CN116176689B - 一种适用于自动驾驶汽车的线控转向系统及控制方法 - Google Patents

一种适用于自动驾驶汽车的线控转向系统及控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种适用于自动驾驶汽车的线控转向系统及控制方法，属于车辆电动助力转向系统技术领域，包括依次相连的传感器信息采集模块，用于采集汽车的运行信息；路面不平度辨识模块，用于对汽车的运行信息进行处理，得到路面不平度信息；转向智能控制模块，用于对汽车的运行信息和路面不平度信息进行处理，得到当前工况下最优传动比；前轮转向控制模块，用于对汽车的运行信息和当前工况下最优传动比进行处理，得到电机驱动信号；以及转向动作执行模块，根据电机驱动信号执行转向动作。本发明的线控转向系统可以得到当前工况下最优传动比，变传动比控制策略能够充分发挥转向系统的操作稳定性、安全性，同时也兼顾了汽车行驶的平顺性。

Description

一种适用于自动驾驶汽车的线控转向系统及控制方法
技术领域
本发明属于车辆电动助力转向系统技术领域，具体涉及一种适用于自动驾驶汽车的线控转向系统及控制方法。
背景技术
线控转向系统是以电信号代替传统转向系统中转向盘和转向轮之间机械连接的一种新型转向系统，是未来智能驾驶领域发展中的重要组成部分。它摆脱了传统转向系统的各种限制，可以任意设计转向系统的角传动比和力传动比，同时节省在整车上的安装空间，降低整车质量，有利于降低能耗。
线控转向系统主要由转向盘模块、前轮转向模块和转向控制ECU模块三部分组成。转向盘模块主要包括转向盘、转角传感器、扭矩传感器、路感模拟电机、减速器及电机电流传感器等；前轮转向模块主要包括齿轮齿条式转向器、前轮转向机构、转角传感器、转向执行电机及减速器等；转向控制ECU内集成有转向控制算法，对传感器采集到的信号进行分析处理后向路感模拟电机及转向执行电机发出指令。
由于线控转向系统的传动比可以任意设置，可以随汽车行驶工况的改变输出不同的传动比，以获得更好的车辆操纵稳定性。但是车辆的操纵稳定性与行驶平顺性存在此消彼长的趋势，因此在获得更优良的车辆操纵稳定性的同时存在降低车辆行驶平顺性的风险。国内对于线控转向系统研究开展较晚，有关变传动特性的研究多集中于提高车辆稳定性与安全性，忽略了对车辆行驶平顺性的影响。
发明内容
本发明的目的在于提供一种适用于自动驾驶汽车的线控转向系统及控制方法，以解决上述背景技术中的技术问题。
为了实现上述目的，本发明公开了一种适用于自动驾驶汽车的线控转向系统，包括依次相连的传感器信息采集模块，用于采集汽车的运行信息；
路面不平度辨识模块，用于对汽车的运行信息进行处理，得到路面不平度信息；
转向智能控制模块，用于对汽车的运行信息和路面不平度信息进行处理，得到当前工况下最优传动比；
前轮转向控制模块，用于对汽车的运行信息和当前工况下最优传动比进行处理，得到电机驱动信号；
以及转向动作执行模块，根据所述电机驱动信号执行转向动作。
此外，该线控转向系统还包括电源模块，电源模块通过电源线分别与传感器信息采集模块、路面不平度辨识模块、转向智能控制模块、前轮转向控制模块和转向动作执行模块电连接，并为上述各个模块供电。
进一步的，所述传感器信息采集模块包括单轴加速度传感器、霍尔式车速传感器、六轴陀螺仪传感器和转矩转角传感器。
进一步的，所述转矩转角传感器包括前轮转矩转角传感器和方向盘转矩转角传感器。
进一步的，所述转向动作执行模块包括转向电机和路感模拟电机；所述转向电机用于驱动前轮转向，所述路感模拟电机用于产生回正力矩，提供驾驶员所需路感。
