基于信息融合技术的车辆行驶状态估计.pdf

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1、第3l卷第10期计算机仿真2014年10月文章编号：1006—9348(2014)10一0183一04基于信息融合技术的车辆行驶状态估计李刚，解瑞春，卫绍元，韩海兰(辽宁工业大学汽车与交通工程学院，辽宁锦州121001)摘要：针对车辆行驶状态估计问题，基于扩展卡尔曼滤波(EKF)理论设计了汽车横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速的估计算法。建立了车辆非线性三自由度估算模型，应用扩展卡尔曼滤波对纵向加速度、侧向加速度和方向盘转角低成本传感器信号的信息融合，实现对车辆行驶状态的准确估计。选择高速双移线工况，通过carsim与Matlab／simu

2、link联合仿真对算法进行仿真验证。结果表明：算法能够准确估计车辆的横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速，并具有良好的实时性。关键词：扩展卡尔曼滤波；车辆状态估计；信息融合；联合仿真中图分类号：u463．4文献标识码：BStudyofVellicleDri订ngStateEstimationBasedonInfbrmationFusionLIGang，XIERui—Chun，WEIShao—yuan，HANHai—lan(schoolofAutomobileandTr撷cEn百neering，“aoningUniverSityofTechno

3、logy，JillzhouLiaoning12100l，China)ABSTRACT：AnestimationalgorithmispresentedbasedonextendedKalmanfilter(EKF)forvehiclestatessuch船vehiclelon舀tudinalspeed，sideslipandeandyawrate．Anon—linearestimationmodelisestablishedforthreede—greesoffbedomvehicle，theextendedKalmanfilterisa

4、ppliedtoinfbmationfhsionoflow—costsensorsignalsinclu—dingthelon舀tudinalacceleration，1ateralaccelemtionandsteeringwheel锄一e，andtheaccumteestimatesoftheve—hjclestatesareachjeved．simulati佣expe^mentsaregivenunderhjg．】一speeddoubJelaneconditjonsbyusjngc小Sim卸dMatlab／Simulinkco—si

5、mulationalgorithms．Theresultsshowthatthea190ritIlmcanaccuratelyestimatethelon舀tudinalvehiclespeed，yawrateandslipande．KEYWoRDS：ExtendedKalmanfilter(EKF)；Vehiclestateestimation；Infomationfusion；Co—simulation1引言随着汽车保有量的增加，汽车的主动安全性问题受到广泛关注。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。准

6、确获得车辆的行驶状态是汽车主动安全控制的前提。车辆行驶状态主要包括汽车的纵向速度、侧向速度、质心侧偏角及横摆角速度等状态信息。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，基于相关理论进行车速估计已成为目前汽车主动安全控制的研究热点。通过算法准确估计车速，从而代替硬件实际测量，也被称为软测量。基金项目：国家自然科学基金青年科学基金项目(E51305190)；辽宁省教育厅项目(L2013253)收稿日期：2014—01一15目前扩展卡尔曼滤波、粒子滤波

7、以及贝叶斯估计、最小二乘法等方法已被用于车辆状态软测量方面¨“1。采用简单线性模型进行参数估计可以提高实时性，但会影响估计精度；而采用较复杂的算法和模型进行估算，虽然估计精度较高但实时性较差。论文建立了非线性三自由度车辆模型，基于扩展卡尔曼滤波(EKF)理论，通过多传感器的信息融合，实现对汽车的横摆角速度、质心侧偏角和纵向速度的准确估计，并通过carsim和Matlab／Simulink联合仿真对估计算法的有效性进行验证。仿真结果表明：算法能够准确估计车辆横摆角速度、质心侧偏角和纵向速度。2非线性三自由度车辆估算模型论文估计算法所用动力学

8、模型是在线性二自由度车辆模型。7。基础上引入一个纵向车速，即建立包括纵向，侧向，横摆的三自由度非线性模型，如图l所示。图1中，xoy为一固结于车辆质心处的坐标系，其中：x一】83—图l非线性三