車輛線控轉向系統關鍵技術研究綜述

屈 翔,陳 豪,張 君,王 偉

(1.重慶理工大學 汽車零部件先進制造技術教育部重點實驗室, 重慶 400054;2.重慶理工大學 機械工程學院, 重慶 400054)

0 引言

車輛轉向系統向著舒適、安全、靈活的目標不斷發展,經歷了機械轉向(mechanical steering,MS)、液壓助力轉向(hydraulic power steering,HPS)、電動液壓助力轉向(electro-hydraulic power steering,EHPS),直至當前被廣泛應用的電動助力轉向系統(electric power steering,EPS)。

線控轉向(steering-by-wire,SBW)系統作為線控底盤的關鍵執行系統,受益于轉向盤與轉向輪之間的電氣連接,打破了轉向柱的限制,減輕了產品重量,減少了所需空間,增加了設計靈活性;SBW系統可實現模塊化結構,利于提高轉向系統與底盤其他子系統的耦合性和控制自由度;系統控制器可根據傳感器采集的信號判斷駕駛員轉向意圖,并結合控制策略計算出前輪轉角,輔助駕駛員完成復雜的轉向操作,同時將真實舒適的路面信息反饋給駕駛員[1-4]。

SBW系統具有變傳動比和路感控制多樣化的優勢,開發人員可根據車輛實際用途設計相應的變傳動比和路感反饋策略[5-6]。通過采用卡爾曼濾波技術等作為狀態估計算法[7],進一步優化了系統的控制精度,被廣泛應用于車輛工程中。

本文從SBW基本結構、演變歷史及2個關鍵技術展開敘述,詳細介紹了線控轉向系統的路感模擬技術與變傳動比技術,對SBW技術發展進行了展望。

1 SBW系統基本結構及演變歷史

1.1 SBW系統基本結構

SBW系統基本結構[8]如圖1所示,主要由電子控制單元、轉向輔助電機和傳感器組成,取消了傳統車輛的機械轉向柱連桿[9],實現了轉向盤與轉向輪的解耦。可細分為:上層主要由轉向盤、轉角傳感器、路感電機組成;下層由轉向電機、齒輪齒條機構、轉向輪等組成。轉向盤與執行機構間的機械連接被線控系統代替,由電信號控制車輛完成轉向。

圖1 SBW系統基本結構

前輪和轉向盤的機械解耦提高了車輛的被動安全,避免車輛在發生正面碰撞時,機械管柱給駕駛艙人員造成嚴重的傷害;線控系統布置更加自由[10],減小了不同車型轉向系統的設計成本和難度;轉向傳動比更靈活,開發人員可根據不同人群的喜好和需求自由設計傳動比控制策略,改善汽車的操控性能及乘坐舒適度[11-12]。但是由于沒有機械桿,駕駛員很難直接獲取當前路面信息[13],需要通過路感電機生成的阻力矩來模擬路面給駕駛員帶來的反饋。

1.2 SBW系統演變歷史

19世紀80年代,機械轉向系統開始發展,早期結構簡單,駕駛員依靠水平桿手柄完成轉向任務,操作十分困難,容易造成交通事故。為減輕駕駛負擔,增加車輛安全性和操縱輕便性,1894年潘哈德公司首次提出使用轉向盤代替水平桿,機械轉向系統也逐漸發展成熟。

機械轉向路感沉重,駕駛員容易疲勞,1897年Ernest等[14]提出液壓助力轉向器,1926年美國Pierce-Arrow汽車公司Francis W.Davis推進了液壓助力轉向系統的商業化進程,解決了轉向沉重的問題。隨著電控技術革新,電動助力轉向(如圖2[15])逐漸進入大眾視野,20世紀中期Letourneau等[16]提出一套與拖拉機適配的EPS,1956年Lincoln等[17]提出用電動組件代替液壓組件輔助駕駛員完成轉向任務,隨后電動助力轉向系統快速發展,成為目前應用最廣的車載轉向系統。

