DE102008021715B4 - System zum Schätzen von Fahrzeugzuständen für eine Überschlagvermeidung - Google Patents

Abstract

System zum Schätzen von Fahrzeugzuständen einer Gierrateeiner Wankrateeines Wankwinkelsund einer Quergeschwindigkeitwobei das System umfasst:einen Lenkwinkelsensor, der ein Lenkwinkelsignal (δ) eines Lenkwinkels des Fahrzeugs (10) bereitstellt;einen Gierratensensor (42) zum Bereitstellen eines Gierratensignals (γ) der Gierrate des Fahrzeugs (10);einen Wankratensensor (46) zum Bereitstellen eines Wankratensignals (p) der Wankrate des Fahrzeugs (10);einen Geschwindigkeitssensor (40) zum Bereitstellen eines Geschwindigkeitssignals (v) der Geschwindigkeit des Fahrzeugs (10);einen Querbeschleunigungssensor (44) zum Bereitstellen eines Querbeschleunigungssignals (a) der Querbeschleunigung des Fahrzeugs (10);eine Kalman-Filter-Beobachtungseinrichtung (52), die auf das Lenkwinkelsignal (δ), das Gierratensignal (γ), das Wankratensignal (p), das Geschwindigkeitssignal (v) und das Querbeschleunigungssignal (a) anspricht, wobei die Beobachtungseinrichtung (52) eine Kalman-Filterung verwendet, um ein geschätztes Gierratensignaleine geschätzte Wankrateeinen geschätzten Wankwinkelund eine geschätzte Quergeschwindigkeitbereitzustellen; undeinen Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor (54), der auf das Wankratensignal (p), den geschätzten Wankwinkeldie geschätzte Quergeschwindigkeitund das Querbeschleunigungssignal (a) anspricht, wobei der Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor (54) ein Quergeschwindigkeitsschätzungssignalberechnet, wenn das Fahrzeug (10) in einem nichtlinearen Bereich betrieben wird, wobei das Quergeschwindigkeitsschätzungssignalim Vergleich zu einem Quergeschwindigkeitsschätzungssignalwenn das Fahrzeug (10) in einem linearen Bereich betrieben wird, modifiziert ist.

