如何选择兼顾±0.05%高精度与毫秒级响应的非接触式测速传感器，以优化轮胎滑移监测性能？【车辆动力学 ADAS】

第1部分：基于轮胎的基本结构与技术要求

轮胎，作为车辆与路面之间唯一的接触介质，其性能直接决定了车辆的行驶安全、操控稳定性、舒适性以及燃油经济性。我们所说的“轮胎滑移”，是指轮胎与路面接触时，实际转动速度与车辆实际行驶速度之间存在的差异。想象一下，当车辆加速、制动或转弯时，轮胎与地面并不是像火车轮子在铁轨上那样完全“滚动”而不滑动。轮胎的弹性形变和摩擦特性，使得它在与路面接触区域，会发生微小的变形和相对运动，这就是滑移。

轮胎滑移的监测在高阶车辆控制系统（如ABS防抱死制动系统、TCS牵引力控制系统、ESC电子稳定控制系统）中至关重要。这些系统需要实时、精确地了解轮胎的滑移状态，才能在车辆即将失控或需要最大抓地力时及时介入，确保行车安全。

从技术要求来看，轮胎滑移监测对传感器的性能有非常高的要求：

• 高精度： 轮胎滑移率通常在很小的范围内变化，即使是几个百分点的误差，也可能导致车辆控制系统做出错误判断。因此，测量车辆真实地面速度和车轮转速的传感器，都需要达到极高的精度。

• 快速响应： 车辆行驶状态瞬息万变，尤其是在紧急制动或急转弯时，滑移状态可能在毫秒级发生剧烈变化。传感器必须能够实时、快速地捕捉这些变化，提供毫秒级的响应速度，才能让控制系统有足够的时间进行干预。

• 非接触性： 轮胎与路面之间是一个动态、高摩擦的环境，直接接触的传感器会受到磨损、污染，甚至影响轮胎本身的性能。因此，非接触式测量是首选。

• 鲁棒性与环境适应性： 传感器需要能在各种恶劣天气（雨、雪、雾）和路面条件（干燥、湿滑、泥泞）下稳定工作，并抵抗来自车辆振动、电磁干扰等因素的影响。

第2部分：针对轮胎的相关技术标准简介

在轮胎滑移监测中，有几个关键参数是评价轮胎性能和车辆动态行为的基础。这些参数的准确定义和标准化测量方法，确保了不同测试结果之间的可比性。

• 纵向滑移率： 这是衡量轮胎在车辆行驶方向上相对路面滑动的程度。当车辆加速时，轮胎转速通常快于车辆的实际前进速度，此时产生正滑移；当车辆制动时，轮胎转速慢于车辆实际前进速度，此时产生负滑移。

  • 定义： 纵向滑移率 (S_long) 通常定义为 (V_wheel - V_vehicle) / V_wheel (用于驱动/加速，当V_wheel不为零) 或 (V_wheel - V_vehicle) / V_vehicle (用于制动/滑行，当V_vehicle不为零)。其中，V_wheel是车轮圆周速度（通常由车轮转速乘以有效半径计算），V_vehicle是车辆的真实地面速度。

  • 评价方法： 需要精确测量车辆的真实地面速度（通常使用非接触式传感器，如雷达、激光或GNSS/IMU）和车轮的角速度（通过轮速传感器），然后根据定义计算。

• 侧向滑移角（或侧偏角）： 这是衡量轮胎在车辆横向方向上相对运动的程度，在车辆转弯时尤为重要。它指的是车轮行进方向与轮胎中心平面之间的夹角。

  • 定义： 侧向滑移角 (α) 通常定义为 arctan(V_y / V_x)，其中V_y是车轮横向速度分量，V_x是车轮纵向速度分量。在车辆层面，也可以指车辆质心速度方向与车辆纵轴之间的夹角。

