CN109131341B

CN109131341B - 一种用于全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测方法及***

Info

Publication number: CN109131341B
Application number: CN201810748631.XA
Authority: CN
Inventors: 汪洋; 宋威龙; 项燊; 高建峰; 康祖铭; 李胜飞; 崔星
Original assignee: China North Vehicle Research Institute
Current assignee: China North Vehicle Research Institute
Priority date: 2018-07-09
Filing date: 2018-07-09
Publication date: 2022-04-12
Anticipated expiration: 2038-07-09
Also published as: CN109131341A

Abstract

一种用于全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测方法及***，所述方法包括：根据所有驱动轮转速和预设的打滑概率表得到第一打滑概率；基于车辆的纵向加速度和各驱动轮的转速测量得到轮胎的第二打滑概率；基于所述第一打滑概率和所述第二打滑概率确定各驱动轮最终的打滑概率结果。本发明提供的方法无需额外的车辆速度、加速度传感器信息，也无需轮胎附着力与附着系数、垂向载荷等信息，计算量小，降低了***成本、提高了***可靠性；并可广泛应用于全轮驱动轮式车辆的驱动轮滑动检测与驱动防滑控制***中去。

Description

一种用于全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测方法及***

技术领域

本发明涉及轮式车辆控制技术领域，具体涉及一种用于全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测方法及***。

背景技术

全轮独立分布式驱动车辆具有结构紧凑、传动高效、动力性强，且各车轮独立可控等突出优点，容易实现整车级的多种动力学控制功能。但当该车行驶在低附着路面或颠簸越野路面上强力驱动，个别轮胎与路面轻微接触或完全悬空，驱动轮极易出现驱动力不均衡甚至失去附着能力，车轮的滑转率迅速变大(俗称打滑)。打滑状态会影响到车辆的转向操控性能以及直驶稳定性，造成平台失稳，影响行驶轨迹与行驶安全。

然而，全轮驱独立驱动车辆的某些动力学控制问题还没有得到很好地解决，例如全轮独立驱动车辆失去了非驱动轮，传统的滑动检测及驱动防滑控制算法不再适用。而滑动检测中额外的车辆速度、加速度传感器信息，甚至对轮胎附着力与附着系数、垂向载荷等信息的要求，都无疑增加了***成本，降低了可靠性。

发明内容

为了解决现有技术中所存在的滑动检测中对额外的车辆速度、加速度传感器信息，甚至对轮胎附着力与附着系数、垂向载荷等信息的要求等问题，本发明提供一种用于全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测方法及***。

一种用于全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测方法，所述方法包括：

根据所有驱动轮转速和设定的打滑概率表得到第一打滑概率；

基于车辆的纵向加速度和各驱动轮的转速测量得到轮胎的第二打滑概率；

基于所述第一打滑概率和所述第二打滑概率确定各驱动轮最终的打滑概率结果。

优选的，所述根据驱动轮转速和设定的打滑概率表得到第一打滑概率，包括：

根据驱动轮转速计算驱动轮的中值数绝对偏差；

根据每个驱动轮转速和所述中值数绝对偏差将所述驱动轮转速划分为野值或非野值；

基于所述打滑概率表，由划分后的属于野值的驱动轮转速和属于非野值的驱动轮转速多对应的打滑概率作为第一打滑概率。

优选的，所述中值数绝对偏差按下式计算：

MAD＝bM_i(|ω_i-M_j(ω_j)|)

