WO2018019698A1 - Fuzzy-basiertes steuerungssystem in einem kraftfahrzeug zur steuerung einer geschwindigkeit des kraftfahrzeugs oder eines bremsdrucks einer bremse des kraftfahrzeugs - Google Patents

Fuzzy-basiertes steuerungssystem in einem kraftfahrzeug zur steuerung einer geschwindigkeit des kraftfahrzeugs oder eines bremsdrucks einer bremse des kraftfahrzeugs Download PDF

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control system
brake
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Andreas HOEHN
Alexander RAMS
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Lucas Automotive Gmbh
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    • B60T2250/03—Vehicle yaw rate

Definitions

  • Fuzzy-based control system in a motor vehicle for controlling a speed of the motor vehicle or a brake pressure of a brake of the motor vehicle
  • a fuzzy-based control system in a motor vehicle for controlling a speed of the motor vehicle or a brake pressure of a brake of the motor vehicle is disclosed.
  • An anti-lock brake system in a motor vehicle prevents one or more wheels of the motor vehicle from locking during a braking operation.
  • This blocking means that although the motor vehicle does not stand still, the wheels do not turn and drag over the ground.
  • the wheel or tire is damaged, but the one or more blocked wheels can not be used for motor vehicle steering. Incidentally, the braking distance is extended because the friction is reduced.
  • the braking process consists of a braking deceleration, which in each motor vehicle depends only on two values, the gravitational acceleration and the adhesion value ⁇ .
  • the purpose of the anti-lock braking system is to set a slippage for the respective subsurface of the vehicle in accordance with a coefficient of adhesion, so that the optimum force can be transmitted to the ground.
  • the force is usually illustrated by a ⁇ -slip curve. This curve has a defined amount of slip to a defined transferable braking force.
  • a fuzzy-based control system in a motor vehicle for controlling a speed.
  • the fuzzy-based control system includes a brake pressure measuring unit, a signal processing unit and a control unit.
  • the brake pressure measuring unit is designed as a finite state machine to measure a current brake pressure of a brake of a wheel of the motor vehicle as a function of a trigger.
  • the signal processing unit is designed to estimate a current adhesion value ⁇ between a tire associated with the wheel and the current background based on the current brake pressure of the brake and further measured values.
  • the estimation includes an inference based on fuzzy rules and fuzzyfication, and subsequently defuzzification of the inference.
  • the control unit is designed to control a speed of the motor vehicle or the brake pressure of the brake based on the estimated actual adhesion value ⁇ .
  • the advantage of this embodiment is that a maximum roadway coefficient can also be determined outside a driving dynamic limit range.
  • Fuzzy based in this context may mean that a fuzzy logic is used.
  • the brake pressure can be continuously measured or measured based on a brake pressure requirement.
  • a finite state machine can be implemented.
  • the finite state machine can assume 4 states. These states can be: idle state, request state, hold state, and ramp state. At rest, the finite state machine may be located when the finite state machine has been triggered externally. This triggering can be done by an upstream ⁇ -estimate. If the upstream ⁇ estimate gives an inaccurate or indefinite value for the ⁇ estimate, triggering may occur. When triggering, the calculation of the adhesion value ⁇ can be triggered. Starting conditions for the calculation of the adhesion value ⁇ may be an exceeding / falling below a predetermined acceleration value and / or an exceeding / falling below a predetermined rotation angle or a predetermined direction of rotation of the wheel of the motor vehicle.
  • the finite state machine can change to a request state.
  • a brake pressure request can be calculated. This calculation can be performed up to a desired slip.
  • the brake pressure request can be carried out with a predefined brake pressure gradient until a desired slip is achieved.
  • the finite state machine can change to the hold state. If a maximum brake pressure requirement is reached in the request state, the finite state machine can change to the ramp state. In the holding state, the brake pressure requirement can be set to the currently estimated brake pressure. This can lead to a steady brake pressure.
  • a duration of the hold state may be limited by a maximum time.
  • the desired slip may differ from the current slip. If the maximum request time or a maximum hold time is reached in the hold state, the finite state machine can change to the ramp state. In the ramp state, the finite state machine can go back to sleep when an estimate of the brake pressure force takes the value 0.
  • This additional embodiment has the advantage of measuring the vehicle reaction at a brake pressure build-up and to determine the current adhesion value from the measured values via a fuzzy logic.
  • fuzzy logic allows an average value of the slip to be adapted to the external circumstances.
  • the hold time can be limited by a maximum time.
  • the brake pressure request can be hidden. This can prevent an abrupt jerk, which would be uncomfortable for a driver.
  • the further measured values may be a speed, a slip and / or a yaw rate. These three measured values, in conjunction with the current brake pressure, can be understood as input values for the signal processing unit.
  • the fuzzyfication may include mapping the measured brake pressure and the other measurements via membership functions to appropriately weighted objects of a fuzzy set.
  • the fuzzy set may include linguistic expressions.
  • the linguistic terms may refer to brake pressure / yaw rate / the speed / slip may be "very low”, “low”, “medium”, “high” and / or “very high.” Linguistic terms may be “very dry”, “dry”, “wet”, “very dry” with respect to the road surface damp ",” cold “,” very cold “,” warm “,” very warm “.
