[发明专利]四驱横摆角速度优化评估方法、装置及四驱车辆

说明书

本发明提供了一种四驱横摆角速度优化评估方法、装置及四驱车辆。该方法包括：采集四驱车的车速、前轮转角及横摆角速度；利用采集到的车速、前轮转角及横摆角速度，训练自行车模型；利用已训练的自行车模型，预测四驱车的横摆角速度。本发明提供的四驱横摆角速度优化评估方法、装置及四驱车辆能够预判侧滑的发生。

技术领域

本发明涉及四轮驱动技术领域，特别是涉及一种四驱横摆角速度优化评估方法、装置及四驱车辆。

背景技术

四驱控制已经很成熟，博格华纳的四驱产品众多，包括分时四驱，适时四驱，全时四驱等，四驱控制器会根据不同的驾驶工况计算不同的四驱扭矩请求，然后作用于被动车轮，从而达到四轮驱动的目的，举例说明，对于前驱车，主要的驱动力在前轮，没有四驱的车辆，后轮均是被动拖曳而行，对于四驱车辆而言，当需要四驱扭矩的时候，会分配前桥的扭矩到后桥，从而后轮可以产生驱动力。

车辆动态控制是比较难的控制，对于四驱而言，车辆四驱稳态是主要的要求，但是当车辆在低附着系数的地面上面行驶时，如雪地，冰面等，车辆很很容易发生侧滑，如果四驱动态控制的不及时，很难纠正车辆侧滑，出现转向不足现象，如果发生在铺了一层厚厚压实雪的道路上，容易导致事故的发生。

车辆动态控制的好坏取决于车辆模型中二自由度模型的好坏，只有预估好该工况下期望的横摆角速度，才能根据当前的横摆角速度来判断是增加后轮扭矩还是减小后轮扭矩。简单的例子，车辆在雪地路面上面行驶的时候，一旦即将发生侧滑，那么从传感器来的横摆角速度会有较大的波动，那么二自由度模型，亦称自行车模型，会实时计算当前的转向角度和车速下，车辆正常情况下的的横摆角速度，此时期望值与实际值会有偏差。

目前横摆角速度均是车辆自身传感器输出，但是在车辆动态控制中，期望的横摆角速度是很难评估准确的，从而车辆稳态控制的不及时。综上，现有技术中存在如下的缺陷：期望横摆角速度评估不及时，车辆动态效果不理想。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种四驱横摆角速度优化评估方法、装置及四驱车辆，能够预判侧滑的发生。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种四驱横摆角速度优化评估方法，所述方法包括：采集四驱车的车速、方向盘转角及横摆角速度；利用采集到的车速、方向盘转角及横摆角速度，训练自行车模型；利用已训练的自行车模型，预测四驱车的横摆角速度。

在一些实施方式中，自行车模型由如下公式给出：

其中，r表示横摆角速度，β表示质心侧偏角，k₁表示前轴侧偏刚度，k₂表示后轴侧偏刚度，F_f表示前轴侧偏力，F_r表示后轴侧偏力，α_f表示前侧偏角，α_r表示后侧偏角，V表示纵向速度，v表示横向速度，δ_f表示前轮转角，I表示转动惯量，a表示质心到前轴之间的距离，b表示质心到后轴之间的距离，L是前车轴与后车轴之间的距离。。

在一些实施方式中，当K＝0时，为中性转向状态；当K＞0时，为不足转向状态；当K＜0时，为过多转向状态。

在一些实施方式中，中性转向状态表示车辆在极低车速行驶过程中无侧偏角时转向情况。

在一些实施方式中，不足转向状态下，横摆角速度增益比中性转向时小，其与车速不成线性关系，其是一条低于中性转向的汽车稳态增益曲线。

在一些实施方式中，过多转向状态下，横摆角速度增益比中性转向时大，其与车速不在成线性关系，随着车速增大曲线向上弯曲。