CN112829761A - 车辆侧滑角估计***和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及车辆侧滑角估计***和方法。具体公开了一种车辆侧滑估计***包括：传感器，其安装在车辆上；以及运动学模型，其从传感器接收信号以估计车辆的侧向速度。补偿加速度计算器计算补偿的侧向加速度，作为导致偏离测量的侧向加速度的条件的量度。侧向加速度计算器基于补偿的侧向加速度和测量的侧向加速度来确定侧向加速度误差是否大于预定义阈值。当侧向加速度误差大于预定义阈值时，滤波器校正车辆的估计的侧向速度。当侧向加速度误差小于预定义阈值时，速度输出寄存器寄存车辆的估计的侧向速度，并且侧滑计算器根据车辆的寄存的侧向速度和车辆纵向速度来实时地计算车辆的侧滑角。

Description

车辆侧滑角估计***和方法
技术领域
本发明通常涉及车辆和轮胎监测***。更特别地，本发明涉及测量并收集车辆和轮胎参数数据的***。本发明涉及用于使用测量的参数来实时地准确和可靠地估计车辆的侧滑角的***和方法。
背景技术
车辆的状态条件基于不同的驾驶条件而变化，诸如车辆中的乘客数量、座位布置、驾驶地形和道路条件。此类状态条件的变化可影响在车辆控制***（包括制动、牵引力、稳定性和悬架***）中采用的车辆状态估计器模型以及也可在控制***中使用并且用于预测轮胎磨损的轮胎状态估计器模型的准确性。因此，实时了解车辆状态条件在许多车辆控制***以及轮胎磨损估计中是有用的。
在车辆状态条件当中的是车辆的侧滑角。侧滑角是车辆的预计航向与其实际航向之间的差异。实时了解车辆的侧滑角在许多主动车辆安全应用中是有用的。然而，侧滑角的测量需要复杂且昂贵的传感器***，该传感器***对于许多应用通常是成本过高的。
已采用了用以基于采用车辆和/或轮胎参数的特定模型或观测器来估计侧滑角的数种策略。然而，这些策略未能考虑到某些类型的道路条件（诸如，路堤或坡度）以及车辆运动中的非线性（诸如，侧倾和俯仰）。现有技术的策略未能考虑到此类道路条件和车辆运动中的非线性，这不期望地降低了所得估计的准确性。另外，现有技术依赖于车辆配备的特定轮胎组，这在车辆上采用不同轮胎时导致了不准确性。
结果，在本领域中需要一种***和方法，该***和方法准确和可靠地估计车辆侧滑角并且考虑到道路条件和车辆运动中的非线性。
发明内容
根据本发明的示例性实施例的方面，一种车辆侧滑估计***包括车辆，该车辆继而包括控制区域网络（CAN）总线***。传感器安装在车辆上并与CAN总线***通信，并且运动学模型与CAN总线***通信。运动学模型从传感器接收信号作为输入，并且基于这些输入来估计车辆的侧向速度。输入包括测量的车辆侧向加速度和车辆纵向速度。补偿加速度计算器与CAN总线***通信以计算补偿的车辆侧向加速度，作为导致偏离测量的车辆侧向加速度的条件的量度。侧向加速度计算器与CAN总线***通信，以基于补偿的车辆侧向加速度和测量的车辆侧向加速度来确定侧向加速度误差是否大于预定义阈值。滤波器与CAN总线***通信，以在侧向加速度误差大于预定义阈值时校正车辆的估计的侧向速度。速度输出寄存器与CAN总线***通信，以在侧向加速度误差小于或等于预定义阈值时寄存车辆的估计的侧向速度。侧滑计算器与CAN总线***通信，以根据车辆的寄存的侧向速度和车辆纵向速度来实时地计算车辆的侧滑角。
根据本发明的另一个示例性实施例的方面，一种用于估计车辆侧滑角的方法包括以下步骤：提供车辆，该车辆包括控制区域网络（CAN）总线***和传感器，所述传感器安装在车辆上并与CAN总线***通信。将来自传感器的信号输入至与CAN总线***通信的运动学模型中，所述信号包括测量的车辆侧向加速度和车辆纵向速度。利用运动学模型基于输入来估计车辆的侧向速度。利用与CAN总线***通信的补偿加速度计算器来计算补偿的车辆侧向加速度，作为导致偏离测量的车辆侧向加速度的条件的量度。利用与CAN总线***通信的侧向加速度计算器基于补偿的车辆侧向加速度和测量的车辆侧向加速度来确定侧向加速度误差是否大于预定义阈值。当侧向加速度误差大于预定义阈值时，利用与CAN总线***通信的滤波器来校正车辆的估计的侧向速度。当侧向加速度误差小于或等于预定义阈值时，利用与CAN总线***通信的速度输出寄存器来寄存车辆的估计的侧向速度。利用与CAN总线***通信的侧滑计算器根据车辆的寄存的侧向速度和车辆纵向速度来实时地计算车辆的侧滑角。
