轮胎／路面附着系数估算方法

为提高汽车主动安全系统自适应控制性能,需要对轮胎／路面附着系数进行精确的识别或估算。鉴于附着系数估计的复杂性,文章综述了目前路面附着系数估算中的汽车动力学建模和轮胎／路面摩擦模型建模,重点讨论了轮胎／路面附着系数识别算法中传感器的直接检测估计法,以及基于车辆动力学、回正力矩和状态观测器等动力学模型的估计算法,并对各估算方法存在的问题与发展趋势等进行了分析。对开发汽车主动安全电控系统和提高汽车产业核心竞争力具有重要意义。     

针对轮胎-路面附着系数的鲁棒非线性观测器设计及仿真研究

针对轮胎-路面附着系数对于车辆主动安全控制系统的重要性,提出一种以鲁棒稳定性为设计目标的非线性观测器。通过分析轮胎侧向运动,建立数学模型,利用CarSim与Matlab/Simulink搭建联合仿真模型,完成鲁棒自适应观测器设计,获取轮胎路面附着系数和轮胎侧偏角及相关信息,验证并分析所设计观测器的性能。     

基于多参数自适应优化的智能车轨迹跟踪

为了在不同工况中，同时兼顾轨迹跟踪算法的跟踪精度，计算速度与车辆稳定性，提出基于不同车速和路面附着系数的参数自适应MPC算法。在线性时变MPC的基础上增加车辆稳定性控制，并基于路面附着系数设计2种控制策略：在高附着系数路面，针对不同车速优化预测时域与控制时域；在低附着系数路面，开启车辆稳定性控制并基于改进粒子群算法优化权重参数。2种策略在保证跟踪精度与车辆稳定性的基础上提高计算速度。设计基于前馈神经网络的路面识别算法从而为多参数自适应轨迹跟踪算法识别所在道路的路面附着系数，利用CarSim-Simulink平台进行联合仿真。研究结果表明：路面识别算法的平均绝对百分比误差为12.77%,足够满足多参数自适应轨迹跟踪算法的需求；相较于传统线性时变MPC跟踪算法，低速工况下参数自适应轨迹跟踪算法在高附着系数和低附着系数的路面上，横向平均绝对误差分别降低了20.7%和24.6%;高速工况下横向平均绝对误差分别降低了66.2%和50.7%;综合所有试验，算法的计算时间减少了40.2%;在保障车辆稳定性的同时降低算法的计算时间。研究成果针对不同车速与附着系数对轨迹跟踪算法参数进行优化，利用自适应预...     

面向汽车纵向安全辅助系统的路面附着系数估计方法

文中通过仿真研究探索了一种基于车轮滑移率的路面附着系数识别方法.首先讨论了有效估计驱动轮滑移率和利用附着系数的途径,然后在此基础上,提出了基于贝叶斯原理的路面附着系数估计迭代算法,并利用车辆动力学软件veDYNA对该算法进行仿真分析.结果表明,在滑移率大于代表不同路面的最小滑移率阈值的工况下,该方法能够快速、准确地捕获路面特征,满足汽车纵向安全辅助系统调整安全策略的需要.     

分布式驱动电动汽车实时路面识别算法研究

以分布式驱动纯电动汽车为研究对象,进行了车辆在多种路面上直线行驶时的附着系数识别方法的研究。根据车辆的多路面滑转率实验数据,选择并改进了轮胎模型。使用带有遗忘因子的递推最小二乘算法对电动汽车行驶的路面进行估计和识别。结果表明,该识别算法可实时、准确、有效和快速地分辨出电动汽车行驶的路面(结冰、干沥青和湿沥青),为车辆的主动安全控制提供依据。     

汽车轮胎-路面附着系数非线性观测器设计与仿真研究

轮胎-路面附着系数对于车辆主动安全控制系统设计与分析十分重要,本文中提出一种以鲁棒稳定性为设计目标的非线性观测器。通过分析轮胎侧向运动,建立数学模型,利用CarSim与Matlab/Simulink软件搭建联合仿真模型,实现鲁棒自适应观测器设计。通过仿真系统获取轮胎路面附着系数和轮胎侧偏角及相关信息,验证并分析所设计观测器的性能。     

汽车双转鼓惯性试验台等效路面附着机理研究

本文中针对一种双转鼓惯性试验台,基于CAN/PCI总线建立机电一体化分布式测控系统,用于车辆安全性、动力性试验检测。基于所设计惯性试验台提出通过改变车轮与双转鼓间安置角等效不同路面峰值附着系数的算法,基于制动过程单轮动力学分析,建立单轮-试验台系统动力学模型,根据动力学模型获得可变安置角与路面峰值附着系数等效路面附着机理,基于Matlab/Simulink建立单轮-试验台系统仿真模型,验证了等效路面附着系数算法。通过所建单轮-试验台系统进行了试验,在小滑动区实时获取车轮所受纵向力及滑动率,基于Slip-slope理论实时估算等效峰值附着系数。结果表明,双转鼓惯性试验台等效路面附着机理正确,等效路面附着系数算法准确可行。     

