵向力，其中，所述需求前轮转角与所述需求悬架刚度或所述阻尼直接作为主动转向和主动悬架等执行模块的输入量，而所述需求轮胎纵向力则通过下层控制器来执行响应，协调驱动与制动系统以实现需求轮胎纵向力的控制。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述横向载荷转移率的实际值的计算公式为：
Figure BDA0003545736920000021
其中，LTR(Load Transfer Ratio,横向载荷转移率)为横向载荷转移率，γ为衰减因子，LTRR为车辆当前时刻的真实的横向载荷转移率，LTRP1,LTRP2,…,LTRPn分别为横向载荷转移率的序列中等距的选取n个点作为预瞄点，取n个预瞄点对应的横向载荷转移率作为输出。
本申请第二方面实施例提供一种结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制装置，包括：防侧翻预警模块，用于基于视觉传感器，获取车辆前方道路的曲率信息，利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到所述车辆在所述预瞄点处的横向载荷转移率的估计值，并根据所述车辆的当前状态量计算所述车辆的横向载荷转移率的实际值，且将所述横向载荷转移率的估计值与所述实际值进行加权求和，得到所述车辆的横向载荷转移率的预测值；协调控制模块，用于基于所述横向载荷转移率的预测值控制所述车辆的制动系统、驱动系统、转向系统和悬架系统执行防侧翻协调动作。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述防侧翻预警模块，包括：预瞄单元，用于基于视觉传感器，获取车辆前方道路的曲率信息，利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到所述车辆在所述预瞄点处的横向载荷转移率的估计值；计算单元，用于根据所述车辆的当前状态量计算所述车辆的横向载荷转移率的实际值；加权求和单元，用于将所述横向载荷转移率的估计值与所述实际值进行加权求和，得到所述车辆的横向载荷转移率的预测值。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述协调控制模块，包括：判断单元，用于判断所述横向载荷转移率的预测值是否大于防侧翻安全阈值；控制单元，用于当所述预测值大于所述防侧翻安全阈值时，则控制所述车辆进入防侧翻控制模式，计算所述车辆的需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力，并按照所述需求前轮转角、所述需求悬架刚度或阻尼、所述需求轮胎纵向力控制所述制动、驱动、转向和悬架系统输出对车辆底盘驱动、制动、转向、悬架等四个系统进行协调控制，输出所述需求前轮转角、所述需求悬架刚度或所述阻尼、需求轮胎纵向力，其中，所述需求前轮转角与所述需求悬架刚度或所述阻尼直接作为主动转向和主动悬架等执行模块的输入量，而所述需求轮胎纵向力则通过下层控制器来执行响应，协调驱动与制动系统以实现需求轮胎纵向力的控制。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述横向载荷转移率的实际值的计算公式为：
Figure BDA0003545736920000031
其中，LTR为横向载荷转移率，γ为衰减因子，LTRR为车辆当前时刻的真实的横向载荷转移率，LTRP1,LTRP2,…,LTRPn分别为横向载荷转移率的序列中等距的选取n个点作为预瞄点，取n个预瞄点对应的横向载荷转移率作为输出。
本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器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，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法。
本申请第四方面实施例提供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，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法。
本申请实施例可以采用视觉预瞄和动力学估计相结合的方式，分别计算并获得横向载荷转移率，进而通过加权求和的方式获得车辆的横向载荷转移率的预测值，实现对车辆防侧翻协调动作的控制，提高了车辆横向载荷率的可观可控性，实现了车辆防侧翻控制的提前感知、预先判断和及时干预，响应精度高，响应速度快，可有效避免车辆的侧翻事故，提高车辆的行驶安全性，并为用户提供舒适的驾驶体验。由此，解决了相关技术中仅根据车辆当前的实际横向载荷转移率进行算法设计，误差不可观不可控，无法同时兼顾控制响应精度及驾乘人员舒适性，在车辆高速运行的情况下无法实现车辆防侧翻的提前感知、预先判断和及时干预的技术问题。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请实施例提供的一种结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法的流程图；
图2为根据本申请一个实施例的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法的汽车平面动力学模型；
图3为根据本申请一个实施例的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法的车身侧倾动力学模型；
图4为根据本申请一个实施例的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法的视觉预瞄原理的示意图；
图5为根据本申请一个实施例的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法的原理示意图；