圖2 EPS系統結構

EPS系統無法較好地完成主動轉向功能[18],成為汽車智能化發展的阻礙,SBW系統由于與未來車輛概念高度匹配,而成為下一代轉向系統的研究熱點。SBW系統源于航天技術,在汽車上的應用可追溯至20世紀50年代[19],北美和中歐地區多家汽車企業設想用線控信號來代替轉向管柱。90年代后德國多家公司發布搭載SBW系統的概念車[20],如寶馬公司的BMW Z22車型、奔馳公司的F400Carving、克萊斯勒公司的R129等。

21世紀初美國通用、意大利Berstone、日本豐田、法國雪鐵龍、韓國現代和起亞等各大汽車廠商以及斯坦福大學、吉林大學、同濟大學等國內外高校開始對SBW展開系統研究。

直至2013第一款SBW量產車輛(英菲尼迪Q50)[21]在歐洲及美國市場問世,但該車仍保留了機械備份,在實用性和成本控制上引發了廣泛討論。

2 SBW系統關鍵技術

SBW系統的兩大關鍵技術(路感模擬技術與變傳動比技術)是推進該系統大規模量產的重要因素。卡爾曼濾波作為重要的參數估計算法,在線控轉向車輛中應用廣泛,與SBW關鍵技術的關系如圖3所示。

圖3 卡爾曼濾波、路感及變傳動比與SBW關鍵技術的關系

路感是駕駛員通過觸覺[22]獲取路面信息的重要來源,SBW系統由于取消了機械連接,需通過路感模擬技術為駕駛員補償路面感知信息。變傳動比技術直接影響車輛穩定性,不同工況下車輛的轉向特性不同,匹配合適的傳動比可減輕駕駛員的體能消耗和精神負擔。路感控制和傳動比控制在設計特性上完全解耦,但在工程應用中應考慮相互影響,路感反饋策略和變傳動比控制策略直接影響駕駛員感受,所以在設計時,應充分考慮兩者的匹配度。路感控制和傳動比控制的輸入量均可采用卡爾曼濾波器統計。卡爾曼濾波算法是狀態參數估計的重要方法,可以為系統提供更準確的估計值,提高路感真實度和變傳動比匹配度。

3 路感模擬技術

由于SBW系統無法給駕駛員固有的轉向感覺,存在使駕駛員出現誤操作而導致交通事故的風險,需要路感模擬技術給駕駛員帶來路面的反饋信息。駕駛員通過轉向盤上的手感獲取有關道路和轉向輪的反饋信息,有助于完成過彎、變道等駕駛任務[23]。路感是SBW技術發展的關鍵問題,主要解決:將車輪與路面的轉向阻力矩,以及由于輪胎側偏特性產生的回正力矩反饋到轉向盤上,以便駕駛員了解車輛運動狀況,獲得與EPS系統同等手感。在研究過程中需要考慮到系統參數變化、信號干擾等內部影響因素,以及路面狀況變化和運動姿態變化等外部影響因素。

路感控制是對路面反饋力矩和轉向盤回正力矩的控制[22]。要使駕駛員獲得真實路感,實質是通過合理控制策略將下層電機和傳感器的數據信息通過上層路感電機模擬并傳遞到轉向盤上,讓駕駛員獲得路面反饋力矩和轉向盤回正力矩。

