本文由李亮，王翔宇，程碩，陳翔，黃超，平先堯，魏凌濤聯合創作

摘要

汽車動力學及其線控技術是汽車底盤設計中的難題，一直是學界研究的熱點。汽車的智能化發展也對底盤線控執行技術提出了更高、更迫切的性能要求。該文介紹了汽車動力學與底盤線控技術的最新進展：針對汽車動力學及控制技術，介紹了動力學建模分析、動力學狀態觀測以及動力學穩定性控制策略的發展歷程及研究現狀；針對底盤線控執行技術，概述了面向智能駕駛的線控制動、線控轉向、線控驅動發展歷程及研究現狀；針對汽車底盤集成控制技術，提出了底盤動力學域控制的概念， 系統性地說明了域控制架構和協調控制策略。最后展望了汽車底盤線控與動力學域控制技的術未來研究趨勢。

安全是國際汽車行業永恒的主題。隨著汽車工業快速發展，汽車保有量迅速增大，交通擁堵加劇，交通事故頻發，這些問題造成了巨大的人身傷亡和經濟財產損失。為此世界各國及地區均出臺各項交通法規、相關政策，希望能夠解決汽車交通事故帶來的重大社會問題。國際上各大著名汽車公司也致力于研發被動安全、主動安全等汽車技術。近年來，人工智能技術的飛速發展，給汽車產業帶來了顛覆性變革，智能網聯汽車成為汽車工業的研究熱點和未來汽車發展的方向， 這也為解決汽車交通安全難題也帶來了新的契機。

汽車底盤線控執行及動力學域控制技術是汽車工業的關鍵技術，也是智能汽車安全穩定執行的基礎與核心。國內外汽車產業各界針對該領域關鍵技術展開了深入的研究，取得了大量成果。自20 世紀 70 年代以來， 車輛底盤各類動力學電控系統逐漸發展起來，如制動防抱死系統（anti-lock brake system, ABS）、電子穩定性控制（electronic stability control，ESC）、電子助力轉向系統（electric power steering, EPS）等，由于底盤多個電控系統相互耦合導致的協調控制問題逐漸成為研究熱點。近年來，智能汽車的迅速發展推動了線控轉向、線控制動、線控驅動底盤執行等關鍵技術的創新，也對底盤動力學域控制技術需求迫切。

本文圍繞汽車底盤線控執行及動力學域控制技術進行論述，介紹汽車動力學與控制的建模分析、穩定性狀態觀測、控制策略分析；對智能汽車底盤線控轉向、線控制動發展現狀和研究進展進行了論述并概述了全矢量線控底盤概念；在綜述底盤集成控制相關問題研究的基礎上，作者團隊提出了面向智能汽車的底盤動力學域控制概念及其架構。最后，展望了汽車底盤技術未來的研究方向，這將對未來汽車底盤技術的發展，奠定提升車輛性能的基礎，具有重要指導意義。

1 汽車動力學與控制技術

1.1 動力學建模與分析

車輛動力學建模與相關分析工作經過幾十年的發展已經形成了一套以整車動力學建模為根基，關鍵狀態參數估算為補償的整車動力學建模體系。主要包括：整車動力學建模、輪胎力學建模、車輛質心側偏角估算、輪胎力估算、輪胎路面附著系數估算等。

1.1.1 整車動力學建模

車輛動力學模型是進行車輛各項動力性能分析、主動控制、功能實現以及參數優化的基礎。根據研究目和關注點的不同，國內外學者已經提出了各種不同復雜程度的線性和非線性車輛模型。早在 1940 年，基于輪胎側偏力學的研究基礎，Riekert 和Schunck 建立了經典的線性二自由度 ( 側向自由度和橫擺自由度 ) 汽車理想模型，該模型成為了汽車動力學研究的基礎。一般根據不同的使用目標選用具有不同自由度的車輛模型，車輛動力學模型主要包括：1) 結合縱向、側向、橫擺的 3 自由度車輛模型；2) 結合縱向、橫擺、側傾的 3 自由度車輛模型；3) 結合縱向、側向、橫擺、側傾的 4 自由度車輛模型；4) 結合橫擺、垂向、俯仰、側傾的 4 自由度車輛模型；5) 結合縱向、側向、垂向、橫擺、側傾、俯仰的 6 自由度車輛模型；以及 6) 隨著計算機技術的發展而興起的多體動力學車輛模型等。

1.1.2 輪胎力學模型

輪胎作為車體和道路之間唯一的連接部件，承擔了所有外力傳遞的角色，所以輪胎動力學特性建模對車輛整體模型的準確性起到關鍵性作用。一般來說，輪胎穩態力學模型主要分為理論模型、經驗模型以及半經驗模型 3 種。理論模型是基于輪胎物理結構和變形機理而建立的具有物理意義的描述模型；經驗模型往往來源于輪胎試驗數據并通過數據擬合的方法得到； 半經驗模型是在理論研究和試驗分析的基礎上完成的建模工作，不僅理論精度高，擴展性好，而且與試驗數據吻合度好。目前比較經典的半經驗模型主要有UniTire 統一模型和 Magic Formula 模型。

追溯到 1954 年，Fiala 以彈性梁模型為基礎對輪胎印跡內的變形和側向力進行了研究，給出了側向力和回正力矩隨側偏角之間的變化關系。1965 年，Frank 以 Fiala 模型為基礎建立了復雜的梁模型來模擬輪胎側偏時胎體的變形。1966 年，Pacejka 將胎體變形簡化為拉伸的“弦”，建立了較為精確的純側偏特性理論模型。1972 年，Pacejka 和 Fancher 等對輪胎的側偏縱滑特性做了精確的數學分析， 提出了HSRI-NBS-II 模型。1987 年 Pacejka 和 Bakker 建立了可以精確描述側向力，縱向力以及回正力矩的半經驗模型 Magic Formula。

另外，還有一些基于前人輪胎模型研究而進行擴展的輪胎模型以及其他經驗或半經驗模型。可以根據模型復雜程度的不同和使用目的的不同選擇不同的輪胎模型來開展相關的研究工作。

1.2 動力學穩定性關鍵狀態觀測

車輛動力學與控制中所用到的關鍵參數主要有：橫擺角速度、縱向加速度、側向加速度，縱向車速，質心側偏角以及路面峰值附著系數等，其中又以質心側偏角、輪胎力和路面峰值附著系數最為重要，也最難估算準確。

1.2.1 質心側偏角估算

車輛質心側偏角是指車輛實際速度與車輛縱軸之間的夾角，數值上可以表述為側向車速與縱向車速比值的反正切值。質心側偏角估算主要分為基于觀測器和基于神經網絡 2 種類型。基于觀測器的質心側偏角估算方法主要包括：基于 Luenberger 觀測器算法 (Luenberger observer，LO）、基于滑膜觀測器算法 (sliding-mode observer，SMO) 以及基于Kalman 濾波觀 測器算法 (Kalman ?lter，KF)。LO 和 SMO 對系統模型都有較強的依賴性，模型的精確程度對估算結果都有較大的影響，但都可以用于線性和非線性系統。相比前 2 種觀測器，KF 觀測器雖然對模型也有很強的依賴性并且只能用于線性系統，但是其基于KF 的變形系列觀測器卻可以應用于不同的場合。擴展Kalman 濾波 (extended Kalman ?lter, EKF) 是對非線性系統線性化處理之后，用線性模型代替非線性進行估算，其缺點是會帶來線性化累積誤差；無跡 Kalman 濾波(unscented Kalman ?lter, UKF) 是通過無味變換