Description

• HINTERGRUND DER ERFINDUNG
• Gebiet der Erfindung
• Diese Erfindung betrifft allgemein ein System zum Schätzen von Fahrzeugzuständen und insbesondere ein System zum Schätzen einer Fahrzeugwankrate, eines Fahrzeugwankwinkels, einer Fahrzeugquergeschwindigkeit und einer Fahrzeuggierrate für Überschlagvermeidungszwecke.
• Erläuterung der verwandten Technik
• Es ist in der Technik bekannt, eine Fahrzeugsteuerungsverbesserung unter Verwendung einer Differenzialbremsungssteuerung, einer Hinterradlenkungssteuerung, einer Vorderradlenkungssteuerung oder jeder Kombination hiervon bereitzustellen, und dabei zu helfen, zu verhindern, dass ein Fahrzeug Bedingungen ausgesetzt wird, die eine erhöhte Möglichkeit eines Überschlags darstellen. Diese Systeme können eine Fahrzeugdynamikinformation von verschiedenen Sensoren, wie beispielsweise Gierratensensoren, Querbeschleunigungssensoren und Reifen/Radsensoren empfangen, um die korrekte Steuerungsmaßnahme zu ermitteln. Diese Systeme können auch Wankratensensoren und Wankwinkelschätzungsmerkmale umfassen, um die Überschlagmöglichkeit während eines Manövers zu schätzen und eine reagierende Steuerungsverbesserung bereitzustellen. Zwischen dem Steuern der Fahrzeugwankbewegung und der Fahrzeuggierbewegung muss typischerweise ein Gleichgewicht bereitgestellt sein, um die optimale Fahrzeugreaktion bereitzustellen. Somit ist es für gewöhnlich notwendig, bestimmte Fahrzeugbedingungen zu detektieren, um die optimierte Fahrzeugsteuerungsverbesserung bereitzustellen.
• Eine Fahrzeugsteuerungsverbesserung kann unter Verwendung einer Ausgangsrückkopplung entworfen werden. Zustandsrückkopplungsbasierte Entwürfe können jedoch typischerweise im Allgemeinen mehr Entwurfsfreiheiten bereitstellen und höhere Leistungspotenziale erreichen. Ferner erfordert eine Aktivierung einer Fahrzeugsteuerung für gewöhnlich ein Überwachen von Fahrzeugzuständen. In vielen Fällen werden jedoch aufgrund von verschiedenen Nachteilen, wie beispielsweise Sensorkosten, Realisierungsschwierigkeiten etc., nicht alle Fahrzeugstände gemessen. Daher ist es üblich, Fahrzeugzustände für Überschlagvermeidungszwecke zu schätzen.
• In der Technik wurde eine Schätzung von Fahrzeugzuständen, wie beispielsweise Gierrate, Quergeschwindigkeit und Wankrate, für die Entwicklung einer Fahrzeugstabilitätsverbesserung in der Gierebene untersucht. Aus diesem Grund wurde die Schätzung der Fahrzeugquerbewegung anstatt der Wankbewegung fokussiert, die für eine Überschlagvermeidung besonders von Interesse ist.
• US 6 816 804 B1 beschreibt ein System zum Schätzen einer Longitudinal- und Quergeschwindigkeit. Das System umfasst einen Lenkwinkelsensor, einen Gierratensensor, einen Geschwindigkeitssensor sowie einen Querbeschleunigungssensor. Anhand von genäherten Geschwindigkeiten und Fahrzeugdatensignalen und Rausch-Kovarianzen werden mittels einer Kalman-Filteranordnung Longitudinal- und Quergeschwindigkeiten geschätzt. Letztere werden zur Stabilisierung eines Fahrzeugs verwendet.
• DE 10 2006 026 937 A1 betrifft ein Verfahren zum Steuern eines Fahrzeugsystems. Dabei werden Fahrzeugzustände einer Longitudinal- und Quergeschwindigkeit geschätzt. Es ist eine Vielzahl an Sensoren, u.a. ein Wankratensensor, vorgesehen. Zudem werden Schätzwerte für einen Wankwinkel bestimmt.
• ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
• Gemäß den Lehren der vorliegenden Erfindung wird ein System mit den Merkmalen des Anspruchs 1zum Schätzen von Fahrzeugzuständen, wie beispielsweise Fahrzeugwankrate, Fahrzeugwankwinkel, Fahrzeugquergeschwindigkeit und Fahrzeuggierrate, offenbart. Das System verwendet einen Lenkwinkelsensor zum Messen eines Lenkwinkelsignals eines Lenkwinkels des Fahrzeugs, einen Gierratensensor zum Messen eines Gierratensignals der Gierrate des Fahrzeugs, einen Wankratensensor zum Messen eines Wankratensignals der Wankrate des Fahrzeugs, einen Geschwindigkeitssensor zum Messen eines Geschwindigkeitssignals der Geschwindigkeit des Fahrzeugs und einen Querbeschleunigungssensor zum Messen eines Querbeschleunigungssignals der Querbeschleunigung des Fahrzeugs. Das System umfasst eine Beobachtungseinrichtung eines erweiterten Kalman-Filters, die auf das Lenkwinkelsignal, das Gierratensignal, das Wankratensignal, das Geschwindigkeitssignal und das Querbeschleunigungssignal anspricht und ein geschätztes Gierratensignal, eine geschätzte Wankrate, einen geschätzten Wankwinkel und eine geschätzte Quergeschwindigkeit berechnet. Das System umfasst auch einen Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor, der auf das Wankratensignal, das geschätzte Wankwinkelsignal, das geschätzte Quergeschwindigkeitssignal und das Querbeschleunigungssignal anspricht und ein Quergeschwindigkeitsschätzungssignal berechnet, wenn das Fahrzeug in einem nichtlinearen Bereich betrieben wird. Das Quergeschwindigkeitsschätzungssignal im nichtlinearen Bereich ist gegenüber einem Quergeschwindigkeitsschätzungssignal im linearen Bereich modifiziert.
• Das System kann auch einen Sensorvorfilterungsprozessor umfassen, der eine Niederfrequenzkomponente der Signale herausfiltert und auf der Grundlage der Niederfrequenzkomponente für das Lenkwinkelsignal, das Gierratensignal, das Wankratensignal, das Geschwindigkeitssignal und das Querbeschleunigungssignal einen systematischen Fehler der Sensoren schätzt.
• Weitere Merkmale der vorliegenden Erfindung werden aus der folgenden Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen ersichtlich.
• Figurenliste
• 1 ist eine Draufsicht auf ein Fahrzeug mit einem Überschlagvermeidungssystem;
• 2 ist ein Blockdiagramm eines Systems zum Schätzen von Fahrzeugzuständen, die in dem Überschlagvermeidungssystem von 1 verwendet werden;
• 3 ist eine Draufsicht auf ein Fahrzeug, die Variablen zeigt, die in einem Fahrzeugmodell mit drei Freiheitsgraden verwendet werden; und
• 4 ist eine Vorderansicht eines Fahrzeugs, die die Variablen zeigt, die in einem Fahrzeugmodell mit drei Freiheitsgraden verwendet werden.
• DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORMEN
• Die folgende Erläuterung der Ausführungsformen der Erfindung, die auf ein System zum Schätzen von Fahrzeugzuständen für Fahrzeugüberschlagvermeidungszwecke gerichtet ist, ist lediglich beispielhafter Natur. Beispielsweise wird das System verwendet, um Fahrzeugzustände für Überschlagvermeidungszwecke zu schätzen. Das System der Erfindung kann jedoch verwendet werden, um Fahrzeugzustände für andere Anwendungen zu schätzen.
• Die vorliegende Erfindung umfasst ein System, die verschiedene Fahrzeugsensoren verwenden, um Fahrzeugzustände zu schätzen, um eine Überschlagvermeidung bereitzustellen. Das Hauptproblem einer Zustandsschätzung für eine Überschlagvermeidung liegt in der Nichtlinearität der Fahrzeugdynamik, insbesondere, wenn sich das Fahrzeug an einer Fast-Überschlagbedingung befindet. Während Kurvenfahrtmanövern erzeugt eine Fahrzeuggierbewegung die Querbeschleunigung, die bewirkt, dass das Fahrzeug wankt. Die Wankbewegung führt eine Querlastübertragung ein, die bewirkt, dass sich die Reifenseitenführungskraft ändert, was die Gierantwort ändert. Wenn die Querbeschleunigung größer wird und die Fahrzeugwankbewegung stärker wird, gelangen sowohl die Fahrzeugaufhängung als auch die Reifen in einen nichtlinearen Bereich. Obwohl es nichtlineare Modelle gibt, die versuchen, für diese Nichtlinearitäten des Fahrzeugs ein Modell zu erstellen, werden lineare Modelle für Schätzungs- und Steuerzwecke für gewöhnlich bevorzugt. Die vorliegende Erfindung schlägt ein Verwenden einer linearbereichbasierten Schätzung, wenn das Fahrzeug in dem linearen Bereich betrieben wird, und dann ein Erweitern der Schätzung des nichtlinearen Bereichs durch Hinzufügen von komplementären Schätzungsmodulen vor.
• Für die folgende Erläuterung wird die folgende Nomenklatur verwendet:

