2024年4月6日发(作者：进口大众suv全部车型及报价)
新车新技术
高惠民(本刊编委会委员)
栏目编辑：刘玺 *****************
曾任江苏省常州外汽丰田汽车销售服务有限公司技术总监，江苏技术师范学
院、常州机电职业技术学院汽车工程运用系专家委员，高级技师。
车载视觉感知预瞄下的主动悬架
◆文/江苏 高惠民
(接上期)
1/4车辆2自由度的主动悬架系统数学模型如图34所示。
以上给出的车辆各被动、主动或半主动悬架系统模型均为线
性悬架系统的振动模型，悬架和车轮弹簧刚度是定值，悬架的阻
尼系数也是常数。然而，事实上车辆悬架中的弹性元件和阻尼元
件均存在不同程度的非线性，并且由于车辆悬架材料的变形老化
以及使用环境等不确定因素影响，使得实际的车辆悬架系统是一
个复杂的非线性不确定系统。
主动悬架系统的非线性控制主要由其所采用的控制策略来
体现。依据控制策略不同所采用的控制理论也不同。通过对主动
悬架系统施加一定的控制规则或策略，可使车辆悬架系统按照特
定的要求改变其振动特性，以改善所关心的一个或几个振动响应
量，从而达到提高车辆行驶性能的目的，这种控制规则或策略就
是振动控制算法。根据所采用减振器特性的不同，先进悬架系统
可分为基于作动器的主动悬架和基于可调阻尼器的半主动悬架，
同时也有相应的主动控制算法和半主动控制算法。而实际上，半
主动控制算法均是由主动控制算法依据可调阻尼器的出力特性演
变而来的。因此，在先设计和分析悬架系统的主动控制算法的基
础上，给出相应的半主动控制算法。
目前车辆悬架系统振动控制算法大致可分为三类，即基于车
辆状态判定的控制策略(如天棚控制算法、地棚控制算法等)、基
于现代控制理论的控制策略(如PID控制算法、自适应控制算法、
最优控制理论的线性二次型控制算法、滑模控制算法等)和基于智
能优化理论的控制策略(模糊控制算法、神经网络控制算法等)。
但这些控制策略的研究存在共同问题是只侧重于考虑控制算法，
而很少考虑行驶道路变化，影响了主动悬架的控制效果。
从某种角度讲，缺乏足够的道路路面信息限制了主动悬架进
一步改善车辆的行驶性能。如果路面干扰是因为道路的不规则而
引起的，若这种情况能在车辆到达之前被测得，并且这个信息可
以被控制器在决定系统控制力时进行考虑和利用，那么主动悬架
的潜力将会得到更加充分的发挥。鉴于此，国内外车辆底盘研发
者和制造厂商开始研究轴距预瞄控制，也就是结合路面预瞄变量
的悬架控制方法，其基本思想是在设计控制器时，将前轮感受到
的路面输入信息作为后轮输入的预瞄信息，并与主动悬架控制律
进行结合，使控制效果得到改善。
四、车载视觉感知预瞄下的主动悬架控制
先进悬架系统的控制策略作为悬架控制的核心，其算法的空
间复杂度和时间复杂度都是影响控制效果的因素，也直接影响悬
架性能的高低。哪怕是对于主动悬架，如果没有好的控制策略进
行控制，也无法发挥出它的全部价值。如果悬架系统的作动器对
车辆所经历的路况不能快速做出响应，那么在不平路面即将到达
车轮之前就不能做好相应的准备，而预瞄控制策略恰好就能够让
作动器的在规定的响应时间内进行响应，它决定了在特殊情况下
C。-悬架磁流变阻尼器
的零场阻尼系数；Cf-悬
架磁流变阻尼器的可调
阻尼系数。
车辆能否稳定安全地驾驶。
1.轴间预瞄控制
当悬架的自由度数目较多、车速较高且路况复杂时，会出现
控制响应滞后等问题，有的控制器甚至在这段时间内无法对悬架
进行控制。轴间预瞄是根据车辆的结构特点，对于双轴汽车，车
图34 1/4车辆2自由度的半主动悬架系统数学模型
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辆的轴距就是轴间预瞄的预瞄距离。通过假设后轮的位移输入与
前轮处于相同状况，仅存在时间滞后，因此将前轮路面激励作
为“前馈”信息运用到了后悬架作动器的控制。轴间预瞄无需
使用额外的传感器来测量所需参数，因此是一种经济可行的方
法。图35所示为PID控制策略的轴距预瞄控制系统原理图。
图36 轴前预瞄控制模型
整、操作控制和校正控制四个部分。感知系统和决策系统组成了
悬架控制系统的预瞄器(即包含了未来的路面信息)，轴前预瞄系
统结构如图37所示。
图35 轴距预瞄系统PID控制策略原理图
图35中左侧为道路不平度的输入，右侧为悬架控制器的控制