（unscented transfor mation，UT），再根據系統狀態先驗概率密度分布的均值和協方差按照一定的采樣策略獲得 Sigma 點集，然后對每個采樣點進行非線性傳遞， 將系統近似線性化處理，與EKF 相比不會引入線性化誤差，無跡 Kalman 濾波一般會具有更好的效果；容積 Kalman 濾波 (cubature Kalman ?lter, CKF) 基于三階球面徑向容積準則，并使用一組容積點來逼近具有附加Gauss 噪聲的非線性系統的狀態均值和協方差，是解決非線性系統狀態估計的強有力工具。

針對所有輪胎力飽和時，車輛側滑角的可觀測性將大大惡化甚至喪失的問題，Ding 等基于局部線性化和 Routh-Hurwitz 準則，設計了擴展 LO 觀測器，對車輛質心側偏角進行有效的觀測。Chen 等采用降階滑膜觀測器并將非線性阻尼集成到 SMO 中，對車輛質心側偏角進行觀測，在保證精度的情況下減小了計算量。作者團隊提出了一種結合側偏角速率反饋和阻尼項的變結構擴展 Kalman 濾波器，對質心側偏角進行觀測，其主要思想是補償由路面摩擦估計誤差引起的模型誤差，而阻尼項的主要思想是抑制誤差積累。作者團隊還采用自適應無跡 Kalman 濾波器對質心側偏角進行觀測，通過試驗和仿真方法驗證了該方法可以彌補由于傳感器噪聲和外界干擾帶來的誤差。針對車輛的非線性動力學、參數不確定性以及傳感器噪聲等給其觀測帶來困難的問題，作者團隊提出了一種自適應容積 Kalman 濾波方法對車輛質心側偏角進行估算并取得了較好的觀測效果。Du 等選取方向盤轉角、橫擺角速度、側向加速度和四輪轉速為輸入，車輛質心側偏角為輸出，應用神經網絡對質心側偏角建立預測模型，并與 veDYNA 對側滑角的觀測結果進行了比較，驗證了該預測模型的準確性。

1.2.2 輪胎力觀測

早期車輛輪胎力的數據常由實驗結果推算得到。近年來，各國研究人員通過先進的特定傳感器設備對輪胎力進行直接測量。M. Doumiati 等通過輪胎六分力傳感器對各向輪胎力進行直接測量，其測試結果精確， 但設備成本昂貴，難以普及應用。吉林大學陳虹教授和麻穎俊等構建了基于滑模觀測器的輪胎力聯級估計方法，該方法的估計結果具有較高的準確性；作者團隊設計了一種輪胎力的自適應統一觀測法并將其應用到橫向穩定性控制當中。

1.2.3 路面峰值附著系數估算

路面峰值附著系數的估算對車輛行駛工況識別和動力學穩定性控制至關重要。路面峰值系數估算主要有基于試驗法 (experiment-based) 和基于模型法(model-based)2 種方法。基于試驗的方法主要有：1) 基于光學傳感器，根據測量不同路面反射的具有不同波長的紅外線進行路面識別，其基本工作原理如圖 1 所示；2) 基于聲學儀器，利用安裝在汽車底盤上的聲學儀器檢測路面和輪胎之間的噪聲，通過對噪聲進行頻譜分析識別路面的類型；3) 基于胎面傳感器，通過胎面傳感器監測輪胎 - 路面之間的形變，結合具體算法估計路面附著系數。

圖 1? 利用光學傳感器進行路面辨識的基本原理

關于基于模型的路面峰值系數估算方法主要有：

1) 基于 Slip-Slope 關系的路面附著系數估計方法, GUSTAFSSON 提出了基于 Slip-Slope 的路面附著系數估計方法，該方法利用車輪在低滑移區 ( 滑移率 5% 以內) 附著系數和滑動率之間的近似線性關系，根據不同路面附著系數和滑動率之間的斜率大小不同來辨識路面附著系數。2) 基于輪胎力學模型的估算方法，袁朝春等利用Burckhardt 輪胎模型提出了一種基于類比特性的路面辨識算法。3) 基于非線性公式擬合的估計方法，LEE 等設計了一種有效的輪胎半徑觀測器和輪胎法向力觀測器，用以計算車輪轉速和車速測量值的滑移率，再進行輪胎縱向力估計，最后根據非線性公式擬合并結合遞歸最小二乘法計算小滑移率區的斜率以估計路面附著系數。4) 基于路面狀態特征因子的估計方法，由于不同路面的附著系數 μ 與滑輕率 s 的曲線（μ-s 曲線）具有相似的非線性變化關系，不同道路的 μ-s 曲線不同，每條曲線與 s 軸圍成的面積也會不同，王博等利用路面狀態特征因子，給出了7 種典型路面的特征因子閾值及其區間用以對路面峰值附著系數的辨識。5) 多信息融合估計方法，作者團隊針對路面峰值附著系數估算問題進行了深入研究，提出了一系列多信息融合估算方法，并通過實車試驗證明了其有效性。

1.2.4 車輛其他狀態參數估算

吉林大學初亮教授等設計了一種自適應 Kalman 濾波方法，該方法能夠在線更新測量噪聲的均值與方差，使得車速估計的結果具有良好的準確性和魯棒性。清華大學賈鋼基于車輪離地時的懸架模型，構建了無跡 Kalman 濾波算法對車身側傾角和側傾角速度進行估計。作者團隊對車輛關鍵參數提出了一整套完善的估算體系，包括縱橫向車速、輪胎力、質心側偏角、道路坡度、輪胎滑移率等。

上述方法均為汽車智能安全控制中的車輛狀態估計提供了一種準確且成本較低的實時觀測方法。多自由度動力學模型解算需要將車輛狀態參數劃分為外部參數和內部參數，構建解算值 - 傳感器信息值雙向觀測補償框架，其中外部參數為控制指令油門開度、制動踏板輸入、方向盤轉角以及觀測到的輪胎垂向力、側向力、縱向力、路面附著系數等。通過外部參數，解算出車輛的內部狀態參數，包括整車橫、縱、垂向加速度、俯仰角加速度、側傾角加速度、橫擺角加速度以及四輪的旋轉、垂向運動、懸架跳動等。解算出的車輛內部參數與駕駛員外部輸入一方面可校驗車載傳感器信號， 避免因傳感器失效而導致的車輛狀態誤判所造成的事故，另一方面可補償兩者間的測量與估計誤差。通過模型解算，實時量化動力學穩定性的控制邊界，為智能駕駛提供類駕駛員視角，進而實現智能汽車底盤動力學域集成控制。

1.3 動力學控制策略分析

汽車底盤動力學控制是保持車輛操縱穩定、提高車輛動態響應和乘適性的關鍵。汽車動力學控制技術自縱向控制 ABS、牽引力控制系統 (traction control system，TCS) 發展至橫向控制主動式舵角控制器（active yaw control，AYC），并隨著主動轉向和再生制動的技術的發展有更加多樣的控制形式。