M_u

ungefederte Masse;

M_s

gefederte Masse;

v_y

Quergeschwindigkeit;

γ

Gierrate;

p

Wankrate;

ϕ

Wankwinkel;

δ_f

Frontlenkungswinkel;

I_x

Wankträgheitsmoment der gefederten Masse;

I_z

Gierträgheitsmoment des gesamten Fahrzeugs;

I_xz

Trägheitsprodukt der gefederten Masse um die x- und z-Achse mit dem hinzugefügten Einfluss einer Wankachsenneigung;

a

Distanz von dem Schwerpunkt (SP) der gefederten Masse zu der Vorderachse;

b

Distanz von dem SP der gefederten Masse zu der Hinterachse; h_s Höhe des SP der gefederten Masse über der Wankachse;

C_f

Quersteifigkeit der Vorderreifen;

C_r

Quersteifigkeit der Hinterreifen;

K_ϕ

Wanksteifigkeitskoeffizienten;

C_ϕ

Wankdämpfungskoeffizienten;

A₁

erste Zeilen der Matrix A in Gleichung (1);

B₁

erste Zeilen der Matrix B in Gleichung (1);

λ

Vergessensfaktor;

X(i)

Eingangsmessung;

d(i)

Ausgangsmessung;

w

Koeffizienten (d.h. systematischer Fehler eines Sensors in der Erfindung); und

a_ym

Querbeschleunigungsmesser-Messung.

• 1 ist eine Draufsicht auf ein Fahrzeug 10, das Vorderräder 12 und 14 und Hinterräder 16 und 18 umfasst. Das Fahrzeug 10 umfasst auch einen Überschlagvermeidungs-Controller 22, der eine Überschlagvermeidung bereitstellt. Der Controller 22 kann Steuersignale an verschiedene Aktoren an dem Fahrzeug 10 liefern, um die Steuerung bereitzustellen, wie beispielsweise eine Differenzialbremsung für Bremsaktoren 24, 26, 28 und 30 der Räder 12, 14, 16 bzw. 18, einen Aktor 32 einer aktiven Hinterradlenkungssteuerung und einen Aktor 34 einer aktiven Vorderradlenkungssteuerung, die alle Fachleuten weithin bekannt sind. Der Controller 22 empfängt Signale, die mit verschiedenen Fahrzeugzuständen in Beziehung stehen, von verschiedenen Sensoren, welche einen Handradwinkelsensor 36 zum Messen des Winkels eines Fahrzeughandrads 38 umfassen, um ein Signal δ bereitzustellen, das den Lenkwinkel der Vorderräder 12 und 14 angibt. Der Controller 22 empfängt auch ein Fahrzeuggeschwindigkeitssignal v_x von einem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 40, ein Gierratensignal γ von einem Gierratensensor 42, ein Querbeschleunigungssignal a_y von einem Querbeschleunigungssensor 44 und ein Wankratensignal p von einem Wankratensensor 46, die alle Fachleuten weithin bekannt sind.
• 2 ist ein Blockdiagramm eines Zustandsschätzungssystems 48, das in dem Controller 22 verwendet wird, gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Der Lenkwinkelsensor δ, das Gierratensignal γ, das Wankratensignal p, das Fahrzeuggeschwindigkeitssignal v_x und das Fahrzeugquerbeschleunigungssignal a_y werden einem Sensorvorfilterungsprozessor 50 geliefert, der eine Sensorsignalfilterung bereitstellt, wie es nachstehend ausführlicher erläutert wird.
• Die gefilterten Sensorsignale von dem Vorfilterungsprozessor 50 werden an eine auf einem erweiterten Kalman-Filter basierende Beobachtungseinrichtung (EKF-Beobachtungseinrichtung) 52 gesendet. Da ein Kalman-Filter einen leistungsstarken modellbasierten Schätzungsalgorithmus einsetzt, wird es als linearbereichbasierter Kernschätzer eingesetzt. Da das Fahrzeugmodell tatsächlich linear zeitvariabel ist, wird ein erweitertes Kalman-Filter verwendet. Aus den Sensorsignalen berechnet die Beobachtungseinrichtung 52 ein Gierratenschätzungssignal δ, ein Wankratenschätzungssignal $\stackrel{⌢}{\text{p}},$

