用于探测位于方向盘上的手的方法与流程

本发明涉及一种用于探测机动车、尤其是具有机电辅助的转向系统的机动车的驾驶员的位于方向盘上的手的方法。

背景技术：

在具有机电辅助的转向系统的机动车中，机电的转向辅助装置可以以转矩加载转向系统并且因此在转向时辅助驾驶员或者使机动车沿着确定的方向转向。尤其是机电的转向辅助装置也可以自动地、即在没有驾驶员的相应的转向运动的情况下例如基于摄像机或者其它的传感器的数据使车辆沿着确定的方向转向。机动车的自动的转向尤其使用在至少部分地自主地行驶的机动车的控制系统中。所谓的车道保持辅助系统就是这样的控制系统的例子，所述车道保持辅助系统辅助驾驶员保持车道。然而在此，机动车的驾驶员应随时能又接管对机动车的完全控制。驾驶员的手在方向盘上证实是在这方面的可靠的指示。

在完全自主地行驶的机动车中，只要驾驶员不愿意亲自接管对机动车的控制，控制系统应自动地控制机动车。如果驾驶员将其手放在方向盘上，则这是对于驾驶员愿意接管对机动车的控制的明确的指示。反之如果驾驶员将手从方向盘上拿开，则自动的控制系统应接管对机动车的控制。

即在两种情况下必要的是，能够检测驾驶员的手在方向盘上。探测手在方向盘上的一种可能性是在方向盘上的附加的传感器。传感器例如通过电容测量识别出，手是否位于方向盘上。然而，附加的传感器造成附加的成本。

技术实现要素：

因此，本发明的任务在于，提供一种用于探测位于方向盘上的手的方法，在该方法中，相对于在机电辅助的转向系统中存在的转矩传感器和/或转动角传感器附加的传感器是不必要的。

根据本发明，该任务通过开篇所提到的类型的方法解决，该方法具有以下步骤：

借助于数学模型对机动车的转向系统的至少一个部分建模，

确定转向系统的扭力杆的下端部和/或上端部的转动角，

借助于测量装置确定作用在扭力杆上的转矩，

借助于卡尔曼滤波器估计转矩(驾驶员以所述转矩加载方向盘)和反转矩(所述反转矩在转向系统的上部分中由摩擦产生)的总和，

估计反转矩，和

将所估计的转矩总和与所述反转矩用于确定，驾驶员的手是否位于方向盘上。

事实表明，机动车的驾驶员在某个时段上至少暂时地以转矩加载方向盘，即使其不是有意地沿着一个方向控制车辆。因此，当驾驶员不是有意地施加转矩到方向盘上时，这种方法也适合用于探测位于方向盘上的手。此外，根据本发明的方法仅仅使用在转向系统中已经存在的传感器来探测驾驶员的手在方向盘上，尤其使用至少确定作用在扭力杆上的转矩的转矩传感器。即附加的传感器尤其是不必要的，由此节省成本。

根据本发明的一个方面，借助于数学模型对整个转向系统建模。尤其是不仅对机动车的转向系统的上部分(上部分包括方向盘、具有扭力杆的转向柱和测量装置)而且对机动车的转向系统的下部分建模。

根据另一方面，借助于数学模型对机动车的转向系统的上部分(上部分包括方向盘、具有扭力杆的转向柱和测量装置)建模。

另一方面设置，借助于数学模型对转向装置的在扭力杆上方的部分(该部分包括方向盘)建模。

优选地，基于数学模型设计观察器，该观察器求取所需要的未测得的参量或者所需要的不能测得的参量。在此，观察器可理解为在控制技术的意义下的观察器。观察器可以估计转矩(驾驶员以所述转矩加载方向盘)和反转矩的总和。

尤其是转向系统具有带有角度位置传感器的辅助马达。扭力杆的下端部的转动角可以借助于转向系统的辅助马达的角度位置传感器确定。

优选地，由所估计的转矩总和与所估计的反转矩的差确定转矩(驾驶员以所述转矩加载方向盘)。尤其是当差的结果与零相差大于预先确定的值时，识别出驾驶员的手位于方向盘上。该预先确定的值可以这样选择，使得识别错误比率在10％以下、优选在5％以下、进一步优选为0％。由此，可以以所想要的准确度识别出，驾驶员的手是否位于方向盘上。

根据本发明的一个方面，借助于线性的状态空间模型对方向盘的状态建模。尤其是线性的状态空间模型可以构成用于观察器设计的基础。在此，观察器可理解为在控制技术的意义下的观察器。该观察器可以估计转矩(驾驶员以所述转矩加载方向盘)和反转矩的总和。

根据本发明的另一方面设置，测量装置由在扭力杆的上端部和下端部之间的相对角度确定作用在扭力杆上的转矩。因为尤其在机电辅助的转向系统中本来就测量作用在扭力杆上的转矩，可以使用转向系统的已经存在的传感器。即，不需要另外的构件，由此节省成本。

