基于自适应奇异值分解无迹卡尔曼滤波算法的车辆质心侧偏角估计

发布时间：2021-02-05 07:27

　　作为车辆操纵稳定性的关键评价指标及车辆稳定性控制目标,准确估计车辆的质心侧偏角直接影响车辆的行驶安全性,为此提出了一种基于自适应奇异值分解无迹卡尔曼滤波算法的车辆质心侧偏角估计方法,以改善无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）在系统强非线性或状态模型不精确的情况下状态估计精度降低甚至发散的问题。利用自适应奇异值分解方法（Singular Value Decomposition,SVD）构建sigma点,并在时间更新过程中利用自适应因子对奇异矩阵进行修正,改进了UKF中状态协方差矩阵的迭代稳定性及估计器的鲁棒性。利用分布式驱动电动汽车半实物仿真平台分别在双移线工况、单移线工况及方向盘转角阶跃工况下对基于无迹卡尔曼滤波和ASVD-UKF算法的质心侧偏角估计方法进行了对比验证。结果表明,ASVD-UKF估计器改善了无迹卡尔曼滤波估计器的精度,验证了算法的有效性。 

【文章来源】：公路交通科技. 2020,37(12)北大核心

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

车辆二自由度模型

实车试验是在长安大学车辆综合性能试验场的操稳性广场上进行的,利用建立的分布式驱动电动汽车硬件在环平台对基于ASVD-UKF的质心侧偏角估计器进行验证,并与基于无迹卡尔曼滤波的车辆质心侧偏角估计器进行对比,验证质心侧偏角估计器的准确性。为此本研究分别在双移线工况、单移线工况下进行试验验证。(1)双移线试验

试验选择在ISO 3888-1标准双移线工况下进行,如图3所示为目标行驶路径。图中,d1=1.1L+0.25,d2=1.3L+0.25,L为车宽。试验道路路面附着系数为0.4。首先驾驶人应使车辆与行驶道路保持水平,并且使方向盘位于中间位置;随后驾驶员操纵车辆在道路上加速直行,使得车辆进入双移线道路的初始车速为60 km/h,期间应不操纵方向盘使得方向盘保持在中间位置,之后驾驶员根据路面的锥桶标记自由行驶。如图4所示为ASVD-UKF 估计器、UKF估计器和试验获得质心侧偏角,如图5所示为试验过程中车辆的侧向加速度。图4 车辆质心侧偏角曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]滑模变结构控制理论及其算法研究与进展[J]. 刘金琨,孙富春.  控制理论与应用. 2007(03)



本文编号：3019253