CN105510223A - 用于使用自校准扭矩估计路面摩擦系数的方法和*** - Google Patents

Abstract

提供用于使用自校准扭矩估计路面摩擦系数的方法和***。在一个实施例中，方法包括：基于转向数据确定至少一个状态评估值；基于状态评估值确定特征组以包括自校准扭矩（SAT）、滑移角、SAT差异、转向速率和侧向加速度中的至少一个；使用模式分类技术处理在转向操纵期间获得并且与特征组相关的转向数据；以及基于处理来确定表面类型。

Description

用于使用自校准扭矩估计路面摩擦系数的方法和***

技术领域

技术领域一般涉及车辆，并且更具体来说，涉及用于估计用于控制车辆的路面信息的方法和***。

背景技术

在车辆操作期间需要知道路面摩擦系数。例如，控制***可以使用此信息来控制一个或多个车辆部件以辅助驾驶者以安全方式操作车辆。当前，不存在直接测量路面摩擦系数的方法。因此，必须使用车辆上可获得的传感器信息来估计路面摩擦系数。估计路面摩擦系数的常规技术可能是不可靠的，因为它们对于不同的车辆动态行为敏感，诸如特别是转向行为。

因此，需要提供用于确定路面类型的改进的方法和***。此外，本发明的其他所需特征和特性将从结合附图进行的随后详细描述和随附权利要求以及以上技术领域和背景变得显而易见。

发明内容

提供用于在车辆中确定路面信息的方法和***。在一个实施例中，方法包括：基于转向数据确定至少一个状态评估值；基于状态评估值确定特征组包括自校准扭矩（SAT）、滑移角、SAT差异、转向速率和侧向加速度中的至少一个；使用模式分类技术处理在转向操纵期间获得并且与特征组相关的转向数据；以及基于处理来确定表面类型。

在一个实施例中，一种***包括：状态评估模块，其基于转向数据确定至少一个状态评估值。特征组确定模块基于状态评估值确定特征组包括自校准扭矩（SAT）、滑移角、SAT差异、转向速率和侧向加速度中的至少一个。表面分类模块使用模式分类技术处理在转向操纵期间获得并且与特征组相关的转向数据以确定表面类型。

