智能驾驶系统学习笔记-11——智能驾驶关联件EPS第一篇

shinch

                                                                    ——2022年9月13日记于广州

EPS为英文Electric Power Steering的缩写，即电动助力转向系统，它是指依靠电机提供辅助扭矩的动力转向系统。EPS本身是执行件端的控制器，现阶段的控制器是ECU为主芯片， CP Autosar的软件框架，软件组成部分找个机会细聊吧。
目录.

智能驾驶关联件EPS｜2022年9月第2周   

智能驾驶关联件-EPS

EPS的基本机械结构

EPS的传感器附件及电子系统

EPS的基本功能

智驾系统对EPS系统的交互

EPS转向流程及理论公式推导



C-EPS

向轴助力式：C-EPS  主要是将转向的助力电机安装在转向管柱上，实现了转向轴的助力；



图1：C-EPS(Column Electric Power Steering)

这种类型的EPS可以将转矩传感器、助力转动电动机、离合器和转向主力机构组成一体安装在转向柱上，结构紧凑、动态响应性好，一般使用于乘用车中小型车辆中，详细请看上图图一：



图1.1：C-EPS拆解图



P-EPS

转向器小齿轮助力式：P-EPS 齿条型， 主要是将转向的助力电机安装在转向小齿轮处，直接驱动齿轮实现了转向轴的助力；

图2.0：P-EPS(Pinion Electric Power Steering)这种类型的EPS会将小齿轮助力式转向系统的转扭矩传感器、转向驱动电机、离合器和转向助力机构集成一体后安装在转向小齿轮处，直接给小齿轮助力，布置更加便捷，可以获得较大的转向力，同时安装位置没有在乘客舱，可以使用较大的驱动转向电机布置在车舱外部而降低转动惯量太大而造成的噪声，但是转向精度不足（当转向盘和转向器之间装有万象传动装置时，转矩信号的取得与助力车轮部分不在同一直线上）

图2.1：P-EPS拆解图


R-EPS

齿条助力式：R-EPS 主要是转向驱动电机和转向机构（减速增扭机构、转向齿轮）集成在一起直接驱动齿条提供助力。



图3：R-EPS(Rack Electric Power Steering)

R-EPS的助力电机安装在齿条上，助力直接作用在齿条。R-EPS的减速机构为皮带传动机构和滚珠丝杠副，可以提供较大的转向助力，因此主要应用于中大型SUV和MPV车型中。



图3.1：R-EPS拆解图



DP-EPS

双小齿轮式电动助力转向：DP-EPS(Dual-Pinion Electric Power Steering)，DP-EPS输入端和助力端分别有1个小齿轮，助力电机安装在助力端的小齿轮上，一个是电机驱动，一个是人的受力驱动，DP-EPS可以分别调节输入端和助力端的传动比，以兼顾输出助力与手感。

图4：DP-EPS(Dual-Pinion Electric Power Steering)DP-EPS助力端有更大的传动比以输出更大助力，输入端有较小传动比以兼顾转向圈数。DP-EPS输出齿条推力可达12000N，目前广泛应用于轿车、SUV等车型

图4.1：DP-EPS的整体示意图那以上的内容基本上是根据转向电机的不同位置以及助力的不同方式进行了一些区分，而且多数的机械结构上的差异主要是因为适配的车型对于转向扭矩的需求是不同的，大扭矩需要较大的驱动电机以及稳定的传动系统，但是整体的组成上是没有太大的差异的：机械件的组成主要是驱动转向电机、转向器、转动传动机构（蜗轮蜗杆、减速机构）以及相关的传感器附件。


EPS的关键参数值

关键参数	一般推荐值
电机额定扭矩	25Nm/35Nm
电机功率	220W/270W/350W/500W，根据车型的整体的负载
电机类型	有刷电机（部分高端车型中会使用无刷电机）
电机工作电压	乘用车-12v:商用车-24V
电机额定转速	一般需要与减速机构配合来看，但是参数特别的重要
电机瞬时峰值电流	一般乘用车 <50A，大部分是在30A左右
扭矩传感器	TOS扭矩传感器；TAS扭矩与角度集成式传感器
最大齿条推力（Option）	12000N/14000N/16000N一般三种
最大齿条行程（Option）	这个参数一般不确定，需要看具体车型尺寸和转向能力要求

本文中的图片多来自网络，本文只是做了相应的调整和修饰，如果有任何的侵权行为，本人立即删除并道歉。



A
BOUT Intelligence Robot

汽车智能机器人

在百度世界2021大会上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏首次提出了“汽车机器人”的前瞻概念，并发布了Apollo“汽车机器人”。

汽车行业的发展已经从电气化迈进了智能化的时代进程，汽车行业将会开启混合模式：工业机械设计+人工智能+计算机系统。

计算机视觉、大数据分析、机器人、语音识别与自然语言处理、云计算和AR/VR技术堆栈体系正在向汽车转移。人工智能增强了驱动自动驾驶的认知能力，许多潜在的应用在今天不断发展。随着自动驾驶车辆从3级和4级向完全自主方向发展，网联车辆的潜在应用也在不断发展。ADAS功能和互联汽车功能已经提供了数据科学和人工智能应用，因为网联汽车通过出行选项生成了更多的数据，而汽车正在蜿蜒前行，成为车轮上的软件。

引用 Refreences
本文由不架构的汽车电子电气原创，作者：Feynman-Yang。文中部分图片、封面图片来自网络截图，如因版权等有疑问，请于本文刊发30日内联系。©不架构的汽车电子电气微信公众账号 保留所有权利作者：92年，一个北方的汉子，汽车电子电气系统的工程师，一个带有三分浪漫主义，七分实用主义的90后，希望在这结识更多的朋友和伙伴，在这个领域遇到更多的高手和专家。