DE102021111543A1

DE102021111543A1 - Verfahren und system zur bestimmung des reifenwirkungsradius

Info

Publication number: DE102021111543A1
Application number: DE102021111543.4A
Authority: DE
Inventors: Kausalya Singuru; Bakhtiar B. Litkouhi; Hualin Tan
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2020-11-19
Filing date: 2021-05-04
Publication date: 2022-05-19
Also published as: US20220153070A1; US11707952B2; CN114523983A

Abstract

Es wird ein Reifenradius-Überwachungssystem zur dynamischen Bestimmung eines effektiven Reifenradius für jedes der Räder an einem Fahrzeug beschrieben. Das System umfasst einen GPS-Sensor, eine Vielzahl von Raddrehzahlsensoren und eine Steuerung. Die Steuerung bestimmt über den GPS-Sensor einen Geschwindigkeitsvektor, der sich auf die Längsgeschwindigkeit des Fahrzeugs bezieht. Die Steuerung bestimmt Radgeschwindigkeiten für die mehreren Fahrzeugräder und erkennt einen radschlupffreien Zustand für die Fahrzeugräder und den Geschwindigkeitsvektor vom GPS-Sensor. Die Steuerung bestimmt die effektiven Reifenradien für die mehreren Fahrzeugräder basierend auf dem Geschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug und den Radgeschwindigkeiten für die mehreren Fahrzeugräder während des radschlupffreien Zustands und steuert den Fahrzeugbetrieb basierend auf den effektiven Reifenradien.

Description

EINLEITUNG
Fahrzeugsteuerungssysteme können von Informationen profitieren, die sich auf Fahrzeugparameter beziehen, einschließlich des effektiven Reifenradius. Diese Informationen können als Eingabe für die Steuerung eines oder mehrerer Fahrzeugsysteme verwendet werden, die das Bremsen, die Kurvenfahrt und/oder die Beschleunigung des Fahrzeugs steuern.
Bekannte fahrzeugseitige Systeme behandeln den Reifenwirkungsradius als konstanten Kalibrierungswert. Dynamisch veränderliche Faktoren wie Reifendruck, Umgebungstemperatur, Oberflächentemperatur, Reifentemperatur, Fahrzeuglast usw. können jedoch zu Schwankungen des Reifeneffektivradius führen, was wiederum die Leistung der Fahrzeugsysteme in Bezug auf Fahrzeugbremsung, Kurvenfahrt und Beschleunigung beeinträchtigen kann. Darüber hinaus können Ungenauigkeiten oder Fehler bei der Bestimmung des Reifeneffektivradius die Leistung von Fahrassistenzsystemen wie einem fortschrittlichen Fahrassistenzsystem (ADAS) oder einem anderen autonomen Fahrzeugsystem beeinträchtigen.
BESCHREIBUNG
Ein Reifenradius-Überwachungssystem zur dynamischen Bestimmung eines Reifenwirkungsradius für jedes der Räder an einem Fahrzeug wird beschrieben und umfasst einen GPS-Sensor (Global Positioning System), eine Vielzahl von Raddrehzahlsensoren, die so angeordnet sind, dass sie die Drehzahlen einer Vielzahl von Fahrzeugrädern überwachen, und eine Steuerung. Die Steuerung steht in Kommunikation mit dem GPS-Sensor und der Vielzahl von Raddrehzahlsensoren und enthält einen Befehlssatz, der auf die Praxis als ein oder mehrere Algorithmen und Kalibrierungen reduziert werden kann. Der Befehlssatz ist ausführbar, um über den GPS-Sensor einen Geschwindigkeitsvektor zu bestimmen, der sich auf die Längsgeschwindigkeit des Fahrzeugs bezieht. Der Algorithmus bestimmt außerdem über die mehreren Raddrehzahlsensoren die Raddrehzahlen für die mehreren Fahrzeugräder und erkennt einen radschlupffreien Zustand für die mehreren Fahrzeugräder und den Längsgeschwindigkeitsvektor vom GPS-Sensor. Der Algorithmus arbeitet, um die effektiven Reifenradien für die mehreren Fahrzeugräder basierend auf dem Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug und den Radgeschwindigkeiten für die mehreren Fahrzeugräder während des radschlupffreien Zustands zu bestimmen, und steuert den Fahrzeugbetrieb basierend auf den effektiven Reifenradien.
Ein Aspekt der Offenbarung umfasst einen Anstiegsgeschwindigkeitsfilter, der einen Zustandsvektor, der auf den effektiven Reifenradien basiert, und einen Messvektor, der auf den Radgeschwindigkeiten für die Vielzahl von Fahrzeugrädern basiert, umfasst. Der Befehlssatz führt den Anstiegsgeschwindigkeitsfilter aus, um die effektiven Reifenradien auf der Grundlage des Zustandsvektors und des Messvektors zu bestimmen.
Ein weiterer Aspekt der Offenbarung beinhaltet, dass der Anstiegsgeschwindigkeitsfilter ein Kalman-Filter ist, und wobei der Kalman-Filter ausgeführt wird, um die effektiven Reifenradien unter Verwendung des Zustandsvektors und des Messvektors zu bestimmen.
Ein weiterer Aspekt der Offenlegung beinhaltet, dass der Anstiegsgeschwindigkeitsfilter eine Vielzahl von kalibrierten Verstärkungsfaktoren aufweist, die für eine Vielzahl von Fahrzeuggeschwindigkeitsbereichen spezifisch sind, die dem Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug entsprechen.
