本发明公开了一种车辆制动控制所需路面附着系数的确定方法,包括：车端设备将车辆当前所处的路段信息和车辆当前所处路段的天气信息上传到云端服务器；云端服务器查询路面附着系数数据库,得到对应的路面附着系数；云端服务器将对应的路面附着系数下发给车端设备,车端设备将该对应的路面附着系数作为车辆制动控制所需路面附着系数；其中,路面附着系数数据库为路段信息、天气信息与路面附着系数的对应关系表；当ABS或者TCS激活时,车端设备将当前路面附着系数f、车辆当前所处的精确的路段信息以及车辆当前所处路段的天气信息上传至云端服务器,云端服务器更新路面附着系数数据库。采用本发明能得到实时准确的路面附着系数。

本发明涉及一种电动汽车基于路面识别的最高车速控制方法。属于电动汽车行车控制技术领域。方法包括以下步骤：步骤1车速与轮速计算：对接收CAN网络的ABS车速信号和轮速信号,分别进行滤波,滤波后的车速为v-(1),滤波后的驱动轮轮速为v-(2),滤波后的从动轮轮速为v-(3)；步骤2滑移率计算；步骤3路面附着系数计算；步骤4最高车速限制扭矩计算：根据滑移率和路面附着系数峰值识别对应的路面,选取矩阵中预设的最高目标车速为当前车辆允许的实时最高车速；步骤5最高车速控制。本发明可以识别不同的行驶路面,根据不同的行驶路面实时修正车辆的最高车速,使汽车在不同路面上能以安全行驶的最高车速范围内进行行驶,提升电动汽车的行驶安全性。

本发明涉及一种用于为运输工具(80)求取由潮湿引起的事故风险的方法和装置。该方法包括以下步骤：接收运输工具(80)的所述超声波传感器(30)的信号,该信号代表由潮湿所引起的噪声水平,将该噪声水平的大小与第一预限定阈值进行比较,根据该比较的结果为运输工具(80)求取关于事故风险大小的信息,并且将关于事故风险大小的信息使用在运输工具(80)中。

本发明属于汽车技术领域,具体的说是一种基于卡尔曼滤波和最小二乘法的车辆路面附着系数估计方法。包括以下步骤：步骤一、基于车辆动力学模型对车辆的状态参数进行求解；步骤二、基于卡尔曼滤波估计出车辆行驶过程中轮胎受到的轮胎力；步骤三、采用最小二乘法对路面附着系数进行了估计；步骤四、通过斜率法对步骤三中低滑移率下的路面附着系数估计结果进行修正。本发明有效地降低了轮胎力观测值的不确定性,能够精确的估计在车辆滑移率较高时的路面附着系数,在车辆滑移率较低时对估计的路面附着系数结果进行合理的修正。

本发明提供一种半挂汽车横摆稳定性控制方法,通过各传感器收集的信号作为系统输入,利用侧向加速度对路面附着系数进行估算,再利用侧向加速度、方向盘转向角、车轮轮速以及所估算的路面附着系数计算出理想的横摆角速度,将横摆角速度传感器测得的实际车辆横摆角速度和理想横摆角速度的差值,与预设门限值作比较,从而作为横摆稳定性控制的依据,能够适应不同路面,使控制系统的控制指令更准确,稳定性控制效果更好。通过减小发动机输出扭矩,结合不同工况下的横摆稳定性控制干预方案实施主动制动联合干预,实现对半挂汽车横摆稳定性的精确控制。