DE102017118407B4

DE102017118407B4 - Verfahren und systeme zur schätzung der strassenoberflächenreibung

Info

Publication number: DE102017118407B4
Application number: DE102017118407.4A
Authority: DE
Inventors: Yadollah Sabri; Simon E. Zimmermann; Yingmei Si; Steven T. Schweitzer; Qingrong Zhao; Qi Zhang; Nikolai K. Moshchuk
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2016-08-12
Filing date: 2017-08-11
Publication date: 2021-09-23
Anticipated expiration: 2037-08-12
Also published as: US20180043900A1; DE102017118407A1; CN107719373B; CN107719373A; US10131360B2

Abstract

Verfahren, umfassend:das Empfangen von Signalen (200) von einer elektronischen Servolenkanlage (140) und einer Inertialmesseinheit (150);das Schätzen eines Schätzwerts von Parametern, die in Verbindung zu einem elektronischen Servolenkanlagenmodell stehen, unter Verwendung eines iterativen Optimierungsverfahrens;das Berechnen einer elektronischen Servolenkanlagenvariable, die unter Verwendung des elektronischen Servolenkanlagenmodells, der Schätzwerte undeines oder mehrerer der empfangenen Signale variabel ist;das Bestimmen, ob die berechnete elektronische Servolenkanlagenvariable ein Eignungskriterium erfüllt; undwenn die berechnete elektronische Servolenkanlagenvariable das Eignungskriterium erfüllt, Bestimmen eines Straßenoberflächen-Reibungskoeffizient (240) auf der Grundlage mindestens eines der geschätzten Parameter,dadurch gekennzeichnet, dass das Optimierungsverfahren ein Partikelschwarmoptimierungsverfahren ist.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Das technische Gebiet bezieht sich auf ein Verfahren und auf ein System zum Bestimmen eines Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten und zum darauf basierenden Steuern einer Eigenschaft des Fahrzeugs und insbesondere auf die Verwendung eines Reifen-Selbstausrichtungsmoments bei der Schätzung der Straßenoberflächenreibung.
HINTERGRUND
Unterschiedliche Straßenoberflächen zeichnen sich durch unterschiedliche Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten (µ) aus. So können beispielsweise eisige Zustände einen relativ geringen µ haben, während trockene Asphaltoberflächen einen relativ hohen µ haben können. Der Straßenoberflächen-Reibungskoeffizient beeinflusst beispielsweise die Fahrzeugleistung durch die Beeinflussung der Reifenhaftung.
Um die Fahrzeugreaktion auf die Fahrbahnoberfläche zu verbessern, versuchen Fahrzeugsysteme, den Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten zu berechnen. Ein Verfahren zur Schätzung des Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten besteht darin, das Selbstausrichungsmoment (SAT - self-aligning torque) der Fahrzeugreifen zu berechnen und auf der Grundlage des berechneten Selbstausrichungsmoments (SAT) die Schätzung µ zu bestimmen.
Herkömmliche Verfahren schätzen eine Steigung für einen linearen Bereich des Selbstausrichtungsmoments (SAT) als Funktion des Schlupfwinkels (α). Die geschätzte Steigung wird dann in eine Schätzung des Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten unter Verwendung einer Nachschlagtabelle umgewandelt.
Jedoch stellen diese Verfahren eine ungenaue Erfassung von Oberflächen mit niedrigem Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten bei niedrigeren SAT-Werten bereit, als beispielsweise bevor der SAT einen maximalen Wert in dem linearen SAT-Bereich als eine Funktion des Schlupfwinkels erreicht. Der Vorsättigungsbereich des SAT gegenüber dem Schlupfwinkel entspricht der normalen Lenkung und einem mäßigen Schlupfwinkel.
Weiterhin beruhen andere Verfahren zur Schätzung des Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten basierend auf SAT-Werten auf dem Erfassen des sogenannten „Bruchpunktes“ des SAT, an dem ein Reifennachlauf zusammenbricht. Der SAT-Bruchpunkt findet sich nur in hohen Lenkbereichen, d. h. bei harten Fahrmanövern. Diese anderen Verfahren leiden daher auch unter dem Problem, die Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten bei niedrigen SAT-Werten nicht genau vorherzusagen.
EP 2 865 572 A1 offenbart ein Verfahren zum Bestimmen eines Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1. Aus EP 1 627 779 A1 ist es bekannt, einen Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten unter Zuhilfenahme eines Vergleichs zwischen einem gemessenen und einem modellierten Selbstausrichtungsmoment zu bestimmen.
