CN101322120A - 车辆中相对重心高度的确定 - Google Patents

Abstract

依照车辆负载，电动车辆中相对重心高度从标称值变化到实际值。公开了用于确定实际的相对重心高度的方法和设备。

Description

车辆中相对重心高度的确定

技术领域

本发明涉及一种道路车辆动力学。更特别地，本发明涉及车辆中对车辆翻转减缓控制有用的准静态参数的确定。

背景技术

已经提出各种感测技术并将其用于检测初期的车辆翻转，包括可在三个轴上操作的加速度传感器、倾斜度传感器、水平仪和重力传感器。最通常使用的是微型机械偏航角和加速度传感器。气囊触发控制可适用于这种感测功能并且通常用在翻转乘客保护***中以例如部署可扩展的防滚架和头部气囊并且触发安全带束紧器。

微型机械偏航角和加速度传感器还适用于翻转警告/减缓控制，该控制试图向操作者报警初期的翻转，或者采取纠正的动作来防止车辆翻车。减缓控制可以利用各种动力系、转向、制动和悬挂子***。通常，依照由包括重心、轨道、质量、轮胎和道路表面动力学等的因素确定的车辆的特性，这种警告/减缓控制受到车辆的横向加速度限制的影响。

相对重心高度，即簧上质量相对滚动中心的重心高度，已经显示为车辆车辆滚动运动中的关键参数。车辆的相对重心高度的标称值可很容易确定。但是，实际的相对重心以静态和动态的方式与标称值偏离。例如，车辆负载状况通常实现了相对重心的静态变化。静态变化在运动多用途运载车、卡车、大篷车中特别敏锐。并且，当车辆展现滚动时，簧上质量的滚动中心移动。这种运动引入相对重心高度的动态变化。

基于标称的相对重心，实际相对重心与标称值的偏差将影响翻转警告/减缓控制的性能。因此，所期望的是，将翻转减缓控制适应于这样的偏差。因此，对车辆的实际相对重心的确定是所期望的。

发明内容

本发明实现了通过考虑相对重心(CG)高度的静态变化分量来确定在车辆中该相对重心高度。当负载状态变化时发生静态变化。因此，只要求当负载状态变化时发生该确定。因此优选地，相对重心高度的确定例如出现在旅途开始时，旅途的开始可以从点火循环、车辆空闲的扩展周期或空档或停车的移出，或其它这样的标记中推出。可替换地，用于确定相对重心高度的非限制性启动指示符可以例如包括从道路或发动机负载中推出的车辆负载变化、或者从减震传感器中推出的悬挂负载变化，等等。

根据本发明的用于确定车辆的相对重心高度的方法包括检测车辆滚动状况并且基于在车辆滚动状况期间收集的数据来估计相对的重心高度。

在阅读和理解随后详细的叙述和某些示例实施例的附图后，本发明的这些和其它方面对于本领域技术人员将变得清楚。

附图说明

图1说明了根据本发明的适于确定相对重心高度的车辆的示意图；

图2说明了高层的方框图，其说明了根据本发明确定在车辆中相对重心高度的示例任务；

图3说明了用于执行根据本发明确定相对重心高度的示例例程；

图4更加详细地说明了用于执行根据本发明的确定相对重心高度的示例数据选择例程；和

图5更加详细地说明了用于执行根据本发明的确定相对重心高度的示例计算例程。

具体实施方式

首先参考图1，示出车辆10的示意图。车辆10具有四个轮子28并且适于根据本发明确定在车辆中的相对重心高度。车辆10装备有方向盘30和多个对翻转减缓控制有用的传感器，例如包括转向角传感器26、横向加速度传感器14、偏航陀螺16、滚动陀螺18和单独的轮转速传感器12。所有这些传感器被输入到基于通用计算机的汽车控制器20，优选地包括一个或多个适于车辆稳定性增强的车辆动态控制(vihicledynamics control)单元。所述控制单元可包括通用数字计算机，包括微处理器或中央处理单元、只读存储器(ROM)、随机访问存储器(RAM)、电可编程只读存储器(EPROM)、高速时钟、模拟到数字(A/D)和数字到模拟(D/A)电路、输入/输出电路和设备、以及适当的信号调节和缓冲电路。每个控制单元具有一组控制算法，包括存储在ROM中的常驻程序指令和校准(calibration)。在本例子中，控制器20包括相对重心高度确定算法和功能24以及优选的车辆状态估计和/或车辆控制算法22，例如包括翻转减缓控制。

图2说明了高层的方框图，其说明了根据本发明确定在车辆中相对重心高度的示例任务。确定过程包括三个部分，调节这三个部分以便按照以下参考图3进一步描述的那样来工作。传感器信号预处理器52从以上描述的各种传感器50中接受测量、移除传感器偏置、降低传感器噪声，要么按需要调节传感器信号。数据选择器54选择和收集数据中适于确定相对重心高度的部分。基于卡尔曼(Kalman)滤波器(基于KF)的标识器56基于所收集的数据来估计相对重心高度。

