DE102021210351A1 - Method and system for controlling a vehicle - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Kompensation von durch Seitenkräfte erzeugten Störeinflüssen in einer elektromechanischen Lenkung (2) eines Fahrzeugs, wobei das Fahrzeug einen Lenkwinkelregler (3) umfasst, der eine Kompensationseinrichtung (3.1) zur Kompensation von durch Seitenkräfte verursachten Störeinflüssen aufweist, wobei eine Schätzeinrichtung (4) zur Ermittlung einer von den Seitenkräften hervorgerufenen geschätzten Lenkstörgröße vorgesehen ist, wobei die Schätzeinrichtung (4) einen Kalman-Filter (5) aufweist, der basierend auf Eingangsinformationen, die eine modellbasiert berechnete Lenkstörgröße und zumindest eine von einem Sensor breitgestellte oder davon abgeleitete Messgröße umfassen, die geschätzte Lenkstörgröße ermittelt, wobei die geschätzte Lenkstörgröße oder eine davon abgeleitete Größe der Kompensationseinrichtung (3.1) des Lenkwinkelreglers (3) als Eingangssignal zur Verfügung gestellt wird.The invention relates to a method for compensating for interference caused by lateral forces in an electromechanical steering (2) of a vehicle, the vehicle comprising a steering angle controller (3) which has a compensation device (3.1) for compensating for interference caused by lateral forces, with an estimation device (4) is provided for determining an estimated steering disturbance variable caused by the lateral forces, the estimating device (4) having a Kalman filter (5) which, based on input information, contains a model-based calculated steering disturbance variable and at least one provided by a sensor or derived therefrom Include measured variable that determines the estimated steering disturbance, the estimated steering disturbance or a variable derived therefrom of the compensation device (3.1) of the steering angle controller (3) is made available as an input signal.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Kompensation von Störeinflüssen in einer elektromechanischen Lenkung des Fahrzeugs, die aus am Fahrzeug angreifenden Seitenkräften resultieren. Insbesondere wird ein Verfahren und ein System zur Kompensation von Störeinflüssen offenbart, das mittels eines Kalman-Filters eine Lenkstörgröße schätzt, die in einem Störungskompensator des Lenkwinkelreglers zur Reduzierung der Störeinflüsse verwendet wird.The invention relates to a method and a system for compensating for interferences in an electromechanical steering system of the vehicle, which result from lateral forces acting on the vehicle. In particular, a method and a system for compensating for interference is disclosed, which estimates a steering interference variable by means of a Kalman filter, which is used in an interference compensator of the steering angle controller to reduce the interference.

Bei der lateralen Fahrzeugregelungsfunktionen (Spurführungsassistent, Spurverlassen-Warner etc.) wird ein Lenkwinkelregler dazu verwendet, die laterale Fahrzeugführung zu beeinflussen, insbesondere das Fahrzeug auf der Spurmitte zu halten bzw. einen Spurwechsel durchzuführen.In the lateral vehicle control functions (lane guidance assistant, lane departure warning, etc.), a steering angle controller is used to influence the lateral vehicle guidance, in particular to keep the vehicle in the middle of the lane or to change lanes.

Es sind bereits Lenkwinkelregler bekannt, die eine modellbasierte Schätzung einer Lenkstörgröße im Bereich der Lenkstange bzw. des Lenkaktuators der elektromechanischen Lenkung ermöglichen, um basierend darauf eine Kompensation der Lenkstörgröße vornehmen zu können.Steering angle controllers are already known which enable a model-based estimate of a steering disturbance variable in the area of the steering rod or the steering actuator of the electromechanical steering system in order to be able to compensate for the steering disturbance variable based on this.

Nachteilig am Stand der Technik ist, dass bekannte Systeme davon ausgehen, dass das zur Bestimmung der Lenkstörgröße verwendete mathematische Modell die Fahrzeugdynamik vollständig und korrekt abbildet und damit keine Ungenauigkeiten des Systems berücksichtigt.A disadvantage of the prior art is that known systems assume that the mathematical model used to determine the steering disturbance variable depicts the vehicle dynamics completely and correctly and therefore does not take any inaccuracies in the system into account.

Ausgehend hiervon ist es Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren zur Kompensation von Störeinflüssen in einer elektromechanischen Lenkung des Fahrzeugs anzugeben, das eine verbesserte Schätzung der Lenkstörgröße ermöglicht.Proceeding from this, it is the object of the invention to specify a method for compensating for interference in an electromechanical steering system of the vehicle, which method enables the steering disturbance variable to be better estimated.

Die Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des unabhängigen Patentanspruchs 1 gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen sind Gegenstand der Unteransprüche. Ein System zur Kompensation von Störeinflüssen in einer elektromechanischen Lenkung ist Gegenstand des nebengeordneten Patentanspruchs 11.The object is solved by a method having the features of independent patent claim 1 . Preferred embodiments are the subject matter of the dependent claims. A system for compensating for disruptive influences in an electromechanical steering system is the subject of independent claim 11.

Gemäß einem ersten Aspekt wird ein Verfahren zur Kompensation von Störeinflüssen in einer elektromechanischen Lenkung eines Fahrzeugs offenbart. Das Fahrzeug umfasst einen Lenkwinkelregler, der eine Kompensationseinrichtung zur Kompensation von durch Seitenkräfte verursachten Störeinflüssen aufweist. Es ist eine Schätzeinrichtung zur Ermittlung einer von den Seitenkräften hervorgerufenen geschätzten Lenkstörgröße vorgesehen. Die Schätzeinrichtung weist einen Kalman-Filter auf, der basierend auf Eingangsinformationen, die eine modellbasiert berechnete Lenkstörgröße und zumindest eine von einem Sensor breitgestellte oder davon abgeleitete Messgröße umfassen, die geschätzte Lenkstörgröße ermittelt, wobei die geschätzte Lenkstörgröße oder eine davon abgeleitete Größe der Kompensationseinrichtung des Lenkwinkelreglers als Eingangssignal zur Verfügung gestellt wird.According to a first aspect, a method for compensating for interference in an electromechanical steering system of a vehicle is disclosed. The vehicle includes a steering angle controller, which has a compensation device for compensating for interference caused by lateral forces. An estimation device is provided for determining an estimated steering disturbance variable caused by the lateral forces. The estimating device has a Kalman filter, which determines the estimated steering disturbance variable based on input information, which includes a model-based calculated steering disturbance variable and at least one measurement variable provided by a sensor or derived therefrom, the estimated steering disturbance variable or a variable derived therefrom of the compensation device of the steering angle controller is provided as an input signal.

