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技术领域

本发明涉及与电动助力转向控制器和后转向一体化的防碰撞控制。

背景技术

运载工具系统正日益自主。运载工具指的是任何移动平台，例如汽车、建筑设备或 机器人。例如，巡航控制系统为运载工具保持驾驶员选择的速度而不用驾驶员手动地应用 节气门。自适应巡航控制系统使用来自雷达、摄像机或其它传感器的输入，以便不仅在可行 时保持驾驶员选择的速度，而且基于较慢运动的前方运载工具而减慢运载工具。运载工具 中的自动化泊车系统控制转向以便停泊运载工具而不用驾驶员干预。当驾驶员执行可能影 响运载工具稳定性的剧烈转向改变时，运载工具稳定性系统进行干预。当前系统也包括防 碰撞。引发防碰撞的物体探测可以利用短程雷达或长程雷达（或两者）、带有图象处理的摄 像机、激光或光探测和测距（激光雷达）、超声波或其它已知的技术来完成。大体上，可以使 用传感器融合（来自多个传感器的输出的信号处理）来判定目标（障碍或威胁）是否是真实 的，而不是依靠单一传感器。一旦经由一个或多个传感器探测到物体，就可以向驾驶员提供 警报或可以行使控制，由此调整前轮转向扭矩或角度以便避免碰撞。

发明内容

根据实施例，一种在带有前轮电动助力转向（EPS）系统和后轮主动后转向（ARS）系 统的运载工具中提供自动防碰撞的方法包括：利用处理器生成包括控制变量的运载工具数 学模型；设计转向控制目标作为确定控制变量的标准；实施模型预测控制以便求解转向控 制目标和确定控制变量；以及向EPS系统和ARS系统提供控制变量以便分别控制与前轮关联 的前致动器和与后轮关联的后致动器。

根据另一实施例，带有前轮电动助力转向（EPS）系统和主动后转向（ARS）系统的运 载工具中的自动防碰撞系统包括：被设置为储存与前致动器和后致动器的类型相应的参数 的存储装置；以及，处理器，所述处理器被设置为生成包括控制变量的运载工具数学模型、 设计转向控制目标作为确定控制变量的标准、实施模型预测控制以便求解转向控制目标和 确定控制变量、和向EPS系统和ARS系统提供控制变量以便分别控制与前轮关联的前致动器 和与后轮关联的后致动器。处理器在储存在存储装置中的参数中选择符合运载工具的前致 动器和后致动器的调整参数以便设计和求解转向控制目标。

本申请还提供以下技术方案。

方案1.一种在运载工具中提供自动防碰撞的方法，所述运载工具带有前轮电动 助力转向（EPS）系统和后轮主动后转向（ARS）系统，所述方法包括：

利用处理器生成包括控制变量的运载工具数学模型；

设计转向控制目标作为确定所述控制变量的标准；

实施模型预测控制以便求解所述转向控制目标和确定所述控制变量；以及

向所述EPS系统和所述ARS系统提供所述控制变量以便分别控制与前轮关联的前致动 器和与后轮关联的后致动器。

方案2.根据方案1所述的方法，其中生成所述运载工具数学模型包括生成四维模 型，并且提供所述控制变量包括向所述EPS系统提供前轮角叠加和向所述ARS系统提供后轮 角叠加。

方案3.根据方案1所述的方法，其中生成所述运载工具数学模型包括生成六维模 型，并且提供所述控制变量包括向所述EPS系统提供扭矩叠加命令。

方案4.根据方案3所述的方法，其中生成所述运载工具数学模型包括生成用于所 述六维模型中的四个维度的与后转向联接的单航迹自行车模型，以及用于所述六维模型中 的两个维度的单自由度转向柱模型。

方案5.根据方案1所述的方法，其中设计所述转向控制目标包括确定前轮控制和 后轮控制之间的相对权重。

方案6.根据方案1所述的方法，其中实施所述模型预测控制包括求解所述转向控 制目标以便确定使包括调整参数的成本函数最小化的控制变量。

方案7.根据方案6所述的方法，还包括基于所述前致动器和所述后致动器的类型 选择所述调整参数。

方案8.一种运载工具中的自动防碰撞系统，所述运载工具带有前轮电动助力转 向（EPS）系统和主动后转向（ARS）系统，所述系统包括：

存储装置，所述存储装置被设置为储存与前致动器和后致动器的类型对应的参数；和

处理器，所述处理器被设置为生成包括控制变量的运载工具数学模型、设计转向控制 目标作为确定所述控制变量的标准、实施模型预测控制以便求解所述转向控制目标和确定 所述控制变量、以及向所述EPS系统和所述ARS系统提供所述控制变量以便分别控制与前轮 关联的前致动器和与后轮关联的后致动器，其中

