基于双扩展卡尔曼滤波的汽车状态及路面附着系数估计算法研究

发布时间：2017-05-21 21:11

  本文关键词：基于双扩展卡尔曼滤波的汽车状态及路面附着系数估计算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 实时、准确地获取车辆行驶的关键状态与路面附着信息是实现现代主动安全控制系统的前提和必要条件。然而在实际环境中,目前仍无法用传感器精确且低成本地测得以上信息,给研究和商品化带来了困难。因此,本文提出了利用非线性滤波估计状态的方法来解决上述问题。此方法能够利用简单易测的传感器测量值估算难以测量的未知的车辆状态值,在有效利用已有车载传感器信息的同时,更加有利于各种信息之间在控制系统中的无缝连接。 本文首先基于四自由度车辆模型,应用扩展卡尔曼滤波理论,通过传感器测量值估计车辆的纵/侧向车速、横摆角速度及车身侧倾角等状态,接着利用传感器测量值与状态估计值结合HSRI轮胎模型,通过扩展卡尔曼滤波实现了对路面峰值附着系数的估算。考虑到实际行驶环境中,路面附着情况不断变化对状态估计结果将产生影响,本文将路面附着系数的估算过程与估计车辆状态过程联系起来形成闭环反馈,从而实现附着系数与车辆状态的精确估算。为验证估算精度,文章将路面变化前后的附着系数和车辆状态估算值与成型商用软件CarSim仿真值比较,结果表明:估算值能够很好地与仿真值保持一致,此方法为实现汽车主动安全控制系统提供了重要基础。
【关键词】：汽车 状态估计 路面附着系数估计 双扩展卡尔曼滤波
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：U461.1
【目录】：

• 提要4-7
• 符号说明7-9
• 第1 章 绪论9-17
• 1.1 问题的提出9-10
• 1.2 车辆行驶状态估计的研究现状与发展趋势10-13
• 1.3 路面附着系数估算的研究现状及趋势13-15
• 1.4 本文的主要研究内容与研究思路15-17
• 第2 章 基于扩展卡尔曼滤波的汽车行驶状态估计17-37
• 2.1 卡尔曼滤波理论17-20
• 2.1.1 经典卡尔曼滤波17-18
• 2.1.2 扩展卡尔曼滤波18-19
• 2.1.3 滤波器系数及调整19-20
• 2.1.4 卡尔曼滤波算法的发展现状20
• 2.2 四自由度车辆模型与HSRI 轮胎模型建立20-24
• 2.2.1 四自由度车辆模型建立20-23
• 2.2.2 HSRI 轮胎模型23-24
• 2.3 基于扩展卡尔曼滤波的汽车状态估计24-36
• 2.3.1 状态估计算法过程24-25
• 2.3.2 CarSim 软件介绍25-27
• 2.3.3 状态估计结果验证27-36
• 2.4 结论36-37
• 第3 章 基于扩展卡尔曼滤波的路面附着系数估计37-53
• 3.1 基于扩展卡尔曼滤波的路面附着系数估计37-52
• 3.1.1 基于扩展卡尔曼滤波的参数估计算法38-39
• 3.1.2 路面附着系数估算过程39
• 3.1.3 HSRI 轮胎模型的变形39-41
• 3.1.4 附着系数估算结果验证41-52
• 3.2 结论52-53
• 第4 章 基于双扩展卡尔曼滤波的汽车状态及路面附着系数估计53-62
• 4.1 双扩展卡尔曼滤波53-55
• 4.2 应用双扩展卡尔曼滤波估算汽车状态及路面附着系数55-61
• 4.2.1 汽车状态及路面附着系数估算过程55-56
• 4.2.2 汽车状态及路面附着系数估算结果验证56-61
• 4.3 结论61-62
• 第5 章 全文总结及展望62-64
• 5.1 全文总结62-63
• 5.2 论文创新点63
• 5.3 研究展望63-64
• 参考文献64-67
• 攻读硕士期间发表的学术论文67-68
• 致谢68-69
• 摘要69-71
• Abstract71-73

【引证文献】

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  本文关键词：基于双扩展卡尔曼滤波的汽车状态及路面附着系数估计算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：384842