基于扩展卡尔曼滤波的汽车质心侧偏角估计

基于二自由度汽车动力学模型和轮胎模型,运用扩展卡尔曼滤波方法建立了汽车质心侧偏角估计器.利用汽车动力学仿真平台,通过仿真对比了线性轮胎模型和非线性轮胎模型的质心侧偏角估计结果.仿真结果表明,轮胎模型对于质心侧偏角估计精度至关重要,而采用非线性轮胎模型能显著提高质心侧偏角估计精度,估计结果能满足ESC控制的要求.     

基于极限车速的车辆稳定性控制研究

采用"魔术公式"轮胎模型,在Matlab/Simulink中搭建了8自由度车辆侧向动力学模型,绘制车辆质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面图,并利用双线法划分相平面图稳定区域,结合车辆自身质心侧偏角相轨迹,计算得到车辆极限稳定车速。以极限车速作为控制开关,设计基于质心侧偏角和横摆角速度的模糊控制器,提出了基于补偿横摆力矩的前后轮制动力矩比例分配控制策略,并在多种工况下进行了仿真与模拟驾驶实验。结果表明:利用极限车速作为控制开关设计的控制策略可有效提高车辆稳定性。     

针对轮胎-路面附着系数的鲁棒非线性观测器设计及仿真研究

针对轮胎-路面附着系数对于车辆主动安全控制系统的重要性,提出一种以鲁棒稳定性为设计目标的非线性观测器。通过分析轮胎侧向运动,建立数学模型,利用CarSim与Matlab/Simulink搭建联合仿真模型,完成鲁棒自适应观测器设计,获取轮胎路面附着系数和轮胎侧偏角及相关信息,验证并分析所设计观测器的性能。     

汽车轮胎-路面附着系数非线性观测器设计与仿真研究

轮胎-路面附着系数对于车辆主动安全控制系统设计与分析十分重要,本文中提出一种以鲁棒稳定性为设计目标的非线性观测器。通过分析轮胎侧向运动,建立数学模型,利用CarSim与Matlab/Simulink软件搭建联合仿真模型,实现鲁棒自适应观测器设计。通过仿真系统获取轮胎路面附着系数和轮胎侧偏角及相关信息,验证并分析所设计观测器的性能。     

基于冗余信息融合的车辆质心侧偏角估计方法

车辆质心侧偏角是表征车辆横向稳定性的重要参数之一,相关的估计方法研究可为整车稳定控制提供重要支撑.为提高车辆质心侧偏角估计效果,提出了一种基于冗余信息融合的质心侧偏角估计方法.分别建立了车辆动力学模型和运动学模型,利用容积卡尔曼滤波算法分别设计了用于车辆行驶状态估计的动力学模型估计器和运动学模型估计器,同时,分析了动力...     

基于中心差分卡尔曼滤波的车速估计研究

针对车辆行驶过程中车速估计问题,论文基于中心差分卡尔曼滤波理论设计了车速的估计算法。建立了非线性三自由度车辆估算模型,根据纵向加速度、侧向加速度和方向盘转角低成本传感器信号的信息融合,实现对车速的准确估计,应用CarSim与Matl ab/Simulink联合仿真实验对算法进行验证。结果表明:估计算法能够准确估计车辆行驶过程中的纵向车速、侧向车速和质心侧偏角。     

融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性模型预测控制研究

提出了一种融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性前馈+反馈控制方法。建立车辆预瞄模型，通过汽车在环境感知时的前视行为，引入道路曲率作为车辆动力学特性的影响因素。基于在前视信息指导下的车辆位姿变化，根据道路附着能力和车速指数模型描述期望纵向车速，建立轮胎侧偏刚度补偿的稳定性前馈控制方法。同时，采用模型预测控制（MPC）设计稳定性反馈控制律，根据车辆的预瞄信息自适应调整预测模型参数和预测时间，消除前馈控制误差及路面扰动等不确定性因素带来的影响。研究结果表明，本文提出的控制策略下汽车质心侧偏角、横摆角速度和侧向加速度小，且跟踪精度更高。仿真试验中，相比于无控制、MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制，本文提出的控制策略在双移线工况1下质心侧偏角峰值分别减小了41.3%、28.9%和10.0%，横摆角速度峰值分别减小了18.0%、6.7%和2.0%，双移线工况2下质心侧偏角峰值分别减小了27.2%、8.7%和8.0%，横摆角速度峰值分别减小了16.9%、12.9%和8.6%；相比于MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制，在蛇行工况1下，质心侧偏角峰值分别减小了49.8%与34.8%，横摆角速...     

基于无迹卡尔曼滤波与遗传算法相结合的车辆状态估计

针对汽车状态估计中过程噪声和量测噪声统计特性不确定的状况,通过UKF算法与遗传算法相结合,提出一种新的自适应滤波算法,以降低噪声对估计结果的干扰。为达到较高的精度,建立了7自由度非线性车辆动力学模型,结合"魔术公式"轮胎模型对汽车行驶过程中的纵、侧向速度、轮胎力和质心侧偏角分别进行了估计。在利用UKF对汽车状态参数进行估计的同时,引入遗传算法,根据适应度函数对过程噪声和量测噪声进行寻优,实现了噪声的自适应作用,估计精度大幅提高。仿真和道路模拟试验的结果表明,UKF结合遗传算法的方法,能提高估计精度且具有很好的抗干扰性。     

基于多传感器信息融合的汽车行驶状态估计

为了保证汽车的主动安全控制,需要准确地估计车辆行驶状态信息。针对目前汽车状态估计中由于技术条件限制和成本过高造成的部分参数无法测量或不易测量的问题,本文中利用低成本传感器,基于信息融合技术进行汽车行驶状态估计。建立了包括横摆、横向和纵向的3自由度非线性汽车动力学模型,同时为降低噪声对系统影响,建立了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的信息融合算法,给出车辆状态最小方差意义下的融合结果。利用纵向加速度、侧向加速度和转向盘转角等低成本传感器信号融合得到所需的难以测量的质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速。通过Matlab/Simulink-CarSim联合仿真和实车试验对所研究的估计算法进行了试验验证。试验结果表明:该算法能够准确地估计汽车质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速,且相比于无迹卡尔曼滤波(UKF),本算法提高了估计精度和实时性。     

基于无迹卡尔曼的分布式电动汽车状态估计

为了较准确地获取分布式电动汽车的状态信息,满足汽车稳定性控制的要求,文章以三自由度车辆动力学模型为基础,建立了基于无迹卡尔曼滤波的分布式电动汽车状态观测器,对双移线工况下分布式汽车的纵横向车速、横摆角速度、质心侧偏角进行了预测估计。