图6为根据本申请一个实施例的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法的流程图；
图7为根据本申请实施例提供的一种结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制装置的结构示意图；
图8为根据本申请实施例提供的车辆的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法及装置。针对上述背景技术中心提到的相关技术中仅根据车辆当前的实际横向载荷转移率进行算法设计，误差不可观不可控，无法同时兼顾控制响应精度及驾乘人员舒适性，在车辆高速运行的情况下无法实现车辆防侧翻的提前感知、预先判断和及时干预的技术问题，本申请提供了一种结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法，在该方法中，可以采用视觉预瞄和动力学估计相结合的方式，分别计算并获得横向载荷转移率，进而通过加权求和的方式获得车辆的横向载荷转移率的预测值，实现对车辆防侧翻协调动作的控制，提高了车辆横向载荷率的可观可控性，实现了车辆防侧翻控制的提前感知、预先判断和及时干预，响应精度高，响应速度快，可有效避免车辆的侧翻事故，提高车辆的行驶安全性，并为用户提供舒适的驾驶体验。由此，解决了相关技术中仅根据车辆当前的实际横向载荷转移率进行算法设计，误差不可观不可控，无法同时兼顾控制响应精度及驾乘人员舒适性，在车辆高速运行的情况下无法实现车辆防侧翻的提前感知、预先判断和及时干预的技术问题。
具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法的流程示意图。
如图1所示，该结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法包括以下步骤：
在步骤S101中，基于视觉传感器，获取车辆前方道路的曲率信息，利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到车辆在预瞄点处的横向载荷转移率的估计值。
在实际执行过程中，本申请实施例可以通过视觉传感器，如摄像头，采集前方道路的图像或视频数据，并给予图像或视频数据识别前方道路的各点处的曲率信息，即视觉传感器可以具有图像处理及特征提取或语义分割等功能，进而实现能够提取道路信息并计算其各点处的曲率的目的，并利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到车辆在预瞄点处的横向载荷转移率的估计值。
具体地，本申请实施例可以利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到车辆在预瞄点处的横向载荷转移率的估计值，如图2和图3所示，其中，车辆的横向动力学微分方程可以表示为：
Figure BDA0003545736920000051
车辆的纵向动力学微分方程表示为：
Figure BDA0003545736920000052
车辆的横摆动力学微分方程表示为：
Figure BDA0003545736920000053
车辆的侧倾动力学微分方程表示为：
Figure BDA0003545736920000054
车轮的纵向动力学微分方程表示为：
Figure BDA0003545736920000055
其中，前后轮胎的侧偏角表示为：
Figure BDA0003545736920000056
Figure BDA0003545736920000057
而车辆质心侧偏角为β，可以表示为β＝Vy/Vx。
其中，Vx为车辆质心处的纵向速度，Vy为车辆质心处的横向速度，
Figure BDA0003545736920000061
为车辆质心处的横摆角速度，ωij为车轮ij(i＝f或r；j＝l或r)的转速，δ为前轮转角，φ为车身侧倾角，Fxij为地面对轮胎ij的纵向作用力，Fyij为地面对轮胎ij的侧向作用力，Ttij为作用于车轮ij上的驱动力矩，Tbij为作用于车轮ij上的制动力矩，m为整车质量，ms为整车簧载质量，hs为侧倾中心距离质心高度，Iz为整车横摆转动惯量，Ix为簧载质量的侧倾转动惯量，Jwij为车轮ij的转动惯量，a为质心距前轴的距离，b为质心距后轴的距离，T为轮距，R为车轮有效半径，K为悬架整体侧倾角刚度，C为悬架整体侧倾阻尼系数。
本申请实施例可以定义横向载荷转移率作为侧翻指数(Rollover Index,RI)用以衡量车辆侧倾状态，具体定义如下：
Figure BDA0003545736920000062
其中，Fzl,Fzr分别为左右两侧车轮的垂向载荷，根据上述公式计算出的横向载荷转移率范围为从-1至1。当横向载荷转移率为0时，车辆的簧载质量未发生任何横向转移；而横向载荷转移率为-1或1时，则车辆的一侧车轮已经离地，侧翻将要发生。
在实际应用中，横向载荷转移率通常通过其他车辆动力学参数，如侧倾角、侧倾角速度等进行估计，具体可以用如下公式计算：
Figure BDA0003545736920000063
式中，各物理量的涵义已在前文说明，该公式将作为后续状态空间建立和变化的基本方程之一。
在步骤S102中，根据车辆的当前状态量计算车辆的横向载荷转移率的实际值。
可以理解的是，本申请实施例通过动力学方法估计得到的横向载荷转移率的估计值往往滞后于车辆真实的横向载荷转移率，不能及时的反应车辆的侧倾状态，因此本申请实施例可以根据车辆的当前状态量计算车辆的横向载荷转移率的实际值，结合动力学估计与视觉预测方法得到的横向载荷转移率，实现对于车辆侧翻状态的感知和预测。
可选地，在本申请的一个实施例中，横向载荷转移率的实际值的计算公式为：
Figure BDA0003545736920000064
其中，LTR为横向载荷转移率，γ为衰减因子，LTRR为车辆当前时刻的真实的横向载荷转移率，LTRP1,LTRP2,…,LTRPn分别为横向载荷转移率的序列中等距的选取n个点作为预瞄点，取n个预瞄点对应的横向载荷转移率作为输出。
