CN115848381A - 估计最大横向加速度和横摆率的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
提供了用于车辆运动控制的系统和方法。该方法包括:在车辆正在执行极限操控操纵时,使用三组不同操作中的一组来计算校正因子,其中,当车辆在转向不足状态下运行时,使用第一组操作计算校正因子,当车辆在转向过度状态下运行时,使用第二组操作计算校正因子,并且当车辆在中性转向状态下运行时,使用第三组操作计算校正因子;通过应用校正因子来调整期望横向加速度和期望横摆率,以考虑当车辆在非理想摩擦表面上行驶时经历的降低的摩擦水平;基于调整后的期望横向加速度和调整后的期望横摆率,来计算最优控制动作;以及在车辆运行期间利用车辆致动器应用最优控制动作。
Description
技术领域
技术领域总体上涉及车辆运动控制系统,并且更具体地涉及改善低摩擦表面上的运动控制系统性能。
背景技术
在极限操控操纵(limit handling maneuver)中,驾驶员命令解释器(DCI,DriverCommand Interpreter)旨在通过计算期望的动力来实现最大的横向抓地力。然而,DCI是基于干燥路况的假设而工作的。在当车辆在湿滑道路或其他低摩擦表面上驾驶时以该假设进行操作的情况下,在极限操控操纵期间,车辆的运动控制系统可能会促使车辆的性能超出车辆的轮胎能力。
因此,期望的是,在极限操控操纵期间,针对低摩擦表面上的行驶,校正期望的动力。此外,根据随后的详细描述和所附的权利要求,结合附图和前述技术领域和背景技术,本公开的其他期望的特征和特性将变得显而易见。
发明内容
在车辆中提供了一种运动控制系统。在一个实施例中,运动控制系统包括控制器。控制器被配置为:在车辆正在执行极限操控操纵时,使用三组不同操作中的一组来计算校正因子(乘数),其中,当车辆在转向不足状态下运行时,使用第一组操作计算校正因子,当车辆在转向过度状态下运行时,使用第二组操作计算校正因子,并且当车辆在中性转向状态下运行时,使用第三组操作计算校正因子。控制器还被配置为:通过应用校正因子来调整期望横向加速度和期望横摆率,以考虑当车辆正在执行极限操控操纵时,车辆在非理想摩擦表面(例如,湿滑道路、低摩擦表面)上行驶时经历的降低的摩擦水平;基于调整后的期望横向加速度和调整后的期望横摆率,来计算最优控制动作;以及在车辆运行期间利用车辆致动器应用最优控制动作。
在一个实施例中,控制器被配置为:基于计算车辆的转向不足角来确定车辆正在经历转向不足、转向过度还是正常转向状况。
在一个实施例中,基于车辆的前横向滑移角αf与后横向滑移角αr之间的差来确定转向不足角。
在一个实施例中,控制器被配置为:基于前轮轴和后轮轴饱和度检测来确定车辆正在经历转向不足、转向过度还是正常转向状况。
在一个实施例中,第一组操作包括基于以下方程计算校正因子(μe):
在一个实施例中,第二组操作包括基于以下方程计算校正因子(μe):
在一个实施例中,第三组操作包括基于以下方程计算因子(μe):
在一个实施例中,为了调整期望横向加速度和期望横摆率,控制器被配置为:在车辆运行时接收驾驶员转向和加速度输入;基于转向和加速度输入、车辆型号和轮胎型号计算理想横向加速度和理想横摆率(rideal);基于轮胎型号计算最大横向加速度和最大横摆率(rmax);通过将校正因子(μe)应用于最大横向加速度来生成调整后的最大横向加速度通过将校正因子(μe)应用于最大横摆率(rmax)来生成调整后的最大横摆率基于理想横向加速度和调整后的最大横向加速度计算期望横向加速度并且基于理想横摆率(rideal)和调整后的最大横摆率计算期望横摆率(rdes)。
在另一实施例中,提供了一种车辆中的用于执行运动控制的方法。该方法包括:在车辆正在执行极限操控操纵时,使用三组不同操作中的一组来计算校正因子(乘数),其中,当车辆在转向不足状态下运行时,使用第一组操作计算校正因子,当车辆在转向过度状态下运行时,使用第二组操作计算校正因子,并且当车辆在中性转向状态下运行时,使用第三组操作计算校正因子。该方法还包括:通过应用校正因子来调整期望横向加速度和期望横摆率,以考虑当车辆正在执行极限操控操纵时,车辆在非理想摩擦表面(例如,湿滑道路、低摩擦表面)上行驶时经历的降低的摩擦水平;基于调整后的期望横向加速度和调整后的期望横摆率,来计算最优控制动作;以及在车辆运行期间利用车辆致动器应用最优控制动作。