Ein weiterer Aspekt der Offenbarung umfasst die Vielzahl von kalibrierten Verstärkungsfaktoren, die für den Fahrzeuggeschwindigkeitsbereich spezifisch sind, in Form eines ersten kalibrierten Verstärkungsfaktors, der einem ersten der Vielzahl von Fahrzeuggeschwindigkeitsbereichen entspricht, der einem niedrigen Geschwindigkeitsbereich entspricht, eines zweiten kalibrierten Verstärkungsfaktors, der einem zweiten der Vielzahl von Fahrzeuggeschwindigkeitsbereichen entspricht, der einem mittleren Geschwindigkeitsbereich entspricht, und eines dritten kalibrierten Verstärkungsfaktors, der einem dritten der Vielzahl von Fahrzeuggeschwindigkeitsbereichen entspricht, der einem Hochgeschwindigkeitsbereich entspricht.
Ein weiterer Aspekt der Offenlegung beinhaltet, dass der Befehlssatz ausführbar ist, um Reifendrücke für die Vielzahl von Fahrzeugrädern basierend auf den effektiven Reifenradien zu bestimmen.
Ein weiterer Aspekt der Offenbarung beinhaltet, dass der Befehlssatz ausführbar ist, um den Nicht-Rad-Schlupf-Zustand für die mehreren Fahrzeugräder basierend auf dem Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug und den Raddrehzahlen für die mehreren Fahrzeugräder zu erkennen.
Ein weiterer Aspekt der Offenbarung umfasst ein Reifenradius-Überwachungssystem für ein Fahrzeug mit einem GPS-Sensor (Global Positioning System), einer Vielzahl von Raddrehzahlsensoren, die so angeordnet sind, dass sie die Drehzahlen einer Vielzahl von Fahrzeugrädern überwachen, und einer Steuerung. Die Steuerung steht in Kommunikation mit dem GPS-Sensor und der Vielzahl von Raddrehzahlsensoren, und die Steuerung enthält einen Befehlssatz, der ausführbar ist, um über den GPS-Sensor einen Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug zu bestimmen; über die Vielzahl von Raddrehzahlsensoren Raddrehzahlen für die Vielzahl von Fahrzeugrädern zu bestimmen; einen Messvektor zu bestimmen, der die Raddrehzahlen für die Vielzahl von Fahrzeugrädern und den Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug enthält; und einen Anstiegsgeschwindigkeitsfilter auszuführen, um einen Zustandsvektor zu bestimmen, der effektive Reifenradien für die Vielzahl von Fahrzeugrädern enthält. Der Zustandsvektor wird auf der Grundlage des Messvektors bestimmt, der die Radgeschwindigkeiten für die Vielzahl von Fahrzeugrädern und den Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug enthält. Der Betrieb des Fahrzeugs wird auf der Grundlage des Zustandsvektors einschließlich der effektiven Reifenradien gesteuert.
Ein weiterer Aspekt der Offenbarung umfasst ein Verfahren zum Betreiben eines Fahrzeugs, bei dem über einen GPS-Sensor (Global Positioning System) ein Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug bestimmt wird und über eine Vielzahl von Raddrehzahlsensoren die Raddrehzahlen für eine Vielzahl von Fahrzeugrädern ermittelt werden. Ein Kalman-Filter wird ausgeführt, um die effektiven Reifenradien für die Vielzahl von Fahrzeugrädern basierend auf der Geschwindigkeit für das Fahrzeug und den Radgeschwindigkeiten für die Vielzahl von Fahrzeugrädern zu bestimmen.
Ein weiterer Aspekt der Offenlegung umfasst das Erkennen eines Reifenniederdruckereignisses für eines der Fahrzeugräder auf der Grundlage eines der effektiven Reifenradien für die Vielzahl von Fahrzeugrädern.
Ein weiterer Aspekt der Offenlegung umfasst die Korrelation von Fahrzeugmasse und Reifendruck mit den effektiven Reifenradien.
Das hier beschriebene Reifenradius-Überwachungssystem kann in der Praxis als ein oder mehrere Algorithmen reduziert werden, die die effektiven Reifenradien in Echtzeit unter Verwendung von Informationen von Radsensorsensoren und einem GPS-Sensor schätzen. Der Algorithmus umfasst die Kalibrierung eines nominalen Reifenradius für jedes der Räder für zukünftige Fahrzyklen. Der Algorithmus kann auch den effektiven Reifenradius mit dem Reifendruck und der Fahrzeugmasse unter Verwendung einer Nachschlagetabelle korrelieren. Die Implementierung der Algorithmen zur Schätzung von Reifeneffektivradien in Echtzeit kann robust und rechnerisch effizient sein.
Die obigen Merkmale und Vorteile sowie andere Merkmale und Vorteile der vorliegenden Lehre sind aus der folgenden detaillierten Beschreibung einiger der besten Modi und anderer Ausführungsformen zur Ausführung der vorliegenden Lehre, wie in den beigefügten Ansprüchen definiert, leicht ersichtlich, wenn sie in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen betrachtet werden.
Figurenliste
Eine oder mehrere Ausführungsformen werden nun beispielhaft unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben, in denen:

