车辆悬架系统定位监测的制作方法
本发明总体涉及车辆悬架系统，并且更具体地涉及车辆悬架系统定位监测和定位失准检测。
背景技术：
车辆(诸如汽车、摩托车或任何其他类型汽车)可配备有悬架系统。车辆悬架系统包括例如轮胎、轮胎空气、弹簧、减震器和将车辆连接到其车轮的连杆。车辆悬架系统在提供车辆操纵的同时改善了乘坐质量。
车辆的转向系统使驾驶员能够将车辆的车轮转向。转向系统可以是电子动力转向系统，其使用电动马达向车辆驾驶员提供转向辅助，从而减少驾驶员在将车辆转向时的努力。
在大多数车辆中，当车轮直线定位时，将转向轮定向成使得转向轮的辐条看起来对准原位或中位。在一些情况下，转向轮可能在车辆组装期间或在现场中变得定位失准，即，转向轮的辐条不再处于原位或中位。对于驾驶员来说，通常不期望明显偏离原位或中位。
在一些情况下，转向轮可以定位，但是车辆可能变得定位失准。例如，当车辆直线行驶时，转向轮不再处于原位或中位。驾驶员通常不期望车辆定位失准。
技术实现要素：
在一个示例性实施方案中，提供了一种用于检测车辆的推力定位失准的计算机实现的方法。该方法包括通过处理设备接收车辆数据和环境数据，该车辆数据和环境数据包括惯性测量单元(imu)加速度数据以及来自与车辆相关联的gps的全球定位系统(gps)速度数据、以及转向轮角度数据、驾驶员施加扭矩数据、以及与转向系统相关联的电子动力转向(eps)施加扭矩数据。该方法还包括通过处理设备基于车辆数据和环境数据来缓解车辆效应和环境效应中的至少一个。该方法还包括通过处理设备至少部分地基于imu加速度数据、gps速度数据、加速度数据、转向轮角度和自定位扭矩中的一个或多个来检测定位失准。该方法还包括至少部分地基于检测定位失准来报告车辆的定位失准。
在一些实施例中，定位失准是推力定位失准。在一些实施例中，定位失准是前束定位失准。在一些实施例中，定位失准是外倾定位失准。在一些实施例中，定位失准是后倾定位失准。在一些实施例中，定位失准是转向轮定位失准。在一些实施例中，车辆效应选自速度、横摆率、车辆负载、轨迹、轮胎压力和轮胎磨损。在一些实施例中，环境效应选自路拱、道路坡度、风、阵风、湿度和不平整路况。在一些实施例中，当车辆效应和环境效应中的至少一个中的一个或多个超过阈值时，缓解车辆效应和环境效应中的至少一个。在一些实施例中，该方法包括至少部分地基于检测到定位失准来定位车辆。在一些实施例中，该方法包括通过处理设备至少部分地基于车辆数据和环境数据来校正车辆的转向轮角度和环境效应。在一些实施例中，校正环境效应包括补偿路拱和坡度。在一些实施例中，校正车辆效应包括补偿推力角、外倾角和后倾角。在一些实施例中，该方法包括通过处理设备校正车辆的自定位扭矩和环境因素。在一些实施例中，校正车辆和环境因素包括补偿路拱和坡度以及组合的轮胎和车辆扭矩。
在另一示例性实施方案中，一种系统包括：存储器，其包括计算机可读指令；以及处理设备，其用于执行计算机可读指令，该计算机可读指令用于执行方法。在实施例中，该方法包括通过处理设备接收车辆数据和环境数据，该车辆数据和环境数据包括惯性测量单元(imu)加速度数据以及来自与车辆相关联的gps的全球定位系统(gps)速度数据、以及转向轮角度数据、驾驶员施加扭矩数据、以及与转向系统相关联的电子动力转向(eps)施加扭矩数据。该方法还包括通过处理设备基于车辆数据和环境数据来缓解车辆效应和环境效应中的至少一个。该方法还包括通过处理设备至少部分地基于imu加速度数据、gps速度数据、加速度数据、转向轮角度和自定位扭矩中的一个或多个来检测定位失准。该方法还包括至少部分地基于检测定位失准来报告车辆的定位失准。
