如何在±0.05 km/h车速精度下，选择适合车辆防滑测试的非接触式测速方案，确保ABS/ESP系统精准标定？【滑移率测量 ABS/ESP】

1. 车辆防滑测试中被测物的基本结构与技术要求

在车辆防滑测试中，我们的“被测物”是车辆本身及其与路面的动态交互。想象一下，一辆汽车在湿滑路面上急刹车，轮胎很可能会打滑，导致车辆失控。防滑系统（如ABS、ESP等）的目的就是避免这种情况。为了评估和优化这些系统，我们需要精准地了解车辆的运动状态。

车辆防滑测试对测量的核心要求是：* 实时速度：要知道车辆当前实际行驶的速度，这与车轮转速不同，因为打滑时车轮转速会高于或低于实际车速。精确的车速是计算车轮滑移率的基础，滑移率是防滑控制系统判断打滑程度的关键参数。* 高精度：防滑系统在微小的速度差异下做出判断，例如在车辆速度很低或滑移率很小的时候，测量精度至关重要，确保对车辆动态行为的精细捕捉。* 快速响应：车辆在急加速、急减速或紧急转向时，其速度变化非常迅速。测量系统必须能以毫秒级的速度更新数据，才能跟上车辆的动态变化，及时为防滑系统提供准确反馈。* 非接触式测量：为了不影响车辆的正常行驶状态和轮胎与路面的真实摩擦，速度测量通常要求非接触式，不给车辆带来额外的负载或干扰。* 环境适应性：防滑测试常在各种恶劣路况和天气条件下进行，比如湿地、冰雪路面，甚至高温或低温环境，传感器必须在这种复杂环境下稳定可靠地工作。

2. 车辆防滑相关技术标准简介

车辆防滑测试涉及到一系列参数的监测和评价，这些参数帮助工程师理解车辆的稳定性和制动性能。

• 车轮滑移率（Slip Ratio）：这是评估轮胎与路面之间打滑程度的关键参数。它定义为车轮速度与车辆实际速度之间的相对差值。例如，如果车轮速度与车辆速度完全一致，滑移率为0；如果车轮抱死而车辆仍在移动，滑移率接近100%。防滑系统通过控制车轮滑移率在一个最优范围，以获得最大抓地力。

  • 评价方法：通过独立测量车轮转速和车辆的实际参考速度来计算。车辆实际参考速度的准确性直接影响滑移率的计算精度。

• 制动距离（Braking Distance）和制动性能（Braking Performance）：在一定初速度下，从开始制动到车辆完全停止所行驶的距离，以及制动过程中车辆的减速度。

  • 评价方法：通常通过精确测量车辆的初速度、最终停止位置和制动过程中的速度曲线来评估。

• 车辆纵向速度（Longitudinal Velocity）：车辆在行驶方向上的瞬时速度。

  • 评价方法：通过非接触式传感器（如雷达、GNSS）或高精度轮速传感器结合惯性测量单元（IMU）进行实时测量。这是防滑系统控制的基础输入。

• 车辆横向速度（Lateral Velocity）和侧滑角（Side Slip Angle）：车辆在垂直于行驶方向上的速度分量，以及车辆纵轴与实际速度矢量之间的夹角。