自博世公司 1984 年首次進行車身電子穩定系統(electronic stability program, ESP) 功能測試，汽車動力學控制技術與車輛電控技術均得到了蓬勃發展。在汽車動力學理論領域，博世公司A.T. Van Zanten 等率先提出將制動控制用于車輛操縱穩定性，拉開了ESC 研究的序幕；斯坦福大學動力學設計實驗室提出漂移工況下的車輛動力學控制理論，并在自動駕駛車輛上實現了漂移控制；作者團隊基于大量試驗數據提出車輛動力學擴穩理論與方法。在車輛電控領域，國外博世、大陸、TRW 等企業較早開發出 ESC 產品并占有了絕大部分國際市場；中國的元豐、萬安、科密等企業早年間開發出了ABS \ TCS 產品實現了中國國內的大規模應用，近年來英創匯智、元豐等企業進一步開發出ESC 產品并實現規模應用。

1.3.1 制動防抱死系統（ABS）

制動防抱死系統（ABS）通過調節制動壓力防止車輪抱死，進而使車輪滑移率保持在較小范圍內以提供較大的縱向力和側向力。邏輯門限控制策略在 ABS 中被廣泛采用，其思想是根據當前車輪加速度對車輪的壓力進行調節，當車輪急減速時減小車輪制動壓力， 當輪速恢復時增加車輛制動壓力。基于邏輯門限的 ABS 策略對車輛模型及參數識別依賴小，邏輯簡單但標定繁瑣。結合邏輯門限控制和模糊規則，基于模糊控制的ABS 的策略被進一步提出。比例- 積分 - 微分（proportion-integration-differentiation，PID）控制策略根據車輪滑移率進行反饋調節，相較于邏輯門限和規則式策略，PID 策略有效減少了標定過程。

滑模控制、模型預測控制、混雜控制等策略在ABS 中均有大量的研究。此類方法以車輪滑移率為首要控制目標，重度依賴車輛縱向速度；此外，為了實現滑移率的精確控制，還需要制動執行器提供精準的制動響應，此類方法多用于具備有線控制動系統的車輛中， 且需要有附加傳感器對車輛車速進行精準測量，在實際產品中未見廣泛應用。

1.3.2 牽引力控制系統（TCS）

牽引力控制系統（TCS）是 ABS 的理論在驅動領域的擴展 , 其利用發動機扭矩調節和驅動輪制動壓力調節，通過二者的協調控制，抑制打滑車輪，使其滑轉率維持在理想滑轉率范圍內，保證汽車具有較高驅動能力的同時，維持一定的橫向穩定性。TCS 的主要控制邏輯為根據當前路面條件協調驅動與制動，進而實現車輪滑移率的調節。路面附著識別、輪胎力估算、縱向車速觀測均是 TCS 控制中的關鍵。在控制器策略方面，F. Borrelli 等將模型預測控制運用于發動機扭矩調節和車輛制動力矩控制，作者團隊將模糊控制于特殊路面的 TCS 控制取得了較好的魯棒性，此外如自適應滑模控制等方法均被廣泛應用于牽引力控制過程中。

1.3.3 主動式舵角控制器（AYC）

基于ABS 和 TCS 等縱向動力學控制技術，進一步考慮制動或驅動對縱向力和側向力的影響，AYC 發展而來。AYC 通過主動控制車輪滑移率和縱向力，受車輪與路面作用的附著橢圓影響，車輪測量力也得到間接調節，進而控制整車橫擺方向的附加力偶矩以調節車輛橫向與橫擺運動狀態。

博世公司的 ESP 采用分層策略將 AYC 與 ABS、TCS 結合，AYC 策略根據當前駕駛員操作計算名義橫擺角速度與側偏角進而計算得到附加橫擺力偶矩。基于 PID 和魯棒控制策略，ABS 或 TCS 的調節車輪制動力或驅動力實現縱向力的直接控制，并利用通過車輪滑移率間接調節車輪側向力，實現制動或驅動系統對附加橫擺力偶矩的響應。博世的ESP 中使用的分層控制、PID 和魯棒控制策略使其對不同的車型具有較好的適應能力且對環境表現出了較強的魯棒性。

模型預測控制、最優控制、滑模控制、H 無窮控制器在 AYC 中均有廣泛采用，且在特定工況下表現出了較優的控制效果。但 AYC 觸發過程中車輛通常表現出了較強的非線性，上述控制策略的進一步推廣需考慮該非線性問題。局部線性化的方法被廣泛運用于處理 AYC 的非線性問題，但該方法僅在線性化點附近具有較好的近似效果，無法覆蓋 AYC 工作的所有區間。實時估計車輛參數也有效地處理了AYC 控制中的非線性問題，但對估計精度和收斂速度有較高的要求。SHI K 等采用模糊規則合成車輛在穩定和失穩條件下的模型，但車輛處于穩定和非穩定之間時對車輛非線性擬合的效果較差。作者團隊將非線性 MPC 用于 AYC 的控制取得了較好的效果， 但具有較大的運算負擔。基于 Takagi–Sugeno (T-S) 模糊模型的滑模控制等策略在處理 AYC 控制中的強非線性和大運算量間取得了較好的平衡，近年來在AYC 控制中得到了一定的應用。

1.3.4 制動能量回收與動力學控制協調

隨著電控執行器的進一步引入，車輛縱向橫向動力學控制得到了進一步發展。再生制動技術使用電機提供部分制動力同時回收車輛動能，有效降低了新能源汽車的能耗，但再生制動的引入將影響車輛的制動過程，影響傳統 ABS 等策略的正常工作。在工程實際中，再生制動在 ABS 等策略介入時退出，此類方法犧牲制動能量回收以保證 ABS 等可按原有策略進行控制，但再生制動的退出減少了車輛回收動能，且未對再生制動和機械制動進行協調，故再生制動退出的瞬間將可能有短暫制動力不足。CHEN Z 等基于規則式策略將制動力矩分配至機械制動、電機與緩速器。QIU C 等根據相平面法計算理想制動力矩，并根據串聯策略將制動力矩分配至固定的機械制動和動態調節的電制動。作者團隊基于滑模控制策略設計了ABS 觸發過程中的電制動切換策略，實現滑移率準確控制的同時使電制動緩慢退出。

電機制動具有扭矩響應準確、速度快的特點，利用電制動補充機械制動的扭矩誤差，可使 ABS 等策略響應更加精準。WANG B 等基于最優控制設計魯棒滑移率控制器，并利用機械制動與電制動結合實現精準制動力控制。Lv C 等進一步考慮傳動系統的剛性和阻尼， 基于擴展卡爾曼濾波實現了機械與電制動的同時作用。