3.1 反饋力矩控制

反饋力矩主要由道路和輪胎相互作用產生,是SBW系統為駕駛員提供路感和車輛運動狀態的關鍵部分,Zhao等[24]收集了不同駕駛場景下的反饋力矩數據,采用K均值聚類算法(K-means clustering algorithm,KMA)將收集的實驗數據分為4個典型大類,對比2種建模方法的精確度,擇優選擇GPRM(Gaussian process regression model)來訓練反饋力矩模型。Zhang等[25]為提高SBW系統力矩反饋精度,通過卡爾曼濾波器優化預測值和測量值并實時更新,減小白噪聲導致的估計值誤差。Liu等[26]設計了隨車速變化的路感力矩反饋算法,改善了車輛的穩定性,同時將較為成熟的PID和前饋控制算法應用于SBW系統電機控制中,提高了電機電流的控制精度和轉向系統的路感反饋質量。為提高路感電機可靠性,Xu等[27]針對SBW路感電機信號采集模塊故障,提出基于卡爾曼濾波器的電機轉矩傳感器故障檢測方法,有效改善了路感系統穩定性。Avinash等[28]把簡化的路感反饋模型與輪胎力矩模型相結合,客觀考慮參數影響,使路感力矩反饋更加直觀,保證駕駛員獲得的路感具有一定保真度,有利于獲取真實的路面情況。Zheng等[29]同樣提出具有高保真度的力矩反饋模型,此模型將系統參數中影響反饋力矩的參數分類,并綜合考慮各個參數的影響程度,使模型的反饋力矩更加精確。這種全局分析的思想,有利于提高路感的真實度。此外為改善路感的真實性,Wang等[30]提出一種TSMC(terminal sliding mode control)路感設計方法,該方法在轉向扭矩反饋模型(該模型包括阻尼轉矩、慣性轉矩、對準力矩和頂升轉矩)基礎上有效保證了反饋力矩的準確性和真實性。Su等[31]將轉向盤的反饋力矩看成輪胎的等效摩擦力矩,為了讓等效力矩能夠平滑地傳遞到駕駛員手上,采用數學方法(雙曲線正切函數)來還原路感,得到客觀的力矩數據。

上述文獻以路感真實度和駕駛員感受作為設計目標,在實際工程設計中,成本是不可忽略的重要因素,Nguyen等[32]用成本較低的電流傳感器來測量轉向電機電流,并設計控制算法為系統增加阻尼進而獲得一個新力矩,參考電機電流和轉矩的理論關系,將測得的電流信號表示成駕駛員所需的路感,這種方案不僅控制了成本,且實現簡單,能夠得到直觀的路面信息和輪胎力信息。

反饋力矩的研究與輪胎動力學緊密相關,不同運動狀態、不同路面附著系數輪胎彈性形變量存在差異,這些因素影響著輪胎動力學,在工程研究中,為了便于理論實現,通常會將輪胎假設成剛性,并作一些忽略,例如在研究車輛橫向控制動力學時常用的2自由度模型[33],此模型忽略了風阻和懸架作用等影響因素,但基本能描述車輛的運動狀態。對于一些極限工況的研究,此模型輸出的參數遠遠不夠,需要更復雜的5自由度[34]、7自由度[35]等車輛模型。

3.2 回正力矩控制

車輛回正力矩容易受輪胎摩擦力影響,導致轉向系統回正性能變差,降低線控車輛的操縱穩定性,將駕駛負擔再次施加到駕駛員身上。主動回正控制是指當駕駛員松手或不再給轉向盤施加轉向力矩時,轉向盤能夠自動回到初始位置,并保持直線行駛,很大程度上減輕了駕駛疲勞感[36-37]。

滑模控制(sliding mode control,SMC)有較高的魯棒性,可抑制系統內部參數變化帶來的影響及由負載引起的擾動,提高動態響應穩定性。具體控制步驟可分為:選擇一個滑動變量,若該變量趨近于零,系統就趨近于穩定狀態;設計一個由滑動變量定義的非線性反饋定律,使軌跡與滑動表面重合,此時系統干擾可被有效抑制[37-38]。

