基于多传感器信息融合技术的汽车行驶状态估计

发布时间：2021-08-06 00:59

　　随着经济的发展和城市化速度的加快,人们的生活水平快速提高,越来越多的人开始享受汽车带来的便利,然而,科技是把双刃剑,汽车的投入使用也引发了各类严重的城市交通问题。因此,如何解决汽车安全带来的问题成为当前社会的首要任务之一,其中,对汽车主动安全技术的研究是当前汽车工程领域的研究热点之一。汽车电子稳定系统（如博世的ESP）就是重要的主动安全技术之一,能够在极端条件下提高汽车的操纵稳定性,保证汽车的行驶安全。而实时准确的获得汽车当前的行驶状态是ESP发挥作用的重要前提,因此,研究如何使用低成本传感器准确估计汽车的行驶状态是非常重要的,这对于稳定控制系统的大规模生产具有重要意义。本文依托国家自然科学基金项目（U1564201）开展对汽车行驶状态的估计研究。论文首先根据ESP控制中所需要考虑的自由度,在兼顾精度与复杂度的条件下,建立了基于“魔术公式”轮胎模型的非线性七自由度车辆模型,并在CarSim软件中验证模型的可行性。结合状态参数估计思想,将车辆动力学模型转化为状态方程与量测方程,通过将状态向量与标准状态方程、标准量测方程相结合,建立状态估计模型。其次,详细介绍了目前信息融合理论中最常用的估... 

【文章来源】：江苏大学江苏省

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

全国汽车保有量Fig.1.1Nationalcarownership

我国的汽车保有量在 2017 年底已达到 2.17 亿辆故的频繁发生。仅 2017 年，我国发生机动车交通事人，受伤 19.49 万人，其中在高速公路和城市快速路[2]。图 1.1 为我国近几年的汽车保有量变化趋势，图亡人数。图 1.1 全国汽车保有量Fig.1.1 National car ownership

法对汽车行驶过程中的车速进行估计，并通过 CarSim 与 Matlab/Simulink 联仿真验证估计算法的准确性。第四章：考虑到 UKF 的局限性，引入自适应滤波，在系统受到外界干扰后，用 AUKF 算法估计汽车纵向车速、质心侧偏角和横摆角速度等，与真实值进比较，建立 AUKF 算法的信息融合算法，给出车辆状态最小方差意义下的融结果。利用纵、侧向加速度和方向盘转角等低成本传感器信号融合得到所需 难 以 测 量 的 横 摆 角 速 度 、 纵 向 车 速 及 质 心 侧 偏 角 等 ， 并 利 用atlab/Simulink-CarSim 进行联合仿真。第五章：详细介绍了驾驶模拟器软硬件在环仿真平台，进行驾驶模拟器硬在环实验和实车道路实验，选择典型的试验工况，对论文提出的基于 AUKF法的汽车行驶状态估计进行验证。第六章：工作总结与展望。本文技术路线图如图 1.3 所示。


本文编号：3324753