采用自适应无迹卡尔曼滤波器的车速和路面附着系数估计

张家旭,李静

(1.吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,130022,长春;2.中国第一汽车集团技术中心,130011,长春)



采用自适应无迹卡尔曼滤波器的车速和路面附着系数估计

张家旭1,2,李静1

(1.吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,130022,长春;2.中国第一汽车集团技术中心,130011,长春)

针对车辆主动安全控制中的车速和路面附着系数这一关键信息,提出了一种实时估计该信息的滤波算法,同时建立了将包含时变噪声统计特性的七自由度非线性车辆动力学模型作为滤波算法的标称模型,以及一种自适应无迹卡尔曼滤波算法。该算法采用传统的无迹卡尔曼滤波器来估计车速和路面附着系数,同时利用次优Sage-Husa噪声估计器对系统的噪声统计特性进行实时更新,其中采用遗忘因子限制噪声估计器的记忆长度,使新近数据发挥重要作用,使陈旧数据逐渐被遗忘,从而解决了因系统标称模型误差、外界扰动等因素引起的噪声时变的问题。在不同路面条件下进行了多种工况的实验验证,并与无迹卡尔曼滤波器的估计结果进行对比分析,结果表明,该算法具有良好的鲁棒性,其估计精度高于无迹卡尔曼滤波器,且满足车辆主动安全控制系统的要求。

车辆动力学;自适应滤波;无迹卡尔曼滤波;次优Sage-Husa噪声估计器

准确实时获取车辆的行驶状态与路面附着条件是实现车辆主动安全控制的必要前提,而这些信息通常无法直接测量,由此衍生出的基于车载传感器获得的车辆状态信息进行汽车状态参数估计成为近年来研究的热点[1-5]。……