确定车辆是否处于转向不足或转向过度情况的系统和方法与流程

1.本公开总体上涉及用于移动平台中的操作的自动化控制，并且更具体地涉及用于确定具有第一轮轴和第二轮轴的车辆是否处于转向不足或转向过度情况的系统和方法。


背景技术：

2.随着车辆操作的自动化控制的发展，各种控制方面提出了需要改进或解决的技术问题。一个这样的技术问题是趋向于进入转向过度或转向不足情况。转向过度或转向不足情况导致了客观上不舒服的乘客体验，并且会增加车辆的磨损。
3.除了解决相关问题之外，以下公开提供了对这些技术问题的技术解决方案。此外，根据随后的详细描述和所附的权利要求，结合附图和前述背景技术，系统和方法的其他期望的特征和特性将变得显而易见。


技术实现要素：

4.提供了一种用于确定具有第一轮轴和第二轮轴的车辆是否处于转向不足或转向过度情况的基于处理器的方法的实施例。该方法包括：从惯性测量单元(imu，inertial measurement unit)接收车辆的imu测量值，imu测量值包括横向加速度和横摆率；接收纵向速度；从电动转向系统(eps，electric power-steering system)接收eps信号，eps信号包括转向角、转向角速度和扭矩测量值；确定第一轮轴由eps转向，而第二轮轴未由eps转向；针对第一轮轴，使用imu测量值、纵向速度和eps信号，计算第一轮轴的基于轮轴的轮胎拖距；根据基于轮轴的轮胎拖距与零之间的距离，估计第一轮轴的饱和度水平；根据imu测量值，估计相对于第二轮轴的滑移角的轮轴横向力曲线；并且根据相对于第二轮轴的滑移角的轮轴横向力曲线何时以从正值转变到负值的方式过零，估计第二轮轴的饱和度水平；整合第一轮轴的饱和度水平和第二轮轴的饱和度水平；以及根据整合的饱和度水平和转向不足角估计值，确定车辆处于转向不足或转向过度情况。
5.在实施例中，还包括：估计车辆的转向不足角；以及根据第一轮轴的基于轮轴的轮胎拖距和车辆的估计的转向不足角，将第二轮轴的滑移角标准化。
6.在实施例中，还包括：计算车辆的转向不足角。
7.在实施例中，还包括：根据eps信号，计算第一轮轴或第二轮轴的基于轮轴的自对准力矩。
8.在实施例中，还包括：进一步根据车辆中的悬挂，计算第一轮轴或第二轮轴的基于轮轴的自对准力矩。
9.在实施例中，还包括：根据计算出的标准化的轮胎拖距pt，估计标准化的第一轮轴滑移角；以及当标准化的第一轮轴滑移角增加超过预定值时，确定第一轮轴处于最大饱和度水平。
10.在实施例中，还包括：估计车辆的转向不足角，转向不足角表示第一轮轴滑移角与第二轮轴的滑移角之间的差。
11.在实施例中，还包括：通过使用卡尔曼滤波器来整合第一轮轴的饱和度水平和第二轮轴的饱和度水平。
12.在实施例中，还包括：根据转向不足或转向过度情况，生成用于车辆的驱动系统中的致动器的命令。
13.在实施例中，还包括：将第一轮轴和第二轮轴的整合的饱和度水平与感测到的对来自eps的转向命令的车辆响应相结合，以确定车辆是否处于终端转向不足或终端转向过度状态。
14.在实施例中，提供了一种用于确定具有第一轮轴和第二轮轴的车辆是否处于转向不足或转向过度情况的系统。该系统包括：惯性测量单元(imu)，其被配置为提供车辆的imu测量值，imu测量值包括横向加速度和横摆率；电动转向系统(eps)，其被配置为提供eps信号，eps信号包括转向角、转向角速度和扭矩测量值；以及控制器电路，其可操作地联接到imu和eps，控制器电路被编程为：确定第一轮轴由eps转向，而第二轮轴未由eps转向；针对第一轮轴，使用imu测量值和eps信号，计算第一轮轴的基于轮轴的轮胎拖距；根据基于轮轴的轮胎拖距与零之间的距离，估计第一轮轴的饱和度水平；根据imu测量值，估计相对于第二轮轴的滑移角的轮轴横向力曲线；并且根据相对于第二轮轴的滑移角的轮轴横向力曲线何时以从正值转变到负值的方式过零，估计第二轮轴的饱和度水平；整合第一轮轴的饱和度水平和第二轮轴的饱和度水平；以及根据整合的饱和度水平和转向不足角，确定车辆处于转向不足或转向过度情况。