  • the membership functions can determine the degree of belonging to an object of a fuzzy set.
  • the measured brake pressure or the further measured values can each have multiple affiliations to objects of a fuzzy set.
  • the fuzzy logic allows values to be between each
  • the fuzzy rules can represent a set of rules that links fixed objects to a fuzzy set by means of logical links in such a way that you can estimate the condition of a road surface currently traveled by the motor vehicle.
  • the fuzzy rules can be based on empirical investigations and represent physical relationships.
  • the inference may further include forming an affiliation with an object of a fuzzy set.
  • Affiliation can be a linguistic affiliation.
  • the affiliation can be the result of applied fuzzy rules on the fuzzyfication of the measured brake pressure and the other measured values, and their logical combination.
  • the defuzzification may further include a deduction of a result from the inference to the estimated current adhesion value ⁇ .
  • the result may correspond to an object of a fuzzy set, which may be weighted accordingly.
  • Correspondingly weighted here can be understood as the degree of belonging to the object of the fuzzy set.
  • the defuzzification may also be via combined membership functions that may be used to calculate the current adhesion value ⁇ in conjunction with a singleton centroid method.
  • fuzzy sets mentioned here in the steps of fuzzyfication, inference and defuzzification may differ.
  • a schematic representation of an embodiment a schematic representation of a triggering of the brake pressure measuring unit according to an embodiment; a schematic representation of a state diagram of a finite state machine according to an embodiment; a schematic representation of an event list of a finite state machine according to an embodiment; a schematic representation of brake pressure requirements in a request state of a finite state machine according to an embodiment; a schematic representation of membership functions of a slip; a schematic representation of membership functions of a brake pressure; a schematic representation of membership functions of a speed; a schematic representation of membership functions of a yaw rate; a schematic representation of fuzzy rules according to an embodiment;
  • Figure 7B is a schematic representation of fuzzy operators and a realization according to an embodiment
  • Figure 8A is a schematic representation of membership functions of a road surface / ground according to an embodiment
  • Figure 8B is a schematic representation of a common membership function according to an embodiment
  • FIG. 1 shows an example and schematically a structure of an embodiment.
  • a fuzzy-based control system 10 is shown.
  • the brake pressure measuring unit 12 is triggered via a trigger.
  • the brake pressure measurement unit transmits to the signal processing unit 14 the vehicle speed, the yaw rate, the slip and the brake pressure.
  • a fuzzy inference and a subsequent defuzzification of the signal processing unit 14 are estimated via a fuzzyfication and fuzzy rules, a adhesion value ⁇ , which is forwarded to the control unit 16.
  • the control unit 16 controls a speed and / or a current brake pressure for one or more wheels of the motor vehicle.
  • FIG. 2 shows, by way of example and schematically, a profile of initial conditions which must be satisfied in order to carry out an embodiment according to the present invention.
  • a start condition timer is shown in the bottom line of Figure 2, which is reset if the conditions are not met. Only when the city condition timer reaches the value 0, a trigger, as shown in Figure 1, activates the brake pressure measuring unit.
  • FIG. 3 shows an example of a finite state machine with 4 different states and 5 different events. These states include a sleep state, a request state, a hold state, and a ramp state.
  • FIG. 4 shows the various events which lead to the different states of the finite state machine. El represents an event for the start condition to get into the request state. E2 represents an event for the arrival of the hold state from the request state. E3 represents an event for the arrival of the ramp state from the request state. E4 represents an event for the arrival of the ramp state from the hold state. E5 represents an event for the arrival of the state Sleep state from the ramp state.
  • FIG. 5 shows by way of example and schematically an illustration of a brake pressure requirement up to a desired slip.
  • the brake pressure requirement follows a predefined gradient, and is cut by a maximum braking ⁇ print request.
  • the typical course of the ramp-shaped braking ⁇ pressure request is shown in Figure 5. It can be seen that the brake pressure runs like a ramp up to a maximum brake pressure or until the desired slip is achieved. If the desired slip is achieved, this leads to the holding state. In the hold state, the brake pressure request is set to the current estimated brake pressure. This leads to constant brake pressure. If no slip regulator is present, the average slip will differ from the desired slip.
  • an estimated adhesion value ⁇ is used from a fuzzy logic estimation to adjust this slip. This sets the desired slip. In the Rampenschreib is finally still prevented that the motor vehicle does not move jerkily, so that a seated driver does not feel unintentionally exposed to a jolt.
  • FIGS. 6A, 6B, 6C and 6D show exemplary membership functions corresponding to the four measured values: slip, brake pressure, motor vehicle speed and yaw rate.
  • three membership functions are plotted over one slip.
  • the three membership functions include low, medium and high slip.
  • a corresponding degree of affiliation is determined accordingly via the graphs of FIG. 6A.
  • FIGS. 6B, 6C and 6D The same principle applies to FIGS. 6B, 6C and 6D.
  • the three membership functions include low, medium, and high brake pressures. There may also be five or more membership functions, e.g. very low, low, medium, high and very high brake pressure. By way of example, a measured brake pressure of 12 bar via the membership function on (P_niedrig;
  • P_stoff; P_high (1; 0; 0). That is, having about to ⁇ assikeitsfunktion certain brake pressure not belonging to medium and high brake pressure, but only to a low brake pressure.
