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    重型車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)仿真研究

    2018-04-12 04:23:30王建鋒郭維
    關(guān)鍵詞:重型汽車

    王建鋒 郭維

    摘 要:重型車輛主動(dòng)安全研究的核心是如何快速獲取車輛運(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境等參數(shù),并將這些參數(shù)進(jìn)行綜合分析,按照一定的規(guī)律對(duì)車輛進(jìn)行控制。車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)有的可以直接通過車載傳感器測(cè)量得到,有的則不能。通過建立重型車輛的七自由度動(dòng)力學(xué)模型,利用無跡卡爾曼濾波狀態(tài)估計(jì)方法求解重型汽車在雙移線試驗(yàn)下的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù),將獲得的結(jié)果與同參數(shù)下的Trucksim計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,仿真結(jié)果表明,該方法能夠?qū)崿F(xiàn)重型車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的估計(jì),并且具備較高的估計(jì)精度。

    關(guān)鍵詞:重型汽車;運(yùn)動(dòng)狀態(tài);無跡卡爾曼濾波;汽車主動(dòng)安全

    中圖分類號(hào):U461

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    1 引言

    近年來,人們對(duì)車輛主動(dòng)安全性的要求不斷提高,車輛主動(dòng)安全成為車輛技術(shù)研究的熱點(diǎn)。車輛主動(dòng)安全系統(tǒng)的核心是如何對(duì)車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、環(huán)境等參數(shù)進(jìn)行綜合分析并按照一定的規(guī)律對(duì)車輛進(jìn)行控制。車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)有的可以直接通過車載傳感器測(cè)量得到,有的則不能,因此,通過數(shù)據(jù)融合的方法來獲取車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息已成為目前車輛狀態(tài)參數(shù)估計(jì)研究的重要手段。國內(nèi)外學(xué)者通過各種方法對(duì)車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù),尤其是車輛質(zhì)心側(cè)偏角進(jìn)行了研究,取得了一定的研究成果[1-4]。但是針對(duì)重型車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)的研究則較少,因此本文以重型車輛為研究對(duì)象,建立七自由度車輛動(dòng)力學(xué)模型,利用無跡卡爾曼濾波的狀態(tài)估計(jì)方法,對(duì)重型車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行仿真研究。

    2 重型車輛動(dòng)力學(xué)模型

    2.1 七自由度車輛動(dòng)力學(xué)模型

    建立如圖1所示的重型車輛七自由度動(dòng)力學(xué)模型,該模型包括車輛的縱向、側(cè)向和橫擺3個(gè)整車運(yùn)動(dòng)自由度,以及四個(gè)車輪的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)自由度。坐標(biāo)系原點(diǎn)位于車輛質(zhì)心;車輛縱向?qū)ΨQ軸為X軸,側(cè)向?qū)ΨQ軸為y軸,且通過車輛質(zhì)心。

    其中,隨機(jī)變量w(t)表示系統(tǒng)過程噪聲,v(t)表示測(cè)量噪聲。

    3.2 無跡卡爾曼濾波算法

    無跡卡爾曼濾波利用相似分布原理,構(gòu)造出與原分布均值和協(xié)方差相同的Sigma點(diǎn)集,并將其引入非線性系統(tǒng)進(jìn)行無跡變換,通過求變換點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)量得到估計(jì)量。對(duì)于式(20)和式(22)所構(gòu)建的非線性估計(jì)系統(tǒng),其無跡卡爾曼濾波算法如下:

    4 仿真研究

    利用所建立的基于無跡卡爾曼濾波的重型車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)模型,進(jìn)行雙移線試驗(yàn)仿真研究。利用matlab編寫模型求解程序,獲得車輛狀態(tài)參數(shù)估計(jì)結(jié)果,將其結(jié)果與相同汽車參數(shù)下的TruckSim仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,以驗(yàn)證本文所采用方法的有效性。為了對(duì)比本文算法與TruckSim的結(jié)果,采用平均峰值誤差、平均最大相對(duì)誤差及平方和誤差指標(biāo)進(jìn)行比對(duì)。本文仿真研究中重型車輛的仿真參數(shù)如表2所示。

    雙移線試驗(yàn)中,路面附著系數(shù)設(shè)為0.85,仿真車速為60km/h,按照IS03888 -1- 1999標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行試驗(yàn)。

    圖4為雙移線試驗(yàn)中,重型車輛的輸入?yún)?shù),(a)為試驗(yàn)中汽車的運(yùn)動(dòng)位移,(b)為試驗(yàn)中轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角。

    本文利用無跡卡爾曼濾波估計(jì)得到的重型車輛運(yùn)動(dòng)參數(shù)與Trucksim計(jì)算結(jié)果的對(duì)比如圖5-圖8所示,其中實(shí)線為trucksim計(jì)算結(jié)果,虛線為本文方法的估計(jì)結(jié)果。

    表3為按照本文采用的三種指標(biāo),對(duì)比兩種計(jì)算結(jié)果的具體值。

    從對(duì)比結(jié)果可以看出本文采用的基于無跡卡爾曼濾波的重型汽車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)方法,對(duì)縱向速度、橫向速度和和質(zhì)心側(cè)偏角的估計(jì)值與Trucksim的結(jié)果相比誤差較小,橫擺角速率的誤差稍大,其主要誤差來源于估計(jì)值的波峰和波谷處。

    5 結(jié)論

    通過建立七自由度重型車輛動(dòng)力學(xué)模型,利用無跡卡爾曼濾波狀態(tài)估計(jì)方法求解重型車輛在雙移線試驗(yàn)下的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù),將獲得的結(jié)果與同參數(shù)下的Trucksim結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。分析結(jié)果表明,本文的基于無跡卡爾曼濾波的重型汽車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)方法能夠較精確的估計(jì)出重型車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)。

    參考文獻(xiàn)

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    [2]柳惠,基于模型的車輛質(zhì)心側(cè)偏角估計(jì)方法研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2016,30(11):25-28.

    [3]王建鋒,李平,基于多信息融合的車輛狀態(tài)參數(shù)估計(jì)[J],計(jì)算機(jī)仿真,2013,30(11):131-136.

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