路面附着系数

摘要： 针对车辆行驶下的路面附着系数估计问题,提出了扩展卡尔曼滤波算法(EKF,extended kalman filter)与径向基神经网络(RBF,radial basis function neural network)相融合。通过扩展卡尔曼滤波算法得出路面附着系数估计所需要的车辆状态参数,结合轮速等直接数据采用径向基神经网络对路面附着系数进行估计。神经网络的训练样本通过Carsim/Simulink收集不同行驶工况,并采用差值寻优的方法对径向基神经网络算法中的决定系数进行优化。基于双移线工况验证了该算法在路面附着系数估计上具有较高的精准度。

摘要： 事故调查数据发现红花湾枢纽互通在小半径匝道上发生的事故率显著高于其他位置的事故率,车辆经常撞击曲线外侧波形梁护栏并偶有货车发生侧翻。为研究此处事故的形成原因,使用车辆动力学软件CarSim和TruckSim进行不同仿真工况的试验分析,得到了小半径匝道上车辆侧滑、侧翻的影响因素以及事故的形成机理。研究结果表明:①小客车行驶速度对小半径匝道的行驶稳定性、侧向偏移量及驾驶员舒适性有显著影响,当匝道半径值为60~65 m时,为保证弯道上的驾驶安全性与舒适性,车速应不超过50 km/h;②为了保证行驶安全性,应在小半径匝道圆曲线之前的长直线段设置减速标线,并保障缓和曲长度;③车速越大,路面附着系数越小,车辆的侧滑情况越严重,为减少侧滑风险,应在该立交匝道上增设彩色防滑路面以提高路面附着系数;④货车以限速值40 km/h入弯时,轮胎载荷转移率最小,轮胎载荷转移率随道路超高和路面附着系数的增大而减小,随载重量和质心高度的增大而增大。

摘要： 为实现智能汽车在复杂路面条件下稳健的工况自适应性能,提出一种智能汽车自适应路径跟踪控制方法。基于模型预测控制(MPC)原理,设计了智能汽车路径跟踪控制器;依据总方差法建立路径跟踪综合评价指标,通过仿真分析不同路面附着系数下的路径跟踪效果,拟合路面附着系数与最优车速的关系曲线;根据不同车速和道路曲率,利用遗传算法优化得到所有典型弯道工况下最优时域参数,将纵向车速和道路曲率反馈引入MPC控制器,设计一种时域参数自适应的MPC路径跟踪控制器。在Carsim/Simulink平台上进行仿真试验,结果表明,自适应MPC控制器可根据不同工况采取合适的时域控制参数,与传统MPC相比,提高了路径跟踪过程中对路面附着系数和道路曲率变化的鲁棒性。

摘要： 实时、准确地获取车辆行驶时的路面附着系数信息对车辆主动安全控制具有重大影响,尤其智能汽车控制策略的设计对获取路面附着系数信息的精准度和实时性提出更高要求。本文基于Kalman滤波原理,针对国内外学者采用此算法的研究现状进行了梳理,总结了路面附着系数估计算法的未来发展趋势,为车辆主动安全控制系统研究提供理论参考。

摘要： 智能驾驶的发展将由驾驶员承担的行车安全责任转移到自动驾驶系统上,因此,智能车的安全运行越来越重要。质心侧偏角和路面附着系数是智能车辆安全规划和控制的重要参数。本文融合摄像头和惯性测量单元(IMU)信息,提出了不依赖于轮胎信息的质心侧偏角和路面附着系数估计框架。首先,基于车辆运动学模型,利用摄像头和IMU信息,运用卡尔曼滤波估计智能车辆质心侧偏角;其次,于车辆动力学模型,利用IMU信息,运用改进的扰动观测器估计车辆前后轴侧向力;最后,基于估计的质心侧偏角和轮胎侧向力,融合摄像头识别的路面状态,利用高斯牛顿法,鲁棒估计了路面附着系数。仿真分析显示,本文提出的估计框架可以精确地估计质心侧偏角和路面附着系数。

摘要： 针对变道过程中由于路面附着系数变化引起的模型非线性问题以及滚动优化算法对于实时性的要求,提出了变道过程非线性模型预测轨迹跟踪控制策略,分析了低路面附着系数引起的模型非线性特性,建立了变道过程轨迹跟踪模型及其前轮转角滚动时域优化求解方法。仿真分析及硬件在环测试可得,相比现有的线性轨迹跟踪方法,所提出的算法在高附着系数路面和低附着路面上的轨迹跟踪精度平均可提高14.35%,车辆横摆角速度跟踪误差平均可降低24.35%,侧向加速度误差平均可降低19.67%,有效实现了车辆在不同附着系数条件下的避障轨迹跟踪控制。

