用于在车辆操纵期间估计车辆运动状态的方法

文档序号:118742 发布日期:2021-10-19 浏览:45次 >En<

阅读说明:本技术 用于在车辆操纵期间估计车辆运动状态的方法 (Method for estimating a vehicle motion state during a vehicle maneuver ) 是由 里奥·莱恩 里昂·亨德森 于 2019-03-07 设计创作,主要内容包括:一种在车辆中用于在车辆操纵期间估计车辆运动状态的方法,包括:获得指示该车辆操纵开始的触发信号;选择车辆上的处于自由滚动状态的车轮子集;测量与处于自由滚动状态的所述车轮子集的转动相关的一个或多个参数;以及基于所测量到的参数来估计车辆运动状态。(A method in a vehicle for estimating a vehicle motion state during vehicle maneuvering, comprising: obtaining a trigger signal indicative of a start of the vehicle maneuver; selecting a subset of wheels on a vehicle that are in a free rolling state; measuring one or more parameters related to the rotation of the subset of wheels in a free rolling state; and estimating a vehicle motion state based on the measured parameter.)

用于在车辆操纵期间估计车辆运动状态的方法

技术领域

本公开涉及用于在车辆操纵期间估计车辆运动状态参数(例如位置、速度和加速度)的方法、控制单元和车辆。

本发明可以应用于重型车辆,例如半挂车、卡车、公共汽车和建筑设备。虽然将主要关于牵引车-半挂车组合车辆来描述和举例说明本发明,但本发明不限于这种特定车辆,而是也可用在其它车辆中,例如整体式车架载重卡车(rigid trucks)、建筑设备等。

背景技术

自动和半自动车辆使用各种类型的传感器输入信号来用于导航和车辆控制。高级驾驶员辅助系统(ADAS)也基于传感器输入信号。如果车辆的安全操作所必需的某些关键传感器信号丢失,则可能需要安全停车操纵(safe stop maneuver)。安全停车操纵可以包括例如将车辆操纵到路边并以受控方式使车辆停止。由于车辆在安全停车操纵期间可能至少部分“失明”,所以有时必须基于替代输入信号来执行控制。一种这样的替代输入信号是航位推算(dead reckoning),其中,车轮转动被用于估计例如行驶距离、速度和加速度。

US 2018/0224851 A1涉及在GPS信号丢失的情况下执行安全停车操纵的问题。在主定位系统出现故障的情况下使用基于航位推算的位置估计。

轮胎滑转(即,当车轮在路面上打滑时)在使用基于航位推算技术的位置估计时会造成问题。在车辆的车轮旋转不能准确反映相对于路面的车辆运动的情况下,车辆位置、速度和加速度的估计误差都会变大。针对与轮胎滑转相关的问题,US 2018/0224851 A1提出了一种轮胎滑转预测单元,其被配置成基于车轮速度和车辆纵向速度来预测轮胎滑转。然而,该轮胎滑转预测单元可能并不总是产生对轮胎滑转的准确且稳健的估计。因此,需要用于在例如安全停车操纵期间估计车辆运动状态的更稳健的方法。

发明内容

本公开的目的是提供用于在车辆操纵(例如安全停车操纵)期间估计车辆运动状态的方法。该目的是通过一种在车辆中用于在车辆操纵期间估计车辆运动状态的方法来实现的。该方法包括获得指示车辆操纵开始的触发信号。该方法然后包括选择车辆上的处于自由滚动状态的车轮子集并且测量与处于自由滚动状态的车轮子集的转动相关的一个或多个参数。然后,基于所测量到的参数来估计车辆运动状态。

这样,减少了轮胎滑转的影响,因为测量是针对一个或多个自由滚动的车轮的转动进行的。自由滚动的车轮不经受例如导致轮胎滑转的制动力或加速力。因此,有利地,不需要轮胎滑转预测单元等,并且获得了更准确的航位推算估计。