2 底盤線控執行技術

作為自動駕駛系統的關鍵執行系統，線控系統的功能是要代替駕駛員的手和腳來進行車輛的轉向、制動和加速。因此，線控底盤關鍵技術也主要有線控轉向（steer-by-wire，SBW）、線控制動（brake-by-wire，BBW）和線控驅動（drive-by-wire，DBW）3 大技術，已然成為車企的核心競爭力之一。其中，線控驅動已較為成熟，線控制動處于量產應用及完善階段，而線控轉向尚不成熟。此外，傳統的線控底盤將三者分開進行考慮，不能充分考慮各個系統的耦合。因此，本研究團隊設計了一種驅動 - 制動 - 轉向 - 懸架一體化的多功能電動輪系統，以充分考慮系統之間的耦合性，提高系統控制的自由度，對車輛實現全矢量控制（full vector control，FVC）。基于此，本節前 3 小節分別對 SBW、BBW 和 DBW 統的發展及研究進展進行綜述，而第 4 小節對全矢量線控底盤技術進行詳細介紹。

2.1 制動系統發展概述

2.1.1 線控制動技術

商用車和乘用車的制動系統有著完全不同的發展路徑。商用車載重大、工作條件惡劣，其制動系統以氣壓制動系統為主。現有的氣壓線控制動系統多為基于傳統的氣壓制動系統演化出的具有線控功能的形式，通常又稱電子制動系統(electronic braking system, EBS)。其系統結構大致經歷了 3 次主要迭代。在 EBS 初代產品中，通過在原有制動系統中繼動閥前端增加輸出壓力與控制電流呈對應關系的比例閥實現壓力調控，此類構型實現了線控的基本要求但系統部件數量多、氣路復雜；第2 代EBS 將比例閥與繼動閥組合成比例橋模塊，其工作原理與初代 EBS 保持一致，但簡化了系統部件和氣路連接；第 3 代 EBS 中使用開關閥替代了 2 代橋模塊中的比例閥，利用進氣閥和排氣閥的交替開關實現氣壓的線性調控，此類構型有效提高了閥組的工作壽命，并減小了系統成本，是當前發展的主流。

乘用車的線控系統自威廉 · 邁巴赫于1900 年發明鼓式制動器起，至今已有 120 年的歷史，期間誕生了多種形式的制動系統，如圖 2 所示。但就總體而言，其發展大致可以劃分為以下5 個階段：采用人力的純機械制動和液壓制動系統；兼用人力和發動機動力作為制動力源的伺服制動系統；發動機提供所有制動力源的動力制動系統；以 ABS、TCS、ESC 等為代表的成熟的電液制動系統；以電子駐車制動系統 (electric parking brake, EPB)、電控液壓制動 (electric hydraulic brake, EHB)、電子機械制動系統 (electric mechanical brake, EMB) 等為代表的 BBW 系統。

圖 2? 車輛制動系統發展歷史

當前，ABS、TCS、ESC 等電子制動系統已然發展成熟，極大提升了整車的安全性。然而，隨著汽車電子化、智能化的發展，以及對節能環保的要求，車輛對于 BBW 系統有著越來越高的需求。這一方面可以簡化設計，方便與其他系統集成；另一方面，可以減少油液污染，方便制動能量回收。諸多 BBW 系統中，最理想的制動莫過于 EMB 系統，該系統直接通過電機向制動盤施加制動力對車輛進行制動，因此無需液壓油或壓縮空氣。這不僅可省去諸多管路和傳感器，且信號傳遞更加迅速。然而，由于成本和可靠性的問題，該系統仍處于試研階段，尚未應用于量產車。比如，2014 年大眾在巴黎車展上展出的 Passat GTE 混合動力車型。EHB 系統準確來說是一種半解耦的 BBW 系統，其保留了液壓制動管路，但是踏板與主缸分離，改為用電機來推動主缸，實現駕駛員與制動系統解耦。這可以認為是傳統液壓制動系統和純電制動系統之間的過渡產品， 是當前研發的熱點之一，目前也已經得到應用。比如2001 年奔馳的 SL 級轎車，最近幾年豐田的混合動力車型Prius，博世的 iBooster，天津英創匯智的 TBooster， 上海拿森的 NBooster 等。近年來，集成式 BBW 系統也是市場較為關注的一種 BBW 系統，比如中國大陸的MK C1，天津英創匯智的 OneBox 等。這種 BBW 系統將真空助力器、電子真空泵、以及傳統的 ESC 等功能集成在了一起，使得整體體積和重量大大減小。當前適用于自動駕駛的主流方案是 EBooster + ESC 的方案，如圖3 所示。而集成式的 BBW 系統是發展的一大趨勢， 應該給予較多的關注。

圖 3 基于 EBooster 和 ESC 的線控制動系統

2.1.2 線控制動技術研究綜述

作為自動駕駛系統的關鍵執行系統之一，BBW 系統主要實現 3 個功能：1）助力功能：電子控制單元(electronic control unit, ECU) 采集或估計踏板位移信號，向執行電機發送指令，通過電機推動主缸進行制動， 再由ESC 進行制動力分配；2）主動制動：上層策略根據當前車輛狀態和駕駛員操作，向 BBW 系統發出制動請求，BBW 系統則需要準確、快速地響應這個請求；3）能量回收：由于 E-Booster 實現了踏板力與輪缸壓力的解耦，適用于更大加速度的制動能量回收，而BBW 系統需要在制動工況下盡可能多地回收能量，以增加舒適性并實現節能減排。當前學術方向的研究也主要集中于這 3 個方面。

由于 BBW 系統取消了踏板和主缸之間的機械連接，踏板力需要用通過模擬器或算法模擬的方式提供給駕駛員，踏板力模擬的好壞決定了 BBW 系統品質的優劣。關于這方面的研究不多，且研究多集中于實驗方法，一般是通過對大量的實驗數據進行分析歸納，得到踏板力與踏板行程和車輛狀態之間的關系， 通過彈簧或作動器對踏板力進行模擬。比如，采用 LMS Imagine. Lab AMESim (advanced modeling environment for performing simulation of engineering systems，多學科領域復雜系統建模仿真平臺) 進行建模對腳感進行模擬，考慮到橡膠反應盤剛度、橡膠閥開度、制動主缸活塞、制動鉗、制動管變形和摩擦襯墊變形等因素對腳感的影響。對模擬器本身進行了研究，針對安裝阻尼套帶來制動系統剛度過小的問題，對不同形狀和不同材料的墊片進行了一系列的實驗，然后從卡鉗對對腳感進行測量，采用 6σ?原則對參數進行了優化設計。

主動制動旨在提高車輛的穩定性和安全性，高級駕駛輔助系統(advanced driver assistance system, ADAS)、自動制動系統 ( autonomous emergency braking, AEB) 及自動駕駛等都使用到了這一功能，因此，主動制動策略近年來得到了廣泛而深入的研究。這些研究總體上可以分為基于經驗設計的方法和基于動力學模型計算的方法。早些年，韓龍等對高速開關閥的特性進行了深入研究，在此基礎上分析了各元件參數對系統穩定性的影響，并提出相應的控制策略。后續的相應研究越來越多，而且越來越多的控制方法被提出來。比如， 作者團隊采用模型預測控制，將主動制動應用于車輛側向穩定性控制和防側翻的控制中，得到一個三維動態穩定控制器。S. Formentin 等采用數據驅動的方法對主動制動過程進行研究，通過與多種控制策略進行對比，證實了該方法的有效性。而 K. D. Kusano 等則分析了前向預警、主動制動等技術對車輛安全性的影響，結果表明，主動制動可以將事故的嚴重性降低 14% ~ 34%，人員傷亡可以降低 29% ~ 50%，證明了主動制動技術的優越性。