摘要： 车辆质心侧偏角和路面附着系数是实现车辆底盘智能化所需要的关键参数.车辆质心侧偏角对于提高车辆安全性和操控性至关重要,轮胎-路面附着系数决定轮胎力的峰值,进而确定汽车的动力学稳定性边界.本文针对四轮独立驱动电动汽车提出了一种基于惯性测量单元、轮毂电机内置转速/转角传感器的车辆质心侧偏角和路面附着系数动态联合估计方法.对四轮独立驱动电动汽车进行车辆动力学分析,结合Dugoff轮胎计算模型得到车辆质心侧偏角估计器;利用机器学习中高维数据降维PCA多元分析方法,提取主元特征参数,建立路面附着系数估计器.采用可自适应调节网络结构的双径向基神经网络和扩展卡尔曼滤波DRBF-EKF方法,通过K-means算法改进RBF神经网络结构,扩展卡尔曼滤波进行噪声滤波提高估计精度,实现车辆质心侧偏角和路面附着系数的动态联合估计.通过仿真和实车实验表明,所设计的DRBF-EKF动态联合估计器实时性和估计精度均优于扩展卡尔曼滤波算法,可以适应车辆行驶过程中路面附着特性与车速的变化,表现出较强的鲁棒性;与DRBF方法相比,显著提高了估计精度;并且分析了可以同时满足估计精度和实时性要求的最佳隐含层神经元个数.

摘要： 以后驱牵引车为研究对象,设计了基于路面附着系数估计的牵引力控制系统(TCS).在路面附着系数估计方面,针对传统卡尔曼滤波难以跟踪时变非线性系统的问题,本文将模糊控制理论和衰减记忆滤波思想引入无迹卡尔曼滤波,设计一种基于模糊遗忘因子的无迹卡尔曼滤波路面附着系数估计方法,提高了算法的跟踪性能.牵引力控制包括扭矩控制和制动控制.在TCS扭矩控制方面,分别利用路面附着系数和驱动轮滑转率在目标滑转率附近时的车辆加速度计算目标基础扭矩,根据车辆行驶状态和抖振度参量,基于可拓控制理论划分经典域、可拓域和非域,通过可拓集的关联函数得到动态权重系数,将上述两种方法计算得到的目标基础扭矩进行可拓融合设计出基础扭矩.之后,以实际滑转率和目标滑转率之间的误差作为输入,采用模糊自整定PI控制器得到目标反馈扭矩.在制动控制方面,针对两种典型路面分别设计了PI控制压力和附着差压力.实车试验结果表明,基于模糊遗忘因子的无迹卡尔曼滤波算法能够更加快速地跟踪路面附着系数的变化,同时基于路面附着系数估计的TCS控制策略能够有效抑制驱动轮过度滑转,将驱动轮滑转率控制在最佳范围内,显著提高了车辆的动力性.

摘要： 汽车在道路行驶过程中,路面附着系数不断变化。良好的路面附着能力是保证汽车制动、加速、转向、直线行驶工况的关键,而路面附着能力差、操纵失控容易发生交通事故。该文提出建设路面附着系数的汽车行驶安全预警方法及系统,通过对汽车行驶进行安全状态监测,准确、实时地确定路面附着系数风险,避免路面附着系数风险引发安全事故,提高汽车行驶安全性能。

摘要： 汽车ESP系统的关键参数对ESP系统控制效果起着至关重要的作用,而这些参数很难直接获取,对其进行估算是一种切实可行的方法.在CarSim阶跃工况下,利用递推最小二乘算法对不同转角、车速下等效前、后轴侧偏刚度进行辨识,并拟合辨识的MAP图.建立汽车3自由度简化模型,模型中等效前、后轴侧偏刚度随转角和车速自适应变化.将改进后的Sage?Husa噪声估计器结合无迹卡尔曼滤波对汽车行驶状态参数质心侧偏角、横摆角速度、纵向车速和横向车速进行估算,估算结果与CarSim软件仿真结果吻合度高;将估算的汽车行驶状态参数作为输入,利用自适应无迹卡尔曼滤波对高附着路面、低附着路面以及对接路面的附着系数进行估算,估算结果与CarSim路面附着系数设置值吻合程度高.

摘要： 车辆主动安全系统可以通过预先的防范,主动采取措施,提高车辆的安全性能,避免交通事故的发生.防抱死制动系统、防碰撞预警系统、自适应巡航控制系统和牵引力控制系统等车辆主动安全系统性能的充分发挥,依赖于路面附着系数等车辆状态信息的准确估计.车辆主动安全系统的控制目标参数随路面附着系数的不同而改变,如果能够实时准确地估计出路面附着系数,主动安全系统就可以根据不同的路况采取不同的控制策略和控制算法,提高车辆的安全性能.针对目前国内外关于车辆主动安全系统路面附着系数的估计方法,根据测试手段和测量参数的不同,将路面附着系数估计方法分别进行了归纳和总结,分析了不同类型估计方法的优缺点,并讨论了今后的研究发展方向.

