WO2018019518A1 - BESTIMMUNG VON FAHRZUSTANDSGRÖßEN - Google Patents

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    • B60W2540/18—Steering angle

Definitions

  • the invention relates to the determination of driving state variables of a motor vehicle.
  • the invention relates to the modeling of the motor vehicle for determining the driving state variables.
  • state variables are to be determined, which describe the movement of the motor vehicle. For example, a speed of the motor vehicle over ground can be determined by means of a speed sensor on a wheel. An improved determination can be carried out by means of several speed sensors on several wheels. However, this determination may also be erroneous, for example when the slip on several wheels exceeds predetermined limits. There are also state variables that can not be determined directly at all or not without considerable effort, for example a slip angle.
  • the invention is based on the object of specifying a technique which allows an improved determination of the driving state variables of a motor vehicle.
  • the invention solves this problem by means of the subjects of the independent claims. Subclaims give preferred embodiments again.
  • the motor vehicle comprises four wheels (front left, front right, rear left and rear right), but other vehicle models can be supported as well, for example for a single-track motor vehicle with two wheels or for a two-lane motor vehicle with more than two axles.
  • a method for determining driving state variables of a motor vehicle comprises steps of scanning a vector of input variables that determine the driving state of the motor vehicle; sampling a first output vector of quantities describing the driving condition of the motor vehicle; determining, based on the input vector, a state vector and a weighting vector, a second output vector of quantities describing the driving condition of the motor vehicle; and adjusting the weighting vector based on a difference of the two output vectors.
  • the thus formulated observer is realized here by a Kalman filter.
  • the observer describes the behavior of the motor vehicle by suitable conversion of the input vector via a physical vehicle model into an output vector.
  • the difference between the observer-determined output vector and the output vector determined by the motor vehicle is fed back to the observer for weighting the mapping.
  • the behavior of the real motor vehicle can be imaged by the observer, in which the difference between the output vectors is minimized as far as possible.
  • the observer is based on a physical vehicle model, which will be described in more detail below.
  • the physical vehicle model is preferably designed such that a multiplicity of driving state variables describing the dynamic behavior of the motor vehicle can be determined without providing a dedicated sensor for each driving state variable. These driving state variables can be included in the state vector. A number of sensors for determining the driving state variables may be reduced. In addition, a measurement inaccuracy can be reduced. Any particular driving state quantity can potentially be determined on the basis of all the measured values of the input vector u and the output vector y, so that a determination accuracy, a determination reliability, or a determination speed can be optimized. Also, a size that is difficult to determine conventionally, such as a slip angle, can be predicted or improved by the observer.
  • the observer can include an unscented Kalman Filter (UKF) .
  • the UKF can provide a good determination of the desired size for stand sizes while requiring acceptable processing capacities, and particularly noisy measurements can have little effect on the performance of the UKF.
  • processing in real time for example on board the motor vehicle, can be carried out in an improved manner,
  • the UKF comprises a square root unscented Kalman filter (SR-UKF).
  • SR-UKF square root unscented Kalman filter
  • the SR-UKF can once again be processed much faster than the UKF; a reduction in the required computing time of around 20% compared to the UKF can be achieved under certain conditions.
  • other nonlinear observer algorithms may also be used.
  • the input vector comprises rotational speeds or alternatively angular velocities of the wheels of the motor vehicle and wheel steering angles of the wheels.
  • the output vector preferably comprises accelerations of the motor vehicle in the longitudinal and transverse directions and a yaw rate.
  • driving condition quantities can be determined which include at least one wheel force in the longitudinal, vertical or transverse direction; a wheel slip; a slip angle; a slip angle and a vehicle speed over ground in the longitudinal or transverse direction.
  • Wheel-related driving state variables are preferably specified for each wheel of the motor vehicle.
  • the second output vector is determined on the basis of a physical model that can be expressed, for example, by equations of motion.
  • coefficients of adhesion between tires of the motor vehicle and a road surface or a subsoil are determined, and the physical model is adapted on the basis of the determined adhesion coefficients. Chem connection a movement of a tire to a movement of the motor vehicle relative to the roadway is.
  • a measurement covariance matrix R n can be adapted as follows:
  • the measurement covariance matrix is adapted by means of a linear slave Kalman filter.
  • a computer program product comprises program code means for carrying out the described method when the computer program product runs on a processor or is stored on a computer-readable medium.
  • a device for determining driving state variables of a motor vehicle implements a Kalman filter and is adapted to carry out the method described above.
  • the device may in particular comprise a programmable microcomputer.
  • a time-discrete processing can be carried out with a fixed time grid.
  • the processing can be real-time capable, that is, certain processing times have a guaranteed maximum duration.
  • a control of the motor vehicle may be performed on the basis of the determined driving state quantities.
  • active chassis control, brake control, powertrain control or control of an active or passive safety system on board the motor vehicle may be based on one or more of the particular vehicle loads.