在一个实施例中,该方法还包括:基于计算车辆的转向不足角来确定车辆正在经历转向不足、转向过度还是正常转向状况。
在一个实施例中,基于车辆的前横向滑移角αf与后横向滑移角αr之间的差来确定转向不足角。
在一个实施例中,该方法还包括:基于前轮轴和后轮轴饱和度检测来确定车辆正在经历转向不足、转向过度还是正常转向状况。
在一个实施例中,第一组操作包括基于以下方程计算校正因子(μe):
在一个实施例中,第二组操作包括基于以下方程计算校正因子(μe):
在一个实施例中,第三组操作包括基于以下方程计算因子(μe):
在一个实施例中,调整期望横向加速度和期望横摆率包括:在车辆运行时接收驾驶员转向和加速度输入;基于转向和加速度输入、车辆型号和轮胎型号计算理想横向加速度和理想横摆率(rideal);基于轮胎型号计算最大横向加速度和最大横摆率(rmax);通过将校正因子(μe)应用于最大横向加速度来生成调整后的最大横向加速度通过将校正因子(μe)应用于最大横摆率(rmax)来生成调整后的最大横摆率基于理想横向加速度和调整后的最大横向加速度计算期望横向加速度并且基于理想横摆率(rideal)和调整后的最大横摆率计算期望横摆率(rdes)。
在另一实施例中,提供了一种利用编程指令编码的非暂时性计算机可读介质,该编程指令可被配置为使车辆中的控制器执行方法。该方法包括:在车辆正在执行极限操控操纵时,使用三组不同操作中的一组来计算校正因子(乘数),其中,当车辆在转向不足状态下运行时,使用第一组操作计算校正因子,当车辆在转向过度状态下运行时,使用第二组操作计算校正因子,并且当车辆在中性转向状态下运行时,使用第三组操作计算校正因子。该方法还包括:通过应用校正因子来调整期望横向加速度和期望横摆率,以考虑当车辆正在执行极限操控操纵时,车辆在非理想摩擦表面(例如,湿滑道路、低摩擦表面)上行驶时经历的降低的摩擦水平;基于调整后的期望横向加速度和调整后的期望横摆率,来计算最优控制动作;以及在车辆运行期间利用车辆致动器应用最优控制动作。
在一个实施例中,该方法还包括:基于计算车辆的转向不足角来确定车辆正在经历转向不足、转向过度还是正常转向状况。
在一个实施例中,基于车辆的前横向滑移角αf与后横向滑移角αr之间的差来确定转向不足角。
在一个实施例中,该方法还包括:基于前轮轴和后轮轴饱和度检测来确定车辆正在经历转向不足、转向过度还是正常转向状况。
在一个实施例中,第一组操作包括基于以下方程计算校正因子(μe):
在一个实施例中,第二组操作包括基于以下方程计算校正因子(μe):
在一个实施例中,第三组操作包括基于以下方程计算因子(μe):
在一个实施例中,调整期望横向加速度和期望横摆率包括:在车辆运行时接收驾驶员转向和加速度输入;基于转向和加速度输入、车辆型号和轮胎型号计算理想横向加速度和理想横摆率(rideal);基于轮胎型号计算最大横向加速度和最大横摆率(rmax);通过将校正因子(μe)应用于最大横向加速度来生成调整后的最大横向加速度通过将校正因子(μe)应用于最大横摆率(rmax)来生成调整后的最大横摆率基于理想横向加速度和调整后的最大横向加速度计算期望横向加速度并且基于理想横摆率(rideal)和调整后的最大横摆率计算期望横摆率(rdes)。
附图说明
在下文中将结合以下附图描述示例性实施例,其中相同的数字表示相同的元件,并且其中:
图1是描绘根据实施例的示例车辆环境的框图,其中,在计算要发送到车辆致动器以在极限操控操纵期间控制车辆的控制动作之前,车辆运动控制系统在极限操控操纵期间应用可变校正因子(μe)以调整期望横向加速度和期望横摆率(rdes);
图2是描绘根据实施例的示例车辆的框图,该示例车辆可以在计算要发送到车辆致动器以在极限操控操纵期间控制车辆的控制动作之前,在极限操控操纵期间应用可变校正因子(μe)以调整期望横向加速度和期望横摆率(rdes);
