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时间:2019-03-16
《基于信息融合技术的车辆行驶状态估计算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、辽宁工业大学硕士学位论文基于信息融合技术的车辆行驶状态估计算法研究专业:载运工具运用工程研究生:解瑞春指导教师:卫绍元教授李刚副教授辽宁工业大学汽车与交通工程学院二〇一五年三月MasterThesisStudyonVehicleDrivingStateEstimationAlgorithmBasedonInformationFusionTechnologySpeciality:VehicleOperationEngineeringCandidate:XIERui-chunSupervisors:ProfessorWEIShao-yuanAssociateProfessorLIG
2、uangLiaoningUniversityofTechnologyJinzhou,121001,ChinaMarch2015摘要汽车主动安全性控制系统可有效提高汽车的操纵稳定性,避免交通事故的发生,而实时准确的获得车辆的行驶状态是汽车主动安全控制的前提。目前车速传感器和陀螺仪成本高,直接用来测试车速和质心侧偏角等参数会增加汽车成本,不利于主动安全控制系统的普及。因此如何应用低成本传感器,基于信息融合技术进行车辆行驶状态的估计已成为目前汽车主动安全控制的研究热点。本文研究依托国家自然科学基金青年基金资助项目(51305190)展开对车辆行驶状态的估计。论文首先建立了采用Dugo
3、ff轮胎模型的非线性三自由度车辆估算法模型,根据纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、方向盘转角和车轮轮速等低成本传感器信号,基于容积卡尔曼滤波理论设计了车速估计器进行车辆的纵向车速、侧向车速及质心侧偏角的估计。其次考虑到路面附着系数对车辆行驶状态产生的影响,设计了基于双容积卡尔曼滤波算法的车辆行驶状态和路面附着系数估计器,实现了对车辆行驶状态和路面附着系数的准确估计。然后考虑到车辆行驶过程中,车辆质量参数、质心位置参数、转动惯量参数对车辆行驶状态产生的影响,因此设计了基于三重容积卡尔曼滤波理论的车辆行驶状态、路面附着系数以及汽车参数的估计器,通过对车速估计器、路面附着系数估计器
4、以及车辆参数估计器三者信息的相互反馈与校正,实现对车辆行驶状态与参数的准确估计。最后通过CarSim与Matlab/Simulink联合仿真实验以及驾驶模拟器硬件在环仿真实验台对所研究的估计算法进行了实验验证。实验结果表明:所研究的估计算法能够实现对车辆行驶状态的准确估计。关键词:信息融合技术;车辆行驶状态;路面附着系数;汽车参数;驾驶模拟器硬件在环实验;容积卡尔曼滤波IAbstractVehicleactivesafetycontrolsystemcaneffectivelyimprovethevehiclehandingstability,andavoidthehappen
5、ingoftrafficaccident.thereal-timeandaccuratetoobtainthevehiclestateisaprerequisiteforautomotiveactivesafetycontrol.thecostishighforspeedsensorandgyroscopeatpresent.anddirectlyusedtotestthespeedandsideslipangleandotherparameterswillincreasethecostofthecar.itisnotconducivetothepopularizationof
6、activesafetycontrolsystem.thereforehowtouselowcostsensorsbasedoninformationfusiontechnologytoestimatevehicledrivingstatehasbecomeahotspotforvehicleactivesafetycontrol.thispaperstudyisbasedontheprojectsupportedbytheNationalNaturalScienceFoundation(51305190)launchesestimationforvehicledrivings
7、tate.atfrist,thethreedegreeoffreedomnonlinearvehiclewithDugofftiremodelareestablishedinthepaper.andthroughtheinformationfusionoflongitudinalaccelerationlateralacceleration,yawrate,steeringangleandwheelspeedlowcostsensor.thestatevariablesisestimated
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