式中，MAD：中值数绝对偏差，M_j(ω_j)为所有驱动轮转速的中值，M_i为各轮转速与中值差值绝对值的中值数，b为常数1.4826，ω_i：各驱动轮转速。

优选的，所述根据驱动轮转速和所述中值数绝对偏差进行驱动轮转速野值的判断，包括：

当所述驱动轮转速与所述驱动轮转速的中值之差的绝对值大于所述中值数绝对偏差与设定调节参量乘积时，所述驱动轮转速为野值，否则为非野值。

优选的，所述打滑概率表包括：规则序号、输入量和输出量；

所述输入量为属于野值与非野值的驱动轮转速个数以及所述属于野值的驱动轮转速与属于非野值的驱动轮转速的比较；

所述输出量为打滑概率。

优选的，所述基于车辆的纵向加速度和各驱动轮的转速测量得到轮胎的第二打滑概率，包括：

由驱动轮的转动动力学方程构造状态观测器得到轮胎产生的纵向驱动力；

根据所述纵向驱动力和全轮独立驱动车辆的纵向动力学方程计算得到车辆的纵向加速度；

由各驱动轮的转速测量得到轮胎的纵向加速度；

由所述车辆的纵向加速度和所述轮胎的纵向加速度计算松弛因子；

根据松弛因子计算第二打滑概率。

优选的，所述轮胎产生的纵向驱动力按下式计算：

式中，

每个轮胎产生的纵向驱动力，T_mi：驱动轮的驱动力矩，J_ωi：电动轮转动惯量，

角加速度，r：轮胎滚动半径，a：纵向驱动力的观测器极点。

优选的，所述车辆的纵向加速度按下式计算：

式中，M车辆质量，

车辆纵向加速度，F_ri滚动阻力，F_dr气动阻力，N：驱动轮总个数，i：1号驱动轮。

优选的，所述轮胎的纵向加速度按下式计算：

式中，

第i个轮胎的纵向加速度，r：轮胎滚动半径,ω_i(t+1)为t+1时刻驱动轮转速，ω_i(t)为t时刻驱动轮转速，Δt为两个转速采样值之间的时间间隔。

优选的，所述松弛因子，按下式计算：

式中，α：松弛因子，

车辆纵向加速度。

优选的，所述第二打滑概率按下式计算：

式中，p_acc：第二打滑概率。

优选的，所述基于所述第一打滑概率和所述第二打滑概率确定各驱动轮最终的打滑概率结果，包括：

当所述第一打滑概率和所述第二打滑概率确定的打滑概率结果相同时，将所述打滑结果作为各驱动轮最终的打滑概率结果；

否则，将所述第一打滑概率和所述第二打滑概率进行融合得到所述各驱动轮最终的打滑概率结果。

优选的，所述将所述第一打滑概率和所述第二打滑概率进行融合得到所述各驱动轮最终的打滑概率结果，按下式计算：

p_fuse＝p_vel+k_f(p_acc-p_vel)

式中，p_fuse：最终打滑概率，p_vel：第一打滑概率，k_f为融合系数，p_acc：第二打滑概率。

一种用于全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测***，所述***包括：

第一计算模块，用于根据所有驱动轮转速和设定的打滑概率表得到第一打滑概率；

第二计算模块，用于基于车辆的纵向加速度和各驱动轮的转速测量得到轮胎的第二打滑概率；

第三计算模块，用于基于所述第一打滑概率和所述第二打滑概率确定各驱动轮最终的打滑概率结果。

优选的，所述第二计算模块包括：

纵向驱动力计算子模块，用于由驱动轮的转动动力学方程构造状态观测器得到纵向驱动力；

车辆纵向加速度计算子模块，用于根据所述纵向驱动力和全轮独立驱动车辆的纵向动力学方程计算得到车辆的纵向加速度；

轮胎纵向加速度计算子模块，用于由各驱动轮的转速测量得到轮胎的纵向加速度；

松弛因子计算子模块，用于由所述车辆的纵向加速度和所述轮胎的纵向加速度计算松弛因子；

概率计算子模块，用于根据松弛因子计算第二打滑概率。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

(1)本发明提供的一种用于全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测方法，根据驱动轮转速和设定的打滑概率表得到第一打滑概率；基于车辆的纵向加速度和各驱动轮的转速测量得到轮胎的第二打滑概率；基于所述第一打滑概率和所述第二打滑概率确定各驱动轮最终的打滑概率结果。本发明提供的技术方案无需车辆速度、加速度传感器，也无需关心轮胎附着系数与滑移率之间的复杂非线性关系，低了***成本，提高了可靠性。

(2)本方案适用于分布式全轮驱动的车辆，例如常见的4×4、6×6、8×8等，在驱动轮滑动检测算法中仅利用了转速、转矩信息，算法计算简单效率高，打滑概率的结果为驱动防滑控制提供了可靠依据，从而更好地提高车辆控制的稳定性裕度。

(3)本方案对对路面条件没有限制要求，可适用于常规铺装路面也可适用于越野路面，算法的适用范围广。

(4)本方案提出的算法中中值滤波算法参数Factor、概率调节参数Low、Med.和High以及概率融合参数k_f可依据经验确定，也可依据实际轮速分布情况、车辆自身处于转向模式以及实际试验统计结果来调试确定，使得算法的适应性更强。

(5)本发明提供的方法计算量小，易于工程实现，无需额外硬件成本，具有很高的实用价值，能够广泛应用于各类型全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测中。