  

  ein Wankwinkelschätzungssignal $\stackrel{⌢}{\varphi }$

  

  und ein Quergeschwindigkeitsschätzungssignal ${\stackrel{⌢}{\text{v}}}_{\text{y}}.$

  

  Da der Standardentwurf einer EKF-Beobachtungseinrichtung Fachleuten weithin bekannt ist, muss er nicht ausführlicher beschrieben werden.
• Wie es nachstehend ausführlich erläutert wird, ist die EKF-basierte Beobachtungseinrichtung 52 allgemein nicht genau genug, um die Quergeschwindigkeit in dem nichtlinearen Bereich zu schätzen. Daher wird ein Seitenschlupf- oder Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor 54 einbezogen, um die Berechnung des Quergeschwindigkeitsschätzungssignals ${\stackrel{⌢}{\text{v}}}_{\text{y}}$

  

  zu verbessern. Der Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor 54 empfängt das gefilterte Wankratensignal von dem Vorfilterungsprozessor 50, das Wankwinkelschätzungssignal $\stackrel{⌢}{\varphi }$

  

  von der Beobachtungseinrichtung 52, das Quergeschwindigkeitsschätzungssignal ${\stackrel{⌢}{\text{v}}}_{\text{y}}$

  

  von der Beobachtungseinrichtung 52 und das Querbeschleunigungssignal a_y, um die modifizierte Schätzung der Quergeschwindigkeit bereitzustellen, wenn sich das Fahrzeug in dem nichtlinearen Bereich befindet.
• Die gefederte Masse eines Fahrzeugs wird für gewöhnlich als starrer Körper mit sechs Freiheitsgraden behandelt, bestehend aus der Längs-, der Quer-, der Vertikal-, der Gier-, der Wank- und der Nickbewegung. Für eine Fahrzeugüberschlagvermeidung sind die Quer-, die Gier- und die Wankbewegung von primärem Interesse, und somit wurde in der Technik für diese Zwecke ein lineares Gier/Seitenschlupf/Wank-Modell mit drei Freiheitsgraden entwickelt.
• 3 zeigt eine Draufsicht und 4 zeigt eine Vorderansicht eines Fahrzeugs, wobei Variablen gezeigt sind, die in dem Fahrzeugmodell mit drei Freiheitsgraden für eine Zustandsschätzung verwendet werden. Diese Figuren zeigen ein Fahrzeug als Zweimassensystem, das aus einer ungefederten Masse M_u und einer gefederten Masse M_s besteht, die auf ein Wanken um eine Wankachse beschränkt ist.
• Aus dem Modell mit drei Freiheitsgraden sind die folgenden Gleichungen bekannt. $$\dot{\text{X}}=\text{AX}+\text{BU}$$

  

  $$\text{X}={\left[\begin{array}{cccc}{\text{v}}_{\text{y}}& \text{r}& \text{p}& \mathrm{\varphi }\end{array}\right]}^{\text{T}}$$

  

  $$\text{U}={\mathrm{\delta }}_{\text{f}}$$

  

  $$\text{A}={\text{M}}_{\text{m}}^{-1}\left[\begin{array}{cccc}-\frac{{\text{C}}_{\text{f}}+{\text{C}}_{\text{r}}}{{\text{v}}_{\text{x}}}& -\frac{{\text{aC}}_{\text{f}}-{\text{bC}}_{\text{r}}}{{\text{v}}_{\text{x}}}-{\text{Mv}}_{\text{x}}& \text{0}& {\text{C}}_{\text{f}}{\mathrm{\gamma }}_{\text{f}}+{\text{C}}_{\text{r}}{\mathrm{\lambda }}_{\text{r}}\\ -\frac{{\text{aC}}_{\text{f}}-{\text{bC}}_{\text{r}}}{{\text{v}}_{\text{x}}}& -\frac{{\text{a}}^{\text{2}}{\text{C}}_{\text{f}}-{\text{b}}^{\text{2}}{\text{C}}_{\text{r}}}{{\text{v}}_{\text{x}}}& \text{0}& {\text{aC}}_{\text{f}}{\mathrm{\gamma }}_{\text{f}}-{\text{bC}}_{\text{r}}{\mathrm{\gamma }}_{\text{r}}\\ \text{0}& {\text{M}}_{\text{s}}{\text{h}}_{\text{s}}{\text{v}}_{\text{x}}& -\text{C}\mathrm{\varphi }& {\text{M}}_{\text{s}}{\text{gh}}_{\text{s}}-{\text{K}}_{\mathrm{\varphi }}\\ \text{0}& \text{0}& \text{1}& \text{0}\end{array}\right]$$