摘要： 主动避撞、自适应巡航等车辆纵向安全辅助系统等,可以通过预先的防范,主动采取措施,提高车辆的安全性能,避免交通事故的发生.这类系统性能的充分发挥,依赖于路面附着系数等车辆状态信息实时、准确的估计.车辆纵向安全辅助系统的控制目标参数随路面附着系数的不同而不同,如果能够实时准确地估计出路面附着系数,纵向安全辅助系统就可以根据不同的路况采取不同的控制算法和控制策略,提高车辆的安全性能.针对车辆纵向安全辅助系统的路面附着系数实时估计问题,以车辆纵向动力学模型为基础,利用轮胎纵向力和滑移率之间的关系,通过递推最小二乘算法实现了路面附着系数的实时估计.最后,在Matlab/Simulink仿真环境下对递推最小二乘估计算法进行了验证.仿真结果表明,该估计算法基本达到了设计目标.

摘要： 为了提高观测器估计精度并针对大多数采用固定观测器增益的现状,根据Lyapunov稳定性条件采用变参数方法,实现观测器增益的自适应调整.目前大多数观测器估计值为利用附着系数并不是峰值附着系数,因此引入置信度的方法,即通过带补偿度的神经网络模糊算法计算置信度从而估算峰值附着系数.采用Simulink与Carsim动力学仿真软件进行联合仿真验证,结果表明设计的非线性观测器是有效的,估计精度满足工程要求.

摘要： 采用车辆动力学分析的方法,提出了基于路面附着系数的控制算法.并自行设计和开发了适应于BJ2020车型的单轮防抱制动系统.通过理论分析和试验研究,证实了该控制算法的有效性,为防抱制动系统的研究提供了切寮可行的途径.

摘要： 本发明提供了一种轮胎与路面的附着系数的确定方法、控制装置及车辆，属于车辆稳定性控制技术领域。该方法包括：根据高精地图、车载摄像头和雨量传感器的信息以及当前的天气信息得出当前的路面状态信息；根据路面状态信息和轮胎配置信息估算第一最大附着系数；判断防抱死系统、车身电子稳定系统和牵引力控制系统中的至少一个是否激活，若是，根据动力学模型计算第二最大附着系数，并更新当前的车辆的附着系数；否则判断当前与上一周期的路面状态信息是否一致，若是则将当前的附着系数更新为上一周期的附着系数，否则将当前的附着系数更新为第一最大附着系数。本发明的附着系数的确定方法、控制装置及车辆能够实现附着系数计算的实时性和全时性。

摘要： 本发明提供一种轮毂电机驱动车辆路面附着系数及路面坡度同步实时估算系统，它包括车轮滑转率计算模块、车轮侧偏角计算模块、车轮垂向力计算模块、变形处理的Dugoff轮胎模型模块、空气阻力计算模块、渐消记忆UKF参数估计算法模块、车轮纵侧向力计算模块、车轮旋转动力学模块和纵向力反馈修正模块。本方法通过对传统UKF算法的渐消记忆加权处理，使得算法及时舍去陈旧测量数据，增加新近测量数据的权重，从而提高参数的估计精度；充分结合轮毂电机驱动车辆各车轮转矩可精确测得的优点，利用车轮旋转动力学模型求得的准确的车轮纵向力信息，对Dugoff轮胎模型求得的车轮纵向力信息进行修正，保证纵向归一化力的准确性，从而间接提高路面附着系数的估计精度。

摘要： 发明公开了一种基于路面纹理特征的路面附着系数的测定装置及方法，测定装置包括由核心控制单元控制的GPS、惯导传感器、ABS传感器、第一车载摄像头、轮胎垂向载荷传感器、第二车载摄像头、前轮转角传感器、第三车载摄像头和车辆主动安全控制系统，测定方法包括如下步骤：提取轮胎纹理信息；完成对车辆将要行驶路面位置的图像信息采集；提取车辆将要行驶路面的路面信息；完成对车辆将要行驶路面的路面纹理特征识别及预估路面附着系数；完成对车辆实际行驶路面位置的路面图像信息采集；完成车辆实际行驶路面位置的附着系数计算；通过数据库更新并存储数据。本发明实时性强、抗干扰能力强，避免了通过单一地利用传感器测量的路面附着系数。