  • 评价方法： 需要高精度测量车辆的横向和纵向速度分量，或通过GNSS/IMU系统获取车辆的质心侧偏角，并结合车轮转角信息进行分析。

• 摩擦系数（附着系数）： 反映了轮胎与路面之间能产生的最大摩擦力与垂直载荷之比。它直接影响轮胎的抓地力，是衡量路面湿滑程度和轮胎性能的关键指标。

  • 定义： 摩擦系数 (μ) = 摩擦力 / 垂直载荷。

  • 评价方法： 通常通过在特定路面上进行制动或加速测试，同时测量轮胎的纵向/侧向力（使用轮力传感器）和垂直载荷来计算。

• 轮胎形变与接触印迹： 轮胎在不同载荷和速度下与路面的接触区域（接触印迹）会发生动态变化，包括压力分布、接触面积和形变。这些参数对于理解轮胎的抓地机制和磨损特性至关重要。

  • 定义： 接触印迹是轮胎胎面与路面实际接触的几何形状和面积。压力分布是在该印迹区域内各点的压力值。

  • 评价方法： 通常使用高速摄像机捕捉轮胎动态，或通过柔性压力传感器阵列实时测量接触区域的压力分布。

第3部分：实时监测/检测技术方法

要实现对轮胎滑移的高精度、快速响应监测，需要依靠先进的传感器技术来获取车辆的真实地面速度和车轮转速，以及更深层次的轮胎与路面交互信息。以下是市面上主流的几种技术方案。

（1）市面上各种相关技术方案

a. 连续波（CW）多普勒雷达测速技术

工作原理和物理基础：想象一下，你站在马路边，一辆车呼啸而过。当车向你驶来时，你听到的发动机声音会变高，而当它远离你时，声音会变低。这种现象就是“多普勒效应”，它发生在所有波的传播中，包括声波和电磁波。

多普勒雷达测速传感器就是利用电磁波的多普勒效应来测量速度的。它会向目标（比如车辆下方的路面，或者远处行驶的汽车）发射一束连续的、已知频率的微波。当这些微波遇到移动的物体并被反射回来时，反射波的频率就会发生微小的变化。如果物体向雷达靠近，反射波频率会变高；如果物体远离雷达，反射波频率会变低。雷达传感器内部会接收这些反射波，并将其与发射波进行比较，检测出两者之间的频率差（即多普勒频移）。这个频率差与目标的相对速度成正比。

在轮胎滑移监测中，这类传感器通常被安装在车辆底部，指向地面，测量车辆相对于地面的真实速度。它的优势在于非接触性、测量范围广且不易受路面灰尘、水渍等影响。同时，连续波雷达相较于脉冲雷达，结构更简单，成本更低，且能提供更精细的频率信息，非常适合进行精确的速度测量。

测量原理紧密相关的关键公式：多普勒频移 (f_d) 与目标速度 (v) 之间的关系可以用以下公式表示：f_d = (2 * v * cos(θ)) / λ其中：* f_d 是多普勒频移（反射波频率与发射波频率之差）。* v 是目标相对于传感器的速度。* cos(θ) 是入射角（雷达波束与目标运动方向之间的夹角）的余弦值。在测量车辆地面速度时，传感器通常向下倾斜固定角度，这个角度就是θ。* λ 是雷达发射波的波长（λ = c / f_0，c是光速，f_0是发射频率）。