所述处理器在所述存储装置中储存的参数中选择符合所述运载工具的所述前致动器 和所述后致动器的调整参数以便设计和求解所述转向控制目标。

方案9.根据方案8所述的系统，其中所述处理器将所述运载工具数学模型生成为 四维模型，并且所述处理器向所述EPS系统提供与前轮角叠加关联的控制变量和向所述ARS 系统提供与后轮角叠加关联的控制变量。

方案10.根据方案8所述的系统，其中所述处理器将所述运载工具数学模型生成 为六维模型，并且所述处理器向所述EPS系统提供与扭矩叠加关联的控制变量。

方案11.根据方案10所述的系统，其中所述处理器生成用于所述六维模型的四个 维度的与后转向联接的单航迹自行车模型，和用于所述六维模型的两个维度的单自由度转 向柱模型。

方案12.根据方案8所述的系统，其中所述处理器设计和求解所述转向控制目标 以便在所述控制变量中确定前轮控制和后轮控制之间的相对权重。

方案13.根据方案8所述的系统，其中所述处理器求解所述转向控制目标以便确 定使包括所述调整参数的成本函数最小化的控制变量。

方案14.根据方案8所述的系统，其中所述运载工具是汽车。

方案15.根据方案8所述的系统，其中所述运载工具是机器人。

方案16.根据方案8所述的系统，其中所述运载工具是建筑运载工具。

当结合附图时，从下文本发明的详细描述将显而易见到本发明的上述特征和优点 以及其它特征和优点。

附图说明

其它特征、优点和细节仅以示例的方式出现在下文实施例的详细描述中，详细描 述参考附图，在附图中：

图1是根据本发明的实施例执行防碰撞的方法的过程流程图；

图2示出了根据本发明的实施例的示例性防碰撞方案；

图3示出了根据本发明的实施例采用的单航迹线性自行车模型；以及

图4示出了根据本发明的实施例用于限定单DOF转向柱模型的参数的运载工具转向柱。

具体实施方式

下文的描述在本质上是仅示例性的，并且不意图限制本公开、其应用或使用。应当 理解的是，贯穿附图，相应的附图标记标注同样的或相应的部分或特征。

如上文所述，运载工具自动化系统越来越多地可获得，并且它们的功能越来越复 杂。虽然汽车系统在本文中为解释的目的而讨论，但是运载工具不意图局限于汽车，而是指 任何移动平台，例如建筑设备或机器人。当前的汽车防碰撞系统通过提供碰撞前准备、警报 并且如果需要，提供自动地或经由驾驶员的增强的动作制动或转向来提供驾驶员辅助以便 避免或减轻碰撞的严重性。当前，自动转向仅控制前轮的扭矩和角度。利用这种方法，例如 当运载工具（例如汽车）的驾驶员执行二次操纵（可能处于高速并且可能用于尝试修正初次 过度转向操纵）时，当前的防碰撞系统可能向系统贡献过多扭矩。动作的这种结合可以导致 扭矩积聚过快和驾驶员感受到干预系统。本文描述的系统和方法的实施例涉及一种防碰撞 系统，其包括前轮转向控制和后轮转向控制的结合，该结合辅助防碰撞而不使驾驶员感受 到系统的作用。特别地，前轮的扭矩控制和角度控制以加权方式与后轮的角度控制结合，如 下文详细描述的。（仅）涉及前轮控制的防碰撞系统被详细描述在提交于2013年12月11日的 美国专利申请序列号14/103,073的申请中，该专利申请也被转让给本申请的受让人并且 通过全文引用的方式合并在本文中。这个在先申请详细描述了下文讨论的模型的基本方面 和部件，其中的一些方面未在本文中重复。