Das offenbarte Verfahren hat den technischen Vorteil, dass mittels des Kalman-Filters Varianzen bzw. Kovarianzen von einem oder mehreren mathematischen Modellen, insbesondere einem mathematischen Modell, mittels dem die Lenkstörgröße berechnet wird, und vorzugsweise auch eines mathematischen Modells, mit dem die auf die Räder des Fahrzeugs wirkenden Seitenkräfte berechnet werden, berücksichtigt werden können, so dass Modellungenauigkeiten, die insbesondere auch fahrsituationsabhängig sein können, bei der Ermittlung der geschätzten Lenkstörgröße in Betracht gezogen werden können. Dadurch kann eine genauere Schätzung der Lenkstörgröße erfolgen.The disclosed method has the technical advantage that using the Kalman filter variances or covariances of one or more mathematical models, in particular a mathematical model by which the steering disturbance is calculated, and preferably also a mathematical model with which the wheels lateral forces acting on the vehicle can be calculated, so that model inaccuracies, which can also be dependent on the driving situation in particular, can be taken into account when determining the estimated steering disturbance variable. As a result, the steering disturbance variable can be estimated more precisely.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel werden zumindest zwei von Sensoren breitgestellte oder davon abgeleitete Messgrößen zur Ermittlung der geschätzten Lenkstörgröße verwendet, wobei eine erste Messgröße die Lenkwinkelrate und eine zweite Messgröße die Längsbeschleunigung des Fahrzeugs ist. Wenn diese Messgrößen vorgegebene bzw. fahrzeugspezifische Wertebereiche verlassen, ist dies ein Indiz dafür, dass das zugrundeliegende mathematische Modell nicht mehr zuverlässig die tatsächlich vorliegende Situation modelliert. Damit kann im Kalman-Filter durch dynamische Anpassung von Kovarianzmatrizen die höhere Ungenauigkeit des mathematischen Modells berücksichtigt werden.According to one exemplary embodiment, at least two measured variables provided by sensors or derived therefrom are used to determine the estimated steering disturbance variable, with a first measured variable being the steering angle rate and a second measured variable being the longitudinal acceleration of the vehicle. If these measured variables leave the specified or vehicle-specific value ranges, this is an indication that the underlying mathematical model is no longer reliably modeling the situation that is actually present. The higher inaccuracy of the mathematical model can thus be taken into account in the Kalman filter by dynamic adjustment of covariance matrices.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel empfängt die Schätzeinrichtung Seitenkraftinformationen, die Informationen hinsichtlich der auf das Fahrzeug einwirkenden Seitenkräfte enthalten, als Eingangsinformationen, wobei die Seitenkraftinformationen durch ein mathematisches Modell berechnete Informationen sind. Die Seitenkraftinformationen geben insbesondere an, welche Seitenkräfte auf die Räder des Fahrzeugs wirken.According to one embodiment, the estimator receives lateral force information containing information regarding lateral forces acting on the vehicle as input information, the lateral force information being information calculated by a mathematical model. In particular, the lateral force information indicates which lateral forces act on the wheels of the vehicle.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel werden die Seitenkraftinformationen mittels eines Einspurmodells berechnet und in die modellbasiert berechnete Lenkstörgröße umgerechnet. Die modellbasiert berechnete Lenkstörgröße gibt insbesondere an, wie groß die auf den Lenkaktuator der elektromechanischen Lenkung bzw. die Zahnstange der elektromechanischen Lenkung wirkenden Kräfte sind, die durch die Seitenkräfte hervorgerufen werden. Die Umrechnung der Seitenkraftinformationen in die modellbasiert berechnete Lenkstörgröße erfolgt beispielsweise über einen Faktor, der das Verhältnis zwischen der am Rad des Fahrzeugs auftretenden Seitenkraft und der auf den Lenkaktuator der elektromechanischen Lenkung bzw. die Zahnstange wirkenden Kraft angibt.According to one exemplary embodiment, the lateral force information is calculated using a single-track model and converted into the steering disturbance variable calculated on the basis of the model. The steering disturbance variable calculated on the basis of the model indicates, in particular, how large the forces acting on the steering actuator of the electromechanical steering system or the toothed rack of the electromechanical steering system are, which are caused by the lateral forces. The lateral force information is converted into the model-based steering disturbance variable, for example using a factor that indicates the ratio between the lateral force occurring on the vehicle wheel and the force acting on the steering actuator of the electromechanical steering system or the rack.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel umfasst der Kalman-Filter eine oder mehrere Kovarianzmatrizen, die fahrsituationsabhängig anpassbar sind. Dadurch kann eine fahrsituationsabhängige Unsicherheit des mathematischen Modells berücksichtigt werden, was insgesamt zu besseren Schätzungen der Lenkstörgröße durch das Kalman-Filter führt.According to one exemplary embodiment, the Kalman filter includes one or more covariance matrices that can be adapted as a function of the driving situation. As a result, a driving situation-dependent uncertainty in the mathematical model can be taken into account, which overall leads to better estimates of the steering disturbance variable by the Kalman filter.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel umfasst der Kalman-Filter zumindest eine fahrsituationsabhängig anpassbare Lenksystem-Kovarianzmatrix, die die Varianz des mathematischen Modells des Lenksystems berücksichtigt und deren Werte abhängig von der Messgröße, die von dem zumindest einen Sensor breitgestellt wird, anpassbar sind. Vorzugsweise werden durch den zumindest einen Sensor Informationen bereitgestellt, die die aktuelle Fahrsituation charakterisieren. Somit ist es möglich, die Einträge der Lenksystem-Kovarianzmatrix basierend auf den Sensorinformationen anzupassen.According to one embodiment, the Kalman filter includes at least one steering system covariance matrix that can be adapted depending on the driving situation, which takes into account the variance of the mathematical model of the steering system and whose values can be adapted depending on the measured variable provided by the at least one sensor. The at least one sensor preferably provides information that characterizes the current driving situation. It is thus possible to adapt the steering system covariance matrix entries based on the sensor information.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel ist die Lenksystem-Kovarianzmatrix basierend auf der Lenkwinkelrate und/oder der Längsbeschleunigung des Fahrzeugs anpassbar. Insbesondere bei Überschreiten eines Schwellwerts der Lenkwinkelrate und/oder eines Schwellwerts der Längsbeschleunigung (positiv oder negativ) können die Fehler des mathematischen Modells des Lenksystems signifikant ansteigen, so dass die Verlässlichkeit des mathematischen Modells abnimmt. Dies kann in der Lenksystem-Kovarianzmatrix basierend auf den Informationen zur Lenkwinkelrate und/oder der Längsbeschleunigung des Fahrzeugs entsprechend berücksichtigt werden.According to one embodiment, the steering system covariance matrix is adjustable based on the steering angle rate and/or the longitudinal acceleration of the vehicle. In particular, when a threshold value of the steering angle rate and/or a threshold value of the longitudinal acceleration (positive or negative) is exceeded, the errors in the mathematical model of the steering system can increase significantly, so that the reliability of the mathematical model decreases. This may be appropriately accounted for in the steering system covariance matrix based on the steering angle rate and/or vehicle longitudinal acceleration information.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel weist die Lenksystem-Kovarianzmatrix einen Varianzparameter auf, wobei der Varianzparameter durch das Quadrat der geschätzten Lenkstörgröße, die sich aufgrund der Änderung des Lenkwinkels ergibt, oder durch das Quadrat der geschätzten Lenkstörgröße, die sich aufgrund der Längsbeschleunigung des Fahrzeugs ergibt, gebildet wird, je nachdem, ob die Änderung des Lenkwinkels oder die Längsbeschleunigung des Fahrzeugs zu einem höheren Wert des Quadrats der geschätzten Lenkstörgröße führt.According to one embodiment, the steering system covariance matrix has a variance parameter, the variance parameter being formed by the square of the estimated steering disturbance variable that results from the change in the steering angle, or by the square of the estimated steering disturbance variable that results from the longitudinal acceleration of the vehicle , depending on whether the change in the steering angle or the longitudinal acceleration of the vehicle results in a higher value of the square of the estimated steering disturbance.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel weist die Lenksystem-Kovarianzmatrix Einträge auf, die die Ungenauigkeit eines ersten Modellzustands bezüglich der Lenkwinkelrate und/oder die Ungenauigkeit eines zweiten Modellzustands bezüglich der Lenkstörgröße repräsentieren.According to one embodiment, the steering system covariance matrix has entries that represent the inaccuracy of a first model state with respect to the steering angle rate and/or the inaccuracy of a second model state with respect to the steering disturbance variable.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel umfasst der Kalman-Filter zumindest eine fahrsituationsabhängig anpassbare Messwert-Kovarianzmatrix, die die Varianz zumindest eines die Messgrößen bereitstellenden Sensors und/oder die Varianz der auf das Fahrzeug wirkenden, modellbasiert berechneten Seitenkräfte berücksichtigt. Damit können die Ungenauigkeiten der Sensorik bzw. des mathematischen Modells, mittels dem die auf die Räder wirkenden Seitenkräfte berechnet werden, bei der Schätzung der Lenkstörgröße berücksichtigt werden.According to one exemplary embodiment, the Kalman filter includes at least one measured value covariance matrix that can be adapted depending on the driving situation and that takes into account the variance of at least one sensor providing the measured variables and/or the variance of the model-based calculated lateral forces acting on the vehicle. In this way, the inaccuracies of the sensor system or of the mathematical model, by means of which the lateral forces acting on the wheels are calculated, can be taken into account when estimating the steering disturbance variable.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel weist die fahrsituationsabhängig anpassbare Messwert-Kovarianzmatrix Einträge auf, die eine Varianz der gemessenen Lenkwinkelrate und/oder eine Varianz der auf das Fahrzeug wirkenden, geschätzten Seitenkräfte angeben. Dadurch können Varianzen der Messwerte bzw. Schätzwerte, die zur Korrektur der Schätzungen des Kalman-Filters herangezogen werden, berücksichtigt werden.According to one exemplary embodiment, the measured value covariance matrix, which can be adapted as a function of the driving situation, has entries that indicate a variance in the measured steering angle rate and/or a variance in the estimated lateral forces acting on the vehicle. As a result, variances in the measured values or estimated values that are used to correct the estimates of the Kalman filter can be taken into account.

Gemäß einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung ein System zur Kompensation von durch Seitenkräfte erzeugten Störeinflüssen in einer elektromechanischen Lenkung eines Fahrzeugs, wobei das Fahrzeug einen Lenkwinkelregler umfasst, der eine Kompensationseinrichtung zur Kompensation von durch Seitenkräfte verursachten Störeinflüssen aufweist, wobei eine Schätzeinrichtung zur Ermittlung einer von den Seitenkräften hervorgerufenen geschätzten Lenkstörgröße vorgesehen ist, wobei die Schätzeinrichtung einen Kalman-Filter aufweist, der basierend auf Eingangsinformationen, die eine modellbasiert berechnete Lenkstörgröße und zumindest eine von einem Sensor breitgestellte oder davon abgeleitete Messgröße umfassen, die geschätzte Lenkstörgröße ermittelt, wobei die geschätzte Lenkstörgröße oder eine davon abgeleitete Größe das Eingangssignal der Kompensationseinrichtung des Lenkwinkelreglers bildet.According to a further aspect, the invention relates to a system for compensating for interference caused by lateral forces in an electromechanical steering system of a vehicle, the vehicle comprising a steering angle controller which has a compensation device for compensating for interference caused by lateral forces, with an estimation device for determining one of the Estimated steering disturbance variable caused by lateral forces is provided, the estimating device having a Kalman filter which, based on input information, contains a steering disturbance variable calculated on the basis of a model and at least one measured variable provided by a sensor or derived therefrom include, determines the estimated steering disturbance variable, wherein the estimated steering disturbance variable or a variable derived therefrom forms the input signal of the compensation device of the steering angle controller.