在又一示例性实施方案中，一种计算机程序产品包括计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质具有与其一起实现的程序指令，其中该计算机可读存储介质本身不是暂时性信号，程序指令可由处理设备执行以使得处理设备执行方法。在实施例中，该方法包括通过处理设备接收车辆数据和环境数据，该车辆数据和环境数据包括惯性测量单元(imu)加速度数据以及来自与车辆相关联的gps的全球定位系统(gps)速度数据、以及转向轮角度数据、驾驶员施加扭矩数据、以及与转向系统相关联的电子动力转向(eps)施加扭矩数据。该方法还包括通过处理设备基于车辆数据和环境数据来缓解车辆效应和环境效应中的至少一个。该方法还包括通过处理设备至少部分地基于imu加速度数据、gps速度数据、加速度数据、转向轮角度和自定位扭矩中的一个或多个来检测定位失准。该方法还包括至少部分地基于检测定位失准来报告车辆的定位失准。
从以下结合附图的详细描述中，本发明的上述特征和优点以及其他特征和优点变得显而易见。
附图说明
仅通过实施例的方式，在以下详细描述中，参考附图的详细描述中出现其他特征、优点和细节，其中：
图1描绘了根据本发明的方面的经历后轴推力定位失准的车辆的示图；
图2描绘了根据本发明的方面的用于检测车辆(例如图1的车辆)的推力定位失准的方法的流程图；
图3描绘了根据本发明的方面的用于检测车辆(例如图1的车辆)的推力定位失准的方法的流程图；
图4描绘了根据本发明的方面的经历前轴前束定位失准的车辆的示图；
图5描绘了根据本发明的方面的车辆(例如图4的车辆)的转向轮角度随时间的曲线图；
图6描绘了根据本发明的方面的用于检测车辆(例如图4的车辆)的前束和转向轮定位失准的方法的流程图；
图7描绘了根据本发明的方面的用于检测车辆(例如图4的车辆)的前束和转向轮定位失准的方法的流程图；
图8描绘了根据本发明的方面的路拱估计器的框图；
图9描绘了根据本发明的方面的用于外倾角和后倾角定位失准检测的方法的流程图；
图10描绘了根据本发明的方面的用于外倾和后倾定位失准检测的方法的流程图；
图11描绘了根据本发明的方面的用于有风状况检测的方法的流程图；
图12描绘了根据本发明的方面的用于阵风检测的方法的流程图；并且
图13描绘了根据本发明的方面的用于实现本文描述的技术的处理系统的框图。
具体实施方式
以下描述本质上仅是示例性的，并不旨在限制本发明、其应用或用途。应当理解，在所有附图中，相应的附图标记表示相同或相应的部件和特征。如本文所使用的，术语模块指的是处理电路，其可以包括专用集成电路(asic)、电子电路、处理器(共享的、专用的或成组的)和执行一个或多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路、和/或提供所述功能的其他合适组件。
本文描述的技术方案提供用于监测车辆悬架系统定位并报告定位失准(例如后轴推力定位失准、转向轮和前轴前束定位失准等)以及缓解并补偿影响定位检测的环境效应(例如路拱、风等)。特别地，本技术提供后轴推力定位失准检测、转向轮、前轴前束、外倾和后倾定位失准检测、以及缓解和补偿影响定位失准的环境状况。因此，本技术使用惯性测量单元(imu)信息来补偿路拱/坡度对外倾、后倾和前束角计算的影响，使用天气信息(例如经由网络连接接收)来缓解诸如侧风/阵风的环境效应，融合来自imu和全球定位系统(gps)的传感信息，以检测后轴推力定位失准，并在检测到推力定位失准后检测前轴前束定位失准。
定位失准可能导致车辆和/或其操作者的各种问题。例如，后轴推力定位失准可能导致车辆主轴在向前直线行驶时与车辆行驶方向倾斜，这导致imu和gps系统的加速度/速度读数不同。由于车辆的横向重量分量，路拱在车辆的转向架上施加扭矩。定位失准可导致车辆操纵不稳定以及轮胎过早磨损。
本文描述的技术方案使得能够使用车辆中的现有车载传感器和系统来检测和解决各种车辆定位失准。本文描述的技术方案提供了许多益处。例如，本文描述的技术方案可以使用现有的车载传感器检测推力、前束、后倾和/或外倾定位失准，而无需附加的硬件或传感器。另外，本技术可以在没有驾驶员或服务专业人员干预的情况下自动执行。此外，本文描述的技术方案可以考虑环境效应，诸如侧风、路拱、湿度等，以报告本文所述的定位失准检测技术。