  

  $$\text{B}={\text{M}}_{\text{m}}^{-1}\left[\begin{array}{c}{\text{C}}_{\text{f}}\\ {\text{aC}}_{\text{f}}\\ 0\\ 0\end{array}\right]$$

  

  $${\text{M}}_{\text{m}}=\left[\begin{array}{cccc}\text{M}& 0& -{\text{M}}_{\text{s}}{\text{h}}_{\text{s}}& 0\\ 0& {\text{I}}_{\text{z}}& {\text{I}}_{\text{xz}}& 0\\ -{\text{M}}_{\text{s}}{\text{h}}_{\text{s}}& {\text{I}}_{\text{xz}}& {\text{I}}_{\text{x}}& 0\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right]$$

  
• Der Sensorvorfilterungsprozessor 50 wird verwendet, um die systematischen Fehler der Trägheitssensoren, wie beispielsweise des Giersensors 42, des Wankratensensors 46 und des Querbeschleunigungssensors 44, annähernd zu entfernen. Allgemein sind systematische Fehler von Sensoren (Sensor-Biases) ein langsam driftendes Niederfrequenzsignal. Daher ist es naheliegend, die Niederfrequenzkomponente eines Sensorausgangs für eine Entfernung des systematischen Fehlers herauszufiltern. Dies ist jedoch nur vorteilhaft, wenn das korrekte Sensorausgangssignal keine Niederfrequenzkomponenten enthält. In einigen Fällen, wie beispielsweise während einer stationären Kurve, können sowohl die Gierrate als auch die Querbeschleunigung konstant sein und Niederfrequenzausgänge erzeugen. Somit ist es notwendig, die Niederfrequenzkomponente aufgrund eines stationären Verhaltens und die Niederfrequenzkomponente aufgrund von systematischen Fehlern eines Sensors zu unterscheiden.
• Gemäß der Erfindung verwendet die Sensorsignalvorfilterung zwei Schritte. Als erstes ermittelt der Prozessor 50 Situationen, in denen die Niederfrequenzkomponente in dem Signal nur systematische Fehler eines Sensors enthält, und filtert die entsprechende Niederfrequenzkomponente heraus. Dann schätzt der Prozessor 50 den systematischen Fehler auf der Grundlage der resultierenden Niederfrequenzkomponente.
• Bei einer Ausführungsform wird eine rekursive Technik der kleinsten Quadrate (RLS-Technik) bei der Schätzung des systematischen Fehlers eingesetzt. Obwohl die Standard-RLS-Technik weithin bekannt ist, verwendet die vorliegende Erfindung eine modifizierte Version der RLS-Technik, d.h., eine RLS-Technik mit einem variablen Vergessensfaktor λ. Es wurde beobachtet, dass sich der systematische Fehler des Gierratensensors 42 nach einem Manöver mit großer Gierrate von dem systematischen Fehler des Sensors vor dem Manöver ziemlich unterscheiden kann. Gemäß der Erfindung wird der variable Vergessensfaktor λ verwendet, um eine schnelle Verfolgung der großen Abweichung zu ermöglichen, ohne die allgemein langsam driftenden Eigenschaften des systematischen Fehlers zu beeinflussen.
• Um den systematischen Fehler eines Sensors zu schätzen, können die folgenden erfindungsgemäßen RLS-Gleichungen verwendet werden: $${\text{w}}_{\text{n}}={\text{w}}_{\text{n}-1}+\frac{\text{P}\left(\text{n}-1\right)}{\mathrm{\lambda }\left(\text{n}-1\right)+\text{P}\left(\text{n}-1\right)}\left(\text{d}\left(\text{n}\right)-{\text{w}}_{\text{n}-1}\right)$$

  

  $$\text{P}\left(\text{n}\right)=\frac{\text{P}\left(\text{n}-1\right)}{\mathrm{\lambda }\left(\text{n}-1\right)+\text{P}\left(\text{n}-1\right)},\text{ mit P}\left(0\right)=1$$

