附着系数

摘要： 为了研究不同滚动工况对机械弹性智能车轮加速度信号的影响,采用有限元分析方法研究速度、附着系数、载荷对接触应力和加速度信号的影响以及车轮不同位置的加速度信号的差异性。结果表明:速度和地面附着系数对法向接触应力分布影响不大;路面附着系数增大导致摩擦应力分布的不均匀性增加,载荷增大导致接地区域接触应力最大值增大。车轮速度增大,加速度峰值幅值增大,加速度峰值时间间隔减小;载荷增大,加速度峰值时间间隔增大;纵向附着系数功率谱能对地面附着系数进行区分;輮轮中间加速度信号更适合用于侧偏特性研究,通过侧向加速度信号积分得到侧向位移,可用于侧偏角估算。

摘要： 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代表性表征指标;最后应用BP神经网络建立附着系数与代表性表征指标之间的关系模型,并用实测数据对模型进行训练和验证。结果表明:通过MTD、MPD、Rq、Δq等四个路面构造特征参数及建立的神经网络模型,能够较好地预测路面附着系数。

摘要： 汽车试验道路的路面附着系数直接影响汽车行驶的动力性能、制动性能和操控性能等。本文分析了国内外路面附着系数的测试方法及仪器设备,结合测试实践,提出了汽车试验道路建设及使用各阶段的测试策略,有利于保证汽车试验结果的有效性和可比性,具有较高的推广应用意义。

摘要： AEB系统是一种通过自动制动来避免或减轻碰撞的主动安全技术,是生命安全和生产安全的重要保障,但AEB系统在无人驾驶的重型汽车的应用研究不充分,具有制动距离计算与此时刻路面信息无关、制动策略不分级和不考虑重型汽车轮胎刚度变化等问题。为提高无人驾驶重型底盘汽车AEB系统的安全性,以Duffgo轮胎模型为基础,通过计算实时的地面附着系数,从而准确计算制动距离,结合马自达安全距离模型建立分级的安全距离模型。建立TruckSim和Simulink联合仿真,将仿真结果与无迹卡尔曼滤波估计仿真结果进行比较,以制动结束时两车距离评价算法的纵向避撞性能,得出本文算法与无迹卡尔曼滤波估计算法相比在相同工况下更加平稳、介入时机更及时和准确的结论。本文提供了一种算法精简、安全距离可根据附着系数实时计算的AEB策略算法,促进了无人驾驶重型底盘汽车主动安全技术的发展。

摘要： 制动系统是保证车辆安全行驶最为关键的装置,因此车辆制动系统的基本要求就是:无论车辆在任何车速、载荷、高低附着系数路面以及何等气候等条件下,都能够确保驾驶员在制动过程中通过简单的操作实现车辆平稳、迅速的减速,直至停车。1摩托车制动系统的特征a)由于摩托车的轮距较短,所以摩托车的质心位置相比汽车要高。制动时,由于车辆质心的位置向前移,使前轮载荷增加、后轮载荷减小,随着制动减速度的逐渐变大,载荷的变化幅度也随之越大。所以,前轮需要更大的制动力才能平稳的停车,这也是摩托车前轮制动效果相比后轮制动效果好的原因。

摘要： 汽车寒区试验需要专业的高寒试验设施,随着汽车的新能源和智能化升级趋势,高寒试验设施面临着升级。本文阐述了高寒汽车试验场的演变历程和分布特点,介绍了传统汽车高寒试验场试验设施及其相关的技术指标和汽车高寒试验场的通用配套设施。针对新能源和智能化的发展,探讨介绍了新能源汽车高寒试验设施的充电设施、加氢设施、低温环境仓和智能网联汽车高寒试验场的方案。

摘要： 试验场低附着系数路面的运行,必须定期对低附着系数路面进行核查。除核查附着系数外,按规定还需要对低附着系数路面的 R 值进行核查,因此需要测定附着系数-滑移率曲线。提出一种基于车速和轮速的整车附着系数-滑移率曲线测定的方法。通过对制动力和管路压力控制,控制轮胎滑移率,进而得到低附着系数路面的附着系数-滑移率曲线。试验表明,该方法可以较为准确的测量出低附着系数路面的 R 值。

摘要： 路面纹理构造对附着系数影响显著。通过路面构造特征实时识别附着系数,将很大程度上提高汽车前向防碰撞系统的预警精度。以沥青路面为研究对象,使用道路附着系数测定仪采集附着系数,使用激光纹理扫描仪采集路面纹理形貌信息,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;最后对特征参数和附着系数进行相关性分析。结果表明:MTD、MPD、Rq和Δq和附着系数的关联性强,可作为评价路面附着系数的代表性表征指标。本文的研究为下一步通过人工神经网络实现附着系数的识别奠定基础。