Dementsprechend ist es wünschenswert, verbesserte Verfahren und Systeme zum Bestimmen von Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten unter Verwendung eines Selbstausrichtungsmoments bereitzustellen. Es ist ferner wünschenswert, die Straßenoberflächenkoeffizienten bei niedrigeren Werten des Selbstausrichtungsmoments genauer zu bestimmen. Ferner werden weitere wünschenswerte Funktionen und Merkmale der vorliegenden Erfindung aus der nachfolgenden ausführlichen Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen, sowie dem vorangehenden technischen Gebiet und Hintergrund ersichtlich.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Die Lösung dieser Aufgabe erfolgt durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sowie durch ein System mit den Merkmalen des Anspruchs 9. Vorteilhafte Weiterbildungen ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen.
In einer Ausführungsform umfasst ein Verfahren: Empfangen von Signalen von einer elektronischen Servolenkanlage und einer Inertialmesseinheit; Schätzen eines Schätzwerts von Parametern, die in Verbindung zu einem elektronischen Servolenkanlagenmodell stehen, unter Verwendung eines iterativen Optimierungsverfahrens; Berechnen einer elektronischen Servolenkanlagenvariablen unter Verwendung des elektronischen Servolenkanlagenmodell, der geschätzten Parameter und eines oder mehrerer der empfangenen Signale; Bestimmen, ob die berechnete elektronische Servolenkanlagenvariablen ein Eignungskriterium erfüllt; Und wenn die berechnete elektronische Servolenkanlagenvariablen das Eignungskriterium erfüllt, Bestimmen eines Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten basierend auf mindestens einem der geschätzten Parameter. Das Optimierungsverfahren ist ein Partikelschwarmoptimierungsverfahren.
Figurenliste
Die exemplarischen Ausführungsformen werden nachfolgend in Verbindung mit den folgenden Zeichnungen beschrieben, worin gleiche Bezugszeichen gleiche Elemente bezeichnen, und worin gilt:

1 ist ein Funktionsblockdiagramm eines Fahrzeugs mit einem Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten-Bestimmungsmodul gemäß verschiedener Ausführungsformen;
2 ist ein Datenflussdiagramm, das ein Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten-Bestimmungsmodul gemäß verschiedener Ausführungsformen darstellt;
3 ist ein Flussdiagramm, das ein iteratives Verarbeitungsverfahren gemäß verschiedener Ausführungsformen darstellt; und
4 ist eine graphische Darstellung, die eine Datenbank von Beziehungen gemäß verschiedener Ausführungsformen darstellt.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Die folgende ausführliche Beschreibung dient lediglich als Beispiel und soll die Anwendung und Verwendung in keiner Weise einschränken. Weiterhin besteht keine Absicht, im vorstehenden technischen Bereich, Hintergrund, der Kurzzusammenfassung oder der folgenden ausführlichen Beschreibung an eine ausdrücklich oder implizit vorgestellte Theorie gebunden zu sein. Der hier verwendete Begriff „Modul“ bezieht sich auf eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), eine elektronische Schaltung, einen Prozessor (gemeinsam genutzt, dediziert oder Gruppenprozessor) und einen Speicher, der ein oder mehrere Software- oder Firmwareprogramme, eine kombinatorische Logikschaltung und/oder andere geeignete Komponenten ausführt, die die beschriebene Funktionalität bieten.
Erfindungsgemäße Ausführungen können hierin als funktionale und/oder logische Blockkomponenten und verschiedene Verarbeitungsschritte beschrieben sein. Es ist zu beachten, dass derartige Blockkomponenten aus einer beliebigen Anzahl von Hardware-, Software- und/oder Firmware-Komponenten aufgebaut sein können, die zur Ausführung der erforderlichen Funktionen konfiguriert sind. Eine Ausführungsform der Erfindung kann zum Beispiel verschiedene integrierte Schaltungskomponenten, z. B. Speicherelemente, digitale Signalverarbeitungselemente, Logikelemente, Nachschlagetabellen oder dergleichen einsetzen, die eine Vielzahl von Funktionen unter der Steuerung eines oder mehrerer Mikroprozessoren oder anderer Steuervorrichtungen durchführen können. Zudem werden Fachleute erkennen, dass Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung in Verbindung mit einer beliebigen Anzahl von Richtungssteuersystemen umgesetzt werden können und dass das beschriebene Fahrzeugsystem lediglich ein Beispiel einer Ausführungsform der Erfindung ist.