图1描绘了根据本发明的方面的经历后轴推力定位失准的车辆100的示图。如图1所示，由全球定位系统(gps)单元(与车辆100相关联)测量的纵向加速度102的方向不同于由惯性测量单元(imu)(与车辆100相关联)测量的纵向加速度104的方向。因此，车辆100经历后轴推力定位失准，其严重性可由推力角106确定。随着推力角106增加，认为后轴推力定位失准更严重。
通过比较来自gps和imu的车辆加速度来检测推力定位失准。当向前直线行驶时，推力定位失准导致车辆100的车身的中线相对于车辆100的行驶方向成一角度(例如推力角106)。由于imu安装在车身上，因此它基于车身定向测量加速度，而不是基于当前的行驶方向。这导致由imu测量的纵向和横向加速度不同于基于微分gps速度数据的纵向和横向加速度。当车辆100相对于推力角106定位失准时，imu纵向加速度和真实加速度(使用gps速度数据估计)之间的差在高加速/减速操纵期间更明显。然后，为了鲁棒性，当检测到推力定位失准时，可以认为高加速/减速操纵具有更高重要性或权重。
用以下方程检测推力定位失准：
其中
然后可以用以下方程计算推力角：
在另一个实施例中，通过假设直线行驶时由gps测量的横向加速度为零，推力角106可以表示如下：
可以将推力角与阈值进行比较以确定是否存在推力定位失准。例如，如果推力角的绝对值小于阈值，则未检测到推力定位失准；然而，如果推力角的绝对值大于(或大于或等于)阈值，则检测到推力定位失准。
图2描绘了根据本发明的方面的用于检测车辆(例如车辆100)的推力定位失准的方法200的流程图。方法200可以由合适的处理设备或处理系统(诸如图13的处理系统1300)、通过电子转向系统、或通过其他合适的系统或设备实现。
在框202处，处理设备(例如图11的处理器1121)从与车辆相关联的imu接收惯性测量单元(imu)加速度数据。在框204处，处理设备从与车辆相关联的gps接收全球定位系统(gps)速度数据。根据一些实施例，imu加速度数据和gps加速度数据涉及车辆的纬向加速度和/或车辆的纵向加速度。
在框206处，处理设备缓解如本文所述的行驶轨迹、纵向加速度和不平整路况。如本文所使用的，缓解描述了当一个或多个车辆效应和/或环境效应超过阈值时，算法暂停(例如方法200等)。车辆效应包括速度、负载、轨迹、轮胎压力、轮胎磨损等。环境效应包括路拱/坡度、风/阵风、湿度、不平整路况等。在框208处，处理设备至少部分地基于imu加速度数据和gps速度及加速度数据来检测推力定位失准。检测推力定位失准可包括至少部分地基于imu加速度数据和gps加速度数据来计算推力角。然后可以将推力角度与阈值进行比较，使得当推力角的绝对值大于(或大于或等于)阈值时检测到推力定位失准，并且当推力角的绝对值小于阈值时未检测到推力定位失准。
在框210处，当检测到推力定位失准时，可以将车辆100的定位失准报告给操作员或维修技师，以便可以执行定位。维修技师可以使用推力角来定位车辆以减少或消除推力定位失准。
还可以包括附加过程，并且应当理解，图2中描绘的过程表示图示并且可以添加其他过程或者可以移除、修改或重新布置现有过程而不脱离本发明的范围和精神。
图3描绘了根据本发明的方面的用于检测车辆(例如车辆100)的推力定位失准的方法300的流程图。方法300可以由合适的处理设备或处理系统(诸如图13的处理系统1300)、通过电子转向系统、或通过其他合适的系统或设备实现。
在框302处激活推力定位检测，并且方法300继续到框304。在框304处，方法300接收向前直线行驶标记，其基于imu加速度数据、角速率、以及来自车轮速度传感器的车辆速度，由单独模块处理。它还接收不平整道路标记(例如来自单独的模块)、车辆imu加速度以及由车辆gps提供的车辆速度。在框306处，检查是否满足直线行驶条件。来自imu的加速度数据的绝对值也与变量α进行比较，变量α定义了介于小的加速度和大的加速度之间的阈值。小的加速度可以忽略不计，而大的加速度可以用作评估推力定位失准的适当条件。在框308处，通过获取由gps测量的车辆速度的导数来计算真实纵向加速度。