通过检测 f_d，并已知雷达波长和安装角度，传感器就能精确计算出 v。

核心性能参数的典型范围：* 速度测量范围： 通常从0.1 km/h到几百km/h，部分高端型号可达480 km/h。* 测量精度： 达到±0.1%至±0.5%，高精度是其特点。在低速时，一些产品可以达到更高的精度。* 分辨率： 能够分辨出非常小的速度变化，例如0.01 km/h或更低。* 响应时间： 极快，更新周期通常在毫秒级，锁定延迟非常短。* 工作频率： 常用K波段（约24 GHz）或Ka波段（约35-36 GHz）。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度与快速响应： 直接测量速度，响应时间极短，能够捕捉瞬时速度变化，非常适合高动态场景下的滑移监测。 * 非接触性： 无需与路面接触，避免了磨损和维护问题。 * 全天候工作： 微波穿透性好，受雨、雾、灰尘等天气条件影响小，在湿滑路面也能提供稳定测量。 * 测量范围广： 可以测量从低速到高速的物体。 * 成本效益： 相较于激光多普勒或GNSS/IMU系统，通常具有更好的成本效益。* 缺点： * 角度敏感： 测量的速度是相对速度在雷达波束方向上的分量，需要精确的安装角度。 * 对目标反射特性有要求： 某些光滑表面可能反射不佳，但在路面应用中通常不是问题。 * 易受多径效应干扰： 在复杂环境中，反射波可能来自多个路径，导致测量误差，但好的算法可以缓解。

适用场景、局限性和成本考量：CW多普勒雷达非常适合需要精确地面速度作为输入，以计算轮胎滑移率的场景，如车辆动力学测试、ABS/TCS/ESC系统开发、赛车性能调校。其局限性在于需要在安装时确保正确的角度，且在极低速时（如车辆静止或启动瞬间）测量可能存在盲区。成本方面，相比简单的轮速传感器更高，但其提供的地面真实速度数据价值巨大。

b. 激光多普勒测速技术

工作原理和物理基础：与雷达多普勒类似，但它使用激光作为信号源。传感器发射一束激光到地面，激光遇到地面粗糙表面会产生散射。由于车辆相对地面有运动，散射回来的激光也会发生多普勒频移。传感器接收并分析这种频移，从而计算出车辆相对于地面的精确速度。这种技术非常擅长在短距离内进行高精度测量，并且可以不受车轮打滑的影响。

测量原理紧密相关的关键公式：激光多普勒频移 (f_d) 与目标速度 (v) 之间的关系与雷达类似：f_d = (2 * v * cos(θ)) / λ_laser其中 λ_laser 是激光波长。激光的波长通常比雷达波长短很多，这意味着在相同的速度下，激光的多普勒频移更大，更容易被精确测量，从而带来更高的速度分辨率。

核心性能参数的典型范围：* 速度测量范围： 0.1 km/h 至 500 km/h。* 测量精度： 极高，典型值可达±0.05% (高于20km/h时)。* 分辨率： 0.01 km/h或更高。* 输出频率/响应时间： 最高可达1000 Hz，响应非常快。

技术方案的优缺点：* 优点： 极高精度、高分辨率、快速响应，不受车轮打滑影响，是提供真实地面速度的“黄金标准”之一。* 缺点： 价格昂贵；对路面条件有一定要求，例如在极端湿滑、泥泞或有大量积水的路面上，激光可能难以获得足够的散射信号。* 适用场景、局限性和成本考量： 广泛应用于高精度车辆动力学测试、ADAS开发、制动系统评估等，尤其是在实验室或受控测试场中表现卓越。其高昂的成本使其主要面向高端研发和测试市场。

c. GNSS/IMU融合惯性导航技术

工作原理和物理基础：这种技术通过将全球导航卫星系统（GNSS，如GPS、GLONASS、北斗等）的数据与惯性测量单元（IMU，包含加速度计和陀螺仪）的数据进行融合，来提供车辆的精确位置、速度、姿态等信息。GNSS提供长期的位置精度，但瞬时更新率和在信号遮挡（如隧道、高楼间）时的性能不佳；IMU则提供高频的加速度和角速度信息，但存在长期漂移。通过先进的卡尔曼滤波等算法将两者结合，可以取长补短，得到在精度和响应速度上都非常优秀的车辆运动学数据，包括高精度的地面速度。

核心性能参数的典型范围：* 速度精度： 0.02 m/s 至 0.05 m/s (均方根误差，支持差分校正后)。* 位置精度： 0.01 m 至 0.05 m (支持差分校正后)。* 更新率： 通常50 Hz到250 Hz，高端系统可达1000 Hz。* 姿态精度： 横滚/俯仰 < 0.05°，航向 < 0.1°。