15.在实施例中，控制器电路还被编程为：估计车辆的转向不足角；以及根据第一轮轴的基于轮轴的轮胎拖距和车辆的估计的转向不足角，将第二轮轴的滑移角标准化。
16.在实施例中，控制器电路还被编程为：计算转向不足角。
17.在实施例中，控制器电路还被编程为：根据eps信号，计算第一轮轴或第二轮轴的基于轮轴的自对准力矩。
18.在实施例中，控制器电路还被编程为：进一步根据车辆中的悬挂，计算第一轮轴或第二轮轴的基于轮轴的自对准力矩。
19.在实施例中，其中控制器电路还被编程为：根据计算出的标准化的轮胎拖距pt，估计标准化的第一轮轴滑移角；以及当标准化的第一轮轴滑移角增加超过预定值时，确定第一轮轴处于最大饱和度水平。
20.在实施例中，控制器电路还被编程为：估计车辆的转向不足角，转向不足角表示第一轮轴滑移角与第二轮轴的滑移角之间的差。
21.在实施例中，控制器电路还被编程为：通过使用卡尔曼滤波器来整合第一轮轴的饱和度水平和第二轮轴的饱和度水平。
22.在实施例中，控制器电路还被编程为：根据转向不足或转向过度情况，生成用于车辆的驱动系统中的致动器的命令。
23.在实施例中，控制器电路还被编程为：将第一轮轴和第二轮轴的整合的饱和度水平与感测到的对来自eps的转向命令的车辆响应相结合，以确定车辆是否处于终端转向不足或终端转向过度状态。
附图说明
24.在下文中将结合以下附图描述示例性实施例，其中相同的数字表示相同的元件，并且其中：
25.图1是示出根据各种实施例的在车辆上实现的用于确定具有第一轮轴和第二轮轴的车辆是否处于转向不足或转向过度情况的系统的示意图；
26.图2至图3提供了关于图1的车辆上的两个系统的附加细节；
27.图4至图6用于示出由图1的系统的各种实施例做出的确定；以及
28.图7提供了描绘根据各种实施例的用于确定具有第一轮轴和第二轮轴的车辆是否处于转向不足或转向过度情况的示例方法的过程流程图。
具体实施方式
29.以下详细描述本质上仅是示例性的，而且并不旨在限制应用和使用。此外，并不旨在受到在前述技术领域、背景技术、发明内容或以下详细描述中提出的任何明示或暗示理论的约束。
30.在本文中可以根据功能和/或逻辑区块部件以及各种处理步骤来描述本公开的实施例。应当理解，可以通过被配置为执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件部件来实现这样的区块部件。例如，本公开的实施例可以采用各种集成电路部件，例如，存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，它们可以在一个或多个微处理器或其他控制设备的控制下执行各种功能。
31.如本文所用，术语“模块”可以单独或以任何组合方式指代任何硬件、软件、固件、电子控制部件、处理逻辑和/或处理器设备。在各种实施例中，模块是以下各项中的一项或多项：专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)、电子电路、包括处理器(共享的、专用的或组)和存储器的执行一个或多个软件或固件程序的计算机系统、组合逻辑电路和/或提供归属于模块的功能的其他合适部件。
32.为简洁起见，在本文中，可以不对与信号处理、数据传输、信令、控制、机器学习模型、雷达、激光雷达、图像分析和系统(以及系统的各个操作部件)的其他功能方面相关的常规技术进行详细描述。此外，在本文中包含的各种图中所示的连接线旨在表示各种元件之间的示例功能关系和/或物理联接。应当注意，在本公开的实施例中可以存在许多替代的或附加的功能关系或物理连接。