  • 评价方法：通常通过GNSS/IMU融合系统来测量，反映车辆在转弯或侧向力作用下的稳定性。防滑系统（如ESP）会利用这些参数来防止车辆甩尾或失控。

• 加速度（Acceleration）：车辆在纵向、横向和垂向上的加速度。

  • 评价方法：通过惯性测量单元（IMU）或对速度数据进行微分计算得到。高精度的加速度数据对于评估车辆动态响应和操控性至关重要。

• 轮胎-路面摩擦系数（Tire-Road Friction Coefficient）：轮胎与路面之间相互作用的强度，直接影响车辆的抓地力。

  • 评价方法：通常通过测量车轮的力、扭矩和滑移率，结合车辆运动学模型来间接估计。

• 轮力/扭矩（Wheel Force/Torque）：车轮承受的纵向、横向、垂向力以及对应的扭矩。

  • 评价方法：通过安装在车轮上的多轴力传感器或轮毂扭矩传感器进行直接测量。这些数据对于深入理解轮胎在防滑工况下的受力情况非常重要。

这些参数的准确获取，共同构成了防滑系统性能评估的技术基础。

3. 实时监测/检测技术方法

（1）市面上各种相关技术方案

在车辆防滑测试中，对车辆速度及相关动态参数的精确测量至关重要。目前市场上有多种技术方案可供选择，它们各自有独特的工作原理和适用场景。

多普勒雷达测速技术

多普勒雷达测速传感器的工作原理是基于多普勒效应，这是一个我们日常生活中也很常见的现象，比如警车鸣笛从你身边驶过时，警笛声调会由高变低。在雷达领域，这意味着当雷达波遇到移动的物体时，其反射波的频率会发生变化，这个频率变化量（即多普勒频移）与物体的运动速度成正比。

具体来说，雷达传感器会发射一个固定频率的微波信号。这个信号遇到车辆下方地面（或远处目标）后，会被反射回来。如果地面是静止的，反射波频率不变；如果车辆在移动，地面相对于传感器也在移动，那么反射波的频率就会发生变化。传感器接收到这个反射波后，会将其频率与发射波频率进行比较，从而得出频率差。

这个频率差（多普勒频移 f_d）可以通过以下公式来计算：f_d = (2 * v * cos(θ)) / λ其中：* v 是目标物体的相对速度（即车辆速度）。* λ 是雷达波的波长。* θ 是雷达波束与物体运动方向之间的夹角。对于车载测速，通常传感器会向下倾斜一定角度，所以cos(θ)会有一个固定值。* 2 这个系数表示雷达波是去程和回程都经历了多普勒频移。

雷达传感器内部的电路会将这个多普勒频移转换成与速度成正比的电信号，通常以脉冲形式输出，累积脉冲数就可以计算出行驶距离。

核心性能参数典型范围：* 测量范围：通常在0.1 km/h到400 km/h以上，能够覆盖绝大多数车辆测试场景。* 精度：在特定速度下可达±0.1%至±0.5%的百分比精度。* 响应时间：通常在10毫秒到50毫秒之间，更新速率快，能够捕捉快速的速度变化。* 距离：几十厘米到数百米不等，取决于功率和应用。

技术方案的优缺点：* 优点： * 非接触式：无需物理接触，避免了对车辆行驶状态的干扰，安装便捷。 * 环境适应性强：微波信号穿透能力较强，受雨、雾、雪、尘土等恶劣天气影响相对较小。 * 测量距离远：可以实现较远距离的测量，例如测量前方车辆的速度。 * 适用路面广泛：对路面材质和颜色不敏感，无论是沥青、水泥、泥土甚至冰雪路面都能进行有效测量。* 缺点： * 角度依赖：测量精度受雷达波束与运动方向夹角的影响。如果角度有微小变化，就可能引入误差。 * 地面杂波/多径效应：雷达信号可能被地面不平整或其他障碍物反射，产生杂波干扰，影响测量稳定性。 * 体积和功耗：相较于某些小型传感器，雷达传感器可能体积略大、功耗略高（尽管先进产品已大幅优化）。 * 成本考量：高性能雷达传感器的成本通常高于简单轮速传感器。

GNSS/IMU融合测速技术

这种技术将高精度全球导航卫星系统（GNSS，如GPS、北斗等）和惯性测量单元（IMU）的数据结合起来，提供车辆全面的运动参数。GNSS系统通过接收卫星信号来确定车辆的绝对位置、速度和时间。而IMU则由三轴加速度计和三轴陀螺仪组成，分别测量车辆的线加速度和角速度。