在框310处，计算推力角并将其与变量β进行比较，变量β定义如本文所讨论的用于推力定位失准检测的阈值。如果推力角的绝对值小于由β定义的阈值，则在框312处推力角为合格。然而，如果推力角的绝对值超过由β定义的阈值，则推力角在框314处定位失准。在任一种情况下，方法300都可以返回到框302并重复。
还可以包括附加过程，并且应当理解，图3中描绘的过程表示图示并且可以添加其他过程或者可以移除、修改或重新布置现有过程而不脱离本发明的范围和精神。
图4描绘了根据本发明的方面的经历前轴前束定位失准的车辆400的示图。通过在直线行驶条件下监测转向轮角度随时间的变化，可以检测前轴前束定位失准和转向轮定位失准的组合效应。不同的效应可以在直线行驶时导致稳定的转向轮角度输入：路拱、推力角、前束定位失准、侧风、转向轮定位失准等。应当注意，通过检查车辆400的车轮速度、gps航向、横摆率等，来检测向前直线行驶。通过校正道路效应(如本文所述)，可以随时间监测转向轮角度(swa)输入以检测偏差/变化。如果未检测到推力角(也称为“狗式追踪”)，则偏差由前轴前束和转向轮定位失准的组合效应引起，并且可以向客户发出消息。否则，可以考虑由推力角引起的偏差以校正测量的转向轮角度以用于推力定位失准。
图5描绘了根据本发明的方面的车辆(例如车辆400)的转向轮角度随时间的曲线图501、502。特别地，曲线图501描绘了转向轮角度随时间的变化，并且曲线图502描绘了一旦如本文所述针对路拱校正的转向轮角度随时间的变化。如曲线图502中所示，在转向轮角度中随时间检测到的偏差503可指示前束角或转向轮定位失准。路拱校正用于确定是否存在前束定位失准。
图6描绘了根据本发明的方面的用于检测车辆(例如车辆400)的前束定位失准的方法600的流程图。方法600可以由合适的处理设备或处理系统(诸如图13的处理系统1300)、通过电子转向系统、或通过其他合适的系统或设备实现。
在框602处，处理设备(例如图11的处理器1121)接收车辆数据和环境数据。车辆数据可包括加速度数据、速度数据、横摆率数据、方向数据、轮胎压力和/或初始转向轮角度等。环境数据可包括风速和/或相对湿度等。
在框603处，处理设备缓解如本文所述的行驶轨迹、纵向加速度和不平整路况。如本文所使用的，缓解描述了当一个或多个车辆效应和/或环境效应超过阈值时，算法暂停(例如方法600等)。车辆效应包括速度、负载、轨迹、轮胎压力、轮胎磨损等。环境效应包括路拱/坡度、风/阵风、湿度、不平整路况等。
在框604处，处理设备基于如本文所述的车辆数据和环境数据来校正道路和环境效应。例如，校正道路和环境效应可以包括补偿路拱、推力角等。在框606，处理设备监测转向轮角度随时间的变化。这可以包括，例如计算转向轮角度的移动平均值。在框608处，处理设备至少部分地基于检测转向轮角度随时间的偏差来检测前束定位失准和转向轮定位失准中的至少一个。如果检测到前束或转向轮定位失准，则方法600可以在框610处报告车辆的定位失准。
还可以包括附加过程，并且应当理解，图6中描绘的过程表示图示并且可以添加其他过程或者可以移除、修改或重新布置现有过程而不脱离本发明的范围和精神。
图7描绘了根据本发明的方面的用于检测车辆(例如车辆400)的前束定位失准的方法700的流程图。方法700可以由合适的处理设备或处理系统(诸如图13的处理系统1300)、通过电子转向系统、或通过其他合适的系统或设备实现。