33.示例性实施例提供了对车辆转向过度或转向不足情况的问题的技术解决方案。转向过度或转向不足情况导致了客观上不舒服的乘客体验，并且会增加车辆的磨损。
34.所提供的实施例实现了一种算法，该算法估计转向和未转向(也称为非转向)轮轴的轮轴饱和度水平并且使用估计值来确定转向过度和转向不足情形。中央平台控制器和驱动系统可以使用系统和方法的输出来预测和平滑车辆响应，从而提供客观上改善的乘客体验。
35.图1是描绘示例移动平台的功能区块图。示例移动平台是车辆100，其能够移动、牵引和将乘客从一个位置运送到另一个位置。车辆100在所示实施例中被描绘为乘用车，但是也可以使用其他车辆类型，包括摩托车、出租车、车队、公共汽车、箱式轿车、货车、卡车、运动型多功能车、其他汽车、休闲车(rv)、机车和其他车辆。如一般所理解的，车辆100可以包
含车身、底盘和车轮20，每个车轮在车身的相应角部附近可旋转地联接到底盘。车辆100被描绘为具有四个车轮20，但是在其他实施例中车轮20的数量可以变化。车辆100可以是自主的或半自主的。车辆100至少包括集合功能区块(驱动系统106)，其通常包括用于车辆操作的已知车辆系统，诸如推进系统、传动系统、电动转向系统(eps 107)、车轮致动器、提供纵向速度的车轮速度传感器、以及制动系统。驱动系统106可以生成多种信号，包括车辆速度和车辆加速度。在各种实施例中，驱动系统106经由通信总线130可操作地联接到一个或多个车载部件和系统。
36.在车辆100周围的环境中，外部源150包括车辆100外部的一个或多个其他移动平台(在本文中也称为“道路参与者(road actor)”)。如本文所述，总体示出为系统102的用于确定车辆100是否处于转向不足或转向过度情况的系统(其中，该车辆具有第一轮轴和第二轮轴)包括被编程或配置为用作饱和度确定器的控制器电路104。在各种实施例中，控制器电路104经由通信总线130可通信地联接到车载系统和部件，如连接105所示。控制器电路104可以经由连接105和通信总线130发送用于各种车载系统和部件的命令和控制。控制器电路104可以经由车载相机系统118和传感器，和/或经由收发器112，从各种道路参与者并且关于各种道路参与者获得信息。
37.回到车辆100，车辆100可以包括各自通常经由通信总线130与控制器电路104通信的一个或多个其他部件和/或车载系统。车载部件的非限制性示例包括驱动系统106、中央平台控制器108、用户界面114、收发器112、惯性测量单元(imu)116、相机系统118和传感器、地图系统110以及导航系统120。下面更详细地描述这些部件中的每个部件的功能和操作。
38.在各种实施例中，中央平台控制器108可以接收和整合来自已知存在于上述车辆100中的各种模块和系统的通信。因此，在一些实施例中，由中央平台控制器108提供给控制器电路104的输入可以包括或表示用户输入(包括转向、制动和速度请求)、移动应用和系统输入、来自车外通信的输入(例如，经由收发器112)、以及基于惯性测量单元(imu 116)、导航系统120、地图系统110、相机系统118和传感器、以及驱动系统106的输入。
39.用户界面114可以为车辆100中的乘客提供触摸、语音/音频、光标、按钮按压和姿势控制的任何组合。因此，用户界面114可以包括显示设备和音频设备，如行业内所知。
40.收发器112可以被配置为实现车载部件和系统与诸如云服务器系统的各种外部源150之间的通信。因此，在各种实施例中，收发器112包括硬件和软件以支持用于控制器电路104与外部源(诸如路由器、互联网、云、卫星、通信塔和地面站)之间的无线通信151(例如wifi和蓝牙)的一个或多个通信协议。