工作原理：GNSS提供的是绝对的、但在短时间内可能不够平滑的位置和速度信息，尤其是在信号受阻（如隧道、高楼旁）时可能失效。IMU则提供高频率、平滑但存在累积误差的相对运动信息（会漂移）。GNSS/IMU融合技术通过卡尔曼滤波等先进算法，将两者的优点结合起来：GNSS用于校正IMU的长期漂移，IMU则在GNSS信号不佳时提供短时高精度数据，从而输出稳定、高精度的车辆位置、速度、加速度、姿态角等信息。

核心性能参数典型范围：* 速度精度：结合RTK（实时动态）差分技术后，速度精度可达到±0.02 km/h到±0.1 km/h。* 位置精度：RTK条件下可达到厘米级（±1-5 cm）。* 更新率：通常在100 Hz到250 Hz，甚至更高，能够满足车辆动态测试的实时性要求。* 航向/姿态精度：±0.1°到±0.5°。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高绝对精度：尤其是在开阔环境下，RTK GNSS能够提供非常精确的绝对速度和位置。 * 参数全面：除了速度，还能同时输出加速度、姿态角、侧滑角等多种车辆动力学参数，对于防滑系统的综合评估非常有利。 * 非接触式：同样是非接触测量，但需要天线有良好的天空视野。 * 对路面无依赖：测量结果与路面类型、状况无关。* 缺点： * 易受信号遮挡：在隧道、地下停车场、高楼林立的城市峡谷中，GNSS信号可能丢失或衰减，影响测量精度甚至中断。 * 初始化时间：RTK GNSS系统通常需要一定的初始化时间才能达到高精度。 * 成本较高：高精度GNSS/IMU融合系统的成本通常较高。

激光轮廓测量技术

激光轮廓测量技术，主要利用激光三角测量原理。这种技术发射一条线状激光束到被测物体表面，然后使用一个CMOS图像传感器从另一个角度接收反射光。

工作原理：当激光束照射到物体表面时，反射光会形成一个光点（或一条光线）。由于激光发射器、反射点和图像传感器形成一个三角形，通过精确测量图像传感器上光点的位置，结合已知的传感器几何参数（如发射器与接收器的距离、角度），就可以通过三角函数关系计算出物体表面的距离或轮廓形状。

虽然这种技术本身主要用于精确测量尺寸、形状和轮廓（如轮胎花纹深度、表面缺陷），而不是直接测量车辆的整体行驶速度，但其底层物理原理是激光。部分激光技术，如激光多普勒测速仪（LIDAR），也可以通过测量反射激光的频率变化（多普勒效应）或光束飞行时间来测量速度。

核心性能参数典型范围：* 测量范围：从几毫米到几十毫米的Z轴范围。* 重复精度：通常能达到微米级别（µm）。* 扫描速度：非常高，可达数 kHz到几十 kHz，适合在线快速检测。

技术方案的优缺点：* 优点： * 超高精度：在尺寸和轮廓测量方面，能达到亚微米甚至纳米级的精度，远超普通接触式测量。 * 非接触式：避免对被测物体造成磨损或变形。 * 高速检测：能够实现高速在线检测，提高生产效率。 * 可测量复杂表面：能够捕捉物体表面的微小细节和复杂几何形状。* 缺点： * 对表面敏感：激光的反射效果受物体表面颜色、光泽度、粗糙度影响较大，黑色、镜面或透明材料可能难以测量。 * 测量距离有限：激光三角测量通常工作距离较短，对环境中的粉尘、水汽、烟雾也比较敏感，可能影响光束的传输和接收。 * 不直接用于车辆整体速度测量：此方案主要用于高精度的尺寸和形状测量，例如检测轮胎花纹磨损、变形等与防滑性能相关的表面特征，而非车辆的整体行驶速度。 * 成本较高：高精度激光轮廓测量设备的成本通常不菲。