优选地，附加地确定、尤其测量方向盘的转动角。尤其是确定或者测量扭力杆的上端部的转动角并且将其与方向盘的转动角视为等同。即在本发明的该实施方式中，方向盘的转动角不必首先通过卡尔曼滤波器重建，而是直接可供使用、尤其作为测量参量使用。

进一步优选地，测量装置测量扭力杆的下端部和/或上端部的转动角。如果测量装置测量两个转动角中的仅仅一个，则相应另外的转动角可以由测得的转动角和所确定的作用在扭力杆上的转矩重建。尤其是扭力杆的上端部的转动角可以与方向盘的转动角视为等同。在本发明的该实施方式中，不需要用于测量转动角的另外的测量装置，由此产生转向系统的更简单的构造。

一个方面设置，转向系统的上部分在数学模型中被建模为具有弹簧和/或至少一个阻尼的物质体。通过模型参数、尤其弹簧常数和阻尼系数的相应的调整，可以尽可能切合实际地对转向系统的上部分建模。

另一方面设置，转向系统的被建模的部分在数学模型中被建模为物质体。尤其当测量扭力杆的上端部的转动角时，这是有利的。上转向系统的简化的模型足够用于，足够精准地确定作用在方向盘上的转矩。在本发明的该实施方式中，降低计算费用。

优选地，借助于非线性摩擦模型或者非线性自适应摩擦模型估计反转矩。

进一步优选地，将神经网络用于确定反转矩。尤其是借助于神经网络使非线性摩擦模型的参数与方向盘的当前的状态适配。

附图说明

从接下来的说明书和所参照的附图得出本发明的另外的优点和特性。在附图中示出：

-图1以立体视图示出机动车的转向系统；

-图2示出图1的转向系统的上部分的物理代替模型；

-图3示出图1的转向系统的上部分的简化的物理代替模型；和

-图4示出根据本发明的方法的步骤的示意性的示图。

具体实施方式

机动车的在图1中所示出的转向系统10构造为机电辅助的转向系统。转向系统10包括上部分12以及带有辅助马达20的下部分，所述上部分具有方向盘14、带有扭力杆17的转向柱16和测量装置18。

如果驾驶员以转矩加载方向盘14，则由此使转向柱16转动。测量装置18由在扭力杆17的上(方向盘侧的)端部和下端部之间的相对角度确定作用在扭力杆17上的转矩。此外，辅助马达20的角度位置传感器确定扭力杆17的下端部的转动角。

基于所确定的、作用在扭力杆17上的转矩和扭力杆17的下端部的转动角，这样调控辅助马达20，使得辅助马达提供合适的辅助的转矩以使车辆转向。

在至少部分地自主行驶的机动车中，必需的是，机动车可以识别出，驾驶员的手是否位于方向盘14上。为此，在接下来所说明的方法中，仅仅考虑如下的测量参量：所述测量参量已经由测量装置18和转向系统10的辅助马达20的角度位置传感器测量，更准确地说，考虑扭力杆17的下端部的转动角和作用在扭力杆17上的转矩。

首先，根据在图2中所示出的物理代替模型对转向系统10的上部分12建模。在该模型中，由方向盘14、带有扭力杆17的转向柱16和测量装置18组成的系统由具有转动惯量jswheel的物质体22、具有弹簧常数ctbar的弹簧24和具有阻尼系数btbar的的材料阻尼26建模。在此，弹簧24和材料阻尼26对扭力杆17建模。

附加地，通过具有阻尼系数bswheel的的阻尼28考虑到，转矩tdriver(驾驶员以所述转矩加载方向盘14)由于粘性的摩擦、尤其由于在方向盘14上的轴承摩擦而被阻尼。在转向系统10的上部分12中由库仑摩擦引起的总的反转矩tfriction抵抗与转矩tdriver。

从物理代替模型可以推导出这样的方程：所述方程构成转向系统10的上部分12的数学模型。接下来详尽地解释这一点。

现在，用线性的状态空间模型对方向盘14的状态建模。在此，状态理解为为了描述系统所需要的变量的最小集。在这里，考虑方向盘14的状态。重要的状态变量为方向盘14的转动角和转动角速度即尤其是

状态的时间依赖关系接下来未明确示出，然而假定为默认的。方向盘14的状态随时间的发展由以下的方程得出：

根据考虑连续的随时间发展还是考虑离散的随时间发展，该方程为微分方程或者差分方程。在此，为扭力杆的下端部的在该实施方式中由角度位置传感器所确定的(即已知的)转动角。此外，udist＝tdriver+tfriction为由转矩(驾驶员以所述转矩加载方向盘14)和由于库仑摩擦引起的反转矩的(未知的)总和。

udist描述状态的在转向系统10的上部分12中出现的、未知的干扰。矩阵a和b描述状态的发展并且依赖于物理代替模型的参数。

如已经提到地，测量装置18由在扭力杆的上端部和下端部之间的相对角度确定作用在扭力杆上的转矩，所述转矩接下来用ttbar表示。测得的转矩ttbar通过以下的方程与方向盘14的状态联系起来：