现在进一步参考图3，说明了用于执行根据本发明确定相对重心高度的示例例程<300>。在该例程进行之前执行初始化过程。该初始化过程将变量id_flag设置为0，计数器n设置为1；并且将相对重心高度的估计初始值hs(1)设置为其标称值hs_nominal。优选地，从校准值提供hs_nominal。图3中的处理过程从检查是否id_flag＝0开始<301>。如果是，则确定还没有完成并且确定过程继续读取和预处理传感器信号<304>。接着数据选择器确定并存储合格的数据以用于确定<307>，如这里以下结合图4所进一步描述的。在从数据选择器接收完整部分的合格数据时，基于KF的标识器估计相对重心高度并且将结果输出为h_est，如这里以下结合图5所进一步描述的。如果结果是第一实例确定结果，即n＝1，则结果设置hs(1)为相对重心高度的新标识值h_est<313>。否则，该结果将用先前的确定结果来平均以形成新的估计<315>。该估计的更新可以由以下关系来概括：

$\mathrm{hs}\left(n\right)=\frac{\mathrm{hs}(n-1)\&times;(n-1)+h\_\mathrm{est}}{n},(n>1),---\left(1\right)$

在以下两种情况的任意一种之下完成所述确定，第一，如果新的估计hs(n)非常接近先前的估计hs(n-1)，则确定完成<317>。换句话说，如图3所示，如果|hs(n)-hs(n-1)|＜ε_hs，其中ε_hs是预定义阈值，则确定完成。ε_hs的优选值可以是车辆校准h_snominal的1％到5％。第二，该确定可以在由例如时间经过或许多确定例程执行所测量的预定持续时间之后被认为完成了。例如，如图3所示，相对重心高度的确定在预定数量N个例程执行后被认为完成了<319>。

为了区别这两个完成情况，如果阈值比较确定完成了<321>，则标志id_flag被设置为1，并且如果持续时间比较确定完成了，则设置为2。一旦完成了，即id_flag≠0，确定过程将直接取得标识的值hs(n)而不处理任何新的数据，否则，id_flag保持为0；因此，当下一次滚动运动发生时，将用n＞1和来自先前标识过程的hs(n)来执行标识。

现在参考图4，说明了示例数据选择例程<400>。数据选择例程用于选择和收集适于可靠确定相对重心高度的数据。与相对大的滚动运动相关联的数据将具有所要求的资格和健壮度。数据选择器基于车辆滚动速率来确定合格的数据。为了保持关联的滚动运动的数据完整性，优选地也获取大的滚动运动之前和之后的特定量数据。因此，选择器获取和存储经过大的滚动运动侧面(flanking)的特定持续时间内的数据。

如图4中进一步详细描述的，数据选择器开始于从传感器信号预处理器读取处理的数据<401>。该数据选择器接着根据其由变量Mode表示的操作状态来进行，变量Mode被初始化为0<403>。如果Mode等于0，则选择器当前不收集数据。选择器接着根据滚动速率确定新读取的数据是否合格。例如，这是通过比较车辆滚动速率(|rollrate|)与预定第一滚动速率阈值(r_med)来完成的<405>。优选地，r_med是从校准值提供的。r_med的优选值可以大约是5度/秒。如果|rollrate|超过r_med，则选择器例程设置Mode＝1并且变量Complete和Abort设置为0<407>。变量Complete和Abort将在下面进一步详细讨论。Mode＝1表示数据收集是活动的。但是，如果|rollrate|不超过r_med，则选择器例程刷新其数据存储以为下一个大的滚动运动做准备<409>。

如果在<403>，Mode不等于0，则选择器以数据收集模式操作。在数据收集模式中，如果车辆滚动速率相对于预定第二滚动速率阈值(r_large)不是过多<411>，则在最近的t1秒期间，通过检查车辆滚动速率|rollrate|是否在预定的第三滚动速率阈值(r_small)内<413>，选择器确定车辆滚动运动是否稳定，t1例如等于大约1秒。如图4所示，这例如是通过比较最近t1秒期间的车辆滚动速率的最大绝对值和小的阈值r_small来完成的，r_small例如等于大约2度/秒。在Max(|rollrate(t-t1：t)|)＜rsmall的情况下，车辆运动被认为已经稳定。如果车辆已经稳定，则选择器在为下一个数据收集做准备中设置Complete等于1，Mode等于0，并且终止当前的数据收集<415>。如此收集的数据对应于具有相对较大滚动运动的操纵。但是，如果滚动运动太严重，则在基于KF的标识器中使用的线性模型则不再以足够的精确度表示车辆动态。在这些情况下，选择器应当避免输出该数据。因此，选择器设置Abort等于1，无论|rollrate|何时超过第二滚动速率阈值(r_large)<417>，r_large例如等于大约20度/秒。因此，如果Abort等于0，选择器将只输出所选择的数据<418>。

