共查询到20条相似文献,搜索用时 265 毫秒
1.
2.
针对外接激光雷达等传感器普适性差,而传统道路坡度估计方法仅根据车载CAN总线数据在车辆起步、换挡、制动和停车4种特殊工况中的估计误差较大的问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)和门控循环单元(GRU)的道路坡度估计方法。根据车速等数据识别工况,在非特殊工况下,建立车辆动力学模型并采用UKF来估计坡度;在特殊工况下,将规律性不稳定的时序坡度转换为距序坡度,并利用GRU进行短距坡度预测。仿真和实车试验结果表明:在非特殊工况下,该方法通过UKF可准确估计道路坡度;在特殊工况下,该方法通过GRU可有效跟踪距序坡度变化趋势,显著提高了道路坡度估计精度。 相似文献
3.
车辆结构参数和道路环境信息的实时准确获取是提高智能汽车运动控制性能的重要因素之一,而车辆质量与道路坡度信息是多种汽车控制系统的必要信息,因此质量与坡度在线估计的研究一直受到关注。针对车辆质量与道路坡度的联合估计问题,提出了一种基于交互多模型的质量与坡度融合估计方法。首先,设定了适宜进行质量精确估计的工况条件,据此提出了基于模糊规则的质量估计置信度因子计算算法,进而设计了基于置信度因子的递推最小二乘车辆质量估计算法,以实现质量的在线估计。然后,以车辆纵向动力学模型为基础,建立了运动学和动力学2种坡度估计模型,并设计了基于运动学模型的线性卡尔曼滤波坡度观测器,基于电子稳定性程序ESP的纵向加速度信息实现坡度估计,设计了基于动力学模型的无迹卡尔曼滤波坡度观测器,基于ESP和发动机管理系统EMS的力信息实现坡度估计。运动学模型未考虑车辆姿态信息,坡度估算结果与实际值有偏差;动力学模型对模型精度要求高,算法稳定性差,为充分发挥2种方法优势实现坡度的精确估计,采用交互多模型算法实现了2种坡度估计方法的加权融合。最后,对所设计的算法进行了实车试验验证。结果表明:所设计的质量与坡度估算算法具有较好的实时性和准确性,适合智能汽车运动控制的应用需求。 相似文献
4.
车辆在长下坡路段行驶过程中,道路纵向坡度对汽车纵向受力分析时尤为重要,当道路坡度过大会时会影响汽车的行驶安全性。然而道路纵向坡度很难通过传感器直接测量获得,实时获取道路纵向坡度可以为优化车辆长大下坡提供依据,文章提出基于自适应扩展卡尔曼滤波算法实时估计道路纵向坡度,并进行仿真试验,结果表明,此方法有很强的准确性和实时性。 相似文献
5.
6.
《中国公路学报》2019,(12)
车辆结构参数和道路环境信息的实时准确获取是提高智能汽车运动控制性能的重要因素之一,而车辆质量与道路坡度信息是多种汽车控制系统的必要信息,因此质量与坡度在线估计的研究一直受到关注。针对车辆质量与道路坡度的联合估计问题,提出了一种基于交互多模型的质量与坡度融合估计方法。首先,设定了适宜进行质量精确估计的工况条件,据此提出了基于模糊规则的质量估计置信度因子计算算法,进而设计了基于置信度因子的递推最小二乘车辆质量估计算法,以实现质量的在线估计。然后,以车辆纵向动力学模型为基础,建立了运动学和动力学2种坡度估计模型,并设计了基于运动学模型的线性卡尔曼滤波坡度观测器,基于电子稳定性程序ESP的纵向加速度信息实现坡度估计,设计了基于动力学模型的无迹卡尔曼滤波坡度观测器,基于ESP和发动机管理系统EMS的力信息实现坡度估计。运动学模型未考虑车辆姿态信息,坡度估算结果与实际值有偏差;动力学模型对模型精度要求高,算法稳定性差,为充分发挥2种方法优势实现坡度的精确估计,采用交互多模型算法实现了2种坡度估计方法的加权融合。最后,对所设计的算法进行了实车试验验证。结果表明:所设计的质量与坡度估算算法具有较好的实时性和准确性,适合智能汽车运动控制的应用需求。 相似文献
7.
8.
