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时间:2019-01-03
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1、基于改进的扩展卡尔曼滤波在GPS测速中的应用摘要:汽车电子控制系统对动态测速提出较高的要求,使用位差法和扩展卡尔曼滤波融合算法用于GPS测速比GPS位置差分测速方法具有更高的精度,但在汽车快速转弯时误差较大。为此通过有限差分运算获取滤波验前、验后误差协方差矩阵,增强滤波过程的收敛性,再以有限差分扩展卡尔曼滤波算法对汽车实时位置进行运算以获取实时车速。实验结果表明,相比扩展卡尔曼滤波GPS测速方法,该文算法具有更高的测速精度。关键词:汽车电子控制系统;全球定位系统;动态测速;扩展卡尔曼滤波算法;有限
2、差分运算中图分类号:TN61?34文献标识码:10047373X(2016)08?0030?03A文章编号:ApplicationofimprovedextendedKalmanfilteringalgorithminvelocitydeterminationwithGPSFENGXuelil,2,YANFuwul,HUJiel(1.AutomotiveEngineeringInstitute,WuhanUniversityofTechnology,Wuhan430070,China;2・Mech
3、anicalandElectricalEngineeringCollege,HangzhouPolytechnic,Hangzhou3114029China)Abstract:Dynamicvelocitydeterminationhadtomeetthehigherrequirementfromthevehicleelectroniccontrolsystem・Thealgorithmcombiningfinite?differencealgorithmwithextendedKalmanfil
4、teringalgorithmhashigheraccuracyinGPSvelocitydeterminationthanGPSlocationdifferencevelocitydeterminationmethod,butthereisalargermeasuringerrorduringthefastturningofcar.Thefinite?differenceoperationisadoptedtoachievethepriorierrorcovariancematrixandthe
5、posteriorerrorcovariancematrixoffilteringtoenhancetheconvergenceofthefilteringprocess,andthenthefinite?differenceextendedKalmanfilteringalgorithmisusedtocalculatecar,sreal?timelocation9soastogetthereal?timespeedofthevehicle・Theexperimentresultsshowtha
6、ttheimprovedalgorithmhashighermeasuringaccuracythanthatoftheextendedKalmanfilteringvelocitydeterminationalgorithm・Keywords:vehicleelectroniccontrolsystem;globalpositioningsystem;dynamicvelocitydetermination;extendedKalmanfilteringalgorithm;finite?diff
7、erenceoperation近年来由于信息技术、计算机技术和电子技术的快速发展和应用普及,汽车电子控制技术得到长足的发展,在智能化、网络化、控制精度、控制范等领域均取得了一定的突破性成果[1],进一步提升了现代汽车的发展水平;但同时汽车电子控制技术的智能化.网络化和集成化也对汽车状态的测量提出了更高效更快捷更准确的要求[2]。汽车行驶过程中的动态参数如加速度、车速、质心侧偏角、横摆角速度等不仅是汽车性能评估的重要因素,还是汽车电子控制的重要参数,对上述参数的低成本、高精度的测量是提升汽车电子控制
8、水平的关键o目前应用于车辆动态测速的方法[3]主要以基于GPS动态测速方法为主,包含GPS多普勒频移测速、GPS差分测速和GPS扩展卡尔曼滤波测速,但都存在一定不足,前两种方法电路复杂且成本高,不利于产品的小型化和推广,GPS扩展卡尔曼滤波测速虽然成本相对较低,但在车辆快速转弯时测速准确性有待提高[4]。为此本文提出了一种使用有限差分运算改进扩展卡尔曼滤波算法用于车辆动态测速,以提高算法在车辆快速转弯时的测速性能,并进行实验验证。1GPS差分测速方法使用GPS可以快捷、可靠、经济地
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