41.imu 116是移动平台行业内已知的惯性测量单元。imu 116可以经由收发器112和各种外部源进行交互，以在任何给定时间提供关于车辆在三维空间中的位置的信息。imu 116测量值可以植根于大致位于车辆100的重心处的笛卡尔坐标系202中，如图2所示。因此，imu 116测量值可以包括车辆100的前进/纵向速度(speed/velocity)和加速度、横向速度和加速度、横摆率、以及海拔/高度速度和加速度。在各种实施例中，imu 116测量值用于估计轮轴横向力fy。在图2中，标注了前/第一轮轴152横向力fy 204，并且标注了后轮轴154横向力fy 206。在各种实施例中，代替前轮轴和后轮轴，轮轴152和154被称为第一轮轴和第二轮轴，或被称为转向轮轴和未转向轮轴。
42.地图系统110包括用于存储街道、环境特征等的最新和高分辨率地图的数据库。
43.导航系统120可以获得和处理来自各种车载部件的信号，以做出关于当前位置、轨迹、速度、加速度等的确定，并且与中央平台控制器108、imu 116和地图系统110协调以计划未来的位置、轨迹、速度、加速度、转弯等。
44.相机系统118和传感器包括一个或多个相机和传感器，用于检测道路参与者的位置和移动以及车辆周围的特征。相机系统118可以包括安装在车辆上并且能够放大和缩小的一个或多个光学相机(例如，前向、360度、后向、侧向、立体等)、热(例如，红外)相机等。相机系统118可以包括前碰撞模块(fcm，front collision module)、增强现实相机(arc，augmented reality camera)等，或者可以是其一部分。在操作中，相机系统118和传感器中的相机感测光水平、亮度、边缘、对比度、光的饱和度等，并将感测到的信息转换成可以置于通信总线130上的数据。在实施例中，相机系统118包括物体识别软件。相机系统118和传感器中的传感器可以被配置为发送、接收和处理激光雷达、雷达或其他信号，以帮助确定附近道路参与者的位置和移动。
45.在各种实施例中，如图1所示，控制器电路104被实现为增强型计算机系统，包括用于存储指令、算法和/或程序(诸如车辆目标定位算法和多个预编程阈值和参数)的计算机可读存储设备或介质(存储器54)、执行程序56的处理器50和输入/输出接口(i/o)52。例如，计算机可读存储设备或介质(存储器54)可以包括只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)和不失效存储器(kam)中的易失性和非易失性存储器。kam是可用于在处理器50断电时存储各种操作变量的持久性或非易失性存储器。存储器54可以使用许多已知存储器设备中的任何一种来实现，诸如prom(可编程只读存储器)、eprom(电prom)、eeprom(电可擦除prom)、闪存或能够存储数据(其中的一些数据表示在控制车辆100时由处理器50使用的可执行指令)的任何其他电、磁、光或组合存储器设备。在各种实施例中，处理器50被配置为实现系统102。存储器54也可以由处理器50用来缓存数据、临时存储比较和分析的结果等。在方法的初始化或安装操作期间，存储器54中的信息可以从外部源被组织和/或导入；该信息也可以经由用户i/o接口进行编程。
46.输入/输出接口(i/o)52可以经由总线可操作地联接到处理器50，并实现电路104内的通信以及电路104外的通信。输入/输出接口(i/o)52可以包括一个或多个有线和/或无线网络接口，并且可以使用任何合适的方法和装置来实现。在各种实施例中，输入/输出接口(i/o)52包括硬件和软件以支持用于处理器50与外部源(诸如卫星、云、通信塔和地面站)之间的无线通信的一个或多个通信协议。在各种实施例中，输入/输出接口(i/o)52支持与技术人员和/或用于直接连接到存储装置的一个或多个存储接口的通信。
47.在系统102的操作期间，处理器50加载并执行体现为程序56的一个或多个算法、指令和规则，并因此控制系统102的一般操作。在系统102的操作期间，处理器50可以从通信总线130或外部源150接收数据。在系统102的各种实施例中，控制器电路104可以：根据算法执行归属于系统102的操作；根据状态机逻辑执行操作；以及根据可编程逻辑阵列中的逻辑执行操作。