Der Kürze halber sind konventionelle Techniken in Verbindung mit der Signalverarbeitung, Datenübertragung, Signalgebung, Steuerung und weiteren funktionalen Aspekten der Systeme (und den einzelnen Bedienelementen der Systeme) hierin ggf. nicht im Detail beschrieben. Weiterhin sind die in den verschiedenen Abbildungen hierin gezeigten Verbindungslinien dazu bestimmt, beispielhafte funktionale Beziehungen und/oder physische Kopplungen zwischen den verschiedenen Elementen darzustellen. Es sollte beachtet werden, dass viele alternative oder zusätzliche funktionale Beziehungen oder physikalische Verbindungen in einer Ausführungsform der Erfindung vorhanden sein können.
Unter Bezugnahme auf 1 ist ein beispielhaftes Fahrzeug 100, das teilweise ein Steuersystem 110 enthält, gemäß beispielhaften Ausführungsformen gezeigt. Wie zu erkennen ist, kann das Fahrzeug 100 jeder Fahrzeugtyp sein, der über eine Straßenoberfläche fährt. Obwohl die hierin gezeigten Figuren ein Beispiel mit bestimmten Anordnungen von Elementen darstellen, können in tatsächlichen Ausführungsformen zusätzliche Zwischenelemente, Vorrichtungen, Eigenschaften oder Komponenten vorhanden sein. Es sollte bedacht werden, dass 1 lediglich veranschaulichend und u. U. nicht maßstabsgetreu ist.
Das Steuersystem 110 beinhaltet ferner ein Steuermodul 120, das Eingaben von einem oder mehreren Sensoren 130 des Fahrzeugs 100 empfängt. Die Sensoren 130 erfassen beobachtbare Zustände des Fahrzeugs 100 und erzeugen darauf basierende Sensorsignale. So können beispielsweise die Sensoren 130 die Bedingungen einer elektrischen Servolenkanlage 140 (EPS) des Fahrzeugs 100, einer Inertialmesseinheit 150 (IMU) des Fahrzeugs 100 und/oder anderer Systeme des Fahrzeugs 100 erfassen und darauf basierende Sensorsignale erzeugen. In verschiedenen Ausführungsformen kommunizieren die Sensoren 130 die Signale direkt mit dem Steuermodul 120 und/oder senden die Signale an andere Steuermodule (nicht dargestellt), die wiederum verarbeitete Daten vom Signalen an das Steuermodul 120 über einen Kommunikationsbus (nicht dargestellt) oder über andere Kommunikationsmittel kommuniziert.
Das Steuermodul 120 empfängt die Signale und/oder die von den Sensoren erfassten Daten und schätzt einen darauf basierenden Oberflächenwert (korrelierend mit dem Straßenoberflächen-Reibungskoeffizient). So bestimmt beispielsweise das Steuermodul 120 ein Motor-Gesamtträgheitsmoment (I), einen Reibungskoeffizienten (C) und einen Selbstausrichtungsmomentkoeffizienten (D_f) gemäß einem iterativen Optimierungsverfahren. Dieses iterative Verfahren setzt sich fort, bis ein Eignungskriterium erfüllt ist. Die Endwerte der Trägheit (I), eines Reibungskoeffizienten (C) und/oder eines Selbstausrichtungsmomentkoeffizienten (Df) können zur Bestimmung des Fahrbahnwertes verwendet werden. Das Steuermodul 120 verwendet dann den Straßenoberflächenwert, um eine oder mehrere Eigenschaften des Fahrzeugs 100 zu steuern. So kann beispielsweise das Steuermodul 120 eine nasse Oberfläche basierend auf dem Straßenoberflächenwert bestimmen und Warnungen erzeugen und/oder das Fahrzeug basierend auf der Kenntnis der nassen Oberfläche steuern. Das Steuermodul 120 bestimmt eine autonome Fahrzeugbetätigungs-Bremsstrategie; überträgt den Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten an ein drahtloses Kommunikationssystem zur Warnung anderer Fahrzeugführer der identifizierten nassen Oberfläche mit geringer Reibung; Warnt einen Fahrer über eine potentiell reduzierte Traktion zwischen Fahrzeugreifen und der Oberfläche infolge der nassen Oberfläche; Warnt einen Fahrer, kein Fahrerassistenzsystem zu benutzen; Und/oder stellt eine Benachrichtigung der nassen Oberfläche an eine Fahrzeugsteuerung (nicht dargestellt) bereit und die Fahrzeugsteuerung modifiziert autonom eine Steuerungseinstellung einer automatisierten Steuereigenschaft in Reaktion auf die Benachrichtigung.