本发明同时要求保护一种适用于自动驾驶汽车的线控转向系统的控制方法，包括如下步骤：
步骤1：所述传感器信息采集模块分别采集汽车的运行信息，包括车速v，簧下质量加速度at1、at2、at3和at4，车身加速度ax、ay、az，车身侧倾角θ，车身横摆角ω，前轮转角δ，前轮转矩T，方向盘转角δSW和方向盘转矩Th；并将上述汽车的运行信息分别输入至路面不平度辨识模块、转向智能控制模块和前轮转向控制模块中；
步骤2：所述路面不平度辨识模块对车速v，以及簧下质量加速度at1、at2、at3和at4进行信息处理，得到路面不平度Gq(n0)，并将路面不平度Gq(n0)输出至转向智能控制模块中；
步骤3：所述转向智能控制模块对车速v，车身侧倾角θ，车身加速度ax、ay、az，以及路面不平度Gq(n0)进行信息处理，得到当前工况下最优传动比，并将当前工况下最优传动比输出至前轮转向控制模块中；
步骤4：所述前轮转向控制模块对前轮转角δ、前轮转矩T、方向盘转角δSW、方向盘转矩Th、车身横摆角ω以及当前工况下最优传动比进行信息处理，得到电机驱动信号，并将电机驱动信号输出至转向动作执行模块中；
步骤5：所述转向动作执行模块以电机驱动信号为输入，执行转向动作。
进一步的，步骤3中，所述当前工况下最优传动比的计算步骤包括：
(a)转向智能控制模块对行驶工况信息进行分级处理，根据车速v确定当前车速等级为n、根据路面不平度Gq(n0)确定当前路面等级为k；
(b)转向智能控制模块根据车身加速度ax、ay、az，计算平顺性评价指标aw，将计算所得的平顺性评价指标aw记为aw new，并与储存于矩阵RC车速等级n、路面等级k位置下的平顺性评价指标aw_i-1进行加权计算，即为当前平顺性评价指标aw_i；
(c)转向智能控制模块根据车身加速度ay和车身侧倾角θ计算操稳性评价指标R，记当前操稳性评价指标为Ri；
(d)根据平顺性评价指标aw和操稳性评价指标R计算综合评价指标J，记当前综合评价指标为Ji；
(e)将Ji与转向智能控制模块输出的上一个传动比进行组合配对，使得计算所得的综合评价指标J的值与传动比一一对应；
(f)将当前平顺性评价指标aw_i储存至矩阵RC(n,k)中，将当前操稳性评价指标Ri储存至矩阵HS(n,k)中，将当前综合评价指标Ji与传动比的组合储存至矩阵Z(n,k)中；将矩阵Z(n,k)下所储存的所有综合评价指标J与传动比的组合取出并对其中的综合评价J的值的大小进行比较；选出所有综合评价指标J中的最小值，与其对应的传动比即为当前工况下最优传动比。
进一步的，步骤(a)中，当前车速等级n和当前路面等级k的计算公式分别为：
进一步的，步骤(b)中，所述当前平顺性评价指标aw_i的计算公式如下：
进一步的，步骤(c)中，所述操稳性评价指标R的计算公式如下：
其中，m为车身总质量，ms为簧上质量，B为轮距，hR为侧倾中心的高度，hS为车身质心到侧倾中心的距离；
将计算所得的操稳性评价指标R记为Rnew，并与储存于矩阵HS车速等级n、路面等级k位置下的平顺性评价指标Ri-1进行加权计算作为当前操稳性评价指标Ri，计算公式如下：
进一步的，步骤(d)中，当前综合评价指标Ji的计算公式如下：
与现有技术相比，本发明的适用于自动驾驶汽车的线控转向系统及控制方法具有以下优点：
本发明通过在线控转向系统中设置转向智能控制模块，转向智能控制模块可以根据汽车的运行信息进行计算，得到当前工况下最优传动比，能够充分发挥线控转向系统变传动比带来的优良操纵稳定性和安全性，同时也考虑了汽车行驶的平顺性。变传动比控制策略能够在汽车行驶过程中获得更好的控制效果，可以有效协调汽车在行驶中的平顺性和操作稳定性。