本发明包括以下方案：

1.一种用于在车辆中确定路面信息的方法，包括：

基于转向数据确定至少一个状态评估值；

基于所述状态评估值确定特征组包括自校准扭矩（SAT）、滑移角、SAT差异、转向速率和侧向加速度中的至少一个；

使用模式分类技术处理在转向操纵期间获得并且与特征组相关的转向数据；以及

基于所述处理来确定表面类型。

2.如方案1所述的方法，其中至少一个状态评估值是与转向速率相关的转向模式。

3.如方案1所述的方法，其中至少一个状态评估值是与所述SAT的线性度相关的SAT模式。

4.如方案1所述的方法，其进一步包括确定转向操纵类型，并且其中确定所述特征组和处理所述转向数据是基于转向操纵类型。

5.如方案4所述的方法，其中所述转向操纵类型是转出操纵和非转出操纵中的至少一个。

6.如方案5所述的方法，其进一步包括确定转向操纵类型，并且其中确定所述表面类型是基于当转向操纵类型被确定为非转出操纵时的默认值。

7.如方案1所述的方法，其中确定所述特征组包括确定所述特征组包括SAT和滑移角。

8.如方案7所述的方法，其进一步包括：

确定滑移角大于阈值，以及

其中确定所述状态评估值包括确定SAT模式是线性的以及确定所述转向模式是正常转向，以及

其中确定所述特征组包括SAT和滑移角是基于滑移角大于阈值、所述SAT模式是线性的以及所述转向模式是正常转向。

9.如方案1所述的方法，其中确定所述特征组包括确定所述特征组包括SAT、SAT差异和滑移角。

10.如方案9所述的方法，其进一步包括：

确定滑移角在一个范围之内，以及

其中确定所述状态评估值包括确定SAT模式是线性的和确定所述转向模式是正常转向，以及

其中确定所述特征组包括SAT、SAT差异以及滑移角是基于所述滑移角在所述范围之内、所述SAT模式是线性的以及所述转向模式是正常转向。

11.如方案1所述的方法，其中确定所述特征组包括确定所述特征组包括侧向加速度、转向速率以及滑移角。

12.如方案11所述的方法，其进一步包括：

确定滑移角大于一个阈值，以及

其中确定所述状态评估值包括确定SAT模式是线性的和确定所述转向模式是快速转向，以及

其中确定所述特征组包括侧向加速度、转向速率以及滑移角是基于所述滑移角大于所述阈值、所述SAT模式是线性的以及所述转向模式是快速转向。

13.如方案1所述的方法，其中确定所述特征组包括确定所述特征组包括侧向加速度。

14.如方案13所述的方法，其进一步包括：

其中确定所述状态评估值包括确定SAT模式是非线性的，以及

其中确定所述特征组包括侧向加速度是基于所述SAT模式是非线性的。

15.如方案1所述的方法，其进一步包括基于所述表面类型确定表面值。

16.如方案1所述的方法，其中所述模式分类技术包括线性判别分析和支持向量机分析中的至少一个。

17.如方案1所述的方法，其进一步包括基于侧向加速度的评估来确认所述表面类型。

18.如方案1所述的方法，其进一步包括基于时间移动窗内的多个确定的表面类型来确定最终表面类型。

19.一种用于在车辆中确定路面信息的***，包括：

状态评估模块，其基于转向数据确定至少一个状态评估值；

特征组确定模块，其基于所述状态评估值确定特征组包括自校准扭矩（SAT）、滑移角、SAT差异、转向速率和侧向加速度中的至少一个；

表面分类模块，其使用模式分类技术处理在转向操纵期间获得并且与所述特征组相关的转向数据以确定表面类型。

20.如方案19所述的***，其进一步包括决策模块，其基于时间移动窗内的多个确定的表面类型来确定最终表面类型。

附图说明

下文将结合以下附图来描述示例性实施例，其中相同数字指示相同元件，并且其中：

图1是根据各个实施例的示例性车辆的功能方框图；

图2是示出根据各个实施例的车辆的控制模块的数据流图；以及

图3和4是示出根据各个实施例的用于估计路面信息的方法的流程图。

具体实施方式

以下详细描述实质上仅是示例性的，而并不意欲限制应用和使用。此外，并不意欲由前面的技术领域、背景技术、简要概述或以下详细描述中呈现的任何明确或暗示的理论约束。应理解，在全部附图中，对应参考数字指示相同或对应的部分和特征。如本文所使用，术语模块指代任何硬件、软件、固件、电子控制部件、处理逻辑和/或处理器设备（个别地或以任何组合），包括但不限于：特定应用集成电路（ASIC）、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器（共享、专用或群组）和存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能性的其他适合的部件。

本文可以就功能和/或逻辑方框部件以及各种处理步骤来描述本发明的实施例。应了解，这些方框部件可以由配置成执行特定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件部件来实现。例如，本发明的实施例可以使用各种集成电路部件，例如存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，它们可以在一个或多个微处理器或其他控制设备的控制下执行各种功能。此外，本领域技术人员将了解，本发明的实施例可以结合任何数量的转向控制***来实施，并且本文描述的车辆***仅是本发明的一个示例性实施例。

为了简要，本文可能不详细描述与信号处理、数据传输、信号传输、控制以及***（和***的个别操作部件）的其他功能方面有关的常规技术。此外，本文包括的各个图中所示的连接线路意欲代表各个元件之间的示例性功能关系和/或物理联接。应注意，本发明的实施例中可以存在许多替代或额外的功能关系或物理连接。

参照图1，部分地示出根据示例性实施例的示例性车辆100，该车辆包括控制***110。如可以了解，车辆100可以是行驶在路面上的任何车辆类型。尽管本文所示的图描绘具有某些元件布置的实例，但是在实际实施例中可以存在额外的中间元件、设备、特征或部件。还应理解，图1仅是说明性的而可以不按比较绘制。

控制***110包括从车辆100的一个或多个传感器130接收输入的控制模块120。传感器130感测车辆100的可观察状态并且基于此产生传感器信号。例如，传感器130可以感测车辆100的电动助力转向***140、车辆100的惯性测量单元150和/或车辆100的其他***的状态，并且基于此产生传感器信号。在各个实施例中，传感器130将信号直接传达到控制模块120和/或可以将信号130传达到其他控制模块（未示出），所述其他控制模块又将来自信号的数据通过通信总线（未示出）或其他通信装置传达到控制模块120。