Die Ausdrücke „näherungsweise“, „im Wesentlichen“ oder „etwa“ bedeuten im Sinne der Erfindung Abweichungen vom jeweils exakten Wert um +/- 10%, bevorzugt um +/- 5% und/oder Abweichungen in Form von für die Funktion unbedeutenden Änderungen.The terms “approximately”, “substantially” or “roughly” mean deviations from the exact value by +/-10%, preferably by +/-5% and/or deviations in the form of changes that are insignificant for the function .

Weiterbildungen, Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten der Erfindung ergeben sich auch aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen und aus den Figuren. Dabei sind alle beschriebenen und/oder bildlich dargestellten Merkmale für sich oder in beliebiger Kombination grundsätzlich Gegenstand der Erfindung, unabhängig von ihrer Zusammenfassung in den Ansprüchen oder deren Rückbeziehung. Auch wird der Inhalt der Ansprüche zu einem Bestandteil der Beschreibung gemacht.Further developments, advantages and possible applications of the invention also result from the following description of exemplary embodiments and from the figures. All of the features described and/or illustrated are fundamentally the subject matter of the invention, either alone or in any combination, regardless of how they are summarized in the claims or how they relate back to them. The content of the claims is also made part of the description.

Die Erfindung wird im Folgenden anhand der Figuren an Ausführungsbeispielen näher erläutert. Es zeigen:

• 1 beispielhaft eine schematische Darstellung eines Systems zur Kompensation von durch Seitenkräfte erzeugten Störeinflüssen in einer elektromechanischen Lenkung; und
• 2 beispielhaft eine schematische Darstellung der Abläufe im Kalman-Filter zur Bestimmung der geschätzten Lenkstörgröße.

The invention is explained in more detail below with reference to the figures of exemplary embodiments. Show it:

• 1 an example of a schematic representation of a system for compensating for interference generated by lateral forces in an electromechanical steering system; and
• 2 as an example, a schematic representation of the processes in the Kalman filter for determining the estimated steering disturbance variable.

1 zeigt beispielhaft und schematisch ein System 1 zur Kompensation von durch am Fahrzeug angreifenden Seitenkräften. Dabei werden die Störungen, die aufgrund der Seitenkräfte im Bereich der Lenkstange des Fahrzeugs, d.h. der Zahnstange, an der der Lenkaktuator angreift, auftreten, geschätzt und diese geschätzten Störungsinformationen einer Kompensationseinrichtung zugeführt, so dass eine direkte Kompensation an der Lenkwinkelregelung des Fahrzeugs möglich ist. 1 shows an example and a schematic of a system 1 for compensating for lateral forces acting on the vehicle. The disturbances that occur due to the lateral forces in the area of the steering rod of the vehicle, i.e. the rack on which the steering actuator acts, are estimated and this estimated disturbance information is fed to a compensation device, so that direct compensation of the steering angle control of the vehicle is possible.

Das System 1 nutzt einen Kalman-Filter 5, um basierend auf einem mathematischen Modell, das die Lenkdynamik nachbildet, die an der Lenkstange aufgrund der Seitenkräfte auftretenden Störungen zu schätzen.The system 1 uses a Kalman filter 5 to estimate the disturbances occurring at the steering rod due to the lateral forces based on a mathematical model that simulates the steering dynamics.

Der Kalman-Filter 5 empfängt zudem von einem oder mehreren Sensoren bereitgestellte Messinformationen, um basierend darauf die Schätzungen, die mittels des mathematischen Modells erfolgt sind, zu korrigieren. Beispielsweise werden von einem Lenkwinkelsensor bereitgestellte Lenkwinkelinformationen als Messinformationen verwendet. Die Lenkwinkelinformationen können insbesondere die Lenkwinkelrate (Änderung des Lenkwinkels über der Zeit) sein. Zudem verwendet der Kalman-Filter 5 eine modellbasiert berechnete Lenkstörgröße, die abhängig von den auf das Fahrzeug wirkenden Seitenkräften ist. Die modellbasiert berechnete Lenkstörgröße kann beispielsweise eine berechnete Lenkstangenstörgröße sein, die aufgrund der auf das Fahrzeug wirkenden Seitenkräfte entsteht. Die modellbasiert berechnete Lenkstörgröße kann aus einer Seitenkraftinformation berechnet werden, die durch einen Seitenkraftschätzer bereitgestellt wird. Die Seitenkraftinformation kann dabei insbesondere eine auf das Rad des Fahrzeugs wirkende Seitenkraftinformation sein. Der Seitenkraftschätzer kann die Seitenkraftinformation beispielsweise modellbasiert auf Basis eines Einspurmodells und dem aktuellen Lenkwinkel berechnen.The Kalman filter 5 also receives measurement information provided by one or more sensors in order to correct the estimates made using the mathematical model based thereon. For example, steering angle information provided by a steering angle sensor is used as measurement information. In particular, the steering angle information can be the steering angle rate (change in the steering angle over time). In addition, the Kalman filter 5 uses a model-based calculated steering disturbance variable that is dependent on the lateral forces acting on the vehicle. The steering disturbance variable calculated on the basis of the model can, for example, be a calculated steering rod disturbance variable which arises as a result of the lateral forces acting on the vehicle. The model-based calculated steering disturbance variable can be calculated from lateral force information provided by a lateral force estimator. The lateral force information can in particular be lateral force information acting on the wheel of the vehicle. The lateral force estimator can calculate the lateral force information based on a model, for example, based on a single-track model and the current steering angle.

Der Kalman-Filter 5 ist dazu ausgebildet, mittels einer oder mehrerer Kovarianzmatrizen die prädizierten und gemessenen Zustände relativ zueinander zu gewichten, d.h. der Beitrag, den die durch das mathematische Modell berechneten Informationen bzw. die durch den zumindest einen Sensor bereitgestellten Informationen zum Schätzergebnis beitragen, kann situationsabhängig angepasst werden. In anderen Worten kann damit der Beitrag, den die Messergebnisse zur Korrektur des Schätzergebnisses haben, variiert werden.The Kalman filter 5 is designed to weight the predicted and measured states relative to one another using one or more covariance matrices, i.e. the contribution made by the information calculated by the mathematical model or the information provided by the at least one sensor to the estimation result. can be adjusted depending on the situation. In other words, the contribution that the measurement results have to the correction of the estimation result can be varied.

Mittels des Kalman-Filters 5 ist es möglich, die Dynamik des Lenksystems durch ein Lenksystemmodell des Fahrzeugs und die Fahrzeugmasse mittels der aus einem Einspurmodell geschätzten Seitenkraftinformation bei der Schätzung der Lenkstörgröße (Ausgangsinformation des Kalman-Filters 5) zu berücksichtigen.Using the Kalman filter 5, it is possible to take into account the dynamics of the steering system using a steering system model of the vehicle and the vehicle mass using the lateral force information estimated from a single-track model when estimating the steering disturbance variable (output information from the Kalman filter 5).

Der Aufbau und die Funktionalität des Systems 1 zur Schätzung der Lenkstörgröße wird nachfolgend basierend auf der 1 näher erläutert.The structure and functionality of the system 1 for estimating the steering disturbance variable is based on the below 1 explained in more detail.

Die Schätzeinrichtung 4, auch als Lenkstangen-Störungsschätzer bezeichnet, ist mit einem Seitenkraftschätzer 6 gekoppelt, von dem die Schätzeinrichtung 4 Seitenkraftinformationen empfängt. Die Seitenkraftinformationen geben insbesondere an, wie groß die auf die Räder des Fahrzeugs wirkenden Seitenkräfte sind. Der Seitenkraftschätzer 6 kann durch eine übergeordnete Einheit gebildet werden, die modellbasiert (beispielsweise aufgrund eines Einspurmodells des Fahrzeugs und basierend auf einem oder mehrerer Sensorinformationen) die Seitenkraftinformationen berechnet.The estimator 4, also referred to as a handlebar disturbance estimator, is coupled to a lateral force estimator 6, from which the estimator 4 receives lateral force information. The lateral force information indicates in particular how large the lateral forces acting on the wheels of the vehicle are. The lateral force estimator 6 can be formed by a higher-level unit that calculates the lateral force information based on a model (for example based on a single-track model of the vehicle and based on one or more sensor information items).