1 zeigt schematisch eine Draufsicht auf ein Fahrzeug gemäß der Offenbarung.
2 und 3 zeigen schematisch eine Routine zur Schätzung der effektiven Reifenradien in Echtzeit unter Verwendung von Informationen von Radsensorsensoren und einem GPS-Sensor, gemäß der Offenbarung.
4 zeigt grafisch eine Beziehung zwischen einem geschätzten effektiven Reifenradius und dem Reifendruck gemäß der Offenlegung.

Es sollte verstanden werden, dass die beigefügten Zeichnungen nicht unbedingt maßstabsgetreu sind und eine etwas vereinfachte Darstellung verschiedener bevorzugter Merkmale der vorliegenden Offenbarung darstellen, wie sie hierin offenbart sind, einschließlich z. B. bestimmter Abmessungen, Ausrichtungen, Positionen und Formen. Details, die mit solchen Merkmalen verbunden sind, werden zum Teil durch die jeweilige beabsichtigte Anwendung und Einsatzumgebung bestimmt.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die Komponenten der offengelegten Ausführungsformen, wie hierin beschrieben und dargestellt, können in einer Vielzahl unterschiedlicher Konfigurationen angeordnet und ausgeführt werden. Daher soll die folgende detaillierte Beschreibung den Umfang der beanspruchten Offenbarung nicht einschränken, sondern ist lediglich repräsentativ für mögliche Ausführungsformen davon. Darüber hinaus werden in der folgenden Beschreibung zwar zahlreiche spezifische Details aufgeführt, um ein umfassendes Verständnis der hier offengelegten Ausführungsformen zu ermöglichen, doch können einige Ausführungsformen auch ohne einige dieser Details ausgeführt werden. Darüber hinaus wurde aus Gründen der Klarheit auf eine detaillierte Beschreibung bestimmter technischer Sachverhalte, die im verwandten Fachgebiet selbstverständlich sind, verzichtet, um die Offenbarung nicht unnötig zu verkomplizieren. Darüber hinaus sind die Zeichnungen in vereinfachter Form und nicht maßstabsgetreu dargestellt. Aus Gründen der Übersichtlichkeit und Klarheit können in den Zeichnungen Richtungsbegriffe wie oben, unten, links, rechts, oben, über, über, unter, unter, hinter und vor verwendet werden. Diese und ähnliche Richtungsbegriffe sind nicht so auszulegen, dass sie den Umfang der Offenbarung einschränken. Darüber hinaus kann die Offenbarung, wie sie hierin dargestellt und beschrieben ist, auch ohne ein Element, das hierin nicht speziell offenbart ist, ausgeführt werden.
Wie hierin verwendet, kann sich der Begriff „System“ auf einen oder eine Kombination von mechanischen und elektrischen Aktoren, Sensoren, Steuerungen, anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASIC), kombinatorischen Logikschaltungen, Software, Firmware und/oder anderen Komponenten beziehen, die so angeordnet sind, dass sie die beschriebene Funktionalität bieten.
1 zeigt in Übereinstimmung mit den hierin offenbarten Ausführungsformen schematisch ein Fahrzeug 100, das auf einer Fahrfläche angeordnet ist, wobei das Fahrzeug 100 Betriebssysteme aufweist, die z. B. ein Antriebssystem 10, ein Lenksystem 16 und ein Radbremssystem 26 umfassen. Das Lenksystem 16 umfasst ein Lenkrad 12 und einen Lenkaktuator 14. Das Fahrzeug 100 umfasst auch eine Vielzahl von Rädern 20, Radgeschwindigkeitssensoren 22 und Radbremsen 24 sowie ein Navigationssystem 32. Das Fahrzeug 100 umfasst auch ein Reifenradius-Überwachungssystem 200 zur dynamischen Bestimmung eines Reifen-Effektivradius für jedes der Vielzahl von Fahrzeugrädern 20. Details des Reifenradius-Überwachungssystems 200 werden mit Bezug auf die 2 und 3 beschrieben. Das Fahrzeug 100 kann in einigen Ausführungsformen ein Reifendrucküberwachungssystem (TPMS) 25 enthalten. Das Fahrzeug 100 kann, in einigen Ausführungsformen, ein Raumüberwachungssystem 30 und ein fortschrittliches Fahrerassistenzsystem (ADAS) 40 umfassen. Der Betrieb des Fahrzeugs 100, einschließlich der vorgenannten Betriebssysteme, wird von einer Vielzahl von Steuerungen gesteuert, die Steuerroutinen ausführen, im Folgenden als Steuerung 15 bezeichnet.
Jedes der Vielzahl von Rädern 20 kann mit einem starren Felgenteil angeordnet sein, auf dem ein aufblasbarer Reifen montiert ist. Jedes der Vielzahl von Rädern 20 ist durch verschiedene Parameter gekennzeichnet, einschließlich eines effektiven Reifenradius. Der Reifeneffektivradius, wie er hier verwendet wird, stellt einen linearen Abstand dar, der zwischen einer Mitte des Rades 20 und der Bodenoberfläche gemessen werden kann, wenn das Rad 20 das Fahrzeug 100 unter Last trägt. Der Reifeneffektivradius wird durch den inneren Luftdruck, die Fahrzeuggeschwindigkeit, die Reifen- und Umgebungstemperatur, die Fahrzeugbeschleunigung, das Bremsen, die Neigung, das Gieren usw. beeinflusst.
Gezeigt wird eine Draufsicht auf das Fahrzeug 100. Das Fahrzeug 100 und die Fahrfläche definieren einen räumlichen Bereich in Form eines dreidimensionalen Koordinatensystems 50, das eine Längsachse (X) 51, eine Querachse (Y) 52 und eine Hochachse (Z) 53 umfasst. Die Längsachse 51 ist durch eine Längsachse des Fahrzeugs 100 definiert, die Querachse 52 ist durch eine Querachse des Fahrzeugs 100 definiert, und die Vertikalachse 53 ist so definiert, dass sie orthogonal zu einer Ebene liegt, die durch die Längsachse 51 und die Querachse 52 definiert ist. Das Fahrzeug 100 kann eine mobile Plattform in Form eines Nutzfahrzeugs, eines Industriefahrzeugs, eines landwirtschaftlichen Fahrzeugs, eines Personenkraftwagens, eines Flugzeugs, eines Wasserfahrzeugs, eines Zugs, eines Geländewagens, eines persönlichen Bewegungsgeräts, eines Roboters und dergleichen umfassen, ist aber nicht darauf beschränkt, um die Zwecke dieser Offenbarung zu erfüllen.
Das Navigationssystem 32 verwendet Informationen von einem GPS-Sensor 36 (Global Positioning System) und, in einer Ausführungsform, einer IMU (Inertial Measurement Unit) 34. In einer Ausführungsform kann anstelle des GPS-Sensors 36 auch ein GNSS-Sensor (Global Navigation Satellite System) verwendet werden. Die IMU 34 ist ein elektronisches Gerät, das eine oder mehrere Kombinationen von Beschleunigungsmessern, Gyroskopen und Magnetometern verwendet, um die spezifische Kraft, Winkelgeschwindigkeit, Gier und Ausrichtung des Fahrzeugs 100 zu messen und zu melden.