本发明至少公开了如下技术方案。
技术方案1. 一种车辆侧滑估计***，所述车辆侧滑估计***包括：
车辆，其包括控制区域网络（CAN）总线***；
传感器，其安装在所述车辆上并与所述CAN总线***通信；
与所述CAN总线***通信的运动学模型，所述运动学模型从所述传感器接收信号作为输入，其中，所述运动学模型基于所述输入来估计所述车辆的侧向速度，所述输入包括测量的车辆侧向加速度和车辆纵向速度；
补偿加速度计算器，其与所述CAN总线***通信以计算补偿的车辆侧向加速度，作为导致偏离所述测量的车辆侧向加速度的条件的量度；
侧向加速度计算器，其与所述CAN总线***通信以基于所述补偿的车辆侧向加速度和所述测量的车辆侧向加速度来确定侧向加速度误差是否大于预定义阈值；
滤波器，其与所述CAN总线***通信以在所述侧向加速度误差大于所述预定义阈值时校正所述车辆的所述估计的侧向速度；
速度输出寄存器，其与所述CAN总线***通信以在所述侧向加速度误差小于或等于所述预定义阈值时寄存所述车辆的所述估计的侧向速度；以及
侧滑计算器，其与所述CAN总线***通信以根据所述车辆的所述寄存的侧向速度和所述车辆纵向速度来实时地计算所述车辆的侧滑角。
技术方案2. 根据技术方案1所述的车辆侧滑估计***，其中，来自所述传感器的至所述运动学模型中的所述输入进一步包括方向盘角度、横摆率和车辆纵向加速度。
技术方案3. 根据技术方案2所述的车辆侧滑估计***，其中，所述运动学模型采用自适应滑模观测器来估计所述车辆的所述侧向速度。
技术方案4. 根据技术方案3所述的车辆侧滑估计***，其中，所述侧向速度是所述测量的车辆侧向加速度、所述横摆率、所述车辆纵向速度和侧向速度增益值的函数。
技术方案5. 根据技术方案4所述的车辆侧滑估计***，其中，所述车辆的所述纵向速度针对所述***的可观测性被更新为所述车辆纵向加速度、所述横摆率、上一次估计的侧向速度和纵向速度增益值的函数。
技术方案6. 根据技术方案2所述的车辆侧滑估计***，其中，所述补偿的车辆侧向加速度被计算为所述方向盘角度的非线性函数。
技术方案7. 根据技术方案1所述的车辆侧滑估计***，其中，所述侧向加速度误差被定义为所述测量的车辆侧向加速度和所述补偿的车辆侧向加速度之间的差异。
技术方案8. 根据技术方案1所述的车辆侧滑估计***，其中，道路摩擦条件估计器实时地估计道路摩擦，并且阈值计算器将所述预定义阈值更新为所述实时道路摩擦的函数。
技术方案9. 根据技术方案8所述的车辆侧滑估计***，其中，所述阈值计算器利用线性回归算法来更新所述预定义阈值。
技术方案10. 根据技术方案1所述的车辆侧滑估计***，其中，所述滤波器是计算被输入至所述运动学模型中的滤波值的二阶低通滤波器。
技术方案11. 根据技术方案1所述的车辆侧滑估计***，其中，所述侧滑计算器采用递推最小二乘算法以根据所述车辆的所述寄存的侧向速度和所述车辆纵向速度来计算所述车辆的所述侧滑角。
技术方案12. 根据技术方案1所述的车辆侧滑估计***，其进一步包括轮胎状态估计器模型，所述轮胎状态估计器模型接收所述车辆的所述侧滑角以确定轮胎磨损状态。
技术方案13. 一种用于估计车辆侧滑角的方法，所述方法包括以下步骤：
提供车辆，所述车辆包括控制区域网络（CAN）总线***和传感器，所述传感器安装在所述车辆上并与所述CAN总线***通信；