Unter Bezugnahme auf 2 und mit fortgesetzter Bezugnahme auf 1 verdeutlicht ein Datenflussdiagramm das Steuermodul 120 gemäß verschiedener beispielhafter Ausführungsformen. Wie zu erkennen ist, können verschiedene Ausführungsformen des Steuermoduls 120 gemäß der vorliegenden Erfindung jegliche Anzahl von Untermodulen beinhalten. In verschiedenen Ausführungsbeispielen können die in 2 gezeigten Untermodule kombiniert und/oder weiter partitioniert werden, um die Straßenoberflächeninformation ähnlich zu schätzen und eine oder mehrere Komponenten des Fahrzeugs 100 darauf zu steuern. In verschiedenen Ausführungsformen enthält das Steuermodul 120 ein iteratives Optimierungsmodul 160, ein Eignungskriterium-Bewertungsmodul 170, ein Straßenoberflächenwert-Bestimmungsmodul 180 und mindestens ein Eigenschaftsteuermodul 190.
Das iterative Optimierungsmodul 160 erhält als Eingabe erfasste Signale 200 von dem EPS und/oder der IMU. So können beispielsweise die Eingaben 200 unter anderem einen Torsionsstabwinkel und ein von dem EPS bereitgestelltes Gesamtdrehmoment (T_EPS) einschließen, das direkt von dem EPS-System 140 erfasst oder indirekt von anderen erfassten Werten bestimmt werden kann, und eine Gierrate, eine Quergeschwindigkeit und eine Längsgeschwindigkeit, die direkt von der Inertialmesseinheit 150 erfasst oder indirekt von anderen erfassten Werten bestimmt werden kann.
Das iterative Optimierungsmodul 160 berechnet eine Anzahl von Kandidatenlösungen 210 der [I, C, Df] basierend auf einem iterativen Optimierungsverfahren. Das iterative Optimierungsverfahren kann beispielsweise unter anderem eine Partikelschwarmoptimierung (PSO), eine rekursive Schätzung des kleinsten Quadrats (RLS - Recursive Least Square Estimation) und einen Kalman-Filter (KF) einschließen. Wie nachfolgend ausführlicher erörtert, kann eine PSO eine Anzahl von Kandidatenlösungen 210 der [I, C, D_f] verwenden, die jeweils eine anfängliche Position und Geschwindigkeit in einem Lösungssuchraum haben. Diese Kandidatenlösungen 210 können zufällig oder algorithmisch erzeugt werden. Die Kandidatenlösung 210 der [I, C, Df], die am besten zu dem gemessenen T_EPS passt, kombiniert mit den gemessenen Parametern der Torsionsstabwinkelposition, Geschwindigkeit und Beschleunigung, Gierrate, Quergeschwindigkeit und Längsgeschwindigkeit und gemessenem T_EPS, wird dann ausgewählt.
Sämtliche Positionen und Geschwindigkeiten der Kandidatenlösungen werden dann basierend auf der ausgewählten Kandidatenlösung aktualisiert. Diese Aktualisierung der Kandidatenlösungen kann dazu führen, dass alle Geschwindigkeiten der Kandidatenlösungen geändert werden, um auf die Position der ausgewählten Kandidatenlösung gerichtet zu werden. Nach der Aktualisierung kann eine andere Kandidatenlösung am besten zu den gemessenen T_EPS passen. Diese andere Kandidatenlösung wird dann ausgewählt, und die verbleibenden Kandidatenlösungen werden dann basierend auf der neuen ausgewählten Kandidatenlösung aktualisiert.