技术方案的优缺点：* 优点： 提供全面的车辆运动学信息，包括位置、速度、姿态；精度高且鲁棒性强，可抵抗GNSS信号短时中断；安装相对灵活，不直接受路面类型影响。* 缺点： 价格昂贵；在长时GNSS信号遮挡下性能会下降（虽然IMU能提供短时补偿）；冷启动时间相对较长。* 适用场景、局限性和成本考量： 是自动驾驶、ADAS开发、车辆动力学测试中获取车辆运动数据的首选，特别适合需要车辆整体运动学参数而不仅仅是地面速度的场景。其高昂的成本和相对复杂的安装校准是主要限制。

（2）市场主流品牌/产品对比

这里我们将重点对比三款具有代表性的产品，它们分别采用了连续波多普勒雷达、激光多普勒以及GNSS/IMU融合这三种不同的测速技术，以满足轮胎滑移监测的高精度与快速响应需求。

a. 德国科瑞斯-达创

• 技术类型： 激光多普勒测速技术

• 核心性能参数：

  • 速度测量范围：0.1 km/h 至 500 km/h

  • 测量精度：±0.05% (高于20km/h时典型值)

  • 分辨率：0.01 km/h

  • 输出频率：最高1000 Hz

• 应用特点和独特优势： 德国科瑞斯-达创是激光地面速度测量领域的领导者，其产品以卓越的精度和极高的测量带宽著称。它能够提供不受车轮打滑、路面类型或环境条件影响的真实地面速度数据，被广泛认为是车辆动力学测试和制动系统开发中的“金标准”。在需要极高精度和快速响应的研发场景中，其激光多普勒传感器表现出色。

b. 英国真尚有

• 技术类型： 连续波多普勒雷达测速技术

• 核心性能参数：

  • 测量范围：0.8km/h到480km/h

  • 测量精度：±0.34% (在1英里/小时时)

  • 快速响应：更新周期0.01秒，锁定延迟0.02秒

  • 远距离检测：最远约300米

  • 灵敏度：每测量1英里/小时的速度，每秒产生100个脉冲

• 应用特点和独特优势： 英国真尚有的LP-DS100传感器代表了高性能多普勒雷达测速的特点。它以其出色的快速响应能力和高精度，在各种非接触式速度测量应用中表现突出。该产品采用Ka频段，具有较强的抗干扰能力。其工作受天气影响小，适合户外车辆速度测量。同时，它不仅可以测量车辆自身速度，也能测量300米外移动物体的速度，应用场景广泛。相对于激光多普勒，雷达在某些恶劣环境（如严重尘土、积水）下可能表现更稳定，且通常成本更具优势。

c. 英国牛津技术解决方案

• 技术类型： GNSS/IMU融合惯性导航技术

• 核心性能参数：

  • 速度精度：0.05 m/s (均方根误差，支持差分校正)

  • 位置精度：0.02 m (支持差分校正)

  • 更新率：最高 250 Hz

• 应用特点和独特优势： 英国牛津技术解决方案是惯性导航领域的专家，其RT系列产品融合了高精度GNSS和IMU数据，通过先进算法提供极其精确且实时的车辆运动学数据。它不仅能提供地面速度，还能提供精确的位置、姿态和加速度，这对于复杂的车辆动力学测试、自动驾驶和ADAS系统开发至关重要。虽然其更新率可能不如某些激光传感器快，但其数据的全面性和在短时GNSS信号中断时的鲁棒性是其独特优势。

（3）选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在为轮胎滑移监测系统选择测速传感器时，需要综合考虑多个技术指标，因为每个指标都直接影响最终的监测效果和系统的整体性能。