将来自所述传感器的信号输入至与所述CAN总线***通信的运动学模型中，所述信号包括测量的车辆侧向加速度和车辆纵向速度；
利用所述运动学模型基于所述输入来估计所述车辆的侧向速度；
利用与所述CAN总线***通信的补偿加速度计算器来计算补偿的车辆侧向加速度，作为导致偏离所述测量的车辆侧向加速度的条件的量度；
利用与所述CAN总线***通信的侧向加速度计算器基于所述补偿的车辆侧向加速度和所述测量的车辆侧向加速度来确定侧向加速度误差是否大于预定义阈值；
当所述侧向加速度误差大于所述预定义阈值时，利用与所述CAN总线***通信的滤波器来校正所述车辆的所述估计的侧向速度；
当所述侧向加速度误差小于或等于所述预定义阈值时，利用与所述CAN总线***通信的速度输出寄存器来寄存所述车辆的所述估计的侧向速度；以及
利用与所述CAN总线***通信的侧滑计算器根据所述车辆的所述寄存的侧向速度和所述车辆纵向速度来实时地计算所述车辆的侧滑角。
技术方案14. 根据技术方案13所述的用于估计车辆侧滑角的方法，其中，将来自所述传感器的信号输入至所述运动学模型中的步骤包括输入方向盘角度、横摆率和车辆纵向加速度。
技术方案15. 根据技术方案14所述的用于估计车辆侧滑角的方法，其中，利用所述运动学模型来估计所述车辆的所述侧向速度的步骤包括采用自适应滑模观测器来估计所述车辆的所述侧向速度。
技术方案16. 根据技术方案14所述的用于估计车辆侧滑角的方法，其中，利用所述补偿加速度计算器来计算所述补偿的车辆侧向加速度的步骤包括将所述补偿的车辆侧向加速度计算为所述方向盘角度的非线性函数。
技术方案17. 根据技术方案13所述的用于估计车辆侧滑角的方法，其中，利用所述侧向加速度计算器来确定所述侧向加速度误差是否大于所述预定义阈值的步骤进一步包括：利用道路摩擦条件估计器实时地估计道路摩擦，并且利用阈值计算器将所述预定义阈值更新为所述实时道路摩擦的函数。
技术方案18. 根据技术方案17所述的用于估计车辆侧滑角的方法，其中，利用阈值计算器将所述预定义阈值更新为所述实时道路摩擦的函数的步骤包括使用线性回归算法。
技术方案19. 根据技术方案18所述的用于估计车辆侧滑角的方法，其中，利用滤波器来校正所述车辆的所述估计的侧向速度的步骤包括：使用二阶低通滤波器，并且将计算的滤波值输入至所述运动学模型中。
技术方案20. 根据技术方案13所述的用于估计车辆侧滑角的方法，其中，利用侧滑计算器计算所述车辆的侧滑角包括在所述侧滑计算器中使用递推最小二乘算法。
附图说明
将通过示例并参考附图来描述本发明，在附图中：
图1是采用本发明的车辆侧滑估计***和方法的示例性车辆的透视图；
图2是图1中所示的车辆的平面图，其中车辆的某些部分由虚线表示；
图3是车辆的侧向速度和侧滑角的示意性表示；
图4A是由侧滑角限定的车辆的运动稳定性的第一示意性表示；
图4B是由侧滑角限定的车辆的运动稳定性的第二示意性表示；
图5是轮胎在局部剖面中的放大透视图，其示出了轮胎的接地印迹；
图6是道路条件对车辆侧滑角的影响的示意性表示；
图7是示出本发明的车辆侧滑估计***以及相关联的方法的步骤的流程图；
图8A是示出现有技术的基于模型的车辆侧滑估计***的性能的第一曲线图；
图8B是示出现有技术的基于模型的车辆侧滑估计***的性能的第二曲线图；
图8C是示出现有技术的基于模型的车辆侧滑估计***的性能的第三曲线图；
图8D是示出现有技术的基于模型的车辆侧滑估计***的性能的第四曲线图；
图9A是示出本发明的车辆侧滑估计***和方法的性能的第一曲线图；
图9B是示出本发明的车辆侧滑估计***和方法的性能的第二曲线图；
图9C是示出本发明的车辆侧滑估计***和方法的性能的第三曲线图；
图9D是示出本发明的车辆侧滑估计***和方法的性能的第四曲线图；
图9E是示出本发明的车辆侧滑估计***和方法的性能的第五曲线图；
图9F是示出本发明的车辆侧滑估计***和方法的性能的第六曲线图；以及
图10是示出将本发明的车辆侧滑估计***和方法并入到轮胎磨损状态估计***中的流程图。
