基于自动驾车的高滑移比例控制用于峰值胎-路摩擦系数估计
机器人学
2026-03-11 v1
摘要
准确估计胎轮-道路摩擦系数（TRFC）对于确保在恶劣路况下的安全车辆控制至关重要。然而，大多数现有方法依赖常规车辆的自然驾驶数据，而这些数据通常在温和的加速和制动下进行，导致滑移激励不足，难以观测峰值 TRFC。本文提出一种高滑移比例控制框架，使自动驾驶车辆（AV）能够在保持操作安全的前提下主动激励峰值摩擦区。采用简化的魔法公式轮胎模型来表示非线性滑移-力动力学，并通过重复的高滑移测量进行局部拟合。为支持在跟车场景中的安全执行，我们构建受约束的最优控制策略，以平衡滑移激励、轨迹跟踪和碰撞避免。同时，引入基于分箱的统计投影方法，以在噪声和局部稀疏性下稳健地估计峰值 TRFC。该框架通过闭环仿真和实车实验验证，展示了其准确性、安全性和可扩展性，适用于大规模、成本效益的路面摩擦筛查。
引用
@article{arxiv.2603.09073,
title = {High-Slip-Ratio Control for Peak Tire-Road Friction Estimation Using Automated Vehicles},
author = {Zhaohui Liang and Hang Zhou and Heye Huanh and Xiaopeng Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.09073},
year = {2026}
}