具体地，本申请实施例在获得道路曲率信息后需要根据驾驶员意图计算车辆的前轮转角名义值，其计算公式可以根据上述建立的八自由度车辆动力学模型推导得到，对该模型进行简化且仅保留横向、横摆的动力学微分方程，同时做如下假设：
FY＝kα，
即轮胎侧向力与侧偏角呈正相关。即可得到二自由度车辆动力学模型，如下：
Figure BDA0003545736920000071
Figure BDA0003545736920000072
其中，k1、k2为前后车轮的侧偏刚度。由于通常道路曲率变化不大，本申请实施例可以视为定曲率半径转向且道路曲率连续不可突变，可以假定车辆的横摆角速度
Figure BDA0003545736920000073
为定值，则此时有
Figure BDA0003545736920000074
又有β＝Vy/Vx,以此带入上式可得：
Figure BDA0003545736920000075
Figure BDA0003545736920000076
进一步可得：
Figure BDA0003545736920000077
又由于道路曲率κ满足κ＝ωr/Vx，进一步可得道路曲率与理论前轮转角关系为：
Figure BDA0003545736920000078
将由视觉传感器获得的前方道路各点处的曲率信息，如图4所示。
由于所描述的“各点”均可以表示为车速与相应未来的离散时间间隔的积的形式，则各点处的曲率可以表示为如下形式：
κ＝κ(k·Vx·Δt)，
其中，k＝1,2,…，Δt为视觉传感器采样时间间隔。
因此，根据上式可得，对于未来每一时刻都可以根据该时刻道路的曲率计算出相应的前轮转角名义值，即可以得到一组关于相邻时间间隔Δt的前轮转角的控制输入序列。在上述二自由度车辆动力学模型的基础上，增加侧倾运动的动力学微分方程式，同时由于车辆在行驶过程中，车身侧倾角很小，即可以得到sinφ≈φ，cosφ≈1，经化简后得到三自由度车辆动力学模型，
Figure BDA0003545736920000081
Figure BDA0003545736920000082
Figure BDA0003545736920000083
再代入上述横向载荷转移率估计公式，写成状态方程的形式可以如下：
Figure BDA0003545736920000084
y＝C1x，
其中，
Figure BDA0003545736920000085
即表示状态量包括横向速度、横摆角速度、侧倾角和侧倾角速度；u＝δ，即表示控制量为方向盘转角。
Figure BDA0003545736920000086
Figure BDA0003545736920000087
Figure BDA0003545736920000088
对上述状态方程离散化：
Figure BDA0003545736920000089
Figure BDA00035457369200000810
得到离散化后的状态方程：
x(k+1)＝A1′x(k)+B1′u(k)，
y(k+1)＝C1x(k+1)。
本申请实施例可以将得到的前轮转角的控制输入序列带入上述三自由度的车辆动力学模型中，即可以对未来路径上各点处的横向载荷转移率进行时序的预测，从而得到一组关于相邻时间间隔Δt的横向载荷转移率的序列。
本申请实施例可以从上述得到的横向载荷转移率的序列中等距的选取n个点作为预瞄点，取n个预瞄点对应的横向载荷转移率作为输出，记为LTRP1,LTRP2,…,LTRPn。
车辆当前时刻的真实的横向载荷转移率可以根据上述横向载荷转移率估计公式，由车辆的状态参数实时地计算得到，记为LTRR。
Figure BDA0003545736920000091
其中，LTR为横向载荷转移率，γ为衰减因子，取值范围为0至1之间，其效果为越远的预瞄点处横向载荷转移率具有更大的衰减，权重越小，是由于通过视觉预测的方法对于未来的预测可能存在误差，且可以认为预测越超前误差的可能性越大，即具有更小的置信度。
在步骤S103中，将横向载荷转移率的估计值与实际值进行加权求和，得到车辆的横向载荷转移率的预测值。
作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以分别采用视觉预测和动力学估计的方法计算横向载荷转移率，并对两种方法得到的横向载荷转移率进行后融合，即加权求和。
具体来讲，基于视觉预测的横向载荷转移率计算方法可以通过视觉传感器，如摄像头，获取前方道路的各点处的曲率信息，并根据道路曲率计算得到符合驾驶员意图的车辆的前轮转角名义值，其可以表示为一组前轮转角的控制输入序列，再利用车辆动力学模型对未来路径上各点处的横向载荷转移率进行时序的预测，取所设预瞄点处的横向载荷转移率作为输出；另一方面根据上述横向载荷转移率估计公式，由车辆的当前状态实时地计算得到车辆真实的横向载荷转移率。
本申请实施例可以将预瞄点处的以及真实的横向载荷转移率加权求和，由于通过视觉预测的方法对于未来的预测可能存在误差，且可以认为越超前误差的可能性越大，则可以设计加权规则为越远的预瞄点处横向载荷转移率具有更大的衰减，权重越小，而经动力学估计得到的横向载荷转移率具有最大的权重，最终得到横向载荷转移率的预测值。
在步骤S104中，基于横向载荷转移率的预测值控制车辆的制动系统、驱动系统、转向系统和悬架系统执行防侧翻协调动作。
进一步地，本申请实施例可以基于横向载荷转移率的预测值，对车辆底盘中驱动、制动、转向、悬架四个系统进行协调控制，并输出需求前轮转角、需求悬架刚度和阻尼、需求轮胎纵向力。本申请实施例基于对横向载荷转移率的估计值与实际值的加权求和，得到车辆的横向载荷转移率的预测值，并根据预测值执行防侧翻协调动作，实现了误差的可观可控，做到车辆防侧翻控制的提前感知、预先判断和及时干预，提高了响应精度和响应速度，可有效提高驾驶员的驾驶体验。