控制模块120接收由传感器捕获的信号和/或数据，并且基于此来估计表面类型和表面值（与路面摩擦系数相关）。在各个实施例中，如下文将更详细论述，控制模块120基于评估转向操纵期间获得的数据的多分类器模式分类技术来确定表面类型。表面可以是例如冰、密实雪、干燥或其他类型。控制模块120基于确定的表面类型来确定表面值。表面值可以是例如与特定表面类型相关的0与1之间的标称值。典型值是对于冰而言0.1、对于雪而言0.35并且对于干燥而言1.0。控制模块120基于表面值和/或表面类型来产生信号以控制车辆100的一个或多个部件，和/或将表面值和/或表面类型提供到车辆100的其他控制***（未示出）以用于车辆100的部件的进一步处理和控制。

现在参照图2并且继续参照图1，数据流图示出根据各个示例性实施例的控制模块120。如可以了解，根据本公开的控制模块120的各个示例性实施例可以包括任何数量的子模块。在各个示例性实施例中，图2中所示的子模块可以被组合和/或进一步划分以类似地估计路面信息并基于此来控制车辆100（图1）的一个或多个部件。在各个示例性实施例中，控制模块120包括预处理模块160、状态评估模块170、表面分类模块180和决策模块190。

预处理模块160接收在特定时间周期内由传感器130（图1）感测和/或由控制模块120或其他控制模块（未示出）确定的转向数据200作为输入。转向数据200特别包括但不限于转向角数据、横摆率数据、纵向速度数据、小齿轮角度数据、电机扭矩数据、扭力杆扭矩数据以及侧向加速度数据。预处理模块预处理转向数据200以去除噪音和其他不精确性。预处理模块160随后使用预处理后的数据280来确定自校准扭矩（SAT）数据、滑移角数据、侧向加速度数据以及转向速率数据。例如，SAT数据表示在轮胎沿趋向于将轮胎与车辆行驶方向对准的表面转向时产生的扭矩。预处理模块160使用本领域中通常已知的方法来确定SAT数据和其他数据。

状态评估模块170接收预处理后的数据280作为输入，包括转向速率数据、转向角数据、SAT数据、滑移角数据以及侧向加速度数据。基于这些输入，状态评估模块170确定状态评估值310。在各个实施例中，状态评估值310包括转向模式320、SAT模式330以及转向操纵模式340。

在各个实施例中，状态评估模块170评估转向速率数据以确定转向模式320。状态评估模块170设置转向模式320以指示转向速度，诸如快速转向或正常转向。例如，如果转向速率数据的值大（例如，大于一个阈值），则状态评估模块170设置转向模式320以指示快速转向。在另一个实例中，如果转向速率数据的值小（例如，小于一个阈值），则状态评估模块170设置转向模式320以指示正常转向。如可以了解，在各个实施例中，状态评估模块170可以设置转向模式320以指示其他转向速度而并不限于本发明的实例。

在各个实施例中，状态评估模块170评估SAT数据和侧向加速度数据以确定SAT模式330。状态评估模块170设置SAT模式330以指示SAT数据的线性度，诸如线性和非线性。例如，如果SAT数据的量值正在增加并且侧向加速度数据的量值正在增加，则状态评估模块170设置SAT模式330以指示线性。在另一个实例中，如果SAT数据的量值正在减少而侧向加速度数据的量值正在增加，则状态评估模块170设置SAT模式330以指示非线性。如可以了解，在各个实施例中，状态评估模块170可以设置SAT模式330以指示其他形式的线性度而并不限于本发明的实例。

在各个实施例中，状态评估模块170评估转向角数据以确定转向操纵模式340。状态评估模块170设置转向操纵模式340以指示转向操纵类型，诸如转出操纵或非转出操纵。例如，状态评估模块170基于不同尺寸的两个（或更多个）时间移动窗来追踪转向角数据。如果在两个窗中存在增量并且增量超出一个阈值，则状态评估模块170确定数据与转出操纵相关，并且设置转向操纵模式340以指示转出操纵。然而，如果在两个窗中不存在增量或者增量不超出一个阈值，则状态评估模块170确定数据不与转出操纵相关，并且设置转向操纵模式340以指示非转出操纵。如可以了解，在各个实施例中，状态评估模块170可以设置转向操纵模式340以指示其他转向操纵而并不限于本发明的实例。

表面分类模块180接收预处理后的数据280作为输入，包括转向速率数据、转向角数据、滑移角数据、SAT数据以及侧向加速度数据。此外，表面分类模块180接收状态评估值310，包括转向模式320、SAT模式330以及转向操纵模式340。基于这些输入，表面分类模块180确定表面类型350和表面值360。例如，表面分类模块180首先评估状态评估值310连同滑移角数据以从若干特征组中选择一个特征组。该特征组确定将用于进一步评估的数据。