图3是描绘根据实施例的车辆运动控制系统中的用于计算和应用乘数(μe)的示例过程300的过程流程图;并且
图4是描绘根据实施例的车辆运动控制系统中的用于计算和应用乘数(μe)的示例过程400的过程流程图。
具体实施方式
以下详细描述本质上仅是示例性的,而且并不旨在限制应用和使用。此外,并不旨在受到在前述技术领域、背景技术、发明内容或以下详细描述中提出的任何明示或暗示理论的约束。如本文中所用,术语“模块”指代任何硬件、软件、固件、电子控制部件、处理逻辑和/或处理器设备,单独地或以任何组合方式,包括但不限于:专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享的、专用的或组)和存储器、组合逻辑电路和/或提供描述的功能的其他合适部件。
在本文中可以根据功能和/或逻辑区块部件以及各种处理步骤来描述本公开的实施例。应当理解,可以通过被配置为执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件部件来实现这样的区块部件。例如,本公开的实施例可以采用各种集成电路部件,例如,存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等,它们可以在一个或多个微处理器或其他控制设备的控制下执行各种功能。另外,本领域技术人员将理解,可以结合任何数量的系统来实践本公开的实施例,并且本文描述的系统仅是本公开的示例性实施例。
为简洁起见,在本文中,可以不对与信号处理、数据传输、信令、控制、机器学习模型、雷达、激光雷达、图像分析和系统(以及系统的各个操作部件)的其他功能方面相关的常规技术进行详细描述。此外,在本文中包含的各种图中所示的连接线旨在表示各种元件之间的示例功能关系和/或物理联接。应当注意,在本公开的实施例中可以存在许多替代的或附加的功能关系或物理连接。
在极限操控操纵中,驾驶员命令解释器(DCI)旨在通过计算期望的动力来实现最大的横向抓地力。然而,DCI是基于干燥路况的假设而工作的。在这样的假设下,车辆运动控制可能促使车辆超出轮胎能力。本文描述的主题公开了用于提供极限操控调整控制器以校正低摩擦表面中的极限操控期望动力的装置、系统、技术和物品。
以下公开描述了用于在低摩擦表面上的极限操控操纵中改进估计的最大横向加速度和横摆率的装置、系统、技术和物品。这使得能够提高车辆运动控制系统中的可靠性。当针对干燥路况估计最大横向运动时,在车辆在低摩擦表面上行驶的情况下,最大横向运动可能是高估的。以下公开描述了用于当在低摩擦表面上时在极限操控操纵中校正估计的最大横向加速度和横摆率的装置、系统、技术和物品。以下公开描述了用于为车辆运动控制系统提供更高可靠性的装置、系统、技术和物品。以下公开描述了用于改进对低摩擦表面的极限操控事件的最大横向运动(和rmax)的估计的装置、系统、技术和物品。这可以通过提供调整因子(乘数)以校正在假设干燥道路的情况下计算的当前估计值来实现。
图1是描绘示例车辆环境100的框图,其中,在计算要发送到车辆致动器以在极限操控操纵期间控制车辆的控制动作之前,车辆运动控制系统在极限操控操纵期间应用可变校正因子(μe)以调整期望横向加速度和期望横摆率(rdes)。车辆运动控制器(VMC,Vehicle Motion Controller)基于由驾驶员命令解释器(DCI)提供的期望和最大横向运动(Ay,r)计算最优控制动作。最大横向运动是在假设车辆在干燥道路上驾驶的情况下获得的。当车辆在低摩擦表面上驾驶时,该假设可能导致高估最大横向运动,从而导致在极限操控中的控制性能欠佳。示例车辆运动控制系统在极限操控期间调整最大横向加速度和最大横摆率(rmax)。这些调整可以提高VMC性能。
描绘了进行极限操控操纵的示例车辆102。在该示例中,如具有方向盘角度(SWA,steering wheel angle)轴106、时间轴108和油门轴110的示例曲线图104所示,车辆102的SWA 112快速变化,而油门水平114保持恒定。驾驶员可以尝试经由驾驶员输入设备116(诸如方向盘118和制动踏板120和/或加速踏板122),在极限操控操纵期间进行驾驶调整,驾驶员输入设备116除了其他之外,还将驾驶员命令124传送给驾驶员命令解释器(DCI)126。