  • Fig. 1 a method
  • Fig. 2 shows a motor vehicle with different sizes.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of a method 100 for determining one or more driving state variables on a real motor vehicle 105 by means of an observer 1 10.
  • the observer 110 can be regarded as a method and implemented, for example, by means of a programmable microcomputer. In this sense, the observer 1 10 can also be regarded as a device for determining the driving state variables.
  • An input vector u includes measured variables on the motor vehicle 105, for example wheel speeds n, or alternatively wheel angular velocities ⁇ , and wheel steering angle 6i of the individual wheels. These measured variables can be sampled by means of assigned sensors. For example, a wheel angular velocity cd; be detected by means of a magnetic or optical encoder (encoder).
  • a state of the motor vehicle 105 is a state vector which may include vehicle speeds or a yaw rate.
  • Change x of the state vector x takes place on the basis of a current state vector x and the input vector ".
  • This influencing can be used as a function which is generally not well known. From the influencing results by means of a function an output vector - the sizes as
  • Vehicle accelerations or the yaw rate may include. This size
  • the acceleration by means of an inertial sensor or the yaw rate can be determined by means of a yaw rate sensor.
  • These sensors can be constructed micromechanically.
  • the images of the input vector u by the real motor vehicle 105 are to be reproduced as accurately as possible by means of an observer 1 10.
  • a determination algorithm for the driving state variables of the motor vehicle 105 is to be formed, which can be used for the determination or prediction of driving state variables on the motor vehicle 105.
  • Quantities relating to the observer 110 rather than to the real motor vehicle 105 are hereafter generally indicated by a circumflex (eg, ä instead of a).
  • a physical vehicle model 15 realizes a function the state vector of the observer 1 10 on the basis of the input vector and a correction vector on a change of the state vector of the observer 1 10. This change results from a function on
  • a difference between the output vector y and the output vector y of the observer 1 10 is determined and converted into the vector by means of a so-called feedback matrix K.
  • the error of the observer 1 10 is thus fed back so that it is minimized as possible.
  • each element of the output vector y can be determined quickly and accurately based on all the elements of the input vector u and the output vector y.
  • a very accurate determination of each element can be made, since potentially many measured values are taken into account, and on the other hand an element that is difficult to measure can also be determined.
  • a slip angle which exists between the direction of movement of the motor vehicle 105 in the center of gravity CoG and the vehicle longitudinal axis, can be determined without requiring an optical measuring method or a measuring wheel.
  • the particular elements usually include state variables of the motor vehicle and can be used, for example, to control the motor vehicle 105.
  • the specific speed of the motor vehicle may be used to control an antilock braking system (ABS), or a speed assistant to control the speed to a predetermined value or through an electronic stability program (ESP).
  • ABS antilock braking system
  • ESP electronic stability program
  • Further functions for controlling the movement or a comfort function of the motor vehicle 105 can likewise be based on driving state variables which were determined by means of the observer 110. Of course, driving condition other than speed can be used.
  • FIG. 2 shows corresponding quantities on motor vehicle 105.
  • the described physical vehicle model is adapted to existing adhesion conditions between tire and roadway via the adhesion coefficients described above. It should be noted that this adaptation can be used with any other nonlinear observer algorithm.
  • the observer 110 can be implemented by means of different, non-linear Kalman filters, a "Standard Unscented Kalman Filter” (UKF) being particularly preferred.
  • a "Standard Unscented Kalman Filter” (UKF) being particularly preferred.
  • the measurement covariance matrix R n can be adapted as follows: where gj
  • any non-linear Kalman filter its measurement covariance matrix R n can also be generally adapted by means of a linear slave Kalman filter, as described in "Adaptive Unscented Kalman Filter and Its Applications in Nonlinear Control", Jianda Han, Qi Song and Yuqine He, State Key Laboratory ry of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, PR China, Chapter 4.
  • Kalman filters will be described in more detail. The description is taken from "The Square-Root Unscented Kalman Filter for State and Parameter Estimation", Rudolph van der Merwe, Eric A. Wan, Oregon graduate Institute of Science and Technology, 20000 NW Walker Road, Beaverton, Oregon 97006, The notations and designations used in the following statements should be familiar to a person skilled in the art.
  • EKF Extended Kalman Filter
  • the EKF applies the procedure of a linear standard Kalman filter to a linearization of a truly nonlinear system. This approach is often flawed and can lead to divergence. It is therefore preferred in the present application to apply a UKF. As a result, in particular an improved determination of driving state variables can be achieved.
  • a state estimation of a time discrete nonlinear dynamic system shall be performed.