有利地,该方法改进了车辆自动化控制,并且允许改进车辆功能安全特征。

应当理解,所选择的车轮不必被置于完全自由滚动状态。如果所选择的车轮与其它车轮相比被置于力减小的制动或加速操作中(即,对所选择的车轮施加较小的制动力以便减少轮胎滑转),则获得了类似的效果。因此,值得注意的是,所选择的车轮可以被置于自由滚动状态,而根本没有任何加速力或减速力作用在车轮上,或者,所选择的车轮可以被置于仅对这些车轮施加与施加到车辆上的其它车轮的力相比减小的制动力或加速力的状态。在本文中,自由滚动状态和减小的制动力/加速力状态被认为是等效的。

根据一些方面,车辆操纵是安全停车操纵,该安全停车操纵要求车辆的受控减速度低于车辆的最大减速能力。该方法在安全停车操纵的背景下特别有利。这是因为:与最大制动能力相比,安全停车操纵通常以减小的制动力执行,从而不会过于突然地使车辆停止,例如,以便降低与后方车辆发生追尾碰撞的风险。因此,有可用的额外制动能力,其允许车轮子集处于自由滚动状态或处于减小的制动状态,同时仍允许车辆在设定的制动距离之后完全停止。

根据一些方面,所述车辆操纵是传感器校准操纵,由此,车辆的一个或多个传感器系统被布置成针对所估计出的运动状态数据进行校准。这样,车载传感器可以使用由处于自由滚动状态的车轮提供的地面实况来用于校准目的。例如,基于惯性测量单元(IMU)的加速度传感器可以基于在处于自由滚动状态的车轮上测量的加速度来校准。

根据其它方面,该方法包括通过比较处于自由滚动状态的所选择的车轮与被施加制动力或加速力的车轮之间的车轮转动特性来估计道路摩擦系数。大的差异表明轮胎滑转明显,而具有良好牵引力的驾驶状态可能会产生较小的差异。

根据一些方面,所述车轮子集被选择为选定的轮轴上的车轮。有利地,当选择同一轮轴上的两个车轮时,通过确定选定的轮轴上的两个车轮之间的转动特性的差异,除了例如纵向位置、速度和加速度之外,还可以估计出车辆的转弯率。

根据一些这样的方面,与车辆的其它轮轴相比,选定的轮轴是与最小竖直负载相关联的轮轴。轮轴的这种选择是有利的,因为负载降低的轮轴上的车轮的制动能力已经降低,并且相比于与较高轮轴负载相关联的轮轴上的其它车轮,这些车轮对车辆制动的贡献不大。因此,减少了对车辆制动能力的影响。

根据其它这样的方面,与其它轮轴相比,选定的轮轴是与低转动惯量相关联的轮轴。这样,有利地,即使轮轴从完全制动状态开始,该轮轴也将快速达到自由滚动状态。

根据其它这样的方面,选定的轮轴是可升降轮轴,并且该方法包括在测量所述参数之前降低可升降轮轴。处于升高位置的可升降轮轴不支撑车辆,且不能用于制动目的。因此,它可以在对车辆操纵性影响最小的情况下用于估计车辆运动状态,这是一个优点。

根据一些方面,该方法还包括将与选定的轮轴相关联的悬架空气压力调节一定的量。可以操纵悬架空气压力以减轻或增加将用作自由滚动轮轴的轮轴上的负载。减轻的负载导致车辆的整体制动能力的损失减少,而增加的负载导致路面与轮胎之间的摩擦增加,并因此减少轮胎滑转。

根据一些方面,从车辆的不同轮轴和车辆的不同侧选择所述车轮子集。有利地,这种特定选择可以增加车辆稳定性。与同一轮轴上的两个车轮都未被制动的情况相比,这种选择还可以用于改进轮轴方向的制动平衡,这是一个优点。选择车辆的远角上的车轮也可以改进对偏航率的估计,因为:采用这种选择,所测量的车轮速度的差异会更大。而且,为了平衡两轮轴卡车系统或挂车系统上的轮轴负载,这种类型的对角制动可能是优选的。而且,为了平衡两轮轴卡车系统或挂车系统上的轮轴负载,这种类型的对角制动可能是优选的。