贯穿附图，类似的数字指代类似的部分。
定义
“ANN”或“人工神经网络”是用于非线性统计数据建模的自适应工具，其基于在学习阶段期间流过网络的外部或内部信息来改变其结构。ANN神经网络是用于对输入和输出之间的复杂关系进行建模或者查找数据中的模式的非线性统计数据建模工具。
“轴向的”和“轴向地”意指指平行于轮胎的旋转轴线的线或方向。
“CAN总线”或“CAN总线***”是控制器区域网络***的缩写，其是被设计成允许微控制器和装置在没有主计算机的情况下在车辆内彼此通信的车辆总线标准。CAN总线是基于消息的协议，其具体被设计成用于汽车应用。
“周向的”意指垂直于轴向方向沿着轮胎的环形胎面的表面的周界延伸的线或方向。
“赤道中心平面（CP）”意指垂直于轮胎的旋转轴线并且穿过胎面中心的平面。
“印痕”意指当轮胎旋转或滚动时，由轮胎胎面与平坦表面（诸如，地面）形成的接地印迹或接触面积。
“内侧”意指当轮胎安装在车轮上并且车轮安装在车辆上时，轮胎最靠近车辆的一侧。
“卡尔曼（Kalman）滤波”是实施预测器-校正器类型估计器的一组数学方程式，该预测器-校正器类型估计器从以下意义来看是最优的：即在满足一些假定条件时其使估计误差协方差最小化。
“侧向的”意指轴向方向。
“侧向边缘”意指在正常负载和轮胎充气下测量的与轮胎的轴向最外的胎面接地印迹或印痕相切的线，这些线与赤道中心平面平行。
“Luenberger观测器”是状态观测器或估计模型。“状态观测器”是根据给定真实***的输入和输出的测量来提供对该真实***的内部状态的估计的***。其通常是计算机实施的，并且提供许多实际应用的基础。
“净接触面积”意指在围绕轮胎胎面的整个周向的侧向边缘之间的地面接触胎面元件的总面积除以在侧向边缘之间的整个胎面的毛面积。
“外侧”意指当轮胎安装在车轮上并且车轮安装在车辆上时轮胎的最远离车辆的一侧。
“径向的”和“径向地”意指径向地朝向或远离轮胎的旋转轴线的方向。
“滑移角”是车辆的行进方向和前车轮指向的方向之间的角度。滑移角是轮胎旋转的平面和轮胎的行进方向之间的偏离的测量。
“胎面元件”或“牵引元件”意指轮胎的肋或块元件，其由具有相邻凹槽的形状限定。
“胎面弧宽度”意指如在胎面的侧向边缘之间测量的轮胎的胎面的弧长度。
具体实施方式
本发明的车辆侧滑估计***的第一示例性实施例在图1至图10中以10来指示。特别参考图1和图2，车辆12由轮胎14支撑。尽管车辆12被描绘为乘用车，但是本发明不限于此。本发明的原理可应用于其他车辆类别，诸如商用卡车，其中车辆可由比图1和图2中所示的更多或更少的轮胎支撑。
车辆12包括CAN总线***16，该CAN总线***是使得能够与安装在车辆和/或轮胎14上的传感器18进行电子通信的中央***，并且可以是有线或无线***。车辆侧滑估计***10的各方面优选地在能够通过车辆CAN总线16访问的处理器20上执行。CAN总线16使得处理器20以及伴随的存储器能够从传感器18接收数据的输入并与其他电子部件对接，如下文将更详细描述的那样。
转向图3和图5，当车辆12沿着路径22行进时，其经历侧向速度νy，该侧向速度是车辆的与沿其航向方向x的其运动正交的速度。侧向速度νy在轮胎14和道路26之间的接地印迹24处生成侧向力Fy。侧向力Fy是作用在车辆12上的总侧向力，并且是车辆12的侧滑角β的直接函数。车辆12的侧滑角β可被定义为车辆的预计航向和瞬时或实际航向之间的差异。侧滑角β也可通过车辆12的侧向速度νy与纵向速度νx之比来公式化。
侧滑角β是车辆12的限定运动稳定性的主要状态。例如，如图4A和图4B中所示，侧滑角限定了车辆12的转向过度（图4A）和转向不足（图4B）条件。侧滑角β是车辆动力学分析中的主要变量，并且被采用来表征车辆12的操控性能以及分析轮胎14在侧向运动中的响应。
