用于估计车辆状态以便避免倾翻的系统技术方案

用于估计车辆状态以便避免倾翻的系统。一种用于估计诸如车辆倾侧率、车辆倾侧角、车辆横向速度和车辆横摆角速度之类的车辆状态以用于避免倾翻的系统和方法。所述系统包括对转向角信号、横摆角速度信号、倾侧率信号、速度信号和横向加速度信号作出响应的扩展卡尔曼滤波器观察器，用于计算所估计的横摆角速度信号、估计的倾侧率、估计的倾侧角和估计的横向速度。所述系统还包括对倾侧率信号、所估计的倾侧角信号、所估计的横向速度信号和横向加速度信号作出响应的横向速度估计处理器，用于当所述车辆在非线性区域中操作时计算所修改的横向速度估计信号。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术总体上涉及一种用于估计车辆状态的系统和方法，并且尤其涉及一 种用于估计车辆倾侧率(roll-rate)、车辆倾侧角、车辆横向速度和车辆横摆 角速度(yaw-rate)以用于防止倾翻(rollover)目的的系统和方法。
技术介绍
在本领域中已知使用差动制动控制、后轮转向控制、前轮转向控制或其任 何组合来加强车辆控制以便帮助防止车辆遇到会增加倾翻可能性的情况。这些 系统可以接收来自各个传感器的车辆动态信息以便确定适当的控制动作，所述 传感器诸如是横摆角速度传感器、横向加速度传感器和轮胎/车轮传感器。这些 系统还可以包括倾侧率传感器和倾侧角估计部件以便在操纵期间估计倾翻可能 性并且提供响应的控制增强。 一般需要在控制车辆倾侧运动和车辆横摆运动之 间提供平衡以便提供最优的车辆响应。从而，通常必须检测某些车辆情况以便 提供优化的车辆控制增强。可以使用输出反馈来设计车辆增强控制。然而，典型情况下基于状态反馈 的设计通常可以提供更多的设计自由度并且获得更高的潜在性能。此外，激活 车辆控制通常要求监视车辆状态。然而多数情况下，由于诸如传感器成本、实 施困难等各种不利情况，所以不能测量所有的车辆状态。因此，通常估计车辆 状态来用于避免倾翻的目的。在本领域中已经研究了估计诸如横摆角速度、横向速度和倾侧率之类的车 辆状态以用于在横摆平面中发展车辆稳定性增强。因此，焦点已经集中在估计 车辆横向运动而不是倾侧运动，其对避免倾翻来说是特别有意义的。
技术实现思路
依照本专利技术的教导，公开了一种用于估计诸如车辆倾侧率、车辆倾侧角、 车辆横向速度和车辆横摆角速度之类的车辆状态的系统和方法。系统使用用于测量车辆转向角的转向角信号的转向角传感器、用于测量所述车辆横摆角速度 的横摆角速度信号的横摆角速度传感器、用于测量所述车辆的倾侧率的倾侧率 信号的倾侧率传感器、用于测量所述车辆速度的速度信号的速度传感器和用于 测量所述车辆横向加速度的横向加速度信号的横向加速度传感器。所述系统包 括对转向角信号、横摆角速度信号、倾侧率信号、速度信号和横向加速度信号 作出响应的扩展卡尔曼滤波器观察器，用于计算所估计的横摆角速度信号、估 计的倾侧率、估计的倾侧角和估计的横向速度。所述系统还包括对倾侧率信号、 所估计的倾侧角信号、所估计的横向速度信号和横向加速度信号作出响应的横 向速度估计处理器，用于当所述车辆在非线性区域中操作时计算所修改的横向 速度估计信号。所述系统还可以包括传感器前置滤波处理器，用于滤出信号的低频分量并 且根据转向角信号、横摆角速度信号、倾侧率信号、速度信号和横向加速度信 号的低频分量来估计传感器偏置。根据以下描述和所附权利要求，结合附图，本专利技术的附加特征将变得清楚。附图说明图1是包括避免倾翻系统的车辆的平面图2是在图1的避免倾翻系统中所使用的用于估计车辆状态的系统的框图3是用于示出在车辆模型的三个自由度中所使用变量的车辆的顶部平面 图-,禾口图4是用于示出所述在车辆模型的三个自由度中所使用变量的车辆的正视图。具体实施例方式针对为了避免车辆倾翻目的的用于估计车辆状态的系统和方法的本专利技术 实施例的以下论述实质上仅仅是示例性的，并且决不旨在限制本专利技术或其应用 或使用。例如，使用系统和方法来估计车辆状态以用于避免倾翻目的。然而，可以使用本专利技术的系统和方法来估计车辆状态以用于其它应用。本专利技术包括一种使用各个车辆传感器来估计车辆状态以便避免倾翻的系 统和方法。用于避免倾翻的状态估计的主要挑战来自车辆动力的非线性化，特 别是当车辆处于接近倾翻情况时。在转弯操纵期间，车辆横摆运动生成用于导 致车辆倾侧的横向加速度。倾侧运动引入横向负载转移，这导致轮胎转弯力改 变，这改变了横摆响应。当横向加速度更大并且车辆倾侧运动变得更猛烈时， 车辆悬架和轮胎进入非线性区域。