  • five membership functions are plotted versus a vehicle speed.
  • the five membership functions include very low, low, medium, high and very high vehicle speed.
  • a measured motor vehicle speeds of 50 km / h or 60 km / h are mapped via the membership functions to a degree of belonging to (V_very_lower; V_lower;
  • three membership functions are plotted over a yaw rate.
  • the three membership functions include low, medium and high yaw rates.
  • a measured yaw rate of 0.3 ° / s or 0.48 ° / s can be mapped via the membership functions to (yaw_lower; yaw_medium;
  • the degree of affiliation in this exemplary embodiment represents the percentage of a linguistic mapping from a measured value.
  • FIG. 7A shows by way of example and schematically fuzzy rules according to an exemplary embodiment of the present invention. These rules represent links between the linguistic mappings of the associated measured values and the linguistic value for the lane integrity / background necessary for an inference.
  • a sticking value ⁇ can be estimated via a defuzzification.
  • FIG. 8A describes four subsurface membership functions that include ice, snow, wet, dryness, for example. These properties can describe a background.
  • the object of the fuzzy set here the linguistic expression, can be mapped back to a stuck value.
  • a liability value is estimated via the membership functions.
  • a specific initial sentence can be calculated via the connection of all fuzzy rules, with a corresponding combined membership function being capped by the maximum value.
  • a singleton centroid method can be used, with the emphasis set and the following formula
  • an estimated adhesion value M_est, precise can be calculated.

Abstract

Die vorliegende Erfindung stellt ein Fuzzy-basiertes Steuerungssystem in einem Kraftfahrzeug zur Steuerung einer Geschwindigkeit bereit. Das Fuzzy-basierte Steuerungssystem umfasst eine Bremsdruckmesseinheit, eine Signalverarbeitungseinheit und eine Steuerungseinheit. Die Bremsdruckmesseinheit ist als endlicher Zustandsautomat ausgebildet, einen aktuellen Bremsdruck einer Bremse eines Rads des Kraftfahrzeugs abhängig von einem Trigger zu messen. Die Signalverarbeitungseinheit, ist ausgebildet, basierend auf dem aktuellen Bremsdruck der Bremse und weiterer Messwerte einen aktuellen Haftwert (μ) zwischen einem dem Rad zugehörigen Reifen und dem aktuellen Untergrund zu schätzen. Das Schätzen umfasst eine Inferenz basierend auf Fuzzy-Regeln und einer Fuzzyfizierung, und nachfolgend eine Defuzzyfizierung der Inferenz. Die Steuerungseinheit ist ausgebildet, basierend auf dem geschätzten aktuellen Haftwert (μ), eine Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs oder den Bremsdruck der Bremse zu steuern.

Description

Fuzzy-basiertes Steuerungssystem in einem Kraftfahrzeug zur Steuerung einer Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs oder eines Bremsdrucks einer Bremse des Kraftfahrzeugs
Beschreibung
Hier wird ein Fuzzy-basiertes Steuerungssystem in einem Kraftfahrzeug zur Steuerung einer Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs oder eines Bremsdrucks einer Bremse des Kraftfahrzeugs offenbart.
Hintergrund
Ein Antiblockiersystem in einem Kraftfahrzeug verhindert, dass ein oder mehrere Räder des Kraftfahrzeugs bei einem Bremsvorgang blockieren. Dieses Blockieren bedeutet, dass zwar das Kraftfahrzeug nicht stillsteht, die Räder aber nicht mehr drehen und über den Untergrund schleifen. Hierbei wird nicht nur das Rad bzw. Reifen beschädigt, sondern das oder die blockierten Räder können nicht mehr zur Kraftfahrzeuglenkung verwendet werden. Im Übrigen verlängert sich der Bremsweg, da die Reibung verringert ist.
Der Bremsvorgang besteht aus einer Bremsverzögerung, die bei jedem Kraftfahrzeug nur von zwei Werten abhängt, der Erdbeschleunigung und dem Haftwert μ. Das Antiblockiersystem hat zur Aufgabe, entsprechend einem Haftwert einen Schlupf für den jeweiligen Untergrund des Fahrzeugs einzustellen, sodass die optimale Kraft auf den Boden übertragen werden kann. Die Kraft wird üblicherweise über eine μ- Schlupf-Kurve veranschaulicht. Diese Kurve weist zu einem bestimmten Schlupf einen definierten übertragbaren Bremskraftbetrag auf.