附图说明
图1：本发明的适用于自动驾驶汽车的线控转向系统的结构框图。
图2：本发明的适用于自动驾驶汽车的线控转向系统的控制方法的控制流程图。
具体实施方式
下面将结合具体实施例对本发明的实施方案进行详细描述，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限定本发明的范围。
如图1所示，本发明的适用于自动驾驶汽车的线控转向系统包括依次相连的传感器信息采集模块、路面不平度辨识模块、转向智能控制模块、前轮转向控制模块和转向动作执行模块；电源模块通过电源线分别与传感器信息采集模块、路面不平度辨识模块、转向智能控制模块、前轮转向控制模块和转向动作执行模块电连接，并为上述各个模块供电。
传感器信息采集模块包括4个单轴加速度传感器、1个霍尔式车速传感器、1个六轴陀螺仪传感器和2个转矩转角传感器，其中2个转矩转角传感器分别为前轮转矩转角传感器和方向盘转矩转角传感器。
其中，4个单轴加速度传感器分别用于采集前左簧下的质量加速度at1、后左簧下的质量加速度at2、前右簧下的质量加速度at3、后右簧下的质量加速度at4；
1个霍尔式车速传感器用于采集车速v；
1个六轴陀螺仪传感器用于采集车身侧倾角θ、车身横摆角ω和车身加速度ax、ay、az；其中ay为车身侧向加速度；
前轮转矩转角传感器用于采集前轮转角δ和转矩T，方向盘转矩转角传感器用于采集方向盘转角δSW和转矩Th；
上述传感器采集到的信息均通过信号传输线将信号传输至相应模块。
路面不平度辨识模块的输入端与传感器信息采集模块的输出端相连，对车速v信息和簧下质量加速度at1、at2、at3和at4信息进行处理，得到路面不平度Gq(n0)信息。
在本发明中，路面不平度依靠簧下质量加速度at1、at2、at3和at4信息及车速v信息加以辨识，具体的辨识方法参考中国发明专利申请CN201410581629.X(一种路面不平度在线辨识系统及方法)中，此处不再赘述。路面不平度识别模块将路面不平度Gq(n0)信息传输至转向智能控制模块。
转向智能控制模块上集成有变传动比控制方法，该方法以传感器信息采集模块输出的车速v，车身侧倾角θ和车身加速度ax、ay、az，以及路面不平度辨识模块输出的路面不平度Gq(n0)信息为输入，以当前工况最优传动比为输出，并将当前工况最优传动比传输至前轮转向控制模块。
前轮转向控制模块集成了转向控制算法，以传感器信息采集模块输出的前轮转角δ、前轮转矩T、方向盘转角δSW、方向盘转矩Th、车身横摆角ω和转向智能控制模块输出的当前工况最优传动比为输入，以电机驱动信号为输出，并将电机驱动信号输出至转向动作执行模块。
转向动作执行模块包括转向电机和路感模拟电机，以前轮转向控制模块输出的电机驱动信号为输入，驱动转向电机，拖动前轮转向横拉杆，驱动前轮转向；同时电机驱动信号驱动路感模拟电机，产生回正力矩，提供驾驶员所需路感。
如图2所示，为本发明的自动驾驶汽车的线控转向系统控制方法的控制流程图，具体包括：
步骤1：传感器信息采集模块中的4个单轴加速度传感器分别采集前左簧下的质量加速度at1、后左簧下的质量加速度at2、前右簧下的质量加速度at3、后右簧下的质量加速度at4；霍尔式车速传感器采集车速v；六轴陀螺仪传感器采集车身侧倾角θ、车身横摆角ω和车身加速度ax、ay、az；前轮转矩转角传感器采集前轮转角δ和前轮转矩T，方向盘转矩转角传感器采集方向盘转角δSW和方向盘转矩Th；