尽管存在试图对这些车辆进行非线性建模的 非线性模型，不过通常为了估计和控制目的优选线性模型。本专利技术提出当车辆 在线性区域中操作时使用基于线性区域的估计，继而通过增加补偿(complimentary)估计模块来扩展对非线性区域的估计。 对于以下论述来说，使用以下命名簧下质量；风簧上质量；、,横向速度；尸横摆角速度；倾侧率；倾侧角；正面转向角；簧上质量的倾侧惯性矩；整个车辆的横摆惯性矩；具有倾斜效果增加的倾侧轴的关于x和z轴的簧上质量惯性积;从簧上质量的重心(CG)到正面轴的距离；从簧上质量的CG到后面轴的距离；&簧上质量的CG在倾侧轴以上的高度；前轮胎的转弯刚度；cr后轮胎的转弯刚度；倾侧刚度系数；倾侧阻尼系数；方程式(1)中的A矩阵的第一行； 方程式(1)中的B矩阵的第一行； 遗忘因子； 输入量度； 输出量度；系数(即，本专利技术中的传感器偏置)；和 横向加速计量度。图1是包括前轮12和14和后轮16和18的车辆10的平面图。车辆10还 包括用于提供避免车辆倾翻的避免倾翻控制器22。控制器22可以向车辆10上 的各个致动器提供控制信号来提供控制，诸如用于分别制动车轮12、 14、 16和 18的致动器24、 26、 28和30的差动制动，主动的后轮转向控制致动器32和 主动的前轮转向控制致动器34，其对那些本领域技术人员来说都是公知的。控 制器22从各个传感器接收与各个车辆状态相关的信号，包括用于测量车辆方向 盘38的角度的方向盘角度传感器36以便提供用于表示前轮12和14的转向角 的信号3。控制器22还从车辆速度传感器40接收车辆速度信号^ ，从横摆 角速度传感器42接收横摆角速度信号y，从横向加速度传感器44接收横向加 速度信号&并且从倾侧率传感器46接收倾侧率信号^，所有这些对那些本领域技术人员来说都是公知的。图2是依照本专利技术实施例在控制器22中使用的状态估计系统48的框图。 转向角信号^、横摆角速度信号卜倾侧率信号p、车辆速度信号、和车辆横向 加速度信号^被应用于传感器前置滤波处理器50，所述传感器前置滤波处理器 50提供了传感器信号过滤，在下面更详细地论述。从前置滤波处理器50所过滤的传感器信号被发送到基于扩展的卡尔曼滤 波器(extend Kalman filter EKF)的观察器52。因为卡尔曼滤波器使用基于 强大模型的估计算法，所以其被用为基于线性区域的核心估算器。因为车辆模型实际上是随时间线性变化的，所以使用扩展的卡尔曼滤波器。根据传感器信 号，观察器52计算横摆角速度估计信号3、倾侧率估计信号》、倾侧角估计信号》和横向速度估计信号^。因为EKF观察器的标准设计为那些本领域技术人员所公知，所以不必进一步详细描述。如下面详细地论述，基于EKF的观察器52对于估计非线性区域中的横向 速度来说通常不够精确。因此，包括侧滑或横向速度估计处理器54以便增强横 向速度估计信号&的计算。横向速度估计处理器54从前置滤波处理器50接收 所过滤的倾侧率信号，从观察器52接收倾侧角估计信号纟，从观察器52接收 横向速度估计信号i^并且接收横向加速度信号+以便当车辆处于非线性区域内时提供所修改的横向速度估计。车辆簧上质量通常被视为具有六个自由度的刚性体，其由纵向、横向、垂 直、横摆、倾侧和颠簸(pitch)运动组成。为了避免车辆倾翻，主要对横向、 横摆和倾侧运动感本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于估计横摆角速度、倾侧率、倾侧角和横向速度的车辆状态的系统，所述系统包括：　转向角传感器，用于提供所述车辆转向角的转向角信号；　横摆角速度传感器，用于提供所述车辆的横摆角速度的横摆角速度信号；　倾侧率传感器，用于提供 所述车辆的倾侧率的倾侧率信号；　速度传感器，用于提供所述车辆的速度的速度信号；　横向加速度传感器，用于提供所述车辆的横向加速度的横向加速度信号；　卡尔曼滤波器观察器，用于对所述转向角信号、横摆角速度信号、倾侧率信号、速度信 号和横向加速度信号作出响应，所述观察器使用卡尔曼滤波来提供估计的横摆角速度信号、估计的倾侧率、估计的倾侧角和估计的横向加速度；和　横向速度估计处理器，用于对所述倾侧率信号、估计的倾侧角信号、估计的横向速度信号和横向加速度信号作出响应， 所述横向速度估计处理器用于当所述车辆在非线性区域中操作时计算修改的横向速度估计信号。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：J黄，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]