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.     

考虑侧倾影响的汽车横摆角速度与质心侧偏角滤波估计

为准确识别汽车前方弯道路段曲率信息,考虑侧倾运动的实际影响,建立了汽车质心运动、横摆运动及侧倾运动具有非线性特征的3自由度车辆操纵稳定性模型,设计了汽车质心侧偏角与横摆角速度扩展卡尔曼滤波估计器,实现了巡航车辆运动特征的在线实时估计。采用双移线输入,通过Car Sim与Matlab/Simulink的联合仿真进行验证,结果表明,即使在大噪声条件下,所设计的扩展卡尔曼滤波估计器也能较好地实现车辆横摆角速度与质心侧偏角的准确估计。     

基于轮胎回正力矩的路面附着系数估计方法

路面附着系数的识别对汽车稳定性控制起着至关重要的作用。轮胎回正力矩能够反映整车及轮胎的运动、受力状况以及路面环境信息,且利用回正力矩能比使用侧向力更早地估计轮-地接触状况。为此,本文设计一种基于轮胎回正力矩的路面附着系数估计方法。首先,基于二自由度车辆模型设计轮胎侧偏角反馈观测器,对轮胎侧偏角进行实时估计;其次,基于轮胎侧偏角和轮胎回正力矩信息设计路面附着系数估计器,构建路面附着系数评估函数;最后,搭建Carsim与Simulink联合仿真平台,仿真结果表明设计的估计算法能够有效地对路面附着系数进行估计。     

基于模糊逻辑的车辆侧偏角估计方法

提出了一种基于模糊逻辑的汽车侧偏角估计方法。它利用模糊逻辑和汽车运动学模型,将汽车转向盘转角、车轮转速、汽车加速度和横摆角速度信息相融合,进行车辆侧偏角估计。试验结果显示,该方法的鲁棒性和精确性较好,而且响应频率较高,可以满足ESP的控制需要。     

基于汽车质心侧偏角的EPS回正控制策略

针对传统的转向回正控制容易产生回正过度或回正不足的情况,提出一种基于质心侧偏角的汽车电动助力转向回正控制策略。建立车辆动力学模型,基于车载电子稳定程序传感器信号,采用无迹卡尔曼滤波方法在线实时估计路面附着系数和车辆的质心侧偏角。将估计的质心侧偏角与期望质心侧偏角的偏差作为输入,对车辆进行转向回正滑模控制。在Carsim、Matlab/Simulink和LabVIEW中对车辆不同工况下的转向回正性能进行仿真和硬件在环试验。结果表明,提出的转向回正控制策略能够有效地改善车辆的中心转向性能,使车辆具有良好的回正效果。     

汽车行驶状态参数的估计

介绍Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法和滤波估计流程,建立二自由度汽车模型,在模型中加入系统噪声和测量噪声,建立系统状态方程和观测方程。利用自适应卡尔曼滤波算法,对汽车质心侧偏角和横摆角速度进行估计,并进行转向盘转角正弦输入仿真分析,仿真结果表明两者的真实值和估计值吻合良好。利用自适应卡尔曼滤波算法对汽车行驶状态参数进行估计可以降低汽车的成本,是一种行之有效且具有工程应用价值的方法。     

基于卡尔曼滤波的半挂汽车列车状态估计

准确获取车辆的状态信息是汽车主动安全控制研究的关键。文中主要研究半挂汽车列车稳定性控制中的状态估计问题,研究了基于线性四自由度(4-DOF)半挂汽车列车模型,利用卡尔曼滤波(KF)算法估计半挂汽车列车的横摆角速度与质心侧偏角;基于商用车动力学仿真标准软件TruckSim,通过标准双移线仿真工况进行验证,结果表明,在非高速急转向工况下,所提出的估计方案能较准确地跟踪汽车列车的状态信息,为半挂汽车列车主动安全控制奠定基础。     

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。     

基于运动学—动力学方法融合的汽车质心侧偏角估计（英文）

为了提高汽车质心侧偏角估计的准确性,提出了一种新的、基于运动学—动力学方法的融合估计方法。构建了质心侧偏角融合观测器(SAFO)。该SAFO包括3个子滤波器,每个子滤波器分别将横向车速的初步估计结果送到主滤波器中。主滤波器根据当前车辆行驶工况和融合规则,将子滤波器的估计结果融合成为全局意义下的质心侧偏角估计结果。结果表明:该SAFO具有良好的估计精度和长时间尺度下的计算稳定性,同时对横向加速度传感器偏差具有鲁棒性。因此,车辆测试数据验证了SAFO的性能。     

转向盘转角阶跃输入下半挂汽车列车操纵稳定性仿真分析

基于包括任意载荷分布的非线性轮胎模型在内的半挂汽车列车整车模型,应用汽车列车动力学仿真软件Arc Sim,分析了半挂汽车列车在转向盘转角阶跃输入时的转向特性。通过在不同车速、不同结构参数等条件下的仿真计算,揭示了半挂汽车列车的转向特性与车速、结构参数之间的内在联系,给出了半挂汽车列车转向特性在这些条件下的表现特征,为半挂汽车列车操纵稳定性分析提供了参考和借鉴。     

半挂汽车列车弯道行驶工况下轴偏角对行驶稳定性影响的仿真分析

针对半挂汽车列车弯道行驶稳定性差的问题.运用仿真分析软件ADAMS建立了半挂汽车列车整车模型,通过对比稳态转向特性试验和制动效能试验的仿真结果与实车试验结果,验证了仿真模型与实车的一致性.分析了弯道行驶工况下轴偏角对半挂汽车列车折叠角和转向特性的影响,结果表明,半挂车轴偏角的方向与半挂汽车列车的转向一致时,半挂汽车列车折叠角增大,有利于半挂汽车列车的行驶稳定性.     