根据一些方面,根据车辆稳定性来选择被包括在所述车轮子集中的车轮,由此,所述车轮子集被选择为根据操纵场景而对车辆稳定性给予可接受的影响。基于车辆稳定性和操纵场景,对哪些车轮置于减小的制动模式或自由滚动状态做出知情后的选择是有利的。对处于自由滚动状态的车轮的一些选择可能是不利的,因为车辆稳定性会受到负面影响。

根据一些方面,所述车轮子集被选择为单个车轮。应当理解,所述车轮子集可以仅包括单个车轮。事实上,所述车轮子集可以包括任意数量的车轮,从一个车轮到更多车轮。事实上,一些操纵(如传感器校准操纵)可能允许所有车轮处于自由滚动状态。当单个车轮被选择为处于自由滚动状态时,将从单个车轮获得的信息与来自其它传感器的数据融合(fuse)可能是有利的。例如,从罗盘单元获得的罗盘航向值可以用于推断转弯率和轨迹曲率,这些运动状态参数不能单独从单个车轮估计出来。

根据一些方面,该方法包括基于所估计出的运动状态和要遵循的优选操纵轨迹来控制车辆,以执行所述操纵。因此,除了用于估计车辆运动状态的方法之外,本文中还公开了用于在所述操纵期间控制车辆的方法。

根据一些其它方面,该方法还包括:针对用于所述操纵的优选减速度值来验证运动状态中的减速度值。因此,当正在执行所述操纵时,确保了目标减速度值符合预期。有利地,因此获得了更稳健的操作。

根据进一步的方面,该方法还包括基于所测量到的参数和所获得的与车辆相关联的加速度计数据来估计道路倾斜转弯度(road banking grade)和/或道路坡度。

本文中还公开了与上述优点相关联的控制单元、计算机程序和车辆。

在以下描述和从属权利要求中公开了本发明的进一步的优点和有利特征。

通常,除非本文中另有明确定义,否则权利要求中使用的所有术语均应根据其在技术领域中的通常含义来解释。除非另有明确说明,否则所有对“一/一个/该元件、设备、部件、装置、步骤等”的引用均应被开放地解释为指元件、设备、部件、装置、步骤等的至少一个实例。除非明确说明,否则本文中公开的任何方法的步骤不必以所公开的确切顺序执行。当研究所附权利要求书和以下描述时,本发明的进一步特征和优点将变得明显。本领域技术人员会认识到,在不脱离本发明的范围的情况下,本发明的不同特征可以组合以产生除了下文中描述的实施例之外的实施例。

附图说明

参考附图,下面是作为示例引用的本发明实施例的更详细描述。

在这些图中:

图1示意性地示出了车辆操纵;

图2示出了示例牵引车和半挂车组合车辆;

图3示意性地示出了牵引车;

图4是示出了方法的流程图;

图5示意性地示出了控制单元;并且

图6示出了示例计算机程序产品。

具体实施方式

现在将在下文中参考附图更全面地描述本发明,附图中示出了本发明的某些方面。然而,本发明可以以许多不同的形式实施,且不应被解释为限于本文中阐述的实施例和方面;相反,这些实施例是作为示例提供的,以便本公开将是彻底和完整的,并且将向本领域技术人员充分传达本发明的范围。在整个说明书中,相同的附图标记指代相同的元件。

应当理解,本发明不限于本文中描述和附图中示出的实施例;相反,本领域技术人员将认识到,在所附权利要求书的范围内可以做出许多修改和变型。

在本文中,假设车辆运动状态在例如位置、速度、加速度和转弯率的方面描述了车辆的当前状态。车辆运动状态还可以包括其它量,例如取决于道路状况的当前道路摩擦特性、当前制动能力等。通常,车辆运动状态包括以下项中的任一个:全局或相对位置坐标、车辆航向、车辆轨迹曲率、车辆纵向速度、车辆纵向加速度、车辆偏航率和各种环境变量。总体上的车辆运动状态、基于传感器输入信号的车辆运动状态估计等是已知的,因此本文中将不更详细地讨论。