基于轮边驱动电动汽车轮胎力估计的路面附着系数估算

为了能够实时准确的获得当前车轮的轮胎力及路面附着系数以提高汽车主动安全性能,提出一种轮边驱动电动汽车状态估计与路面附着系数估计相结合的估计方法。根据车载传感器及七自由度非线性车辆动力学模型,采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)进行车辆状态及轮胎力的估计。结合EKF估算结果和轮胎模型,采用递归最小二乘法(RLS)实时估计不同路面的附着系数。仿真结果表明:该方法可以在较为复杂工况下估计出不同的路面附着系数,估计精度较高,实时性较好。     

基于轮胎回正力矩的路面附着系数估计方法

路面附着系数的识别对汽车稳定性控制起着至关重要的作用。轮胎回正力矩能够反映整车及轮胎的运动、受力状况以及路面环境信息,且利用回正力矩能比使用侧向力更早地估计轮-地接触状况。为此,本文设计一种基于轮胎回正力矩的路面附着系数估计方法。首先,基于二自由度车辆模型设计轮胎侧偏角反馈观测器,对轮胎侧偏角进行实时估计;其次,基于轮胎侧偏角和轮胎回正力矩信息设计路面附着系数估计器,构建路面附着系数评估函数;最后,搭建Carsim与Simulink联合仿真平台,仿真结果表明设计的估计算法能够有效地对路面附着系数进行估计。     

考虑道路因素的智能车辆纵向运动决策与控制研究

针对智能车辆纵向运动时的交通道路适应性问题,考虑路面附着系数和前车运动速度等因素,研究了智能车辆纵向运动决策与控制方法。论文研究了基于车头时距的纵向运动决策方法并建立不同驾驶行为的目标车速模型,运用变论域模糊推理算法设计了目标加速度模型。基于纵向动力学模型,运用自适应反演滑模控制算法建立了驱动控制器和制动控制器。对高附着系数路面和低附着系数路面的行驶工况进行仿真试验验证,结果表明,在不同的附着系数路面和前车变速行驶条件下,智能车辆能实时、合理地决策目标车速、目标加速度,实现安全、高效、稳定的跟驰。     

考虑路面附着系数的行车风险场建模及避障控制研究

针对车辆在不同路面条件下的主动避障问题，提出一种考虑路面附着系数的行车风险场避障路径规划方法。首先，建立了包含道路边界风险场、目标引力场和障碍物风险场的行车风险场；基于容积卡尔曼滤波算法实时估算路面附着系数，并对考虑路面附着系数的行车风险场函数进行负梯度求导，得到风险值下降最快的避障路径；然后，采用5次多项式拟合优化得到满足车辆约束的避障参考路径；最后，采用模型预测控制算法跟踪避障路径。仿真结果表明：在相同车速下，路面附着系数越小，避障时的横向加速度越小，横向加速度的标准差越小，避障效果越平顺。     

基于自适应滤波的电动车纵向滑移率识别方法

根据路面附着状况实时地选择最优的滑移率控制目标是电动车驱动防滑控制策略的关键.针对四轮驱动电动车的特点,研究利用自适应Kalman滤波获得车速信息和轮胎驱动力信息的方法.利用该方法实时估计车速和驱动力等参数,并计算附着系数-滑移率曲线的斜率k,以对路面附着状况进行精确估计.通过将计算得到的斜率与设定的最优滑移率所对应的斜率之差作为控制参考量,及时地调整驱动电机的输出转矩,提高电动车的道路附着系数利用率,以获得更好的电动车驱动防滑控制效果.仿真结果表明:车辆在高、低附路面行驶时,该算法均可有效地估计滑移率的k值.     

气压ABS的模糊自寻优控制器设计与硬件在环验证

根据轮胎与路面间附着系数-滑移率关系曲线的单峰极值特性,将模糊自寻优控制算法应用到车辆气压ABS系统控制器的研究中,并通过硬件在环测试验证了该算法对车辆气压ABS系统的有效控制.与传统的逻辑门限值算法相比,该算法具有结构更简单,且能自适应路面变化的特点.     

