車載傳感器應用于汽車動態性能監測與控制

摘 要：車載傳感器在現代汽車動態性能監測與控制中扮演著越來越重要的角色。本文探討了各類車載傳感器的工作原理、特點及其在汽車動態性能監測與控制中的應用。通過對加速度傳感器、角速度傳感器、輪速傳感器等的分析，闡述了利用傳感器采集和分析車輛運動狀態數據，實現車輛動態行為的實時監測與主動控制的方法。本文討論了傳感器融合技術在提高監測與控制精度、可靠性方面的應用前景。車載傳感器與先進控制算法的結合，將有助于實現更安全、更智能、更高效的車輛運動控制，促進智能網聯汽車的發展。

關鍵詞：車載傳感器 汽車動態性能 車輛運動控制 傳感器融合

0 引言

隨著汽車技術的快速發展和智能網聯汽車時代的到來，車載傳感器在汽車工程領域扮演著日益關鍵的角色。車載傳感器采集車輛行駛過程中的各種動態數據具有實時性，為車輛動態性能的監測與控制提供重要的信息支撐。合理應用車載傳感器，對于提升車輛安全性、舒適性以及操控性能具有重要意義。本文將系統探討車載傳感器在汽車動態性能監測與控制中的應用，分析其工作原理、特點，討論面臨的機遇和挑戰，展望未來的應用前景。

1 車載傳感器概述

車載傳感器是智能網聯汽車的重要組成部分，是實現車輛運行狀態實時監測和動態控制的基礎。它可分為內部傳感器和外部傳感器兩大類。內部傳感器主要用于采集車輛自身的運動狀態信息，如車速、加速度、角速度、輪速等；外部傳感器則用于感知車輛周圍的環境，如超聲波傳感器、毫米波雷達、激光雷達等[1]。車載傳感器經過幾十年的發展，已經從單一的機電式傳感器發展到多種類、高集成、高精度的智能傳感器，并逐漸形成了多傳感器融合的發展趨勢。車載傳感器的應用極大地促進了車輛主動安全技術和自動駕駛技術的發展，推動汽車產業向“智能化、網聯化”方向轉型。

2 常見車載傳感器工作原理與特點

2.1 加速度傳感器

加速度傳感器是測量汽車線性加速度的傳感器，常用的有壓電式、電容式和MEMS加速度傳感器。它的基本工作原理是，當車輛發生加速運動時，傳感器中的敏感元件（如質量塊）會受到慣性力作用而發生位移或形變，通過檢測這種位移或形變，換算出加速度值。加速度傳感器一般安裝在車輛重心位置，可以測量車輛縱向、橫向和垂向三個方向的加速度，為車輛動力性、制動性、平順性和操縱穩定性的評估提供重要數據支撐。表1列出了三種主要加速度傳感器的性能對比。

2.2 角速度傳感器

角速度傳感器又稱陀螺儀傳感器，用于測量車輛繞三個坐標軸（俯仰、橫滾、偏航）的旋轉角速度。常見的角速度傳感器有機械式、光學式和MEMS型。其基本工作原理是利用角速度與物體所受科氏力之間的關系實現測量。當車輛轉彎或轉向時，角速度傳感器可以準確感知車身的姿態變化，廣泛應用于電子穩定控制系統（ESC）和主動懸架控制系統中。與加速度傳感器類似，MEMS角速度傳感器以其尺寸小、成本低、集成度高、響應快等特點，成為車載領域應用的主流選擇[2]。表2比較了三種角速度傳感器的主要性能指標。

2.3 輪速傳感器

輪速傳感器安裝在車輪轂上，通過檢測車輪轉速來獲取車速信息。常用的輪速傳感器種類有霍爾式、磁電式和磁阻式三種。它們的基本工作原理是利用車輪轉動時齒輪或磁極經過傳感器，導致傳感器輸出信號發生周期性變化，通過測量單位時間內的脈沖數，即可求得輪速。輪速傳感器可提供車輛縱向速度、加速度以及車輪打滑等行駛狀態信息，在ABS、TCS、ESP等主動安全系統中發揮關鍵作用。霍爾式輪速傳感器憑借高精度、高可靠性優勢在車載領域應用最為廣泛。表3列出了三種輪速傳感器的關鍵性能參數。