在本文中,半挂车可以称为牵引车和半挂车组合车辆的挂车部分,或者它也可以称为整个牵引车和半挂车组合车辆。为半挂车提供动力的车辆被称为拖曳车或牵引车。

为了确保车辆运动管理(VMM)系统能够始终控制高度自动化车辆的运动,通常提供冗余以覆盖车辆控制系统的至少一些部分。在正常的车辆操作期间,传感器(例如雷达传感器、激光雷达传感器、全球定位系统(GPS)传感器等)向主控制单元提供输入数据,该主控制单元基于传感器输入做出其控制决定。

如果传感器输入信号由于某些原因丢失,或者如果主控制单元停机,则辅助冗余控制系统启动。在传感器信号中断的情况下,车辆基本上是“失明的”并且必须在没有传感器输入的情况下在有限的持续时间内操作。然后,执行安全停车操纵以通过受控的方式使车辆停止。在安全停车操纵期间需要估计的最重要的车辆运动状态是:两个坐标中的全局位置(x和y或纵向和纬度位置)、车辆航向、轨迹曲率、车辆纵向速度和偏航率。知晓这些量,车辆就可以遵循最后的已知路径,或遵循基于旧数据确定的路径,因此不太可能离开安全驾驶区域。

在丢失全局定位信息(来自GPS、摄像头等)的情况下估计这些车辆运动状态量的已知方法是使用来自加速度计和角速率传感器的惯性传感器信息以及车轮速度信息基于车辆的最后的已知全局位置来执行“航位推算”。

有若干种可能的误差源会导致所估计出的位置的大漂移,这在该方法中很常见。必须对加速度和角速率信号进行积分以获得位置和速度信息。信号中的任何偏移或误差将随着时间的推移而进行积分,从而导致位置和速度估计的误差越来越大。传感器信号也通常有噪声,并且包含来自例如重力影响、热量等的偏差和误差。更糟糕的是,在车辆的制动和推进期间,轮胎与路面之间将发生相对滑移或侧滑。在这种情况下,车轮转速将不等于车辆在地面上的实际速度。这将导致车速估计和纵向位置的大误差,尤其是在路面湿滑时。

图1示出了一个示例场景100,其中,铰接式车辆110在位置(A)处丢失传感器输入。因此,触发了安全停车操纵,其目的是将车辆110转向130到路肩上并且以受控方式使车辆在位置(C)处完全停止。如果车辆110变向140进入相反车道120(在相反车道处,该车辆可能与迎面会合的交通参与者发生碰撞)这将导致危险情况。这种变向可能是航位推算期间的累积误差的结果,尤其是在路面湿滑的情况下。

图2更详细地示出了铰接式车辆110。该车辆包括拖曳卡车210和挂车单元220。该拖曳卡车在此包括三个轮轴,其中一个轮轴可以是可升降轮轴,即,它可以被升高,使得在它不需要承载重量时车轮离开地面。一个或多个轮轴可以包括主动驱动轮。通常,所有车轮都能够使车辆110减速。

如下文中将更详细地讨论的,可以将某些车轮子集选择为处于自由滚动状态,或者至少与车辆110上的其它车轮相比处于与减小的制动或加速操作相关联的状态。这样的选择可以包括选择单个轮轴230上的车轮,或者选择不同轮轴240a、240b上的车轮,甚至是选择单个车轮240c。

卡车在干燥道路上的标称最大制动性能约为7m/s2。在潮湿的道路上,这个数字可能会降低到约4m/s2。卡车组合体通常具有不止2个轮轴,例如,对于牵引车和半挂车组合体,通常有5个或6个轮轴。因此,可以利用以下事实:安全停车的最大减速请求将被限制在约3m/s2,即使在潮湿的道路状态下这也可以实现该加速度,同时使车辆上的两个车轮未被制动,即,处于自由滚动状态。例如,如果车辆具有5个等载的轮轴,并且在所有车轮有效时可以达到的标称最大减速度为5m/s2(受轮胎-道路摩擦的限制),则在一个轮轴未被制动的情况下,仍然可以达到4/5*5的减速度(即,4m/s2),这远高于安全停车操纵的3m/s2要求。

换言之,假设安全停车操纵需要3m/s2-4m/s2的减速度并且最大卡车减速度是7m/s2-8m/s2。那么,对于三轮轴卡车,整个轮轴可以不被制动,或者在两轮轴系统上,对角的车轮不被制动。