图1是一种根据本发明的实施例执行防碰撞的方法的过程流程图。在块110处，生 成运载工具数学模型辅助在块130处利用模型预测控制。如下文进一步详细描述的，运载工 具数学模型包括与后转向联接的单航迹线性自行车模型（one-tracklinearbicycle model）和单自由度（DOF）转向柱模型。在块120处设计转向控制目标包括：确定前轮转向控 制和后轮转向控制之间的相对权重或权衡。设计的目标使路径跟踪误差最小化。在块130 处，实施模型预测控制（MPC）提供包括前转向角及扭矩叠加和后转向角的控制变量。在块 140处，向前转向致动器和后转向致动器发送控制命令表示根据本文的实施例实施转向控 制。在下文更详细地描述各个过程。

图2示出了根据本发明的实施例的示例性防碰撞方案。示出了包括一个或多个传 感器217、中央控制器215和转向系统10的主题运载工具210（例如汽车）。如上文所述，传感 器217可以是摄像机和成像系统、激光器、激光雷达、雷达或多种已知传感器系统中的一个 的一些结合，所述传感器系统指示出障碍物（潜在碰撞条件）以便由中央控制器215引发动 作。中央控制器215包括一个或多个处理器和一个或多个存储装置以便储存包括用于由一 个或多个处理器处理的指令的信息。由中央控制器215执行的应用或功能中的一个是根据 本文中描述的实施例的防碰撞。储存在中央控制器215的存储装置中的指令包括实施MPC并 且可以包括建立由MPC采用的四维模型（用于转向角叠加）或六维模型（用于扭矩叠加）的指 令。在替代实施例中，MPC使用的模型可以由运载工具内的或与运载工具通信的另一处理系 统建立。中央控制器215的处理电路可以包括专用集成电路（ASIC）、电子电路、执行一个或 多个软件或固件程序的处理器（共享的、专用的或成组的）和存储器、组合逻辑电路和/或提 供描述的功能的其它合适的部件。目标运载工具220在同一车道201中主题运载工具210的 前方作为主题运载工具210的示例性障碍物而示出。基于中央控制系统215的防碰撞应用的 MPC的实施（块130，图1），如下文进一步详细描述的，控制命令从中央控制器215发送到前转 向致动器26和后转向致动器48（块140，图1）。如图2示出的，在示例性方案中，中央控制器 215的防碰撞功能，结合驾驶员动作，使主题运载工具210离开碰撞路径。

示例性转向系统10与前轮14和16及后轮44和46一起示出。示出方向盘12以熟悉本 领域的技术人员所能理解的方式通过转向柱18和前轴20联接到轮14、16。即，当驾驶员转动 方向盘12时，轮14、16据此转动。转向系统10包括电动助力转向（EPS）系统24，该电动助力转 向系统24包括安装于前轴20的电动转向马达或前致动器26。后致动器48相似地安装于后轴 （或后轮）并且是主动后转向（ARS）系统47的一部分。这些致动器26、48将驾驶员转向命令 （通过转动方向盘12输入）传递至轮14、16、44、46。根据实施例，转向系统10也包括用于前 EPS24的EPS电子控制单元（ECU）32和用于后ARS47的ARSECU42以便提供整体控制。致动 器26、48通过采用源自中央控制器215的防碰撞应用处的额外输入来额外地辅助防碰撞的 实施。EPS系统24通过将可变马达扭矩命令T_M25应用于转向马达（前致动器26）来帮助驾驶 员转向。在紧急转向操纵期间，EPS系统24额外地应用扭矩叠加命令（TOC）31或前角叠加命 令，并且后ARS47应用改变T_M25的值或转向角的后角叠加命令。安装于转向柱18的转向角 传感器36测量方向盘12和转向柱18的旋转并且提供表明转向角的转向角信号θ_s。相似地， 安装于转向柱18的扭矩传感器38测量并且提供表明转向柱18上的扭矩的扭矩信号T_S。

上文所述的过程涉及从中央控制器215（向相应的EPSECU32和ARSECU42）向前 致动器26提供TOC31，或替代地，向前致动器26（转向马达）提供前转向角和向后致动器48 提供后转向角，以便作为中央控制器215的防碰撞功能的一部分自动地控制运载工具转向。 中央控制器215实施MPC，其采用四维运载工具转向模型来确定后转向角叠加和可能额外地 确定前转向角叠加以及采用六维运载工具转向模型来确定TOC31。单航迹自行车模型提供 维度中的四个（）并且单自由度转向柱模型提供另外两个维度（方向盘角或 小齿轮角和方向盘角旋转速率或小齿轮角速率）。这些模型在并入的美国专利申请号14/ 103,073中详细描述并且下文关于模型的讨论集中在基于前轮转向和后轮转向的结合控 制的本申请中的差别上。