DCI 126基于驾驶员命令124和假设的干燥路况,针对车辆的稳定性控制系统生成期望的纵向和横向力128以及车辆的横摆力矩。生成的力128包括理想横向加速度最大横向加速度理想横摆率(rideal)和最大横摆率(rmax)。负责通过改变每个车轮中的扭矩来校正和稳定车辆的控制器132(例如,车辆运动控制器132)基于输入信号130计算最优控制动作134,以控制对车辆运动进行控制的致动器。由极限操控调整控制器136基于理想横向加速度最大横向加速度理想横摆率(rideal)和最大横摆率(rmax)来生成输入信号130。
极限操控调整控制器136计算校正因子(μe),以考虑(account for)当车辆正在执行极限操控操纵时,车辆在非理想摩擦表面(例如,湿滑道路、低摩擦表面)上行驶时所经历的降低的摩擦水平。极限操控调整控制器136通过将校正因子(μe)应用于理想横向加速度和理想横摆率(rideal),来调整期望横向加速度和期望横摆率(rdes),以考虑当车辆正在执行极限操控操纵时,车辆在非理想摩擦表面(例如,湿滑道路、低摩擦表面)上行驶时所经历的降低的摩擦水平。
如在表示极限操控调整控制器136的区块中所示,期望横向加速度138可以如图所示在车辆正在经历极限操控操纵的主动调整时间段141期间被调整为调整后的期望横向加速度140。区块136中所示的示例曲线图具有横向加速度轴142和时间轴144,并且示出了相对于时间绘制的期望横向加速度138和调整后的期望横向加速度140。此外,期望横摆率(rdes)(未示出)可以在车辆正经历极限操控操纵的主动调整时间段141期间被调整为调整后的期望横摆率(未示出)。尽管极限操控调整控制器136在该示例中被示为与DCI分离,但在其他示例中,极限操控调整控制器136是DCI的一部分。
图2是描绘示例车辆200的框图,该示例车辆200可以在计算要发送到车辆致动器以在极限操控操纵期间控制车辆的控制动作之前,在极限操控操纵期间应用可变校正因子(μe)以调整期望横向加速度和期望横摆率(rdes)。示例车辆200通常包括底盘12、车身14、前轮16和后轮18。车身14布置在底盘12上并且基本上包围车辆200的部件。车身14和底盘12可以共同形成框架。车轮16-18各自在车身14的相应角部附近可旋转地联接到底盘12。车辆200在所示实施例中被描绘为乘用车,但是也可以使用其他车辆类型,包括卡车、运动型多功能车、休闲车(RV)等。车辆200可以能够手动、自主和/或半自主驾驶。
车辆200还包括推进系统20、将动力从推进系统20传输到车轮16-18的传动系统22、影响车轮16-18的位置的转向系统24、向车轮16-18提供制动扭矩的制动系统26、传感器系统28、致动器系统30、至少一个数据存储设备32、至少一个控制器34、以及被配置为与其他实体48进行信息的无线通信的通信系统36。
传感器系统28包括一个或多个感测设备40a-40n,其感测自主车辆10的外部环境和/或内部环境的可观察状况。感测设备40a-40n可以包括但不限于雷达、激光雷达、全球定位系统、光学相机、热成像相机、超声波传感器、惯性测量单元和/或其他传感器。致动器系统30包括一个或多个致动器设备42a-42n,其控制一个或多个车辆特征,诸如但不限于推进系统20、传动系统22、转向系统24和制动系统26。
通信系统36被配置为与其他实体48进行信息的无线通信,其他实体48诸如但不限于其他车辆(“V2V”通信)、基础设施(“V2I”通信)、远程系统和/或个人设备。在示例性实施例中,通信系统36是配置为经由使用IEEE802.11标准的无线局域网(WLAN)或通过使用蜂窝数据通信来进行通信的无线通信系统。然而,诸如专用短程通信(DSRC)信道的附加或替代通信方法也被认为在本公开的范围内。DSRC信道是指专为汽车使用而设计的单向或双向短程到中程无线通信信道以及对应的一组协议和标准。