Zugojndejjeggnde Aufgabe
Es ist nun Aufgabe ein Steuerungssystem zur Verfügung zu stellen, mit dem ein aktueller Haftwert μ zwischen Reifen und Untergrund im fahrdynamischen Grenzbereich und darüber hinaus ermittelt werden kann. Vorgeschlagene Lösung
Entsprechend einem ersten Aspekt wird ein Fuzzy-basiertes Steuerungssystem in einem Kraftfahrzeug zur Steuerung einer Geschwindigkeit bereitgestellt. Das Fuzzy- basierte Steuerungssystem umfasst eine Bremsdruckmesseinheit, eine Signalverarbeitungseinheit und eine Steuerungseinheit. Die Bremsdruckmesseinheit ist als endlicher Zustandsautomat ausgebildet, einen aktuellen Bremsdruck einer Bremse eines Rads des Kraftfahrzeugs abhängig von einem Trigger zu messen. Die Signalverarbeitungseinheit ist ausgebildet, basierend auf dem aktuellen Bremsdruck der Bremse und weiterer Messwerte einen aktuellen Haftwert μ zwischen einem dem Rad zugehörigen Reifen und dem aktuellen Untergrund zu schätzen. Das Schätzen umfasst eine Inferenz basierend auf Fuzzy-Regeln und einer Fuzzyfizierung, und nachfolgend eine Defuzzyfizierung der Inferenz. Die Steuerungseinheit ist ausgebildet, basierend auf dem geschätzten aktuellen Haftwert μ, eine Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs oder den Bremsdruck der Bremse zu steuern.
Vorteile und Varianten
Der Vorteil dieser Ausgestaltung liegt darin, dass ein maximaler Fahrbahnhaftwert auch außerhalb eines Fahrdynamischen Grenzbereichs ermittelt werden kann.
Fuzzy-basiert kann in diesem Zusammenhang bedeuten, dass eine Fuzzy-Logik verwendet wird. Der Bremsdruck kann kontinuierlich gemessen werden oder ausgehend von einer Bremsdruckanforderung gemessen werden.
In der Steuerungseinheit kann ein endlicher Zustandsautomat implementiert sein.
Der endliche Zustandsautomat kann 4 Zustände annehmen. Diese Zustände können sein: Ruhezustand, Anforderungszustand, Haltezustand und Rampenzustand. Im Ruhezustand kann sich der endliche Zustandsautomat befinden, wenn der endliche Zustandsautomat von extern getriggert wurde. Dieses Triggern kann durch eine vorgeschaltete μ-Schätzung erfolgen. Wenn die vorgeschaltete μ-Schätzung einen ungenauen oder unbestimmten Wert für die μ-Schätzung ergibt, kann das Triggern erfolgen. Beim Triggern kann die Berechnung des Haftwerts μ angestoßen werden. Startbedingungen für die Berechnung des Haftwerts μ können eine Überschreitung/Unterschreitung eines vorbestimmten Beschleunigungswerts und/oder ein Überschreiten/Unterschreiten eines vorbestimmten Drehwinkels oder einer vorbestimmten Drehrichtung des Rads des Kraftfahrzeugs sein. Wenn ein Startbedin- gungszeitmesser einen Wert von 0 annimmt, kann der endliche Zustandsautomat in einen Anforderungszustand wechseln. Im Anforderungszustand kann eine Bremsdruckanforderung berechnet werden. Diese Berechnung kann bis zu einem gewünschten Schlupf durchgeführt werden. Hierbei kann die Bremsdruckanforderung mit einem vordefinierten Bremsdruckgradienten erfolgen, bis ein gewünschter Schlupf erreicht ist. Wenn der gewünschte Schlupf erreicht ist oder ein Anforderungszeitmesser eine maximale Anforderungszeit erreicht, kann der endliche Zustandsautomat in den Haltezustand wechseln. Falls im Anforderungszustand eine maximale Bremsdruckanforderung erreicht wird, kann der endliche Zustandsautomat in den Rampenzustand wechseln. Im Haltezustand kann die Bremsdruckanforderung auf den aktuell geschätzten Bremsdruck festgesetzt werden. Das kann zu einem stetigen Bremsdruck führen. Eine Dauer des Haltezustands kann durch eine Maximalzeit begrenzt sein. Während des Haltezustands kann der gewünschte Schlupf von dem aktuellen Schlupf abweichen. Falls im Haltezustand die maximale Anforderungszeit oder eine maximale Haltezeit erreicht wird, kann der endliche Zustandsautomat in den Rampenzustand wechseln. Im Rampenzustand kann der endliche Zustandsautomat zurück in den Ruhezustand wechseln, wenn eine Schätzung der Bremsdruckkraft den Wert 0 annimmt.
Diese zusätzliche Ausgestaltung hat den Vorteil, bei einem Bremsdruckaufbau die Fahrzeugreaktion zu messen und aus den gemessenen Werten über eine Fuzzy-Logik den aktuellen Haftwert zu ermitteln.
Hierbei wird ausgenutzt, dass durch die Fuzzy-Logik ein Mittelwert des Schlupfs an die äußeren Umstände angepasst werden kann.
Die Zeit im Haltezustand kann durch eine Maximalzeit begrenzt sein. Im Rampenzustand kann die Bremsdruckanforderung ausgeblendet werden. Das kann einen abrupten Ruck verhindern, was unkomfortabel für einen Fahrer wäre.
Die weiteren Messwerte können eine Geschwindigkeit, ein Schlupf und/oder eine Gierrate sein. Diese drei Messwerte können in Verbindung mit dem aktuellen Bremsdruck als Eingangswerte für die Signalverarbeitungseinheit verstanden werden.