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Abstract

Ein Verfahren (100) zum Bestimmen von Fahrzustandsgrößen eines Kraftfahrzeugs (105) umfasst Schritte des Abtastens eines Eingangsvektors (u) von Signalen, die den Fahrzustand des Kraftfahrzeugs (105) beeinflussen; des Abtastens eines ersten Ausgangsvektors (y) von Größen, die den Fahrzustand des Kraftfahrzeugs (105) beschreiben; des Bestimmens, auf der Basis des Eingangsvektors (u), eines Gewichtungsvektors (r) und eines Zustand svektors ( Xˆ), eines zweiten Ausgangsvektors (ŷ ) von Größen, die den Fahrzustand des Kraftfahrzeugs (105) beschreiben; und des Anpassens des Gewichtungsvektors (r) auf der Basis einer Differenz der beiden Ausgangsvektoren (y, ŷ ). Dabei umfasst der Beobachter (110) einen Kaiman-Filter.

Description

Bestimmung von Fahrzustandsgroßen
Die Erfindung betrifft die Bestimmung von Fahrzustandsgroßen eines Kraftfahrzeugs. Insbesondere betrifft die Erfindung die Modellierung des Kraftfahrzeugs zur Bestimmung der Fahrzustandsgroßen.
Um die Dynamik eines Kraftfahrzeugs zu verstehen, zu überprüfen oder eine Vorhersage oder Steuerung des Kraftfahrzeugs zu ermöglichen, sind Zustandsgrößen zu bestimmen, die die Bewegung des Kraftfahrzeugs beschreiben. Beispielsweise kann eine Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs über Grund mittels eines Drehzahlsensors an einem Rad bestimmt werden. Eine verbesserte Bestimmung kann mittels mehrerer Drehzahlsensoren an mehreren Rädern durchgeführt werden. Doch auch diese Bestimmung kann fehlerhaft sein, beispielsweise wenn der Schlupf an mehreren Rädern vorbestimmte Grenzwerte übersteigt. Es gibt auch Zustandsgrößen, die unmittelbar gar nicht oder nicht ohne erheblichen Aufwand bestimmt werden können, beispielsweise ein Schwimmwinkel.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, eine Technik anzugeben, die eine verbesserte Bestimmung der Fahrzustandsgroßen eines Kraftfahrzeugs erlaubt. Die Erfindung löst diese Aufgabe mittels der Gegenstände der unabhängigen Ansprüche. Unteransprüche geben bevorzugte Ausführungsformen wieder.
Es wird vorgeschlagen, einen Beobachter auf der Basis eines Kaiman-Filters zu verwenden, um die Abbildung eines Eingangsvektors von dynamischen Eingangsgrößen des Kraftfahrzeugs auf einen Ausgangsvektor möglichst genau zu erreichen. Aus den zahlreichen Varianten unterschiedlicher Kaiman-Filter wird ein besonders geeigneter vorgestellt, der eine gute Zustandsschätzung für das vorliegende Problem mit einem akzeptablen Verarbeitungsaufwand vereint. Ferner wird ein physikalisches Fahrzeugmodell angegeben, das dem Kaiman-Filter zu Grunde liegt und das Bestimmen bzw. Vorhersagen von Zustandsgrößen für das vorliegende Problem mit hoher Qualität ermöglichen kann. Die Kombination bevorzugter Ausführungsformen für den Kaiman-Filter und das physikalische Fahrzeugmodell können überzeugende Ergebnisse liefern, die beispielsweise einer Steuerung des Kraftfahrzeugs zu Grunde gelegt werden können. Üblicherweise umfasst das Kraftfahrzeug vier Räder (vorne links, vorne rechts, hinten links und hinten rechts), es können jedoch auch andere Fahrzeugmodelle unterstützt werden, beispielsweise für ein einspuriges Kraftfahrzeug mit zwei Rädern oder für ein zweispuriges Kraftfahrzeug mit mehr als zwei Achsen.
Ein Verfahren zur Bestimmung von Fahrzustandsgrößen eines Kraftfahrzeugs um- fasst Schritte des Abtastens eines Vektors von Eingangsgrößen, die den Fahrzustand des Kraftfahrzeugs bestimmen; des Abtastens eines ersten Ausgangsvektors von Größen, die den Fahrzustand des Kraftfahrzeugs beschreiben; des Bestimmens, auf der Basis des Eingangsvektors, eines Zustandsvektors und eines Gewichtungsvektors, eines zweiten Ausgangsvektors von Größen, die den Fahrzustand des Kraftfahrzeugs beschreiben; und des Anpassens des Gewichtungsvektors auf der Basis einer Differenz der beiden Ausgangsvektoren. Der derart formulierte Beobachter wird hier durch einen Kaiman-Filter realisiert.
Der Beobachter beschreibt das Verhalten des Kraftfahrzeugs durch passende Umwandlung des Eingangsvektors über ein physikalisches Fahrzeugmodell in einen Ausgangsvektor. Der Unterschied zwischen dem bezüglich des Beobachters bestimmten Ausgangsvektor und dem durch das Kraftfahrzeug bestimmten Ausgangsvektor wird zur Gewichtung der Abbildung in den Beobachter rückgekoppelt. So kann das Verhalten des realen Kraftfahrzeugs durch den Beobachter abgebildet werden, in dem der Unterschied zwischen den Ausgangsvektoren möglichst minimiert wird.