在选择了不同轮轴上的车轮的情况下,则可能需要针对内半径和外半径补偿车轮速度。

在具有许多轮轴的车辆(例如图1和图2所示的车辆110)中,可以将任何轮轴选择为“自由滚动”。选择哪个轮轴的决策标准例如可以基于以下项中的任一个:

·轮轴负载,例如,选择负载最低或对车辆稳定性影响最小的轮轴,

·其位置对路径遵循算法来说最值得关注的轮轴。

与同一轮轴上的两个“自由滚动”的车轮不同,对于某些车辆布局,在车辆的对角(例如,左前和右后)处的“自由滚动”的车轮可能是有利的。这可以导致更稳定的制动情况,特别是在短轴距的挂车单元的情况下。当与车辆轴距长度的知识相结合时,这也可以提供更准确的位置估计。可选地,车轮速度信息可以与加速度计和/或角速率传感器信息(例如,在卡尔曼滤波器或粒子滤波器中)融合,以进一步提高航位推算精度。

车轮速度信息可以用作盲停导航的唯一传感器信息,这是一个优点,因为它产生了成本非常低的系统。来自例如转向角传感器的转向角信息也可以与上述传感器结合,以进一步改进对航向角的估计。

图3示意性地示出了转弯场景300中的车辆210,其中,车辆正在执行具有曲率1/R的转弯。该车辆包括被布置成执行本文中公开的技术的控制单元320。将在下面结合图5来讨论控制单元320的其它细节。在此,轮轴310上的车轮已经被选择成处于自由滚动状态并且被用于估计车辆运动状态。该轮轴上的最左侧的车轮与速度V1相关联,而最右侧的车轮与速度V2相关联。要估计车辆运动状态参数V,该参数V是在纵向方向(即,车辆的向前方向)上的速度。

车轮转速(例如V1和V2)可以由车轮速度传感器(VSS)测量,该车轮速度传感器通常由某种类型的转速计实现。车轮速度传感器是一种用于读取车辆的车轮旋转速度的发送装置,其通常由齿环和拾取装置组成。常见的车轮速度传感器系统由铁磁齿磁阻环(也称为音轮)和传感器(可以是无源或有源的)组成。车轮速度传感器是已知的,本文中将不再详细讨论。

参考图3,根据本文中公开的技术的示例,用于执行安全停车操纵的方法如下:

选择主拖曳单元(卡车)上的轮轴310,例如具有最小竖直负载量的轮轴。在整个安全停车操纵过程中,保持该轮轴上的制动器禁用。

使用未被制动轮轴上的自由滚动车轮来直接测量纵向车辆对地速度,例如,取两个速度V1和V2的平均值。

使用该测量的车辆速度V来估计:纵向车辆位置(对V进行积分),以及车辆的纵向加速度(对V进行微分)。

使用在自由滚动轮轴上测量的车轮速度与车辆已知轴距之间的差值来估计车辆的当前轨迹的曲率。自由滚动轮轴的中心处的曲率1/R由给出,其中L为轮轴的车轮距离(也如图2所示),V1是第一车轮的测得速度,并且V2是第二车轮的测得速度。这些几何关系是已知的,在此不再详细讨论。

然后可以将偏航率中计算为当然,这种偏航率估计可以与车辆上的任何可用的偏航率传感器“融合”以提高准确性,然后在安全停车的过程期间进行积分以获得车辆的航向角。在本文中,融合两个估计值是指使用两个估计值来联合地估计出共同值。“融合”通常相当于基于相对精度对这两个值进行加权。传感器融合算法是已知的,在此不再详细讨论。

如果车辆的后轮轴被制动,则可以例如在安全停车期间的每个时刻使用常用方程来计算车辆的位置和定向:

xt=xt-1+dt(Vtcos(Ψ))

yt=yt-1+dt(Vtsin(Ψ))

ax=(Vt-Vt-1)/dt

其中,dt为估计算法的时间步长,xt表示时刻t的纬度位置,yt表示时刻t的纵向位置,vt表示时刻t的车辆速度,并且ax为纬度方向上的加速度。方向x和y如图3所示。