制動能量回收是汽車節約能源的一個重要措施， 特別是隨著新能源汽車的發展，這方面的研究也越來越多。比如，王奎洋等在對傳統制動能量回收裝置分析的基礎上，提出了一種液壓儲能式制動能量再生裝置和基于邏輯判斷的能量回收策略。裴曉飛等基于其設計的工作分解結構(work breakdown structure，WBS) 線控制動系統，設計了?3 種制動能量回收策略進行了比較分析，表明串聯式的策略較并聯式的策略回收效果要好。作者團隊則提出了一種通過降檔來提高制動能量回收效率的方法，大大提高了能量回收率。

2.2 線控轉向技術

2.2.1 轉向系統發展概述

商用車由于負載較大， 轉向系統以液壓助力為主。 現有電控液壓助力轉向 (electronic hydrostatic power steering，EHPS）系統基于傳統的液壓助力轉向（hydrostatic power steering，HPS）系統進行改進，使其具有線控轉向功能，是當前商用車自動駕駛應用的主流。自1894 年乘用車安裝第1 款現代意義上具備方向盤的轉向系統開始，其轉向系統大致經歷了5 個階段： 1）早期的純機械轉向系統；2）福特最早提出的液壓助力轉向系統；3）豐田首推的電子液壓助力轉向系統；4） 新一代的電動助力轉向系統；5）擺脫機械連接的線控轉向系統和具有主動轉向功能的前輪主動轉向系統等。可見，車輛轉向系統一直在向著電動化、靈活化、簡潔化的方向發展。特別是隨著近年來自動駕駛技術的發展，SBW 系統研發水平的高低已成為一個車企的核心競爭力之一，得到大量關注。

事實上，線控轉向的概念 20 世紀 50 年代就被提出， 至今已有近 70 年的歷史。但是， 受限于電控技術的發展，直到 20 世紀 90 年代，各個汽車企業才逐漸推出裝配 SBW 系統的概念車型，SBW 技術也慢慢走入公眾視野。典型的比如 1999 年寶馬推出的 BMW Z22，2001 年奔馳推出的 F400 Carving，2002 年通用推出的 GM Hy-Wire，2003 年豐田推出的 Lexus HPX， 2005-2011 年間日產陸續推出的 PIVO、PIVO 2 和 PIVO 3，以及近些年來英菲尼迪的 Q50 和耐世特的 SBW 系統等。

其中，只有英菲尼迪 Q50 是一款量產車型，該車裝備的線控轉向系統保留了機械備份，但采用離合器進行連接。系統正常工作時，離合器斷開；當系統出現故障時，離合器閉合，使得駕駛員能夠對車輛進行機械操縱，以此實現冗余設計。而耐世特公司在上海車展上展示的隨需轉向系統和靜默方向盤系統，則完全取消了機械連接，使得系統更為輕便，轉向更為靈活。此外，配備靜默轉向系統的車輛還可以在自動駕駛模式下自動將轉向管住收縮至儀表板內，從而增加可用空間， 提升駕駛艙舒適度。盡管 Q50 已經因為各種問題召回， 但其不失為一種大膽而革命性的嘗試。在 Q50 出現的各種問題中，關于轉向系統的問題描述如下：“當發動機在電瓶處于低電壓狀態下啟動時，控制單元有可能對方向盤角度作出誤判，導致方向盤和車輪的轉動角度存在差異。即使方向盤回到中間位置，車輪也可能不會返回到直行位置，導致車輛不能按照駕駛員意圖起步前行或轉向，存在安全隱患”，可見，系統的安全性和可靠性仍然是一個比較嚴峻的問題。

此外，各國高校針對 SBW 系統也進行了大量研究， 比如斯坦福大學的雙電機前輪獨立線控轉向系統、同濟大學的微型電動車春暉三號、吉林大學的線控轉向試驗車、清華大學的全線控實驗小車等，基本以理論研究為主。探索 SBW 系統的不同構型以及改善其控制方法，仍舊是一個比較重要的研究領域，是保證系統安全、穩定、可靠的關鍵。

2.2.2 線控轉向技術研究綜述

當前，線控轉向系統的研究主要集中在 4 個方面： SBW 系統架構設計、路感反饋控策略研究、轉向執行控制策略研究以及故障診斷與容錯控制策略研究。

狹義上說，SBW 系統特指沒有機械連接的轉向系統，這是從系統的結構上進行的一個區分。但著眼于功能，從廣義說，任何能夠將駕駛員輸入和前輪轉角解耦的轉向系統都可以看成是 SBW 系統。在此定義下， 基于當前廣泛使用的齒輪齒條式轉向器的線控轉向系統如圖 5 所示，其中① - ④為電機可能安裝位置，而⑤為電磁離合器。根據有無⑤，SBW 系統可以分為保留機械軟連接的SBW 系統和無機械連接的SBW 系統2 大類。而根據電機安裝位置和電機形式的不同，又可以分為多種形式。除此之外，近年來研究較多的還有后輪轉向系統，以及四輪獨立轉向系統，非常適合于應用于自動駕駛系統，以提高車輛的靈活性和穩定性。當前自動駕駛系統中應用較為多的轉向系統仍然是傳統的 EPS 系統，以及采用雙繞組電機的 EPS 系統。然而，圖 4 所示的 SBW 系統以及圖 8 所示的四輪獨立轉向系統是轉向系統發展的趨勢，也是當前研究熱點， 應該給予較多關注。

圖 4 線控轉向系統原理圖

路感是一個比較抽象的定義，其定義之一是指駕駛員通過方向盤得到的車輛行駛中的轉向阻力矩，該阻力矩主要包含回正力矩和摩擦力矩 2 部分，其中，回正力矩是使車輪恢復到直線行駛位置的主要力矩之一， 其數值的確定是車輛設計中的一個難題，通常由經驗、半經驗、統計或實驗的方法獲得。回正力矩與車輛前輪的受力狀態存在直接關系，而前輪受力又和車輛實時的運動狀態及路面附著直接相關。因此，通常把總的回正力矩除以自方向盤到前輪總的力傳動比近似得到的方向盤手力矩看成是路感。路感可以采用在齒輪齒條上安裝傳感器的方法直接測量獲得。但是，這種方法安裝不太方便，成本比較高，而且采到的數據噪聲較多，需要經過濾波才能使用，很少采用。就當前的研究來看，路感通常采用基于經驗設計和基于模型設計這 2 種方法獲得。