Ikram等[39]和Sun等[40]提出了將自適應滑?？刂破?adaptive sliding mode control,ASMC)用于改善SBW系統回正性能。此方法將輪胎摩擦力矩和系統回正力矩看作外部干擾因素,控制器用于處理干擾因素的不確定性,并設計自適應定律估計系統的回正系數,可有效補償自對準力矩的干擾損失、提高系統跟蹤精度。Sun等[41]設計的滑模學習控制器,能抑制可變齒輪比對轉向性能的影響,因系統具有學習已有閉環控制策略的能力,不需要獲取車輛參數變化和回正力矩變化便能實現將回正力矩等路感信息反饋到轉向盤上。此外武國飛等[36]觀察到了SBW系統回正超調和不足現象,并提出相應的滑?；卣刂撇呗詫β犯须姍C進行控制,引入指數趨近律提高系統響應速度,實驗數據證明在該策略控制下的回正性能較好,不存在回正不足或超調現象。文獻[42-45]采用滑模控制最終實現了將轉向輪轉角收斂為轉向盤轉角的目標,減小了系統參數、路況變化等不確定因素的影響,且提高了非線性系統抗干擾能力。不同的是Wang等[45]發現回正力矩對轉向性能的影響比轉矩脈沖擾動影響更為明顯,為解決這一問題,在滑?？刂频幕A上使用雙曲切線信號來模擬系統回正力矩,以提高車輛的魯棒性能,緩解回正力矩對轉向系統產生的影響。

回正力矩是路感技術研究的重要方向,近年來受到大量學者關注?；卣乜刂萍夹g是評價SBW系統好壞的指標,也是主動轉向的研究基礎。如何改善回正力矩達到與助力轉向系統相同的效果是研究的核心問題?；卣蛔慊虺{等現象與轉向盤自由間隙[46]的力相關特性未受到學界的廣泛關注,從力傳遞特性分析上層回正力矩與下層轉向執行機構的關系,將其轉化成電機間的電信號傳遞特性,利于設計SBW系統真實的回正力矩。

為提高SBW路感質量,Liang等[47]對路感進行分層控制,在上層采用混合H/H控制提高系統魯棒性,并綜合考慮多種不確定因素對轉矩的影響;下層采用卡爾曼濾波器減小電流諧波,有效提高系統路感控制性能。行駛工況下,顛簸路面會使得路感反饋系統出現較大波動,給駕駛員造成精神負擔。Liang等[48]重新定義了路感扭矩方程式,并在此理論基礎上設計具有雙閉環結構的控制器以跟蹤路感轉矩和轉角信息,使得駕駛員獲得的手感穩定且波動小。Tian等[49]采用PID及其衍生算法為駕駛員提供較好的路感力矩及回正力矩,并通過對SBW傳動比進行優化設計來提高路感質量,解決了低速轉向輕便與高速轉向穩定的矛盾。

3.3 路感控制參數估計方法

SBW系統路感控制輸入量大多采用傳感器測量值,測量信號受到噪聲的影響會導致精度下降,而傳感器本身不具備過濾噪聲的功能,須通過濾波算法估計出更準確的參數信息。

在傳感器的魯棒性問題上,Bajcinca等[50]為減小傳感器故障率,提出了基于擴展卡爾曼濾波器的估算策略,濾波器被用于估計車輪摩擦力矩,并將估計值信號與SBW控制系統進行信號耦合,為路感控制提供了有效參考方法。Tong等[51]基于SBW和線控制動集成控制,控制參數輸入主要來源于擴展卡爾曼濾波器,這種方法不僅解決了一些傳感器無法測量的參數,而且代替了部分價格昂貴的傳感器,為SBW研究提供了實驗方法。Zhang等[52]在提出的前輪轉角傳感器容錯方案中采用卡爾曼濾波算法估計車輛前輪轉向角,有效減小了傳感器故障和過程噪聲帶來的不利影響。Zou等[53]提出的傳感器容錯補償策略,與Zhang等[52]有著同樣的目的,均為提高SBW車輛前輪轉角傳感器的容錯性能,不同的是Zou等[53]考慮到車輛是一個復雜的非線性系統,因此采用由預測模塊和校正模塊組成的擴展卡爾曼濾波器來估計轉向輪轉角。