Das Eignungskriterium-Bewertungsmodul 170 empfängt die Kandidatenlösungen 210 von [I, C, Df]._f] als Eingabe. Das Eignungskriterium-Bewertungsmodul 170 bewertet das Eignungskriterium und stoppt selektiv den iterativen Prozess, wenn das Eignungskriterium erfüllt ist (z. B. über ein Eignungs-Status-Flag). Das Eignungskriterium kann ein Vergleich der Kandidatenlösungen 210 mit einem gemessenen T_EPS sein, sodass die Kandidatenlösungen 210 von I, C und D_f ein vorhergesagtes T_EPS liefern, das innerhalb eines bestimmten Schwellenwertes genau ist. Alternativ kann das Eignungskriterium sein, dass eine vorbestimmte Anzahl von Iterationen unter Verwendung der anfänglichen Kandidatenlösungen 210 durchgeführt worden ist. Das Eignungskriterium-Bewertungsmodul 170 stellt dann endgültige Kandidatenlösungen 230 von [I, C, Df] bereit, nachdem die Wiederholungen gestoppt haben.
Das Straßenoberflächenwert-Bestimmungsmodul 180 empfängt die endgültigen Kandidatenlösungen 230 als Eingabe. Das Straßenoberflächenwert-Bestimmungsmodul 180 bestimmt einen Straßenoberflächen-Reibungskoeffizient (µ) 240 basierend auf einer Beziehung zwischen Dfund µ. So sucht das Straßenoberflächenwert-Bestimmungsmodul 180 beispielsweise den Wert von µ unter Verwendung von D_f in einer Datenbank 250, die die Beziehung speichert, wie nachfolgend detaillierter erörtert wird.
Das Eigenschaftsteuermodul 190 empfängt den bestimmten Straßenoberflächen-Reibungskoeffizientwert 240 und die ermittelten Endkandidatenlösungen 230 von [I, C, Df]. Das Eigenschaftsteuermodul 190 erzeugt ein oder mehrere Steuersignale 260, um eine oder mehrere Eigenschaften des Fahrzeugs 100 basierend auf dem Straßenoberflächen-Reibungskoeffizientwert 240 und/oder den Endkandidatenlösungen 230 von [I, C, Df].
Mit Bezug auf 3 und mit weiterem Bezug auf 1-2 sind Flussdiagramme sind Flussdiagramme der Verfahren 300 zum Bestimmen des Straßenreibungskoeffizienten und zum Steuern eines darauf basierenden Fahrzeugs gemäß verschiedener Ausführungsformen gezeigt. Die Verfahren 300 können in Verbindung mit dem Fahrzeug 100 aus 1 implementiert und durch das Steuersystem 120 aus den 1 gemäß verschiedener Ausführungsformen ausgeführt werden. Wie aus der Offenbarung ersichtlich ist, ist die Abfolge der Vorgänge innerhalb der Verfahren nicht auf die in 3 dargestellte sequenzielle Abarbeitung beschränkt, sondern kann in beliebigen geeigneten Abfolgen gemäß der vorliegenden Erfindung ausgeführt werden. Es versteht sich weiterhin, dass die Verfahren aus den 3 so angesetzt sein können, dass sie zu zuvor festgelegten Zeitintervallen während des Betriebs des Fahrzeugs 100 ablaufen und/oder so angesetzt sein können, dass sie aufgrund von zuvor festgelegten Ereignissen ablaufen.
3 veranschaulicht ein Verfahren 300 der Partikelschwarmoptimierung gemäß verschiedenen Ausführungsformen. Das Verfahren kann in 305 beginnen. Bei 310 werden Signale gelesen, die von der Inertialmesseinheit 150 und der elektrischen Servolenkanlage 140 empfangen werden. Diese empfangenen Signale können Parameter umfassen, die mit dem Torsionsstangenwinkel, der Winkelgeschwindigkeit und der Winkelbeschleunigung, den Quer- und Längsgeschwindigkeiten des Fahrzeugs, der Fahrzeug-Gierrate und dem gesamten einen von dem EPS bereitgestellten Drehmoment verbunden sind. Diese Parameter werden dann verwendet, um die Lösungsbeschränkungen zu definieren. Insbesondere werden diese Parameter verwendet, um die optimalen Werte von I, C und D_f zu definieren, die durch das Optimierungsverfahren geschätzt werden.
Bei 320 wird dann eine Anzahl von Kandidatenlösungen erzeugt. Diese Kandidatenlösungen können zufällig erzeugt werden. Jede Kandidatenlösung kann als Partikel in einem 3D-Lösungsraum dargestellt werden, wobei jede Achse des Lösungsraums einem Wert von I, C bzw. D_f entspricht. Die Partikelpositionen und -geschwindigkeiten können randomisiert werden, so dass jedes Partikel eine Position und eine Geschwindigkeit im Lösungsraum aufweist.