Die Fuzzyfizierung kann ein Abbilden des gemessenen Bremsdrucks und der weiteren Messwerte über Zugehörigkeitsfunktionen auf entsprechend gewichtete Objekte einer Fuzzy-Menge umfassen. Die Fuzzy-Menge kann sprachliche Ausdrücke umfassen. Die sprachlichen Ausdrücke können bezüglich des Bremsdrucks/ der Gierrate/ der Geschwindigkeit/ des Schlupfs„sehr niedrid",„niedrig",„mittel",„hoch" und/oder „sehr hoch" sein. Sprachliche Ausdrücke können bezüglich der Fahrbahn„sehr trocken", trocken",„feucht",„sehr feucht",„kalt",„sehr kalt",„warm",„sehr warm".
Die Zugehörigkeitsfunktionen können den Grad der Zugehörigkeit zu einem Objekt einer Fuzzy-Menge festlegen. Der gemessene Bremsdruck bzw. die weiteren Messwerte können jeweils mehrere Zugehörigkeiten zu Objekten einer Fuzzy-Menge aufweisen. Die Fuzzy- Logik ermöglicht es, dass sich Werte zwischen jeweiligen
Zugehörigkeiten zu Objekten einer Fuzzy-Menge befinden können.
Die Fuzzy-Regeln können einen Satz an Regeln darstellen, der festgelegte Objekte einer Fuzzy-Menge durch logische Verknüpfungen so verknüpft, dass aus Ihnen ein aktuell durch das Kraftfahrzeug befahrener Fahrbahnbelag in seiner Beschaffenheit zu schätzen ist.
Die Fuzzy-Regeln können auf empirischen Untersuchungen basieren und physikalische Beziehungen darstellen.
Die Inferenz kann ferner das Bilden einer Zugehörigkeit zu einem Objekt einer Fuzzy- Menge umfassen. Die Zugehörigkeit kann eine sprachliche Zugehörigkeit sein. Die Zugehörigkeit kann das Ergebnis aus angewandten Fuzzy-Regeln auf die Fuzzyfizie- rung des gemessenen Bremsdrucks und der weiteren Messwerte, und deren logische Verknüpfung daraus sein.
Die Defuzzyfizierung kann ferner eine Rückabbiidung eines Ergebnisses aus der Inferenz auf den geschätzten aktuellen Haftwert μ umfassen. Das Ergebnis kann einem Objekt einer Fuzzy-Menge entsprechen, die entsprechend gewichtet sein kann. Entsprechend gewichtet kann hier als der Grad der Zugehörigkeit zu dem Objekt der Fuzzy-Menge verstanden werden.
Die Defuzzyfizierung kann ferner über kombinierte Zugehörigkeitsfunktionen erfolgen, die zur Berechnung des aktuellen Haftwerts μ in Verbindung mit einer Singleton-Schwerpunktmethode verwendet werden können.
Die hier genannten Fuzzy-Mengen in den Schritten der Fuzzyfizierung, Inferenz und Defuzzyfizierung können sich unterscheiden.
Im Folgenden wird die vorliegende Erfindung anhand von Figuren kurz erläutert. Kurzbeschreibung der Figuren
eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels; eine schematische Darstellung für ein Triggern der Bremsdruckmesseinheit nach einem Ausführungsbeispiel; eine schematische Darstellung eines Zustandsdiagramms eines endlichen Zustandsautomaten nach einem Ausführungsbeispiel; eine schematische Darstellung einer Ereignisliste eines endlichen Zustandsautomaten nach einem Ausführungsbeispiel; eine schematische Darstellung von Bremsdruckanforderungen in einem Anforderungszustand eines endlichen Zustandsautomaten nach einem Ausführungsbeispiel; eine schematische Darstellung von Zugehörigkeitsfunktionen eines Schlupfs; eine schematische Darstellung von Zugehörigkeitsfunktionen eines Bremsdrucks; eine schematische Darstellung von Zugehörigkeitsfunktionen einer Geschwindigkeit; eine schematische Darstellung von Zugehörigkeitsfunktionen einer Gierrate; eine schematische Darstellung von Fuzzy-Regeln nach einem Ausführungsbeispiel;
Figur 7B eine schematische Darstellung von Fuzzy-Operatoren und einer Realisierung nach einem Ausführungsbeispiel; Figur 8A eine schematische Darstellung von Zugehörigkeitsfunktionen eines Fahrbahnbelags/Untergrunds nach einem Ausführungsbeispiel;
Figur 8B eine schematische Darstellung einer gemeinsamen Zugehörigkeitsfunktion nach einem Ausführungsbeispiel;
Figur 1 zeigt beispielhaft und schematisch einen Aufbau eines Ausführungsbeispiels. Hierbei ist ein Fuzzy-basiertes Steuerungssystem 10 gezeigt. Über einen Trigger wird die Bremsdruckmesseinheit 12 getriggert. Die Bremsdruckmesseinheit leitet an die Signalverarbeitungseinheit 14 die Kraftfahrzeuggeschwindigkeit, die Gierrate, den Schlupf und den Bremsdruck weiter. In der Signalverarbeitungseinheit 14 wird über eine Fuzzyfizierung und Fuzzy-Regeln eine Fuzzy-Inferenz und eine nachfolgende Defuzzyfizierung der Signalverarbeitungseinheit 14 ein Haftwert μ geschätzt, der an die Steuerungseinheit 16 weitergeleitet wird. Die Steuerungseinheit 16 steuert eine Geschwindigkeit und/oder einen aktuellen Bremsdruck für ein oder mehrere Räder des Kraftfahrzeugs.