可选地，在本申请的一个实施例中，基于横向载荷转移率的预测值控制车辆的制动系统、驱动系统、转向系统和悬架系统执行防侧翻协调动作，包括：判断横向载荷转移率的预测值是否大于防侧翻安全阈值；如果预测值大于防侧翻安全阈值，则控制车辆进入防侧翻控制模式，计算车辆的需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力，对车辆底盘驱动、制动、转向、悬架四个系统进行协调控制，输出需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力，其中，需求前轮转角与需求悬架刚度或阻尼直接作为主动转向和主动悬架等执行模块的输入量，而需求轮胎纵向力则通过下层控制器来执行响应，协调驱动与制动系统以实现需求轮胎纵向力的控制。
可以理解的是，本申请实施例需要对进行加权求和获得的横向载荷转移率的预测值与防侧翻安全阈值进行比较：
当横向载荷转移率的预测值小于或等于防侧翻安全阈值时，本申请实施例不执行防侧翻协调动作，并持续对前方道路进行预判；
当横向载荷转移率的预测值大于防侧翻安全阈值时，本申请是实力控制车辆进入防侧翻控制模式，并计算车辆的需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力，进而对车辆底盘驱动、制动、转向、悬架四个系统进行协调控制，输出需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力。
其中，需求前轮转角与需求悬架刚度或阻尼可以直接作为主动转向和主动悬架等执行模块的输入量，而需求轮胎纵向力则通过下层控制器来执行响应，协调驱动与制动系统以实现需求轮胎纵向力的控制，从而实现车辆的防侧翻协调动作，保证车辆的行驶安全。
需要注意的是，上述防侧翻安全阈值根据车辆的实际重量、车速等因素的不同，可以由本领域技术人员进行相应调整，在此不做具体限制。
具体地，本申请实施例可以在对对车辆底盘中驱动、制动、转向、悬架等四个系统进行协调控制时，输出需求前轮转角、需求悬架刚度和阻尼、需求轮胎纵向力，其预测模型可以基于上述建立的八自由度车辆动力学模型中的纵向、横向、横摆、侧倾运动的四个自由度建立，其形式如下：
Figure BDA0003545736920000101
Figure BDA0003545736920000102
Figure BDA0003545736920000103
Figure BDA0003545736920000111
Figure BDA0003545736920000112
本申请实施例可以将上述模型写成状态方程的形式如下：
Figure BDA0003545736920000113
其中，
Figure BDA0003545736920000114
即可表示为状态量包括横向速度、横摆角速度、侧倾角和侧倾角速度；u＝[δ,Fxfl,Fxfr,Fxrl,Fxrr,K,C]T，即可表示为控制量为前轮转角、四个轮胎的纵向力、悬架刚度、悬架阻尼。
对上述非线性状态方程做一阶泰勒展开，可以写成如下时变的离散形式：
x(k+1)＝A2(k)x(k)+B2(k)u(k)，
y(k+1)＝C2x(k+1)，
其中，
Figure BDA0003545736920000115
本申请实施例可以根据车辆防侧翻控制要求减小车辆的横向载荷转移率，同时期望相邻两采样时刻的控制量的变动量要尽量小，保证控制过程的平稳性。根据上述考量建立目标函数，具体的目标函数形式如下：
Figure BDA0003545736920000116
其中，m为控制时域，p为预测时域，被控输出量的权重为Γy＝WLTR，控制量的权重矩阵为
Figure BDA0003545736920000117
第一部分J＝||ΓyYp(k+1|k)||2，期望车辆横向载荷转移率即侧翻的风险的最小化，第二部分J＝||ΓuΔU(k)||2，期望前轮转角、四个轮胎的纵向力、悬架刚度、悬架阻尼等六个控制量的增量的最小化。
因此，可得底盘协调控制的最优化问题为：
minJ(X(k),ΔU(k),m,p)，
Δx(k+1)＝A(k)Δx(k)+B(k)Δ(k),k＝1,2,…,p-1，
umin(k+i)≤u(k+i)≤umax(k+i),i＝0,1,…,m-1，
Δumin(k+i)≤Δu(k+i)≤Δumax(k+i),i＝0,1,…,m-1，
ymin(k+i)≤y(k+i)≤ymax(k+i),i＝1,2,…,p.。
本申请实施例可以对上述控制问题进行优化求解，得到一组最优控制增量序列：
[ΔU*(k)ΔU*(k+1)LΔU*(k+m-1)]，
以序列中第一个控制增量值ΔU*(k)作为实际的系统输入增量，结合上一时刻的控制量ΔU(k+1)，得到当前时刻的最优控制量U*(k)，即得到了需求前轮转角、需求悬架刚度/阻尼、需求轮胎纵向力。
下面结合图2至图6，以一个实例对本申请实施例的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法进行详细阐述。
如图5所示，本申请实施例可以包括：预警模块、上层控制器和下层控制器三部分。
其中，预警模块采用视觉预瞄和动力学估计相结合的方法，一方面通过视觉传感器获取前方道路的曲率信息，利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到车辆在预瞄点处的估计LTR；另一方面根据车辆当前状态量，实时计算车辆的实际横向载荷转移率，最终将横向载荷转移率的估计值与实际值加权求和，得到横向载荷转移率的预测值。
上层控制器根据预警模块传递的预测横向载荷转移率进行决策控制，当预测横向载荷转移率超过设定阈值时，则说明车辆当前存在潜在侧翻风险，需要启动防侧翻控制，对车辆底盘驱动、制动、转向、悬架等四个系统进行协调控制，输出需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力。其中，需求前轮转角与需求悬架刚度或阻尼直接作为主动转向和主动悬架等执行模块的输入量。
需求轮胎纵向力则通过下层控制器来执行响应，协调驱动与制动系统以实现需求轮胎纵向力的控制。
此外，包含车身纵向、横向、横摆、侧倾及车轮振动、旋转的8自由度车辆动力学模型的建立，可以实现本申请实施例涉及的关于制动、驱动、转向和悬架等四个系统的协调控制。
如图6所示，本申请实施例包括以下步骤：