2.4 其他車載傳感器

除上述三種主要用于車輛動態監測的傳感器外，汽車上裝配有多種其他傳感器。如用于駕駛員輔助和自動駕駛的機器視覺傳感器（攝像頭）、超聲波傳感器、毫米波雷達傳感器等，它們感知車外環境，實現障礙物檢測、車道偏離預警、自動泊車等功能；用于發動機控制的溫度傳感器、壓力傳感器、氣體傳感器等，有助于優化燃燒過程、降低排放；用于車廂環境調節的溫濕度傳感器、光照傳感器、空氣質量傳感器等，可提升乘客舒適度。表4列舉了部分其他車載傳感器的功能和特點。車載傳感器種類日益豐富，朝著網絡化、集成化方向發展。

3 車載傳感器在汽車動態性能監測中的應用

3.1 車輛縱向動態性能監測

車輛縱向動態性能主要包括動力性、經濟性和制動性，對行駛安全和燃油經濟性至關重要。通過裝配在車輪上的輪速傳感器和安裝在車身上的加速度傳感器，實時監測車速、加速度等縱向運動參數[3]。輪速傳感器測量驅動輪和從動輪的轉速差，評估車輪抱死和打滑狀態，防止車輪空轉和溜滑。加速度傳感器提供的縱向加速度信號，用于評價車輛的起步、加速和制動性能，優化整車動力匹配和能量管理策略。基于速度和加速度數據，結合道路坡度信息，估算車輛行駛阻力和有效質量，為節能控制提供依據。表5列出了縱向動態性能監測的主要指標及傳感器配置。

3.2 車輛橫向動態性能監測

車輛橫向動態性能決定了車輛的操縱穩定性和轉向響應性，對行駛安全和駕駛樂趣有著重要影響。橫向加速度傳感器測量車輛轉彎時的離心加速度，判斷車輛是否會發生甩尾、側翻等失穩情況。橫擺角速度傳感器測量車身繞鉛垂軸的旋轉角速度，反映車輛轉向靈敏度和方向穩定性。

3.3 車輛垂向動態性能監測

車輛垂向動態性能包括平順性和舒適性，影響乘坐體驗和車輛部件壽命。垂向加速度傳感器和車輪垂向位移傳感器是垂向動態監測的兩大利器。垂向加速度傳感器安裝在車身重心和懸架處，測量車輛遭遇顛簸時車身的垂向振動加速度，評價路感性能。車輪垂向位移傳感器裝于簧下質量和簧上質量之間，監測車輪相對車身的位移量，判斷是否存在過度跳動、貼地不良等情況。利用垂向加速度和位移傳感器，可分析車輛的共振頻率、阻尼比和振動能量分布，為懸架阻尼可變控制、主動隔振控制等提供依據。結合輪速和制動壓力信號，有助于動態評估輪胎動態載荷和地面附著狀況，優化制動力分配，改善制動性能[4]。表6列出了垂向動態性能監測的主要指標和傳感器配置。

4 車載傳感器在汽車動態性能控制中的應用

4.1 縱向動態控制系統

防抱死制動系統（ABS）利用輪速傳感器實時監測車輪轉速，通過調節制動壓力避免車輪抱死打滑，縮短制動距離。牽引力控制系統（TCS）同樣基于輪速傳感器，檢測驅動輪空轉狀態，通過控制發動機輸出扭矩和施加制動力，防止車輪空轉和動力損失。電子駐車制動系統（EPB）通過傳感器監測駐車狀態，實現一鍵式駐車和起步輔助等功能。