位置和航向角Ψ可以由路径遵循器直接使用,以遵循所期望的盲停轨迹。

ax值和Vt可以由制动系统使用。这些是确保达到正确的减速度值并确保防抱死制动算法能够正常工作的重要输入。

本文中公开的技术还可以用于基于所测量到的参数并基于所获得的与车辆相关联的加速度计数据来估计道路倾斜转弯度和/或道路坡度。

图4是示出了概括上述示例操作的各种方法的流程图。示出了在车辆110、210中用于在车辆操纵期间估计车辆运动状态的方法。该方法包括获得S1指示车辆操纵开始的触发信号。该触发信号可以例如从外部源、从驾驶室中的驾驶员可操作的接口(例如紧急制动按钮)获得,或者它可以在传感器信号中断之后在控制单元320内部生成。也可以经由例如蜂窝网络等上的无线信号传输从远程源接收该触发信号。

根据一些方面,所述车辆操纵是安全停车操纵,该安全停车操纵要求车辆的受控减速度低于车辆的最大减速能力。

根据一些其它方面,所述车辆操纵是传感器校准操纵,由此,车辆的一个或多个传感器系统被布置成针对所估计出的运动状态数据进行校准。上文讨论了安全停车操纵和传感器校准操纵二者。

该方法还包括选择S2车辆上的处于自由滚动状态或至少处于减小的制动状态的车轮子集。应当理解,处于自由滚动状态的车轮可能是优选的,以便使由于轮胎滑转而引起的误差源最小化。然而,该方法不需要完全自由滚动的车轮,而是在经由所选择的车轮子集致动了幅度减小的制动操作的情况下也能很好地起作用。

可以根据环境和想要的效果而不同地选择车轮子集;例如,根据一些方面,车轮子集被选择S21为选定的轮轴230上的车轮。通过选择车辆两侧的两个或更多个车轮,可以估计轨道曲率、偏航率等,如上文关于图3所示出和讨论的。与车辆的其它轮轴相比,选定的轮轴230可以是与最小竖直负载相关联的轮轴。这是在使制动能力损失最小化的情况下的优选选择,因为与负载更重的轮轴相比,负载最小的轮轴可能产生更小的制动力效果。

选定的轮轴230也可以是可升降轮轴。在这种情况下,该方法包括在测量所述参数之前降低S3可升降轮轴。可升降轮轴是仅在车辆重载的情况下使用的“额外”轮轴。因此,在它尚未使用的情况下,它可以被降低并用于估计车辆运动状态而不会显著影响例如车辆制动能力等。

所选择的车轮子集还可以包括来自车辆的不同轮轴和车辆的不同侧的车轮240a、240b。这种类型的选择可以提高操纵期间的车辆稳定性,这是一个优点。

应当理解,所述车轮子集可以包括任意数量的车轮,从一个车轮到更多车轮。因此,根据一些方面,所述车轮子集被选择S24为单个车轮。根据其它方面,例如,当校准传感器时,所述车轮子集可以被选择为车辆的所有车轮。

根据一些方面,根据车辆稳定性来选择S23被包括在所述车轮子集中的车轮,由此,所述车轮子集被选择为根据操纵场景而对车辆稳定性给予可接受的影响。

该方法还包括测量S5与处于自由滚动状态的车轮子集的转动相关的一个或多个参数并且基于所测量到的参数来估计S6车辆运动状态。

当然,如果一些传感器输入信号可用,则可以应用传感器融合算法,以便将来自基于自由滚动的车轮子集的航位推算系统的信息与从可用传感器获得的信息融合。因此,应当理解,所公开的技术也适用于来自例如雷达传感器、激光雷达传感器、视觉传感器和GPS的传感器输入信号可用的情况。

根据一些方面,该方法包括将与选定的轮轴230相关联的悬架空气压力调节S4一定的量。例如,可以调节悬架空气压力以减少选定的轮轴上的负载,由此减少对车辆制动能力的负面影响。根据其它方面,可以增加选定的轮轴上的轮轴负载,以便增加自由滚动的车轮与路面之间的摩擦,由此进一步减少由于车轮打滑引起的误差。