步骤S601：通过动力学方法估计获得横向载荷转移率。具体地，如图2和图3所示，其中，车辆的横向动力学微分方程可以表示为：
Figure BDA0003545736920000121
车辆的纵向动力学微分方程表示为：
Figure BDA0003545736920000122
车辆的横摆动力学微分方程表示为：
Figure BDA0003545736920000131
车辆的侧倾动力学微分方程表示为：
Figure BDA0003545736920000132
车轮的纵向动力学微分方程表示为：
Figure BDA0003545736920000133
其中，前后轮胎的侧偏角表示为：
Figure BDA0003545736920000134
Figure BDA0003545736920000135
而车辆质心侧偏角为β，可以表示为β＝Vy/Vx。
其中，Vx为车辆质心处的纵向速度，Vy为车辆质心处的横向速度，
Figure BDA0003545736920000136
为车辆质心处的横摆角速度，ωij为车轮ij(i＝f或r；j＝l或r)的转速，δ为前轮转角，φ为车身侧倾角，Fxij为地面对轮胎ij的纵向作用力，Fyij为地面对轮胎ij的侧向作用力，Ttij为作用于车轮ij上的驱动力矩，Tbij为作用于车轮ij上的制动力矩，m为整车质量，ms为整车簧载质量，hs为侧倾中心距离质心高度，Iz为整车横摆转动惯量，Ix为簧载质量的侧倾转动惯量，Jwij为车轮ij的转动惯量，a为质心距前轴的距离，b为质心距后轴的距离，T为轮距，R为车轮有效半径，K为悬架整体侧倾角刚度，C为悬架整体侧倾阻尼系数。
本申请实施例可以定义横向载荷转移率作为侧翻指数(Rollover Index,RI)用以衡量车辆侧倾状态，具体定义如下：
Figure BDA0003545736920000137
其中，Fzl,Fzr分别为左右两侧车轮的垂向载荷，根据上述公式计算出的横向载荷转移率范围为从-1至1。当横向载荷转移率为0时，车辆的簧载质量未发生任何横向转移；而横向载荷转移率为-1或1时，则车辆的一侧车轮已经离地，侧翻将要发生。
在实际应用中，横向载荷转移率通常通过其他车辆动力学参数，如侧倾角、侧倾角速度等进行估计，具体可以用如下公式计算：
Figure BDA0003545736920000138
式中，各物理量的涵义已在前文说明，该公式将作为后续状态空间建立和变化的基本方程之一。
步骤S602：通过视觉传感器获取前方道路的各点处的曲率信息。在实际执行过程中，本申请实施例可以通过视觉传感器，如摄像头，采集前方道路的图像或视频数据，并给予图像或视频数据识别前方道路的各点处的曲率信息，即视觉传感器可以具有图像处理及特征提取或语义分割等功能，进而实现能够提取道路信息并计算其各点处的曲率的目的，并利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到车辆在预瞄点处的横向载荷转移率的估计值。
步骤S603：通过视觉预测计算横向载荷转移率。具体地，本申请实施例在获得道路曲率信息后需要根据驾驶员意图计算车辆的前轮转角名义值，其计算公式可以根据上述建立的八自由度车辆动力学模型推导得到，对该模型进行简化且仅保留横向、横摆的动力学微分方程，同时做如下假设：
FY＝kα，
即轮胎侧向力与侧偏角呈正相关。即可得到二自由度车辆动力学模型，如下：
Figure BDA0003545736920000141
Figure BDA0003545736920000142
其中，k1、k2为前后车轮的侧偏刚度。由于通常道路曲率变化不大，本申请实施例可以视为定曲率半径转向且道路曲率连续不可突变，可以假定车辆的横摆角速度
Figure BDA0003545736920000143
为定值，则此时有
Figure BDA0003545736920000144
又有β＝Vy/Vx,以此带入上式可得：
Figure BDA0003545736920000145
Figure BDA0003545736920000146
进一步可得：
Figure BDA0003545736920000147
又由于道路曲率κ满足κ＝ωr/Vx，进一步可得道路曲率与理论前轮转角关系为：
Figure BDA0003545736920000148
将由视觉传感器获得的前方道路各点处的曲率信息，如图4所示。
由于所描述的“各点”均可以表示为车速与相应未来的离散时间间隔的积的形式，则各点处的曲率可以表示为如下形式：
κ＝κ(k·Vx·Δt)，
其中，k＝1,2,…，Δt为视觉传感器采样时间间隔。
因此，根据上式可得，对于未来每一时刻都可以根据该时刻道路的曲率计算出相应的前轮转角名义值，即可以得到一组关于相邻时间间隔Δt的前轮转角的控制输入序列。在上述二自由度车辆动力学模型的基础上，增加侧倾运动的动力学微分方程式，同时由于车辆在行驶过程中，车身侧倾角很小，即可以得到sinφ≈φ，cosφ≈1，经化简后得到三自由度车辆动力学模型，
Figure BDA0003545736920000151
Figure BDA0003545736920000152
Figure BDA0003545736920000153
再代入上述横向载荷转移率估计公式，写成状态方程的形式可以如下：
Figure BDA0003545736920000154
y＝C1x，
其中，
Figure BDA0003545736920000155
即表示状态量包括横向速度、横摆角速度、侧倾角和侧倾角速度；u＝δ，即表示控制量为方向盘转角。
Figure BDA0003545736920000156
Figure BDA0003545736920000157
Figure BDA0003545736920000161
对上述状态方程离散化：
Figure BDA0003545736920000162
Figure BDA0003545736920000163
得到离散化后的状态方程：
x(k+1)＝A′1x(k)+B′1u(k)，
y(k+1)＝C1x(k+1)。