综上所述，要实现车辆防滑测试中的高精度速度测量，多普勒雷达测速技术和GNSS/IMU融合测速技术是更直接、更适合的选择。激光轮廓测量技术虽然精度极高，但其应用场景主要集中在尺寸和形状测量，而非车辆的实时速度。如果需要“激光测速传感器”，那需要是专门的激光多普勒测速仪或激光雷达，而非激光轮廓仪。

（2）市场主流品牌/产品对比

这里我们将重点对比在车辆防滑测试中，能够提供高精度速度或其他相关关键参数的知名品牌和其所采用的技术。

英国德尔塔科技

英国德尔塔科技是车辆动力学测试领域的知名品牌，其VBOX系列产品在全球汽车行业广泛应用。* 采用技术：GNSS/IMU融合技术* 核心参数：以VBOX 3i RTK双天线数据记录仪为例，其速度精度可达±0.03 km/h，位置精度±2 cm (RTK)，数据更新率高达100 Hz（可配置更高），侧滑角精度0.1°。* 应用特点：系统集成了高精度RTK GNSS和惯性测量单元，通过融合算法提供极其精确和全面的车辆运动数据，如速度、位置、加速度、偏航角、侧滑角、俯仰角等。这些参数对于评估车辆防滑控制系统（如ABS、ESP）的性能至关重要。* 独特优势：能够克服GNSS信号短暂丢失的问题，提供高更新率和高精度的连续数据流。其在车辆动力学测试领域已成为行业标准，被全球主要汽车制造商和测试机构广泛采用，提供一站式的车辆性能评估解决方案。

英国真尚有

英国真尚有专注于高性能的非接触式测速传感器，其产品在工业和车辆测试中都有广泛应用。* 采用技术：多普勒雷达测速技术* 核心参数：以LP-DS100雷达多普勒测速传感器为例，测量范围0.8km/h至480km/h，在1英里/小时时，测量精度达到±0.34%。更新周期仅0.01秒，远距离检测能力约300米。* 应用特点：传感器可以放置在移动的车辆上以测量车辆的行驶速度, 也可以安装在静止位置，以测量移动物体的速度。输出频率与测量速度成正比的脉冲，可用于速度监测、距离或长度测量。其高精度、快速响应和宽测量范围使其成为车辆防滑测试中获取实际车速的理想选择。* 独特优势：抗干扰能力强，适应恶劣天气和路况，非接触式测量方式对目标物体无影响。尤其是在需要精确地基参考速度而无法依赖GNSS信号的场景（如隧道、茂密林区或高架桥下）具有优势。

日本基恩士

日本基恩士是工业自动化领域的领导者，其激光产品以高精度和高速检测能力著称。* 采用技术：激光三角测量原理（用于轮廓测量）* 核心参数：以LJ-V7000系列激光轮廓测量仪为例，Z轴测量范围可达±30 mm，Z轴重复精度可达 0.1 µm，扫描速度最高可达64 kHz。* 应用特点：该系列产品主要用于非接触式高速检测轮胎花纹深度、侧壁轮廓等，评估轮胎的磨损和状态。虽然它本身不直接测量车辆的行驶速度，但轮胎状态对防滑性能至关重要。* 独特优势：提供超高精度、高速的尺寸和轮廓测量，非常适合在线批量检测，能够有效提高生产效率和检测质量，从而间接提升车辆防滑安全性。

（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

在为车辆防滑测试选择测速传感器时，以下几个关键技术指标是您必须仔细考量的：

1. 测量精度：

   • 实际意义：精度决定了您测量结果的可靠性和可信度。在防滑测试中，微小的速度差异都可能导致滑移率计算的显著偏差，进而影响防滑控制策略的评估。

   • 选型建议：如果您的测试要求高精度，如评估ABS/ESP的触发阈值或精细控制算法，那么高精度多普勒雷达传感器或RTK GNSS/IMU融合系统是首选。对于一般性测试，可适当放宽精度要求。同时要区分是绝对精度还是相对精度，因为它们在不同速度下的表现会有差异。

