CN103781641B - 用于过滤机动车的轮胎压力监控***中的数据的方法 - Google Patents

用于过滤机动车的轮胎压力监控***中的数据的方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于过滤机动车（2）的轮胎压力监控***中的数据的方法，包括：‑检测（10、22、26、28）机动车（2）的车轮的与轮胎半径有关的变量，‑基于行驶动力学数据和/或全球导航卫星***信号（下面称为GNSS信号）过滤（30）与轮胎半径有关的变量。

Description

用于过滤机动车的轮胎压力监控***中的数据的方法
技术领域
本发明涉及一种用于过滤机动车的轮胎压力监控***中的数据的方法、一种用于实施该方法的控制装置和一种具有该控制装置的机动车。
背景技术
由DE102009036493A1已知基于机动车纵向速度和各车轮转速的比较来确定机动车车轮的轮胎压力并且进而控制车轮的轮胎压力。
发明内容
本发明的目的是改进轮胎压力监控。
该目的通过独立权利要求的特征实现。优选的扩展方案是从属权利要求的主题。
根据本发明的一个方面，一种用于过滤机动车的轮胎压力监控***中的数据的方法包括以下步骤：
-检测机动车车轮的与轮胎半径有关的变量，
-基于行驶动力学数据和/或全球导航卫星***信号（下面称为GNSS信号）过滤与轮胎半径有关的变量。
与轮胎半径有关的变量可以是轮胎半径本身、轮胎压力或可以基于其确定轮胎半径的各种期望的其它变量。此外，行驶动力学数据可以包括描述机动车在空间中的运动的所有变量。这些变量可以是惯性传感器数据和进而是机动车纵向动态和车轮转速。
所述方法基于这样的考虑：为了检测轮胎压力，可以在确定轮胎半径时由车轮转速传感器本身确定机动车纵向速度。此外，所述方法基于这样的考虑：也可以由其它行驶动力学数据如测量机动车纵向动态的惯性传感器确定机动车纵向速度。因此机动车纵向速度在车轮中至少出现两次。
然而，在所述方法的范围中认识到：在基于车轮转速确定机动车纵向速度时或在基于机动车纵向动态确定机动车纵向速度时都不能由惯性传感器数据提供真实的参考速度，这显著降低了通过这种方式确定的轮胎半径的质量。
因此所述方法的思想是，由两个不同的测量原理确定轮胎半径并且随后在过滤过程中比较所述轮胎半径，由此提高轮胎半径的质量。通过这种方式可以识别出差别、如误差和噪声，由此可以校正未来测得的轮胎半径。
过滤在此是指包括各种期望的模拟或数字信号处理措施，由此可以比较两种数据类型，以便提高其信息量。因此可以在不考虑其它因素、如噪声的情况下进行纯粹的求平均值。如果应一并考虑到噪声，则考虑状态观测器或卡尔曼滤波器作为滤波器。如果还应考虑噪声的形式，则可以在必要时使用粒子滤波器，该粒子滤波器具有基本量的可使用的噪声情形并且在消除时例如通过蒙特卡罗模拟法选出要加以考虑的噪声情形。
在所述方法的一个扩展方案中，基于由固定在机动车车轮上的压力传感器检测到的压力信息来检测与轮胎半径有关的变量。该扩展方案基于这样的考虑：在机动车中也可以通过上述方式过滤其它传感器变量、例如机动车的位置数据。因此例如可以基于还要被描述的导航***信号检测机动车的位置，并且基于惯性传感器对该位置进行校正，其中该惯性传感器描述沿不同空间方向的机动车动态。通过这种方式可以相对于行车道准确地给出机动车位置。然而，来自惯性传感器的数据的信息量越多，就可以越好地清除导航***信号中的误差。基于这种认识，在该实施例的范围中的扩展方案提出，首先通过压力传感器改进来自惯性传感器的数据的信息量，因为通过两个传感器（惯性传感器和压力传感器）可以计算共用的比较变量、轮胎压力。由此而使其信息量增加的数据随后可以被用于增加导航***信号的信息量。
在所述方法的另一个扩展方案中，机动车具有至少两个车轮，基于两个车轮的车轮转速和机动车纵向速度计算与轮胎半径有关的变量。该扩展方案基于这样的考虑：根本上可以基于唯一一个传感器***、车轮转速传感器测量轮胎半径和进而测量轮胎压力。
在一个扩展方案中，所述方法包括以下步骤：
-基于惯性传感器数据检测机动车纵向速度。
该扩展方案基于这样的考虑：如已经描述地，机动车纵向速度可以出现两次，结果使得为了增加信息量，将机动车纵向速度作为与轮胎半径有关的变量过滤就足够了。通过这种方式可以在没有其它后续计算步骤的情况下进行过滤，这在迭代式过滤中在计算能力方面显示出明显的优势。
在另一个扩展方案中，所述方法包括以下步骤：
-由GNSS信号检测机动车的位置，和
-基于检测到的机动车的位置检测机动车纵向速度。
作为GNSS信号例如可以使用全球定位***信号（缩写为GPS信号）、全球导航卫星***信号（Глобáльная НавигациóннаяСистéма，缩写为GLONASS信号）、或者伽利略定位***信号（Galileo信号）。因此可将另选的或额外的比较变量用于机动车纵向速度，基于该比较变量可改进待检测的轮胎半径的信息量。
在另一个扩展方案中，所述方法包括以下步骤：
-基于GNSS信号的载波频率检测机动车纵向速度。
该扩展方案基于这样的考虑：由于机动车的运动，在机动车中接收GNSS信号时通过多普勒效应使得载波频率失真。载波频率的这种失真可以作为额外的冗余来源用于机动车纵向速度。
根据本发明的另一方面，提出一种控制装置用于实施所述方法。
在所述控制装置的一种扩展方案中，所述装置具有存储器和处理器。在此，所述方法以计算机程序的形式存储在存储器中，并且当计算机程序被从存储器加载到处理器中时，处理器实施该方法。