摘要： 在广大师生的常识中,轮胎与路面间的摩擦属于滚动摩擦;但教材将橡胶轮胎与路面之间的动摩擦因数μ= 0.71列入滑动摩擦因数表格中,这难免会引发学生困扰.亦有论文认为汽车在不同工况下,轮胎与地面之间的摩擦类型是单纯的静动摩擦的转化,则忽视了轮胎本身的黏弹特性.本文通过深入分析橡胶轮胎与路面之间的摩擦情况,得出车辆在不同工况下轮胎与路面之间的摩擦形式与摩擦机理,从而阐明教材中μ = 0.71的由来,以供广大师生参考.

摘要： 在广大师生的常识中,轮胎与路面间的摩擦属于滚动摩擦;但教材将橡胶轮胎与路面之间的动摩擦因数μ=0.71列入滑动摩擦因数表格中,这难免会引发学生困扰.亦有论文认为汽车在不同工况下,轮胎与地面之间的摩擦类型是单纯的静动摩擦的转化,则忽视了轮胎本身的黏弹特性.本文通过深入分析橡胶轮胎与路面之间的摩擦情况,得出车辆在不同工况下轮胎与路面之间的摩擦形式与摩擦机理,从而阐明教材中μ=0.71的由来,以供广大师生参考.

摘要： 根据路面附着状况的变化实时地选取最佳滑转率的控制目标是电动车驱动防滑控制策略的关键,参考路面附着系数,建立了电动车电机驱动的防滑控制模型.设计了PD控制器,通过控制电机的实际输入电压来不断地调节电机输出扭矩的大小,从而控制驱动轮的扭矩.分别在单一路面和跃变路面进行了仿真试验,结果表明:在两种路况下驱动轮的实时滑转率都能够维持在目标滑转率附近,实现了驱动防滑的目标.

摘要： 提出了估计轮胎和路面间附着系数的一种分析方法。通过用室内鼓型试验机实验和室外干燥、潮湿两种路面上的道路实验,经理论分析比较,附着系数的计算结果和实验结果基本一致。

摘要： 不同气象条件导致道路情况差异很大，为了提高不同气象条件下高速公路行车的安全性，从气象出发分析了干、湿、积雪、积冰道面条件对道路交通安全的影响。通过对汽车行驶规律的研究，停车视距由反应距离、制动距离及安全距离三部分组成，采用数学公式方法，以制动反应时间内行驶距离与制动距离之和小于能见距离为条件，根据AASHTO 停车视距模型推导了不同道面条件下的基于安全距离的高速公路最高车速限制值计算公式，并利用双指数模型的纵向附着系数计算模型计算了特殊道面的附着系数，研制了不同道面条件下对应不同能见距离、不同附着系数的安全车速。结果表明，干沥青路面的附着系数为0.8 左右，湿沥青路的附着系数大约减小到0.6，积雪道面的附着系数是0.2，而积冰道面只有0.1，这种差异导致制动距离将起很大变化。干、湿沥青道面的安全车速相差不多,而干、湿沥青道面与积冰与积雪道面安全车速相距较大,干、湿沥青道面的安全车速远高于积冰与积雪道面。当能见距离从200m 下降至100m 时，在干、湿沥青道面车速下降40 / km h 左右；在积雪沥青道面，车速下降25 / km h 左右；在积冰沥青道面安全车速下降10 / km h ，,当能见距离从100m 下降至50m 时，在干、湿沥青道面车速下降约35 / km h ；在积雪沥青道面车速下降约20 / km h ，在积冰沥青道面安全车速下降约10 / km h 。利用不同道面条件下安全车速限制值能对车速实施控制以寻求车辆在不同等级道路或特定路段上行驶时间与安全风险间的合理平衡点，尤其是当出现恶劣气象条件时确保能有效地控制事故风险。

摘要： 本文介绍了作者在附着系数不同的对开和对接路面上、胎压正常和一轮胎压降低的不正常工况下进行的中速制动试验的结果，为汽车类似情况下发生的事故的鉴定提供了一定的依据。

摘要： 结合车辆驱动过程中能量转换,分析研究了车辆驱动滑转过程中驱动轮附着系数、滑转率相对角加速度的变化规律,并通过覆冰路面上的实车驱动加速试验加以验证。结果表明,在车辆驱动滑转过程中附着系数相对驱动轮角加速度和滑转率的变化趋势基本一致;在驱动轮持续滑转过程中,存在峰值附着系数并对应唯一的角加速度;试验样车在覆冰路面条件下最佳角加速度的大致区间在17～21 r/s2范围内。

摘要： 为了理解使用条件对具有椭圆截面罐体的液罐车的纵向稳定性所起的的作用,本文应用MATLAB软件,通过计算分析探讨了充油率、液体比重和附着系数对液罐车极限坡路倾角的影响.