摘要： 本发明提供一种轮毂电机驱动车辆路面附着系数及路面坡度同步实时估算系统，它包括车轮滑转率计算模块、车轮侧偏角计算模块、车轮垂向力计算模块、变形处理的Dugoff轮胎模型模块、空气阻力计算模块、渐消记忆UKF参数估计算法模块、车轮纵侧向力计算模块、车轮旋转动力学模块和纵向力反馈修正模块。本方法通过对传统UKF算法的渐消记忆加权处理，使得算法及时舍去陈旧测量数据，增加新近测量数据的权重，从而提高参数的估计精度；充分结合轮毂电机驱动车辆各车轮转矩可精确测得的优点，利用车轮旋转动力学模型求得的准确的车轮纵向力信息，对Dugoff轮胎模型求得的车轮纵向力信息进行修正，保证纵向归一化力的准确性，从而间接提高路面附着系数的估计精度。

摘要： 本发明提供了一种轮胎‑路面附着系数在线估算方法及装置，方法包括：获取轮胎气压、轮胎速度、轮胎负载和电压信号；基于压电薄膜传感器的电压信号，使用预先建立的轮胎接地印迹纵向长度数值计算模型得到对应轮胎的接地印迹纵向长度；基于压电薄膜传感器的电压信号、轮胎气压和轮胎速度，使用预先建立的第一、第二和第三神经网络模型对轮胎垂向力、侧偏角、侧向力和回正力矩进行预测；使用预先建立的刷子轮胎模型，对轮胎‑路面附着系数进行预估。基于BP神经网络技术、数值方法和刷子轮胎模型，提供了一种低成本、高效率的轮胎‑路面附着系数预测方法，解决了现有方法计算复杂度和预测精度难以调和的难题。

摘要： 本发明涉及一种基于激光雷达的路面附着系数估计方法及系统，所述方法包括：S1：获取不同光照条件、不同路面类型上车辆行驶中车载激光雷达采集的点云信息；S2：提取点云信息中的路面区域点云；S3：基于路面区域点云的反射强度概率分布模型参数，建立路面反射强度分布模型参数数据库；S4：获取实测路面点云数据，利用分布相似度进行路面类型辨识和附着系数估计。与现有技术相比，本发明具有估计精度高、鲁棒性强等优点。

摘要： 本发明提供一种低成本的路面附着系数确定方法及系统，其中，方法包括：通过车载定位模块获取第一车辆的定位信息；通过大数据平台获取道路附着系数地图；基于定位信息和道路附着系数地图，确定当前的第一车辆所在的道路的第一路面附着系数。本发明的低成本的路面附着系数确定方法，通过从大数据平台获取道路附着系数地图，进而确定车辆行驶的道路的路面附着系数，实现快速及低成本的路面附着系数的确定。

摘要： 本发明公开了基于路面附着系数估计的车辆主动转向防侧翻控制方法，通过神经网络卷积模块提取摄像头采集的路面图像的颜色和纹理特征，实现路面的分类，再基于路面类型和附着系数之间的映射关系计算不同路面下的附着系数初始值；根据轮胎动力学模型设计路面附着系数高增益观测器，路面变化时用附着系数初始值，初始化高增益观测器实现路面附着系数估计的快速收敛；最后根据观测的实时路面附着系数搭建主动转向防侧翻控制器的线性变参数模型，基于模型设计主动转向防侧翻模型预测控制器，降低车辆在极限工况下的侧翻风险，提高车辆的驾驶安全性。本发明在防侧翻控制中引入轮胎‑路面附着系数的实时估计量，能有效提高车辆防侧翻的控制效果。

摘要： 本发明提供了一种路面附着系数的计算方法、装置和系统，该方法包括：对预先采集的车身行驶信号进行转换处理，得到目标车辆的初始车辆数据；根据初始车辆数据，确定目标车辆的目标轮胎的侧偏角、垂向力和侧向力；将垂向力、侧向力和侧偏角输入至预设的时延神经网络模型中，输出路面附着系数。本发明的数据采集过程只需利用车辆上现有的传感器，降低了数据采集的成本；通过离线训练的时延神经网络模型对路面附着系数进行计算与预测，提高了计算、预测的效率和准确率。

摘要： 本发明涉及基于视频数据的混合冰雪路面附着系数实时估计方法，步骤为：采集包含混合冰雪路面的历史监控视频数据及其对应的环境参数，以及不同的路面阴影图像，构建混合冰雪路面道路历史视频数据及其对应的环境参数数据集、路面阴影图像数据集；离线训练，分别得到背景提取模型、路面区域分割模型、路面阴影检测与消除模型、路面状态识别模型，构建路面状态识别系统。本发明基于机器视觉不仅实现了对典型冰雪路面附着系数的估计，同时对多种状态混合的冰雪路面进行准确分割，估计其附着系数，保证了估计的准确性和实时性，对提高预警的安全性具有重大意义。