基于經驗設計的方法，通常是將路感設計為方向盤轉角、車速、橫擺角速度等參數的非線性函數關系式，在不同條件下為駕駛員提供不同的路感，簡單高效，但是自適應性和精度較差。不同的研究人員，考慮到力矩產生的因素不同，提出的表達式也不盡相同。比如，S. Fankem 等將路感分為主反饋力矩、摩擦力矩、阻尼力矩、慣性力矩和回正力矩幾個部分，每個部分用一個非線性函數進行表示，綜合得到反饋力矩。Jaepoong LEE 等通過實驗的方法得到一個三維的參考路感轉矩圖，將路感表示為齒條力和車速的函數， 通過查表得到反饋力矩。而Ryouhei HAYAMA 等則將轉向阻力矩分為方向盤轉向力矩、轉向力矩以及車輛本身產生的力矩 3 個部分，綜合三者以獲得不同駕駛條件下的轉向力矩。基于動力學模型的方法，是通過參考傳統車輛路感產生的動力學原理建立相關的動力學模型，根據車輛的動態響應、駕駛員的方向盤輸入等計算與路感相關的輪胎力、摩擦力矩等，最終計算出路感。該方法設計的路感與傳統車輛比較一致，適應性較強，是目前研究的主流。但是，這類方法存在著車輪定位參數難以獲得的問題，需要通過各種算法來克服。比如，鄭宏宇采用Kalman 濾波算法，通過估計齒條受力來間接估算輪胎回正力矩，降低了路感設計的復雜程度，適用于采用齒輪齒條作為轉向器的系統。Seong Han KIM 等采用整車動力學模型和轉向系統模型相結合的方法，其中，整車模型考慮了側偏角、正壓力和輪胎屬性，用來計算輪胎和地面間的回正力矩，而轉向系統模型用來計算傳遞到手上的力。而 TAO Weinan 等則提出一種基于二自由度整車模型的路感估計算法，該方法考慮了整車的非線性特性及轉向系統的摩擦和剛度，同時對轉向助力對路感造成的影響進行補償，可適用于具有較大加速度的情形。

一旦獲得期望的轉向阻力矩，剩下的工作就是控制路感反饋電機達到期望的力矩。最常用的算法是PID 算法。此外，研究人員還提出了各種高級算法用來處理各種干擾和不確定性因素，如自適應控制算法、自抗擾控制算法、三步非線性控制方法等。盡管如此， 如何進行位移、力矩聯合伺服控制，提高路感控制的精度，仍舊是一個亟需解決的難題。

SBW 系統的轉向執行控制策略可以分為上層策略和下層策略 2 部分。其中，上層策略根據當前車輛的狀態和駕駛員的輸入，在盡量滿足控制目標和約束條件的情況下，計算出期望的前輪轉角；而下層策略則是由轉向控制器控制轉向電機執行該指令，快速、準確地達到該目標轉角。由于線控轉向系統的靈活性，衍生出很多控制算法。總體而言，算法可以總結為基于經驗設計的方法和基于動力學模型計算的方法這 2 大類。

基于經驗設計的方法主要是根據車輛在不同工況下對操縱穩定性要求的不同來進行設計。在低速工況下，汽車應具有不沉重而適度的轉向盤力與不過于大的方向盤轉角，還應具有良好的回正性能；高速、低側向加速度工況下，汽車應具有良好的橫擺角速度頻率特性、直線行駛能力、回正性能和較大的轉向靈敏度，且轉向盤力不宜過小而應維持在一定數值，以給駕駛者穩定的路感。因此，轉向控制的基本原則是：低速時減小傳動比，提高靈活性；高速時增大傳動比，增加穩定性。比如，Se-Wook OH 等將車輛轉角描述為隨車速變化的函數關系式，通過在不同工況下設置不同的參數值，可以調節轉向特性達到設計者的期望值，低速時增加操作性，高速時增加穩定性。而施國標等則從轉向特性出發，分別基于橫擺角速度增益不變和側向加速度增益不變的原則對傳動比控制規律進行了研究，并將二者按一定比例系數結合提出第 3 種控制規律，達到變傳動比控制的效果。后續很多工作對策略進行了修正。基于動力學模型計算的方法旨在提高車輛的穩定性。因此，也有研究人員將這種方法歸結為車輛穩定性控制方法，其基本思路是根據當前車輛狀態、外界環境和駕駛員輸入提出控制目標，然后根據控制目標計算參考前輪轉角，控制前輪轉角改變輪胎側向力，對橫擺力矩進行補償。由于車輛實際運行工況復雜、狀態多變且駕駛員風格各異，對車輛穩定性控制的自適應性和魯棒性提出了較高的要求，相關方面的研究也成為當前研究的熱點。幾乎所有常見的控制算法都可以在穩定性控制中找到應用，如 PID 算法、最優控制、魯棒控制、滑模控制、模糊控制、神經網絡控制、模型預測控制等。

在上層策略提出目標轉角的基礎之上，需要由轉向執行電機對轉角指令快速進行響應。轉向執行電機和路感反饋電機一起，可以歸結為電機控制的問題，有許多相關方面的研究。但是，工程上最常用的還是 PID 算法，其他的高級算法要得到應用，還需要進一步進行簡化。

2.3 線控驅動技術

線控驅動作為最成熟的線控技術之一，可通過直接扭矩通訊、偽油門安裝、節氣門調節等方法實現。針對開放發動機和電機扭矩通信接口協議的車輛，線控驅動控制器直接通過控制器局域網絡 (controller area network, CAN) 向發動機或者電機發送目標扭矩請求，實現整車加速度控制。此種方案無需進行機械改裝， 結構簡單可靠。

針對不開放扭矩通信接口協議的車輛，安裝節氣門調節機構或者偽油門也可實現線控驅動功能。控制器根據車輛狀態、加速踏板開度及其變化速率，利用內部算法程序預判駕駛員需求功率或轉矩，然后通過電信號控制執行電機的動作，調節發動機節氣門開度，進而改變發動機輸出扭矩和功率 。除此之外，天津英創匯智采取簡單實用的基于偽油門線控驅動技術路徑。如圖 5 所示，控制器接收加速度請求指令，將其轉化為對應油門開度的電壓值輸出，進而代替原車油門踏板開度傳感器的電壓信號。在線控驅動模式下，原車油門踏板輸出的電壓值將不能實現發動機的扭矩請求。

圖 5 一種典型線控驅動控制原理圖

線控驅動的概念出現在 20 世紀 70 年代，隨著電子信息技術的發展，國內外多款車型均配備了線控油門系統。豐田 Lexus 的 LS430 車型采用了全電子的線控油門系統，通過傳感器冗余設計提升了行車安全性。本田開發的 i-VTEC 發動機配有線控技術的節氣門，大大提高了燃油經濟性和輸出功率。德爾福開發的第 2 代電子節氣門系統具有多項獨特的駕駛性能，在綜合控制和性能監測上堪稱楷模。中國自主研發的線控油門系統也在實車上得到應用，如一汽紅旗 HQ3 和奇瑞旗云 CVT 汽車，使得線控驅動技術已然成為應用最為成熟的線控技術之一。傳統燃油車上的線控驅動技術主要集中在電子節氣門控制及容錯控制，各國學者對其進行了廣泛研究。在控制上，清華大學、吉林大學都開發出了發動機電控節氣門控制器，實現對汽車發動機的扭矩控制；控制策略上采用線性或非線性控制，提升系統在參數擾動下的魯棒性，降低系統超調量和瞬態誤差。在系統安全上，通過冗余設計及故障診斷提升系統可靠性。與傳統燃油汽車和集中式驅動汽車的轉矩平均分配策略相比，分布式驅動汽車可矢量分配各車軸或車輪的驅動轉矩，有利用于協調整車各項性能。在保證車輛橫擺力矩要求滿足的前提下，采取前后節能分配、左右安全調節的轉矩分配方法，減少對能量的消耗。

