發(fā)布時間：2017-09-26 19:18

  本文關(guān)鍵詞：采用自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波器的車速和路面附著系數(shù)估計

  更多相關(guān)文章： 車輛動力學(xué) 自適應(yīng)濾波 無跡卡爾曼濾波 次優(yōu)Sage-Husa噪聲估計器

【摘要】：針對車輛主動安全控制中的車速和路面附著系數(shù)這一關(guān)鍵信息,提出了一種實時估計該信息的濾波算法,同時建立了將包含時變噪聲統(tǒng)計特性的七自由度非線性車輛動力學(xué)模型作為濾波算法的標(biāo)稱模型,以及一種自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波算法。該算法采用傳統(tǒng)的無跡卡爾曼濾波器來估計車速和路面附著系數(shù),同時利用次優(yōu)Sage-Husa噪聲估計器對系統(tǒng)的噪聲統(tǒng)計特性進行實時更新,其中采用遺忘因子限制噪聲估計器的記憶長度,使新近數(shù)據(jù)發(fā)揮重要作用,使陳舊數(shù)據(jù)逐漸被遺忘,從而解決了因系統(tǒng)標(biāo)稱模型誤差、外界擾動等因素引起的噪聲時變的問題。在不同路面條件下進行了多種工況的實驗驗證,并與無跡卡爾曼濾波器的估計結(jié)果進行對比分析,結(jié)果表明,該算法具有良好的魯棒性,其估計精度高于無跡卡爾曼濾波器,且滿足車輛主動安全控制系統(tǒng)的要求。
【作者單位】： 吉林大學(xué)汽車仿真與控制國家重點實驗室;中國第一汽車集團技術(shù)中心;
【關(guān)鍵詞】： 車輛動力學(xué) 自適應(yīng)濾波 無跡卡爾曼濾波 次優(yōu)Sage-Husa噪聲估計器
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51275206)
【分類號】：U463.6;TN713
【正文快照】： 準確實時獲取車輛的行駛狀態(tài)與路面附著條件是實現(xiàn)車輛主動安全控制的必要前提,而這些信息通常無法直接測量,由此衍生出的基于車載傳感器獲得的車輛狀態(tài)信息進行汽車狀態(tài)參數(shù)估計成為近年來研究的熱點[1-5]。文獻[6]基于滾動時域算法估計了車速和路面附著系數(shù),文獻[7]應(yīng)用無跡

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本文編號：925259