  

  wobei w_n die Schätzung des systematischen Fehlers ist, d(n) die gefilterte Niederfrequenzkomponente ist und λ(n)∈(0 1) der variable Vergessensfaktor ist, d.h. zwischen 0 und 1 liegt. Beispielsweise stellt w_n für die Schätzung des systematischen Fehlers bei der Gierratenmessung den Schätzwert des systematischen Fehlers dar und ist d(n) die gefilterte Gierrate. Der Vergessensfaktor λ wird auf der Grundlage des Fehlers zwischen den Niederfrequenzkomponenten des Sensorsignals und dem geschätzten systematischen Fehler ermittelt. Wenn der Fehler relativ groß ist, wird der Vergessensfaktor λ(n) klein gewählt, sodass der geschätzte systematische Fehler schnell mit den momentanen Messungen in Übereinstimmung gebracht werden kann. Wenn der Fehler relativ klein ist, wird der Vergessensfaktor λ(n) näher an 1 gewählt, sodass der geschätzte systematische Fehler nur langsam variieren kann.
• Die EKF-basierte Beobachtungseinrichtung 52 wird auf der Grundlage der zeitdiskreten Version des Modells mit drei Freiheitsgraden entworfen. Die EKF-basierte Beobachtungseinrichtung 52 verwendet das Lenkwinkelsignal δ als Eingang, das Fahrzeuggeschwindigkeitssignal v_x als einen Parameter in dem Modell und die Gierrate γ, das Wankratensignal p und das Querbeschleunigungssignal a_y als Ausgang. Die in dem Kalman-Filter verwendeten Gleichungen können lauten: $$\widehat{\text{X}}{\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)}^{-}=\text{f}(\widehat{\text{X}}\left({\text{t}}_{\text{k}-1}\right)$$

  

  $${\text{P}}^{-}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)=\text{F}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)\text{P}\left({\text{t}}_{\text{k}-\text{1}}\right){\text{F}}^{\text{T}}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)+Q_d\left({\text{t}}_{\text{k}-\text{1}}\right)$$

  

  $$\text{K}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)={\text{P}}^{-}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right){\text{H}}^{\text{T}}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right){\left[\text{R}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)+\text{H}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right){\text{P}}^{-}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right){\text{H}}^{\text{T}}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)\right]}^{-1}$$

  

  $$\widehat{\text{X}}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)=\text{X}{\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)}^{-}+\text{K}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)\left({\text{Y}}_{\text{m}}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)-\text{h}\left(\widehat{\text{X}}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right){\text{t}}_{\text{k}}\right)\right)$$

  

  $$\text{P}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)=\left[\text{I}-\text{K}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)\text{H}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)\right]{\text{P}}^{-}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)$$

  

  wobei $$\text{F}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)={\frac{\mathrm{\partial }\text{f}}{\mathrm{\partial }\text{X}}|}_{\text{X}=\widehat{\text{X}}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)}={\text{A}}_{\text{k}}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)$$

  

  $$\text{H}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)={\frac{\mathrm{\partial }\text{h}}{\mathrm{\partial }\text{x}}|}_{\text{X}=\widehat{\text{X}}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)}$$

  
• Die ausgegebenen Messungen sind h(X) = [a_y r p]^T, Q_d ist die Eingangskovarianzmatrix und R ist die Ausgangskovarianzmatrix. Ferner ist $\stackrel{⌢}{\text{X}}{\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)}^{-}$

  

  ein a priori-Zustandsschätzwert bei Schritt k und ist $\stackrel{⌢}{\text{X}}\left({\text{t}}_{\text{k}}\right)$

  

  ein a posteriori-Zustandsschätzwert bei Schritt k.
• Gemäß der Erfindung verwendet die EKF-basierte Beobachtungseinrichtung 52 eine zusätzliche Festlegung der Rückkopplungsverstärkungen. Wenn die Wankbewegung stärker wird, beispielsweise, wenn entweder die Wankrate p > p_th oder der Wankwinkel ϕ > ϕ_th, wobei p_th = 2 Grad/s und ϕ_th = 3 Grad¹, kann die Nichtlinearität der Fahrzeugdynamik nicht ignoriert werden und kann die Genauigkeit eines Modells mit drei Freiheitsgraden stark verringert werden. Um die Auswirkung der Modellungenauigkeit auf die durch die EKF-Beobachtungseinrichtung 52 berechneten Fahrzeugzustandsschätzwerte zu reduzieren, wird eine weitere Festlegung der Rückkopplungsverstärkungen hinzugefügt, indem die Eingangs- und Ausgangskovarianzmatrizen, die beim Filtern verwendet werden, bearbeitet werden. Als erstes wird die Eingangskovarianzmatrix Q_d erhöht, um die Erhöhung der Modellungenauigkeit zu reflektieren. Zweitens, da die Querbewegung, die auf dem Modell mit drei Freiheitsgraden basiert, d.h. v̇_y = A₁X - B₁U, wobei A₁ und B₁ die ersten Zeilen der Systemmatrizen A bzw. B in Gleichung (1) sind, die tatsächliche Querbewegung nicht mehr annähert, wenn die Fahrzeugwankbewegung relativ stark ist, gilt die Ausgangsgleichung für die Querbeschleunigungssensormessung unter diesen Bedingungen nicht. Daher wird die Ausgangskovarianz R, die dem Querbeschleunigungssignal entspricht, erhöht, sodass die EKF-Beobachtungseinrichtung 52 sie nur wenig verwendet. Solch eine Festlegung der Eingangs- und Ausgangskovarianzmatrizen kann eine Funktion der Querbeschleunigung, der Fahrzeuggierrate, der Fahrzeuggeschwindigkeit oder der Fahrzeugwankrate sein.
• Das Querbeschleunigungssignal a_y von dem Sensor 44 kann verwendet werden, um auf der Grundlage des Fahrzeugseitenschlupfs zu ermitteln, wann das Fahrzeug zwischen einen linearen Betriebszustand und einen nichtlinearen Betriebszustand gelangt. Das Wankratensignal P und das Wankwinkelsignal $\stackrel{⌢}{\varphi }$