2.4 全矢量控制線控底盤技術

傳統汽車是典型的欠驅動系統：只有油門踏板、制動踏板和方向盤 3 個關鍵的操縱裝置，只能實現車輛總體的縱向和橫向 2 個相對獨立的可控輸入，其動力學控制難度大、易失穩。隨著汽車電控技術的發展，通過電控單元實現的控制輸入量逐漸增多，汽車逐漸朝著全驅動甚至過驅動系統轉變。

每個車輪受到的路面作用力都可分為縱向、橫向和垂向 3 個相對獨立的力，因此一輛常規四輪車輛系統的最大獨立輸入集合就包含上述的 12 個作用力（4 個車輪 × 3 個方向）。在此，作者團隊嘗試定義：如果一輛汽車能夠實現所有車輪的三維度作用力均獨立可控， 那么就稱為全矢量控制（full vector control, FVC）汽車。基于實驗室已具備的輪轂電機驅動技術和電液線控制動技術，作者團隊提出大轉角的獨立轉向機構和基于磁流變阻尼器和空氣彈簧的主動懸架的方案，實現驅動- 制動- 轉向- 懸架一體化的多功能電動輪系統， 其構想如圖 6 所示。

圖 6 驅動 - 制動 - 轉向 - 懸架一體化電動輪結構原理

全矢量控制（FVC）汽車是典型的過驅動系統：每個車輪都具有驅動、制動、轉向和懸架 4 個獨立的操控部件，對于常見的四輪車輛系統，共有 16 個可控輸入，涵蓋了車輛的最大獨立輸入集合，即可以實現 12個獨立車輪作用力的調控。FVC 汽車增加可控輸入后， 一方面可以擴展整車動力學可控范圍，減少汽車多個性能指標之間的相互制約，提高多目標優化的理論上限； 另一方面，各功能的執行器之間可以形成交叉冗余的互補機制，保證車輛在各種部件失效工況下的安全性。

FVC 汽車的主要功能集中在車輛底盤上，因此需要突破常規智能汽車線控底盤的架構，設計新型的全矢量控制線控底盤（簡稱 FVC 底盤）架構及其功能實現的方式。本團隊提出的基本架構示意如圖 7 所示。4 個車輪可以獨立進行驅動、制動、轉向和懸架調節的電動輪，且具備獨立的電子電控系統。FVC 底盤動力學域控制器作為整個底盤的主控模塊，負責整車的動力學控制和 4 個電動輪的動態協調。

圖 7 汽車全矢量控制線控底盤的基本架構

FVC 底盤與目前智能汽車采用的常規線控底盤的功能及其實現方式的對比總結于表 1。

3 底盤動力學域控制技術

智能汽車技術是當前國際競爭焦點，是中國實現汽車強國和交通強國的關鍵領域。底盤控制執行技術是智能汽車的基礎，需要解決底盤多執行器協調控制、執行等關鍵技術難題，該問題一直以來都是國際汽車行業的難題。本節針對底盤集成協調控制發展到底盤動力學域控制技術歷程中的控制架構、協調控制策略等關鍵問題展開綜述，然后詳細介紹作者團隊率先提出的智能汽車底盤動力學域控制概念。

3.1 底盤集成控制架構研究

當前車輛各功能控制系統均針對某一車輛性能指標設計，底盤的多個電控部件在車輛行駛過程中相互影響、相互制約。因此，整車性能提升需要底盤各個執行部件的協調作動。自 20 世紀 80 年代開始，汽車產業各界開始關注車輛動力學集成控制的問題，如德國德爾福、博世等知名底盤零部件企業研發集成安全技術。

近年來，各國學者和各大汽車零部件廠商針對底盤集成控制架構展開廣泛地研究，可分類為底盤分散式控制架構、集中式控制架構以及分層監督式控制架構。分散式架構基于車載通訊進行底盤傳感器信號共享和聯合控制，其特點為簡單可靠，不過無法適用于底盤部件多、復雜度高的情況。早期，日本 Nissan 公司推出的 ARC-X 車型、日本 Toyota 公司設計的FXV-II 車型均采用分散式架構實現底盤子系統的集成控制。集中式架構由特定集中控制器接收處理所有傳感器信號、統一優化控制各底盤執行器， 其特點為集成程度高、考慮車輛全局優化，其可靠性、靈活性會隨底盤復雜度高而降低。基于集中式架構， One E 等設計了四輪轉向和四輪驅動的協調控制器；M. Salman 等以及 M. Nagai 等研究了直接橫擺力偶矩控制和后輪轉向集成控制方法。分層監督式控制架構通過全局優化層進行目標集優化和底盤解耦控制與分配，執行控制層基于全局優化層指令控制執行器作動。吉林大學張家旭基于分層監督式控制架構提出底盤集成非線性魯棒控制方法。

中國知名科研院所也在底盤集成控制架構方面開展了深入研究，例如：上海交通大學喻凡團隊以自上而下的策略對轉向、驅動和制動進行集成控制；同濟大學余卓平團隊研究了 6 層階梯式集成架構；合肥工業大學陳無畏團隊提出底盤集成的分層協調控制； 江蘇大學陳龍團隊提出基于多智能體理論的底盤集成技術。

3.2 底盤協調控制策略

各國學者針對底盤協調控制策略也開展了大量的研究工作并取得了很多成果，可大致分為基于線性控制理論分析、基于非線性控制方法和基于智能控制算法的 3 類底盤協調控制策略。利用線性二次最優調節、增益規劃等線性控制方法，M. HARADA 等對底盤主動懸架和四輪轉向進行協調控制提升車輛動力學穩定性；O. Sename 等對底盤制動系統、轉向系統和懸架系統進行全局協調控制。

車輛在極限工況下呈現很強的動力學非線性特性， 一些學者使用滑模控制、非線性魯棒控制、非線性模型預測控制等非線性控制方法進行底盤動力學的協調控制：澳大利亞學者 E. Mousavinejad 等設計協調控制底盤轉向系統和制動系統的具有有限時間收斂特性的終端滑模控制器；清華大學季學武等研究了非線性底盤集成魯棒控制策略；瑞典 P. Falcone、美國加州伯克利大學 E. H. Tseng 等基于模型預測控制理論提出了復雜四輪車輛動力學模型的非線性模型預測控制方法實現了車輛側向動力學穩定性協調控制；吉林大學郭孔輝團隊考慮車輛簧上質量和車輪的動力學狀態建立非線性動力學模型設計了主動轉向和主動制動的非線性模型預測協調控制方法；美國密歇根大學的 PENG Huei 教授設計了基于非線性規劃方法的底盤集成控制系統并采用最壞狀態估計方法對其進行改進和評價。

以模糊邏輯控制、神經網絡算法為代表的智能控制方法不依賴于車輛動力學建模，近年來在底盤協調控制領域逐漸被廣泛應用。基于模糊邏輯優化出各子系統的權重系數進而實現底盤的協調控制。W. Y. Wang 等考慮模型不確定性，通過遞階 T-S 模糊神經網絡方法在線逼近模型不確定性，并且基于李雅普諾夫穩定性理論設計制動與轉向系統的協調控制算法提高車輛制動性能。合肥工業大學的陳無畏等利用 BP 神經網絡算法設計車輛縱向、垂向、側向動力學解耦機制，基于 PD 算法實現轉向、制動和懸架協調控制。