在框702处激活前束定位检测，并且方法700继续到框704。在框704处，接收指示向前直线行驶、imu加速度和角速率、车辆速度、轮胎压力和环境效应(例如风速、相对湿度等)的数据。在框706处，评估多个条件以确定是否可接受当前驾驶条件、车辆配置和环境效应用于启用算法。例如，确定是否存在直线/稳定条件、道路是否非不平整道路、车辆的横摆率是否小、车辆速度是否在特定范围内(例如，介于较低的车辆速度v1和较高的车辆速度v2之间)、左右轮胎压力的差是否小于阈值、风速是否小于可接受的风速阈值、以及湿度是否在可接受的范围内。根据实施例，如图7中所使用的，γ定义了可接受的风速阈值，δ和ζ是可接受的湿度阈值，v1和v2定义了车辆速度阈值，并且ε定义了左右轮胎压力差阈值。如果满足一个或多个条件(在一个实施例中)或者如果满足所有这些条件(在另一实施例中)，则方法700前进到框708。否则，方法700返回到框704。
在框708处，如本文所述，针对路拱和道路坡度校正转向轮角度。然后在框710处使用本文所述的方法200和/或方法300确定推力角是否定位失准。如果是，则在框712处针对推力角定位失准校正转向轮角度。在框713处，如果在坑洞或路缘撞击事件之后t秒或更短时间收集数据，则分配权重w。否则，在w大于1的情况下分配权重1。方法700继续到框714。如果在框710处确定推力角未定位失准，则方法700直接继续到框714。
在框714处，计算校正的转向轮角度的移动平均值。这可以使用传统的平均技术来实现。在框716处确定是否检测到转向轮角度(随时间)的偏差。如果在框716处没有检测到偏差，则在框718处不存在前束定位失准；然而，如果在框716处确定检测到偏差，则在框720处得出结论前束角或转向轮定位失准。
还可以包括附加过程，并且应当理解，图7中描绘的过程表示图示并且可以添加其他过程或者可以移除、修改或重新布置现有过程而不脱离本发明的范围和精神。
可以通过缓解和校正诸如路拱和坡度、侧风和阵风、以及车辆轮胎和扭矩等环境效应，来实现推力定位失准检测和/或前束和转向定位失准检测。
例如，可以考虑并校正路拱和道路坡度。路拱的设计主要是为了协助道路上的水消散，因此，大多数道路都有一定程度的拱部。从路拱和道路坡度的横向角度可以极大地影响转向输入(扭矩和角度)。本技术利用多种估计方法来估计和校正路拱及坡度对转向自定位扭矩(sat)和角度的影响。通过观察imu数据(例如横向加速度数据)来执行估计。
图8描绘了根据本发明的方面的路拱估计器800的框图。在图8中，sat801表示驾驶员施加扭矩加上来自电子动力系统(eps)的扭矩，其等于
特别地，路拱估计器800可以计算由于路拱及坡度的sat，如下：
其中φ表示路拱，θ表示道路坡度，l表示轮胎气动轨迹，m表示车辆质量，g表示重力加速度，
侧风和阵风是本文所述的推力、前束、外倾和后倾定位失准方法的重要噪声源。对于较大的车辆(例如卡车、公共汽车等)尤其如此。侧风在车辆上产生横向力，驾驶员必须将该横向力转向以保持期望的路径。此外，阵风会给定位计算带来更多变化。本文提供的一个实施例提供了如果风速大于某个阈值则暂停定位失准方法(即缓解)。另一个实施例提供了使用由gps提供的车辆航向来计算侧风并对其进行补偿。对于这两个实施例，本技术提出了两种用于有风状况检测的方法：基于互联网的风检测和基于车辆动力学的风检测。
对于基于互联网的风检测，首先使用车辆gps来精确定位车辆位置，然后使用车载互联网能力来访问可用的本地天气信息。在一些实施例中，可以经由用户的计算设备(例如智能电话、平板电脑等)访问本地天气信息。
对于基于车辆动力学的风检测，可以检测sat随航向变化，或者可以检测横摆率变化。基于以下概念检测sat随航向变化：在刮风的日子，因为到车辆的局部侧风将随着车辆航向而改变，校正的sat将随着车辆航向而改变。该技术能够检测风速的稳定部分。用x(y)方法做出确信决定。当车辆航向显著改变并且在足够长的时间段内保持稳定以确保算法对抗其他噪声的影响时，检测到结论性事件。