1. 测量精度： 这是最重要的指标之一。它决定了传感器提供速度数据的准确性。

   • 实际意义： 精度越高，计算出的滑移率就越接近真实值，车辆控制系统（如ABS、TCS）就能越精确地判断轮胎的抓地极限，从而做出更细致、有效的控制。例如，±0.05%的精度意味着在100km/h的速度下，测量误差仅为±0.05km/h，这对于捕捉细微滑移变化至关重要。

   • 选型建议： 对于研发和测试，特别是ABS/TCS/ESC的标定和验证，应选择最高精度的传感器，如激光多普勒或高精度GNSS/IMU系统。对于一般的车速显示或非关键控制功能，可以适当放宽精度要求。

2. 响应时间（更新周期/延迟）： 指传感器从接收信号到输出数据所需的时间，以及数据更新的频率。

   • 实际意义： 快速响应意味着传感器能及时捕捉车辆速度的瞬态变化。在紧急制动或突然加速时，轮胎滑移状态可能在几十毫秒内发生显著变化。如果响应太慢，控制系统可能会因为数据滞后而失去最佳干预时机，导致控制效果不佳甚至失效。

   • 选型建议： 轮胎滑移监测通常需要毫秒级的响应速度，例如更新周期在10ms到50ms之间为佳。雷达多普勒和激光多普勒在这方面表现出色。

3. 测量范围： 指传感器能够有效测量的最低和最高速度。

   • 实际意义： 确保传感器能覆盖车辆在各种工况下的速度范围，从车辆起步的极低速到高速行驶。特别是低速段的测量能力对于车辆启动时的牵引力控制非常关键。

   • 选型建议： 根据目标车辆的最高设计速度和实际应用中可能遇到的最低速度来选择。例如，乘用车通常需要覆盖0到200km/h以上，而赛车则可能需要覆盖0到400km/h。

4. 抗干扰能力与环境适应性： 传感器在恶劣环境（如雨、雪、雾、尘土、振动、电磁干扰）下的稳定工作能力。

   • 实际意义： 轮胎滑移监测需要在真实的户外环境中进行。如果传感器在雨天、雪天或振动大时性能下降，那么它就无法提供可靠的数据。

   • 选型建议： 雷达多普勒通常对雨雾穿透性较好，而激光多普勒在极端恶劣天气下可能会受到影响。GNSS/IMU系统则需考虑GNSS信号遮挡问题。需要根据主要的测试环境和应用场景来权衡。

5. 安装方式与便利性： 传感器安装的难易程度、对车辆结构的影响以及是否需要复杂的校准。

   • 实际意义： 便捷的安装可以节省测试时间，减少因安装不当导致的误差。

   • 选型建议： 非接触式传感器通常比接触式传感器更易于安装。例如，车底安装的雷达或激光传感器相对简单，而轮力传感器则需要专业的机械安装和校准。

选型建议总结：* 追求极致精度和快速响应（研发测试）： 激光多普勒传感器（如德国科瑞斯-达创）是理想选择。它们在受控环境下能提供最高精度的地面速度。* 兼顾精度、响应与环境适应性（一般测试及部分控制）： 连续波多普勒雷达（如英国真尚有LP-DS100）是非常平衡的选择。它在各种天气下表现稳定，精度高，响应快，且成本通常优于激光或GNSS/IMU。* 需要全面车辆运动学数据（自动驾驶/ADAS）： GNSS/IMU融合系统（如英国牛津技术解决方案）是最佳方案。它提供的不只是速度，还有位置、姿态等，但成本较高。

（4）实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即使选择了高性能的传感器，在实际的轮胎滑移监测应用中，仍可能遇到一些挑战。

1. 问题：地面速度测量误差过大或不稳定

   • 原因和影响：

     • 传感器安装角度不准确： 无论是雷达还是激光多普勒，其测量原理都依赖于与地面（或目标运动方向）的精确夹角。如果安装角度有偏差，会导致测量速度与真实速度之间存在系统性误差。