  

  können auch verwendet werden, um zu ermitteln, wann das Fahrzeug in den nichtlinearen Bereich gelangt. Wenn das Fahrzeug von dem linearen Betriebsbereich in den nichtlinearen Betriebsbereich gelangt, ändert der Algorithmus die Eingangskovarianzmatrix Q_d . Wenn das Fahrzeug in dem linearen Bereich betrieben wird, berechnet die EKF-basierte Beobachtungseinrichtung 52 das Quergeschwindigkeitsschätzungssignal genau, welches durch den Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor 54 geführt wird. Wenn das Fahrzeug jedoch in dem nichtlinearen Bereich betrieben wird, liefert die EKF-basierte Beobachtungseinrichtung 52 keine ausreichend genaue Schätzung der Quergeschwindigkeit, und somit wird der Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor 54 verwendet, um das geschätzte Quergeschwindigkeitssignal zu modifizieren.
• Da die Querbewegung in dem Modell mit drei Freiheitsgraden während starker Wankbewegungen nicht gültig ist, beispielsweise, wenn entweder die Wankrate p > p_th oder der Wankwinkel ϕ > ϕ_th, wobei p_th = 2 Grad/s und ϕ_th = 3 Grad¹, muss die Quergeschwindigkeit durch einen anderen Prozess in dem Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor 54 geschätzt werden. Da die Gleichung a_ym = v̇_y + γv_x + g sinϕ immer gültig ist, kann die Querbeschleunigung verwendet werden, um die Quergeschwindigkeit direkt zu schätzen. Unter Verwendung des Gierratenschätzungssignals $\stackrel{⌢}{\text{y}}$

  

  und des Wankratenschätzungssignals $\stackrel{⌢}{\text{p}}$

  

  von der EKF-basierten Beobachtungseinrichtung 52 kann die Ableitung der Quergeschwindigkeit mit v̇_y = a_ym - γv_x - g sinϕ berechnet werden.
• Daher $${\text{v}}_{\text{y}}={\displaystyle \int \left({\text{a}}_{\text{ym}}-\mathrm{\gamma }{\text{v}}_{\text{x}}-\text{gsin}\mathrm{\varphi }\right)\text{dt}}$$

  
• Diese integrationsbasierte Schätzung, die durch den Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor 54 bereitgestellt wird, ist hauptsächlich während starker Wankbewegungen aktiv. In dem linearen Bereich wird die Quergeschwindigkeit direkt durch die EKF-basierte Beobachtungseinrichtung 52 geschätzt, das heißt, $\stackrel{⌢}{\text{v}}={\stackrel{⌢}{\text{v}}}_{\text{yEKF}}.$

  

Claims (10)

1. System zum Schätzen von Fahrzeugzuständen einer Gierrate $\left(\stackrel{⌢}{\gamma }\right),$

   

   einer Wankrate $\left(\stackrel{⌢}{\text{p}}\right),$

   

   eines Wankwinkels $\left(\stackrel{⌢}{\varphi }\right),$

   

   und einer Quergeschwindigkeit $\left({\stackrel{⌢}{v}}_y\right),$

   

   wobei das System umfasst: einen Lenkwinkelsensor, der ein Lenkwinkelsignal (δ) eines Lenkwinkels des Fahrzeugs (10) bereitstellt; einen Gierratensensor (42) zum Bereitstellen eines Gierratensignals (γ) der Gierrate des Fahrzeugs (10); einen Wankratensensor (46) zum Bereitstellen eines Wankratensignals (p) der Wankrate des Fahrzeugs (10); einen Geschwindigkeitssensor (40) zum Bereitstellen eines Geschwindigkeitssignals (v_x) der Geschwindigkeit des Fahrzeugs (10); einen Querbeschleunigungssensor (44) zum Bereitstellen eines Querbeschleunigungssignals (a_y) der Querbeschleunigung des Fahrzeugs (10); eine Kalman-Filter-Beobachtungseinrichtung (52), die auf das Lenkwinkelsignal (δ), das Gierratensignal (γ), das Wankratensignal (p), das Geschwindigkeitssignal (v_x) und das Querbeschleunigungssignal (a_y) anspricht, wobei die Beobachtungseinrichtung (52) eine Kalman-Filterung verwendet, um ein geschätztes Gierratensignal $\left(\stackrel{⌢}{\gamma }\right),$