48.虽然在实现为全功能增强型计算机系统的控制器电路104的背景下描述系统102的示例性实施例，但是本领域技术人员将认识到，本公开的机制能够作为包括程序56和预定义参数的程序产品来分发。这样的程序产品可以包括被组织为多个相互依赖的程序代码模块的指令的布置，每个程序代码模块被配置为实现单独的过程和/或执行单独的算法操
作，布置成管理通过系统102的数据流。程序代码模块可以各自包括用于实现由系统102执行的过程的逻辑功能的可执行指令的有序列表。程序代码模块中的指令在由处理器(例如，处理器50)执行时，使处理器接收和处理信号，并执行如本文描述的逻辑、计算、方法和/或算法，以自动和实时地执行车辆目标定位并生成相关命令。
49.一旦被开发，构成程序产品的程序代码模块可以使用一种或多种类型的可以用于存储和分发指令的非暂时性计算机可读信号承载介质(诸如非暂时性计算机可读介质)来单独地或一起存储和分发。这样的程序产品可以采取多种形式，并且无论用于执行分发的计算机可读信号承载介质的类型如何，本公开同样适用。信号承载介质的示例包括诸如软盘、硬盘驱动器、存储卡和光盘的可记录介质，以及诸如数字和模拟通信链路的传输介质。应当理解，在某些实施例中，基于云的存储和/或其他技术也可以用作存储器，并用作基于时间查看许可请求的程序产品。
50.转向图3，并继续参照图1至图2，图3提供了示出可以提供给eps 107和/或由eps 107感测的与转向轮轴152相关的转向相关信号和测量值的细节。方向盘302与扭杆304机械连通。系统102能够确定轮轴是否转向。对于转向轮轴，手动提供的扭矩、转向角和转向角速度306可以由区块感测并由eps107转换为施加的扭矩307以转动转向轮轴152。同时，驱动系统106可以控制速度和加速度308。施加的扭矩310响应于eps 107和驱动系统106命令。车轮20(根据相应轮胎)可以以体现测量值312的组合的轨迹314来响应施加的扭矩310。
51.为了说明本文使用的术语，图4提供了轮轴152上的车轮20的示例，车轮20与驾驶表面接触。车辆100在运行中，并且响应于驾驶情况，示出了车轮20上的轮胎422的以下测量值：轮胎422的滑移区域424和接触面426。此外，针对轮胎422来描绘上面提到的测量值312的组合；测量值312包括航向方向416、滑移角(alpha)404和行进方向420。在左侧的曲线图中，轮轴横向力fy 406和自对准扭矩408在y轴402上绘制为车轮滑移角alpha 404的量度。可以看出，当自对准扭矩408处于其最小值时，轮轴横向力fy 406处于其最大值(即，最大饱和度)。
52.在轮胎图示上方的另一个曲线图中，轮轴横向力fy绘制在y轴上，并且轮胎表面绘制在x轴上。使用带有遗忘因子的递归最小二乘法来计算基于轮轴的轮胎拖距410，绘制轮胎拖距410以示出所得轮轴横向力fy 406(在该位置处，轮胎抓住驾驶表面，接触面426开始)、以及沿接触面426发生的自对准力矩(mz)414。
53.响应于测量值312，系统102可以计算给定轮轴的基于轮轴的自对准力矩(mz)414。系统102可以首先计算机械拖距tm(δ)，其是车辆100和eps 107中的悬挂的函数。其中δ是道路车轮角，并入自对准力矩(mz)414的总拖距γf包括机械拖距和轮胎拖距如方程1所示。
[0054][0055]
总结方程1和图1至图4中提供的信息，系统102可以根据基于轮轴的轮胎拖距长度，估计转向轮轴的饱和度水平，其中零长度表示最大饱和度并且最大长度表示不饱和。这种饱和度的确定与路况无关，也适用于复合滑移状况。
[0056]
系统102可以确定车辆100可能具有一个或多个未转向轮轴，也称为没有转向的轮