本申请实施例可以将得到的前轮转角的控制输入序列带入上述三自由度的车辆动力学模型中，即可以对未来路径上各点处的横向载荷转移率进行时序的预测，从而得到一组关于相邻时间间隔Δt的横向载荷转移率的序列。
本申请实施例可以从上述得到的横向载荷转移率的序列中等距的选取n个点作为预瞄点，取n个预瞄点对应的横向载荷转移率作为输出，记为LTRP1,LTRP2,…,LTRPn。
车辆当前时刻的真实的横向载荷转移率可以根据上述横向载荷转移率估计公式，由车辆的状态参数实时地计算得到，记为LTRR。
Figure BDA0003545736920000164
其中，γ为衰减因子，取值范围为0至1之间，其效果为越远的预瞄点处横向载荷转移率具有更大的衰减，权重越小，是由于通过视觉预测的方法对于未来的预测可能存在误差，且可以认为预测越超前误差的可能性越大，即具有更小的置信度。
步骤S604：将通过动力学方法估计获得的横向载荷转移率，和通过视觉预测计算的横向载荷转移率进行加权求和，获得横向载荷转移率的预测值。作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以分别采用视觉预测和动力学估计的方法计算横向载荷转移率，并对两种方法得到的横向载荷转移率进行后融合，即加权求和。
具体来讲，基于视觉预测的横向载荷转移率计算方法需要通过视觉传感器(如摄像头)获取前方道路的各点处的曲率信息，并根据道路曲率计算得到符合驾驶员意图的车辆的前轮转角名义值，其可以表示为一组前轮转角的控制输入序列，再利用车辆动力学模型对未来路径上各点处的横向载荷转移率进行时序的预测，取所设预瞄点处的横向载荷转移率作为输出；另一方面根据上述横向载荷转移率估计公式，由车辆的当前状态实时地计算得到车辆真实的横向载荷转移率。
本申请实施例可以将预瞄点处的以及真实的横向载荷转移率加权求和，由于通过视觉预测的方法对于未来的预测可能存在误差，且可以认为越超前误差的可能性越大，则可以设计加权规则为越远的预瞄点处横向载荷转移率具有更大的衰减，权重越小，而经动力学估计得到的横向载荷转移率具有最大的权重，最终得到横向载荷转移率的预测值。
步骤S605：基于横向载荷转移率的预测值控制车辆的制动、驱动、转向和悬架四个系统执行防侧翻协调动作。进一步地，本申请实施例可以基于横向载荷转移率的预测值，对车辆底盘中驱动、制动、转向、悬架四个系统进行协调控制，并输出需求前轮转角、需求悬架刚度和阻尼、需求轮胎纵向力。
可以理解的是，本申请实施例需要对进行加权求和获得的横向载荷转移率的预测值与防侧翻安全阈值进行比较：
当横向载荷转移率的预测值小于或等于防侧翻安全阈值时，本申请实施例不执行防侧翻协调动作，并持续对前方道路进行预判；
当横向载荷转移率的预测值大于防侧翻安全阈值时，本申请是实力控制车辆进入防侧翻控制模式，并计算车辆的需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力，按照需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力控制制动、驱动、转向和悬架四个系统输出，从而实现车辆的防侧翻协调动作，保证车辆的行驶安全。
需要注意的是，上述防侧翻安全阈值根据车辆的实际重量、车速等因素的不同，可以由本领域技术人员进行相应调整，在此不做具体限制。
具体地，本申请实施例可以在对对车辆底盘中驱动、制动、转向、悬架等四个系统进行协调控制时，输出需求前轮转角、需求悬架刚度和阻尼、需求轮胎纵向力，其预测模型可以基于上述建立的八自由度车辆动力学模型中的纵向、横向、横摆、侧倾运动的四个自由度建立，其形式如下：
Figure BDA0003545736920000171
Figure BDA0003545736920000172
Figure BDA0003545736920000173
Figure BDA0003545736920000174
本申请实施例可以将上述模型写成状态方程的形式如下：
Figure BDA0003545736920000175
其中，
Figure BDA0003545736920000181
即可表示为状态量包括横向速度、横摆角速度、侧倾角和侧倾角速度；u＝[δ,Fxfl,Fxfr,Fxrl,Fxrr,K,C]T，即可表示为控制量为前轮转角、四个轮胎的纵向力、悬架刚度、悬架阻尼。
对上述非线性状态方程做一阶泰勒展开，可以写成如下时变的离散形式：
x(k+1)＝A2(k)x(k)+B2(k)u(k)，
y(k+1)＝C2x(k+1)，
其中，
Figure BDA0003545736920000182
本申请实施例可以根据车辆防侧翻控制要求减小车辆的横向载荷转移率，同时期望相邻两采样时刻的控制量的变动量要尽量小，保证控制过程的平稳性。根据上述考量建立目标函数，具体的目标函数形式如下：
Figure BDA0003545736920000183
其中，m为控制时域，p为预测时域，被控输出量的权重为Γy＝WLTR，控制量的权重矩阵为
Figure BDA0003545736920000184
第一部分J＝||ΓyYp(k+1|k)||2，期望车辆横向载荷转移率即侧翻的风险的最小化，第二部分J＝||ΓuΔU(k)||2，期望前轮转角、四个轮胎的纵向力、悬架刚度、悬架阻尼等六个控制量的增量的最小化。
因此，可得底盘协调控制的最优化问题为：
minJ(X(k),ΔU(k),m,p)，
Δx(k+1)＝A(k)Δx(k)+B(k)Δ(k),k＝1,2,…,p-1，
umin(k+i)≤u(k+i)≤umax(k+i),i＝0,1,…,m-1，
Δumin(k+i)≤Δu(k+i)≤Δumax(k+i),i＝0,1,…,m-1，
ymin(k+i)≤y(k+i)≤ymax(k+i),i＝1,2,…,p.。
本申请实施例可以对上述控制问题进行优化求解，得到一组最优控制增量序列：
[ΔU*(k) ΔU*(k+1) L ΔU*(k+m-1)]，
以序列中第一个控制增量值ΔU*(k)作为实际的系统输入增量，结合上一时刻的控制量ΔU(k+1)，得到当前时刻的最优控制量U*(k)，即得到了需求前轮转角、需求悬架刚度/阻尼、需求轮胎纵向力，其中需求前轮转角与需求悬架刚度和阻尼直接传递给底盘上相应的主动转向和主动悬架等执行模块，而需求轮胎纵向力将传递给下层控制器进行实现。