Diese Seitenkraftinformationen, die die Kräfte im Bereich der Räder des Fahrzeugs angeben, können anschießend in eine Lenkstangenstörgröße, d.h. im Bereich der Lenkstange auftretende Kräfte aufgrund der auf das Fahrzeug wirkenden Seitenkräfte, umgerechnet werden. Die Umrechnung erfolgt insbesondere mittels eines Faktors, der die Radgröße des Fahrzeugs berücksichtigt. Diese berechnete Lenkstangenstörgröße bildet eine Eingangsgröße, die im Kalman-Filter 5 zur modellbasierten Prädiktion der Lenkstörgröße verwendet wird.This lateral force information, which indicates the forces in the area of the wheels of the vehicle, can then be converted into a steering rod disturbance variable, i.e. forces occurring in the area of the steering rod due to the lateral forces acting on the vehicle. The conversion takes place in particular using a factor that takes into account the wheel size of the vehicle. This calculated steering rod disturbance variable forms an input variable that is used in the Kalman filter 5 for model-based prediction of the steering disturbance variable.

Zur Berechnung der Lenkstörgröße, insbesondere der Lenkstangenstörgröße, wird folgendes mathematisches Modell verwendet, das die Dynamik der elektromechanischen Lenkung (EPS: electronic power steering) des Fahrzeugs modelliert: $$\left\{\begin{array}{c}{\ddot{\theta }}_m\\ {\dot{T}}_l\end{array}\right\}=\left[\begin{array}{cc}-\frac{b_m}{J_m}& -\frac{1}{J_m}\\ 0& 0\end{array}\right]\left\{\begin{array}{c}{\dot{\theta }}_m\\ T_l\end{array}\right\}+\left[\begin{array}{c}\frac{1}{J_m}\\ 0\end{array}\right]\left\{T_m\right\}$$

To calculate the steering disturbance, in particular the steering rod disturbance, the following mathematical model is used, which models the dynamics of the electromechanical steering (EPS: electronic power steering) of the vehicle: $$\left\{\begin{array}{c}{\ddot{\theta }}_m\\ {\dot{T}}_l\end{array}\right\}=\left[\begin{array}{cc}-\frac{b_m}{J_m}& -\frac{1}{J_m}\\ 0& 0\end{array}\right]\left\{\begin{array}{c}{\dot{\theta }}_m\\ T_l\end{array}\right\}+\left[\begin{array}{c}\frac{1}{J_m}\\ 0\end{array}\right]\left\{T_m\right\}$$

Dabei ist:

• J_m: Äquivalent Trägheitsmoment des EPS-Motors (kg.m²)
• b_m: Äquivalent Dämpfung des EPS-Motors (N*m/(grad/s))
• T_l: Lenkstörgröße an der Lenkstange (Nm)
• T_m: Drehmoment des EPS Motors (Nm)
• θ̇_m: Lenkwinkelrate (grad/s)

where:

• J _m : Equivalent moment of inertia of EPS motor (kg.m ² )
• b _m : Equivalent damping of the EPS motor (N*m/(grad/s))
• T _l : steering disturbance at the steering rod (Nm)
• T _m : EPS motor torque (Nm)
• θ̇ _m : steering angle rate (degree/s)

Das Modell geht von der Annahme aus, dass die erste Ableitung der Lenkstörgröße an der Lenkstange Ṫ_l null ist.The model is based on the assumption that the first derivative of the steering disturbance variable at the steering rod Ṫ _l is zero.

Die Schätzeinrichtung 4 empfängt zudem eine Lenkwinkelinformation von einem Lenkwinkelsensor 7 und eine Information über die Fahrzeuggeschwindigkeit.The estimator 4 also receives steering angle information from a steering angle sensor 7 and information about the vehicle speed.

Das System 1 ist dazu ausgebildet, Fehler der modellbasierten Prädiktion der Lenkstörgröße und Fehler, die aufgrund von Sensorvarianzen oder Ungenauigkeiten des Modells, das zur Berechnung der am Fahrzeug auftretenden Seitenkräften verwendet wird, durch Anpassung der im Kalman-Filter 5 verwendeten Kovarianzmatrizen zu berücksichtigen. The system 1 is designed to take into account errors in the model-based prediction of the steering disturbance variable and errors due to sensor variances or inaccuracies in the model used to calculate the lateral forces occurring on the vehicle by adapting the covariance matrices used in the Kalman filter 5.

Wie zuvor ausgeführt, wird bei dem mathematischen Modell, das die Dynamik der elektromechanischen Lenkung nachbildet, davon ausgegangen, dass die erste Ableitung der Lenkstörgröße an der Lenkstange Ṫ_l null ist. Diese Annahme ist jedoch nicht in allen Fahrsituationen richtig.As previously stated, the mathematical model that simulates the dynamics of the electromechanical steering assumes that the first derivative of the steering disturbance at the steering rod Ṫ _l is zero. However, this assumption is not correct in all driving situations.

Das System ist dazu ausgebildet, basierend auf Sensorinformationen, die einen Hinweis darauf geben, dass die vorgenannte Annahme nicht erfüllt ist, zumindest eine Kovarianzmatrix, insbesondere eine Lenksystem-Kovarianzmatrix, die die Lenkdynamik der elektromechanischen Lenkung des Fahrzeugs modelliert, anzupassen.The system is designed to adapt at least one covariance matrix, in particular a steering system covariance matrix that models the steering dynamics of the electromechanical steering of the vehicle, based on sensor information that indicates that the aforementioned assumption is not met.

Insbesondere in folgenden Fahrsituationen kann es vorkommen, dass die Annahme, dass die erste Ableitung der Lenkstörgröße an der Lenkstange Ṫ_l null ist, nicht zutrifft:

• - Bei Lenkbewegungen, d.h. die Lenkwinkelrate ist ungleich null;
• - Bei Beschleunigung oder Abbremsen des Fahrzeugs während das Fahrzeug eine Bewegung in Querrichtung vollzieht, da dadurch die Querkräfte zu- bzw. abnehmen.

In the following driving situations in particular, the assumption that the first derivation of the steering disturbance variable at the steering rod Ṫ _l is zero may not apply:

• - During steering movements, ie the steering angle rate is not equal to zero;
• - If the vehicle accelerates or brakes while the vehicle is moving in a lateral direction, as this causes the lateral forces to increase or decrease.

Während der vorgenannten Situationen wird der Einfluss der sich ändernden Lenkstörgröße an der Lenkstange durch die folgende Stör-Kovarianzmatrix bestimmt: $$Q_{Asmpt,K}=q\left[\begin{array}{cc}\frac{\Delta t^3}{3J_m{}^2}& -\frac{\Delta t^2}{2J_m}\\ -\frac{\Delta t^2}{2J_m}& \Delta t\end{array}\right]$$

During the above situations, the influence of changing steering disturbance at the steering rod is determined by the following disturbance covariance matrix: $$Q_{Asmpt,K}=q\left[\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{<figure-callout\; id="3"\; label="\Delta \; t"\; filenames="DE102021210351A1\_0028.png"\; state="\{\{state\}\}">\Delta </figure-callout>}{t}^{}{}^3}{3{\mathrm{<figure-callout\; id="2"\; label="J\; m"\; filenames="DE102021210351A1\_0028.png"\; state="\{\{state\}\}">J</figure-callout>}}_m{}^2}& -\frac{\mathrm{<figure-callout\; id="2"\; label="\Delta \; t"\; filenames="DE102021210351A1\_0028.png"\; state="\{\{state\}\}">\Delta </figure-callout>}{t}^{}{}^2}{2J_m}\\ -\frac{\mathrm{<figure-callout\; id="2"\; label="\Delta \; t"\; filenames="DE102021210351A1\_0028.png"\; state="\{\{state\}\}">\Delta </figure-callout>}{t}^{}{}^2}{2J_m}& \Delta t\end{array}\right]$$

Dabei ist:

• q: Varianzwert;
• Δt: Abtastzeit (sec);
• J_m : Äquivalent Trägheitsmoment des EPS-Motors (kg.m²).

where:

• q: variance value;
• Δt: sampling time (sec);
• J _m : Equivalent moment of inertia of EPS motor (kg.m ² ).

Der Varianzwert q wird vorzugsweise online, d.h. situationsabhängig bestimmt, und zwar durch Auswählen des Maximalwerts aus dem Quadratwert der Änderung der Lenkstörgröße aufgrund von Lenkbewegungen oder aus dem Quadratwert der Änderung der Lenkstörgröße aufgrund einer Beschleunigung bzw. aufgrund von Abbremsen. In anderen Worten wird also ermittelt, ob die Änderung der Lenkstörgröße aufgrund von Lenkbewegungen oder aufgrund von Beschleunigung bzw. Abbremsen des Fahrzeugs größer ist und der größere Wert wird als Varianzwert q verwendet. Die Änderung der Lenkstörgröße in Abhängigkeit von der Lenkwinkelrate kann entweder durch eine mathematische Funktion berechenbar oder mittels einer lookup-Tabelle bestimmbar sein. Gleiches gilt für die Änderung der Lenkstörgröße in Abhängigkeit von der Beschleunigung bzw. dem Abbremsen des Fahrzeugs, d.h. die Änderung der Lenkstörgröße in Abhängigkeit von der Beschleunigung bzw. dem Abbremsen des Fahrzeugs kann entweder durch eine mathematische Funktion berechenbar oder mittels einer look-up-Tabelle bestimmbar sein.The variance value q is preferably determined online, i.e. depending on the situation, by selecting the maximum value from the square value of the change in the steering disturbance variable due to steering movements or from the square value of the change in the steering disturbance variable due to acceleration or braking. In other words, it is thus determined whether the change in the steering disturbance variable is greater as a result of steering movements or as a result of acceleration or braking of the vehicle, and the greater value is used as the variance value q. The change in the steering disturbance variable as a function of the steering angle rate can either be calculated using a mathematical function or can be determined using a lookup table. The same applies to the change in the steering disturbance variable as a function of the acceleration or braking of the vehicle, i.e. the change in the steering disturbance variable as a function of the acceleration or braking of the vehicle can be calculated either using a mathematical function or using a look-up table be determinable.