Bei 330 wird das Partikel, das die beste Kandidatenlösung darstellt, ausgewählt. Diese Partikel wird durch Auswahl der Partikelposition im 3D-Lösungsraum mit den Werten von I, C und D_f gewählt, die in Kombination mit den empfangenen Signalen eine dem Messwert am nächsten liegende Lösung für T_EPS ergibt. Diese Position des Partikels wird gespeichert.
Bei 340 wird die lokal beste Lösung für jedes Partikel ermittelt. Bei der ersten Wiederholung entspricht die lokal beste Lösung der Ausgangsposition des Partikels. Nach mehreren Wiederholungen wird das Partikel jedoch mehrere verschiedene Positionen aufweisen, die mehreren potentiellen Lösungen von I, C und D_f entsprechen. Jede dieser Lösungen wird gespeichert, und die Position, die der genauesten Lösung von I, C und Df entspricht, wird als die lokal beste Lösung für ein bestimmtes Partikel ausgewählt.
Bei 350 werden die Eignungskriterien angewendet. Wie oben beschrieben, können die Eignungskriterien eine Wiederholungszahl sein, wobei die Gesamtzahl der bisher durchgeführten Wiederholungen mit einer vorbestimmten Wiederholungszahl verglichen wird. Zusätzlich oder alternativ können die Eignungskriterien ein Genauigkeitskriterium sein, bei dem die Kandidatenlösung von T_EPS, die unter Verwendung der Kandidatenlösungen von I, C und D_f berechnet wurde, mit dem gemessenen T_EPS verglichen wird. Wenn die Kandidatenlösung von T_EPS mit dem gemessenen T_EPS genau auf einen vorbestimmten zulässigen Fehlerabstand zutrifft, können die Eignungskriterien als erfüllt angesehen werden.
Bei 360 wird eine Entscheidung auf der Grundlage des Ergebnisses der Eignungskriterien durchgeführt. Wenn bei 360 die Eignungskriterien erfüllt sind (der „Ja“-Pfad), dann wird die Lösung von I, C und Df gespeichert und bei 370 ausgegeben. Der Wert von D_f wird dann verwendet, um den Straßenoberflächen-Reibungskoeffizient bei 380 zu bestimmen, wie unten detailliert beschrieben, und ein oder mehrere der Ergebnisse werden verwendet, um eine Eigenschaft des Fahrzeugs 100 bei 390 zu steuern. Danach kann das Verfahren bei 400 enden.
Wenn die Eignungskriterien nicht erfüllt sind (der „Nein“ -Pfad) bei 360, wird die Wiederholungszahl bei 410 aktualisiert. Wenn zum Beispiel die Eignungskriterien nicht bei den anfänglichen Partikelpositionen erfüllt sind, wird die Wiederholungszahl in diesem Schritt für jede Wiederholung, in der die Eignungskriterien nicht erfüllt sind, von eins auf zwei erhöht. Danach wird bei 420 die Geschwindigkeit jedes Partikels auf der Basis der global besten Lösung und der lokal besten Lösung aktualisiert. Die Gleichungen, die verwendet werden, um die Geschwindigkeit jedes Partikels zu aktualisieren, können wie folgt ausgedrückt werden: $D e l t a {[C, D_{f}, I]}_{i} (t) = κ {D e l t a {[C, D_{f}, I]}_{i} (t - 1) + C_{1} . r a n d_{1} . (p_{1} - {[C, D_{f}, I]}_{i} (t - 1)) + C_{2} . r a n d_{2} . (p_{g} - {[C, D_{f}, I]}_{i} (t - 1))}$
${[C, D_{f}, I]}_{i} (t) = {[C, D_{f}, I]}_{i} (t - 1) + D e l t a {[C, D_{f}, I]}_{i} (t)$
und $(E i g n u n g) = I S E (T_M o t - T_M o d e l) .$
(3) worin Delta [C, Df, I] die Positionsänderung einer einzelnen Kandidatenlösung über einen vorbestimmten Zeitraum t ist und wobei Pi die lokal beste Lösung für ein bestimmtes Partikel ist und wobei P_s die global beste Lösung von allen Partikeln ist. Wie bereits oben gezeigt, können die bei 350 angewandten Eignungskriterien ein Vergleich des T_EPS-Modells mit T_EPS sein, gemessen vom Kraftfahrzeug durch das EPS-System.