Figur 2 zeigt beispielhaft und schematisch einen Verlauf von Anfangsbedingungen, die erfüllt sein müssen, damit eine Ausführung entsprechend der vorliegenden Erfindung erfolgt. Dafür wird ein Startbedingungszeitmesser in der untersten Zeile der Figur 2 gezeigt, der zurückgesetzt wird, falls die Bedingungen nicht erfüllt sind. Nur wenn der Stadtbedingungszeitmesser den Wert 0 erreicht, aktiviert ein Trigger, wie in Figur 1 gezeigt, die Bremsdruckmesseinheit.
In Figur 3 ist beispielhaft ein endlicher Zustandsautomat gezeigt, mit 4 verschiedenen Zuständen und 5 verschiedenen Ereignissen. Diese Zustände umfassen einen Ruhezustand, einen Anforderungszustand, einen Haltezustand und einen Rampenzu- stand. In Figur 4 sind die verschiedenen Ereignisse dargestellt, die zu den unterschiedlichen Zuständen des endlichen Zustandsautomats führen. El stellt ein Ereignis für die Startbedingung dar, um in den Anforderungszustand zu gelangen. E2 stellt ein Ereignis für das Eintreffen des Haltezustands aus dem Anforderungszustand dar. E3 stellt ein Ereignis für das Eintreffen des Rampenzustands aus dem Anforderungszustand dar. E4 stellt ein Ereignis für das Eintreffen des Rampenzustands aus dem Haltezustand dar. E5 stellt ein Ereignis für das Eintreffen des Ruhezustands aus dem Rampenzustand dar.
In Figur 5 wird beispielhaft und schematisch eine Darstellung einer Bremsdruckanforderung bis zu einem gewünschten Schlupf dargestellt. Die Bremsdruckanforderung folgt dabei einem vordefinierten Gradienten und wird durch eine maximale Brems¬ druckanforderung abgeschnitten. Der typische Verlauf der rampenförmigen Brems¬ druckanforderung ist in Figur 5 gezeigt. Es kann festgestellt werden, dass der Bremsdruck wie eine Rampe bis zu einem maximalen Bremsdruck verläuft oder bis der gewünschte Schlupf erreicht ist. Falls der gewünschte Schlupf erreicht wird, führt das zu dem Haltezustand. Im Haltezustand wird die Bremsdruckanforderung auf den aktuellen geschätzten Bremsdruck gesetzt. Das führt zu stetigem Bremsdruck. Wenn kein Schlupfregulator vorhanden ist, wird der durchschnittliche Schlupf von dem gewünschten Schlupf abweichen. Hier wird ein geschätzter Haftwert μ aus einer Fuzzy-Logik Schätzung zur Einstellung dieses Schlupfs genutzt. Damit wird der ge¬ wünschte Schlupf eingestellt. Im Rampenzustand wird schliesslich noch verhindert, dass sich das Kraftfahrzeug nicht ruckartig bewegt, so dass ein darin sitzender Fahrer nicht ungewollt einem Ruck ausgesetzt fühlt.
Figur 6A, 6B, 6C und 6D stellen beispielhaft Zugehörigkeitsfunktionen entsprechend der vier Messwerte: Schlupf, Bremsdruck, Kraftfahrzeuggeschwindigkeit und Gierrate dar. In Figur 6A sind drei Zugehörigkeitsfunktionen über einem Schlupf aufgetragen. Die drei Zugehörigkeitsfunktionen umfassen niedrigen, mittleren und hohen Schlupf. Es können auch fünf oder mehr Zugehörigkeitsfunktionen sein, z.B. sehr niedriger, niedriger, mittlerer, hoher und sehr hoher Schlupf. Ein entsprechender Grad der Zugehörigkeit wird über die Graphen aus Figur 6A dementsprechend ermittelt. Zum Beispiel ergibt ein gemessener Schlupf von 0,5% einen fuzzyfizierten Schlupf von (Schlupf_niedrig; Schlupf_mittel; Schlupf_hoch) = (0.375; 0.625; 0). Das bedeutet, dass der Grad der Zugehörigkeit einem hohen Anteil an mittlerem Schlupf und einem geringeren Anteil an niedrigem Schlupf entspricht und keinem Anteil an hohem Schlupf. Dasselbe Prinzip ist auf die Figuren 6B, 6C und 6D anzuwenden. In Figur 6B sind drei Zugehörigkeitsfunktionen über einem Bremsdruck aufgetragen. Die drei Zugehörigkeitsfunktionen umfassen niedrigen, mittleren und hohen Bremsdruck. Es können auch fünf oder mehr Zugehörigkeitsfunktionen sein, z.B. sehr niedriger, niedriger, mittlerer, hoher und sehr hoher Bremsdruck. Beispielhaft kann ein gemessener Bremsdruck von 12 Bar über die Zugehörigkeitsfunktion auf (P_niedrig;