摘要： 汽车制动工况是一个非常复杂的工况，此时的汽车动力学模型几乎不可能精确建立，很难用经典控制理论实现自动控制。因此，汽车制动的优化控制一直以来为广大汽车界同行所重视。该文采用模糊控制理论，利用类似于人脑的推理方法，结合汽车理论与制动实验的经验，构造出理想的模糊控制器。使得汽车在不同的环境条件下制动时，都能使车轮处于尚未抱死的临界状态，缩短制动时间，减小制动距离，有效的改善了汽车的制动性能。

摘要： 汽车制动工况是一个非常复杂的工况，此时的汽车动力学模型几乎不可能精确建立，很难用经典控制理论实现自动控制。因此，汽车制动的优化控制一直以来为广大汽车界同行所重视。该文采用模糊控制理论，利用类似于人脑的推理方法，结合汽车理论与制动实验的经验，构造出理想的模糊控制器。使得汽车在不同的环境条件下制动时，都能使车轮处于尚未抱死的临界状态，缩短制动时间，减小制动距离，有效的改善了汽车的制动性能。

摘要： 汽车制动工况是一个非常复杂的工况，此时的汽车动力学模型几乎不可能精确建立，很难用经典控制理论实现自动控制。因此，汽车制动的优化控制一直以来为广大汽车界同行所重视。该文采用模糊控制理论，利用类似于人脑的推理方法，结合汽车理论与制动实验的经验，构造出理想的模糊控制器。使得汽车在不同的环境条件下制动时，都能使车轮处于尚未抱死的临界状态，缩短制动时间，减小制动距离，有效的改善了汽车的制动性能。

摘要： 汽车制动工况是一个非常复杂的工况，此时的汽车动力学模型几乎不可能精确建立，很难用经典控制理论实现自动控制。因此，汽车制动的优化控制一直以来为广大汽车界同行所重视。该文采用模糊控制理论，利用类似于人脑的推理方法，结合汽车理论与制动实验的经验，构造出理想的模糊控制器。使得汽车在不同的环境条件下制动时，都能使车轮处于尚未抱死的临界状态，缩短制动时间，减小制动距离，有效的改善了汽车的制动性能。

摘要： 轨道上的潮湿导致轨道与轨道车辆车轮之间的附着系数降低，这或许会导致在运行过程中的安全风险或延迟。为了重新提高该附着系数，按照现有技术例如由机车驾驶员或者在危险情形下自动给轨道撒沙。本发明提供一种用于预测在车轮与轨道之间的附着系数的方法，方式为：在自学习算法中使用不同的由轨道车辆的现有系统已经检测的参数、如空气温度和空气压力。此外公开了一种用于改善该附着系数的方法和一种用于实施这两种方法的装置。

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。

摘要： 本发明涉及一种考虑附着系数的自动驾驶汽车类人换道决策规划方法，将三种常见附着系数下的驾驶人换道数据分别送入三个基于LSTM的神经网络决策规划模型，先使用神经网络决策模型深度学习的方法学习人类换道决策行为，再使用神经网络规划模型深度学习的方法学习人类换道轨迹，得到当前交通环境下每种附着下的预测轨迹输出；在驾驶任务中，接收实际路面附着系数的估计值,结合离散附着系数的输出轨迹进行轨迹融合，得到当前实时决策行为以及规划轨迹。本发明研究人类驾驶员的驾驶行为与驾驶习性机理，并使自动驾驶汽车理解人类驾驶方式、像人类一样进行驾驶，提升人对自动驾驶汽车的乘坐认同感，为提升智能驾驶汽车接受度提供了参考。

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： 本公开提供了路面附着系数确定方法、装置、设备以及自动驾驶车辆，涉及人工智能领域，尤其涉及智能交通和自动驾驶领域。具体实现方案为：基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果；其中，M为大于1的整数；根据车辆在目标路段上的行驶工况，在M个路面附着系数估算结果中选取N个路面附着系数估算结果；其中，N为小于等于M的正整数；基于N个路面附着系数估算结果，确定目标路段的路面附着系数。根据本公开的技术，能够准确的确定路面附着系数。