基于扩展卡尔曼滤波的汽车质心侧偏角估计

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1、万方数据·设计·计算·研究·基于扩展卡尔曼滤波的汽车质心侧偏角估计木郭孔辉付皓丁海涛(吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室)【摘要】基于二自由度汽车动力学模型和轮胎模型，运用扩展卡尔曼滤波方法建立了汽车质心侧偏角估计器。利用汽车动力学仿真平台，通过仿真对比'厂线性轮胎模型和非线性轮胎模犁的质心侧偏角估计结果。仿真结果表明，轮胎模型对于质心侧偏角估计精度至关重要，而采用非线性轮胎模型能显著提高质心侧偏角估计精度，估计结果能满足ESC控制的要求。主题词：稳定性控制系统质心侧偏角估计器扩展卡尔曼滤波中图分类号：U461．6文献标识码：A文章编号：1000—3703(200

2、9)04—0001—03EstimationofCGSideslipAngleBasedonExtendedKalmanFilterGuoKonghui，FuHao，DingHaitao(StateKeyLaboratoryofAutomobileOynamicSimulationjilinUniversity)【Abstract]Basedonthe2-DOFvehicledynamicmodelandtiremodel,avehicleegsideslip,ingleestimatorisbuiltwiththeextendedKalmanfilter．The

3、estimatedcgsideslipanglesforlineartiremodelandnon-lineartiremodeliscomparedbysimulationonavehicledynamicssimulationplatform．Thesimulationresultsshowthatthetiremodelplaysanimportantroleinaccuracyofsideslipangleestimatition，whichisimprovedgreatlybyusingthenonlineartiremodelestimationmet

4、hodandtbeestimationresultscallmeettherequirementsofelectronicstabilitycontr01．Keywords：Stabilitycontrolsystem．CGsideslipangie,Estimator,Extendedkalman脚ter1前言汽车稳定性控制系统(electronicstabilitycon—trol，ESC)是在汽车制动防抱死系统(ABS)和牵引力控制系统(TCS)的基础上发展起来的新型主动安全系统，它通过控制发动机扭矩或轮胎力来防止汽车发生制动抱死、驱动打滑、侧滑甩尾等危险工

5、况，使汽车具有良好的操纵稳定性和主动安全性。在稳定性控制算法中，通常采用横摆角速度和质心侧偏角作为其控制参考量【1’2】。其中，横摆角速度可以通过稳定性系统集成的横摆角速度传感器直接测量，但质心侧偏角难以直接测量得到，需要通过测量其它车辆运动状态参量(转向盘转角、侧向加速度、横摆角速度等)并利用估算方法进行估计。因此，进行质心侧偏角估计的方法成为稳定性控制研究中的重点和难点[a-71。本文基于非线性的汽车动力学模型，采用扩展卡尔曼滤波估计方法进行了质心侧偏角估计的相关讨论。2扩展卡尔曼滤波算法扩展卡尔曼滤波(EKF)是一种适用于非线性系统的无偏、最小方差估计[8．

6、91。对于非线性离散系统模型，系统状态方程为：戈h1=f(xk，地)+Wk(1)系统测量方程为：Yk=g(瓢，№)+／3^(2)式中，毗和13t为系统噪声和测量噪声，假设二者为零均值的白噪声，且互不相关；f(菇，u)和g(x，￡‘)为非线性函数。扩展卡尔曼滤波是在线性卡尔曼滤波基础上，围绕估计值露。将非线性函数f(x，u)和g(戈，u)展成泰勒级数并略去二阶以上项来进行线性化，从而得到非线性系统的近似线性化模型：Ak=誓I蜮耻誓l喊㈩扩展卡尔曼滤波算法可以分为预测过程和校正过程两部分。预测过程根据当前时刻的系统状态获得对下一时刻的预测估计；校正过程将观测结果和预测

7、估计结合获得系统的最优估计。扩展卡尔曼滤波算法的步骤如下。a．预测过程一步预测估计：露I-_^(露■l，／／'k-I)(4)一步预测估计的误差协方差矩阵为：+基金项目：国家863计划(2006AAll03103)和吉林大学“985工程”汽车工程创新平台。2009年第4期一1一万方数据·设计·计算·研究·只；A以一lAk+Qk(5)b．校正过程扩展卡尔曼滤波增益矩阵为：．r—r凰=R以(H,Pk饥+尺t)‘1(6)扩展卡尔曼滤波估计为：凳^域^+Kk[)，(后)．g(露‘一，ⅡI)](7)估计误差协方差矩阵为：坟=[，-K∥。]只(8)￡o1‘oE‘’3质心侧偏角估

8、计模型3．