将车速v和簧下质量加速度at1、at2、at3和at4信息通过信号传输线传输至路面不平度辨识模块；将车速v，车身侧倾角θ信息和车身加速度ax、ay和az信息通过信号传输线传输至转向智能控制模块；将车身横摆角ω，前轮转角δ，前轮转矩T，方向盘转角δsw和方向盘转矩Th通过信号传输线传输至前轮转向控制模块。
步骤2：路面不平度辨识模块将车速v，以及簧下质量加速度at1、at2、at3和at4进行处理得到路面不平度Gq(n0)信息，并通过信号传输线传输至转向智能控制模块。
步骤3：转向智能控制模块对车速v，车身侧倾角θ，车身加速度ax、ay、az，以及路面不平度Gq(n0)进行信息处理，得到当前工况下最优传动比，并将当前工况下最优传动比输出至前轮转向控制模块中；
其中，计算当前工况下最优传动比的方法，包括如下步骤：
(a)转向智能控制模块首先对行驶工况信息分级处理，根据输入的车速v信息确定当前车速等级为n、根据路面不平度Gq(n0)信息确定当前路面等级为k，计算公式如下：
(b)转向智能控制模块根据车身加速度ax、ay和az信息计算平顺性评价指标aw，具体计算方法记载在GB/T 4970-2009《汽车平顺性试验方法》，在此不予赘述，将计算所得的平顺性评价指标aw记为aw_new，并与储存于矩阵RC车速等级n、路面等级k位置下的平顺性评价指标aw_i-1进行加权计算作为当前平顺性评价指标aw_i，计算公式如下：
(c)根据车身侧向加速度ay和车身侧倾角θ计算操稳性评价指标R，计算公式如下：
其中，m为车身总质量，ms为簧上质量，B为轮距，hR为侧倾中心的高度，hS为车身质心到侧倾中心的距离。
将计算所得的操稳性评价指标R记为Rnew，并与储存于矩阵HS车速等级n、路面等级k位置下的平顺性评价指标Ri-1进行加权计算作为当前操稳性评价指标Ri，计算公式如下：
(d)根据平顺性评价指标aw和操稳性评价指标R计算综合评价指标J，将当前综合评价指标J记为Ji，计算公式如下：
其中，aw_i为当前平顺性评价指标，Ri为当前操稳性评价指标。
(e)将当前综合评价指标Ji与转向智能控制模块输出的上一个传动比进行组合配对，使得计算所得的综合评价指标J的值与传动比一一对应。
(f)将当前平顺性评价指标aw_i储存至矩阵RC(n,k)中，将当前操稳性评价指标Ri储存至矩阵HS(n,k)中，将当前综合评价指标Ji与传动比的组合储存至矩阵Z(n,k)中；
将矩阵Z(n,k)下所储存的所有综合评价指标J与传动比的组合取出并对其中的综合评价J的值的大小进行比较；
选出所有综合评价指标J中的最小值，与其对应的传动比即为当前工况下最优传动比。然后将当前工况下最优传动比输出至前轮转向控制模块。
步骤4：前轮转向控制模块对前轮转角δ、前轮转矩T、方向盘转角δSW、方向盘转矩Th、车身横摆角ω以及当前工况下最优传动比进行信息处理，得到电机驱动信号，并将电机驱动信号输出至转向动作执行模块中；
步骤5：所述转向动作执行模块以电机驱动信号为输入，执行转向动作。具体的，转向动作执行模块包括转向电机和路感模拟电机，以前轮转向控制模块输出的电机驱动信号为输入，驱动转向电机，拖动前轮转向横拉杆，驱动前轮转向；同时电机驱动信号驱动路感模拟电机，产生回正力矩，提供驾驶员所需路感。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用于限制发明，凡在本发明的设计构思之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种适用于自动驾驶汽车的线控转向系统，其特征在于，包括依次相连的
传感器信息采集模块，用于采集汽车的运行信息；