量输出。一般轴间预瞄控制可以结合 PID 算法、模糊控制算法、
最优控制算法等算法来综合实现。然而轴距预瞄控制的缺点十分
明显，由于车辆的轴距在出厂时已经固定，所以在高速状态下后
轴可能因无法在较短的时间内发出响应而造成操纵稳定性和乘坐
舒适性的下降。
图37 轴前预瞄控制系统结构框图
2.轴前预瞄控制
如图36所示为轴前预瞄控制模型图。
轴前预瞄需要以相对高的成本在车辆前方安装路面位移传感
器，但是如今可以利用先进汽车辅助驾驶系统视觉传感器来完成
这个任务，大大降低了成本。由于悬架控制系统中的时间延迟会
大大降低对高频道路输入的控制，其负面影响对于短时间内发生
的严重瞬时输入较为明显，严重的会导致车身过度运动，通常控
制器很难对这类输入做出反应。轴
前预瞄控制是近年来为了实时控制
悬架系统而研究的一种新的悬架系
统控制方法，其实质也是轴间预瞄
控制。通过图可知，将 front 轴看
作是虚拟出来的前轴，而rear轴则
变成了原车的前轴，这样一来其轴
距就是可变的，且可控距离完全可
以由预瞄算法来确定，这样既保证
了控制时间又能在悬架响应时间不
变的情况下及时响应。通过虚拟轴
测量到即将到来的路面输入信息，
控制前悬架的动作，如果车速过
超声波
感知系传感器
定的加权控制。
统配置毫米波雷达
视觉传感器
悬架预瞄控制系统基于预瞄
特征
主要
功能
分级
称呼
L1
驾驶辅助
前向碰撞预警
车道偏离预警
盲区监测预警
驾驶员疲劳预警
车道保持辅助
自动刹车辅助
自适应巡航控制
自动泊车辅助
自适应前照明
汽车夜视辅助
汽车平视辅助
单一功能
3.车载视觉传感器
先进汽车辅助驾驶系统(Advanced Driving Assistance
System，ADAS)是用于警示或辅助驾驶员驾驶车辆的安全系
统。是实现智能网联汽车的基础，同时作为车辆智能化的初级阶
段产品，目前已在乘用车辆上率先普及和商业化。智能网联汽车
ADAS配置与自动驾驶等级有关，见表1。
表1 智能网联汽车ADAS配置与自动驾驶等级
L2
部分自动驾驶
L3
有条件自动驾驶
L4
高度自动驾驶
L5
完全自动驾
拥堵辅助驾驶
车道内自动驾驶
换道辅助
全自动泊车
高速公路自动驾驶
市区自动驾驶
城郊公路自动驾驶
车路协同控制
协同式列队行驶
远程泊车
交叉路口通行辅助
无人驾驶
组合功能
特定条件
部分任务
超声波传感器
毫米波雷达
视觉传感器
多线激光雷达
V2X
特定条件
全部任务
超声波传感器
毫米波雷达
视觉传感器
多线激光雷达
V2X
5G
全部条件
全部任务
超声波传感器
毫米波雷达
视觉传感器
多线激光雷达
V2X
5G
高精度地图
快，还可以对后悬架的控制进行一
超声波传感器
毫米波雷达
视觉传感器
少线激光雷达
跟随理论，包括信息感知、决策调
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配有ADAS的车辆通过环境感知技术对道路、车辆、行人、
交通标志、交通信号等进行检测和识别，并对识别信号进行分析
处理，传输给执行机构，保障车辆安全行驶，如图38所示。但
是，在复杂的路况交通环境下，单一传感器无法完成环境感知的
全部，必须整合各种类型的传感器，利用传感器融合技术，使其
为智能网联汽车提供更加真实可靠的路况环境信息。
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图40 车载视觉传感器分布与应用
图38 汽车先进驾驶辅助系统
图41 车载视觉传感器结构
图像处理器、标准的控制与通信接口等集成一体的视觉传感器常
称为一个智能图像采集与处理单元。内部程序存储器可存储图像
处理算法，并能使用计算机，利用专用组态软件编制各种算法并
下载到视觉传感器的程序存储器中，视觉传感器将计算机的灵活
图39 ADAS传感器种类示意
性、单片机的可靠性、分布式网络技术结合在一起，用这样的视
觉传感器和单片机可以更容易地构成机器视觉系统。视觉传感器
分布在车辆前视、后视、侧视、内视、环视等应用。以前视为
例，要求视觉系统在各种天气、路况条件下，能够清晰识别道路
状况(车道线、路面坑洼、减速带等)、车辆、障碍物、交通标志
等。表2所示为车载视觉传感器可实现的ADAS功能。
如今随着智能网联汽车的迅速发展带动了底盘线控系统和许
