[发明专利]一种基于数据驱动的汽车方向盘力感建模方法

权利要求书

1.一种基于数据驱动的汽车方向盘力感建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：筛选影响汽车方向盘力感的主要因素，确定汽车方向盘力感模型的输入与输出参数；

步骤二：进行实车实验，采集真实车辆在多个不同驾驶场景下的驾驶数据，并构建用于汽车方向盘力感建模的实验数据库；

步骤三：以实验数据库为基础，选择适用于汽车方向盘力感建模的数据驱动建模方法，对汽车方向盘力感模型进行训练，并利用实车数据对模型进行测试验证；

步骤四：针对多个不同驾驶场景，训练多个不同的基于数据驱动的汽车方向盘力感模型；

步骤五：设计切换不同场景所需汽车方向盘力感模型的控制策略。

2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的汽车方向盘力感建模方法，其特征在于，在步骤一中，所述汽车方向盘力感模型的输入参数为方向盘转角、纵向车速、横摆角速度、侧向加速度，输出参数为方向盘的反馈力矩。

3.根据权利要求1所述的基于数据驱动的汽车方向盘力感建模方法，其特征在于，在步骤二中，采集真实车辆在多个不同驾驶场景下的驾驶数据时，采集车在以下场景中正常驾驶：高速公路、城市郊区道路、市区道路、泊车区域与原地转向道路。

4.根据权利要求1所述的基于动态神经网络的方向盘反馈力矩建模方法，其特征在于，在步骤三中，采用NARX动态神经网络用于汽车方向盘力感建模的数据驱动建模方法。

5.根据权利要求1或4所述的基于动态神经网络的方向盘反馈力矩建模方法，其特征在于，训练内容包括原地转向模型和行驶模型的训练。

6.根据权利要求1所述的基于动态神经网络的方向盘反馈力矩建模方法，其特征在于，所述控制策略具体为根据车辆运行状态参数切换不同驾驶场景所需汽车方向盘力感模型。

7.根据权利要求6所述的基于动态神经网络的方向盘反馈力矩建模方法，其特征在于，所述控制策略具体为根据车速切换不同驾驶场景所述汽车方向盘力感模型。

8.根据权利要求1所述的基于动态神经网络的方向盘反馈力矩建模方法，其特征在于，当汽车方向盘力感模型发生切换时，模型输出的目标扭矩取多个相邻采样值的均值。

9.根据权利要求8所述的基于动态神经网络的方向盘反馈力矩建模方法，其特征在于，当汽车方向盘力感模型发生切换时，模型输出的目标扭矩取四个相邻采样值的均值。