Mathematisch ausgedrückt wird damit der Varianzwert q wie folgt bestimmt: $$q=\text{max}\left({\left(ƒ\left(abs\left(LWR\right),P\_01\right)\right)}^2,{\left(ƒ\left(abs\left(a\_long\right),P\_02\right)\right)}^2\right)$$

Expressed mathematically, the variance value q is determined as follows: $$q=\text{Max}\left({\left(ƒ\left(abs\left(LWR\right),P\_01\right)\right)}^2,{\left(ƒ\left(abs\left(a\_lOnG\right),P\_02\right)\right)}^2\right)$$

Dabei ist:

LWR

Lenkwinkelrate

a_long

Längsbeschleunigung des Fahrzeugs (positiv oder negativ)

P_01

Parameter für die Änderung der Lenkstörgröße [Nm/s] abhängig von dem Absolutwert der Lenkwinkelrate;

P_02

Parameter für die Änderung der Lenkstörgröße [Nm/s] abhängig vom Absolutwert der Fahrzeuglängsbeschleunigung;

abs(x)

Absolutwert von x.

where:

LWR

steering angle rate

a_long

Longitudinal acceleration of the vehicle (positive or negative)

P_01

Parameter for changing the steering disturbance variable [Nm/s] depending on the absolute value of the steering angle rate;

P_02

Parameter for changing the steering disturbance variable [Nm/s] depending on the absolute value of the vehicle's longitudinal acceleration;

abs(x)

absolute value of x.

Die Parameter P_01 and P_02 werden vorab mittels Simulationen oder mittels Erprobungsfahrten bestimmt.The parameters P_01 and P_02 are determined in advance by means of simulations or test drives.

Die finale Lenksystem-Kovarianzmatrix Qf, die vorzugsweise eine 2x2 Matrix ist, wird durch folgenden Zusammenhang bestimmt: $$Q_{ƒ}=Q_{tunned}+Q_{Asmpt,K}$$

The final steering system covariance matrix Qf, which is preferably a 2x2 matrix, is determined by the following relationship: $$Q_{ƒ}=Q_{t\mathrm{and}nne\mathrm{i.e}}+Q_{Asmpt,K}$$

Dabei ist Q_Asmpt,k die obenstehende Stör-Kovarianzmatrix und Q_tunned ist eine Matrix, mittels der eine Systemungenauigkeit durch Setzen von Diagonalwerten eingeführt wird.Here Q _Asmpt,k is the noise covariance matrix above and Q _tunned is a matrix by which a system uncertainty is introduced by setting diagonal values.

Dabei kann die Matrix Q_tunned wie folgt ausgebildet sein: $$Q_{tunned}=\left[\begin{array}{cc}{Q}_{tunned\mathrm{,11}}& 0\\ 0& Q_{tunned\mathrm{,22}}\end{array}\right]$$

The matrix Q _tunned can be designed as follows: $$Q_{t\mathrm{and}nne\mathrm{i.e}}=\left[\begin{array}{cc}{Q}_{t\mathrm{and}nne\mathrm{i.e}\mathrm{,11}}& 0\\ 0& Q_{t\mathrm{and}nne\mathrm{i.e}\mathrm{,22}}\end{array}\right]$$

Dabei gibt das Element Q_tunned,11 die Ungenauigkeit des Zustands der Lenkwinkelrate im Modell an, wohingegen das Element Q_tunned,22 die Unsicherheit des Zustands der Lenkstörgröße im Modell angibt.The element Q _tunned,11 indicates the inaccuracy of the state of the steering angle rate in the model, whereas the element Q _tunned,22 indicates the uncertainty of the state of the steering disturbance variable in the model.

Die Werte der Elemente Q_tunned,11 and Q_tunned,22 können in einer Simulation oder durch Erprobungsfahrten bestimmt werden.The values of the elements Q _tunned,11 and Q _tunned,22 can be determined in a simulation or by test drives.

Zudem kann das System 1 eine fahrsituationsabhängig anpassbare Messwert-Kovarianzmatrix R_f aufweisen. Die Messwert-Kovarianzmatrix R_f kann wie folgt bestimmt werden: $$R_{ƒ}=R_{Sensor}+R_{Hƒ,k}$$

In addition, the system 1 can have a measured value covariance matrix R _f that can be adapted as a function of the driving situation. The measured value covariance matrix R _f can be determined as follows: $$R_{ƒ}=R_{SensO\mathrm{right}}+R_{Hƒ,k}$$

Dabei ist:

RSensor

Matrix, die die Unsicherheit der geschätzten Seitenkraftinformation (bereitgestellt vom Seitenkraftschätzer 6) und der Sensormesswerte angibt;

RHf,k

Matrix, die die Varianz durch hochfrequente Sprünge des Signals des Lenkwinkelsensors und durch hochfrequente Sprünge der geschätzten Seitenkraftinformation angibt;

where:

Rsensor

matrix giving the uncertainty of the estimated lateral force information (provided by lateral force estimator 6) and the sensor readings;

RHf, k

Matrix indicating the variance caused by high-frequency jumps in the signal from the steering angle sensor and high-frequency jumps in the estimated lateral force information;

Die Matrix R_Sensor spiegelt die von den Sensoren bzw. dem Seitenkraftschätzer 6 hervorgerufenen Unsicherheiten wider. Insbesondere die vom Seitenkraftschätzer 6 bereitgestellten SeitenkraftInformationen können eine fahrsituationsabhängige Unsicherheit aufweisen, da abhängig von der Fahrsituation das benutzte mathematische Modell eine unterschiedliche Modellgüte aufweist, d.h. in speziellen Fahrsituationen weist das Modell einen größeren Modellfehler auf als in anderen Situationen. Speziell folgende Situationen können zu einer größeren Modellungenauigkeit führen:

• - Keine starke Querfahrt (das im Einspurmodell enthaltene lineare Reifenmodell ist lediglich gültig bis zu Querbeschleunigungen kleiner als 0,4g, insbesondere 0,3g.);
• - Stabile Querfahrt, d.h. die Lenkwinkelrate bzw. die Gierrate ist kleiner als ein vorgegebener Schwellwert.

The matrix R _sensor reflects the uncertainties caused by the sensors or the lateral force estimator 6 . In particular, the lateral force information provided by the lateral force estimator 6 can have a driving situation-dependent uncertainty since the mathematical model used has a different model quality depending on the driving situation, ie the model has a larger model error in special driving situations than in other situations. The following situations in particular can lead to greater model inaccuracy:

• - No heavy lateral driving (the linear tire model contained in the single-track model is only valid up to lateral accelerations of less than 0.4g, in particular 0.3g);
• - Stable transverse travel, ie the steering angle rate or the yaw rate is less than a predetermined threshold value.

Die Matrix R_Sensor kann durch folgende Matrix gebildet sein: $$R_{Sensor}=\left[\begin{array}{cc}{R}_{Sensor\mathrm{,11}}& 0\\ 0& R_{Sensor\mathrm{,22}}\end{array}\right]$$

The matrix R _sensor can be formed by the following matrix: $$R_{SensO\mathrm{right}}=\left[\begin{array}{cc}{R}_{SensO\mathrm{right}\mathrm{,11}}& 0\\ 0& R_{SensO\mathrm{right}\mathrm{,22}}\end{array}\right]$$

Dabei ist R_sensor,11 die Ungenauigkeit der gemessenen Lenkwinkelrate, d.h. R_sensor,11 gibt die Varianz der vom Lenkwinkelsensor bereitgestellten Informationen an (Einheit grad²/s²). Diese Informationen werden entweder durch den Sensorhersteller bereitgestellt oder können durch Simulationen oder Erprobungsfahrten bzw. Tests bestimmt werden.

• R_sensor,22 ist die Ungenauigkeit der geschätzten Seitenkraftinformationen.
• R_sensor,22 kann dabei beispielsweise wie folgt bestimmt werden:
• R_sensor,22 = max (Temp_01, max (Temp_02, Temp_03))

R _sensor,11 is the inaccuracy of the measured steering angle rate, ie R _sensor,11 indicates the variance of the information provided by the steering angle sensor (unit grad ² /s ² ). This information is either provided by the sensor manufacturer or can be determined by simulations or test drives or tests.