多零部件的发展，ADAS系统的普及更为这些零部件带来了新的
起点，利用车载视觉传感器检测车辆前方的瞬态道路输入，对采
集到的路面信息加以分类，并通过预瞄系统计算决策，可以在车
辆满足瞬态输入之前就做出最佳或接近最佳的主动控制，这样就
弥补了悬架控制的时间滞后问题。
ADAS系统环境感知传感器主要有超声波传感器、毫米波
雷达、激光雷达、视觉传感器等，它们在智能网联汽车上的配置
与自动驾驶级别有关，自动驾驶级别越高，配置的传感器越多。
ADAS系统传感器种类如图39所示。采用多传感器融合具有类似
于人类大脑对环境信息的综合处理过程。人类对外界环境的感知
是通过将眼睛、耳朵、鼻子和四肢等感官所探测的信息传输至大
脑，并与先验知识进行综合分析，实现对其周围的环境和正在发
生的事件做出快速准确的评估；而多传感器融合技术是通过各种
传感器对环境信息进行感知，并传输至信息融合中心，与数据库
信息进行综合分析，实现对周围的环境和正在发生的事件做出快
速准确的评估。
车载视觉传感器一般分为单目摄像头、双目摄像头、三目摄
像头和环视摄像头等类型，分布位置位置如图40所示。
车载视觉传感器主要由光源、镜头、图像传感器、模数转换
器、图处理器、图像存储器等组成，如图41所示，其主要功能是
获取足够的机器视觉系统要处理的原始图像。把光源、摄像机、
五、主动悬架应用
实例1
48V机电耦合主动悬架控制技术由奥迪汽车公司在2013年
12月申请技术专利，于2018年公开专利，并应用在第5代奥迪
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(1)AI主动悬架系统设计
①通过主动控制侧倾行为提高舒适度
②通过侧倾力矩分布获得更好的动态特性
③用于减少车身运动的预瞄传感器
(2)AI主动悬架系统结构
奥迪AI主动悬架系统是在原带有阻尼控制的空气悬架底盘
基础上，配备了完全主动的电子悬架系统。通过前置摄像头检测
道路纵向不规则情况，分辨率为1.2到6英寸(约3到16厘米)，并
发出主动悬架的预测调整信号以适应路况。每个车轮独立悬架上
各装有一台2千瓦的电机，通过皮带和OvaloStrain Wave(谐波
齿轮减速器)传动轮相连。传动比为1:80，传动轮通过旋转管和
内部钛合金扭力杆与连接杆相连接，将高达 1 100N·m (811.3
lb·ft)可变作用力施加到悬架支柱上，结构如图43所示。后轮的
情况有所不同，因为需要避开差速器和万向传动轴。另外，AI主
动悬架系统由控制单元、执行器和传感器布置如图44所示。 控
制单元由电子悬架控制单元、前、后AI悬架48电力电子控制器组
成。 执行元件由带有48V电机调节4个独立悬架刚度、阻尼的AI
主动悬架作动器。前、后AI悬架48电力电子控制器分别和电子悬
架控制单元相连。(未完待续)
表2 视觉传感器在智能网联汽车上的应用
ADAS
车道偏离预警系统
盲区监测系统
自动泊车辅助系统
全景泊车系统
驾驶员疲劳
预警系统
行人碰撞预警系统
使用摄像头
前视
侧视
后视
前视、侧
视、后视
内置
前视
具体功能介绍
当前视摄像头检测到车辆即
将偏离车道线时发出警报
利用侧视摄像头将后视镜盲区的
影像显示在后视镜或驾驶舱内
利用后视摄像头将车尾
影像显示在驾驶舱内
利用图像拼接技术将摄像头
采集的影像组成周边全景图
利用内置摄像头检测驾驶
员是否疲劳、闭眼等
当前视摄像头检测到车辆与前
方行人可能发生碰撞时发出警
当前视摄像头检测到车辆即
将偏离车道线时通知控制中
心发出指示，纠正行驶方向
利用前视、侧视摄像头识别前方
路面状况信息和两侧的交通标志
当前视摄像头检测到与前车距
离小于安全车距时发出警报
车道保持辅助系统前视
交通标志识别系统
前向碰撞预警系统
前视
前视
A8 旗舰车型的电子主动车身控制系统上(Electrical Active Body
Control eABC)，也被称为人工智能(AI)主动悬架系统。图42是
全新奥迪A8配备的48V电子主动前、后悬架展示图。
图43 奥迪A8 AI主动悬架执行器结构及扭矩传递
图42 奥迪A8配备的AI主动悬架展示图
图44 AI主动悬架传感器执行器控制器组成
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