Dem Beobachter liegt ein physikalisches Fahrzeugmodell zu Grunde, das unten noch genauer beschrieben wird. Das physikalische Fahrzeugmodell ist bevorzugt derart gestaltet, dass eine Vielzahl von Fahrzustandsgrößen, die das dynamische Verhalten des Kraftfahrzeugs beschreiben, bestimmt werden kann, ohne für jede Fahrzu- standsgröße einen dedizierten Sensor vorzusehen. Diese Fahrzustandsgrößen können im Zustandsvektor aufgenommen sein. Eine Zahl von Sensoren zur Bestimmung der Fahrzustandsgrößen kann verringert sein. Außerdem kann eine Messungenauig- keit verkleinert sein. Jede bestimmte Fahrzustandsgröße kann potentiell auf der Basis aller Messwerte des Eingangsvektors u und des Ausgangsvektors y bestimmt werden, sodass eine Bestimmungsgenauigkeit, eine Bestimmungssicherheit oder eine Bestimmungsgeschwindigkeit optimiert sein kann. Auch eine Fa hrzu stand sgrö- ße, die auf konventionelle Weise nur schwer zu bestimmen ist, beispielsweise ein Schwimmwinkel, kann mittels des Beobachters verbessert vorhergesagt bzw. geschätzt werden.
Es ist bevorzugt, dass der Beobachter einen„Unscented Kaiman Filter" (UKF) um- fasst. Der UKF kann eine gute Bestimmung der gewünschten Fa hrzu Standsgrößen ermöglichen und dabei akzeptable Verarbeitungskapazitäten erfordern. Insbesondere verrauschte Messungen können die Leistungsfähigkeit des UKF nur wenig beeinflussen. Mittels des UKF kann eine Verarbeitung in Echtzeit, beispielsweise an Bord des Kraftfahrzeugs, verbessert durchgeführt werden. Insbesondere ist bevorzugt, dass der UKF einen„Square Root Unscented Kaiman Filter" (SR-UKF) umfasst. Der SR-UKF kann noch einmal deutlich schneller als der UKF verarbeitet werden; eine Reduzierung der erforderlichen Rechenzeit im Bereich von ca. 20% gegenüber dem UKF kann unter bestimmten Bedingungen erzielt werden. In anderen Ausführungsformen können auch andere nichtlineare Beobachter-Algorithmen verwendet werden.
Das vorgeschlagene physikalische Fahrzeugmodell ist unten genauer beschrieben. Allgemein ist bevorzugt, dass der Eingangsvektor Drehzahlen oder alternativ Winkelgeschwindigkeiten der Räder des Kraftfahrzeugs und Radeinschlagswinkel der Räder umfasst. Der Ausgangsvektor umfasst bevorzugt Beschleunigungen des Kraftfahrzeugs in Längs- und Querrichtung sowie eine Gierrate. Auf der Basis des Beobachters können Fahrzustandsgrößen bestimmt werden, die wenigstens eine Radkraft in longitudinaler, vertikaler oder transversaler Richtung; einem Radschlupf; einen Schräglaufwinkel; einen Schwimmwinkel und einer Fahrzeuggeschwindigkeit über Grund in Längs- oder Querrichtung umfasst. Rad bezogene Fahrzustandsgrößen werden bevorzugt für jedes Rad des Kraftfahrzeugs angegeben.
Es ist bevorzugt, dass der zweite Ausgangsvektor auf der Basis eines physikalischen Modells, das beispielsweise durch Bewegungsgleichungen ausgedrückt werden kann, bestimmt wird. In einer weiter bevorzugten Ausführungsform werden Kraft- schlussbeiwerte zwischen Reifen des Kraftfahrzeugs und einer Fahrbahn oder einem Untergrund bestimmt und das physikalische Modell wird auf der Basis der bestimmten Kraftschlussbeiwerte adaptiert So kann zusätzlich berücksichtigt werden, in wel- chem Zusammenhang eine Bewegung eines Reifens zu einer Bewegung des Kraftfahrzeugs gegenüber der Fahrbahn steht.
Umfasst der Beobachter einen UKF, insbesondere einen Standard-UKF, so kann in einer ersten Variante eine Mess-Kovarianzmatrix Rn wie folgt adaptiert werden: wobei
Figure imgf000006_0001
Figure imgf000006_0002
darf beliebig gewählt werden kann. In einer anderen Variante, die mit einem beliebigen nichtlinearen Kaimanfilter als Beobachter verwendet werden kann, wird die Mess-Kovarianzmatrix mittels eines linearen Slave-Kalmanfilters adaptiert.
Figure imgf000006_0003
Ein Computerprogrammprodukt umfasst Programmcodemitteln zur Durchführung des beschriebenen Verfahrens, wenn das Computerprogrammprodukt auf einer Verarbeitungseinrichtung abläuft oder auf einem computerlesbaren Datenträger gespeichert ist.
