【摘要】：為準(zhǔn)確、可靠獲取高速公路汽車追尾預(yù)警算法的關(guān)鍵參數(shù),提出一種基于車輛相對運動典型工況的估計方法。根據(jù)高速公路車輛不同的相對運動典型工況建立多個卡爾曼濾波系統(tǒng)狀態(tài)模型,以全球定位系統(tǒng)與車車通信信息結(jié)合雷達(dá)信息作為觀測量,并在運行過程中檢測、容忍傳感器信息的不準(zhǔn)確甚至失效,利用交互多模型算法,實時、準(zhǔn)確、可靠的獲取兩車相對距離、速度、加速度以及碰撞時間等關(guān)鍵參數(shù)。仿真及實車試驗結(jié)果表明,估計方法具有精度高、魯棒性和適應(yīng)性好的優(yōu)點,且在傳感器失效的情況下依然能取得較好的估計效果。
[Abstract]:In order to accurately and reliably obtain the key parameters of the rear-end early warning algorithm for freeway vehicles, a method based on the typical working conditions of vehicle relative motion is proposed. Several Kalman filter system state models are established according to the typical conditions of different relative motion of freeway vehicles. The GPS and vehicle-vehicle communication information combined with radar information are taken as observations, and detected in the course of operation. In order to tolerate the inaccuracy and even failure of sensor information, the key parameters such as relative distance, velocity, acceleration and collision time of two vehicles can be obtained in real time, accurately and reliably by using interactive multi-model algorithm. The results of simulation and real vehicle test show that the estimation method has the advantages of high accuracy, good robustness and good adaptability, and it can still achieve good estimation results in the case of sensor failure.
【作者單位】： 東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61273236) 教育部博士點基金資助項目(200802861061) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項目(BK2010239) 江蘇省博士后科研基金資助項目(1401012C)
【分類號】：U463.6;U495

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本文編號：2320500