P_mittel; P_hoch) = (1; 0; 0) abgebildet werden. Das heisst, dass der über die Zu¬ gehörigkeitsfunktion bestimmte Bremsdruck keine Zugehörigkeit zu mittlerem und hohem Bremsdruck aufweist, sondern ausschließlich zu niedrigem Bremsdruck. In Figur 6C sind fünf Zugehörigkeitsfunktionen über einer Kraftfahrzeuggeschwindigkeit aufgetragen. Die fünf Zugehörigkeitsfunktionen umfassen sehr niedrige, niedrige, mittlere, hohe und sehr hohe Kraftfahrzeuggeschwindigkeit. Es können auch mehr Zugehörigkeitsfunktionen sein. Beispielhaft kann eine gemessene Kraftfahrzeugge- schwindigkeit von 50 km/h oder 60 km/h abgebildet werden über die Zugehörigkeitsfunktionen auf einen Grad der Zugehörigkeit von (V_sehr_niedrig; V_niedrig;
Vjnittel; V_hoch; V_sehr_hoch) = (0; 1; 0; 0; 0) oder (V_sehr_niedrig; V_niedrig; V_mittel; V_hoch; V_sehr_hoch) = (0; 0,6; 0,4; 0; 0). In Figur 6D sind drei Zugehörigkeitsfunktionen über einer Gierrate aufgetragen. Die drei Zugehörigkeitsfunktionen umfassen niedrige, mittlere und hohe Gierrate. Es können auch fünf oder mehr Zugehörigkeitsfunktionen sein, z.B sehr niedrige, niedrige, mittlere, hohe und sehr hohe Gierrate. Beispielhaft kann eine gemessene Gierrate von 0.3 °/s oder 0.48 °/s über die Zugehörigkeitsfunktionen abgebildet werden auf (Gier_niedrig; Gier_mittel;
Gier_hoch) = (0; 1; 0) oder (Gier_niedrig; Gier_mittel; Gier_hoch) = (0; 0,5; 0,5). Allgemein ergibt die Summe aller bestimmten Zugehörigkeiten für einen gemessenen Wert einen Wert von 1. Der Grad der Zugehörigkeit stellt in dieser beispielhaften Ausführung den prozentualen Anteil einer sprachlichen Abbildung ausgehend von einem gemessenen Wert dar.
In Figur 7A werden beispielhaft und schematisch Fuzzy-Regeln entsprechend einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung dargestellt. Diese Regeln stellen Verknüpfungen zwischen den sprachlichen Abbildungen der zugehörigen gemessenen Werte und dem für eine Inferenz nötigen sprachlichen Wert für die Fahrbahnbe- schaffenheit/Untergrund dar. Darüber kann in Kombination mit Figur 7B ein Haftwert μ über eine Defuzzyfizierung geschätzt werden. Beispielhaft ergibt sich aus Spalte 1 aus Figur 7A, dass für den Fall No.l in Zeile 2 der Tabelle, aus den jeweiligen sprachlichen Zugehörigkeiten der vier Messwerte Kraftfahrzeuggeschwindigkeit, Bremsdruck, Schlupf und Gierrate ein sprachliches Abbild/Ergebnis inferriert werden kann. Zum Beispiel kann aus einer sehr niedrigen Kraftfahrzeuggeschwindigkeit, einem niedrigen Bremsdruck, einem hohen Schlupf und einer niedrigen Gierrate geschlossen werden, dass der Untergrund eisig sein muss (siehe„ICE" in Figur 7A). Dieses Ergebnis kann dann dazu verwendet werden um einen arithmetischen Wert schätzen zu können. Dies wird in Figur 8A bzw. 8B veranschaulicht.
Figur 8A beschreibt vier Zugehörigkeitsfunktionen für einen Untergrund, der zum Beispiel Eis, Schnee, Nässe, Trockenheit aufweist. Diese Eigenschaften können einen Untergrund beschreiben. Über die Defuzzyfizierung kann das Objekt der Fuzzy- Menge, hier der sprachliche Ausdruck, zurück auf einen Haftwert abgebildet werden. Dazu wird über die Zugehörigkeitsfunktionen ein Haftwert geschätzt. Ferner kann mit einem Maximaloperator über die Verbindung aller Fuzzy-Regeln ein bestimmter Ausgangssatz berechnet werden, wobei eine entsprechende kombinierte Zugehörigkeitfunktion durch den Maximalwert abgekappt wird. Diese abgekappte Zugehörigkeitsfunktion ist in Figur 8B dargestellt. Sie stellt ferner den Fall dar, dass geschätzte Haftwerte für trocken und nass _trocken = 0,45 und _nass = 0,15 einen relativ genauen Haftwert von M_est_precise = 0,79 ergeben. Für dieses Verfahren kann eine Singleton-Schwerpunktmethode verwendet werden, mit der entsprechend dem Schwerpunktsatz und der folgenden Formel
Figure imgf000011_0001
ein geschätzter Haftwert M_est,precise berechnet werden kann. p_est,precise stellt hierbei den durch die Singleton-Schwerpunktmethode berechneten Schätzwert unter Verwendung der kombinierten Zugehörigkeitsfunktion mf(p_i) für den Funktionswert μ=μ_ΐ dar.