In bestimmten Ausführungsformen des Fahrzeugs 100 ist das ADAS 40 so angeordnet, dass es Bedienerunterstützungsfunktionen bereitstellt, indem es eines der Betriebssysteme, d. h. eines oder mehrere des Antriebssystems 10, des Lenksystems 16, des Radbremssystems 26, in Verbindung mit oder ohne direkte Interaktion des Fahrzeugbedieners steuert. Das ADAS 40 umfasst eine Steuerung und ein oder mehrere Subsysteme, die Funktionen zur Unterstützung des Fahrers bereitstellen, einschließlich eines oder mehrerer Systeme, wie z. B. eines adaptiven Geschwindigkeitsreglers (ACC), eines Spurhaltekontrollsystems (LKY), eines Spurwechselkontrollsystems (LCC), eines autonomen Brems-/Kollisionsvermeidungssystems und/oder anderer Systeme, die so konfiguriert sind, dass sie den autonomen Betrieb des Fahrzeugs unabhängig von oder in Verbindung mit Anforderungen des Fahrers befehlen und steuern. Das ADAS 40 kann mit einer bordeigenen Kartendatenbank interagieren und auf diese zugreifen, um die Route zu planen und den Betrieb des Fahrzeugs 100 über das Spurhaltesystem, das Spurzentriersystem und/oder andere Systeme zu steuern, die so konfiguriert sind, dass sie den autonomen Fahrzeugbetrieb befehlen und steuern. Autonome Betriebsbefehle können erzeugt werden, um das ACC-System, das LKY-System, das LCC-System, das autonome Brems-/Kollisionsvermeidungssystem und/oder die anderen Systeme zu steuern. Der Fahrzeugbetrieb kann als Reaktion auf Bedieneranforderungen und/oder autonome Fahrzeuganforderungen erfolgen. Der Fahrzeugbetrieb umfasst Beschleunigen, Bremsen, Lenken, stationäres Fahren, Ausrollen und Leerlauf. Bedieneranforderungen können auf der Grundlage von Bedienereingaben für ein Gaspedal, ein Bremspedal, ein Lenkrad, einen Getriebewahlschalter, das ACC-System usw. erzeugt werden.
Das bordeigene Navigationssystem 32 kann ein computerlesbares Speichergerät oder -medium (Speicher) umfassen, das eine digitalisierte Straßenkarte enthält und mit dem ADAS 40 in Verbindung steht.
Der Begriff“ Steuerung“ und verwandte Begriffe wie Mikrocontroller, Steuergerät, Steuereinheit, Prozessor usw. beziehen sich auf eine oder verschiedene Kombinationen von anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASIC), feldprogrammierbaren Gate-Arrays (FPGA), elektronischen Schaltungen, Zentraleinheiten, z. B. Mikroprozessoren und zugehörigen nichttransitorischen Speicherkomponenten in Form von Speicher- und Speichergeräten (Nur-Lese-, programmierbare Nur-Lese-, Direktzugriffs-, Festplattengeräten usw.). Die nichttransitorische Speicherkomponente ist in der Lage, maschinenlesbare Befehle in Form von einem oder mehreren Software- oder Firmware-Programmen oder -Routinen, kombinatorischen Logikschaltungen, Eingangs-/Ausgangsschaltungen und -vorrichtungen, Signalaufbereitung, Pufferschaltungen und anderen Komponenten zu speichern, auf die von einem oder mehreren Prozessoren zugegriffen werden kann und die von diesen ausgeführt werden können, um eine beschriebene Funktionalität bereitzustellen. Zu den Eingangs-/Ausgangsschaltungen und -geräten gehören Analog/DigitalWandler und verwandte Geräte, die Eingänge von Sensoren überwachen, wobei solche Eingänge mit einer voreingestellten Abtastfrequenz oder als Reaktion auf ein auslösendes Ereignis überwacht werden. Software, Firmware, Programme, Anweisungen, Steuerroutinen, Code, Algorithmen und ähnliche Begriffe bezeichnen von Steuerungen ausführbare Befehlssätze einschließlich Kalibrierungen und Nachschlagetabellen. Jede Steuerung führt Steuerroutine(n) aus, um gewünschte Funktionen bereitzustellen. Die Routinen können in regelmäßigen Abständen ausgeführt werden, z. B. alle 100 Mikrosekunden im laufenden Betrieb. Alternativ können die Routinen als Reaktion auf das Auftreten eines auslösenden Ereignisses ausgeführt werden. Die Kommunikation zwischen Steuerungen, Aktoren und/oder Sensoren kann über eine direkt verdrahtete Punkt-zu-Punkt-Verbindung, eine vernetzte Kommunikationsbusverbindung, eine drahtlose Verbindung oder eine andere Kommunikationsverbindung erfolgen. Die Kommunikation umfasst den Austausch von Datensignalen, wie z. B. elektrische Signale über ein leitendes Medium, elektromagnetische Signale über Luft, optische Signale über Lichtwellenleiter usw. Die Datensignale können diskrete, analoge und/oder digitalisierte Analogsignale umfassen, die Eingaben von Sensoren, Aktuatorbefehle und die Kommunikation zwischen Steuerungen darstellen. Der Begriff „Signal“ bezieht sich auf einen physikalisch wahrnehmbaren Indikator, der Informationen übermittelt, und kann eine geeignete Wellenform sein (z. B. elektrisch, optisch, magnetisch, mechanisch oder elektromagnetisch), wie Gleichstrom, Wechselstrom, Sinuswelle, Dreieckswelle, Rechteckwelle, Vibration und dergleichen, die sich durch ein Medium ausbreiten kann. Ein Parameter ist definiert als eine messbare Größe, die eine physikalische Eigenschaft eines Geräts oder eines anderen Elements darstellt, die mit einem oder mehreren Sensoren und/oder einem physikalischen Modell erkennbar ist. Ein Parameter kann einen diskreten Wert haben, z. B. entweder „1“ oder „0“, oder er kann einen stufenlos veränderlichen Wert haben.
Unter Bezugnahme auf die 2 und 3 und unter fortgesetzter Bezugnahme auf das in 1 beschriebene Fahrzeug 100 wird das Reifenradius-Überwachungssystem 200 zur dynamischen Bestimmung eines effektiven Reifenradius für jedes der mehreren Fahrzeugräder 20 beschrieben, wobei Informationen von dem GPS-Sensor 36, der IMU 34 und den Raddrehzahlsensoren 22 verwendet werden. Die Details des Reifenradius-Überwachungssystems 200 werden im Zusammenhang mit einem Fahrzeug beschrieben, das vier Räder verwendet. Es versteht sich jedoch von selbst, dass die hier beschriebenen Konzepte auf zweirädrige Fahrzeuge, dreirädrige Fahrzeuge, fünfrädrige Fahrzeuge, sechsrädrige Fahrzeuge usw. angewendet werden können.
Das Reifenradius-Überwachungssystem 200 umfasst regelmäßige Überwachungsdaten, die vom GPS-Sensor 36, der IMU 34 und den Raddrehzahlsensoren 22 erzeugt werden.
Der GPS-Sensor 36 erzeugt einen ersten Satz von Parametern, die mit einem Fahrzeuggeschwindigkeitsvektor 202 verbunden sind, zusammen mit der geografischen Position und dem Kurs des Fahrzeugs 100. In einer Ausführungsform wird der Fahrzeuggeschwindigkeitsvektor 202 unter Bezugnahme auf einen ENU-Referenzrahmen (East-North-Up) und einen Fahrzeugreferenzrahmen beschrieben, wobei die positive x-Achse des Fahrzeugs in Richtung der Vorderseite des Fahrzeugs zeigt, die positive y-Achse oder Nickachse des Fahrzeugs nach links zeigt und die positive z-Achse oder Gierachse nach oben zeigt. Der Fahrzeuggeschwindigkeitsvektor 202 enthält Fahrzeuggeschwindigkeitsparameter wie V_E, V_N und V_U, die sich auf die Geschwindigkeiten in den jeweiligen Achsen Ost (E), Nord (N) und Oben (U) beziehen.
Die IMU 34 erzeugt einen zweiten Satz von Parametern, die sich auf den Gierwinkel 204 des Fahrzeugs beziehen. Der Begriff Kurs oder Gieren bezieht sich auf die Richtung, in die ein Fahrzeug zeigt. Der zweite Satz von Parametern 204 kann die Beschleunigung in jeder der x-, y- und z-Achsen (a_xm, a_ym, a_zm) und die Winkelgeschwindigkeit in jeder der x-, y- und z-Achsen (ω_x, ω_y, ω_z). Die Winkelbeschleunigungen (A_x, A_y, A_z) können durch numerische Ableitung der Winkelgeschwindigkeiten erhalten werden.
Der Fahrzeuggeschwindigkeitsvektor 202 und der Fahrzeuggierwinkel 204 werden in einen Schätzer 205 eingegeben, aus dem ein Längsgeschwindigkeitsvektor Vx 210 geschätzt wird. Der Längsgeschwindigkeitsvektor Vx 210 repräsentiert die Vorwärtsbewegung des Fahrzeugs 100 entlang der Längsachse. Der Längsgeschwindigkeitsvektor Vx 210 wird hier wie folgt bezeichnet: $[\begin{matrix} υ_{xlr} & υ_{xrr} & υ_{xlf} & υ_{xlr} \end{matrix}]$
wobei:

υ_xlr steht für die Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs in x-Richtung für das linke Hinterrad,
υ_xrr stellt die Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs in x-Richtung für das rechte Hinterrad dar,
υ_xlf steht für die Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs in x-Richtung für das linke Vorderrad; und
υ_xlr stellt die Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs in x-Richtung für das rechte Vorderrad dar.

Die Raddrehzahlsensoren 22 erzeugen Winkelgeschwindigkeiten 206 für die Fahrzeugräder 20. Die Winkelgeschwindigkeiten 206 werden in eine Mittelungsroutine 207 eingegeben, aus der ein Winkelgeschwindigkeitsvektor 220 ermittelt wird. Der Winkelgeschwindigkeitsvektor 220 enthält gleitende Mittelwerte für die Winkelgeschwindigkeiten 206, die hier wie folgt bezeichnet werden: $[\begin{matrix} ω_{xlr} & ω_{xrr} & ω_{xlf} & ω_{xrf} \end{matrix}]$
wobei:

ω_xrf stellt die Drehgeschwindigkeit in x-Richtung für das linke Hinterrad dar,
ω_xrr stellt die Drehgeschwindigkeit in x-Richtung für das rechte Hinterrad dar,
ω_xlf stellt die Drehgeschwindigkeit in x-Richtung für das linke Vorderrad dar; und
ω_xlr stellt die Drehgeschwindigkeit in x-Richtung für das rechte Vorderrad dar.

Der Fahrzeuggeschwindigkeitsvektor Vx 210 und der Winkelgeschwindigkeitsvektor 220 werden zu einem Messvektor kombiniert Y_k wie folgt: ${\underline{Y}}_{k} = {[\frac{V_{x l r}}{ω_{x l r}} \frac{V_{x r r}}{ω_{x r r}} \frac{V_{x l ƒ}}{ω_{x l ƒ}} \frac{V_{x r ƒ}}{ω_{x r ƒ}}]}^{T}$
Der Messvektor Y_k wird als Eingabe für einen Anstiegsgeschwindigkeitsfilters 230 bereitgestellt, der ausgeführt wird, um darauf basierend einen effektiven Reifenradius für jedes der Räder 20 des Fahrzeugs 100 zu bestimmen. In einer Ausführungsform und wie hierin beschrieben, hat der Drehgeschwindigkeitsfilter 230 die Form eines Kalman-Filters, und zwar in einer Ausführungsform als linearer Kalman-Filter. Die Kalman-Filterung, auch bekannt als lineare quadratische Schätzung (LQE), ist ein analytisches Konstrukt, das in der Praxis als Algorithmus reduziert werden kann, der eine Reihe von Messungen verwendet, die im Laufe der Zeit beobachtet werden und statistisches Rauschen und andere Ungenauigkeiten enthalten, und Schätzungen unbekannter Variablen auf der Grundlage der Messungen erzeugt, die über einen Zeitraum beobachtet werden.
Der Anstiegsgeschwindigkeitsfilter 230 enthält den Messvektor Y_k der auf den Raddrehzahlen für die mehreren Fahrzeugräder und der Fahrzeuggeschwindigkeit basiert. Der Anstiegsgeschwindigkeitsfilter 230 enthält einen Zustandsvektor, der die effektiven Reifenradien der Räder 20 des Fahrzeugs 100 repräsentiert. Der Zustandsvektor kann wie folgt ausgedrückt werden: ${\hat{\underline{X}}}_{k} = {[\begin{matrix} R_{l r} & R_{r r} & R_{l ƒ} & R_{r ƒ} \end{matrix}]}^{T}$
Wenn der Anstiegsgeschwindigkeitsfilter 230 ein Kalman-Filter ist, können die Zustands- und Messgleichungen wie folgt dargestellt werden: $x k + 1 = A x k + B u k + G w k$
$y k = C x k + v k .$
Der Zustandsvektor xk für den Anstiegsgeschwindigkeitsfilter 230 wird wie folgt dargestellt: $x_{k} = {[\begin{matrix} R_{l r} & R_{r r} & R_{l ƒ} & R_{r ƒ} \end{matrix}]}^{T} .$
Der Messvektor yk für das Anstiegsgeschwindigkeitsfilter 230 wird wie folgt dargestellt: $y_{k} = {[\frac{V_{x l r}}{ω_{x l r}} \frac{V_{x r r}}{ω_{x r r}} \frac{V_{x l ƒ}}{ω_{x l ƒ}} \frac{V_{x r ƒ}}{ω_{x r ƒ}}]}^{T} .$
Prozessrauschen wk und Messrauschen vk sind null-mittlere weiße Rauschprozesse mit den Kovarianzmatrizen Qw bzw. Rv.
Die einstufige Vorhersage, die vom Anstiegsgeschwindigkeitsfilter 230 ausgeführt wird, um den effektiven Radius des Reifens zu bestimmen, ist wie folgt: ${\hat{x}}_{k + 1 | k} = A {\hat{x}}_{k | k - 1} + B u_{k} + k_{p} (y_{k} - C {\hat{x}}_{k | k - 1})$
Der Term x̂ stellt eine Schätzung des Reifenwirkungsradius für eines der Fahrzeugräder 20 dar, wobei A ∈ Rn^×n, B ∈ Rn^×m, G ∈ Rx^×g und C ∈ R^p×n, wobei n die Anzahl der Zustände, m die Anzahl der Ausgänge, p die Anzahl der Eingänge und x und g als gleich der Anzahl der Zustände angenommen werden.
Der Begriff k_p stellt einen Verstärkungsfaktor dar, der wie folgt bestimmt werden kann: $k_{p} = A P_{p} A^{T} + G Q_{w} G^{T}$
Ein anfänglicher suboptimaler Filter basiert auf Anfangswerten für die Kovarianzmatrizen Qw und Rv. Das Ziel der geschwindigkeitsabhängigen Verstärkungskalibrierung ist es, die Kovarianzmatrizen Qw und Rv zu schätzen und daraus den Verstärkungsfaktor kp in Abhängigkeit von der Fahrzeuggeschwindigkeit zu berechnen. Der Verstärkungsfaktor kp in Abhängigkeit von der Fahrzeuggeschwindigkeit kann für mehrere Fahrzeuggeschwindigkeitsbereiche, von denen ein Beispiel in Tabelle 1 enthalten ist, wie folgt bestimmt werden. Tabelle 1