数据存储设备32存储用于自动控制车辆200的数据。数据存储设备32可以是控制器34的一部分,与控制器34分离,或者是控制器34的一部分和单独系统的一部分。控制器34包括至少一个处理器44和计算机可读存储设备或介质46。虽然图2中仅示出了一个控制器34,但车辆200的实施例可以包括任何数量的控制器34,控制器34通过任何合适的通信介质或通信介质的组合进行通信,并且协作以处理传感器信号,执行逻辑、计算、方法和/或算法,并生成控制信号以自动控制车辆200的特征。
处理器44可以是任何定制的或市售的处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、与控制器34相关联的若干处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(以微芯片或芯片组的形式)、宏处理器、它们的任何组合、或通常用于执行指令的任何设备。例如,计算机可读存储设备或介质46可以包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和不失效存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储器。KAM是可用于在处理器44断电时存储各种操作变量的持久性或非易失性存储器。计算机可读存储设备或介质46可以使用若干已知存储器设备中的任何一个来实现,诸如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、闪存或能够存储数据(其中的一些数据表示由控制器34使用的可执行指令)的任何其他电、磁、光或组合存储器设备。
编程指令可以包括一个或多个单独的程序,每个程序包括用于实现逻辑功能的可执行指令的有序列表。当由处理器44执行时,控制器34的一个或多个指令可以配置车辆200以在计算要发送到车辆致动器以在极限操控操纵期间控制车辆的控制动作之前,在极限操控操纵期间应用可变校正因子(μe)以调整期望横向加速度和期望横摆率(rdes)。
运动中的车辆的平面体动力可以如下计算:
其中,是纵向速度的时间导数;是横向速度的时间导数;是时间导数横摆率(也称为横摆加速度);是轮胎1(左前轮胎)的纵向轮胎力;是轮胎2(右前轮胎)的纵向轮胎力;δf是前轮的道路车轮角;是轮胎1(左前轮胎)的横向轮胎力;是轮胎2(右前轮胎)的横向轮胎力;m是车辆质量;是轮胎3(左后轮胎)的纵向轮胎力;是轮胎4(右后轮胎)的纵向轮胎力;δr是后轮的道路车轮角;是轮胎3(左后轮胎)的横向轮胎力;是轮胎4(右后轮胎)的横向轮胎力;r是横摆率;vy是横向速度;vx是纵向速度;Lf是重心与前轮轴之间的距离;是前轮距;Izz是绕z(垂直)轴的转动惯量;Lr是重心与后轮轴之间的距离;并且是后轮距。
轮胎力计算(对于车辆的每个角部)可以如下进行计算:
法向力(垂直轮胎力)、纵向滑移率和横向滑移角当作为轮胎型号(经验或分析)的输入被应用时,产生Fy和Fx。
当两个轮轴同时饱和并且轮轴上没有未使用的能力时,实现最大横向加速度。假设高摩擦表面:
其中,是在横向(y)方向上前轮胎能够生成的前轮轴中的最大轮胎力;是在横向(y)方向上左前轮胎能够生成的最大力;是在横向(y)方向上右前轮胎能够生成的最大力;是在横向(y)方向上后轮胎能够生成的后轮轴中的最大轮胎力;是在横向(y)方向上左后轮胎能够生成的最大力;并且是在横向(y)方向上右后轮胎能够生成的最大力。
基于线性模型加动态滤波器的稳态响应的目标状态可以使用以下方程来近似:
理想横摆率:rideal=Ωgainδf
理想横向加速度:Ayideal=ΩgainδfVx
其中Kus是转向不足系数,并且在理想轮胎中,它的值为零。
在干燥道路上,期望的横向运动是:
期望横摆率:rdes=min(rideal,rmax);并且
运动控制系统被配置为,使用三组不同操作中的一组来计算校正因子(乘数),以考虑当车辆正在执行极限操控操纵时,车辆在非理想摩擦表面(例如,湿滑道路、低摩擦表面)上行驶时所经历的降低的摩擦水平。当车辆在转向不足状态下运行时,使用第一组操作计算校正因子,当车辆在转向过度状态下运行时,使用第二组操作计算校正因子,并且当车辆在中性转向状态下运行时,使用第三组操作计算校正因子。