车辆转向工况下的路面附着系数估计算法

提出了一种在转向工况下根据车轮侧偏特性估计路面附着系数的算法.首先在Matlab/Simulink中建立了七自由度整车模型,分析了车轮的侧偏特性;然后设计了扩展卡尔曼滤波器,以根据车辆的纵、侧向加速度,估算车辆的纵、侧向速度,并据此计算出车轮的侧偏角;最后,采用反向传播神经网络算法,根据前轮侧偏角和横摆角速度及其增益,估计路面附着系数.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于四轮轮边驱动电动车的路面附着系数估算方法

路面附着系数是影响车辆行驶安全性的重要因素,利用轮边驱动电动汽车驱动力矩可以对路面利用附着系数进行观测。当观测到μ-λ曲线接近于峰值点时,将该时刻的轮胎利用附着系数作为路面峰值附着系数,并根据识别的路面峰值附着系数进行驱动防滑控制。该方法能够有效防止轮胎滑转,提高车辆行驶稳定性。     

基于路面构造特性的附着系数识别研究

为提高汽车主动防碰撞系统的预警精度,提出了一种基于路面构造特性的附着系数识别方法.首先通过激光扫描仪扫描不同类型和不同磨耗程度的沥青路面,获取路表纹理形貌的三维坐标,在Matlab中编制程序计算出MTD、MPD等7个路面构造特征参数数值;然后对特征参数进行相关性分析,选取MTD、MPD、Rq和Δq作为评价路面附着系数的...     

商用车电液耦合转向系统主动回正控制研究

针对装有传统液压助力转向系统的商用车在回正过程中存在低速回正不足或高速回正过度的问题,综合考虑载荷转移、路面条件和轮胎非线性等对回正工况的影响,基于电液耦合转向系统,设计一种车辆质心侧偏角和横摆角速度联合控制的非线性滑模控制器。针对控制算法部分状态量难以获取和影响车辆回正稳定性的路面附着系数难以直接测量的问题,利用UKF观测器为滑模控制器动态估计车辆状态信息和路面附着系数,并将质心侧偏角的观测值和横摆角速度与其期望值之差作为控制系统输入,来求取回正控制所需的转角修正量。最后通过TruckSim、Matlab/Simulink和转向试验台架对不同工况下的转向回正性能进行仿真和台架试验,结果表明,所提出的主动回正控制策略可有效提高转向盘回正的稳定性和控制精准性。     

路面附着系数的自适应衰减卡尔曼滤波估计

为了获得实时、准确的路面附着系数，进一步提高观测路面附着系数算法的精度和收敛速度，结合非线性车辆动力学模型和轮胎力修正模型，搭建分布式驱动电动汽车联合仿真平台，提出一种基于自适应衰减无迹卡尔曼滤波的路面附着系数观测算法。该算法设计与各轮对应的路面附着系数观测器，应用协方差匹配判据对观测器发散趋势进行判别，设计自适应加权系数修正预测协方差，以增强新近观测数据的利用率；同时采用次优Sage-Husa噪声估计器对未知的系统过程噪声进行估计，抑制观测器的记忆存储长度，调整过程噪声和测量噪声的均值与协方差，提高观测器的跟踪能力。利用分布式驱动电动汽车分别进行高、低附着路面和对开路面直线制动试验，并将自适应衰减无迹卡尔曼滤波路面附着系数观测器的观测结果与无迹卡尔曼滤波观测值、参考路面附着系数进行比较和分析。结果表明：高附着路面条件下，所设计的算法估计误差可控制在0.64%以内；低附着路面条件下，所设计的算法估计误差可控制在1.03%以内；对开路面条件下估计误差可控制在1.26%以内；自适应衰减无迹卡尔曼滤波算法相比无迹卡尔曼滤波算法响应速率更快，具有更高的估计精度和较强的自适应能力，估计结果整体上维持稳定，能够适应各种不同路面的估计。     

团雾天气对高速公路交通安全的影响机理研究

团雾具有突发性强、能见度的变化呈现跳跃式、多发生在日出后、影响范围不确定等特征,对高速公路交通安全影响极大,往往造成连环追尾事故.团雾对高速公路交通安全的直接影响主要体现在路面附着系数和能见度的降低,间接影响主要体现为行驶速度的改变.路面附着系数的降低会导致高速行驶的车辆产生侧滑或甩尾现象,继而增大了驾驶员的心理压力,促使其降低车速;能见度的降低,阻碍了驾驶员及时获取有效的路况信息,无法准确地调整驾驶行为,也会增加驾驶员的驾驶负荷,导致车速的改变.     

弯道安全车速建模及影响因素分析

车速的合理选择,是影响弯道行车安全的关键.为此,针对车辆在弯道行驶过程中因超速导致的侧滑、侧翻等侧向失稳事故,通过建立车辆转向行驶动力学模型,结合道路环境信息,在分析车辆转向时载荷横向偏移、悬架变形等基础之上,对传统模型进行改进,建立精度更高的弯道安全车速计算模型.并采用车辆动力学仿真软件CarSim和TruckSim进行不同工况下的仿真试验验证.运用正交试验方法对试验结果进行极差和方差分析,获取弯道安全车速对7种主要影响因素的敏感度.结果表明,该模型所得的安全车速值,与车辆侧向失稳时的临界车速值之间的平均误差为1.55%;相比于其他因素,弯道半径和路面附着系数对安全车速的影响最为显著;当路面附着系数达到特定值时,模型考虑了车辆的侧翻危险,使其计算得到的弯道安全车速呈现饱和现象.