Drehzahlbereich 0-5 m/s 5-15 m/s 15-30 m/s >30 m/s

Verstärkungsfaktor k _P(0) k _p(1) k _p(2) k _p(3)
Diese Verstärkungsfaktoren k_p(0), k_p(1), k_p(2), und k_p(3) werden zur Verbesserung der Genauigkeit der effektiven Reifenradien verwendet, die in den nachfolgenden Ausführungen geschätzt werden. Die Verstärkungen werden kalibriert, um eine schnellere Konvergenz bei niedrigen Geschwindigkeiten und eine langsamere Konvergenz bei hohen Geschwindigkeiten zu erreichen. Änderungen des Reifeneffektivradius können über einen relativ langen Zeitraum auftreten. Die kalibrierten Verstärkungsfaktoren sind in einer Ausführungsform spezifisch für einen Fahrzeuggeschwindigkeitsbereich. Dies kann einen ersten kalibrierten Verstärkungsfaktor k_p(0) umfassen, der einem ersten der Vielzahl von Fahrzeuggeschwindigkeitsbereichen entspricht, der einem niedrigen Geschwindigkeitsbereich entspricht, wobei der niedrige Geschwindigkeitsbereich in einer Ausführungsform 0-5 m/s beträgt. Dies kann zweite kalibrierte Verstärkungsfaktoren k_p(1) und k_p(2) umfassen, die mittleren Geschwindigkeitsbereichen entsprechen. In einer Ausführungsform umfassen die mittleren Geschwindigkeitsbereiche und die kalibrierten Verstärkungsfaktoren einen mittleren Geschwindigkeitsbereich von 5-15 m/s und den zugehörigen Verstärkungsfaktor k_p(1) und einen mittleren Geschwindigkeitsbereich von 15-30 m/s und den zugehörigen Verstärkungsfaktor k_p(2). Dazu kann ein dritter kalibrierter Verstärkungsfaktor k_p(3) gehören, der einem dritten aus der Vielzahl der Fahrzeuggeschwindigkeitsbereiche entspricht, der einem Hochgeschwindigkeitsbereich entspricht, wobei der Hochgeschwindigkeitsbereich in einer Ausführungsform >30 m/s ist. Die Anzahl der Geschwindigkeitsbereiche, die Verstärkungsfaktoren und die zugehörigen Größen der Geschwindigkeitsbereiche können anwendungsspezifisch sein und werden auf der Grundlage von Faktoren in Bezug auf die Fahrzeugfähigkeiten usw. bestimmt.
Der Anstiegsgeschwindigkeitsfilter 230 erzeugt einen Zustandsvektor 235, der die Reifenwirkradien der Räder 20 des Fahrzeugs 100 repräsentiert. Der Zustandsvektor 235 wird in einen Nachbearbeitungsschritt 240 eingegeben, der unter Bezugnahme auf detailliert beschrieben wird.
Der Zustandsvektor 235 und andere Fahrzeugbetriebsparameter werden ausgewertet, um festzustellen, ob das Fahrzeug 100 eine Änderung im Fahrzyklus erfährt, z. B. eine Änderung der Geschwindigkeit (237). Wenn es keine Änderung im Fahrzyklus gibt (237)(0), wird der Nachbearbeitungsschritt 240 ausgeführt (240). Wenn es eine Änderung im Fahrzyklus (237)(1) gegeben hat, wird die Ausführung des Nachverarbeitungsschritts 240 verschoben, und die effektiven Reifenradien der Räder 20 werden aus einer nichtflüchtigen Speichereinrichtung (250) zur Verwendung durch die Fahrzeugsteuerung 15 wiederhergestellt.
Bezugnehmend auf 3 beinhaltet der Nachbearbeitungsschritt 240 die Auswertung der effektiven Reifenradien der Räder 20 im Zusammenhang mit dem Fahrzeugbetrieb, um einzelne oder außergewöhnliche Datenpunkte zu eliminieren, die vom Drehgeschwindigkeitsfilter 230 (241) ausgegeben werden. Singuläre oder außergewöhnliche Datenpunkte, die vom Drehgeschwindigkeitsfilter 230 ausgegeben werden, können mit vordefinierten nicht-stationären Ereignissen verbunden sein, wie z. B. einem Bremsereignis, einem Drosselereignis, das Radschlupf induzieren kann, und nichtlinearen dynamischen Manövern, die z. B. Straßenoberflächen mit Schnee, Eis und Straßenbedingungen, einschließlich Bergauf- oder Bergabmanövern, umfassen.
Das Auftreten von schlupffreien Zuständen kann nach den folgenden Beziehungen bestimmt werden: $σ = \frac{Vx - ω Reff}{Vx}$
$Reff = \frac{Vx}{ω}$
wobei:

σ für den Radschlupf steht;
ω für die Raddrehzahl steht; und
Vx den Geschwindigkeitsvektor des Fahrzeugs darstellt, d. h. den Längsgeschwindigkeitsvektor.

Der Radschlupf σ wird für jedes der Fahrzeugräder 20 mit Hilfe der EQS berechnet. 5 und 6. Die Erkennung des Auftretens von schlupffreien Zuständen kann weiterhin eine vergleichende Analyse der Raddrehzahlen der mehreren Fahrzeugräder 20 beinhalten.
Der Nachbearbeitungsschritt 240 beinhaltet die Auswertung der Fahrzeuggeschwindigkeit im Kontext der Geschwindigkeitsbereiche, z. B. wie mit Bezug auf Tabelle 1 oben beschrieben, um den entsprechenden Geschwindigkeitsbereich (242) zu identifizieren.
Der Nachbearbeitungsschritt 240 umfasst die Bestimmung und ggf. Modifizierung der jeweiligen Verstärkung, d. h. eine der Verstärkungen k_p(0), k_p(1), k_p(2), und k_p(3), um die Konvergenz basierend auf der Geschwindigkeit und der Unsicherheit der Eingangsvariablen zu verbessern. Die Verstärkungen werden auf der Grundlage von Faktoren wie der Geschwindigkeitsschwelle, der Unsicherheit der empfangenen Geschwindigkeitseingabe in den Algorithmus und einem abstimmbaren Kalibrierungsparameter zur Anpassung bestimmt. (244).
Der Nachbearbeitungsschritt 240 umfasst das Erfassen aufeinanderfolgender Schätzungen der Reifen-Effektivradien der Räder 20 in einem Datenpuffer über eine Zeitspanne während eines Fahrzyklus und das Bestimmen von Mittelwerten für die Reifen-Effektivradien der Räder 20 (245).
Der Nachbearbeitungsschritt 240 umfasst das Korrelieren der effektiven Reifenradien der Räder 20 mit den Reifendrücken der Räder 20 unter Verwendung einer Nachschlagetabelle oder einer anderen Form von vorgegebenen Kalibrierungen (243). Ein Beispiel für eine Korrelation zwischen den effektiven Reifenradien der Räder 20 und den Reifendrücken der Räder 20 ist in 4 grafisch dargestellt. Es können Daten entwickelt werden, um eine Korrelation zwischen dem Reifenradius, dem Reifendruck, der Reifentemperatur und der Fahrzeugmasse bereitzustellen, die wie folgt in Tabelle 2 dargestellt und auf die Praxis als Nachschlagetabelle reduziert werden kann, die in einer Speichereinrichtung in der Steuerung 15 implementiert und für das Reifenradius-Überwachungssystem 200 zugänglich ist. Tabelle 2