在各个实施例中，特征组可以包括但不限于：包括SAT和滑移角的组1；包括SAT、SAT差异和滑移角的组2；包括侧向加速度、转向速率和滑移角的组3；包括侧向加速度的组4；以及组5（默认组）。当滑移角大于一个阈值、SAT模式指示线性并且转向模式指示正常转向时，表面分类模块180选择特征组1。当滑移角在一个范围内、SAT模式指示线性并且转向模式指示正常转向时，表面分类模块180选择特征组2。当滑移角大于一个阈值、SAT模式指示线性并且转向模式指示快速转向时，表面分类模块180选择特征组3。当SAT模式指示非线性时，表面分类模块180选择特征组4。当转向操纵模式指示非转出操纵时，表面分类模块180选择特征组5。

表面分类模块180随后使用与特征组相关的数据来识别表面类型350。例如，当特征组被设置为组1、组2和组3中的一个时，表面分类模块180基于统计模式分类方法来评估与特征组相关的数据。在另一个实例中，当特征组被设置为组4和组5中的一个时，不执行统计分析，而是当特征组被设置为组4时，SAT模式是非线性的，并且表面类型350和表面值360可以基于侧向加速度的值来容易地确定，并且当特征组被设置为组5时，将默认值用于表面类型350和表面值360。

在各个实施例中，统计模式分类方法将与特征组相关的实时数据与和代表各种路面的典型模式的相同特征组相关的预存储数据相比较。预存储数据可以存储在模式数据存储器370中。用于识别表面类型350的统计模式分类方法可以是但不限于线性判别分析（LDA）（例如，批量感知、费歇线性判别等）、支持向量机（SVM）或其他分类方法。

表面分类模块180随后确定表面值360是与所确定的表面类型350相关的标称值。标称值以及其与表面类型350的相关可以被预确定并存储在模式数据存储器370中。

决策模块190接收预处理后的数据280作为输入，包括转向角数据、侧向加速度数据以及表面类型350和表面值360。基于这些输入，决策模块190确定最终表面类型380和最终表面值390。例如，当转向角指示数据对应于转出操纵时，追踪和评估侧向加速度数据以查看其是否对应于表面类型350。如果侧向加速度大（例如，大于一个阈值）并且表面类型350是高摩擦类型（例如，干燥表面），则表面类型350被确认有效并且最终表面类型380被确定为高摩擦类型。然而，如果侧向加速度大（例如，大于一个阈值）并且表面类型350是低摩擦类型（例如，冰表面），则表面类型350是低摩擦表面是错误检测结果（即，因为表面的低摩擦类型不可能具有大的侧向加速度）。在此状况下，决策模块190将最终表面类型380和最终表面值390设置为高摩擦表面类型（例如，干燥表面）。

在各个实施例中，决策模块190基于移动时间窗框内的一系列单个决定点的分析来确定最终表面类型380。例如，决策模块190通过追踪一个时间窗内的确定的表面值360来确定最终表面类型380。在各个实施例中，时间窗可以具有不同的尺寸并且可以在不同的情况下重置。

现在参照图3和4并且继续参照图1-2，示出根据各个实施例的用于确定表面类型和表面值并且基于表面类型和表面值来控制车辆的方法400和600的流程图。方法400和600可以结合图1的车辆100来实施并且可以由根据各个示例性实施例的图1的控制模块120来执行。如根据本公开可以了解，方法内的操作次序并不限于如图3和4中所示的顺序执行，而是可以在适用的情况下并且根据本公开按一个或多个不同的次序来执行。如可以进一步了解，图3和4的方法可以被安排成在车辆100的操作期间以预定时间间隔运行和/或可以被安排成基于预定事件来运行。

图3是用于确定最终表面类型380和最终表面值390并且用于基于此控制车辆100的方法的流程图。如图3中所描绘，方法400可以在405开始。在410，收集并预处理转向数据200。在420，基于收集到的转向数据200来确定SAT数据和滑移角数据。随后，在430，基于预处理后的数据280来确定状态评估值310。具体来说，在440，基于转向角来确定转向操纵模式340。在450，基于转向速率来确定转向模式320，并且在460，基于SAT数据和侧向加速度数据来确定SAT模式330。

随后，在470，基于状态估计值310来确定特征组。在480，使用分类方法（例如，线性判别分析或其他方法）和存储的模式来处理与特征组相关的数据以识别表面类型350。在490，基于表面类型350来确定表面值360。在500，基于侧向加速度的评估来确认表面类型350。如果在510确认表面类型350，则在520，处理表面值360和表面类型350以确定最终表面类型380和最终表面值390。随后，在530，基于最终表面类型380和/或最终表面值390来控制车辆的一个或多个***，并且方法可以在540结束。然而，如果在530未确认表面类型350，则方法可以在540结束。