前轮转角和车轮制动状态对汽车轨迹模拟的影响

对于碰撞后失去动力的汽车，建立其运动轨迹的计算机模型需要碰撞后汽车的初始速度和前轮转角，制动情况等初始值作为轨迹模型的输入参数，以便观察碰撞发生后的汽车运动情况。分析了碰撞后汽车车轮的受力情况，给出不同初始值情况下的轨迹模拟模型。分析结果得出，车轮在自由状态下，前轮的转角对汽车的运动距离有较大影响；当前轮转角为零时，汽车的质心运动几乎为一条直线；当车轮未完全抱死且前轮转角不为零时，汽车的质心运动为一条曲线。     

Estimation of Road Bank Angle and Vehicle Side Slip Angle Using Bayesian Tracking and Kalman Filter Approach

A lateral acceleration is considered to be a significant sensor signal for an estimation of a side slip angle. Due to the fact that a characteristic of a lateral G sensor, the sensor has a technical issue when a road bank angle has presented. In order to resolve the issue, this paper describes a novel method for the real time estimation of a vehicle side slip angle and a road bank angle simultaneously. A Bayesian tracking approach is used to estimate the road bank angle by comparing a measured lateral acceleration with the calculated one in the case of various angle. A Kalman Filter has been implemented through bicycle model using vehicle roll angle, road bank angle and angular velocity of side slip angle. The performance of the proposed estimation method has been evaluated via vehicle tests on a real road.     

Mazda6轿车转向传感器信号的simulink识别

转向传感器信号是车辆控制系统的重要输入信号,但转向传感器的输出不是直接给出转向角大小而是方波信号。为了探究转向传感器原理以及Mazda6轿车实际转向过程中转向传感器信号,本文将介绍如何用simulink来识别该方波信号,输出转向角,最后用该方法识别出实际转向过程的转向角大小。     

车轮外倾角与前束值的设计匹配

车轮外倾角与车轮前束值是车轮定位中的两个重要参数,车轮前束是为了抵消车轮外倾产生的侧滑不利影响,因此前束值要与车轮的外倾角有合理的匹配。综合考虑车辆的结构参数和轮胎特性,基于车轮的侧滑机理,推导出车轮外倾角与前束值的合理匹配关系模型,用试验结果验证了模型的正确性,为在车辆的设计开发过程中,合理的确定车轮的外倾角与前束值提供理论参考。     

Disturbance Observer-Based Sideslip Angle Control for Improving Cornering Characteristics of In-Wheel Motor Electric Vehicles

In this paper, a robust sideslip angle controller based on the direct yaw moment control (DYC) is proposed for in-wheel motor electric vehicles. Many studies have demonstrated that the DYC is one of the effective methods to improve vehicle maneuverability and stability. Previous approaches to achieve the DYC used differential braking and active steering system. Not only that, the conventional control systems were commonly dependent on the feedback of the yaw rate. In contrast to the traditional control schemes, however, this paper proposes a novel approach based on sideslip angle feedback without controlling the yaw rate. This is mainly because if the vehicle sideslip angle is controlled properly, the intended sideslip angle helps the vehicle to pass through the corner even at high speed. On the other hand, the vehicle may become unstable because of the too large sideslip caused by unexpected yaw disturbances and model uncertainties of time-varying parameters. From this aspect, disturbance observer (DOB) is employed to assure robust performance of the controller. The proposed controller was realized in CarSim model described actual electric vehicle and verified through computer simulations.     

Dynamic Estimation of Road Bank Angle

Road bank angles have a direct influence on vehicle dynamics and lateral acceleration measurement. A vehicle stability control system that knows road bank angle has an advantageous capability in achieving desired control sensitivities for maneuvers on ice and snow, among all surfaces, while avoiding false/nuisance activation on a banked road. Since neither lateral velocity nor road bank angle are directly measurable in current vehicle systems due to economical reasons, the major challenge is to differentiate the bias induced by road bank disturbances from actual effect of vehicle lateral dynamics in current measurements. This paper proposes a method of road bank estimation and provides theoretical background for the decoupling effort of lateral dynamics and road disturbances involved in bank estimation.     

Dynamic Estimation of Road Bank Angle

Road bank angles have a direct influence on vehicle dynamics and lateral acceleration measurement. A vehicle stability control system that knows road bank angle has an advantageous capability in achieving desired control sensitivities for maneuvers on ice and snow, among all surfaces, while avoiding false/nuisance activation on a banked road. Since neither lateral velocity nor road bank angle are directly measurable in current vehicle systems due to economical reasons, the major challenge is to differentiate the bias induced by road bank disturbances from actual effect of vehicle lateral dynamics in current measurements. This paper proposes a method of road bank estimation and provides theoretical background for the decoupling effort of lateral dynamics and road disturbances involved in bank estimation.