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1、第37卷V
2、01.37第13期NO.13计算机工程ComputerEngineering2011年7月July2011·人工智能及识别技术·文章编号tloo¨捌28(2011)1,珈20枷3文献标识码·A中圈分类号tN945基于自回归模型的汽车姿态角在线预测系统翊军,王素梅,何国目,岳兴莲(江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江212013)摘要:针对汽车姿态角在线预测问题,利用微惯性测量单元以捷联方式测鼍汽车6自由度运动参数,通过四元数法解算汽车的姿态角,应用卡尔曼滤波器对姿态角进行最优估计处理,在此基础上建立自同归模型对未来ls一3S的姿态角进行实时预测,使用VisualBas
3、ic2005、NIMeasurementStudio开发汽车姿态角在线预测软件,并对其进行实车道路试验,结果证明该软件具有较高的预测准确性。关健诃:微惯性测量单元;四元数;卡尔曼滤波器;自回归模型;汽车姿态角;在线预测On.1inePredictionSystemofVehicleAttitudeAngleBasedonAuto-regressiveModelLIUJun,WANGSu-mei,HEGuo-guo,YUEXing·lian(SchoolofAutomobileandTrafficEngineering,JiangsuUniversity。Zhenjiang2120
4、13,China)[Abstract]AimingattheOn—linepredictionproblemofvehicleattitudeangles,thispaperUSeS6degreeoffreedomvehiclemotionparameterstomeasuredirectlybyMicroInertialMeasurementUnit(MIMU)instrap—downway,thenquatemionisadoptedforattitudealgorithmandKalmanfilterisusedtogettheoptimalestimationofatti
5、tudeangles.Auto-regressive(AR)modelissetupforfumm1s一3Spredictionofattitudeangle.Inaddition。on—linepredictionsoftwareforvehicleattitudeanglesisdevelopedbasedonVisualBasic2005andNImeasurementstudio,andtheroadtestiscardedout.Theresultshowsthevalidityandfeasibilityofon—lineprediction,softwareforv
6、ehicleattitudeangles.[KeywordslMicroInertialMeasurementUnit(MIMU);quaternion;Kalmanfilter;Auto-regressive(AR)model;vehicleattitudeangle;On—linepredictionDOI:10.3969/j.issn.1000—3428.2011.13.0651概述目前,公路交通呈现出行驶高速化、车流密集化和驾驶员非职业化的趋势,由此产生的频繁的交通事故也使公路交通安全问题成为一个社会广泛关注的话题。据弗吉尼亚州技术局和美国国家公路交通安全管理局在2006
7、年4月20日发布的<‘自然驾驶条件下的100辆车进行的研究》显示,80%的公路交通事故是由驾驶员在事故前3S内的疏忽造成的。汽车的运动姿态角与汽车的行驶安全密切相关,如汽车的侧倾角与汽车侧翻相关,横摆角与汽车侧滑、侧面碰撞、车道偏离相关,因此,开展汽车运动姿态角的在线预测研究十分迫切和必要。汽车姿态角在线预测技术是指汽车在道路行驶过程中,通过布置在汽车上的惯性传感器在线监测汽车的姿态角,并应用一定的技术或方法准确可靠地预测出未来1s一3S内汽车可能的行驶姿态角。汽车姿态角在线预测技术的研究为未来开发性能更高更可靠的汽车主动安全预警系统提供了一定的理论依据和技术途径。为此。本文设计
8、并实现了一个基于自回归(Auto-regressive,AR)模型的汽车姿态角在线预测系统。2汽车姿态角在线预测系统及预测原理汽车姿态角在线预测系统的硬件组成如图l所示。其中,微惯性测量单元(MicroInertialMeasurementUnit,MIMU)由2个ADXL203型双向加速度计和3个ADXRSl50型角速度陀螺组成;VT-AD32—39A信号采集器用于将MIMU测量到的汽车6自由度运动参数的模拟信号转化为数字信号,并送入计算机中做进一步的处理。便携式计算机上主要完
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