Radius (mm) Druck (kPa) Temperatur (C) Masse (kg)
Wenn die mit Bezug auf Tabelle 2 dargestellten Elemente entwickelt und am Fahrzeug implementiert werden, können die mit Hilfe des Reifenradiusüberwachungssystems ermittelten effektiven Radien der Räder 20 verwendet werden, um die Fahrzeugmasse abzuschätzen, den Reifendruck zu ermitteln und andere Parameter zu bestimmen, die mit dem Reifendruck der Räder 20 verbunden sind.
Der Nachbearbeitungsschritt 240 umfasst das Zusammenstellen und Speichern der Mittelwerte für die effektiven Reifenradien der Räder 20, der korrelierten Reifendrücke aus Schritt 243 und der aktualisierten Verstärkungen k_p(0), k_p(1), k_p(2), und k_p(3)aus Schritt 244 (246).
Die Mittelwerte für die effektiven Reifenradien der Räder 20, die korrelierten Reifendrücke aus Schritt 243 und die aktualisierten Verstärkungen kp(0), kp(1), kp(2) und kp(3) werden als Ausgabe 247 aus dem Nachbearbeitungsschritt 240 bereitgestellt.
Wieder Bezug nehmend auf 2 wird die Ausgabe 247 aus dem Nachverarbeitungsschritt 240, d.h. die Mittelwerte für die effektiven Reifenradien der Räder 20, die korrelierten Reifendrücke aus Schritt 243 und die aktualisierten Verstärkungen k_p(0), k_p(1), k_p(2) und k_p(3), einer nichtflüchtigen Speichereinrichtung zur Speicherung und anschließenden Verwendung durch die Fahrzeugsteuerung 15 (250) zur Verfügung gestellt.
Darüber hinaus wird die Ausgabe 247 aus dem Nachverarbeitungsschritt 240, d. h. die Mittelwerte für die effektiven Reifenradien der Räder 20, ausgewertet, um festzustellen, ob eine Änderung in einem oder mehreren der effektiven Reifenradien der Räder 20 aufgetreten ist, die eine Benachrichtigung des Fahrzeugbetreibers (260) erforderlich machen kann. Als nicht einschränkendes Beispiel kann die Notwendigkeit bestehen, den Fahrzeugführer über das Auftreten eines Ereignisses mit niedrigem Reifendruck zu informieren.
Die Ausgabe 247 aus dem Nachverarbeitungsschritt 240, d. h. die Mittelwerte für die effektiven Reifenradien der Räder 20, kann an die Steuerung 15 übermittelt und beim Betrieb von Fahrzeugsteuerungssystemen verwendet werden, einschließlich z. B. des Antriebssystems 10, des Lenksystems 16, des Radbremssystems 26 und/oder des ADAS 40, das Routinen steuern kann, die Reifendruckschwankungen, Ereignisse mit niedrigem Reifendruck usw. berücksichtigen oder abschwächen.
4 zeigt grafisch Daten, die mit dem Betrieb einer Ausführungsform des Fahrzeugs 100 verbunden sind, die unter Bezugnahme auf 1 beschrieben ist und eine Ausführungsform des Reifenradiusüberwachungssystems 200 ausführt, um dynamisch einen effektiven Reifenradius für jedes der mehreren Fahrzeugräder 20 zu bestimmen. Die Daten umfassen Datenpunkte des effektiven Reifenradius für einen rechten Vorderreifen (Daten angezeigt durch 411), des effektiven Reifenradius für einen linken Vorderreifen (Daten angezeigt durch 413), die bei Betrieb des Fahrzeugs 100 über einen Bereich von Fahrzeuggeschwindigkeiten von 5 mph bis 35 mph und bei einem über einen Bereich zwischen 24 psi und 45 psi variierenden Reifendruck akkumuliert wurden. Das Diagramm zeigt den Reifenradius 410 auf der vertikalen Achse im Verhältnis zum Reifendruck 420 auf der horizontalen Achse. Die Daten beinhalten auch eine statische Bodenwahrheitsmessung bei 33 psi (Daten angezeigt durch 415). Die Ergebnisse zeigen, dass die Ausführungsform des Reifenradiusüberwachungssystems 200 in der Lage war, den effektiven Reifenradius mit einem maximalen Fehler von weniger als 0,5 mm dynamisch zu überwachen.
Die hier beschriebenen Konzepte ermöglichen es, robuste Reifeneffektradius-Schätzungen zu ermitteln, indem dynamische, hohe Schlupfzustände durch ereignisbasierte Datenpufferung eliminiert und die Reifeneffektradien über mehrere Fahrzyklen unter Berücksichtigung der Fahrzeugmasse kalibriert werden.
In einer Ausführungsform hat das hier beschriebene Reifenradiusüberwachungssystem 200 die Fähigkeit, Reifendruckschwankungen zu erkennen, die zur Steuerung des Fahrzeugbetriebs auf der Grundlage der effektiven Reifenradien verwendet werden können, einschließlich der Ergänzung oder Überprüfung von Informationen von einem Reifendrucküberwachungssystem (TPMS) an einer Ausführungsform des Fahrzeugs 100.
In einer Ausführungsform hat das hier beschriebene Reifenradiusüberwachungssystem 200 die Fähigkeit, Reifendruckschwankungen zu erkennen, was dazu verwendet werden kann, ein Reifendrucküberwachungssystem (TPMS) zu ersetzen, wodurch das TPMS bei einer Ausführungsform des Fahrzeugs 100 überflüssig wird.
Die Blockdiagramme in den Flussdiagrammen veranschaulichen die Architektur, die Funktionalität und den Betrieb möglicher Implementierungen von Systemen, Verfahren und Computerprogrammprodukten gemäß verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Offenlegung. In dieser Hinsicht kann jeder Block in den Blockdiagrammen ein Modul, ein Segment oder einen Teil des Codes darstellen, der eine oder mehrere ausführbare Anweisungen zur Implementierung der angegebenen logischen Funktion(en) enthält. Es wird auch darauf hingewiesen, dass jeder Block in den Blockdiagrammen und/oder Flussdiagrammdarstellungen und Kombinationen von Blöcken in den Blockdiagrammen und/oder Flussdiagrammdarstellungen durch Hardware-basierte Systeme mit dedizierter Funktion, die die angegebenen Funktionen oder Handlungen ausführen, oder durch Kombinationen von Hardware mit dedizierter Funktion und Computeranweisungen implementiert werden können. Diese Computerprogrammanweisungen können auch in einem computerlesbaren Medium gespeichert sein, das einen Computer oder ein anderes programmierbares Datenverarbeitungsgerät anweisen kann, in einer bestimmten Weise zu funktionieren, so dass die in dem computerlesbaren Medium gespeicherten Anweisungen einen Herstellungsgegenstand erzeugen, der Befehlsmittel enthält, die die in dem Flussdiagramm und/oder dem Blockdiagrammblock oder den Blöcken angegebene Funktion/Aktion implementieren.
Die ausführliche Beschreibung und die Zeichnungen oder Figuren sind unterstützend und beschreibend für die vorliegende Lehre, aber der Umfang der vorliegenden Lehre wird ausschließlich durch die Ansprüche definiert. Während einige der besten Modi und andere Ausführungsformen zur Ausführung der vorliegenden Lehre im Detail beschrieben wurden, existieren verschiedene alternative Konstruktionen und Ausführungsformen zur Durchführung der in den beigefügten Ansprüchen definierten vorliegenden Lehre.

