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Wheel-Individual Estimation of the Friction Potential for Split Friction and Changing Friction Conditions for the Application in an Automated Emergency Braking System

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Journal of Energy and Power Engineering 2014年第6期8卷 1153-1158页

作者： cornelia lex Hans-Ulrich Kobialka Arno Eichberger Institute of Automotive Engineering Graz University of Technology Graz 8010 Austria Fraunhofer Institute for IAIS (Intelligent Analysis and Information Systems) St. A ugustin 53 75 7 Germany

Including information of the current road surface conditions can significantly improve the effectiveness of an AEB （automated emergency braking） system to avoid accidents or reduce the injury severity in rear-end crashes. A method to estimate the friction potential based on on-board sensor information is shown in this work. This work expands the scope of existing investigations on whether the accuracy needed for the warning and intervention strategies of AEB can be reached with the proposed method. First, the bandwidth of surface conditions investigated is extended by including low friction surfaces comparable to ice. Second, situations of changing surface conditions and wheel-individual surface conditions were evaluated. Finally, estimation based on different sensor sets was conducted with regard to series application. The investigations are based on measurements performed on a proving ground. The main emphasis was placed on estimation during longitudinal driving conditions. The used sensors include advanced vehicle dynamics measurement equipment as well as standard on-board sensors of the vehicle.

关键词： Tire road friction estimation automated emergency braking system recurrent neural networks echo state networks

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多传感器融合下质心侧偏角和路面附着系数估计

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汽车零部件 2022年第S1期 91-96页

作者：吴晟晔邵梁冷搏熊璐 cornelia lex Arno Eichberger 温州大学机电工程学院温州325000 同济大学汽车学院上海201804 格拉茨工业大学车辆工程系奥地利格拉茨8010

智能驾驶的发展将由驾驶员承担的行车安全责任转移到自动驾驶系统上,因此,智能车的安全运行越来越重要。质心侧偏角和路面附着系数是智能车辆安全规划和控制的重要参数。本文融合摄像头和惯性测量单元(IMU)信息,提出了不依赖于轮胎信息... 详细信息

智能驾驶的发展将由驾驶员承担的行车安全责任转移到自动驾驶系统上,因此,智能车的安全运行越来越重要。质心侧偏角和路面附着系数是智能车辆安全规划和控制的重要参数。本文融合摄像头和惯性测量单元(IMU)信息,提出了不依赖于轮胎信息的质心侧偏角和路面附着系数估计框架。首先,基于车辆运动学模型,利用摄像头和IMU信息,运用卡尔曼滤波估计智能车辆质心侧偏角;其次,于车辆动力学模型,利用IMU信息,运用改进的扰动观测器估计车辆前后轴侧向力;最后,基于估计的质心侧偏角和轮胎侧向力,融合摄像头识别的路面状态,利用高斯牛顿法,鲁棒估计了路面附着系数。仿真分析显示,本文提出的估计框架可以精确地估计质心侧偏角和路面附着系数。

关键词：质心侧偏角路面附着系数智能车辆卡尔曼滤波高斯牛顿法

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