[發(fā)明專利]基于分布式異步融合的線控底盤車輛非線性狀態(tài)估計(jì)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011116288.0
• 申請(qǐng)日: 2020-10-19
• 公開（公告）號(hào): CN112270039A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 羅建;趙萬忠;欒眾楷;秦亞娟;鄭雙權(quán);王崴崴;劉津強(qiáng);張玉梅;董雪鋒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京航空航天大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F30/15
• 分類號(hào): G06F30/15;G06F30/20;G06F17/16;G06F17/13;G06F17/11
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務(wù)所 32237
• 代理人: 賀翔

本發(fā)明公開了一種基于分布式異步融合的線控底盤車輛非線性狀態(tài)估計(jì)方法，步驟如下：1）建立包含質(zhì)心縱向、側(cè)向、橫擺及側(cè)傾運(yùn)動(dòng)的車輛四自由度運(yùn)動(dòng)微分方程；2）根據(jù)所述車輛四自由度運(yùn)動(dòng)微分方程建立車輛非線性狀態(tài)方程和觀測(cè)方程；3）將所述車輛非線性狀態(tài)方程中的狀態(tài)參數(shù)迭代至非線性狀態(tài)時(shí)滯容積卡爾曼融合濾波器，得到車輛非線性狀態(tài)融合估計(jì)值，用于線控底盤系統(tǒng)控制關(guān)鍵變量的實(shí)時(shí)融合估計(jì)。本發(fā)明有效解決了由于不同車載傳感器的采樣頻率不同所導(dǎo)致傳感器對(duì)車輛行駛狀態(tài)進(jìn)行觀測(cè)描述時(shí)出現(xiàn)的狀態(tài)時(shí)滯問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于智能駕駛環(huán)境感知領(lǐng)域，具體涉及一種基于分布式異步融合的線控底盤車輛非線性狀態(tài)估計(jì)方法。

背景技術(shù)

近年來，隨著信息技術(shù)在汽車領(lǐng)域的深入應(yīng)用，智能駕駛技術(shù)得到進(jìn)一步的發(fā)展與完善，汽車底盤線控化成為現(xiàn)代汽車發(fā)展的一大主流趨勢(shì)。線控底盤系統(tǒng)技術(shù)的控制關(guān)鍵在于精確地獲取表征車輛自身運(yùn)行狀態(tài)的橫擺角速度、縱橫向速度、車身側(cè)傾角等關(guān)鍵狀態(tài)變量。這些狀態(tài)變量是車輛線控底盤控制系統(tǒng)中的主要控制變量，也是實(shí)時(shí)辨識(shí)車輛行駛狀態(tài)及制定線控底盤子系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制規(guī)則的重要依據(jù)。但由于汽車動(dòng)力學(xué)控制過程的復(fù)雜性及車載傳感器的測(cè)試水平和測(cè)試成本等多方面的影響，很多關(guān)鍵狀態(tài)變量無法直接、準(zhǔn)確或低成本的測(cè)量。

現(xiàn)有的汽車行駛狀態(tài)估計(jì)方法(如授權(quán)公布號(hào)CN106250591B)主要是先建立汽車質(zhì)心運(yùn)動(dòng)、橫擺運(yùn)動(dòng)及側(cè)傾運(yùn)動(dòng)等具有非線性特征的運(yùn)動(dòng)微分方程，再用擴(kuò)展Kalman濾波進(jìn)行間接的車輛狀態(tài)參數(shù)估計(jì)。但在實(shí)際應(yīng)用中，由于不同車載傳感器的采樣頻率不同，會(huì)導(dǎo)致傳感器對(duì)車輛行駛狀態(tài)進(jìn)行觀測(cè)描述時(shí)出現(xiàn)的狀態(tài)時(shí)滯的情況，給系統(tǒng)噪聲和觀測(cè)噪聲統(tǒng)計(jì)特性的準(zhǔn)確描述帶來了很大的困難，因此，如果采用預(yù)先建立噪聲模型的常規(guī)濾波器，將會(huì)出現(xiàn)狀態(tài)估計(jì)不準(zhǔn)，甚至發(fā)散等現(xiàn)象，導(dǎo)致無法實(shí)現(xiàn)線控底盤控制中心對(duì)車輛底盤子系統(tǒng)的精準(zhǔn)控制。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于分布式異步融合的線控底盤車輛非線性狀態(tài)估計(jì)方法，本發(fā)明通過以車輛非線性動(dòng)力學(xué)模型為基礎(chǔ)，將容積卡爾曼濾波理論及多傳感器信息異步融合技術(shù)引入到車輛非線性狀態(tài)估計(jì)中，設(shè)計(jì)了非線性狀態(tài)時(shí)滯容積卡爾曼融合濾波器，有效解決了由于不同車載傳感器的采樣頻率不同所導(dǎo)致傳感器對(duì)車輛行駛狀態(tài)進(jìn)行觀測(cè)描述時(shí)出現(xiàn)的狀態(tài)時(shí)滯問題，實(shí)現(xiàn)了用于線控底盤系統(tǒng)主動(dòng)控制關(guān)鍵變量的實(shí)時(shí)融合估計(jì)，為車輛的主動(dòng)安全控制提供了更為精確的信號(hào)。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明的一種基于分布式異步融合的線控底盤車輛非線性狀態(tài)估計(jì)方法，步驟如下：

1)建立包含質(zhì)心縱向、側(cè)向、橫擺及側(cè)傾運(yùn)動(dòng)的車輛四自由度運(yùn)動(dòng)微分方程；

2)根據(jù)所述車輛四自由度運(yùn)動(dòng)微分方程建立車輛非線性狀態(tài)方程和觀測(cè)方程；

3)將所述車輛非線性狀態(tài)方程中的狀態(tài)參數(shù)迭代至非線性狀態(tài)時(shí)滯容積卡爾曼融合濾波器，得到車輛非線性狀態(tài)融合估計(jì)值，用于線控底盤系統(tǒng)控制關(guān)鍵變量的實(shí)時(shí)融合估計(jì)。

進(jìn)一步地，所述步驟1)中的運(yùn)動(dòng)微分方程為：