Claims

Ein Reifenradius-Überwachungssystem für ein Fahrzeug, umfassend: einen GPS (Global Positioning System)-Sensor, eine Vielzahl von Raddrehzahlsensoren, die so angeordnet sind, dass sie die Drehzahlen einer Vielzahl von Fahrzeugrädern überwachen, und eine Steuerung; wobei die Steuerung mit dem GPS-Sensor und den mehreren Raddrehzahlsensoren in Verbindung steht; wobei die Steuerung einen Befehlssatz enthält, der ausführbar ist, um: über den GPS-Sensor einen Längsgeschwindigkeitsvektor (Vx) für das Fahrzeug zu bestimmen; über die mehreren Raddrehzahlsensoren die Raddrehzahlen für die mehreren Fahrzeugräder zu ermitteln; einen radschlupffreien Zustand für die mehreren Fahrzeugräder zu erkennen; effektive Reifenradien für die mehreren Fahrzeugräder basierend auf dem Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug und den Radgeschwindigkeiten für die mehreren Fahrzeugräder während des radschlupffreien Zustands zu bestimmen; und den Betrieb des Fahrzeugs basierend auf den effektiven Reifenradien zu steuern.
Reifenradius-Überwachungssystem nach Anspruch 1, das ferner einen Anstiegsgeschwindigkeitsfilter umfasst, wobei der Befehlssatz den Anstiegsgeschwindigkeitsfilter ausführt, um die effektiven Reifenradien zu bestimmen, wobei der Anstiegsgeschwindigkeitsfilter einen Zustandsvektor, der auf den effektiven Reifenradien basiert, und einen Messvektor, der auf den Radgeschwindigkeiten für die Vielzahl von Fahrzeugrädern basiert, enthält.
Reifenradius-Überwachungssystem nach Anspruch 2, wobei der Anstiegsgeschwindigkeitsfilter einen Kalman-Filter umfasst, und wobei der Befehlssatz den Kalman-Filter ausführt, um die effektiven Reifenradien unter Verwendung des Zustandsvektors, der auf den effektiven Reifenradien basiert, und des Messvektors, der auf den Radgeschwindigkeiten für die Vielzahl von Fahrzeugrädern basiert, zu bestimmen.
Reifenradius-Überwachungssystem nach Anspruch 2, wobei der Anstiegsgeschwindigkeitsfilter eine Vielzahl von kalibrierten Verstärkungsfaktoren enthält, die einer Vielzahl von Fahrzeuggeschwindigkeitsbereichen entsprechen, die mit dem Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug verknüpft sind.
Reifenradius-Überwachungssystem nach Anspruch 4, wobei die Vielzahl von kalibrierten Verstärkungsfaktoren, die für den Fahrzeuggeschwindigkeitsbereich spezifisch sind, einen ersten kalibrierten Verstärkungsfaktor, der einem ersten der Vielzahl von Fahrzeuggeschwindigkeitsbereichen entspricht, der einem niedrigen Geschwindigkeitsbereich entspricht, einen zweiten kalibrierten Verstärkungsfaktor, der einem zweiten der Vielzahl von Fahrzeuggeschwindigkeitsbereichen entspricht, der einem mittleren Geschwindigkeitsbereich entspricht, und einen dritten kalibrierten Verstärkungsfaktor umfasst, der einem dritten der Vielzahl von Fahrzeuggeschwindigkeitsbereichen entspricht, der einem Hochgeschwindigkeitsbereich entspricht.
Reifenradius-Überwachungssystem nach Anspruch 1, ferner umfassend den Befehlssatz, der ausführbar ist, um die Reifendrücke für die Vielzahl von Fahrzeugrädern auf der Grundlage der effektiven Reifenradien zu bestimmen.
Reifenradius-Überwachungssystem nach Anspruch 1, wobei der Befehlssatz ausführbar ist, um den Nicht-Radschlupf-Zustand für die mehreren Fahrzeugräder basierend auf dem Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug und den Radgeschwindigkeiten für die mehreren Fahrzeugräder zu erkennen.
Reifenradius-Überwachungssystem nach Anspruch 1, ferner umfassend den Befehlssatz, der ausführbar ist, um Fahrzeugmasse und Reifendruck mit den effektiven Reifenradien zu korrelieren.
Reifenradius-Überwachungssystem für ein Fahrzeug, umfassend: einen GPS (Global Positioning System)-Sensor, eine Vielzahl von Raddrehzahlsensoren, die so angeordnet sind, dass sie die Drehzahlen einer Vielzahl von Fahrzeugrädern überwachen, und eine Steuerung; wobei die Steuerung mit dem GPS-Sensor und den mehreren Raddrehzahlsensoren in Verbindung steht; wobei die Steuerung einen Befehlssatz enthält, der ausführbar ist, um: über den GPS-Sensor einen Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug bestimmen; über die mehreren Raddrehzahlsensoren die Raddrehzahlen für die mehreren Fahrzeugräder ermitteln; einen Messvektor bestimmen, der die Radgeschwindigkeiten für die mehreren Fahrzeugräder und den Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug enthält; Ausführen eines Anstiegsgeschwindigkeitsfilters, um einen Zustandsvektor zu bestimmen, der die effektiven Reifenradien für die mehreren Fahrzeugräder enthält, wobei der Zustandsvektor auf der Grundlage des Messvektors bestimmt wird, der die Radgeschwindigkeiten für die mehreren Fahrzeugräder und den Längsgeschwindigkeitsvektor für das Fahrzeug enthält; und den Fahrzeugbetrieb auf der Grundlage des Zustandsvektors einschließlich der effektiven Reifenradien zu steuern.
Reifenradius-Überwachungssystem nach Anspruch 9, wobei der Anstiegsgeschwindigkeitsfilter einen Kalman-Filter umfasst; und wobei der Befehlssatz den Kalman-Filter ausführt, um den Zustandsvektor einschließlich der effektiven Reifenradien auf der Grundlage des Messvektors einschließlich der Radgeschwindigkeiten für die Vielzahl von Fahrzeugrädern und des Längsgeschwindigkeitsvektors für das Fahrzeug zu bestimmen.