Eine Vorrichtung zur Bestimmung von Fahrzustandsgrößen eines Kraftfahrzeugs implementiert einen Kaiman-Filter und ist dazu eingerichtet, das oben beschriebene Verfahren durchzuführen. Die Vorrichtung kann insbesondere einen programmierbaren Mikrocomputer umfassen. Dabei kann eine zeitdiskrete Verarbeitung mit einem festen Zeitraster durchgeführt werden. Die Verarbeitung kann echtzeitfähig erfolgen, das heißt, dass bestimmte Verarbeitungszeiten eine garantierte Maximaldauer aufweisen.
Eine Steuerung des Kraftfahrzeugs kann auf der Basis der bestimmten Fahrzustandsgrößen durchgeführt werden. Beispielsweise kann eine aktive Fahrwerksteuerung, eine Bremssteuerung, die Steuerung eines Antriebsstrangs oder die Steuerung eines aktiven oder passiven Sicherheitssystems an Bord des Kraftfahrzeugs auf einem oder mehreren der bestimmten Fa h rzu sta nd sg rö ße n basieren.
Die Erfindung wird nun mit Bezug auf die beigefügten Figuren genauer beschrieben, in denen: Fig. 1 ein Verfahren; und
Fig. 2 ein Kraftfahrzeug mit verschiedenen Größen darstellt.
Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Verfahrens 100 zum Bestimmen einer oder mehrerer Fahrzustandsgrößen an einem realen Kraftfahrzeug 105 mittels eines Beobachters 1 10. Der Beobachter 1 10 kann als Verfahren angesehen werden und beispielsweise mittels eines programmierbaren Mikrocomputers realisiert werden. In diesem Sinn kann der Beobachter 1 10 auch als Vorrichtung zur Bestimmung der Fahrzustandsgrößen angesehen werden.
Ein Eingangsvektor u umfasst Messgrößen am Kraftfahrzeug 105, beispielsweise Raddrehzahlen n, oder alternativ Radwinkelgeschwindigkeiten ω, und Radeinschlagswinkel 6i der einzelnen Räder. Diese Messgrößen können mittels zugeordneter Sensoren abgetastete werden. Beispielsweise kann eine Radwinkelgeschwindigkeit cd; mittels eines magnetischen oder optischen Drehgebers (Encoders) erfasst werden.
Ein Zustand des Kraftfahrzeugs 105 ist durch einen Zustandsvektor
Figure imgf000007_0007
beschrieben, der Fahrzeuggeschwindigkeiten oder eine Gierrate umfassen kann. Dabei
Figure imgf000007_0001
Figure imgf000007_0005
sind üblicherweise nicht alle Elemente des Zustandsvektors beobachtbar. Eine
Figure imgf000007_0006
Änderung x des Zustandsvektors x erfolgt auf der Basis eines aktuellen Zustandsvektors x und des Eingangsvektors " . Diese Beeinflussung kann als Funktion
Figure imgf000007_0002
verstanden werden, die im Allgemeinen nicht genau bekannt ist. Aus der Beeinflussung ergibt sich mittels einer Funktion ein Ausgangsvektor - der Größen wie
Figure imgf000007_0003
Figure imgf000007_0008
Fahrzeugbeschleunigungen oder die Gierrate
Figure imgf000007_0009
umfassen kann. Diese Grö
Figure imgf000007_0004
ßen können wieder mittels passender Sensoren gemessen werden. Beispielsweise kann die Beschleunigung mittels eines Intertialsensors oder die Gierrate mittels eines Gierratensensors bestimmt werden. Diese Sensoren können mikromechanisch aufgebaut sein. Die Abbildungen des Eingangsvektors u durch das reale Kraftfahrzeug 105 sollen mittels eines Beobachters 1 10 möglichst genau nachgebildet werden. Dadurch soll ein Bestimmungsalgorithmus für die Fahrzustandsgrößen des Kraftfahrzeug 105 gebildet werden, der zur Bestimmung oder Vorhersage von Fahrzustandsgrößen am Kraftfahrzeug 105 verwendet werden kann. Größen, die sich auf den Beobachter 1 10 statt auf das reale Kraftfahrzeug 105 beziehen, sind im Folgenden allgemein mit einem Zirkumflex (z. B. ä statt a) gekennzeichnet.
Ein physikalisches Fahrzeugmodell 1 15 realisiert eine Funktion
Figure imgf000008_0001
die den Zu- standsvektor
Figure imgf000008_0004
des Beobachters 1 10 auf der Basis des Eingangsvektors
Figure imgf000008_0007
und eines Korrekturvektors
Figure imgf000008_0005
auf eine Änderung
Figure imgf000008_0003
des Zustandsvektors des Beobachters 1 10 abbildet. Aus dieser Änderung ergibt sich mittels einer Funktion
Figure imgf000008_0002
ein
Ausgangsvektor des Beobachters 1 10. Das physikalische Fahrzeugmodell 1 15
Figure imgf000008_0006
beschreibt das Fahrverhalten des Kraftfahrzeugs 105 insbesondere auf der Basis physikalischer Zusammenhänge.