3.4 小結

綜上所述,推動路感技術發展的核心動力是為駕駛員提供舒適、真實的駕駛體驗。但不同人群所需的路感反饋特性存在差異,在不破壞路感真實度的前提下,可考慮根據駕駛習慣為不同駕駛者提供反饋方案。如考慮到車輛的速度、側向加速度及轉向盤轉角對駕駛員路感力矩的影響,在原有的機械轉向路感轉矩基礎上設計駕駛員偏好的路感力矩修正算法,讓駕駛員在不同車速下獲得偏好路感。

4 變傳動比技術

線控轉向系統的傳動比是指轉向盤轉角與前輪轉角的比值[54],它直接影響車輛的操縱穩定性和主動安全性,傳動比控制流程如圖4所示。傳統轉向系統由于受到機械耦合限制,角傳遞特性可設計范圍狹窄,而SBW系統實現了機械解耦,解放了設計傳動比的受限條件,可以自由設計轉向盤轉角與前輪轉角之間的關系。

圖4 傳動比控制

車輛傳動比特性包括:隨運動狀態變化的穩態特性及變化過程中的瞬態特性。主要受車速、橫擺角速度、橫擺角速度差和轉向盤轉角影響。當傳動比為固定值,在低速變道或掉頭工況,轉向盤需要轉動較大角度,增加了駕駛員的體能消耗;在高速行駛工況,轉向盤細微的變化便會導致車輛左右晃動,甚至失穩,增加了駕駛難度,降低了車輛穩定性。SBW變傳動比技術可參考當前車速控制上下層轉角關系,讓傳動比隨著車速的增大而減小,使車輛轉向增益不隨速度變化,達到低速轉向靈活輕便,高速轉向精確穩定的目標[18-19,55-56]。

變角傳動比設計方法主要有2種,分別是:恒定橫擺角速度的變角傳動比設計方法和隨車速或轉角變化的變角傳動比設計方法。

4.1 恒定橫擺角速度變傳動比設計方法

橫擺角速度與轉向輪轉角構成線性關系,保證車輛在行駛過程中橫擺角速度與車速無關,給車輛乘員穩定的轉向感受,抑制隨車速或轉角增大帶來的側傾感,減輕車內乘員身體負擔,提高車輛舒適性和穩定性。

彭文典等[57]基于橫擺角速度不變設計傳動比控制策略,將車輛狀態參數作為變傳動比控制策略輸入信號,得到理想傳動比,通過轉向器實際傳動比將其換算成理想電機轉角。對下層電機采用反饋控制,降低轉向跟蹤誤差和信號延遲。趙樹恩等[58]和趙林峰等[59]發現傳動比對車輛高速和低速工況的影響更明顯,傳動比過小會導致低速轉向過于靈敏,傳動比過大則會導致高速轉向過于遲鈍。為了解決這一問題,2篇文章分別提出:在高低速區間采用固定傳動比,在中速區域采用橫擺角速度增益不變的變傳動比策略,設計滿足不同車速的理想變傳動比;基于橫擺角速度增益不變,設置變角傳動比上下限,實時修正車輛前輪轉角,減小實際前輪轉角與理想前輪轉角的誤差,主動修正車輛運動姿態,防止出現失穩狀態。Huang等[60]設計了基于橫擺角速度增益不變和橫向加速度增益不變的可變轉向比(variable transmission ratio,VSR)算法,并結合2種增益的優點提出動、靜態VSR算法。通過實驗驗證動態VSR可變轉向比算法自抗擾能力更強,車輛表現更穩定。Xiang等[61]根據線控轉向叉車模型(TE60)的參數設計基于恒定橫擺角速度增益不變的理想傳動比,將模糊控制技術應用在變傳動比控制器上,車輛可準確快速地跟蹤駕駛員期望的軌跡。

4.2 隨車速或轉角變化的變傳動比設計方法

基于橫擺角速度增益不變的變傳動比設計方法,在低速工況會導致傳動比過小,轉向輪容易到達極限,轉向過于靈敏;在高速工況會導致傳動比過大,轉向盤容易到達極限,造成轉向遲鈍。為解決上述問題,引入隨車速或轉角變化的變傳動比設計方法。該方法主要考慮傳動比與車速和轉向盤轉角之間的關系,對不同車速區間和轉向盤轉角設計傳動比控制策略,保證車輛在各區間獲得期望的轉向靈敏度。