在此，矩阵c和d描述在方向盘14的当前的状态部分地已知的和部分地未知的输入参量和测得的转矩ttbar之间的相互关系。以上的方程与以上的用于方向盘14的状态随时间的发展的方程一起构成用于方向盘的状态的线性的状态空间模型。

由扭力杆的下部分的转动角的和作用在扭力杆上的转矩的测量不可以直接地推断出方向盘14的状态和干扰参量udist。更确切地说，必须估计方向盘14的状态和干扰参量udist。

为此目的，使用卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波器基于测量参量和所选择的物理代替模型估计未知的输入参量。更准确地说，卡尔曼滤波器估计作用在转向系统10的上部分12上的干扰tdriver+tfriction。

现在，测量参量(即在这里所讨论的情况下作用在扭力杆上的转矩ttbar)以及所估计的参量、尤其是udist＝tdriver+tfriction用于确定反转矩tfricion，est的估计值。

根据一种实施方式，借助于非线性摩擦模型估计反转矩。尤其借助于神经网络使非线性摩擦模型的参数与方向盘的目前的状态适配。为此，尤其由卡尔曼滤波器估计方向盘的状态变量以及所需要的输入参量、例如tdriver+tfriction、例如ttbar。

所估计的和测得的参量用于调整非线性摩擦模型的参数，即，使其与方向盘的目前的状态适配。然后，由该非线性摩擦模型确定所估计的反转矩tfriction，est。

现在，由转矩的所估计的总和如下地计算出所估计的反转矩并且因此获得对转矩tdriver，est(驾驶员以所述转矩加载方向盘14)的估计：

tdriver，est＝tdriver+tfriction-tfriction，est。

当驾驶员的双手(或者一只手)位于方向盘14上时，所估计的转矩tdriver，est不等于零。与之相应地，当所估计的转矩tdriver，est与零相差大于预先确定的偏差值时，则识别，双手位于方向盘14上。

偏差值可以这样选择，使得正的识别错误比率(识别，双手位于方向盘14上，尽管这是错误的)和/或负的识别错误比率(未识别，双手位于方向盘14上，尽管双手位于方向盘上)分别在10％以下、优选在5％以下、特别优选为0％。

换言之，以上所说明的方法以在控制技术的意义中的观察器为基础，如在图4中所示的那样。包括方向盘14、具有扭力杆的转向柱16和测量装置18的实际的系统如以上所说明地由数学模型模拟。该数学模型用作用于观察器的设计的基础。观察器(在图4中的“上观察器”)由已知的输入参量和测量参量在这里所讨论的情况或者ymeas＝ttbar中如以上所说明地估计未知量

除了观察器之外设置，如以上所说明地估计摩擦分量tfriction(在图4中的“摩擦估计器”)。然后，可以如以上所说明地由所估计的参量udist和所估计的摩擦分量通过减法求取转矩(驾驶员以所述转矩加载方向盘14)。

替代地，可以如下地确定方向盘14的转动角。可以由扭力杆17的下端部的通过角度位置传感器所确定的转动角和测得的、作用在扭力杆17上的转矩能够重建扭力杆17的上端部的转动角，其方式是，解根据扭力杆17的上端部的转动角的方程

其中，扭力杆17的上端部和下端部的转动角的差。在所使用的模型的框架中，可以规定扭力杆17的上端部的转动角等于方向盘14的转动角。然后，方向盘14的转动角可用于进一步的计算并且不必由卡尔曼滤波器估计。

如果转向系统10的测量装置18这样构成，使得其除了作用在扭力杆17上的转矩之外可以测量扭力杆17的下端部和/或上端部的转动角，则得出相对于以上所说明的方法的多种简化方案。

如果测量装置18测量扭力杆17的下端部的转动角，则该转动角可以直接地如以上所说明地被使用于卡尔曼滤波器或者被使用于确定扭力杆的上端部的转动角。即尤其不必要的是，由辅助马达20的角度位置传感器的信号确定扭力杆的下端部的转动角。

如果测量装置18测量扭力杆17的上端部的转动角(并且因此测量方向盘14的转动角)，则该转动角可直接地作为测量参量用于进一步的计算。即，方向盘14的转动角尤其不必首先通过卡尔曼滤波器估计。

与此类似地，如果测量装置测量扭力杆17的上端部和下端部的转动角，则这两个转动角可直接地用于进一步的计算。

接下来，以如下的为出发点：测量装置18这样构成，使得其至少测量扭力杆17的上端部的转动角或者扭力杆17的上端部的转动角可以由扭力杆的下端部的转动角确定。

然后，可以借助于在图3中所示出的、简化的物理代替模型对转向系统的上部分12建模。相对于在图2中所示出的物理代替模型，在这里省去弹簧24和材料阻尼26。这可以简化借助于卡尔曼滤波器对作用在方向盘14上的转矩的求取。

然后在这种情况下，测量参量为方向盘14的转动角、即已知的输入参量为作用在扭力杆17上的转矩，即适用ucontrol＝ttbar适用。

关于所述方法的剩余的特征和其他的步骤和优点，参照上述的解释。