然而，测量侧滑角β是繁琐的。侧滑角β的准确测量需要昂贵的设备，这对于生产车辆是不可行的，并且在许多情况下出于测试目的也可能是不可行的。在现有技术中，已提出了用以使用来自车辆12上的常规传感器18（诸如，惯性测量单元（IMU））的测量值来估计侧滑角β的数种方法。此类方法包括使用物理或基于模型的方法以及基于统计的方法来估计车辆12的侧滑角β和侧向速度νy。现有技术的基于模型的方法是基于运动学关系，这些运动学关系依赖于准确测量的参数。然而，由于省略了参数变化、缺乏轮胎相关的输入和非线性，此类模型经历了不准确性。包括机器学习的现有技术的基于统计的方法采用训练或调谐（tuning），这必须在一组大量的用例上非常仔细地执行。此类大量的训练或调谐使此类基于统计的方法不切合实际。
估计车辆12的侧向速度νy和所得侧滑角β的本质挑战在于匹配来自道路26的外源或外部输入和车辆运动中的非线性。转向图6，对道路输入（诸如，道路路堤或坡度）进行一般化（generalized）和建模是不可行的。另外，车辆12的运动中的非线性（诸如，侧倾和俯仰）使数学模型不适用于估计包括侧滑角β在内的车辆状态。
本发明的车辆侧滑估计***10提供了一种用以采用在车辆上可用的常规传感器18来实时地估计车辆12的侧向速度νy和侧滑角β的***和伴随的方法。车辆侧滑估计***10通过车辆12的操作基于侧向加速度ay的变化来捕获来自道路26的未知输入的影响、以及车辆响应中的非线性。车辆侧滑估计***10计算此类外源输入和非线性，并对其进行滤波以用于校正车辆状态。
参考图7，流程图示出了车辆侧滑估计***10的***，并且图示了伴随的方法的步骤。命名法如下：
δ：方向盘角度
r：横摆率
ax：纵向加速度
ay：侧向加速度
vx：纵向速度
vy：侧向速度
β：侧滑角
Figure DEST_PATH_IMAGE002
：纵向速度增益值
Figure DEST_PATH_IMAGE004
：侧向速度增益值。
来自附接到车辆12的传感器18的信号可从CAN总线16获得，并且提供方向盘角度δ、横摆率r、车辆纵向加速度ax、车辆侧向加速度ay和车辆纵向速度vx的测量值作为至运动学模型28中的输入。优选地，传感器18是在生产车辆12上可用的常规传感器，诸如车身加速度计、速率陀螺仪、速度传感器和方向盘角度传感器。
运动学模型28与CAN总线16通信，并且优选地采用自适应滑模观测器（SMO）30来估计车辆12的侧向速度vy。例如：
Figure DEST_PATH_IMAGE006
其中侧向速度vy是观测器30中的车辆侧向加速度ay、横摆率r、车辆纵向速度vx和侧向速度增益值
Figure DEST_PATH_IMAGE008
的函数。
当从车辆CAN总线16获得纵向速度
Figure DEST_PATH_IMAGE010
作为测量信号时，该纵向速度针对***10的可观测性被更新并且以用作关于CAN总线信号的滤波器：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
纵向速度
Figure DEST_PATH_IMAGE010A
的更新是车辆纵向加速度ax、横摆率r、上一次估计的侧向速度vy和纵向速度增益值
Figure DEST_PATH_IMAGE014
的函数。增益值
Figure DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure DEST_PATH_IMAGE018
惩罚（penalize）了测量信号和通过观测器30计算的对应值之间的误差，这使得观测器的状态（且具体地，侧向速度vy）收敛到物理上正确的值。
示例性自适应SMO 30优选地相对而言使用车辆12的侧向和纵向运动的运动学关系，并且如上文提到的，包括基于驾驶员转向输入和对应的侧向加速度的自适应增益定义以用于估计。示例性自适应SMO 30估计被计算如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE020