图3示出了根据本发明的实施例采用的单航迹线性自行车模型。示出的模型表明 前轮310、后轮320和运载工具重心330。前轮角由δ_f给出，后轮角由δ_r给出。这些角度是控制 变量。从前轮310（前轴）至运载工具重心330的距离被示为a，并且从后轮320（后轴）至运载 工具重心330的距离被示为b。四维数学模型由状态矢量给出：

[方程1]

h_k是能被视为已知扰动的曲率项。A_d和B_d（其中d表示离散值）是矩阵。X_k是状态矢量，由 下式给出：

[方程2]

Δy是运载工具重心330的横向偏移（车道偏移），ΔΨ是相对于车道201（车道航向）的 运载工具航向，V_y是运载工具横向速度，以及r是运载工具偏航速率。方程1中的u_k是矩阵，由 下式给出：

[方程3]

与仅带有前轮转向控制的系统不同，后轮角δr是方程1的四维数学模型的一部分，这就 是为什么根据本文的实施例单航迹线性自行车模型被称为是与后转向联接的。

图4示出了根据本发明的实施例的运载工具转向柱400，该运载工具转向柱被用于 限定单DOF转向柱模型的参数。如上文所述，单DOF转向柱模型提供用于由MPC采用的六维模 型的另外两个维度。描述转向柱动力学的方程的连续变型由下式给出：

[方程4]

I是转向惯性，c是阻尼系数，M_eps是总EPS扭矩，M_self-align是轮胎自动对准扭矩，以及M_HW是手轮扭矩或由驾驶员输入提供的扭矩。基于上文讨论的模型，离散化的六维数学模型由 方程1给出，并且

[方程5]

X_k是状态矢量，其中Δy、ΔΨ表示当前运载工具路径和理想运载工具路径之间的偏差 （从路径的偏差由横向偏差Δy和航向角度偏差ΔΨ描述）。u_k是控制变量的矢量，并且由下 式给出：

[方程6]

EPSECU32使用控制变量来确定前轮上要求的扭矩叠加的量，并且ARSECU42使用控 制变量来确定用于后轮的要求的角度。为清楚起见，当后轮转向角和前轮转向角由防碰撞 功能提供时，使用四维状态矢量（方程1）并且使用由方程3给出的控制矢量，并且，当前扭矩 叠加被提供后轮转向角时，六维状态矢量（方程5）与方程1加方程4共同使用，其中控制矢量 由方程6给出。

设计转向控制目标（过程120，图1）包含寻找使成本函数J最小化的控制变量，如下 文详细描述的，J是二次成本函数，其是用于MPC控制的显式公式：

[方程7]

Δy_err是横向偏移误差（Δy_desired-Δy_predicted），ΔΨ_err是航向角误差（ΔΨ_desired-Δ Ψ_predicted）。Q(t)和R(t)是基于不同的前致动器26和后致动器48的调整参数。将路径跟踪误 差最小化等同于将方程7的第一项最小化，原因在于第一项涉及跟踪误差并且第二项涉及 控制动作上的限制。这些参数可以储存在与致动器的类型相关联的防碰撞系统24的存储装 置中。例如，后转向控制权限可以是对轿车为2度和对轻型载货卡车为10度。Q(t)是用于预 测误差的权重矩阵，由下式给出：

[方程8]

Q_lateral是与横向误差（输出）相关的权重，Q_heading是与航向误差（输出）相关的权重。R (t)是用于控制运动的权重矩阵，由下式给出：

[方程9]

R_front是与前转向相关的权重（对控制器的输入），R_rear是与后转向相关的权重（对控制 器的输入）。利用MPC（块130，图1）包括解决上文提出的优化问题（寻找u以便使J最小化）。发 出控制命令（块140，图1）包含防碰撞系统215从中央控制器215到相应的EPS24和ARS47向 马达26（前致动器）发送扭矩叠加或前角命令和向后致动器48发送后角命令。

虽然已参考示例性实施例描述了本发明，但本领域技术人员应当理解的是，可以 做出各种改变并且等价物可以替代其中的元件而不偏离本发明的范围。此外，可以做出许 多改型以便使具体状况或材料适应本发明的教导而不偏离本发明的基本范围。因此，目的 在于本发明不限于公开的具体实施例，而是在于本发明将包括落在应用范围内的全部实施 例。