隨著智能汽車技術發展，各種智能駕駛輔助功能應運而生并被廣泛研究，例如自適應巡航跟車、自動緊急剎車、車道保持系統等，該問題也引起眾多學者的廣泛關注。清華大學李克強團隊針對該多目標優化問題進行了深入研究，張德兆提出彎道自適應巡航系統保證車輛彎道行駛時動力學穩定性、跟車性能；清華大學李升波深入研究了多目標綜合優化的自適應巡航控制方法。

3.3? 面向智能汽車的底盤動力學域控制

智能化為汽車產業帶來顛覆性變革，汽車電子電氣架構也面臨顛覆性變革，由分布式逐漸向域集中式甚至中央計算式進化，以解決智能汽車底盤信息安全， 高動態、高復雜交通環境下安全穩定運行等瓶頸難題。

針對上述智能汽車底盤控制問題，作者團隊率先提出了面向智能汽車的底盤動力學域控制概念，發明了底盤動力學域控制架構：首先對當前底盤各部件傳感器進行信號融合；通過全局動力學狀態觀測、多自由度動力學建模，探明車輛動力學模型的精確解算機制； 在此基礎上，精確量化智能駕駛過程中車輛安全穩定運行邊界條件，實現底盤域反饋至智能決策層車輛運行與預瞄動力學狀態、運行量化條件等信息，為智能汽車構建出類經驗駕駛員視角；通過駕駛員意圖識別、底盤多目標多系統綜合優化，進行各個部件的協調控制；由底盤各個作動器執行，如圖 8 所示。

圖 8 面向智能汽車的底盤動力學域控制架構

多自由度動力學模型的精確解算與預瞄是車輛進行前饋控制、提升車輛動力學性能的基礎，也是底盤動力學域控制技術的關鍵之一。需要綜合輪速傳感器、慣性測量單元、方向盤轉角等底盤傳感器信號，實現 4 個車輪各向輪胎力、動力學狀態的精確觀測，通過數據融合處理后構建 15 自由度車輛動力學模型并進行精確解算。作者團隊設計一種輪胎力的自適應統一觀測方法、車身側偏角融合觀測方法、路面附著系數估計算法， 構建全工況車輛動力學狀態獲取體系，在此基礎上，有望解決智能汽車在高復雜、動態不確定性交通環境下運行時動力學模型精確解算預瞄、穩定邊界量化的難題，為智能駕駛提供類經驗駕駛員量化感知視角。

底盤動力學穩定性是智能駕駛控制指令執行、車輛安全穩定運行的關鍵。針對復雜不確定性交通環境下各項智能駕駛功能潛在的動力學失穩危險，作者團隊提出了基于模型預測控制的緊急剎車避障與動力學穩定性協調控制策略、自適應巡航跟車與直接橫擺力偶矩控制集成方法；進一步提出了基于主動轉向和主動制動的 H 魯棒多系統協調控制器，有望解決復雜不確定性交通環境下智能汽車安全穩定運行瓶頸難題。這樣，通過底盤動力學域控制對底盤各執行器的多目標多系統優化協調控制，實現底盤域與執行器數據交互，將底盤各復雜執行器變成標準零件，極大降低底盤核心零部件高昂開發、匹配、測試費用。

4 底盤線控與動力學域控制展望

4.1 面向智能汽車的汽車動力學應用展望

車輛動力學已歷經上百年的發展歷史，各個方向都得到了很大的發展。面對未來的智能新能汽車，建議在如下3 個方面在汽車動力學領域開展更進一步的工作，使之得到更有效的應用。

1）重視整車動力學在智能車輛運動規劃中的研究，尤其是高速交通環境下的車輛軌跡規劃問題一定要結合車輛動力學特性甚至是非線性區特性，從而在保證安全的前提下得到更加準確的運動軌跡。

2）對于傳統車輛的重要參數估算，可以借助于智能車輛中先進傳感器的優勢，開發適合于現代智能車輛的參數估算體系，充分利用從自身傳感器與智能網聯得到的信息來估計當時時刻以及未來時刻的重要參數以及變化趨勢，從而為車輛的精準控制提供有力的支撐。

3）隨著車輛不斷增多，道路工況變越發復雜，不同的行駛工況往往需要不同的控制模式，單一動力學控制方法難以使得車輛的各項性能都能達到最優狀態。應開發多模式動力學控制方法和切換機制，以適應多工況動力學特性，并在一定層面達到加權最優狀態。

4.2 全矢量控制線控底盤發展

全矢量控制線控底盤具有諸多運動學和動力學優點，可以在以下3 個方面深入研究。

1）固有安全的全矢量控制線控底盤架構與功能實現。設計新型的全矢量控制線控底盤架構及其功能實現的方式，研究整個系統的拓撲結構、功能完整性， 各部件之間的功能相容性，控制單元之間的通訊方式、主從關系等。

2）電動輪的動力學分析及與整車的動力學耦合機制。集成驅動、制動、轉向、懸架的多功能電動輪是實現全矢量控制（FVC）汽車的動力學控制的執行基礎， 因此需要探究電動輪在多個執行器作用下的動力學過程，以及電動輪與整車之間的動力學耦合機制。

3）全矢量控制線控底盤的域控制技術與失效冗余機制。FVC 底盤的底層執行器繁多，系統復雜度、集成度高，既需要研究底盤域的分層協調控制技術，又考慮部件故障或失效的情況，建立 FVC 汽車的失效冗余機制，保證車輛控制系統的功能安全。

4.3 面向智能汽車的底盤動力學域控制展望

智能化、大數據網聯化給底盤動力學域控制帶來新的發展契機。其一，底盤傳感器類型繁多、信號模式與處理方法各異，且大量傳感器信號匯入控制器對信號實時處理提出更高要求，需要研究多源傳感器信號實時處理、校驗與解算理論。其二，車輛及輪胎動力學呈現復雜非線性特性，需要更進一步地深入研究車輛復雜動力學模型精確解算機制，逼近真實車輛動力學狀態，有望支撐智能汽車直接前饋預瞄控制。其三， 借助于網聯大數據信息，研究復雜交通場景下底盤動力學域控制對車輛動力學狀態的精確感知與預瞄技術， 探索車輛運行動力學穩定邊界精確量化機制，為智能汽車提供量化的類駕駛員視角，消除高復雜、動態交通環境的不確定性。

5 結論

本文對汽車底盤線控執行與動力學控制關鍵技術重大意義與發展歷程進行了簡單概述，從汽車動力學與控制、底盤線控執行技術研究與發展、底盤動力學域控制技術 3 個方面進行了深入全面的歸納和分析。總體來說，長期以來汽車產業各界針對底盤線控執行與動力學控制相關關鍵技術開展了廣泛深入的研究工作， 取得了大量研究成果。對汽車的動力學控制技術的發展進行了展望，指出：在智能化、網聯化推動下，為了進一步提升車輛的綜合性能，汽車的動力學控制技術將向著更加精確的線控執行系統、全矢量控制的線控底盤和底盤動力學域控制等關鍵技術發展。

END

總結

以上是生活随笔為你收集整理的汽车底盘线控与动力学域控制技术的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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