根据本发明的另一方面，计算机程序包括程序代码工具，以便当在计算机或所述装置之一上执行该计算机程序时执行所述方法的所有步骤。
根据本发明的另一方面，计算机程序产品包括程序代码，该程序代码存储在计算机可读取的数据载体上，并且当在数据处理装置上执行该程序代码时，程序代码执行所述方法。
根据本发明的另一方面，机动车包括所述控制装置。
附图说明
本发明的上述的性能、特征和优点以及如何实现这些的方式和方法将结合下面参照附图对示例性实施例的更加详细的描述而变得清楚和更容易理解，其中：
图1示出具有融合传感器（Fusionssensor）的机动车的原理图，以及
图2示出根据图1的融合传感器的原理图。
在附图中，相同的技术元件具有相同的附图标记并且仅描述一次。
具体实施方式
根据图1示出具有融合传感器4的机动车2的原理图。
在机动车2中，融合传感器4在本实施方式中从机动车2的各车轮6上的轮胎压力传感器8接收轮胎压力10，旨在基于此监测轮胎压力10。融合传感器4接收该轮胎压力10并且通过对于技术人员已知的方式对该轮胎压力进行监测。
在本实施方式中，机动车2包括导航设备12，该导航设备可以显示含有机动车2在地图上的位置的地图。为此，导航设备12从融合传感器4接收位置数据14。
融合传感器4基于通过GNSS天线18在GNSS接收器20上接收到的GNSS信号16产生该位置数据14。GNSS接收器20基于GNSS信号16输出GNSS原始数据22，随后该原始数据在融合传感器4中被转换为位置数据14。
尽管原始数据22足以产生位置数据14，融合传感器4通过还要被描述的方式设计成用于增加所能产生的位置数据14的信息量。这在一方面是必要的，因为GNSS信号16可能具有非常高的信号/噪声带隙（Signal/Rauschbandabstand）并且因此可能是非常不准确的。另一方面，GNSS信号16不总是可用的。
在本实施方式中，机动车2具有检测机动车2的惯性传感器数据26的惯性传感器24。这些数据已知的是包括机动车2的纵向加速度、横向加速度以及垂直加速度和侧倾率、俯仰率以及横摆率或者是这些变量的子集。在本实施方式中使用惯性传感器数据26以增加位置数据22的信息量并且准确说明在行车道26上的机动车2的位置。这样被准确说明的位置数据14随后可以在GNSS信号16完全不可用时（例如在隧道中时）由导航设备12本身使用。
为了进一步增加位置数据14的信息量，在本实施方式中还使用车轮转速28，该车轮转速从机动车2的车轮6通过车轮转速传感器30检测。
根据图2示出根据图1的融合传感器4的原理图。
在融合传感器4中接收已经在图1中说明的测量数据。融合传感器4一方面旨在输出位置数据14，融合传感器4另一方面旨在使用轮胎压力监控***32对机动车2的至少一个车轮6的轮胎压力10根据其轮胎半径34进行监测。在轮胎压力10过低和进而轮胎半径34过低时，轮胎压力监控***32应该发出相应的报警信号36。
对此的基本思想在于：把来自轮胎压力监控***32的信息和来自GNSS接收器20的GNSS原始数据22、来自惯性传感器24的惯性传感器数据26和来自车轮转速传感器30的车轮转速28进行比较，以及提高轮胎半径34中和进而来自轮胎压力传感器6的轮胎压力10中的信号/噪声带隙。在本实施方式中，比较轮胎半径以便提高测得的轮胎压力10的信号/噪声带隙。然而这仅是示例性的。原则上，可以比较融合传感器4中各个任意的与轮胎压力10有关的变量，因此在机动车2中检测有冗余的变量。这种可供选择的冗余的变量可能是机动车2的纵向速度，该纵向速度可从轮胎压力10通过已知的车轮转速28导出。然而出于简洁的原因不对该实施方式进一步描述。
为了进行比较，对于轮胎半径34，由GNSS原始数据22、惯性传感器数据26和车轮转速28在模型38中计算出比较半径40。模型38可以类似于融合传感器4进行构造，并且可以通过类似方式将GNSS原始数据22、惯性传感器数据26和车轮转速28相对于彼此重新过滤，以便获得可供使用的输入数据用于计算比较半径40，该输入数据具有增加的信息量。因此模型38例如可以是融合传感器，在其中基于惯性传感器数据26由GNSS原始数据22过滤位置数据14。
比较本身在滤波器42中进行，尽管滤波器可以任意地设计，然而卡尔曼滤波器可以最有效地实现这种比较且需要的计算资源相对较低。因此滤波器30在下文中优选为卡尔曼滤波器30。
卡尔曼滤波器30基于轮胎半径34和比较半径40计算轮胎半径34的误差估计44和比较半径40的误差估计46。误差估计在下文中应该理解为信号中的总误差，该总误差由在检测和传输信号时的不同的单个误差组成。在GNSS信号22和进而在位置数据14中的例子表明，相应的误差估计可能由卫星轨道、卫星时钟、剩余折射效应的误差以及GNSS接收器20中的误差组成。信号的误差估计可包括与信号的期望值的偏差和信号的方差。
轮胎半径34的误差估计44和比较半径40的误差估计46随后被相应地输送到轮胎控制***32和模型38，以用于修正轮胎半径34或比较半径40。也就是说，以迭代方式对轮胎半径34和比较半径40清除其误差。
在本实施方式中可以通过类似于模型38的方式为融合传感器4同样叠加另一融合传感器，该另一融合传感器随后输出另一误差估计48、例如位置信号14或报警信号36的误差估计。该另一误差估计48可被输送给卡尔曼滤波器42，并且可以在产生误差估计44、46时通过对于技术人员已知的方式在该滤波器中被加以考虑。