• R _sensor,22 is the inaccuracy of the estimated lateral force information.
• R _sensor,22 can be determined, for example, as follows:
• R _sensor,22 = max(Temp_01, max(Temp_02, Temp_03))

Dabei ist $$Temp\_01=ƒ\left(abs\left(Fahrezeugquerbeschleunigung\right),P\_03\right)$$

$$Temp\_02=ƒ\left(abs\left(Fahrezeuggierrate\right),P\_04\right)$$

$$Temp\_03=ƒ\left(abs\left(Lenkwinkelrate\right),P\_05\right)$$

P_03: Parameter bezüglich der Varianz der geschätzten Seitenkraft [Nm²] abhängig von der absoluten Querbeschleunigung des Fahrzeugs;
P_04: Parameter bezüglich der Varianz der geschätzten Seitenkraft [Nm²] abhängig von der absoluten Gierrate des Fahrzeugs;
P_05: Parameter bezüglich der Varianz der geschätzten Seitenkraft [Nm²] abhängig von der absoluten Lenkwinkelrate des Fahrzeugs;there is $$Temp\_01=ƒ\left(abs\left(faH\mathrm{right}e\mathrm{e.g}e\mathrm{and}Gq\mathrm{and}e\mathrm{right}bescHle\mathrm{and}niG\mathrm{and}nG\right),P\_03\right)$$

$$Temp\_02=ƒ\left(abs\left(faH\mathrm{right}e\mathrm{e.g}e\mathrm{and}GGie\mathrm{right}\mathrm{right}ate\right),P\_04\right)$$

$$Temp\_03=ƒ\left(abs\left(Lenkwinkel\mathrm{right}ate\right),P\_05\right)$$

P_03: Parameters relating to the variance of the estimated lateral force [Nm ² ] depending on the absolute lateral acceleration of the vehicle;
P_04: Parameter relating to the variance of the estimated lateral force [Nm ² ] depending on the absolute yaw rate of the vehicle;
P_05: Parameters related to the variance of the estimated lateral force [Nm ² ] depending on the absolute steering angle rate of the vehicle;

Die Parameter P_03, P_04 and P_05 werden durch Simulation oder Tests beispielsweise bei Erprobungsfahrten bestimmt.The parameters P_03, P_04 and P_05 are determined by simulation or tests, for example during test drives.

Die Funktion f() zur Bestimmung der Werte von Temp_01, Temp_02 bzw. Temp_03 kann beispielsweise eine lineare Interpolationsfunktion sein. So wird beispielsweise Temp_01 für die zu einem gewissen Zeitpunkt vorherrschende absolute Querbeschleunigung aus dem Parameter P_03 interpoliert. P_03 kann beispielsweise durch eine Lookup-Tabelle abhängig von der Querbeschleunigung bestimmt werden. Weiterhin wird beispielsweise Temp_02 für die zu einem gewissen Zeitpunkt vorherrschende absolute Fahrzeuggierrate aus dem Parameter P_04 interpoliert. P_04 kann beispielsweise durch eine Lookup-Tabelle abhängig von der Fahrzeuggierrate bestimmt werden. Zudem wird beispielsweise Temp_03 für die zu einem gewissen Zeitpunkt vorherrschende absolute Lenkwinkelrate aus dem Parameter P_05 interpoliert. P_05 kann beispielsweise durch eine Lookup-Tabelle abhängig von der Lenkwinkelrate bestimmt werden.The function f() for determining the values of Temp_01, Temp_02 or Temp_03 can be a linear interpolation function, for example. For example, Temp_01 is interpolated from parameter P_03 for the absolute lateral acceleration prevailing at a certain point in time. P_03 can be determined, for example, using a lookup table as a function of the lateral acceleration. Furthermore, for example, Temp_02 is interpolated from parameter P_04 for the absolute vehicle yaw rate prevailing at a certain point in time. For example, P_04 may be determined by a lookup table as a function of vehicle yaw rate. In addition, Temp_03, for example, is interpolated from parameter P_05 for the absolute steering angle rate prevailing at a certain point in time. For example, P_05 can be determined by a lookup table depending on the steering angle rate.

Die Matrix R_Hf,k weist vorzugsweise folgende Form auf: $$\begin{array}{l}{R}_{hƒ,k}\\ =\left[\begin{array}{cc}Var\left(RauschenLenkwinkelrate\right)& 0\\ 0& Var\left(RauschenLenkst\ddot{\text{o}}rgr\ddot{\text{o}}\text{ß}e\right)\end{array}\right]\end{array}$$

The matrix R _Hf,k preferably has the following form: $$\begin{array}{l}{R}_{Hƒ,k}\\ =\left[\begin{array}{cc}Va\mathrm{right}\left(Ra\mathrm{and}scHenLenkwinkel\mathrm{right}ate\right)& 0\\ 0& Va\mathrm{right}\left(Ra\mathrm{and}scHenLenkst\ddot{\text{O}}\mathrm{right}G\mathrm{right}\ddot{\text{O}}\text{ß}e\right)\end{array}\right]\end{array}$$

Die Berechnung der Matrixeinträge der Matrix R_Hf,k kann wie folgt erfolgen: $$\begin{array}{l}\text{Roh}-\text{Standardabweichung des Rauschens der Lenkwinkelrate }=\\ \text{abs}\left(\text{gemessene Lenkwinkelrate}-\text{Tiefpass }-\text{gefilterte Lenkwinkelrate}\right)\end{array}$$

$$\begin{array}{l}\text{Standardabweichung des Rauschens der Lenkwinkelrate }=\\ \sqrt{Var\left(RauschenLenkwinkelrate\right))}=\text{Tiefpassgefilterte Roh}-\\ \text{Standardabweichung des Rauschens der Lenkwinkelrate}\end{array}$$

The matrix entries of the matrix R _Hf,k can be calculated as follows: $$\begin{array}{l}\text{Raw}-\text{Standard deviation of steering angle rate noise}=\\ \text{Section}\left(\text{measured steering angle rate}-\text{low pass}-\text{filtered steering angle rate}\right)\end{array}$$

$$\begin{array}{l}\text{Standard deviation of steering angle rate noise}=\\ \sqrt{Va\mathrm{right}\left(Ra\mathrm{and}scHenLenkwinkel\mathrm{right}ate\right))}=\text{Lowpass filtered raw}-\\ \text{Standard deviation of steering angle rate noise}\end{array}$$

Der Tiefpass-Filter ist wie folgt für die zeitdiskrete Anwendung ausgelegt: $$\begin{array}{l}FilterAusgan{g}_k\\ \begin{array}{c}=Filte{r}_{koeffizinet}*\left(FilterEingan{g}_k-FilterAusgan{g}_{k-1}\right)\\ +FilterAusgan{g}_{k-1}\end{array}\end{array}$$

The low-pass filter is designed for the time-discrete application as follows: $$\begin{array}{l}filte\mathrm{right}A\mathrm{and}sGan{G}_k\\ \begin{array}{c}=filte{\mathrm{right}}_{kOeffi\mathrm{e.g}inet}*\left(filte\mathrm{right}EinGan{G}_k-filte\mathrm{right}A\mathrm{and}sGan{G}_{k-1}\right)\\ +filte\mathrm{right}A\mathrm{and}sGan{G}_{k-1}\end{array}\end{array}$$

Bei der Filterung der Standardabweichung des Rauschend der Lenkwinkelrate wird für steigende Flanken beispielsweise der Koeffizient 0,9 und für die fallende Flanken beispielsweise der Koeffizient 0,3 verwendet. Das entstehende Signal kann somit einem Anstieg der Rauschstärke schnell folgen und fällt dann langsam wieder ab. Damit wird das Rauschen leicht überschätzt, was aber tendenziell besser ist als es zu unterschätzen. $$\begin{array}{l}\text{Roh}-\text{Standardabweichung des Rauschens der Lenkst}\ddot{\text{o}}\text{rgr}\ddot{\text{o}}\text{ße }=\\ \text{abs}\left(\text{gemessene Lenkst}\ddot{\text{o}}\text{rgr}\ddot{\text{o}}\text{ße}-\text{Tiefpass}-\text{gefilterte Lenkst}\ddot{\text{o}}\text{rgr}\ddot{\text{o}}\text{ße}\right)\end{array}$$

$$\begin{array}{l}\text{Standardabweichung des Rauschens der Lenkst}\ddot{\text{o}}\text{rgr}\ddot{\text{o}}\text{ße }=\\ \sqrt{Var\left(RauschenLenkst\ddot{\text{o}}rgr\ddot{\text{o}}\text{ß}e\right))}=\text{Tiefpassgefilterte Roh}-\\ \text{Standardabweichung des Rauschens der Lenkst}\ddot{\text{o}}\text{rgr}\ddot{\text{o}}\text{ße};\end{array}$$

