汽車防滑控制系統(tǒng)道路識別技術(shù)的研究
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汽車防滑控制系統(tǒng)能夠提高車輛的牽引性和操縱穩(wěn)定性，減少輪胎磨損和事故風(fēng)險，增加行駛安全性和駕駛輕便性，使得汽車在附著狀況不好的路面上能順利起步和行駛并安全制動[1]。眾所周知，防滑系統(tǒng)的控制效果主要取決于該系統(tǒng)的控制策略和控制算法等核心內(nèi)容。目前大多數(shù)防滑控制系統(tǒng)都采用基于最佳滑移率為目標(biāo)的控制方法，由傳感器采集車輪轉(zhuǎn)速及車身的加速度信號，由此獲得車輛的滑移率的信息；并以車輛滑移率門限值為主、車輪加減速度門限值為輔的控制方法和控制邏輯算法對車輛的執(zhí)行系統(tǒng)進(jìn)行控制以優(yōu)化驅(qū)動力（制動力）的分配，保證車輛能夠充分地利用地面的附著力[2]。但應(yīng)該注意的是，門限值的確定要考慮汽車的各種參數(shù)、驅(qū)動過程中的各種工況、外界條件及可能的變化等極其復(fù)雜的因素，在不同的道路條件下作為控制邏輯中重要參量的車輛的目標(biāo)滑移率及地面的峰值附著系數(shù)都不是一個固定的量[3]，如圖1 所示。因此在防滑控制系統(tǒng)中應(yīng)該根據(jù)車輛所處的道路狀況采取不同的控制門限值及控制算法。在以最佳滑移率為控制目標(biāo)的防滑系統(tǒng)中，目前大多數(shù)的系統(tǒng)都是用一個固定的、人為設(shè)定的最佳滑移率作為控制目標(biāo)參量，并以此為根據(jù)將車輪的實(shí)際滑移率與之對比來確定出車輛的穩(wěn)定區(qū)域和非穩(wěn)定區(qū)域[4]，沒有考慮到道路狀況對目標(biāo)滑移率、車輪速度及角加速度等參量變化的影響。而要從根本上改變這一狀況的關(guān)鍵，便是要能夠?qū)囕喫幍穆访孢M(jìn)行實(shí)時的監(jiān)測和識別，根據(jù)路面狀況采用不同的控制門限值并采取不同的控制算法和控制邏輯。
圖1 不同路況下的滑移率與附著系數(shù)
由于基于路況評價的控制算法和策略對車輛的自適應(yīng)控制效果能夠起到明顯的改進(jìn)作用，提高車輛的動力學(xué)性能并改善其操縱穩(wěn)定性，所以近年來國外實(shí)時道路識別技術(shù)的發(fā)展很快。道路狀況的評價方法總體上可以分為直接儀器測量、數(shù)字特征參量測量識別和采用車輛動力學(xué)參數(shù)解析辨識三類。
通過試驗(yàn)儀器來對路面附著系數(shù)進(jìn)行測量是一種最簡單的方法，20 世紀(jì)70 年代在英、美、瑞典等國就已有了可以測量路面附著系數(shù)的設(shè)備[5]；國內(nèi)的科技工作者在道路附著系數(shù)的檢測儀器研究方面也開展了一定的工作，提出了可行的測量與計算方法。但由于測定附著系數(shù)的試驗(yàn)存在可重復(fù)性差、影響因素多等問題，從而給精確確定附著系數(shù)造成了一定困難[6～8]。
部分國外的研究人員將光學(xué)傳感器裝備在汽車上，通過對地面反射光進(jìn)行頻譜分析來對路面狀況進(jìn)行評估[9～10]。日本學(xué)者通過采用一種峰值功率為200W 的激光束掃描的方法來對路面進(jìn)行判別，該裝置對干路面、濕路面以及冰雪路面的正確識別率可達(dá)98％[11]。基于同樣的原理，超聲波傳感器在路面檢測中也有一定的應(yīng)用[12]。有些國外學(xué)者將聲學(xué)傳感器安裝在汽車上來采集車輪與路面間的摩擦噪聲，并以此來作為識別路面的依據(jù)[13]。近年來在道路識別系統(tǒng)的研究中采用雷達(dá)波、毫米波等電磁波的方法日益增多[14～16]。基于數(shù)字圖像處理和特征識別理論的道路判別技術(shù)的研究在最近一段時期來也逐漸被一些國外的科研工作者所采用[17～19]。和采用儀器直接測量道路附著系數(shù)的方法一樣，采用光學(xué)、聲學(xué)以及微波等傳感器來對路面狀況進(jìn)行判別的方法雖然能夠獲得較好的判別效果，但也存在著諸如需要很多附加設(shè)備等缺點(diǎn)，而且它最大的問題是無法使用車輛安全性控制系統(tǒng)本身所固有的如輪速傳感器、加速度傳感器等設(shè)備，不能夠與車輛本身的控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)集成化。
基于上述原因，采用車輛的動力學(xué)參數(shù)來對路面狀況進(jìn)行評估和預(yù)測的研究近來被越來越多的學(xué)者提上了日程。作為一項(xiàng)隨著車輛動力學(xué)控制系統(tǒng)的發(fā)展而產(chǎn)生的技術(shù)，這種方法能夠直接應(yīng)用ABS（防抱死制動系統(tǒng)）等系統(tǒng)固有的傳感器，亦無需附加其它的任何設(shè)備，從而降低了系統(tǒng)的復(fù)雜程度和成本，具有廣闊的實(shí)用前景和潛力。
國外在車輛主動安全性控制系統(tǒng)中采用車輛動力學(xué)參數(shù)來識別道路的技術(shù)研究可以追溯至1992 年[20]。美國內(nèi)華達(dá)大學(xué)的Georg Mauer 在1994 年提出了一種基于ABS 系統(tǒng)道路識別系統(tǒng)的方案，他利用車輛滑移率及輪缸制動壓力的變化來判別車輛行駛的實(shí)際道路狀況 [21～22]。1996 年，美國軍方與克萊斯勒公司、ITT 汽車公司等聯(lián)合進(jìn)行了一項(xiàng)針對美軍4×4 型高機(jī)動性多用途輪式車輛（HMMWV）的TCS（驅(qū)動防滑控制系統(tǒng)）系統(tǒng)的研制項(xiàng)目，該項(xiàng)目采用模糊邏輯的TCS 控制器，根據(jù)不同的道路狀況采取不同的模糊控制規(guī)則[23]。瑞典的Gustafsson Fredrik 和韓國的Wookug Hwang 等人分別對車輛正常行駛情況下車輪滑移率與地面作用的切向力之間的關(guān)系進(jìn)行了探討，并提出了采用估計出的道路附著系數(shù)對車輪滑移率相對變化的梯度來對路面進(jìn)行分類的理論[13],[24～25]。日本東京大學(xué)的Hideo Sado 和Shin-ichiro Sakai 等人以電動汽車的驅(qū)動控制試驗(yàn)為基礎(chǔ)，對在整個滑移率變化范圍內(nèi)以非線性化的μ－S 曲線的斜率來對路面的附著狀況進(jìn)行評估進(jìn)行了探討[26～28]。
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