图4是用于如图3在470所示确定特征组的方法600的流程图。方法可以在605开始。在610，评估转向操纵模式340。如果在610转向操纵模式340不指示转出操纵，则方法进行到620，其中将表面类型350和表面值360设置为默认值（例如，先前值或其他预定默认值）并且方法可以在630结束。

然而，如果在610转向操纵模式340指示转出操纵，则在640，评估SAT模式330。如果SAT模式330指示非线性SAT，则在650，选择组4作为特征组，该组包括侧向加速度。随后，方法可以在630结束。

然而，如果在640，SAT模式330指示线性SAT，则在660，评估转向模式320。如果在660转向模式320指示快速转向，则在670，评估滑移角数据。如果在670，滑移角小于一个阈值，则方法进行到620，其中将表面类型350和表面值360设置为默认值（例如，先前值或其他预定默认值）并且方法可以在630结束。

然而，如果在670，滑移角大于该阈值，则在675，选择组3作为特征组，该组包括侧向加速度、转向速率以及滑移角。随后，方法可以在630结束。

如果在660，转向模式不指示快速转向而是指示正常转向，则在680评估滑移角数据。例如，如果在680，滑移角大于第一阈值（例如，指示大滑移的高阈值），则在690，选择组1作为特征组，该组包括SAT和滑移角。随后，方法可以在630结束。

然而，如果在680，滑移角小于第一阈值，则在700，将滑移角与第二阈值（例如，指示小滑移的低阈值）相比较。如果在700，滑移角大于第二阈值，则在710，选择组2作为特征组，该组包括SAT、SAT差异和滑移角。随后，方法可以在630结束。然而，如果在700，滑移角小于第二阈值，则方法进行到620，将表面类型350和表面值360设置为默认值（例如，先前值或其他预定默认值）并且方法可以在630结束。

虽然在以上详细描述中呈现至少一个示例性实施例，但是应了解，存在大量变体。还应了解，（多个）示例性实施例仅是实例，而并不意欲以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。相反，以上详细描述将为本领域技术人员提供用于实施（多个）示例性实施例的方便的指导说明。应理解，在不脱离如随附权利要求和其法律等效物中阐述的本公开的范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。

Claims (10)

1.一种用于在车辆中确定路面信息的方法，包括：

基于转向数据确定至少一个状态评估值；

基于所述状态评估值确定特征组包括自校准扭矩（SAT）、滑移角、SAT差异、转向速率和侧向加速度中的至少一个；

使用模式分类技术处理在转向操纵期间获得并且与特征组相关的转向数据；以及

基于所述处理来确定表面类型。

2.如权利要求1所述的方法，其中至少一个状态评估值是与转向速率相关的转向模式。

3.如权利要求1所述的方法，其中至少一个状态评估值是与所述SAT的线性度相关的SAT模式。

4.如权利要求1所述的方法，其进一步包括确定转向操纵类型，并且其中确定所述特征组和处理所述转向数据是基于转向操纵类型。

5.如权利要求4所述的方法，其中所述转向操纵类型是转出操纵和非转出操纵中的至少一个。

6.如权利要求5所述的方法，其进一步包括确定转向操纵类型，并且其中确定所述表面类型是基于当转向操纵类型被确定为非转出操纵时的默认值。

7.如权利要求1所述的方法，其中确定所述特征组包括确定所述特征组包括SAT和滑移角。

8.如权利要求7所述的方法，其进一步包括：

确定滑移角大于阈值，以及

其中确定所述状态评估值包括确定SAT模式是线性的以及确定所述转向模式是正常转向，以及

其中确定所述特征组包括SAT和滑移角是基于滑移角大于阈值、所述SAT模式是线性的以及所述转向模式是正常转向。

9.如权利要求1所述的方法，其中确定所述特征组包括确定所述特征组包括SAT、SAT差异和滑移角。

10.一种用于在车辆中确定路面信息的***，包括：

状态评估模块，其基于转向数据确定至少一个状态评估值；

特征组确定模块，其基于所述状态评估值确定特征组包括自校准扭矩（SAT）、滑移角、SAT差异、转向速率和侧向加速度中的至少一个；

表面分类模块，其使用模式分类技术处理在转向操纵期间获得并且与所述特征组相关的转向数据以确定表面类型。