附图说明

图1为本发明的一种用于全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测方法的流程图；

图2为本发明的八轮独立驱动车辆构型示意图；

图3为本发明的驱动轮滑动检测方法流程图示意图；

图4-a为本发明的八轮驱动车辆八个电机转速的采集数据示意图；

图4-b为本发明的带有中值数绝对偏差与设定调节参量乘积的曲线的八轮驱动八个电机转速的采集数据示意图；

图5-a为本发明的八轮驱动车辆八个电机转速的采集数据示意图；

图5-b为本发明的八个驱动轮的纵向加速度和车辆的纵向加速度示意图。

具体实施方式

为了更好地理解本发明，下面结合说明书附图和实例对本发明的内容做进一步的说明。

实施例1：

本发明提供了一种用于全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测算法，能够仅仅利用各驱动轮转速、转矩信息，结合各轮速间的相对关系以及车辆与轮胎纵向加速度比估计等手段以概率的方式给出各轮速是否打滑的判断，为驱动防滑控制和提高车辆行驶稳定性奠定基础。如图1所示：

步骤1：根据所有驱动轮转速和设定的打滑概率表得到第一打滑概率；

步骤2：基于车辆的纵向加速度和各驱动轮的转速测量得到轮胎的第二打滑概率；

步骤3：基于所述第一打滑概率和所述第二打滑概率确定各驱动轮最终的打滑概率结果。

为解决上述技术问题，本发明如下驱动轮滑动检测算法：

步骤1：根据驱动轮转速和设定的打滑概率表得到第一打滑概率：

1)依据驱动轮转速ω_i，计算得到各驱动轮的中值数绝对偏差MAD；

MAD＝bM_i(|ω_i-M_j(ω_j)|)

其中M_i和M_j为序列的中值，b为常数1.4826。

2)依据驱动轮转速ω_i和计算得到的中值数绝对偏差MAD进行转速“野值(outlier)”的判断；

|ω_i-M_j(ω_j)|＞MAD·Factor

当某个转速与中值数之间的偏差绝对值大于MAD*Factor时,认为是野值，其中Factor为数值固定的调节参量或随速度变化的变量。所有满足上式的转速值均为野值，上述判断准则将所有驱动轮的转速划分为了两类即“野值”和“非野值”。

3)设计基于规则的模糊逻辑，以“野值-非野值”出现的组合和转速大小为输入，以相应条件下的打滑概率为输出，第一打滑概率记为p_vel，具体见表1，

表1

其中Low、Med.和High为三个离散化的概率值，是数值固定的调节参量；

步骤2：基于车辆的纵向加速度和各驱动轮的转速测量得到轮胎的第二打滑概率：

4)由驱动轮的转动动力学方程构造状态观测器可估计得到纵向驱动力

其中T_mi驱动轮的驱动力矩，J_ωi电动轮转动惯量，ω角速度，r轮胎滚动半径，a纵向驱动力的观测器极点。

5)根据纵向驱动力和全轮独立驱动车辆的纵向动力学方程计算得到车辆的纵向加速度

式中M车辆质量，V_x车辆纵向速度，

前述步骤5中计算得到的每个轮胎产生的纵向驱动力，F_ri滚动阻力，F_dr气动阻力。

6)由各驱动轮的转速测量ω_i估计得到轮胎的纵向加速度

式中r轮胎滚动半径,ω_i(t+1)为t+1时刻驱动轮转速，ω_i(t)为t时刻驱动轮转速，Δt为两个转速采样值之间的时间间隔

7)根据步骤5)和6)的结果，计算出松弛因子α；

8)将车轮打滑程度定量化描述为打滑概率与松弛因子的数学表达式，其中第二打滑概率记为p_acc；

步骤3：基于所述第一打滑概率和所述第二打滑概率确定各驱动轮最终的打滑概率结果：

当第一打滑概率和第二打滑概率结果一样时，将第一打滑概率和/或第二打滑概率的结果作为各驱动轮的打滑概率结果；

否则，将第一打滑概率和第二打滑概率进行融合确定的打滑概率结果最为各驱动轮的打滑概率结果。

9)根据步骤3)和8)的计算结果，将两者的打滑概率p_vel和p_acc以概率置信度的方式结合起来进行数据融合得到最终的各驱动轮打滑概率结果p_fuse：

p_fuse＝p_vel+k_f(p_acc-p_vel)

其中k_f为融合系数。

k_f融合系数取值多少是个可以调节的参数，k_f越大表示最后的打滑结果的判断更倾向于相信“基于驱动轮加速度与车辆纵向加速度比较的滑动决策算法”的结果，k_f越小表示最后的打滑结果的判断更倾向于相信“基于驱动轮转速信息的“野值”滑动决策算法”的结果。