When filtering the standard deviation of the noise of the steering angle rate, the coefficient 0.9, for example, is used for rising edges and the coefficient 0.3, for example, is used for the falling edges. The resulting signal can thus quickly follow an increase in noise level and then slowly decreases again. This slightly overestimates the noise, but this tends to be better than underestimating it. $$\begin{array}{l}\text{Raw}-\text{Standard deviation of steering noise}\ddot{\text{O}}\text{rgr}\ddot{\text{O}}\text{ß}=\\ \text{Section}\left(\text{measured steering}\ddot{\text{O}}\text{rgr}\ddot{\text{O}}\text{ß}-\text{low pass}-\text{filtered steering}\ddot{\text{O}}\text{rgr}\ddot{\text{O}}\text{ß}\right)\end{array}$$

$$\begin{array}{l}\text{Standard deviation of steering noise}\ddot{\text{O}}\text{rgr}\ddot{\text{O}}\text{ß}=\\ \sqrt{Va\mathrm{right}\left(Ra\mathrm{and}scHenLenkst\ddot{\text{O}}\mathrm{right}G\mathrm{right}\ddot{\text{O}}\text{ß}e\right))}=\text{Lowpass filtered raw}-\\ \text{Standard deviation of steering noise}\ddot{\text{O}}\text{rgr}\ddot{\text{O}}\text{ß};\end{array}$$

Der Tiefpass Filter ist wie folgt für die zeitdiskrete Anwendung ausgelegt: $$\begin{array}{l}FilterAusgan{g}_k\\ \begin{array}{c}=Filte{r}_{koeffizinet}*\left(FilterEingan{g}_k-FilterAusgan{g}_{k-1}\right)\\ +FilterAusgan{g}_{k-1}\end{array}\end{array}$$

The low-pass filter is designed for the time-discrete application as follows: $$\begin{array}{l}filte\mathrm{right}A\mathrm{and}sGan{G}_k\\ \begin{array}{c}=filte{\mathrm{right}}_{kOeffi\mathrm{e.g}inet}*\left(filte\mathrm{right}EinGan{G}_k-filte\mathrm{right}A\mathrm{and}sGan{G}_{k-1}\right)\\ +filte\mathrm{right}A\mathrm{and}sGan{G}_{k-1}\end{array}\end{array}$$

Bei der Filterung von der Standardabweichung des Rauschens der Lenkstörgröße wird für steigende Flanken beispielsweise der Koeffizient 0,9 und für die fallende Flanken beispielsweise der Koeffizient 0,3 verwendet. Das entstehende Signal kann somit einem Anstieg der Rauschstärke schnell folgen und fällt dann langsam wieder ab. Damit wird das Rauschen leicht überschätzt, was aber tendenziell besser ist als es zu unterschätzen.When filtering the standard deviation of the noise of the steering disturbance variable, the coefficient 0.9, for example, is used for rising edges and the coefficient 0.3, for example, is used for the falling edges. The resulting signal can thus quickly follow an increase in noise level and then fall slowly off again. This slightly overestimates the noise, but this tends to be better than underestimating it.

Basierend auf den fahrsituationsabhängig angepassten Kovarianzmatrizen bestimmt das Kalman-Filter die geschätzte Lenkstörgröße.Based on the covariance matrices adapted to the driving situation, the Kalman filter determines the estimated steering disturbance variable.

2 zeigt ein Ablaufdiagramm, wie basierend auf Vorhersagen (Prädiktion) und zur Korrektur verwendeten Messungen iterativ eine Schätzung der Lenkstörgröße erfolgt und dabei Fehler-Kovarianzmatrizen geupdatet werden. 2 shows a flowchart of how, based on predictions and measurements used for correction, the steering disturbance variable is iteratively estimated and error covariance matrices are updated in the process.

Dabei wird das zuvor beschriebene mathematische Lenkdynamikmodell in ein zeitdiskretes Modell überführt. Das zeitdiskrete Modell kann wie folgt beschrieben werden: $$\left\{\begin{array}{c}{\dot{\theta }}_{m,k+1}\\ T_{l,k+1}\end{array}\right\}=\left[\begin{array}{cc}\left(1-\frac{b_m\Delta t}{J_m}\right)& -\frac{\Delta t}{J_m}\\ 0& 0\end{array}\right]\left\{\begin{array}{c}{\dot{\theta }}_{m,k}\\ T_{l,k}\end{array}\right\}+\left[\begin{array}{c}\frac{\Delta t}{J_m}\\ 0\end{array}\right]\left\{T_{m,k}\right\}$$

The mathematical steering dynamics model described above is converted into a time-discrete model. The discrete-time model can be described as follows: $$\left\{\begin{array}{c}{\dot{\theta }}_{m,k+1}\\ T_{l,k+1}\end{array}\right\}=\left[\begin{array}{cc}\left(1-\frac{b_m\Delta t}{J_m}\right)& -\frac{\Delta t}{J_m}\\ 0& 0\end{array}\right]\left\{\begin{array}{c}{\dot{\theta }}_{m,k}\\ T_{l,k}\end{array}\right\}+\left[\begin{array}{c}\frac{\Delta t}{J_m}\\ 0\end{array}\right]\left\{T_{m,k}\right\}$$

Dabei gibt k den Iterationsschrittzähler an, so dass k+1 der auf k folgende Iterationsschritt ist.Here, k specifies the iteration step counter, so that k+1 is the iteration step following k.

Das zeitdiskrete Lenkdynamikmodell kann wie folgt mit der in 2 gezeigten Nomenklatur kombiniert werden: $$A=\left[\begin{array}{cc}\left(1-\frac{b_m\Delta t}{J_m}\right)& -\frac{\Delta t}{J_m}\\ 0& 1\end{array}\right];$$

$$B=\left[\begin{array}{c}\frac{\Delta t}{J_m}\\ 0\end{array}\right];$$

$$x_{k+1}=\left\{\begin{array}{c}{\dot{\theta }}_{m,k+1}\\ T_{l,k+1}\end{array}\right\};$$

$$x_k=\left\{\begin{array}{c}{\dot{\theta }}_{m,k}\\ T_{l,k}\end{array}\right\};$$

The time-discrete steering dynamics model can be combined with the in 2 nomenclature shown can be combined: $$A=\left[\begin{array}{cc}\left(1-\frac{b_m\Delta t}{J_m}\right)& -\frac{\Delta t}{J_m}\\ 0& 1\end{array}\right];$$

$$B=\left[\begin{array}{c}\frac{\Delta t}{J_m}\\ 0\end{array}\right];$$

$$x_{k+1}=\left\{\begin{array}{c}{\dot{\theta }}_{m,k+1}\\ T_{l,k+1}\end{array}\right\};$$

$$x_k=\left\{\begin{array}{c}{\dot{\theta }}_{m,k}\\ T_{l,k}\end{array}\right\};$$

Die zeitdiskrete Ausgangsmatrix ist $$Y=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]\left\{\begin{array}{c}{\dot{\theta }}_{m,k}\\ T_{l,k}\end{array}\right\};$$

$$H=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right];$$

$$Q=Q_{ƒ};$$

$$R=R_{ƒ};$$

The discrete-time output matrix is $$Y=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]\left\{\begin{array}{c}{\dot{\theta }}_{m,k}\\ T_{l,k}\end{array}\right\};$$

$$H=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right];$$

$$Q=Q_{ƒ};$$

$$R=R_{ƒ};$$

Die Fehlerkovarianzmatrix P_k ist eine symmetrsische Matrix, um die Filterstabilität zu gewährleisten. Aufgrund von numerischen Problemen kann es vorkommen, dass die Fehlerkovarianzmatrix P_k unsymmetrisch wird.The error covariance matrix P _k is a symmetric matrix to ensure filter stability. Due to numerical problems, it can happen that the error covariance matrix P _k becomes unsymmetrical.

Um die Symmetrie der Fehlerkovarianzmatrix P_k zu erhalten, kann folgende Maßnahme vorgenommen werden: $$P_k=\frac{P_k+P_k{}^T}{2},$$

d.h. die Fehlerkovarianzmatrix P_k und deren Transponierte werden addiert und deren Ergebnis durch zwei geteilt. Dadurch wird eine stets symmetrische Fehlerkovarianzmatrix P_k erhalten.In order to maintain the symmetry of the error covariance matrix P _k , the following measure can be taken: $$P_k=\frac{P_k+P_k{}^T}{2},$$

ie the error covariance matrix P _k and its transpose are added and the result is divided by two. As a result, an always symmetrical error covariance matrix P _k is obtained.

Um weiterhin eine Destabilisierung des Filters zu verhindern, kann eine betragsmäßige Begrenzung der Elemente der Fehlerkovarianzmatrix P_k erfolgen. Vorzugsweise werden die Elemente in jedem Iterationsschritt begrenzt, um daraus resultierende Rechenfehler zu vermeiden.In order to prevent further destabilization of the filter, the elements of the error covariance matrix P _k can be limited in terms of absolute value. The elements are preferably limited in each iteration step in order to avoid calculation errors resulting therefrom.