Eine Differenz zwischen dem Ausgangsvektor y und dem Ausgangsvektor y des Beobachters 1 10 wird bestimmt und mittels einer sog. Rückführmatrix K in den Vektor umgewandelt. Der Fehler des Beobachters 1 10 wird somit so rückgekoppelt, dass er möglichst minimiert wird.
Nach einigen Durchläufen der Rückkopplungsschleife ist der Beobachter 1 10 eingeschwungen. Dann entspricht der Ausgangsvektor y in guter Näherung dem Ausgangsvektor y des realen Kraftfahrzeugs 105. Somit kann jedes Element des Ausgangsvektors y auf der Basis aller Elemente des Eingangsvektors u und des Ausgangsvektors y rasch und genau bestimmt werden. Dadurch kann einerseits eine sehr zutreffende Bestimmung jedes Elements erfolgen, da potentiell viele Messwerte berücksichtigt werden, andererseits kann auch ein schwer zu messendes Element bestimmt werden. Beispielsweise kann ein Schwimmwinkel, der zwischen der Bewegungsrichtung des Kraftfahrzeugs 105 im Schwerpunkt CoG und der Fahrzeuglängsachse besteht, bestimmt werden, ohne ein optisches Messverfahren oder ein Messrad zu erfordern. Die bestimmten Elemente umfassen üblicherweise Zustandsgrößen des Kraftfahrzeugs und können beispielsweise dazu verwendet werden, das Kraftfahrzeug 105 zu steuern. Beispielsweise kann die bestimmte Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs zur Steuerung eines Bremssystems mit Antiblockierfunktion (ABS), oder eines Geschwindigkeitsassistenten zur Steuerung der Geschwindigkeit auf einen vorbestimmten Wert oder durch ein elektronisches Stabilitätsprogramm (ESP) genutzt werden. Weitere Funktionen zur Steuerung der Bewegung oder einer Komfortfunktion des Kraftfahrzeugs 105 können ebenfalls auf Fahrzustandsgrößen basieren, die mittels des Beobachters 1 10 bestimmt wurden. Natürlich können auch andere Fahrzustandsgrößen als die Geschwindigkeit verwendet werden.
Die Vorgehensweise des Beobachters 1 10 soll nun mathematisch genauer erläutert werden. Figur 2 zeigt zugehörige Größen am Kraftfahrzeug 105.
Definitionen
Allgemein gelten folgende Bezeichnungen:
Figure imgf000009_0001
CoG Schwerpunkt (center of gravity), Ursprung des Fahrzeug-/Fahrwerk- Koordinatensystems m Fahrzeugmasse
Figure imgf000010_0001
vdiff Geschwindigkeitsdifferenz zwischen Radumfangsgeschwindigkeit und resultierender Radlängsgeschwindigkeit im Radaufstandspunkt
μ Kraftschlussbeiwert
factor Korrekturfaktor für Kraftschlussbeiwerte
kfs Korrekturfaktor für Radseitenkräfte
Geschwindigkeiten im Radaufstandspunkt
Figure imgf000011_0001
Berechnung der Schräglaufwinkel
Figure imgf000011_0003
Resultierende Radlängsqeschwindiqkeiten im Radaufstandspunkt
Figure imgf000011_0002
Figure imgf000012_0001
Umschaltunq zwischen Antriebs- und Bremsschlupf
Figure imgf000012_0002
Figure imgf000012_0003
Figure imgf000013_0003
Resultierender Schlupf
Figure imgf000013_0001
Kraftschlussbeiwert längs nach dem Reifenmodell von Pacejka
Figure imgf000013_0004
Kraftschlussbeiwert quer nach dem Reifenmodell von Pacejka
Figure imgf000013_0002
Figure imgf000014_0001
Adaption der Kraftschlussbeiwerte
In einer weiteren Ausführungsform wird das beschriebene physikalische Fahrzeugmodell über die oben beschriebenen Kraftschlussbeiwerte an bestehende Kraftschlussverhältnisse zwischen Reifen und Fahrbahn adaptiert. Es ist zu beachten, dass diese Adaption mit jedem beliebigen anderen nichtlinearen Beobachter- Algorithmus verwendbar sein kann.