tanh的值是双曲正切函数，其用于在不引入不连续性的情况下获得误差信号的符号。
补偿加速度计算器32与CAN总线16通信，并且被采用来考虑由于车辆12的侧倾运动所致的输入偏置。更特别地，因为测量的侧向加速度ay通常由于车辆侧倾运动（如图6中所示）而被偏置，因此估计的侧向状态（包括估计的侧向速度vy）发散。计算补偿的侧向加速度
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，其用作产生明显侧倾运动并导致从车辆CAN总线16获得的测量的侧向加速度ay发生偏离或偏置的条件的量度。
在补偿加速度计算器32中：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE026
是补偿的侧向加速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
是来自运动学模型28的估计的侧向速度，且
Figure DEST_PATH_IMAGE030
是被采用来粗略估计（approximate）车辆12的预期平面加速度的时变增益值。补偿加速度
Figure DEST_PATH_IMAGE032
如下被计算为方向盘角度的非线性函数：
Figure DEST_PATH_IMAGE034
值K1是用于缩放误差水平的恒定增益值，并且针对车辆12的给定平台进行调谐。
一旦确定补偿的侧向加速度
Figure DEST_PATH_IMAGE036
，与CAN总线16通信的侧向加速度计算器34就确定侧向加速度
Figure DEST_PATH_IMAGE038
中的误差（也称为侧向加速度误差）是否大于预定义阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE040
。具体地，侧向加速度计算器34将侧向加速度
Figure DEST_PATH_IMAGE042
中的误差定义为从CAN总线16获得的测量的侧向加速度ay和补偿的侧向加速度
Figure DEST_PATH_IMAGE036A
之间的差异：
Figure DEST_PATH_IMAGE044
为了确定预定义阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE040A
，道路摩擦条件估计器36估计在特定时间t的道路摩擦μ，其可表达为
Figure DEST_PATH_IMAGE046
。道路摩擦条件估计器36与CAN总线16通信。在美国专利号9,751,533中示出和描述了用于估计在时间t的道路摩擦μ的示例性***和方法，该专利由与本发明相同的受让人（固特异轮胎橡胶公司（The Goodyear Tire ＆ Rubber Company））拥有并通过引用并入本文。当然，可在道路摩擦条件估计器36中采用其他已知的用于估计道路摩擦μ的***和方法。道路摩擦条件估计器36确保***10在实时t的操作。
然后，在与CAN总线16通信的阈值计算器38中确定预定义阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE040AA
。阈值计算器38将更新的阈值计算为实时道路摩擦μ的函数：
Figure DEST_PATH_IMAGE048
更新的阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE040AAA
的计算优选地利用线性回归算法来执行，诸如：
Figure DEST_PATH_IMAGE050
线性回归算法采用道路摩擦µ作为输入，并且针对车辆12的给定平台进行训练。值a1和a2是回归器的常数系数，这些常数系数是在使用历史数据训练回归器模型的过程中计算的，历史数据包括针对所选车辆平台在变化的道路摩擦μ条件下的侧向加速度信号的数据。
更新的预定义阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE040AAAA