根据本申请实施例提出的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法，可以采用视觉预瞄和动力学估计相结合的方式，分别计算并获得横向载荷转移率，进而通过加权求和的方式获得车辆的横向载荷转移率的预测值，实现对车辆防侧翻协调动作的控制，提高了车辆横向载荷率的可观可控性，实现了车辆防侧翻控制的提前感知、预先判断和及时干预，响应精度高，响应速度快，可有效避免车辆的侧翻事故，提高车辆的行驶安全性，并为用户提供舒适的驾驶体验。由此，解决了相关技术中仅根据车辆当前的实际横向载荷转移率进行算法设计，误差不可观不可控，无法同时兼顾控制响应精度及驾乘人员舒适性，在车辆高速运行的情况下无法实现车辆防侧翻的提前感知、预先判断和及时干预的技术问题。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制装置。
图7是本申请实施例的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制装置的方框示意图。
如图7所示，该结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制装置10包括：防侧翻预警模块100和协调控制模块200。
具体地，防侧翻预警模块100，用于基于视觉传感器，获取车辆前方道路的曲率信息，利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到车辆在预瞄点处的横向载荷转移率的估计值，并根据车辆的当前状态量计算车辆的横向载荷转移率的实际值，且将横向载荷转移率的估计值与实际值进行加权求和，得到车辆的横向载荷转移率的预测值。
协调控制模块200，用于基于横向载荷转移率的预测值控制车辆的制动系统、驱动系统、转向系统和悬架系统执行防侧翻协调动作。
可选地，在本申请的一个实施例中，防侧翻预警模块100包括：预瞄单元、计算单元和加权求和单元。
其中，预瞄单元，用于基于视觉传感器，获取车辆前方道路的曲率信息，利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到车辆在预瞄点处的横向载荷转移率的估计值；
计算单元，用于根据车辆的当前状态量计算车辆的横向载荷转移率的实际值；
加权求和单元，用于将横向载荷转移率的估计值与实际值进行加权求和，得到车辆的横向载荷转移率的预测值。
可选地，在本申请的一个实施例中，协调控制模块400包括：判断单元和控制单元。
其中，判断单元，用于判断横向载荷转移率的预测值是否大于防侧翻安全阈值。
控制单元，用于当预测值大于防侧翻安全阈值时，则控制车辆进入防侧翻控制模式，计算车辆的需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力，并按照需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力控制制动、驱动、转向和悬架系统输出对车辆底盘驱动、制动、转向、悬架等四个系统进行协调控制，输出需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力，其中，需求前轮转角与需求悬架刚度或阻尼直接作为主动转向和主动悬架等执行模块的输入量，而需求轮胎纵向力则通过下层控制器来执行响应，协调驱动与制动系统以实现需求轮胎纵向力的控制。
可选地，在本申请的一个实施例中，横向载荷转移率的实际值的计算公式为：
Figure BDA0003545736920000201
其中，LTR为横向载荷转移率，γ为衰减因子，LTRR为车辆当前时刻的真实的横向载荷转移率，LTRP1,LTRP2,…,LTRPn分别为横向载荷转移率的序列中等距的选取n个点作为预瞄点，取n个预瞄点对应的横向载荷转移率作为输出。
需要说明的是，前述对结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法实施例的解释说明也适用于该实施例的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制装置，可以采用视觉预瞄和动力学估计相结合的方式，分别计算并获得横向载荷转移率，进而通过加权求和的方式获得车辆的横向载荷转移率的预测值，实现对车辆防侧翻协调动作的控制，提高了车辆横向载荷率的可观可控性，实现了车辆防侧翻控制的提前感知、预先判断和及时干预，响应精度高，响应速度快，可有效避免车辆的侧翻事故，提高车辆的行驶安全性，并为用户提供舒适的驾驶体验。由此，解决了相关技术中仅根据车辆当前的实际横向载荷转移率进行算法设计，误差不可观不可控，无法同时兼顾控制响应精度及驾乘人员舒适性，在车辆高速运行的情况下无法实现车辆防侧翻的提前感知、预先判断和及时干预的技术问题。
图8为本申请实施例提供的车辆的结构示意图。该车辆可以包括：
存储器801、处理器802及存储在存储器801上并可在处理器802上运行的计算机程序。
处理器802执行程序时实现上述实施例中提供的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法。
进一步地，车辆还包括：
通信接口803，用于存储器801和处理器802之间的通信。
存储器801，用于存放可在处理器802上运行的计算机程序。
存储器801可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器801、处理器802和通信接口803独立实现，则通信接口803、存储器801和处理器802可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器801、处理器802及通信接口803，集成在一块芯片上实现，则存储器801、处理器802及通信接口803可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器802可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本实施例还提供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的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (9)