Detaillierte. Beschreibung
Die hier beschriebenen Verfahrensvarianten der sowie deren Funktions- und Betriebsaspekte dienen lediglich dem besseren Verständnis ihrer Struktur, Funktionsweise und Eigenschaften; sie schränken die Offenbarung nicht etwa auf die Ausführungsbeispiele ein. Die Fig. sind teilweise schematisch, wobei wesentliche Eigenschaften und Effekte zum Teil deutlich vergrößert dargestellt sind, um die
Funktionen, Wirkprinzipien, technischen Ausgestaltungen und Merkmale zu verdeutlichen. Dabei kann jede Funktionsweise, jedes Prinzip, jede technische Ausgestaltung und jedes Merkmal, welches/welche in den Fig. oder im Text offenbart ist/sind, mit allen Ansprüchen, jedem Merkmal im Text und in den anderen Fig., anderen Funktionsweisen, Prinzipien, technischen Ausgestaltungen und Merkmalen, die in dieser Offenbarung enthalten sind oder sich daraus ergeben, frei und beliebig kombiniert werden, so dass alle denkbaren Kombinationen den beschriebenen Vorrichtungen zuzuordnen sind. Dabei sind auch Kombinationen zwischen allen einzelnen Ausführungen im Text, das heißt in jedem Abschnitt der Beschreibung, in den Ansprüchen und auch Kombinationen zwischen verschiedenen Varianten im Text, in den Ansprüchen und in den Fig. umfasst und können zu Gegenstad weiterer Ansprüche gemacht werden. Auch die Ansprüche limitieren nicht die Offenbarung und damit die Kombinationsmöglichkeiten aller aufgezeigten Merkmale untereinander. Alle offenbarten Merkmale sind explizit auch einzeln und in Kombination mit allen anderen Merkmalen hier offenbart.

Claims

Patentansprüche
1. Fuzzy-basiertes Steuerungssystem (10) in einem Kraftfahrzeug zur Steuerung einer Geschwindigkeit, das Fuzzy-basierte Steuerungssystem (10) umfassend:
eine Bremsdruckmesseinheit (12), die als endlicher Zustandsautomat ausgebildet ist, einen aktuellen Bremsdruck einer Bremse eines Rads des Kraftfahrzeugs abhängig von einem Trigger einer vorgeschalteten Haftwertmessung zu messen; eine Signalverarbeitungseinheit (14), die ausgebildet ist, basierend auf dem aktuellen Bremsdruck der Bremse und weiterer Messwerte einen aktuellen Haftwert μ zwischen einem dem Rad zugehörigen Reifen und dem aktuellen Untergrund zu schätzen, wobei das Schätzen eine Inferenz basierend auf Fuzzy-Regeln und einer Fuzzyfizierung, und nachfolgend eine Defuzzyfizierung der Inferenz beinhaltet;
eine Steuerungseinheit (16), die ausgebildet ist, basierend auf dem geschätzten aktuellen Haftwert μ, eine Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs oder den Bremsdruck der Bremse zu steuern.
2. Fuzzy-basiertes Steuerungssystem (10) nach Anspruch 1, wobei die Fuzzyfizierung ein Abbilden des gemessenen Bremsdrucks und der weiteren Messwerte über Zugehörigkeitsfunktionen auf entsprechend gewichtete Objekte einer Fuzzy-Menge umfasst.
3. Fuzzy-basiertes Steuerungssystem (10) nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Zugehörigkeitsfunktionen den Grad der Zugehörigkeit zu einem Objekt einer Fuzzy- Menge festlegen, und wobei der gemessene Bremsdruck bzw. die weiteren Messwerte jeweils mehrere Zugehörigkeiten zu Objekten der Fuzzy-Menge aufweisen können.
4. Fuzzy-basiertes Steuerungssystem (10) nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die Fuzzy-Regeln einen Satz an Regeln darstellen, der festgelegte Objekte einer Fuzzy-Menge durch eine logische Verknüpfung so verknüpft, dass aus ihnen ein aktuell durch das Kraftfahrzeug befahrener Fahrbahnbelag in seiner Beschaffenheit zu schätzen ist.
5. Fuzzy-basiertes Steuerungssystem (10) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Inferenz ferner das Bilden einer Zugehörigkeit zu einem Objekt einer Fuzzy-Menge umfasst, und wobei die Zugehörigkeit das Ergebnis aus angewandten Fuzzy-Regeln auf die Fuzzyfizierung des gemessenen Bremsdrucks und der weiteren Messwerte, und deren logische Verknüpfung daraus ist.
6. Fuzzy-basiertes Steuerungssystem (10) nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Defuzzyfizierung ferner eine Rückabbildung eines Ergebnisses aus der Inferenz auf den geschätzten aktuellen Haftwert μ umfasst.
7. Fuzzy-basiertes Steuerungssystem (10) nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die Defuzzyfizierung ferner über kombinierte Zugehörigkeitsfunktionen erfolgt, die zur Berechnung des aktuellen Haftwerts μ in Verbindung mit einer Singleton- Schwerpunktmethode verwendet werden.
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