相对重心高度标识器利用基于KF的状态观察器。对于卡尔曼过滤，输出的测量经过改进(innovation)而反馈，该改进是输出的测量和先验的输出估计之间的误差。两个因素影响该改进：传感器噪声和模型不精确度。给定相同的传感器测量和模型结构，参数越精确，则改进应当越小。由此，标识器在模型中尝试各种值以作为相对重心高度，并标识导致最小改进(在L2规范方面)的一个值作为最佳估计。

图5示出了示例的用于执行确定相对重心高度的基于KF的标识器例程<500>。标识器读取由数据选择器收集的数据和相对重心高度的当前估计hs(n)<501>。使用hs(n)作为标称值，标识器在(1-a)hs(n)和(1+a)hs(n)之间将候选的估计设置为相等间隔<503>，如下面在随后的关系中叙述的：

$\mathrm{height}\left(i\right)=(1-a+\frac{2a}{K-1}(i-1))\mathrm{hs}\left(n\right),i=\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,K---\left(2\right)$

其中(0＜a＜1)确定搜索范围，并且K是要评估的候选项数量。标识器接着开始循环<504>以便评估每个候选的估计。在每个评估期间，候选估计被用作为***矩阵中的相对重心高度；基于卡尔曼过滤技术来估计车辆状态<505>，并且还计算对应改进的L2规范<507>。例如，车辆状态包括车辆横向速度、偏航速率、滚动速率和滚动角度；到卡尔曼滤波器的输入是转向角；并且输出是偏航速率和滚动速率。来自偏航和滚动陀螺的测量用于校正输出的先验估计。因此，改进是输出的先验估计和来自偏航和滚动陀螺的测量之间的误差。产生最小改进的候选项height(i)作为最佳估计h_est被提供<508>。标识器输出h_est并更新a＝λa，其中(0＜λ≤1)，以降低下一个确定的搜索范围<510>。

已经参考具体优选实施例及其修改来描述了本发明。在阅读和理解说明书后，对其他人可以出现进一步的修改和改动。所打算的是，包括在本发明的范围之内的所有这种修改和改动。

Claims (12)

1.用于确定车辆中相对重心高度的方法，包括：

感测车辆滚动；并且

基于在所述车辆滚动期间收集的车辆动态数据来估计相对重心高度。

2.如权利要求1所述的用于确定车辆中相对重心高度的方法，其中检测车辆滚动包括检测预定范围内的车辆滚动。

3.如权利要求1所述的用于确定车辆中相对重心高度的方法，其中估计相对重心高度包括：

基于标称的重心高度来计算重心高度候选项；

估计对应于重心高度候选项的车辆滚动；

将对应于估计的车辆滚动的重心高度候选项之一确定为相对重心高度，所述估计的车辆滚动与感测的车辆滚动相差小于预定的量。

4.如权利要求3所述的用于确定车辆中相对重心高度的方法，其中所述标称的相对重心高度包括校准。

5.如权利要求3所述的用于确定车辆中相对重心高度的方法，其中所述标称的相对重心高度包括先前确定的相对重心高度。

6.如权利要求1所述的用于确定车辆中相对重心高度的方法，其中所述方法对于车辆的每个点火循环至少执行一次。

7.用于确定车辆中相对重心高度的方法，包括：

测量车辆的动态；

提供标称的相对重心高度；

基于该标称的重心高度来计算重心高度候选项；

估计对应于重心高度候选项的车辆动态；并且

将对应于估计的车辆动态的重心高度候选项之一确定为相对重心高度，所述估计的车辆动态与测量的车辆动态相差小于预定的量。

8.如权利要求7所述的用于确定车辆中相对重心高度的方法，其中所述车辆动态包括车辆滚动速率和车辆偏航速率中的至少一个。

9.如权利要求7所述的用于确定车辆中相对重心高度的方法，其中所述标称的相对重心高度包括校准。

10.如权利要求7所述的用于确定车辆中相对重心高度的方法，其中所述标称的相对重心高度包括先前确定的相对重心高度。

11.如权利要求7所述的用于确定车辆中相对重心高度的方法，其中所述方法对于车辆的每个点火循环至少执行一次。

12.用于确定车辆中相对重心高度的设备，包括：

多个车辆动态传感器，适于提供车辆动态数据；

控制器，适于接收车辆动态数据并且包括存储计算机代码的计算机可读存储介质，所述计算机代码适于基于所述车辆动态数据来确定车辆的相对重心高度，所述计算机代码包括：

用于从所述车辆动态数据测量车辆滚动的代码；

用于估计相对重心高度的代码；

用于基于车辆动态数据和估计的相对重心高度来计算车辆滚动的代码；

用于比较测量的车辆滚动和计算的测量滚动并且从中确定车辆滚动偏差的代码；和

用于将对应于车辆滚动偏差的所估计的相对重心高度确定为相对重心高度，所述车辆滚动偏差小于预定的偏差。

Images