横摆率变化检测还可以基于车辆的imu来缓解阵风效应。阵风指的是风的瞬时部分，其通常比稳态部分更强且更快。阵风通常导致车辆暂时偏离其直线前进路线并在驾驶员做出反应并纠正航向之前引起横摆运动。横摆率与转向轮角度及其坡度进行交叉核对。一旦转向轮角度及其坡度稳定且小，则监测由imu提供的横摆率。在特定时间段内计算横摆率和横摆加速度超过预定阈值的次数，以得出关于阵风状况的结论。在一些实施例中，当检测到阵风状况时，暂停推力定位失准、外倾定位失准、后倾定位失准和/或前束定位失准，以缓解阵风或引起突然横向移动的任何其他干扰。
还可以发生车辆和轮胎扭矩检测。即使对于完全定位的车辆，在车辆和轮胎产生的较高速度下仍然可以存在少量的自定位扭矩。这被称为车辆残留定位扭矩(vrat)和帘布层转向效应残留定位扭矩(prat)。在外倾和后倾定位失准检测中可以将该效应考虑为偏移值(特定车辆几何形状和轮胎构造的校准值)。该偏移初始自定位扭矩将用作输入偏置，以校正车辆和轮胎效应的自定位扭矩。
在另一个实施例中，在车辆上执行定位或者轮胎被改变或旋转之后，然后可以在之后某个特定时间使用自校准模式，而不管算法读取/测量什么，因为转向扭矩被认为是是由于车辆和轮胎扭矩。在该模式下测量的扭矩被设定为偏差，并且与之后的任何偏差将被视为定位失准。这提供了对轮胎和车辆扭矩的鲁棒性。
湿度和/或雨水也会影响定位检测。例如，湿度可以通过影响诸如摩擦等路面特性来影响本技术的准确性。解决此问题的一个实施例是使用发动机入口湿度传感器并在湿度超过某个阈值时暂停定位检测。还可以使用车辆的因特网能力(类似于基于因特网的风检测)来获得湿度信息。
道路不平整以及其他环境和非环境效应可以将更多噪声添加到收集的数据中。为了确保不收集噪声数据，使用稳定性检测算法来监测imu数据和车轮速度传感器数据。例如，不平整路况导致速度和加速度分量变得不稳定。一旦检测到不稳定的状况，就可以通过暂时暂停定位检测技术来缓解这种情况。
在又一个实施例中，也可以监测可能潜在地导致定位失准的事件，例如在坑洼上行驶或撞到路边。当检测到这样的事件时，定位检测技术比较对应于事件之前和之后的sat和swa，并且任何突然的改变都归结为由于事件引起的定位失准。该特征为本文所述的定位失准检测技术提供了更高的置信度。可以通过用于坑洼和路缘检测的单独专用功能来检测这些事件。用于检测可能导致定位失准的这种事件的另一种方法可以是，例如监测车轮速度传感器(wss)信号(及其频率内容)以及imu加速度。
sat可用于辅助外倾和后倾定位失准检测。外倾角是由车辆的车轮产生的角度(即，从前/后看时，用于转向的车轮的垂直轴线与车辆的垂直轴线之间的角度)。后倾角是当从车辆侧面观察时转向轴线与车辆的垂直轴线之间的角度。图9描绘了根据本发明的方面的用于外倾和后倾定位失准检测的方法900的流程图。方法900可以通过合适的处理设备或处理系统(诸如图13的处理系统1300)、通过电子转向系统、或通过其他合适的系统或设备实现。
在框902处激活外倾和后倾定位检测，并且方法900继续到框904。在框904处，接收指示向前直线行驶、imu加速度和角速率、车辆速度、轮胎压力、和环境效应(例如风速、相对湿度等)。
在框906处，评估多种状况以确定是否计算sat。例如，确定是否存在直线/稳定条件、道路是否非不平整道路、车辆的横摆率是否小、车辆速度是否在特定范围内(例如，介于较低的车辆速度v1和较高的车辆速度v2之间)、左右轮胎压力的差是否小于阈值、风速是否小于可接受的风速阈值、以及湿度是否在可接受的范围内。根据实施例，如图9中所使用的，γ定义了可接受的风速阈值，δ和ζ是可接受的湿度阈值，v1和v2定义了车辆速度阈值，并且ε定义了左右轮胎压力差阈值。如果满足一个或多个条件(在一个实施例中)或者如果满足所有这些条件(在另一个实施例中)，则方法900前进到框908。否则，方法900返回到框904。
在框908处，将sat计算为驾驶员施加扭矩加上如本文所述的eps施加扭矩。在框910处，针对路拱、车辆扭矩和/或轮胎扭矩校正sat。在框911处，如果在坑洼或路缘撞击事件之后t秒或更短时间收集数据，分配权重w。否则，在w大于1的情况下，分配权重1。在框912处，确定校正的sat的绝对值是否大于可接受的sat阈值。如果是，则在框914处认为车轮外倾和/或后倾定位失准，如果不是，则在框916处认为车轮外倾角和后倾角是可接受的。