Nach der Aktualisierung der Partikelgeschwindigkeit erlaubt das PSO, dass die Partikelposition im Lösungsraum über eine vorgegebene Zeitspanne fortschreitet, sodass jedes Partikel eine neue Position im Lösungsraum erhält.
Nachdem eine vorbestimmte Zeitspanne t verstrichen ist, werden die Partikelpositionen gemessen und die Kandidatenlösungen, die durch die Positionen der Partikel im Lösungsraum repräsentiert werden, analysiert, um die beste globale Lösung zu bestimmen. Die besten lokalen Positionen für jedes Partikel werden ebenfalls bestimmt. Das Verfahren wird dann wiederholt, bis die Eignungskriterien bei 360 erfüllt sind. Die Kandidatenlösung, die durch jede Partikelposition dargestellt wird, verbessert sich für jede Wiederholung.
Nachdem die Partikelschwarmoptimierung durchgeführt wurde und die Eignungskriterien für eine bestimmte Wiederholung erfüllt sind, wird der Schätzwert von Df verwendet, um den Straßenoberflächen-Reibungskoeffizient (µ) abzuschätzen.
Um µauf der Basis von Df zu schätzen, vergleicht das Prozessormodul den Schätzwert von Df mit vorbestimmten Werten von Df, die in einer Datenbank gespeichert sind. Die Datenbank basiert auf geschätzten D_f-Werten für verschiedene Fahrzeugtypen auf einer Vielzahl unterschiedlicher Flächen.
Ein Diagramm, das die Beziehung zwischen D_f und µ zeigt, die durch die Datenbank vorhergesagt wird, ist in 4 gezeigt. Wie aus 4 gezeigt, kann ein bestimmter Wert von D_f zu unterschiedlichen Werten von µ führen, abhängig von den anderen Parametern, die verwendet werden, um µ durch die Datenbank zu bestimmen.
So kann beispielsweise, wie in 4 gezeigt, ein Wert von Df von 7 - 8 einen Wert von µ von weniger als 0,2 oder über 0,5 erzeugen. Die Kreise in 4 zeigen gemeinsame Werte von µ, die von der Datenbank für Werte von Df ausgewählt wurden, die durch das PSO-Verfahren ausgewählt wurden. Die von der Datenbank gewählten unterschiedlichen Werte von µ sind eine Folge von unterschiedlichen Fahrzeugparametern, die von der Datenbank für jede Bestimmung verwendet werden.
In verschiedenen Ausführungsformen kann die Datenbank algorithmisch geschult werden, um den geschätzten D_f-Wert besser an den wahren Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten anzupassen. So kann beispielsweise die Datenbank offline geschult werden, um Werte von µ auf der Grundlage unterschiedlicher Eingabewerte von Df auszuwählen, wobei unterschiedliche Fahrzeugeigenschaften wie Reifennachlauf und mechanische Spur berücksichtigt werden. Der Reifennachlauf kann für ein bestimmtes Fahrzeug auf der Grundlage von Parametern wie Längsgeschwindigkeit und Reifenabmessungen geschätzt werden, während die mechanische Spur mit den spezifischen Fahrzeugabmessungen geschätzt werden kann.
Während mindestens eine exemplarische Ausführungsform in der vorstehenden ausführlichen Beschreibung dargestellt wurde, versteht es sich, dass es eine große Anzahl an Varianten gibt. Es versteht sich weiterhin, dass die exemplarische Ausführungsform oder die exemplarischen Ausführungsformen lediglich Beispiele sind und den Umfang, die Anwendbarkeit oder die Konfiguration dieser Erfindung in keiner Weise einschränken sollen. Die vorstehende ausführliche Beschreibung stellt Fachleuten auf dem Gebiet vielmehr einen zweckmäßigen Plan zur Implementierung der exemplarischen Ausführungsform bzw. der exemplarischen Ausführungsformen zur Verfügung. Es versteht sich, dass verschiedene Veränderungen an der Funktion und der Anordnung von Elementen vorgenommen werden können, ohne vom Umfang der Erfindung, wie er in den beigefügten Ansprüchen und deren rechtlichen Entsprechungen aufgeführt ist, abzuweichen.