为准确实时地获取车辆运动状态信息,满足车辆主动安全控制系统的需求,基于模糊控制器和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,采用非线性3自由度车辆动力学模型,提出一种基于自适应模糊扩展卡尔曼滤波(AFEKF)的车辆运动状态联合估计策略。首先利用EKF算法对待测量噪声的输入量联合估计得到所需的状态量,然后建立模糊控制器对其进行自适应调节,最后应用MATLAB/Simulink仿真平台建立14自由度车辆动力学模型对估计算法进行仿真和实车试验验证。结果表明:AFEKF算法能够准确有效地估计车辆的行驶状态,且与EKF算法相比,准确性和鲁棒性更好。 相似文献
9.
10.
11.
为了准确获取分布式驱动电动汽车状态参数信息,满足车辆稳定性控制系统的需求,提出一种基于蚁狮算法的无迹卡尔曼滤波状态参数估计器。针对无迹卡尔曼滤波(UKF)过程中噪声协方差矩阵的不确定性,采用蚁狮优化算法(ALO)对其进行寻优,并引入奇异值分解(SVD)的方法来维持噪声协方差矩阵的正定性,此外,基于指数加权最小二乘法对车辆侧偏刚度进行辨识并将其作为状态参数估计器输入。基于MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真平台,建立分布式驱动电动汽车参数估计模型,分别进行双移线工况和正弦迟滞工况仿真,并基于A&D5435快速原型开发平台进行双移线工况实车试验。仿真与试验结果表明:相比于SVDUKF算法估计结果,双移线仿真工况下,基于ALO-SVDUKF算法估计得到的质心侧偏角和横摆角速度的均方根误差分别降低了55.7%、30.7%,正弦迟滞仿真工况下,均方根误差分别降低了58.1%、85.1%,且在车辆处于极限失稳状态时仍能维持较好的估计效果;双移线试验工况下,横摆角速度的估计值与实际测量值之间的均方根误差仅为0.938 4(°)·s-1;提出的基于ALO-SVDUKF算法的分布式驱动电动汽车状态参数估计器能够有效提高质心侧偏角和横摆角速度的估计精度,可为车辆稳定性控制提供精确的状态信息。 相似文献
12.
设计了一种考虑参数估计的模型预测控制(MPC)算法的、智能辅助驾驶的商用车的车道保持算法,对于难以直接测量的质量和横向速度进行估计。建立车辆动力学模型和状态误差方程,通过扩展Kalman滤波(EKF)和递推最小二乘法(RLS)分别对车辆的横向速度、质量进行估计。基于估计得到的车辆参数,设计MPC车道保持控制器。构建硬件在环(HIL)仿真平台,设置不同的测试工况对车道保持算法进行了验证。结果表明:与普通MPC相比,在偏移回正工况中,车辆纠偏消耗的时间减少28.6%,并且超调量更小;高速路工况的横向位置偏差的均方根误差减小了4.2 cm。该方法提升了纠偏能力和跟踪精度,降低了传感器成本。 相似文献
13.
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。 相似文献
14.
道路坡度是道路纵向线形的直接表征参数,对车辆的安全运行具有重要作用。文中采用单轴倾角传感器对道路坡度进行测量,并使用CAN总线接口向其他节点发送坡度数据,该系统可适用于各种以CAN为通信协议的数据采集系统。 相似文献
15.
针对四轮轮毂电机电动汽车行驶过程中的状态估计和在数据测量过程中由于偶然因素使观测序列中存在野值的问题,本文中提出了一种基于抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。首先利用四轮轮毂电机电动汽车的每个车轮的电机驱动力矩容易测得的优势计算轮胎的纵向力,采用Dugoff轮胎模型计算轮胎的侧向力,建立了汽车非线性3自由度车辆模型。接着通过对简单易测低成本传感器信号的信息融合实现电动汽车在行驶过程中的纵向速度、侧向速度和质心侧偏角的准确估计。最后应用Car Sim和Matlab/Simulink联合仿真对估计算法进行验证。结果表明,基于抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波的估计算法比扩展卡尔曼滤波估计算法更能较准确地对车辆行驶状态进行估计,且具有较好的实时性。 相似文献
16.
17.
18.
19.
针对目前多传感器数据融合算法存在的问题,提出了一种基于冗余信息的多传感器数据融合算法。此算法利用分布式融合结构的优点和强跟踪滤波对于机动目标获得局部状态估计值,通过提取各局部状态估计之间存在的冗余信息建立局部状态估计间的相互支持度,从而实现对其权系数动态的合理分配;通过理论分析和Monte-Carlo仿真表明,本文提出的算法得到的融合估计效果明显地优于利用单传感器测量数据得到的滤波估计结果,算法受外界随机干扰的影响较小,也证明了用分布式融合结构和强跟踪滤波对机动目标的局部状态估计值可信度高,基于冗余信息的多传感器数据融合算法具有较好的鲁棒性。 相似文献