运动控制系统可以基于计算车辆的转向不足角来确定车辆正在经历转向不足、转向过度还是正常转向状况。转向不足角可以基于车辆的前横向滑移角αf与后横向滑移角αr之间的差来确定。替代地和/或附加地,运动控制系统可以基于前轮轴和后轮轴饱和度检测来确定车辆正在经历转向不足、转向过度还是正常转向状况。
第一组操作包括基于以下方程计算校正因子(μe):
第二组操作包括基于以下方程计算校正因子(μe):
第三组操作包括基于以下方程计算因子(μe):
运动控制系统可以通过应用校正因子(μe)来调整期望横向加速度和期望横摆率(rdes),以考虑当车辆正在执行极限操控操纵时,车辆在非理想摩擦表面(例如,湿滑道路、低摩擦表面)上行驶时所经历的降低的摩擦水平。
为了通过应用校正因子(μe)来调整期望横向加速度和期望横摆率(rdes),运动控制系统可以通过将校正因子(μe)应用于最大横向加速度来生成调整后的最大横向加速度通过将校正因子(μe)应用于最大横摆率(rmax),来生成调整后的最大横摆率基于理想横向加速度和调整后的最大横向加速度计算期望横向加速度并且基于理想横摆率(rideal)和调整后的最大横摆率计算期望横摆率(rdes)。
图3是描绘车辆运动控制系统中的用于计算和应用乘数(μe)的示例过程300的过程流程图。过程300内的操作顺序不限于图3所示的顺序执行,而是可以在适用时根据本公开以一个或多个不同的顺序执行。
示例过程300包括:车辆运动控制系统中的DCI计算理想横向加速度和理想横摆率(rideal)(操作302);以及车辆运动控制系统将理想横向加速度303与测量的横向加速度(Ay)305进行比较,以确定差是否大于阈值水平(决定304)。如果确定该差不大于阈值水平(在决定304处为否),则不进行校正(操作306)。如果确定该差大于阈值水平(在决定304处为是),则确定是否满足其他启用标准来生成和应用校正因子(决定308)。其他启用标准包括车辆是否处于极限操控状况。也可以建立其他启用标准。
如果确定不满足其他启用标准(在决定308处为否),则不进行校正(操作306)。如果确定满足其他启用标准(在决定308处为是),则示例过程300包括确定车辆的转向状况311(例如,车辆正在经历转向不足、转向过度还是正常转向状况)(操作310)。确定车辆的转向状况311可以包括:基于前横向滑移角αf与后横向滑移角αr之间的差(例如,αf-αr)来计算转向不足角。替代地和/或附加地,可以基于前轮轴和后轮轴饱和度检测来确定车辆的转向状况311。
示例过程300包括基于转向状况计算校正因子(μe)313(操作312)。当车辆在转向不足状态下运行时,使用第一组操作计算校正因子(μe)313,当车辆在转向过度状态下运行时,使用第二组操作计算校正因子(μe)313,并且当车辆在中性转向状态下运行时,使用第三组操作计算校正因子(μe)313。第一组操作可以包括基于以下方程计算校正因子(μe):
示例过程300包括计算调整后的最大横向加速度和调整后的最大横摆率(操作314)。计算调整后的最大横向加速度可以包括:例如通过将最大横向加速度乘以校正因子(μe)(例如,),来将校正因子(μe)应用于最大横向加速度计算调整后的最大横摆率可以包括:例如通过将最大横摆率(rmax)乘以校正因子(μe)(例如,),来将校正因子(μe)应用于最大横摆率(rmax)。调整后的最大横向加速度和调整后的最大横摆率可以用于确定期望横向加速度和期望横摆率(rdes)。
图4是描绘车辆中的运动控制系统中的示例过程的过程流程图。过程400内的操作顺序不限于图4所示的顺序执行,而是可以在适用时根据本公开以一个或多个不同的顺序执行。
示例过程400包括当车辆正在执行极限操控操纵时计算校正因子(乘数)(操作402)。可以使用三组不同的操作中的一组来计算校正因子。当车辆在转向不足状态下运行时,可以使用第一组操作计算校正因子,当车辆在转向过度状态下运行时,可以使用第二组操作计算校正因子,并且当车辆在中性转向状态下运行时,可以使用第三组操作计算校正因子。