2. 响应时间与数据更新率：

   • 实际意义：响应时间是传感器从接收到信号到输出结果所需的时间，更新率是每秒输出数据的次数。车辆在防滑工况下，速度、加速度变化极快。如果响应太慢，您获得的数据将是滞后的，无法真实反映车辆的瞬时状态。

   • 选型建议：防滑测试通常要求毫秒级的响应，数据更新率至少100Hz，以确保能捕捉到急刹车、急转向等高动态过程。更新率越高，对动态过程的捕捉越细致。

3. 测量范围：

   • 实际意义：传感器能测量的最低速度和最高速度。在防滑测试中，可能需要从车辆起步（低速）到高速制动（高速）的全过程数据。

   • 选型建议：选择能覆盖您所有测试场景速度范围的传感器。

4. 环境适应性：

   • 实际意义：传感器在不同天气、温度和路面条件下的工作能力。防滑测试往往在真实、恶劣的路况下进行，比如湿滑路面、冰雪路面。

   • 选型建议：多普勒雷达对雨雪雾的穿透性较好，适合全天候户外使用。GNSS/IMU系统在开阔环境下表现优异，但在信号遮挡区域可能受限。激光传感器对粉尘、水汽和表面特性更为敏感。根据您主要的测试环境选择最合适的。

5. 安装便捷性与体积重量：

   • 实际意义：传感器的安装复杂度和重量。轻便、易安装的传感器能节省测试准备时间，且不会显著改变车辆的重心或气动特性。

   • 选型建议：选择紧凑轻巧且安装简单的非接触式传感器。

6. 非接触式测量：

   • 实际意义：避免传感器与被测物体直接接触，不影响车辆的原始运动状态，同时延长传感器使用寿命。

   • 选型建议：多普勒雷达、GNSS/IMU和激光（无论测速还是测距）都是非接触式，这是车辆防滑测试的优选。相比之下，传统的轮速传感器会受到车轮打滑的影响，无法作为真正的车速参考。

7. 成本：

   • 实际意义：传感器的采购、安装、维护以及配套软件和数据分析工具的总投入。

   • 选型建议：在满足精度、响应速度等核心要求的前提下，选择性价比最高的产品。高精度GNSS/IMU融合系统通常价格不菲，但能提供最全面的数据。多普勒雷达通常在精度和成本之间提供一个良好的平衡。

针对特定测量精度的具体建议：要达到一定的测量精度，多普勒雷达测速传感器可以直接满足这个指标。而GNSS/IMU融合系统通常能提供更高的绝对速度精度，这意味着在大多数运行速度下，其百分比精度也会更高。

激光轮廓测量传感器虽然精度极高，但其应用方向是尺寸和轮廓测量，不直接用于车辆整体速度测量，因此不适合用来实现高精度速度测量目标。如果“激光测速传感器”指的是激光多普勒测速仪等专门用于速度测量的激光设备，它们也能实现高精度，但其对路面反射、环境洁净度要求通常更高。

因此，在现有输入信息下，多普勒雷达和GNSS/IMU融合系统是实现高精度车速测量的主要选择。多普勒雷达在环境适应性和对GNSS信号依赖性方面有优势，而GNSS/IMU融合系统则能提供更全面的车辆动力学参数。

（4）实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在车辆防滑测试中，使用多普勒雷达、GNSS/IMU等高精度传感器时，尽管它们性能优异，仍可能遇到一些实际问题：