从阈值计算器38被输入至侧向加速度计算器34中，以如上文描述的那样来确定侧向加速度
Figure DEST_PATH_IMAGE042A
中的误差是否大于预定义阈值。
当侧向加速度
Figure DEST_PATH_IMAGE052
中的误差大于预定义阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE040AAAAA
时，将校正的侧向加速度建模为该误差的二阶***：
Figure DEST_PATH_IMAGE054
该方程式对滤波器40进行建模，该滤波器被采用来校正估计的侧向速度vy。更特别地，滤波器40与CAN总线16通信，并且是计算滤波值或校正的侧向加速度aycorr的二阶低通滤波器：
Figure DEST_PATH_IMAGE056
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE058
在滤波器40中，s是拉普拉斯算子，且Kf、τ1和τ2是滤波器设计的针对车辆12的给定平台进行调谐的常数，其中Kf是静态灵敏度，τ1是一阶时间常数，且τ2是二阶时间常数。
滤波值aycorr被反馈到运动学模型32中。它用于与观测器增益
Figure DEST_PATH_IMAGE060
的求和中并被集成到自适应SMO 30中以准确地估计侧向速度νy。
当侧向加速度
Figure DEST_PATH_IMAGE052A
中的误差小于或等于预定义阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE040AAAAAA
时，估计的侧向速度νy作为准确的侧向速度被寄存在速度输出寄存器42中。速度输出寄存器42与CAN总线16通信，并且寄存的侧向速度νy是针对特定时间t的。
寄存的侧向速度νy和测量的纵向速度vx是至侧滑计算器44中的输入，该侧滑计算器与CAN总线16通信并计算在特定时间t的侧滑角β的值。侧滑计算器采用递推最小二乘算法以根据寄存的侧向速度νy和测量的纵向速度vx来确定侧滑角β：
Figure DEST_PATH_IMAGE062
因此，侧滑角β的所得值是考虑道路输入（诸如，道路路堤或坡度）以及车辆12的运动中的非线性（诸如，侧倾和俯仰）的准确值。
转向图8A至图8D，示出了现有技术的基于模型的方法的测试结果，其中在车辆机动中将侧滑角β标绘为时间t的函数。如通过测量值46与估计值48相比所指示的，基于模型的方法在一致的条件下表现相当好，这些条件是图8A和图8B中所示的机动。然而，当参数由于轮胎变化（图8C）或模型非线性（图8D）所致而变化时，测量值46和估计值发散，从而指示基于模型的方法中的不准确性。
参考图9A至图9F，示出了车辆侧滑估计***10的测试结果，其中在车辆机动中将侧滑角β标绘为时间t的函数。如通过测量值50与估计值52相比所指示的，当参数由于轮胎变化（图9A至图9D）或模型非线性（图9E和图9F）所致而变化时，侧滑估计***10表现良好。此类结果示出了车辆侧滑估计***10的准确性。
参考图10，由车辆侧滑估计***10确定的准确的侧滑角β可被传达到车辆CAN总线16，以在车辆控制***（诸如，稳定性和操控***）以及预测轮胎磨损的轮胎状态估计器模型中加以采用。例如，侧滑角β可用于计算轮胎滑移角54，该轮胎滑移角包括特定的前轮胎滑移角54F和特定的后轮胎滑移角54R。这些滑移角54F和54R可被采用作为估计或预测***中的输入，诸如在美国专利号9,428,013和9,873,293中示出和描述的估计或预测***，这些专利由与本发明相同的受让人（固特异轮胎橡胶公司（The Goodyear Tire ＆ RubberCompany））拥有并通过引用并入本文。因此，此类估计或预测***可采用由车辆侧滑估计***10确定的侧滑角β以生成鲁棒且可靠的轮胎磨损状态或条件估计56。
