基於車身側傾角估計的防側翻預警控制方法
2024-02-22 13:40:15 2
專利名稱：基於車身側傾角估計的防側翻預警控制方法
技術領域：
本發明涉及一種車輛防側翻預警控制方法，尤其是一種採用估計重型車輛在行駛過程中車身側傾角的大小來防側翻預警控制方法。
背景技術：
重型車輛具有質心位置高、整車質量和體積大、前後輪距相對於整車高度過窄等特點，因此側翻穩定閾值較小，容易發生側翻事故。一般情況下，在發生側翻事故時，駕駛員很難察覺到事故的發生。據美國高速公路交通安全管理局(NHTSA)統計，在非碰撞交通事故中，有90%是由汽車側翻造成的，而其導致的死亡率也達到了 75%，在這些側翻事故中，重型車輛佔到了將近70%左右。重型車輛的側翻已經成為影響交通安全的重要問題。因此，重型車輛的行駛安全性，尤其是行駛中的側翻穩定性問題一直以來是車輛主動安全性研究的熱點。車輛側翻是指車輛在行駛過程中繞其縱軸線轉動90°或更大的角度，以至車身與地面相接觸的一種極其危險的側向運動。有很多因素可能引起車輛的側翻，包括車輛結構、駕駛員和道路條件等。車輛側翻大體上可分為兩大類，一類是曲線運動引起的側翻，另一類是絆倒側翻。前者指車輛在道路(包括側向坡道)上行駛時，由於車輛的側向加速度超過一定限值，使得車輛內側車輪的垂直反力為零而引起的側翻；後者是指汽車行駛時產生側向滑移，與路面上的障礙物側向撞擊而將其「絆倒」。本發明研究的是非絆倒型側翻情況下的重型車輛側翻預警算法。近年來，側翻預警系統在重型車輛穩定性控制中的應用大大提高了車輛的側傾穩定性，進而有效避免了重型車輛側翻事故的發生。但這些研究並沒有考慮某些關鍵參數在車輛行駛過程中難以直接測取的問題，從而導致作為側翻危險判據的動態門限值不能準確獲得。
發明內容
本發明提出一種基於車身側傾角估計的防側翻預警控制方法，即採用經典Kalman濾波狀態估計技術實時準確估計重型車輛在行駛過程中車身側傾角的大小，並由此計算出車輛側翻預警控制的動態門限值。在此基礎上，設計基於側翻時間(Time-To-Rollover, TTR)的重型車輛側翻預警算法，最終達到重型車輛側翻預警的目的，這種通過經典Kalman濾波狀態估計技術來實時準確地估計出重型車輛在行駛過程中車身側傾角的大小的策略，為重型車輛側翻預警算法提供了一種新的解決方案。本發明的技術方案是:一種基於車身側傾角估計的防側翻預警控制方法，具體步驟為:首先建立車輛側翻模型，採用Kalman濾波估計算法，利用車輛側翻模型來預測真實車輛的狀態參數，以車輛當前時刻的運行狀態為初始值，按照車輛側翻規律以^為步長計算模型的側翻指標LTR，當該側翻指標LTR第一次滿足側翻條件時記下計算步數即可以得到車輛側翻預警時間為車輛側翻模型是根據達朗貝爾原理，建立三個平衡方程:
(1)繞Z軸的力矩平衡方程為:
權利要求
1.一種基於車身側傾角估計的防側翻預警控制方法，其特徵在於，具體步驟為:首先建立車輛側翻模型，採用Kalman濾波估計算法，利用車輛側翻模型來預測真實車輛的狀態參數，以車輛當前時刻的運行狀態為初始值，按照車輛側翻規律以^力步長計算模型的側翻指標(LTR)，當該側翻指標(LTR)第一次滿足側翻條件時記下計算步數I，即可以得到車輛側翻預警時間為
2.根據權利要求1所述的基於車身側傾角估計的防側翻預警控制方法，其特徵在於:所述車輛側翻模型是根據達朗貝爾原理，建立三個平衡方程: 繞Z軸的力矩平衡方程為:
3.根據權利要求1所述的基於車身側傾角估計的防側翻預警控制方法，其特徵在於:所述採用Kalman濾波估計算法對車輛狀態估計步驟為: 設定車輛側翻模型的初始狀態變量為J| = (0,0,0,0)； .4 = h; 設定Kalman濾波估計器係數為: 測量噪聲協方差R=I ; 過程激勵噪聲協方差β=1000x/4 ；Kalman濾波估計器時間更新部分為:
4.根據權利要求1所述的基於車身側傾角估計的防側翻預警控制方法，其特徵在於:所述計算車輛模型的側翻指標(LTR)的具體計算公式為:
全文摘要
本發明涉及一種基於車身側傾角估計的防側翻預警控制方法，具體步驟為首先建立車輛側翻模型，採用Kalman濾波估計算法，利用車輛側翻模型來預測真實車輛的狀態參數，以車輛當前時刻的運行狀態為初始值，按照車輛側翻規律以為步長計算模型的側翻指標LTR，當該側翻指標LTR第一次滿足側翻條件時記下計算步數N，即可以得到車輛側翻預警時間為N×T5。本發明通過經典Kalman濾波狀態估計技術來實時準確地估計出重型車輛在行駛過程中車身側傾角的大小的策略，為重型車輛側翻預警算法提供了一種新的解決方案。
文檔編號B60W40/10GK103213582SQ20131013547
公開日2013年7月24日 申請日期2013年4月18日 優先權日2013年4月18日
發明者孫濤, 和好, 朱紅全 申請人:上海理工大學