图10描绘了根据本发明的方面的用于外倾和脚轮定位失准检测的方法1000的流程图。方法1000可以通过合适的处理设备或处理系统(诸如图13的处理系统1300)、通过电子转向系统、或通过其他合适的系统或设备实现。
在框1002处，处理设备(例如处理器1121)至少部分地基于驾驶员施加扭矩和电子动力系统(eps)扭矩来计算自定位扭矩。在框1003处，处理设备缓解如本文所述的行驶轨迹、纵向加速度和不平整路况。如本文所使用的，缓解描述了当一个或多个车辆效应和/或环境效应超过阈值时，算法暂停(例如方法1000等)。车辆效应包括速度、负载、轨迹、轮胎压力、轮胎磨损等。环境效应包括路拱/坡度、风/阵风、湿度、不平整路况等。
在框1004处，处理设备针对环境效应(例如路拱、车辆扭矩、轮胎扭矩等)校正sat。在框1006处，处理设备通过确定校正的sat的绝对值是否大于(或大于或等于)阈值来检测外倾和后倾定位失准中的至少一个。在框1008处，报告车辆外倾和后倾定位失准。
还可以包括附加过程，并且应当理解，图10中描绘的过程表示图示并且可以添加其他过程或者可以移除、修改或重新布置现有过程而不脱离本发明的范围和精神。
图11描绘了根据本发明的方面的用于有风状况检测的方法的流程图。方法1100可以通过合适的处理设备或处理系统(诸如图13的处理系统1300)、通过电子转向系统、或通过其他合适的系统或设备实现。
在框1102处，激活多风状况检测，并且方法1100继续到框1104。在框1104处，接收指示向前直线行驶、imu加速度和角速率、车辆速度、车辆航向、驾驶员施加扭矩、和/或eps施加扭矩的数据。在框1106处，评估多个条件，诸如是否存在直线/稳定条件、道路是否不平整道路、车辆速度是否在预定范围内等。如果不满足框1106处的条件，方法1100返回到框1104。
如果满足框1106处的一个或多个条件(或实施例中的所有条件)，则在框1108处基于驾驶员施加扭矩和eps施加扭矩计算sat。然后在框1110处针对路拱、车辆扭矩、轮胎扭矩等校正sat，然后在框1112处确定车辆航向是否在一定范围内(例如，介于h1和h2阈值之间)持续一段时间(例如，至少最后t秒钟)。如果不是，则方法1100返回到框1104。然而，如果在框1112处确定车辆航向在该范围内，则方法1100前进到框1114，并计算sat的移动平均和车辆航向，并将当前sat平均版本和航向登记为稳定事件。在框1116处，比较稳定事件以确定sat是否相对于车辆航向改变。如果是，则存在有风状况(框1118)；如果不是，则不存在有风状况(框1120)。在任一种情况下，方法1100可以返回到框1102并重复。
图12描绘了根据本发明的方面的用于阵风检测的方法的流程图。方法1200可以通过合适的处理设备或处理系统(诸如图13的处理系统1300)、通过电子转向系统、或通过其他合适的系统或设备实现。
在框1202处，激活阵风状况检测，并且方法1200继续到框1204。在框1204处，接收指示横摆率(例如，从imu接收)、车辆速度和/或转向轮角度的数据。在框1206处，评估多个条件，诸如横摆率是否高于阈值、转向轮角度是否稳定、道路是否不平整道路、车辆阈值是否在一定范围内(例如，介于v1和v2之间)等。如果不满足框1206的条件，则方法1200返回到框1204。
如果满足框1206处的一个或多个条件(或实施例中的所有条件)，则在框1208处对多个阵风事件进行计数(即累加)，并在框1210处确定在一段时间(例如，最后t秒)是否有多个阵风事件大于阈值(例如x)。如果阵风的数量大于阈值，则存在阵风状况(框1212)；如果阵风的数量小于阈值，则不存在阵风状况(框1214)。在任一种情况下，方法1200可以返回到框1202并重复。