Claims

Verfahren, umfassend: das Empfangen von Signalen (200) von einer elektronischen Servolenkanlage (140) und einer Inertialmesseinheit (150); das Schätzen eines Schätzwerts von Parametern, die in Verbindung zu einem elektronischen Servolenkanlagenmodell stehen, unter Verwendung eines iterativen Optimierungsverfahrens; das Berechnen einer elektronischen Servolenkanlagenvariable, die unter Verwendung des elektronischen Servolenkanlagenmodells, der Schätzwerte und eines oder mehrerer der empfangenen Signale variabel ist; das Bestimmen, ob die berechnete elektronische Servolenkanlagenvariable ein Eignungskriterium erfüllt; und wenn die berechnete elektronische Servolenkanlagenvariable das Eignungskriterium erfüllt, Bestimmen eines Straßenoberflächen-Reibungskoeffizient (240) auf der Grundlage mindestens eines der geschätzten Parameter, dadurch gekennzeichnet, dass das Optimierungsverfahren ein Partikelschwarmoptimierungsverfahren ist.
Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch das Erfassen eines Schlupfwinkels (α) und Bestimmen des Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten (240), wenn der Schlupfwinkel (α) kleiner als ein vorbestimmter Wert ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Schätzwert ein Motorgesamtträgheitsmoment des Fahrzeugs (I), einen Reibungskoeffizienten (C) und einen Selbstausrichtungsmoment-Koeffizienten (Df) umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die berechnete elektronische Servolenkanlagenvariable mit einem entsprechenden empfangenen Signal verglichen wird, um das Eignungskriterium zu bestimmen.
Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch das Bestimmen einer Iterationszahl des Optimierungsverfahrens, wobei das Eignungskriterium der Iterationszahl entspricht.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Signale von der elektronischen Servolenkanlage (140) einen Torsionsstangenwinkel und ein von der elektronischen Servolenkanlage (140) bereitgestelltes Gesamtdrehmoment umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Signale von der Inertialmesseinheit (150) eine Gierrate, eine Quergeschwindigkeit und eine Längsgeschwindigkeit umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch das Bestimmen, dass der Straßenoberflächen-Reibungskoeffizient (240) eine nasse Oberfläche anzeigt und mindestens eine der nachfolgenden Optionen: Bestimmen einer autonomen Fahrzeugbetätigungs-Bremsstrategie; Übertragen des Straßenoberflächen-Reibungskoeffizient (240) an ein drahtloses Kommunikationssystem zum Warnen anderer Fahrzeugführer der identifizierten nassen Oberfläche mit geringer Reibung; Warnen eines Fahrers über eine potentiell reduzierte Traktion zwischen Fahrzeugreifen und der Oberfläche infolge der nassen Oberfläche; Warnen eines Fahrers, der kein Fahrerassistenzsystem zu benutzen; Bereitstellen einer Benachrichtigung der nassen Oberfläche an eine Fahrzeugsteuerung (110) und die autonome Modifizierung einer Steuerungseinstellung einer automatisierten Steuereigenschaft in Reaktion auf die Benachrichtigung.
System, umfassend: ein nichtflüchtiges computerlesbares Medium, umfassend: ein erstes Modul (160), das dazu konfiguriert ist, Sensorsignale von einer elektronischen Servolenkanlage (140) und einer Inertialmesseinheit (150) zu empfangen und Parameter, die in Verbindung zu einem elektronischen Servolenkanlagenmodell stehen, unter Verwendung eines iterativen Optimierungsverfahrens zu schätzen; ein zweites Modul (170), das dazu konfiguriert ist, eine elektronische Servolenkanlagenvariable zu berechnen, die unter Verwendung des elektronischen Servolenkanlagenmodells, der Schätzwerte und eines oder mehrerer der empfangenen Signale variabel ist; ein drittes Modul (180), das dazu konfiguriert ist, zu bestimmen, ob die berechnete elektronische Servolenkanlagenvariable ein Eignungskriterium erfüllt, und wenn die berechnete elektronische Servolenkanlagenvariable das Eignungskriterium erfüllt, ist das dritte Modul (180) ferner so konfiguriert, dass es einen Straßenoberflächen-Reibungskoeffizient (240) basierend auf mindestens einem der geschätzten Parameter bestimmt; und ein viertes Modul (190), das dazu konfiguriert ist, eine oder mehrere Fahrzeugeigenschaften basierend auf dem Straßenoberflächen-Reibungskoeffizienten (240) zu steuern, dadurch gekennzeichnet, dass das Optimierungsverfahren ein Partikelschwarmoptimierungsverfahren ist.