本发明无需车辆速度、加速度传感器，也无需关心轮胎附着系数与滑移率之间的复杂非线性关系，低了***成本，提高了可靠性。

本方案适用于分布式全轮驱动的车辆，例如常见的4×4、6×6、8×8等，在驱动轮滑动检测算法中仅利用了转速、转矩信息，算法计算简单效率高，打滑概率的结果为驱动防滑控制提供了可靠依据，从而更好地提高车辆控制的稳定性裕度。

本方案对对路面条件没有限制要求，可适用于常规铺装路面也可适用于越野路面，算法的适用范围广。

本方案提出的算法中中值滤波算法参数Factor、概率调节参数Low、Med.和High以及概率融合参数k_f可依据经验确定，也可依据实际轮速分布情况、车辆自身处于转向模式以及实际试验统计结果来调试确定，使得算法的适应性更强。

本发明算法计算量小，易于工程实现，无需额外硬件成本，具有很高的实用价值，能够广泛应用于各类型全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测中。

实施例2：

下面以分布式轮毂电机驱动方案的某8×8轮式车辆为例，结合附图对本发明提出的方法做进一步的说明。如图2所示，该平台包含八个独立的驱动电机M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7、M8，四个与之对应的二合一电机控制器MCU1,MCU2,MCU3,MCU4，一个整车控制器VCU以及电机控制器之间通讯的CAN网络。四个电机控制器的主要功能是采集相应电机的电流与转速信息，利用整车控制器提供的转速/转矩指令完成相应驱动电机的转速/转矩闭环控制；整车控制器依据电机控制器提供的各驱动轮转速转矩信息，判断出相应的驱动轮是否出现打滑，并且通过相应控制逻辑实现驱动防滑控制功能。

与驱动防滑算法相关的整车参数如表2所示。

表2.整车相关参数

采用如图3所示的驱动轮滑动检测算法，该算法核心思想是通过八个轮的电机转速相对大小进行滑动的判断同时结合转矩信息对加速度信息进行估计与滑动决策，最后将二者的判断结果以概率的方式进行融合得到最终的驱动轮滑动检测结果。该算法的具体步骤如下：

首先，采集八个驱动轮电机转速ω_i，计算得到各驱动轮的中值数绝对偏差MAD；

MAD＝bM_i(|ω_i-M_j(ω_j)|)

其中M_i和M_j为序列的中值，b为常数1.4826。依据驱动轮转速ω_i和计算得到的中值数绝对偏差MAD进行转速“野值(outlier)”的判断，计算公式如下，

|ω_i-M_j(ω_j)|＞MAD·Factor

当某个转速与中值数之间的偏差绝对值大于MAD*Factor时,认为是野值，其中Factor为数值固定的调节参量或随速度变化的变量，这里的Factor取值为2.5。所有满足上式的转速值均为野值，上述判断准则将所有驱动轮的转速划分为了两类即“野值”和“非野值”。如图4所示，图4-a为八轮驱动车辆某次直驶加减速过程中八个电机转速的采集数据，可以明显看到带有毛刺尖峰的电机转速为打滑的驱动轮，图4-b中增加了黑色曲线(M_j(ω_j)+MAD·Factor)，大于该曲线的转速值即为野值，结果显示该算法能够检测出驱动轮打滑情况。

其次，设计基于规则的模糊逻辑，以“野值-非野值”出现的组合和转速大小为输入，以相应条件下的打滑概率为输出，第一打滑概率记为p_vel，具体如表1所示：

表1

其中Low、Med.和High为三个离散化的概率值，是数值固定的调节参量，本案例里这三个参数取值分别为：Low＝0.15，Med.＝0.25，High＝0.6。

由驱动轮的转动动力学方程构造状态观测器可估计得到纵向驱动力

其中T_mi驱动轮的驱动力矩，J_ωi电动轮转动惯量，ω角速度，r轮胎滚动半径，a纵向驱动力的观测器极点，本案例里a取值为100。

根据纵向驱动力和全轮独立驱动车辆的纵向动力学方程计算得到车辆的纵向加速度

式中M车辆质量，V_x车辆纵向速度，

前述步骤中计算得到的每个轮胎产生的纵向驱动力，F_ri滚动阻力，F_dr气动阻力，其中滚动阻力系数取0.018，气动阻力在中低速时可忽略不计。

由各驱动轮的转速测量ω_i估计得到轮胎的纵向加速度

式中r轮胎滚动半径,ω_i(t+1)为t+1时刻驱动轮转速，ω_i(t)为t时刻驱动轮转速，Δt为两个转速采样值之间的时间间隔。

计算松弛因子α：

如图5所示，图5-a为八轮驱动车辆八个驱动电机转速的采集数据，可以明显看到其中有一个电机出现了异常加速，该转速对应的驱动轮为打滑的驱动轮，图5-b给出了八个驱动轮的纵向加速度