   

   eine geschätzte Wankrate $\left(\stackrel{⌢}{\text{p}}\right),$

   

   einen geschätzten Wankwinkel $\left(\stackrel{⌢}{\varphi }\right)$

   

   und eine geschätzte Quergeschwindigkeit $\left({\stackrel{⌢}{v}}_{yEKF}\right)$

   

   bereitzustellen; und einen Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor (54), der auf das Wankratensignal (p), den geschätzten Wankwinkel $\left(\stackrel{⌢}{\varphi }\right),$

   

   die geschätzte Quergeschwindigkeit $\left({\stackrel{⌢}{v}}_{yEKF}\right)$

   

   und das Querbeschleunigungssignal (a_y) anspricht, wobei der Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor (54) ein Quergeschwindigkeitsschätzungssignal $\left({\stackrel{⌢}{\text{v}}}_{\text{y}}\right)$

   

   berechnet, wenn das Fahrzeug (10) in einem nichtlinearen Bereich betrieben wird, wobei das Quergeschwindigkeitsschätzungssignal $\left({\stackrel{⌢}{\text{v}}}_{\text{y}}\right)$

   

   im Vergleich zu einem Quergeschwindigkeitsschätzungssignal $\left({\stackrel{⌢}{v}}_{yEKF}\right),$

   

   wenn das Fahrzeug (10) in einem linearen Bereich betrieben wird, modifiziert ist.
2. System nach Anspruch 1, wobei die Kalman-Filter-Beobachtungseinrichtung (52) eine Kovarianzmatrix (Q_d, R) in dem Filter ändert, wenn das Fahrzeug (10) von einem linearen in einen nichtlinearen Betriebsbereich gelangt.
3. System nach Anspruch 1, wobei die Kalman-Filter-Beobachtungseinrichtung (52) ein Modell mit drei Freiheitsgraden verwendet.
4. System nach Anspruch 1, ferner umfassend einen Sensorvorfilterungsprozessor (50), der auf das Lenkwinkelsignal (δ), das Gierratensignal (γ), das Wankratensignal (p), das Geschwindigkeitssignal (v_x) und das Querbeschleunigungssignal (a_y) anspricht, wobei der Sensorvorfilterungsprozessor (50) eine Niederfrequenzkomponente der Signale herausfiltert und auf der Grundlage der Niederfrequenzkomponente einen systematischen Fehler eines Sensors schätzt.
5. System nach Anspruch 4, wobei der Sensorvorfilterungsprozessor (50) eine rekursive Technik der kleinsten Quadrate verwendet, um die Schätzung des systematischen Fehlers eines Sensors bereitzustellen.
6. System nach Anspruch 4, wobei der Sensorvorfilterungsprozessor (50) einen variablen Vergessensfaktor einsetzt, der ein Wert zwischen 0 und 1 ist und auf der Grundlage eines Fehlers zwischen der Niederfrequenzkomponente des Sensorsignals und einem geschätzten systematischen Fehler des Sensors gesetzt wird.
7. System nach Anspruch 1, wobei der Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor (54) die Quergeschwindigkeit integriert, um das Quergeschwindigkeitsschätzungssignal $\left({\stackrel{⌢}{v}}_{yEKF}\right)$

   

   zu modifizieren.
8. System nach Anspruch 7, wobei der Quergeschwindigkeitsschätzungsprozessor (54) die folgende Gleichung verwendet, um das modifizierte geschätzte Querbeschleunigungssignal zu ermitteln: $${\text{v}}_{\text{y}}={\displaystyle \int \left({\text{a}}_{\text{ym}}-\mathrm{\gamma }{\text{v}}_{\text{x}}-\text{gsin}\mathrm{\varphi }\right)\text{dt}}$$

   

   wobei v_y die Quergeschwindigkeit ist, a_ym die Querbeschleunigung ist, γ die Gierrate ist, v̈_x die Fahrzeuggeschwindigkeit ist und g die Gravitationskonstante ist.
9. System nach Anspruch 1, wobei das System verwendet wird, um Fahrzeugzustände für eine Fahrzeugüberschlagvermeidung zu schätzen.
10. System nach Anspruch 1, wobei das System das Querbeschleunigungssignal (a_y), das Wankratensignal (p) oder den Wankwinkel (ϕ) verwendet, um zu ermitteln, ob sich das Fahrzeug (10) in dem nichtlinearen Betriebsbereich befindet.

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