徐飛翔等[62]基于模糊控制理論,將轉向盤轉角和車輛行駛速度作為變傳動比控制器的輸入量,并提出模糊控制器內部規則;車速、轉向盤轉角、轉向傳動比的隸屬度函數值;輸入輸出信息模糊化規則,在減輕低速轉向負擔的同時提高高速行駛操縱穩定性。為了解決同樣的問題,Yang等[63]設計了基于自適應模糊控制理論的可變轉向比控制策略,該策略將反饋控制與前饋控制結合,分別以駕駛員輸入的前輪轉角和車輛運動速度作為系統輸入量,為提高車輛穩定性,開發了傳動比補償策略,以保證在不同轉向角度下車輛的橫擺角速度增益不變。Zhang等[64]根據泛布爾代數邏輯控制方法設計SBW系統變角傳動比控制器,通過傳感器測量橫擺角速度及增益作為邏輯規則反饋信號,將控制器輸出的傳動比由小到大劃分為5個等級,分別對應不同車速和轉向盤轉角。改善了SBW車輛的轉向特性,可防止車輛出現高速大轉角工況導致側翻。Zheng等[65]基于采用操縱桿的SBW車輛設計速度修正因子,將傳動比變化看作線性過程,對不同車速下的實際轉角進行修正,以達到轉角隨車速變化的目的。宗長富等[66]充分考慮到傳動比隨車速變化的特性,提出不同車速段變增益設計方案,在中、高速段分別以橫擺角速度增益、穩態側向加速度增益為設計依據,在低速段則是以典型工況和駕駛員習慣為依據,改善了駕駛員的體驗感、車輛緊急避障和彎道跟蹤性能。

對于變傳動比的研究,除上述2種方法外,吉林大學高振海等[67]提出由SBW系統的主控制器算法來完成傳動比的改變,以駕駛員目標轉角和車輛模型實際轉角的差值作為算法輸入量,實現對轉向系統角傳動比補償,可以很好地輔助駕駛員完成轉向任務。長安大學Yuan等[68]參考模糊控制理論設計了理想的車輛傳動比模型,該模型涵蓋了大部分影響因素與傳動比的關系,在此基礎上引入分區控制概念,由中央處理器來判別車輛運動狀態,再確定分區算法是否介入,優化了模型在高速工況下的轉向性能。江蘇大學Liu等[69]考慮到線控智能車輛具有自動駕駛功能,將SBW系統變傳動比設計區分為乘員駕駛下和自動駕駛下的變傳動比策略,并滿足在2種模式間自由切換。在傳統駕駛模式下,通過粒子群優化(PSO)算法優化后的變傳動比,更注重駕駛員的感受;在自動駕駛模式下,同樣是PSO算法優化后的傳動比,增強了自動駕駛軌跡跟蹤能力和車輛行駛的安全性。值得注意的是Liu等[69]采用離線優化的方式,以空間換時間,提高了系統決策速度。

4.3 變傳動比控制參數估計方法

恒定橫擺角速度變角傳動比設計方法和隨車速或轉角變化的變角傳動比設計方法均是基于車輛狀態參數的控制方法,獲得精準的控制器輸入值將直接影響控制效果。

為此Wang等[70]基于車輛3自由度模型估計橫擺角速度的同時,一并估計質心側偏角和縱向加速度等,得到了更真實的車輛行駛狀態。Mirzaeinejad等[71]和Chu等[72]為估計車輛橫、縱向速度,用無跡卡爾曼濾波對測量值進行估計計算,為主動安全控制提供優化數據。此外Wang等[70]用此方法估計路面的摩擦因數,更準確地描述出車輛運動狀態;但Chu等[72]對估計條件要求更低,具有處理條件變化的應急能力。Iqbal等[73]使用卡爾曼濾波器估計不同路況下輪胎轉彎剛度系數。當估計出一組有效輪胎側偏剛度系數后,立即關閉估計器,將估計參數變為常數,以提高估計值的收斂精度。

