發(fā)布時(shí)間：2017-05-21 21:11

  本文關(guān)鍵詞：基于雙擴(kuò)展卡爾曼濾波的汽車狀態(tài)及路面附著系數(shù)估計(jì)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地獲取車輛行駛的關(guān)鍵狀態(tài)與路面附著信息是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代主動(dòng)安全控制系統(tǒng)的前提和必要條件。然而在實(shí)際環(huán)境中,目前仍無(wú)法用傳感器精確且低成本地測(cè)得以上信息,給研究和商品化帶來(lái)了困難。因此,本文提出了利用非線性濾波估計(jì)狀態(tài)的方法來(lái)解決上述問(wèn)題。此方法能夠利用簡(jiǎn)單易測(cè)的傳感器測(cè)量值估算難以測(cè)量的未知的車輛狀態(tài)值,在有效利用已有車載傳感器信息的同時(shí),更加有利于各種信息之間在控制系統(tǒng)中的無(wú)縫連接。 本文首先基于四自由度車輛模型,應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼濾波理論,通過(guò)傳感器測(cè)量值估計(jì)車輛的縱/側(cè)向車速、橫擺角速度及車身側(cè)傾角等狀態(tài),接著利用傳感器測(cè)量值與狀態(tài)估計(jì)值結(jié)合HSRI輪胎模型,通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)了對(duì)路面峰值附著系數(shù)的估算�？紤]到實(shí)際行駛環(huán)境中,路面附著情況不斷變化對(duì)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果將產(chǎn)生影響,本文將路面附著系數(shù)的估算過(guò)程與估計(jì)車輛狀態(tài)過(guò)程聯(lián)系起來(lái)形成閉環(huán)反饋,從而實(shí)現(xiàn)附著系數(shù)與車輛狀態(tài)的精確估算。為驗(yàn)證估算精度,文章將路面變化前后的附著系數(shù)和車輛狀態(tài)估算值與成型商用軟件CarSim仿真值比較,結(jié)果表明:估算值能夠很好地與仿真值保持一致,此方法為實(shí)現(xiàn)汽車主動(dòng)安全控制系統(tǒng)提供了重要基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：汽車 狀態(tài)估計(jì) 路面附著系數(shù)估計(jì) 雙擴(kuò)展卡爾曼濾波
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：U461.1
【目錄】：

• 提要4-7
• 符號(hào)說(shuō)明7-9
• 第1 章 緒論9-17
• 1.1 問(wèn)題的提出9-10
• 1.2 車輛行駛狀態(tài)估計(jì)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)10-13
• 1.3 路面附著系數(shù)估算的研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)13-15
• 1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容與研究思路15-17
• 第2 章 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的汽車行駛狀態(tài)估計(jì)17-37
• 2.1 卡爾曼濾波理論17-20
• 2.1.1 經(jīng)典卡爾曼濾波17-18
• 2.1.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波18-19
• 2.1.3 濾波器系數(shù)及調(diào)整19-20
• 2.1.4 卡爾曼濾波算法的發(fā)展現(xiàn)狀20
• 2.2 四自由度車輛模型與HSRI 輪胎模型建立20-24
• 2.2.1 四自由度車輛模型建立20-23
• 2.2.2 HSRI 輪胎模型23-24
• 2.3 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的汽車狀態(tài)估計(jì)24-36
• 2.3.1 狀態(tài)估計(jì)算法過(guò)程24-25
• 2.3.2 CarSim 軟件介紹25-27
• 2.3.3 狀態(tài)估計(jì)結(jié)果驗(yàn)證27-36
• 2.4 結(jié)論36-37
• 第3 章 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的路面附著系數(shù)估計(jì)37-53
• 3.1 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的路面附著系數(shù)估計(jì)37-52
• 3.1.1 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的參數(shù)估計(jì)算法38-39
• 3.1.2 路面附著系數(shù)估算過(guò)程39
• 3.1.3 HSRI 輪胎模型的變形39-41
• 3.1.4 附著系數(shù)估算結(jié)果驗(yàn)證41-52
• 3.2 結(jié)論52-53
• 第4 章 基于雙擴(kuò)展卡爾曼濾波的汽車狀態(tài)及路面附著系數(shù)估計(jì)53-62
• 4.1 雙擴(kuò)展卡爾曼濾波53-55
• 4.2 應(yīng)用雙擴(kuò)展卡爾曼濾波估算汽車狀態(tài)及路面附著系數(shù)55-61
• 4.2.1 汽車狀態(tài)及路面附著系數(shù)估算過(guò)程55-56
• 4.2.2 汽車狀態(tài)及路面附著系數(shù)估算結(jié)果驗(yàn)證56-61
• 4.3 結(jié)論61-62
• 第5 章 全文總結(jié)及展望62-64
• 5.1 全文總結(jié)62-63
• 5.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)63
• 5.3 研究展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文67-68
• 致謝68-69
• 摘要69-71
• Abstract71-73

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 孫秋云;;擴(kuò)展卡爾曼濾波在行駛車輛狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用[J];價(jià)值工程;2011年20期

2 高博麟;陳慧;;基于車輪力傳感器信息的全輪驅(qū)動(dòng)車輛狀態(tài)估計(jì)[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2012年12期

3 張不揚(yáng);宗長(zhǎng)富;王化吉;鄭宏宇;;基于自適應(yīng)卡爾曼算法的重型半掛車狀態(tài)估計(jì)研究[J];汽車技術(shù);2012年07期

4 宗長(zhǎng)富;李剛;鄭宏宇;何磊;張澤星;;線控汽車底盤(pán)控制技術(shù)研究進(jìn)展及展望[J];中國(guó)公路學(xué)報(bào);2013年02期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 張金柱;基于GPS的汽車穩(wěn)定性控制系統(tǒng)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

2 陳國(guó)迎;四輪獨(dú)立線控電動(dòng)汽車試驗(yàn)平臺(tái)搭建與集成控制策略研究[D];吉林大學(xué);2012年

3 楊宇;輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車的電制動(dòng)特性研究[D];吉林大學(xué);2013年

4 李剛;線控四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)輪轂電機(jī)電動(dòng)汽車穩(wěn)定性與節(jié)能控制研究[D];吉林大學(xué);2013年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 趙洪輝;電動(dòng)汽車用動(dòng)力電池電量估計(jì)算法研究及硬件實(shí)現(xiàn)[D];吉林大學(xué);2011年

2 時(shí)艷茹;基于UKF濾波的汽車縱向和側(cè)向速度估計(jì)算法研究[D];吉林大學(xué);2011年

3 李明;線控汽車輪胎側(cè)偏角和路面附著系數(shù)估算算法研究[D];吉林大學(xué);2011年

4 陳宗華;基于輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)的行駛車輛的路面附著系數(shù)估計(jì)[D];吉林大學(xué);2012年

5 王麗;基于能量法的路面附著系數(shù)識(shí)別方法研究[D];吉林大學(xué);2012年

6 張強(qiáng);全線控電動(dòng)汽車狀態(tài)估計(jì)與牽引力控制[D];吉林大學(xué);2012年

7 左思奇;基于卡曼濾波器和非線性觀測(cè)器的車輛參數(shù)辨識(shí)研究[D];華中科技大學(xué);2011年

8 張對(duì)霞;汽車ESC硬件在環(huán)仿真研究與試驗(yàn)[D];燕山大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：384842