Claims (9)

1.一种用于借助于融合传感器(4)过滤机动车(2)的轮胎压力监控***中的数据的方法，包括：
-检测机动车(2)的车轮(6)的与轮胎半径有关的变量，
-基于行驶动力学数据和/或全球导航卫星***信号过滤与轮胎半径有关的变量，
其中，所述融合传感器(4)旨在输出位置数据(14)并且旨在使用轮胎压力监控***(32)对机动车(2)的至少一个车轮(6)的轮胎压力(10)根据其轮胎半径(34)进行监测，并且
其中，把来自轮胎压力监控***(32)的信息、来自GNSS接收器(20)的GNSS原始数据(22)、来自惯性传感器(24)的惯性传感器数据(26)和来自车轮转速传感器(30)的车轮转速(28)进行比较，以及提高轮胎半径(34)中和来自轮胎压力传感器的轮胎压力(10)中的信号/噪声带隙。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于压力信息检测与轮胎半径有关的变量，所述压力信息由固定在机动车(2)的车轮上的压力传感器进行检测。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，通过车轮(6)的车轮转速(28)将压力信息换算成机动车(2)的纵向速度。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述机动车(2)具有至少两个车轮(6)，基于两个车轮(6)的车轮转速(28)和机动车纵向速度计算与轮胎半径有关的变量。
5.根据权利要求4所述的方法，包括：
-基于惯性传感器数据检测机动车纵向速度。
6.根据权利要求4所述的方法，包括：
-由全球导航卫星***信号检测机动车的位置，和
-基于检测到的机动车的位置检测机动车纵向速度。
7.根据权利要求6所述的方法，包括：
-基于全球导航卫星***信号的载波频率检测机动车纵向速度。
8.一种控制装置，其设计用于实施根据前述权利要求中任一项所述的方法。
9.一种机动车(2)，包括根据权利要求8所述的控制装置。
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