轴。为了估计没有转向的轮轴的饱和度水平，系统102可以采用第一方法，该方法利用上述滑移角(alpha，α)以及横向加速度、横摆率和纵向速度。在一些实施例中，横向加速度和横摆率来自imu，而纵向速度来自车轮上的传感器。
[0057]
系统102确定最大饱和度水平。在第一实施例中，当标准化的饱和度水平的曲线图从正值转变为负值时，第一轮轴处于最大饱和度水平。在另一实施例中，系统102根据计算出的标准化的轮胎拖距pt，估计标准化的第一轮轴滑移角；并且当标准化的第一轮轴滑移角增加超过预定值时，确定第一轮轴处于最大饱和度水平。
[0058]
转向图5，程序56中的算法根据imu 116测量值和车辆纵向速度，估计标准化的轮轴横向力fy曲线506(相对于y轴502测量，标准化的轮轴横向力fy)相对于沿x轴504测量的滑移角(alpha，α)的斜率(该斜率有时称为“滑移斜率”)。当斜率表现出从正到负的符号变化时，该符号变化的点508表示轮轴已经使用了它的所有横向承载力并且它是饱和的。没有转向的轮轴的饱和度的这种确定与路况无关，也适用于复合滑移状况。
[0059]
斜率估计需要首先计算轮轴横向力fy和滑移角(alpha)的导数。再次，可以使用带有遗忘因子的递归最小二乘法来估计滑移斜率。在实施例中，使用自行车模型，如方程2至方程4所示，其中线510表示下面的cr。
[0060][0061][0062][0063]
转向图6，在各种实施例中，系统102可以诸如利用方程5，使用轮胎模型近似，来根据计算出的标准化的轮胎拖距pt估计标准化的前(第一轮轴)滑移角。在图6中，y轴602是轮胎拖距，而x轴604是滑移角。
[0064][0065]
其中，606是方程5的曲线图，并且且(608)是前轮胎饱和的滑移角。在610处描绘了最小轮胎拖距(pt
min
)，并且描绘了最大滑移角(α
max
)612。
[0066]
除了转向不足角估计值之外，该估计值也可用于估计后/第二轮轴滑移角。在这种估计方法中，转向不足角表示前/第一轮轴滑移角与后/第二轮轴滑移角之间的差，如方程6所示。
[0067][0068]
因此，标准化的后滑移角如方程7所示。
[0069][0070]
其中，并且
[0071]
在方程7中，对于相似的前后轮胎且在没有负载转移的情况下，g＝1。
[0072]
现在更详细地描述转向不足。转向不足角(δu)反映了前后轮轴滑移角之间的差，因此也反映了它们的饱和度水平。大的转向不足角表示终端转向不足和终端转向过度。程序56中的算法通过将作为测量值312组合的一部分并由本地传感器感测到的实际的道路车轮角(δ)与期望的中性转向角(δn)进行比较，来估计诸如转向不足角(understeering angle，有时简写为understeer angle)的车辆水平信息。计算期望的中性转向角δn并等于其中l是车辆的预定义轴距长度，r是横摆率，v
x
是纵向速度。转向不足角是表征对转向输入(诸如图3中的306)的车辆响应的连续信号。下面，从方程8开始，我们可以计算方程9。
[0073]
δu＝δ-δnꢀꢀꢀ
方程8
[0074]-|α
*
|》δu*sign(ay)》|α
*
|
ꢀꢀꢀ
方程9
[0075]
在方程9中，α
*
在存储器54中预定义并且基于轮胎特性/数据进行计算。方程9的左侧表示终端转向过度情况，方程9的右侧表示终端转向不足情况。
[0076]
读者可能会注意到，已经提供了两个独立的信息来源和方法来估计后轮轴或第二轮轴的饱和度水平：根据相对于滑移角的轮轴横向力曲线何时过零(从正值转变到负值)，估计第二轮轴的饱和度水平；以及，根据第一轮轴的基于轮轴的轮胎拖距和车辆的估计的转向不足角，将第二轮轴的滑移角标准化。
[0077]
系统102可以通过结合车辆横向动力学方程来采用卡尔曼滤波器，从而融合这些方法并整合第一轮轴的饱和度水平和第二轮轴的饱和度水平，如方程10所示。