4.2 橫向動態控制系統

橫向加速度傳感器和橫擺角速度傳感器實時監測車輛轉彎時的橫向運動狀態，是電子穩定控制系統（ESC）的重要信息來源。當監測到車輛出現甩尾、側滑等失穩趨勢時，ESC通過控制單側車輪制動力矩，產生矯正橫擺力矩，使車輛保持期望軌跡，避免發生事故。集成式主動轉向系統結合前輪轉角傳感器、橫向加速度傳感器等，根據駕駛員意圖和路面狀況，自動調節轉向助力，優化轉向手感，提高行駛穩定性。

4.3 垂向動態控制系統

主動懸架控制系統利用車輪垂向加速度傳感器和位移傳感器，實時監測路面輸入和車身響應，通過改變電磁閥或電機控制的阻尼力和彈性力，抑制車身的俯仰、橫滾和垂蕩振動，確保車輛平順性和乘坐舒適性[5]。車身高度傳感器和水平傳感器可感知車輛負載變化和道路坡度，配合氣壓彈簧，實現車身高度調節和自動水平控制。

5 車載傳感器融合技術

5.1 傳感器融合的概念與分類

傳感器融合是指將多個傳感器獲取的信息進行綜合處理，以期獲得比單個傳感器更準確、可靠、全面的感知結果。車載傳感器融合技術可分為三大類：競爭型融合、互補型融合和協作型融合。競爭型融合是指對同一被測對象，利用多個同類型傳感器進行并行測量，通過加權平均、投票等策略，提高測量結果的置信度。互補型融合是指融合多個異類傳感器的信息，揚長避短，擴展感知維度，如融合相機和雷達數據，獲得目標的位置、速度和類別信息。

5.2 多傳感器融合算法

多傳感器融合涉及信息融合的多個層次，可分為數據層融合、特征層融合和決策層融合。數據層融合是傳感器層面的融合，直接對傳感器原始數據進行處理，常用算法包括卡爾曼濾波、粒子濾波、貝葉斯估計等。特征層融合是將傳感器數據提取為特征向量，在特征空間進行融合，代表性算法有支持向量機、神經網絡、模糊邏輯等。決策層融合是綜合各傳感器的局部決策，生成全局決策結果，如投票法、Dempster-Shafer證據理論、行為層次模型等。

5.3 傳感器融合技術在汽車動態性能監測與控制中的應用

在車輛狀態估計方面，通過融合慣性測量單元（IMU）、差分GPS、輪速傳感器等，利用卡爾曼濾波算法，可獲得高精度的車輛位置、速度、姿態和輪胎力信息，為車輛動力學控制提供狀態反饋。在駕駛員行為識別方面，通過融合方向盤轉角傳感器、油門和制動踏板傳感器等，利用隱馬爾可夫模型等算法，可識別駕駛員的駕駛風格和意圖，實現人機共駕。在主動安全系統中，通過融合前向毫米波雷達、攝像頭、超聲波傳感器等，利用目標跟蹤和場景理解算法，可實現AEB自動緊急制動、FCW前碰預警等多項ADAS功能。

6 結語

車載傳感器是實現汽車動態性能監測與控制的重要基礎。隨著傳感技術、信息技術、人工智能等領域的快速發展，車載傳感器正朝著智能化、集成化、網聯化的方向演進。新型傳感器件與先進算法的結合應用，將進一步提升車輛動態監測與控制的智能化水平。未來，高性能車載傳感器必將在智能網聯汽車中得到廣泛應用，為提升車輛本身的安全性、舒適性、環保性以及交通系統的效率做出重要貢獻。

參考文獻

[1]車載傳感器故障診斷方法、設備、介質及車輛[J].傳感器世界，2023，29（07）：47.

[2]吳東昊.面向車載傳感器基于時空圖卷積的駕駛行為識別研究[D].天津：天津師范大學，2023.

[3]張建，劉金波，高原，等.基于多模交互的車載傳感器定位算法[J].吉林大學學報（工學版），2023，53（03）：772-780.

[4]楊斌.人工智能時代車載氣體傳感器研究與應用[J].傳感器與微系統，2022，41（09）：156-160.

[5]何孝起.車載傳感器芯片電流源設計[J].科學技術創新，2021（20）：36-38.