卢兴华， 季学武， 刘 贺， 曹轩豪， 赵 刚*

(1.山东科技大学交通学院， 青岛 266590； 2.清华大学汽车安全与节能国家重点实验室， 北京 100084；3.吉林大学通信工程学院， 长春 130012)

在高速紧急避障工况下，车辆极易出现过度转向、侧滑等危险工况，给驾乘人员和其他交通参与者的生命安全带来了极大的威胁，因此车辆横向稳定性的控制在汽车安全性研究中尤为重要[1]。研究者们发现，横摆角速度γ和质心侧偏角β可以有效地表征车辆的横向稳定性，将二者控制在合理范围内，即可保证车辆在行驶过程中具有良好的舒适性和稳定性[2]。在实际应用中，横摆角速度可以利用角速度传感器直接测得，而质心侧偏角通过传感器直接测得的成本较高[3]，因此需要对质心侧偏角进行估计。研究表明，质心侧偏角估计的准确性、快速性和多工况适应性会对高速紧急避障工况下车辆行驶稳定性控制效果产生直接影响[4]。

一直以来，车辆质心侧偏角的估计算法研究都受到了中外研究机构的广泛关注。目前应用较多的质心侧偏角估计算法可分为三类：基于状态观测器的算法[5]需要根据车辆的运动学状态和动力学状态对车辆进行准确建模，该方法成本较低，但对车辆模型参数精度要求高，误差相对较大；基于数据集的算法[6]不依赖车辆模型，依据大量的数据集进行分析，并训练神经网络，得出估计模型，该方法估计精度较高，但运算复杂，针对不同工况的普适性较差；基于光学传感器的估计算法[7]是通过高精度传感器测量车辆状态参数得出车辆的质心侧偏角，该方法估计精度高，但传感器高昂的成本和低可靠性也给该方法在量产车上的推广带来了困难。……