車輛轉向伴隨著質心側偏角的變化,這也是傳動比控制中重要的參考變量,變傳動比控制的本質是使車輛在各速度區間均能保持穩定行駛。Nam等[74]基于2自由度模型利用擴展卡爾曼濾波器估計車輛側滑角,使車輛在軌跡跟蹤時不易跑偏。Zhang等[75]同樣基于車輛2自由度動力學模型,對比擴展卡爾曼濾波和無跡卡爾曼濾波估計的車輛質心側偏角精度,擇優選擇無跡卡爾曼濾波實時監控車輛穩定性。Deng等[76]同樣是基于3自由度車輛模型采用無跡卡爾曼濾波器根據車輛當前狀態參數估計車輛實時重心高度,為重心實時變化的車輛提供了動態控制方法。Fu等[77]提出了一種基于埃爾曼神經網絡(elman neural network,ENN)和無跡卡爾曼濾波的優化算法,將ENN處理非線性的優勢和無跡卡爾曼濾波處理不確定性的能力相結合,用于估計車輛狀態參數,該濾波器的整體誤差低于傳統的無跡卡爾曼濾波。

4.4 小結

變傳動比技術同樣是SBW系統關鍵技術,適當的傳動比滿足了線控底盤的高性能要求,不僅能夠給乘員帶來舒適的駕乘體驗,還能提高車輛安全性。變傳動比技術與主動轉向密切相關,行業內已提出了大量變傳動比控制策略,但未充分考慮不同人群對于車輛轉向感受的差異性,導致駕駛員對不匹配的傳動比付出過多的適應代價,因此,如何在不破壞高速轉向穩定與低速轉向輕便的平衡前提下,滿足不同駕駛員偏好的角傳遞特性,需要研究人員收集并分析大量的駕駛人數據,從而對變傳動比控制策略進行修正與調整。

SBW系統力傳遞特性和角傳遞特性不耦合,路感控制和傳動比控制實現完全解耦,但完全不考慮兩者的相互影響同樣會給駕駛員造成較差的駕駛體驗。車輛高速行駛時,轉向系大傳動比會導致車身姿態不易控制;低速行駛時,轉向系小傳動比會影響路感和駕駛員對車輛的操縱,使得路感控制策略在相應工況下不能給駕駛員帶來完全舒適的體驗。

5 結論

路感模擬技術向著為駕駛員提供真實舒適路感的目標不斷發展,近年衍生出個性化路感等研究方向,目標人群難以細化是該方向需要重點解決的問題;變傳動比技術的2種設計方法均是為了提高操縱穩定性,使車輛在不同工況下具有最優轉向響應;以卡爾曼濾波技術為主的參數估計算法在提高車輛參數估計精度的同時也增加了計算量。

本文詳細分析了線控轉向系統的研究現狀,得出如下展望。

1) 路感個性化。路感是駕駛員作出動作判斷的重要依據,應力求給駕駛員提供接近真實的路面信息,同時考慮到不同駕駛員駕駛習慣的差別,可設計不同行為習慣的路感控制策略,為不同駕駛人群提供真實舒適的駕駛感受。

2) 安全可靠。為加快SBW車輛的量產化,需要提高其安全性能,增強系統的魯棒性,由于轉向盤與轉向機構解耦,軟件一旦出現故障,車輛將不可控,所以應加強軟件系統的安全冗余性能,讓其具有自主學習、自主處理故障的能力。

3) 精準控制。為提高車輛的穩定性能,設計更準確的車輛狀態參數估計算法,提高控制精度。利用算法控制是線控車輛的一大優勢,參數估計不僅限于所闡述的橫擺角速度等,而且應考慮到車輛位置信息、下一時刻運動軌跡等,并將數據轉化成轉向輪的轉角信號,實現運動軌跡和車輛轉角的耦合控制。