Aus einer gemessenen Beschleunigung a und einer geschätzten bzw. beobachteten Beschleunigung « werden die jeweiligen Beträge bestimmt und diese werden voneinander subtrahiert. Die entstehende Differenz kann gefiltert werden, bevor sie einem zeitdiskreten Integrator
Figure imgf000014_0003
)zugeführt wird. Auf der Basis der Ausgabe des Integrators können dann Korrekturfaktoren und
Figure imgf000014_0004
Figure imgf000014_0007
bei Verwendung der entsprechenden Längsbeschleunigungen, sowie
Figure imgf000014_0008
und bei Verwendung der entsprechenden Querbeschleu¬
Figure imgf000014_0005
Figure imgf000014_0006
nigungen für die einzelnen Kraftschlussbeiwerte bestimmt werden. Die zuvor bestimmten Kraftschlussbeiwerte ps und μι können dann mit diesen Korrekturfaktoren multipliziert werden, bevor eine weitere Verarbeitung stattfindet.
Figure imgf000014_0002
Resultierende Kraftschlussbeiwerte
Figure imgf000015_0001
Radseitenkräfte
Figure imgf000016_0001
In das Fahrzeug-/Fahrwerk-Koordinatensystem (auf den Schwerpunkt CoG bezogene) transformierte Kräfte:
Figure imgf000016_0002
Windwiderstand
Figure imgf000016_0003
Bewegungsgleichung f1
Figure imgf000016_0004
Die oben dargestellten Gleichungen charakterisieren das bevorzugte physikalische Fahrzeugmodell, das dem Beobachter 110 von Figur 1 zu Grunde liegt. Es ist zu beachten, dass das beschriebene physikalische Fahrzeugmodell mit jedem beliebigen nichtlinearen Beobachter-Algorithmus verwendbar ist. Umgekehrt kann der beschriebene Beobachter 1 10 auch mit einem anderen physikalischen Fahrzeugmodell arbeiten.
Der Beobachter 1 10 kann mittels unterschiedlicher, nichtlinearer Kaiman-Filter umgesetzt werden, wobei ein„Standard Unscented Kaiman Filter" (UKF) besonders bevorzugt ist.
Adaption der Mess-Kovarianzmatrix Alternative 1 :
Bei einem Standard UKF kann die Mess-Kovarianzmatrix Rn wie folgt adaptiert werden:
Figure imgf000017_0001
wobei gj|t und beliebig nach Bedarf gewählt werden kann.
Figure imgf000017_0002
Figure imgf000017_0003
Siehe hierzu„Covariance matching based adaptive unscented Kaiman filter for direct filtering in INS/GNSS Integration", Yang Meng (*), Shesheng Gao (*), Yongmin Zhong (**), Gaoge Hu (*), Aleksandar Subic (***). Dabei bedeuten: (*) School of Automatics, Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China (**) School of Aerospace, Me- chanical and Manufacturing Engineering, RMIT University, Australia (***) Swinburne Research and Development, Swinburne University of Technology, Hawthorn, Australia.
Alternative 2:
Bei einem beliebigen, nichtlinearen Kaiman-Filter kann dessen Mess- Kovarianzmatrix Rn auch allgemein mittels eines linearen Slave-Kalman-Filters adaptiert werden, wie beschrieben in„Adaptive Unscented Kaiman Filter and its Applications in Nonlinear Control"; Jianda Han, Qi Song and Yuqine He, State Key Laborato- ry of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, P.R. China, Kapitel 4.
Kaimanfilter
Im Folgenden sollen bevorzugte Kaiman-Filter genauer beschrieben werden. Die Beschreibung ist sinngemäß entnommen aus„The Square-Root Unscented Kaiman Filter for State and Parameter-Estimation"; Rudolph van der Merwe, Eric A. Wan; Oregon Graduate Institute of Science and Technology; 20000 NW Walker Road, Beaverton, Oregon 97006, USA. Die verwendeten Schreibweisen und Bezeichnungen der folgenden Ausführungen dürften einem Fachmann geläufig sein. Für weitere Details wird auf die genannte Veröffentlichung verwiesen.
In den vergangenen Jahren wurde der erweiterte Kaiman-Filter (Extended Kaiman Filter, EKF) der bevorzugte Algorithmus für viele nichtlinearen Schätzer und selbstlernenden Anwendungen. Der EKF wendet die Vorgehensweise eines linearen Standard Kaiman Filters auf eine Linearisierung eines tatsächlich nichtlinearen Systems an. Dieser Ansatz ist häufig fehlerhaft und kann zu Divergenz führen. Es ist daher im vorliegenden Anwendungsfall bevorzugt, einen UKF anzuwenden. Dadurch kann insbesondere eine verbesserte Bestimmung von Fahrzustandsgrößen erzielt werden.
Die Berechnungskomplexität ist bei einem Standard-UKF mit mit der des EKF vergleichbar.
Es soll eine Zustandsschätzung eines zeitdiskreten nichtlinearen dynamischen Systems durchgeführt werden.