除了估计车辆运动状态之外,该方法还可以包括基于所估计出的运动状态和要遵循的优选操纵轨迹来控制S7车辆110以执行操纵。该控制可以包括使用最后的已知路径或关于车辆周围环境的最近信息连同所估计的车辆运动状态来执行受控的安全停车操纵。例如,再次参考图1,当车辆在位置(A)处丢失传感器输入信号时,车辆前方一定距离处的环境很可能是已知的。因此,在位置(A)处,控制单元350知晓道路是如何在车辆110前方延伸一定距离的,并因此可以确定用于安全停车操纵的合适路径130。然后,该控制单元可以控制转向和制动以基于距位置(A)的估计行驶距离、车辆速度和车辆转弯率来遵循所确定的路径130。因此,尽管在例如GPS、视觉、雷达和/或激光雷达传感器输入不再可用的意义上车辆是“失明的”,但可以执行遵循路径130的从位置(A)到位置(B)的安全停车操纵。因此,尽管传感器信号中断,但也避免了变向到更危险的路径140。

根据一些其它方面,该方法包括针对用于所述操纵的优选减速度值来验证S8运动状态中的减速度值。这意味着车辆可以获得关于当前减速度是否合理或者是否应该调整制动动作以在操纵期间增加或减少车辆减速度的信息。

根据一些其它方面,该方法还包括基于所测量到的参数并基于所获得的与车辆相关联的加速度计数据来估计S9道路倾斜转弯度和/或道路坡度。如果与来自例如惯性测量单元(IMU)的加速度计数据结合,则可以使用从所选择的车轮测量的速度来估计道路倾斜转弯度/道路坡度。

根据其它方面,该方法包括通过比较处于自由滚动状态的车轮与被施加制动力或加速力的车轮之间的车轮转动来估计S10道路摩擦系数。在自由滚动的车轮相对于例如与制动轮相比的转动速度不同地表现的情况下,则可以怀疑是湿滑的路面。而且,如果在自由滚动的车轮与制动车轮之间测得的车轮转动特性没有显著差异,则可以推断出道路摩擦状态有利于制动操作。

图5以多个功能单元示意性地示出了根据本文中讨论的实施例的控制单元320的部件。使用能够执行存储在计算机程序产品(例如,存储介质530的形式)中的软件指令的合适的中央处理单元CPU、多处理器、微控制器、数字信号处理器DSP等中的一个或多个的任意组合来提供处理电路510。处理电路510还可以被提供为至少一个专用集成电路ASIC或现场可编程门阵列FPGA。

特别地,处理电路510被配置成使控制单元320执行一组操作或步骤,例如结合图4讨论的方法。例如,存储介质530可以存储该一组操作,并且处理电路510可以被配置成从存储介质530检索该一组操作以使控制单元320执行该一组操作。该一组操作可以被提供为一组可执行指令。因此,处理电路510由此被布置成执行本文中公开的方法。

存储介质530还可以包括永久存储器,其例如可以是磁存储器、光存储器、固态存储器或甚至远程安装的存储器中的任一种或它们的组合。

控制单元320还可以包括用于与至少一个外部设备通信的接口520,该至少一个外部设备例如是包括相位控制器和机械可旋转基板的天线阵列。如此,接口520可以包括一个或多个发射器和接收器,该一个或多个发射器和接收器包括模拟和数字部件以及用于有线或无线通信的适当数量的端口。

处理电路510控制控制单元320的一般操作,例如,通过向接口520和存储介质530发送数据和控制信号、通过从接口520接收数据和报告、以及通过从存储介质530检索数据和指令。省略了控制节点的其它部件以及相关功能,以免混淆本文中呈现的概念。

控制单元320可选地包括航向检测单元,例如罗盘或GPS模块。该控制单元还可以包括IMU。来自这些传感器的输入可以与从车轮旋转测量获得的估计值融合。

图6示出了携载计算机程序的计算机可读介质610,该计算机程序包括程序代码组件620,该程序代码组件用于当所述程序产品在计算机上运行时执行图4所示的方法。该计算机可读介质和代码组件可以一起形成计算机程序产品600。

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