     • 路面特性影响： 某些极端路面（如光滑冰面、非常松散的沙地、水面）可能导致雷达或激光信号反射不佳，从而影响测量精度或导致信号丢失。

     • 环境干扰： 强的电磁干扰（对于雷达）、强光直射（对于激光）、GNSS信号遮挡（对于GNSS/IMU）都可能影响传感器性能。

   • 解决建议：

     • 严格按照说明书安装校准： 使用专业的工具确保传感器安装角度精确无误。在首次安装后，进行基线测试，与已知速度源（如DGPS或高精度里程计）进行比对验证。

     • 选择合适的传感器技术： 针对特殊路面，例如冰雪路面，雷达通常比激光有更好的穿透性。在信号遮挡频繁的区域，GNSS/IMU系统通过IMU补偿可以维持短时精度。

     • 多传感器融合： 结合多种测速传感器，例如，雷达测速与GNSS/IMU数据进行融合，可以利用各自优势，互相补充，提高整体测量的鲁棒性和准确性。

2. 问题：响应时间不足，无法捕捉瞬态滑移变化

   • 原因和影响： 传感器的固有更新率较低，或者数据处理链路较长，导致从物理事件发生到数据输出存在明显延迟。这会使得控制系统在关键时刻无法及时响应，例如在ABS介入瞬间，如果滑移数据滞后，可能导致制动过度或不足。

   • 解决建议：

     • 选择高更新率传感器： 优先选择更新频率高、内部处理延迟低的传感器。

     • 优化数据传输与处理链： 确保数据从传感器到控制单元的传输路径最短，使用高速通信接口（如CAN FD、以太网），并优化控制算法的计算效率，减少不必要的延迟。

     • 预测算法： 在某些情况下，可以通过结合历史数据和车辆模型，设计预测算法来补偿传感器微小的延迟，但这需要强大的计算能力和精确的模型。

3. 问题：系统集成复杂性高

   • 原因和影响： 高性能传感器往往需要复杂的安装、供电、数据接口和软件集成。不同的传感器协议和数据格式可能导致集成困难，增加了开发周期和成本。

   • 解决建议：

     • 模块化设计： 选用接口标准化、模块化设计的传感器，例如提供CAN、RS232/485等通用接口。

     • 选择集成度高的解决方案： 对于复杂场景，可以考虑购买集成度更高的系统，例如集成了GNSS、IMU和数据记录功能的完整解决方案，减少单独集成不同部件的麻烦。

     • 寻求供应商技术支持： 充分利用传感器供应商提供的技术文档、开发套件和专业技术支持，以加速集成过程。

第4部分：应用案例分享

• 车辆动力学测试： 在开发新型车辆或验证车辆性能时，高精度的轮胎滑移监测系统能帮助工程师评估车辆在加速、制动和转弯时的抓地力极限和操控稳定性，优化悬架和转向系统。

• 制动系统（ABS/ESC）开发与标定： 轮胎滑移数据是防抱死制动系统（ABS）和电子稳定控制系统（ESC）的核心输入。通过精确监测滑移，可以标定和验证这些系统在不同路面和工况下的性能，确保行车安全。例如，使用如英国真尚有LP-DS100这样的快速响应传感器，可以更精确地捕捉制动过程中的滑移变化。

• 牵引力控制系统（TCS）优化： 在车辆加速时，TCS需要实时监测驱动轮的滑移，防止过度打滑，最大化牵引力。高精度传感器能帮助TCS在湿滑路面或崎岖地形下提供最佳的动力输出。

• 赛车性能调校： 赛车工程师利用精确的轮胎滑移数据来优化赛车的悬架、差速器和电子控制策略，以在赛道上实现最佳的抓地力、加速和制动性能，争取更快的圈速。

• 自动驾驶和ADAS系统： 自动驾驶车辆和高级驾驶辅助系统（ADAS）需要精确的车辆运动学信息，包括真实地面速度，来感知周围环境、规划路径和做出决策，确保车辆在复杂交通流中的安全行驶。