[0078][0079]
相应的卡尔曼滤波器具有的状态、的输入和的测量值。其中由估计，并且是标准化的后滑移角并由方程7估计。
[0080]
带有遗忘因子的递归最小二乘法用于基于方程11计算最终的后轮轴饱和度，这与方程4类似。
[0081][0082]
使用上述确定，在控制器电路104中编程的转向不足状态解释器模块可以将估计的饱和度水平与转向不足角估计值相结合(例如，使用预定义的基于规则的逻辑)，以确定车辆100是否当前或即将进入终端转向不足或终端转向过度状态。
[0083]
现在转向图7，方法700的以下描述可参照以上结合图1至图2所提及的元件。在各种实施例中，方法700的部分可以由所描述的系统102的不同部件来执行。应当理解，方法700可以包括任何数量的附加或替代的操作和任务，图7中所示的任务不需要以图示的顺序执行，并且方法700可以并入具有本文未详细描述的附加功能的更全面的过程或方法中。此外，如果预期的整体功能保持完整，则可以从方法700的实施例中省略图7中所示的一个或多个任务。
[0084]
在702，系统102被初始化并且随着车辆运行而开始接收imu 116测量值。在704，接收eps 107信号。结合图1至图3参照对imu测量值和eps信号的详细信息的讨论。在706，系统102确定哪些轮轴转向和未转向。在实施例中，前轮轴转向，而后轮轴未转向，但在其他实施
例中，这可以变化。确定哪些轮轴转向可以硬连线到系统102中或通过eps 107的软件轮询来检测。在708，系统102开始执行估计转向轮轴的饱和度水平的任务。如上所述，该任务依赖于首先针对转向轮轴，使用imu测量值和eps信号计算基于轮轴的轮胎拖距。在706，第一轮轴的饱和度水平的估计值是基于轮轴的轮胎拖距长度的函数。
[0085]
在710，系统102进行到估计未转向轮轴的饱和度水平的任务。在710，这包括根据imu测量值计算相对于第二轮轴的滑移角的轮轴横向力曲线；以及根据相对于第二轮轴的滑移角的轮轴横向力曲线何时过零(从正值转变到负值)，估计第二轮轴的饱和度水平。
[0086]
在712，系统102执行整合饱和度水平的任务。在各种实施例中，这包括通过使用卡尔曼滤波器对第一轮轴的饱和度水平和第二轮轴的饱和度水平进行整合。
[0087]
在714，系统102执行确定车辆处于转向不足或转向过度情况的任务。如上所述，转向不足情况和转向过度情况都可以使用基于规则的解释器逻辑来估计，该基于规则的解释器逻辑使用饱和度水平以及转向不足角估计值来确定车辆是否处于或即将进入转向不足终端或转向过度终端状态。
[0088]
在714之后，方法700可以结束，或者可以进行到其他步骤，例如，根据转向不足或转向过度情况，生成用于车辆100的驱动系统106中的致动器的命令；或者，将第一轮轴和第二轮轴的整合的饱和度水平与感测到的对来自eps的转向命令的车辆响应相结合，以确定车辆是否处于终端转向不足或终端转向过度状态。
[0089]
因此，所提供的系统102和方法700为可用的自动驾驶系统和方法遇到的转向过度或转向不足情况的技术问题提供了技术解决方案。所提供的实施例估计前轮轴和后轮轴的饱和度水平以确定转向过度和转向不足情况，这转化为客观上改善的乘客的乘坐体验。
[0090]
尽管在前述详细描述中已经提出了至少一个示例性实施例，但是应当理解，存在大量的变型。还应当理解，示例性实施例或多个示例性实施例仅是示例，并且不旨在以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。相反，前述详细描述将为本领域技术人员提供用于实现示例性实施例或多个示例性实施例的便利路线图。在不脱离如所附权利要求及其合法等同物中阐述的本公开的范围的情况下，可以在元件的功能和布置中进行各种改变。