1. 多普勒雷达的问题：

   • 问题现象：在某些特殊路面或有障碍物时，速度读数可能出现跳变或不稳定。

   • 原因分析：主要是由于雷达信号的地面杂波干扰和多径效应。信号可能被非目标物体反射，或者被地面多次反射后到达传感器，导致计算出的多普勒频移不准确。

   • 解决建议：

     • 优化安装角度：调整传感器向下倾斜的角度，尽量确保雷达波束主要指向车辆正下方，减少对侧面物体的拾取。

     • 选择合适的安装位置：避免将传感器安装在容易被车辆自身结构遮挡或反射的位置。

     • 数据后处理与滤波：在数据采集中加入滤波算法来平滑数据，剔除异常值。

     • 多传感器融合：将雷达数据与GNSS/IMU或其他传感器数据进行融合，互相验证和修正。

2. GNSS/IMU融合系统的问题：

   • 问题现象：在隧道、地下通道、高楼林立的城市区域或茂密树林中，GNSS信号可能丢失或强度不足，导致速度和位置精度急剧下降，甚至完全无法定位。此外，RTK系统需要基站或网络RTK服务，如果这些服务中断，精度也会受影响。

   • 原因分析：GNSS信号是微弱的无线电信号，很容易被遮挡。IMU虽然能在短时内提供补充数据，但长期依赖IMU会导致累积误差（漂移）。

   • 解决建议：

     • 天线位置优化：确保GNSS天线安装在车辆顶部视野开阔、无遮挡的位置。

     • 高更新率IMU：选用高精度、高更新率的IMU，即使在GNSS信号短暂丢失时也能保持较好的短期精度。

     • 数据融合策略：采用鲁棒的融合算法，当GNSS信号质量下降时，能更合理地权重IMU数据，并利用其他传感器（如多普勒雷达）进行辅助。

     • 预规划测试路线：尽量避免在GNSS信号严重受限的区域进行关键测试。

     • 差分服务稳定：确保RTK基站或网络RTK服务的稳定性和覆盖范围。

3. 激光轮廓测量技术的问题（针对其作为轮胎/路面评估工具而言）：

   • 问题现象：在测试现场，如果轮胎表面被泥土、水渍覆盖，或路面灰尘较多，激光测量结果可能不稳定或不准确。对于光泽度高或颜色极深的轮胎表面，激光反射可能较弱。

   • 原因分析：激光的反射效果受表面特性和环境介质影响很大。激光三角测量的工作距离有限，环境中的干扰物更容易影响光路。

   • 解决建议：

     • 保持测量表面清洁：测试前清洁轮胎表面，确保测量区域无遮挡。

     • 环境控制：尽量在洁净、少尘的环境下使用，或采取防护措施。

     • 选择合适波长激光：针对不同表面特性，可能需要选择不同波长的激光以优化反射效果。

     • 多传感器冗余：将激光轮廓数据与视觉图像等其他方式进行融合，相互验证。

总的来说，解决这些问题的核心思路是多传感器融合和数据后处理。没有一种传感器是万能的，通过将不同原理的传感器结合使用，可以利用各自的优势互相弥补劣势，从而在各种复杂工况下获得更稳定、更准确的测试数据。

4. 应用案例分享

• 车辆动力学测试：在车辆开发过程中，多普勒雷达或GNSS/IMU传感器被安装在测试车辆上，精确测量车辆在加速、制动、转向等极限工况下的实际速度、加速度和姿态，以评估车辆的操控稳定性。

• 防滑系统（ABS/ESP）性能标定与验证：通过高精度测速传感器获取的车辆真实速度，结合轮速传感器数据，实时计算车轮滑移率，工程师可以精准地标定和验证ABS（防抱死制动系统）和ESP（车身电子稳定系统）的控制策略，确保在湿滑路面紧急制动或转向时车辆的安全性。

• 轮胎性能评估：在轮胎研发阶段，测速传感器与轮力传感器结合使用，可以精确分析不同轮胎在各种路面条件下的抓地力、滑移特性和制动性能，为轮胎设计和选型提供关键数据。

• 自动驾驶与ADAS系统开发：作为先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车的核心感知单元之一，高精度测速传感器为车辆提供独立的、不受车轮滑移影响的真实地速信息，用于融合感知、决策规划和控制，提高系统的安全性和可靠性。