Die Erfindung wurde voranstehend an Ausführungsbeispielen beschrieben. Es versteht sich, dass zahlreiche Änderungen sowie Abwandlungen möglich sind, ohne dass dadurch der durch die Patentansprüche definierte Schutzbereich verlassen wird.The invention has been described above using exemplary embodiments. It goes without saying that numerous changes and modifications are possible without leaving the scope of protection defined by the patent claims.

Bezugszeichenlistereference list

11

Systemsystem

22

elektromechanische LenkungElectric Power Steering

33

Lenkwinkelreglersteering angle controller

3.13.1

Kompensationseinrichtungcompensation device

44

Schätzeinrichtungestimator

55

Kalman-FilterKalman filter

66

Seitenkraftschätzerlateral force estimator

77

Lenkwinkelsensorsteering angle sensor

Claims (11)

Verfahren zur Kompensation von durch Seitenkräfte erzeugten Störeinflüssen in einer elektromechanischen Lenkung (2) eines Fahrzeugs, wobei das Fahrzeug einen Lenkwinkelregler (3) umfasst, der eine Kompensationseinrichtung (3.1) zur Kompensation von durch Seitenkräfte verursachten Störeinflüssen aufweist, wobei eine Schätzeinrichtung (4) zur Ermittlung einer von den Seitenkräften hervorgerufenen geschätzten Lenkstörgröße vorgesehen ist, wobei die Schätzeinrichtung (4) einen Kalman-Filter (5) aufweist, der basierend auf Eingangsinformationen, die eine modellbasiert berechnete Lenkstörgröße und zumindest eine von einem Sensor breitgestellte oder davon abgeleitete Messgröße umfassen, die geschätzte Lenkstörgröße ermittelt, wobei die geschätzte Lenkstörgröße oder eine davon abgeleitete Größe der Kompensationseinrichtung (3.1) des Lenkwinkelreglers (3) als Eingangssignal zur Verfügung gestellt wird.Method for compensating for interference caused by lateral forces in an electromechanical steering system (2) of a vehicle, the vehicle comprising a steering angle controller (3) which has a compensation device (3.1) for compensating for interference caused by lateral forces, with an estimation device (4) for Determination of an estimated steering disturbance variable caused by the lateral forces is provided, with the estimating device (4) having a Kalman filter (5) which, based on input information, comprises a model-based calculated steering disturbance variable and at least one measured variable provided by a sensor or derived therefrom, which estimated steering disturbance variable is determined, the estimated steering disturbance variable or a variable derived therefrom being made available as an input signal to the compensation device (3.1) of the steering angle controller (3). Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest zwei von Sensoren breitgestellte oder davon abgeleitete Messgrößen zur Ermittlung der geschätzten Lenkstörgröße verwendet werden, wobei eine erste Messgröße die Lenkwinkelrate und eine zweite Messgröße die Längsbeschleunigung des Fahrzeugs ist.procedure after claim 1 , characterized in that at least two measured variables provided by sensors or derived therefrom are used to determine the estimated steering disturbance variable, a first measured variable being the steering angle rate and a second measured variable being the longitudinal acceleration of the vehicle. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Schätzeinrichtung (4) Seitenkraftinformationen, die Informationen hinsichtlich der auf das Fahrzeug einwirkenden Seitenkräfte enthalten, als Eingangsinformationen empfängt, wobei die Seitenkraftinformationen durch ein mathematisches Modell berechnete Informationen sind.procedure after claim 1 or 2 , characterized in that the estimating means (4) receives lateral force information containing information on lateral forces acting on the vehicle as input information, the lateral force information being information calculated by a mathematical model. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Seitenkraftinformationen mittels eines Einspurmodells berechnet werden und in die modellbasiert berechnete Lenkstörgröße umgerechnet werden.procedure after claim 3 , characterized in that the lateral force information is calculated using a single-track model and converted into the model-based steering disturbance variable. Verfahren einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Kalman-Filter (5) zumindest eine fahrsituationsabhängig anpassbare Lenksystem-Kovarianzmatrix umfasst, die die Varianz des mathematischen Modells des Lenksystems berücksichtigt und deren Werte abhängig von der Messgröße, die von dem zumindest einen Sensor breitgestellt wird, anpassbar sind.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the Kalman filter (5) comprises at least one steering system covariance matrix which can be adapted as a function of the driving situation and which takes into account the variance of the mathematical model of the steering system and whose values are dependent on the measured variable provided by the at least one sensor will, are customizable. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Lenksystem-Kovarianzmatrix basierend auf der Lenkwinkelrate und/oder der Längsbeschleunigung des Fahrzeugs anpassbar ist.procedure after claim 5 , characterized in that the steering system covariance matrix is adjustable based on the steering angle rate and/or the longitudinal acceleration of the vehicle. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Lenksystem-Kovarianzmatrix einen Varianzparameter aufweist, wobei der Varianzparameter durch das Quadrat der geschätzten Lenkstörgröße, die sich aufgrund der Änderung des Lenkwinkels ergibt, oder durch das Quadrat der geschätzten Lenkstörgröße, die sich aufgrund der Längsbeschleunigung des Fahrzeugs ergibt, gebildet wird, je nachdem, ob die Änderung des Lenkwinkels oder die Längsbeschleunigung des Fahrzeugs zu einem höheren Wert des Quadrats der geschätzten Lenkstörgröße führt.procedure after claim 6 , characterized in that the steering system covariance matrix has a variance parameter, the variance parameter being formed by the square of the estimated steering disturbance variable that results from the change in the steering angle, or by the square of the estimated steering disturbance variable that results from the longitudinal acceleration of the vehicle depending on whether the change in the steering angle or the longitudinal acceleration of the vehicle results in a higher value of the square of the estimated steering disturbance. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Lenksystem-Kovarianzmatrix Einträge aufweist, die die Ungenauigkeit eines ersten Modellzustands der Lenkwinkelrate und/oder die Ungenauigkeit des zweiten Modellzustands der Lenkstörgröße repräsentieren.Procedure according to one of Claims 5 until 7 , characterized in that the steering system covariance matrix has entries which represent the inaccuracy of a first model state of the steering angle rate and/or the inaccuracy of the second model state of the steering disturbance variable. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Kalman-Filter (5) zumindest eine fahrsituationsabhängig anpassbare Messwert-Kovarianzmatrix umfasst, die die Varianz zumindest eines die Messgrößen bereitstellenden Sensors und/oder die Varianz der auf das Fahrzeug wirkenden, modellbasiert berechneten Seitenkräfte berücksichtigt.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the Kalman filter (5) comprises at least one measured value covariance matrix which can be adapted as a function of the driving situation and which contains the variance of at least one sensor providing the measured variables and/or the variance of the model-based calculated lateral forces acting on the vehicle taken into account. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die fahrsituationsabhängig anpassbare Messwert-Kovarianzmatrix Einträge aufweist, die eine Varianz der gemessenen Lenkwinkelrate und/oder eine Varianz der auf das Fahrzeug wirkenden, geschätzten Seitenkräfte angeben.procedure after claim 9 , characterized in that the measured value covariance matrix, which can be adapted as a function of the driving situation, has entries which indicate a variance in the measured steering angle rate and/or a variance in the estimated lateral forces acting on the vehicle. System zur Kompensation von durch Seitenkräfte erzeugten Störeinflüssen in einer elektromechanischen Lenkung (2) eines Fahrzeugs, wobei das Fahrzeug einen Lenkwinkelregler (3) umfasst, der eine Kompensationseinrichtung (3.1) zur Kompensation von durch Seitenkräfte verursachten Störeinflüssen aufweist, wobei eine Schätzeinrichtung (4) zur Ermittlung einer von den Seitenkräften hervorgerufenen geschätzten Lenkstörgröße vorgesehen ist, wobei die Schätzeinrichtung (4) einen Kalman-Filter (5) aufweist, der basierend auf Eingangsinformationen, die eine modellbasiert berechnete Lenkstörgröße und zumindest eine von einem Sensor breitgestellte oder davon abgeleitete Messgröße umfassen, die geschätzte Lenkstörgröße ermittelt, wobei die geschätzte Lenkstörgröße oder eine davon abgeleitete Größe das Eingangssignal der Kompensationseinrichtung (3.1) des Lenkwinkelreglers (3) bildet.System for compensating for interference caused by lateral forces in an electromechanical steering system (2) of a vehicle, the vehicle comprising a steering angle controller (3) which has a compensation device (3.1) for compensating for interference caused by lateral forces, with an estimation device (4) for Determination of an estimated steering disturbance variable caused by the lateral forces is provided, with the estimating device (4) having a Kalman filter (5) which, based on input information, comprises a model-based calculated steering disturbance variable and at least one measured variable provided by a sensor or derived therefrom, which estimated steering disturbance variable is determined, the estimated steering disturbance variable or a variable derived therefrom forming the input signal of the compensation device (3.1) of the steering angle controller (3).

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