路面不平度辨识模块，用于对汽车的运行信息进行处理，得到路面不平度信息；
转向智能控制模块，用于对汽车的运行信息和路面不平度信息进行处理，得到当前工况下最优传动比；
前轮转向控制模块，用于对汽车的运行信息和当前工况下最优传动比进行处理，得到电机驱动信号；
以及转向动作执行模块，根据所述电机驱动信号执行转向动作；
所述适用于自动驾驶汽车的线控转向系统的控制方法，包括如下步骤：
步骤1：所述传感器信息采集模块分别采集汽车的运行信息，包括车速v，簧下质量加速度at1、at2、at3和at4，车身加速度ax、ay、az，车身侧倾角θ，车身横摆角ω，前轮转角δ，前轮转矩T，方向盘转角δSW和方向盘转矩Th；并将上述汽车的运行信息分别输入至路面不平度辨识模块、转向智能控制模块和前轮转向控制模块中；
步骤2：所述路面不平度辨识模块对车速v，以及簧下质量加速度at1、at2、at3和at4进行信息处理，得到路面不平度Gq(n0)，并将路面不平度Gq(n0)输出至转向智能控制模块中；
步骤3：所述转向智能控制模块对车速v，车身侧倾角θ，车身加速度ax、ay、az，以及路面不平度Gq(n0)进行信息处理，得到当前工况下最优传动比，并将当前工况下最优传动比输出至前轮转向控制模块中；
步骤4：所述前轮转向控制模块对前轮转角δ、前轮转矩T、方向盘转角δSW、方向盘转矩Th、车身横摆角ω以及当前工况下最优传动比进行信息处理，得到电机驱动信号，并将电机驱动信号输出至转向动作执行模块中；
步骤5：所述转向动作执行模块以电机驱动信号为输入，执行转向动作；
步骤3中，所述当前工况下最优传动比的计算步骤包括：
（a）转向智能控制模块对行驶工况信息进行分级处理，根据车速v确定当前车速等级为n、根据路面不平度Gq(n0)确定当前路面等级为k；
（b）转向智能控制模块根据车身加速度ax、ay、az，计算平顺性评价指标aw，将计算所得的平顺性评价指标aw记为aw_new，并与储存于矩阵RC车速等级n、路面等级k位置下的平顺性评价指标aw_i-1进行加权计算，即为当前平顺性评价指标aw_i；
（c）转向智能控制模块根据车身加速度ay 和车身侧倾角θ计算操稳性评价指标R，记当前操稳性评价指标为Ri；
（d）根据平顺性评价指标aw和操稳性评价指标R计算综合评价指标J，记当前综合评价指标为Ji；
（e）将Ji与转向智能控制模块输出的上一个传动比进行组合配对，使得计算所得的综合评价指标J的值与传动比一一对应；
（f）将当前平顺性评价指标aw_i储存至矩阵RC(n,k)中，将当前操稳性评价指标Ri储存至矩阵HS(n,k)中，将当前综合评价指标Ji与传动比的组合储存至矩阵Z(n,k)中；将矩阵Z(n,k)下所储存的所有综合评价指标J与传动比的组合取出并对其中的综合评价J的值的大小进行比较；选出所有综合评价指标J中的最小值，与其对应的传动比即为当前工况下最优传动比。
2.如权利要求1所述的适用于自动驾驶汽车的线控转向系统，其特征在于，所述传感器信息采集模块包括单轴加速度传感器、霍尔式车速传感器、六轴陀螺仪传感器和转矩转角传感器。
3.如权利要求2所述的适用于自动驾驶汽车的线控转向系统，其特征在于，所述转矩转角传感器包括前轮转矩转角传感器和方向盘转矩转角传感器。
4.如权利要求1所述的适用于自动驾驶汽车的线控转向系统，其特征在于，所述转向动作执行模块包括转向电机和路感模拟电机；所述转向电机用于驱动前轮转向，所述路感模拟电机用于产生回正力矩，提供驾驶员所需路感。