并且添加了一条黑色点画线为车辆的纵向加速度

通过相对大小可容易判断出远超过该曲线的电动轮加速度为打滑的异常加速度。

将车轮打滑程度定量化描述为打滑概率与松弛因子的数学表达式，其中第二打滑概率记为p_acc；

根据步骤上述基于速度和加速度判断的打滑计算结果，将两者的打滑概率p_vel和p_acc进行数据融合得到最终的各驱动轮打滑概率结果p_fuse

p_fuse＝p_vel+k_f(p_acc-p_vel)

其中k_f为融合系数,本案例里融合系数k_f＝0.6，最终融合概率大于等于0.6即可认为是出现了打滑。

该实施案例中基于转速“野值”判断的打滑概率计算过程为：出现的“野值-非野值”个数为1-7，于是打滑概率p_vel＝High＝0.6；基于加速度信息的打滑概率计算过程为：图5-a和5-b可以看出出现打滑的驱动电机其加速度与车辆纵向加速度的比值由较大的数减小到1再逐渐减小到0.2，到0.8时即可认为打滑概率p_acc＝1；最终的驱动轮打滑概率p_fuse＝p_vel+k_f(p_acc-p_vel)＝0.6+0.6(1-0.6)＝0.84，依据该结果我们认为出现了驱动轮打滑现象。

实施例3：

基于同一种发明构思，本发明还提供了一种用于全轮独立驱动车辆的驱动轮滑动检测***，包括：

第一计算模块，用于根据驱动轮转速和设定的打滑概率表得到第一打滑概率；

所述第二计算模块包括：

纵向驱动力计算子模块，用于由驱动轮的转动动力学方程构造状态观测器得到轮胎产生的纵向驱动力；

概率计算子模块，用于根据松弛因子计算第二打滑概率。

纵向驱动力计算子模块按下式计算轮胎产生的纵向驱动力：

式中，

每个轮胎产生的纵向驱动力，T_mi：驱动轮的驱动力矩，J_ωi：电动轮转动惯量，ω：角速度，r：轮胎滚动半径，a：纵向驱动力的观测器极点。

车辆纵向加速度计算子模块按下式计算车辆纵向加速度：

式中，M车辆质量，

轮胎纵向加速度计算子模块按下式计算轮胎的纵向加速度：

式中，

轮胎的纵向加速度，r：轮胎滚动半径,ω_i(t+1)为t+1时刻驱动轮转速，ω_i(t)为t时刻驱动轮转速，Δt为两个转速采样值之间的时间间隔。

松弛因子计算子模块按下式计算松弛因子：

式中，α：松弛因子，

车辆纵向加速度。

所述第一计算模块包括：

绝对偏差计算子模块，用于根据驱动轮转速计算驱动轮的中值数绝对偏差；

判断子模块，用于根据驱动轮转速和所述中值数绝对偏差将所述驱动轮转速划分为野值或非野值；

查表子模块，用于由野值与非野值的差和所述驱动轮转速在所述打滑概率表中对应的记录中的打滑概率作为第一打滑概率。

所述绝对偏差计算子模块按下式计算中值数绝对偏差：

MAD＝bM_i(|ω_i-M_j(ω_j)|)

所述判断子模块的具体判断过程如下：

所述打滑概率表由野值与非野值的差和驱动轮转速作为模糊逻辑规则的输入得到的。

第三计算模块包括：判断子模块和计算子模块；

所述判断子模块用于判断第一打滑概率和第二打滑概率的结果是否相同，当相同时，将相同的结果作为各驱动轮最终的打滑概率结果；

计算子模块，用于将所述第一打滑概率和所述第二打滑概率进行融合得到所述各驱动轮最终的打滑概率结果。

所述计算模块按下式计算各驱动轮最终的打滑概率结果：

p_fuse＝p_vel+k_f(p_acc-p_vel)

式中，p_fuse：最终打滑概率，pvel：第一打滑概率，k_f为融合系数，p_acc：第二打滑概率。

显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。