以这种方式，车辆侧滑估计***10准确和可靠地计车辆侧滑角β，该车辆侧滑角考虑到道路条件和车辆运动中的非线性（包括道路路堤角、道路摩擦等）以及轮胎14中的变化。道路输入和未建模非线性借助于基于时变增益来计算的预期的侧向加速度和包括上述影响的测量的侧向加速度之间的误差进行匹配。另外，车辆侧滑估计***10是轮胎不可知的，且因此即使当不同的轮胎14安装在车辆12上时也提供鲁棒且准确的***。
本发明还包括一种用于估计车辆12的侧滑角β的方法。该方法包括根据上文呈现且在图1至图10中示出的描述的步骤。
将理解，在不影响本发明的总体构思或操作的情况下，上述车辆侧滑估计***10的结构和伴随的方法的步骤可变更或重新布置，或者省略或添加本领域技术人员已知的部件或步骤。
已参考优选实施例描述了本发明。在阅读和理解本说明书时，其他人将想到潜在的修改和变更。将理解，所有此类修改和变更都包括在如所附权利要求书或其等同物中陈述的本发明的范围中。

Claims (10)

1.一种车辆侧滑估计***，其特征在于包括：
车辆，其包括控制区域网络（CAN）总线***；
传感器，其安装在所述车辆上并与所述CAN总线***通信；
与所述CAN总线***通信的运动学模型，所述运动学模型从所述传感器接收信号作为输入，其中，所述运动学模型基于所述输入来估计所述车辆的侧向速度，所述输入包括测量的车辆侧向加速度和车辆纵向速度；
补偿加速度计算器，其与所述CAN总线***通信以计算补偿的车辆侧向加速度，作为导致偏离所述测量的车辆侧向加速度的条件的量度；
侧向加速度计算器，其与所述CAN总线***通信以基于所述补偿的车辆侧向加速度和所述测量的车辆侧向加速度来确定侧向加速度误差是否大于预定义阈值；
滤波器，其与所述CAN总线***通信以在所述侧向加速度误差大于所述预定义阈值时校正所述车辆的所述估计的侧向速度；
速度输出寄存器，其与所述CAN总线***通信以在所述侧向加速度误差小于或等于所述预定义阈值时寄存所述车辆的所述估计的侧向速度；以及
侧滑计算器，其与所述CAN总线***通信以根据所述车辆的所述寄存的侧向速度和所述车辆纵向速度来实时地计算所述车辆的侧滑角。
2.根据权利要求1所述的车辆侧滑估计***，其特征在于，来自所述传感器的至所述运动学模型中的所述输入进一步包括方向盘角度、横摆率和车辆纵向加速度。
3.根据权利要求2所述的车辆侧滑估计***，其特征在于，所述运动学模型采用自适应滑模观测器来估计所述车辆的所述侧向速度。
4.根据权利要求3所述的车辆侧滑估计***，其特征在于，所述侧向速度是所述测量的车辆侧向加速度、所述横摆率、所述车辆纵向速度和侧向速度增益值的函数。
5.根据权利要求4所述的车辆侧滑估计***，其特征在于，所述车辆的所述纵向速度针对所述***的可观测性被更新为所述车辆纵向加速度、所述横摆率、上一次估计的侧向速度和纵向速度增益值的函数。
6.根据权利要求1所述的车辆侧滑估计***，其特征在于，所述侧向加速度误差被定义为所述测量的车辆侧向加速度和所述补偿的车辆侧向加速度之间的差异。
7.根据权利要求1所述的车辆侧滑估计***，其特征在于，道路摩擦条件估计器实时地估计道路摩擦，并且阈值计算器将所述预定义阈值更新为所述实时道路摩擦的函数。
8.根据权利要求1所述的车辆侧滑估计***，其特征在于，所述滤波器是计算被输入至所述运动学模型中的滤波值的二阶低通滤波器。
9.根据权利要求1所述的车辆侧滑估计***，其特征在于，所述侧滑计算器采用递推最小二乘算法以根据所述车辆的所述寄存的侧向速度和所述车辆纵向速度来计算所述车辆的所述侧滑角。
10.根据权利要求1所述的车辆侧滑估计***，其进一步特征在于，包括轮胎状态估计器模型，所述轮胎状态估计器模型接收所述车辆的所述侧滑角以确定轮胎磨损状态。
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