1.一种结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于视觉传感器，获取车辆前方道路的曲率信息，利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到所述车辆在所述预瞄点处的横向载荷转移率的估计值；
根据所述车辆的当前状态量计算所述车辆的横向载荷转移率的实际值；
将所述横向载荷转移率的估计值与所述实际值进行加权求和，得到所述车辆的横向载荷转移率的预测值；以及
基于所述横向载荷转移率的预测值控制所述车辆的制动系统、驱动系统、转向系统和悬架系统执行防侧翻协调动作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述横向载荷转移率的预测值控制所述车辆的制动系统、驱动系统、转向系统和悬架系统执行防侧翻协调动作，包括：
判断所述横向载荷转移率的预测值是否大于防侧翻安全阈值；
如果所述预测值大于所述防侧翻安全阈值，则控制所述车辆进入防侧翻控制模式，计算所述车辆的需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力，对车辆底盘驱动、制动、转向、悬架四个系统进行协调控制，输出所述需求前轮转角、所述需求悬架刚度或所述阻尼、需求轮胎纵向力，其中，所述需求前轮转角与所述需求悬架刚度或所述阻尼直接作为主动转向和主动悬架等执行模块的输入量，而所述需求轮胎纵向力则通过下层控制器来执行响应，协调驱动与制动系统以实现需求轮胎纵向力的控制。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述横向载荷转移率的实际值的计算公式为：
Figure FDA0003545736910000011
其中，LTR为横向载荷转移率，γ为衰减因子，LTRR为车辆当前时刻的真实的横向载荷转移率，LTRP1,LTRP2,…,LTRPn分别为横向载荷转移率的序列中等距的选取n个点作为预瞄点，取n个预瞄点对应的横向载荷转移率作为输出。
4.一种结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制装置，其特征在于，包括：
防侧翻预警模块，用于基于视觉传感器，获取车辆前方道路的曲率信息，利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到所述车辆在所述预瞄点处的横向载荷转移率的估计值，并根据所述车辆的当前状态量计算所述车辆的横向载荷转移率的实际值，且将所述横向载荷转移率的估计值与所述实际值进行加权求和，得到所述车辆的横向载荷转移率的预测值；
协调控制模块，用于基于所述横向载荷转移率的预测值控制所述车辆的制动系统、驱动系统、转向系统和悬架系统执行防侧翻协调动作。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述防侧翻预警模块包括：
预瞄单元，用于基于视觉传感器，获取车辆前方道路的曲率信息，利用车辆动力学模型对预瞄点处的车辆状态进行估计，得到所述车辆在所述预瞄点处的横向载荷转移率的估计值；
计算单元，用于根据所述车辆的当前状态量计算所述车辆的横向载荷转移率的实际值；
加权求和单元，用于将所述横向载荷转移率的估计值与所述实际值进行加权求和，得到所述车辆的横向载荷转移率的预测值。
6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述协调控制模块包括：
判断单元，用于判断所述横向载荷转移率的预测值是否大于防侧翻安全阈值；
控制单元，用于当所述预测值大于所述防侧翻安全阈值时，则控制所述车辆进入防侧翻控制模式，计算所述车辆的需求前轮转角、需求悬架刚度或阻尼、需求轮胎纵向力，并按照所述需求前轮转角、所述需求悬架刚度或阻尼、所述需求轮胎纵向力控制所述制动、驱动、转向和悬架系统输出对车辆底盘驱动、制动、转向、悬架等四个系统进行协调控制，输出所述需求前轮转角、所述需求悬架刚度或所述阻尼、需求轮胎纵向力，其中，所述需求前轮转角与所述需求悬架刚度或所述阻尼直接作为主动转向和主动悬架等执行模块的输入量，而所述需求轮胎纵向力则通过下层控制器来执行响应，协调驱动与制动系统以实现需求轮胎纵向力的控制。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述横向载荷转移率的实际值的计算公式为：
Figure FDA0003545736910000021
其中，LTR为横向载荷转移率，γ为衰减因子，LTRR为车辆当前时刻的真实的横向载荷转移率，LTRP1,LTRP2,…,LTRPn分别为横向载荷转移率的序列中等距的选取n个点作为预瞄点，取n个预瞄点对应的横向载荷转移率作为输出。
8.一种车辆，其特征在于，包括：存储器、处理器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，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-3任一项所述的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法。
9.一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，以用于实现如权利要求1-3任一项所述的结合视觉预瞄的车辆防侧翻协调控制方法。
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