Figure imgf000018_0001
wobei xk den beobachteten Zustandsvektor des Systems, uk einen bekannten Eingangsvektor und yk den beobachteten Ausgangsvektor bezeichnet. Initialisierung:
Figure imgf000019_0004
Bestimmen von Sigma-Punkten:
Figure imgf000019_0001
Aktualisierung:
Figure imgf000019_0002
Figure imgf000019_0003
Gleichungen zur Aktualisierung der Messungen:
Figure imgf000020_0001
Wobei die Kovarianzmatrix des Prozessrauschens und die Kovarianzmatrix
Figure imgf000020_0004
des Messrauschens repräsentiert.
Es ist bevorzugt, zur Zustandsbestimmung als weitere Verfeinerung ein„Square- Root UKF" zu verwenden. Die folgende Beschreibung dieser Variante eines Kaiman- Filters stammt ebenfalls aus„The Square-Root Unscented Kaiman Filter for State and Parameter-Estimation".
Figure imgf000020_0002
Sigma-Punkt Bestimmung und Aktualisierung:
Figure imgf000020_0003
Figure imgf000021_0001
Figure imgf000022_0001
Wobei
Figure imgf000022_0003
die Kovarianzmatrix des Prozessrauschens und
Figure imgf000022_0002
des Messrauschens repräsentiert.
Bezuqszeichen
100 Verfahren
105 Kraftfahrzeug
1 10 Beobachter
1 15 physikalisches Fahrzeugmodell

Claims

Patentansprüche
1 . Verfahren (100) zum Bestimmen von Fahrzustandsgrößen eines Kraftfahrzeugs (105), wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst: Abtasten eines Eingangsvektors (u) von Größen, die den Fahrzustand des Kraftfahrzeugs (105) bestimmen; Abtasten eines ersten Ausgangsvektors (y) von Größen, die den Fahrzustand des Kraftfahrzeugs (105) beschreiben; Bestimmen, auf der Basis des Eingangs vektors (u), eines Gewichtungsvektors (r) und eines Zustandsvektors ( x ), eines zweiten Ausgangsvektors ( y ) von Größen, die den Fahrzustand des
Kraftfahrzeugs (105) beschreiben; und Anpassen (K) des Gewichtungsvektors (r) auf der Basis einer Differenz der beiden Ausgangsvektoren (y, y ); wobei der Beobachter (1 10) einen Kaiman-Filter umfasst.
2. Verfahren (100) nach Anspruch 1 , wobei der Beobachter (110) einen Unscented Kaiman Filter umfasst.
3. Verfahren (100) nach Anspruch 2, wobei der Beobachter (1 10) einen Square
Root Kaiman Filter umfasst.
4. Verfahren (100) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei der Eingangsvektor (u) Drehzahlen (n) oder Winkelgeschwindigkeiten (ω) der Räder (FL, FR, RL, RR) des Kraftfahrzeugs (105) und Radeinschlagswinkel (δ) der Räder (FL, FR, RL, RR) umfasst.
5. Verfahren (100) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei der Ausgangsvektor (y, y ) Beschleunigungen (a) des Kraftfahrzeugs (105) in Längs- und
Querrichtung sowie eine Gierrate ( Ψ ) umfasst.
6. Verfahren (100) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei auf der Basis des Beobachters (1 10) Fahrzustandsgrößen bestimmt werden, die wenigstens eines von einer Rad kraft (F) in longitudinaler, vertikaler oder transversaler Richtung; einem Radschlupf (S); einem Schräglaufwinkel (a); einem Schwimmwin- kel (ß) und einer Fahrzeuggeschwindigkeit (V) über Grund in Längs- oder Querrichtung umfasst.
7. Verfahren (100) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei der zweite Ausgangsvektor auf der Basis eines physikalischen Modells (f,h) bestimmt
Figure imgf000025_0005
wird, wobei Kraftschlussbeiwerte zwischen Reifen des Kraftfahrzeugs (105)
Figure imgf000025_0006
und einer Fahrbahn bestimmt werden und wobei das physikalische Modell (f,h) auf der Basis der Kraftschlussbeiwerte (μ) adaptiert wird.
8. Verfahren (100) nach einem der Ansprüche 2 bis 7, wobei eine Mess-
Kovarianzmatrix
Figure imgf000025_0004
) wie folgt adaptiert wird:
Figure imgf000025_0001
wobei gilt und beliebig nach Bedarf gewählt werden kann.
Figure imgf000025_0002
Figure imgf000025_0003
9. Verfahren (100) nach einem der Ansprüche 2 bis 7, wobei eine Mess- Kovarianzmatrix (Rn) mittels eines linearen Slave-Kalmanfilters adaptiert wird.
10. Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln zur Durchführung eines Verfahrens (100) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wenn das Computerprogrammprodukt auf einer Verarbeitungseinrichtung (1 10) abläuft oder auf einem computerlesbaren Datenträger gespeichert ist.
1 1. Vorrichtung (1 10) zur Bestimmung von Fahrzustandsgrößen eines Kraftfahrzeugs (105), wobei die Vorrichtung einen Kaiman-Filter implementiert und dazu eingerichtet ist, ein Verfahren (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 6 durchzuführen.
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