示例过程400包括通过应用校正因子来调整期望横向加速度和期望横摆率(操作404)。应用校正因子,以考虑当车辆正在执行极限操控操纵时,车辆在非理想摩擦表面(例如,湿滑道路、低摩擦表面)上行驶时所经历的降低的摩擦水平。
通过应用校正因子来调整期望横向加速度和期望横摆率可以包括:在车辆运行时接收驾驶员转向和加速度输入;基于转向和加速度输入、车辆型号和轮胎型号计算理想横向加速度和理想横摆率(rideal);基于轮胎型号计算最大横向加速度和最大横摆率(rmax);通过将校正因子(μe)应用于最大横向加速度来生成调整后的最大横向加速度通过将校正因子(μe)应用于最大横摆率(rmax)来生成调整后的最大横摆率基于理想横向加速度和调整后的最大横向加速度计算期望横向加速度并且基于理想横摆率(rideal)和调整后的最大横摆率计算期望横摆率(rdes)。
计算期望横向加速度可以包括:选择理想横向加速度和调整后的最大横向加速度中的最小值作为期望横向加速度(例如,)。计算期望横摆率(rdes)可以包括:选择理想横摆率(rideal)和调整后的最大横摆率中的最小值作为期望横摆率(rdes)(例如,)。
示例过程400包括:基于调整后的期望横向加速度和调整后的期望横摆率计算最优控制动作(操作406);以及在车辆运行期间利用车辆致动器应用最优控制动作(操作408),以在极限操控操纵期间控制车辆。
前面概述了几个实施例的特征,使得本领域技术人员可以更好地理解本公开的各个方面。本领域技术人员应该理解,他们可以容易地使用本公开作为设计或修改用于执行相同目的和/或实现本文介绍的实施例的相同优点的其他过程和结构的基础。本领域技术人员也应该意识到,这样的等同构造并不脱离本公开的精神和范围,并且可以在不脱离本公开的精神和范围的情况下在本文中进行各种改变、替换和变更。
Claims (10)
1.一种车辆中的运动控制系统,所述运动控制系统包括控制器,所述控制器被配置为:
在所述车辆正在执行极限操控操纵时,使用三组不同操作中的一组来计算校正因子,其中,当所述车辆在转向不足状态下运行时,使用第一组操作计算所述校正因子,当所述车辆在转向过度状态下运行时,使用第二组操作计算所述校正因子,并且当所述车辆在中性转向状态下运行时,使用第三组操作计算所述校正因子;
通过应用所述校正因子来调整期望横向加速度和期望横摆率,以考虑当所述车辆正在执行极限操控操纵时,所述车辆在非理想摩擦表面上行驶时经历的降低的摩擦水平;
基于调整后的期望横向加速度和调整后的期望横摆率,来计算最优控制动作;以及
在车辆运行期间利用车辆致动器应用所述最优控制动作。
2.根据权利要求1所述的运动控制系统,其中,所述控制器被配置为基于计算所述车辆的转向不足角来确定所述车辆正在经历转向不足、转向过度还是正常转向状况,并且其中,基于所述车辆的前横向滑移角αf与后横向滑移角αr之间的差来确定所述转向不足角。
3.根据权利要求1所述的运动控制系统,其中,所述控制器被配置为基于前轮轴和后轮轴饱和度检测来确定所述车辆正在经历转向不足、转向过度还是正常转向状况。
7.根据权利要求1所述的运动控制系统,其中,为了调整所述期望横向加速度和所述期望横摆率,所述控制器被配置为:
在所述车辆运行时接收驾驶员转向和加速度输入;
10.一种车辆中的用于执行运动控制的方法,所述方法包括:
在所述车辆正在执行极限操控操纵时,使用三组不同操作中的一组来计算校正因子,其中,当所述车辆在转向不足状态下运行时,使用第一组操作计算所述校正因子,当所述车辆在转向过度状态下运行时,使用第二组操作计算所述校正因子,并且当所述车辆在中性转向状态下运行时,使用第三组操作计算所述校正因子;
通过应用所述校正因子来调整期望横向加速度和期望横摆率,以考虑当所述车辆正在执行极限操控操纵时,所述车辆在非理想摩擦表面上行驶时经历的降低的摩擦水平;
基于调整后的期望横向加速度和调整后的期望横摆率,来计算最优控制动作;以及
在车辆运行期间利用车辆致动器应用所述最优控制动作。
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