应当理解，本发明能够结合现在已知或以后开发的任何其他类型的计算环境来实现。例如，图13示出了用于实现本文描述的技术的处理系统1300的框图。在实施例中，处理系统1300具有一个或多个中央处理单元(处理器)1321a、1321b、1321c等(统称或通称为处理器1321和/或处理设备)。在本发明的方面中，每个处理器1321可以包括精简指令集计算机(risc)微处理器。处理器1321经由系统总线1333耦合到系统存储器(例如随机存取存储器(ram)1324)和各种其他组件。只读存储器(rom)1322耦合到系统总线1333并且可以包括基本输入/输出系统(bios)，其控制处理系统1300的某些基本功能。
进一步示出了输入/输出(i/o)适配器1327和耦合到系统总线1333的网络适配器1326。i/o适配器1327可以是与硬盘1323和/或其他存储驱动器1325或任何其他类似组件通信的小型计算机系统接口(scsi)适配器。i/o适配器1327、硬盘1323和存储设备1325在此统称为大容量存储器1334。用于在处理系统1300上执行的操作系统1340可以存储在大容量存储器1334中。网络适配器1326将系统总线1333与外部网络1336互连，使处理系统1300能够与其他这样的系统通信。
显示器(例如显示监视器)1335通过显示适配器1332连接到系统总线1333，显示适配器1332可以包括图形适配器以改善图形和通用计算密集型应用程序的性能，以及视频控制器。在本发明的一个方面，适配器1326、1327和/或1332可以连接到一个或多个i/o总线，该i/o总线经由中间总线桥(未示出)连接到系统总线1333。用于连接外围设备(诸如硬盘控制器、网络适配器和图形适配器)的合适的i/o总线通常包括通用协议，诸如外围组件互连(pci)。附加的输入/输出设备被示为经由用户接口适配器1328和显示适配器1332连接到系统总线1333。键盘1329、鼠标1330和扬声器1331可以经由用户接口适配器1328互连到系统总线1333，用户接口适配器1328可以包括，例如将多个设备适配器集成到单个集成电路中的超级i/o芯片。
在本发明的一些方面，处理系统1300包括图形处理单元1337。图形处理单元1337是专用电子电路，其被设计为操纵并改变存储器以加速用于在输出至显示器的帧缓冲器中创建图像。通常，图形处理单元1337在操纵计算机图形和图像处理方面非常有效，并且具有高度并行的结构，使得它比通用cpu(用于并行完成大块数据处理的算法)更有效。
因此，如本文所配置的，处理系统1300包括处理能力(以处理器1321的形式)、存储能力(包括系统存储器(例如ram1324)、以及大容量存储器1334)、输入装置(诸如键盘1329和鼠标1330设备)、以及输出能力(包括扬声器1331和显示器1335)。在本发明的一些方面，系统存储器的一部分(例如ram1324)和大容量存储器1334共同存储操作系统以协调处理系统1300中所示的各个组件的功能。
已经出于说明的目的给出了对本发明的各种实施方案的描述，但是并不旨在穷举或限制于所公开的实施方案。在不脱离所描述技术的范围和精神的情况下，许多修改和变化对于本领域普通技术人员来说是显而易见的。选择本文使用的术语是为了最好地解释本技术的原理、实际应用或对市场中发现的技术改进，或使本领域普通技术人员能够理解本文公开的技术。
虽然已经参考示例性实施方案描述了以上公开内容，但是本领域技术人员将理解，在不脱离其范围的情况下，可以进行各种改变并且可以用等同物替换其元件。另外，在不脱离本发明的实质范围的情况下，可以进行许多修改以使特定情况或材料适应本发明的教导。因此，本技术旨在不限于所公开的特定实施方案，而将包括落入本申请范围内的所有实施方案。
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