5.如权利要求1-4中任一项所述的适用于自动驾驶汽车的线控转向系统的控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：所述传感器信息采集模块分别采集汽车的运行信息，包括车速v，簧下质量加速度at1、at2、at3和at4，车身加速度ax、ay、az，车身侧倾角θ，车身横摆角ω，前轮转角δ，前轮转矩T，方向盘转角δSW和方向盘转矩Th；并将上述汽车的运行信息分别输入至路面不平度辨识模块、转向智能控制模块和前轮转向控制模块中；
步骤2：所述路面不平度辨识模块对车速v，以及簧下质量加速度at1、at2、at3和at4进行信息处理，得到路面不平度Gq(n0)，并将路面不平度Gq(n0)输出至转向智能控制模块中；
步骤3：所述转向智能控制模块对车速v，车身侧倾角θ，车身加速度ax、ay、az，以及路面不平度Gq(n0)进行信息处理，得到当前工况下最优传动比，并将当前工况下最优传动比输出至前轮转向控制模块中；
步骤4：所述前轮转向控制模块对前轮转角δ、前轮转矩T、方向盘转角δSW、方向盘转矩Th、车身横摆角ω以及当前工况下最优传动比进行信息处理，得到电机驱动信号，并将电机驱动信号输出至转向动作执行模块中；
步骤5：所述转向动作执行模块以电机驱动信号为输入，执行转向动作；
步骤3中，所述当前工况下最优传动比的计算步骤包括：
（a）转向智能控制模块对行驶工况信息进行分级处理，根据车速v确定当前车速等级为n、根据路面不平度Gq(n0)确定当前路面等级为k；
（b）转向智能控制模块根据车身加速度ax、ay、az，计算平顺性评价指标aw，将计算所得的平顺性评价指标aw记为aw_new，并与储存于矩阵RC车速等级n、路面等级k位置下的平顺性评价指标aw_i-1进行加权计算，即为当前平顺性评价指标aw_i；
（c）转向智能控制模块根据车身加速度ay 和车身侧倾角θ计算操稳性评价指标R，记当前操稳性评价指标为Ri；
（d）根据平顺性评价指标aw和操稳性评价指标R计算综合评价指标J，记当前综合评价指标为Ji；
（e）将Ji与转向智能控制模块输出的上一个传动比进行组合配对，使得计算所得的综合评价指标J的值与传动比一一对应；
（f）将当前平顺性评价指标aw_i储存至矩阵RC(n,k)中，将当前操稳性评价指标Ri储存至矩阵HS(n,k)中，将当前综合评价指标Ji与传动比的组合储存至矩阵Z(n,k)中；将矩阵Z(n,k)下所储存的所有综合评价指标J与传动比的组合取出并对其中的综合评价J的值的大小进行比较；选出所有综合评价指标J中的最小值，与其对应的传动比即为当前工况下最优传动比。
6.如权利要求5所述的适用于自动驾驶汽车的线控转向系统的控制方法，其特征在于，
步骤（a）中，当前车速等级n和当前路面等级k的计算公式分别为：
7.如权利要求5所述的适用于自动驾驶汽车的线控转向系统的控制方法，其特征在于，
步骤（b）中，所述当前平顺性评价指标aw_i的计算公式如下：
8.如权利要求5所述的适用于自动驾驶汽车的线控转向系统的控制方法，其特征在于，
步骤（c）中，所述操稳性评价指标R的计算公式如下：
其中，m为车身总质量，ms为簧上质量，B为轮距，hR为侧倾中心的高度，hS为车身质心到侧倾中心的距离；
将计算所得的操稳性评价指标R记为Rnew，并与储存于矩阵HS车速等级n、路面等级k位置下的平顺性评价指标Ri-1进行加权计算作为当前操稳性评价指标Ri，计算公式如下：
9.如权利要求5所述的适用于自动驾驶汽车的线控转向系统的控制方法，其特征在于，
步骤（d）中，当前综合评价指标Ji的计算公式如下：
。
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