基于迭代扩展卡尔曼辅助粒子滤波的车辆质心侧偏角观测

摘要

如何实现汽车主动安全控制是保证车辆行驶安全的关键，汽车动力学稳定性控制系统、防侧翻控制系统及避障控制系统是实现汽车主动安全控制的重要保证。质心侧偏角是衡量汽车动力学状态的重要参数，对其准确估计和测量是上述系统优良工作的先决条件。然而在实际应用中直接测量质心侧偏角难度较大而且成本很高，因此，综合考虑经济性和准确性影响因素，通常用软测量的方式对质心侧偏角进行估计。基于汽车线性轮胎模型利用易观测的物理量对质心侧偏角观测是较常见的方法之一，但由于线性模型的局限性，因此，这种方法只能适用于车辆的线性操纵区域，这对于只有在极限工况下才会触发工作的车辆稳定性控制系统而言，显然满足不了要求。
　　本文针对基于汽车线性轮胎模型预估质心侧偏角无法满足车辆稳定性控制系统在极限工况下工作的问题，开展以下具体研究工作：
　　1.建立包含车辆横向，纵向，横摆及四轮轮速的汽车七自由度（7-DOF）整车动力学模型表征车辆状态，为后文搭建状态观测器做准备。
　　2.提出了一种迭代扩展卡尔曼辅助粒子滤波算法来观测车辆质心侧偏角。该算法解决了扩展卡尔曼滤波在强非线性工况下不准确的问题及标准粒子滤波运行过程中出现的粒子退化问题。搭建以质心侧偏角为观测量的状态观测器，应用迭代扩展卡尔曼滤波产生更加接近真实状态的粒子样本，并由辅助粒子滤波算法通过粒子样本产生的重要性函数结合最新的观测量进行重采样，结合这两种算法提出迭代扩展卡尔曼辅助粒子滤波算法观测车辆质心侧偏角，改善观测结果，提高估计精度。
　　3.通过汽车仿真软件CarSim和Matlab/Simulink联合仿真进行模拟对比。
　　4.为验证所提出算法的估计性能，开发基于双天线GPS、应用载波相位差分算法的质心侧偏角测试系统。对装有测试系统的实验车在高低附着路面上分别进行不同车速的标准双移线和蛇形工况试验，并采集实验数据。数据处理模块利用高斯投影坐标变换得到车辆纵轴线与车辆实际速度矢量之间的夹角从而获得质心侧偏角。并将本文算法的估测结果与实车试验结果以及传统的标准粒子滤波算法等估计结果进行比较。

目录

声明

第1章 绪 论

1.1课题研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3论文中的主要研究内容

第2章 车辆动力学模型和轮胎模型

2.1车辆模型

2.2轮胎模型

2.3本章小结

第3章 车辆质心侧偏角观测器设计

3.1车辆稳定性的表征

3.2非线性车辆状态观测器

3.3扩展卡尔曼滤波理论

3.4粒子滤波理论

3.5迭代辅助粒子滤波算法

3.6本章小结

第4章 仿真软件MATLAB/Simulink和CarSim及联合仿真验证

4.1仿真软件CarSim及MATLAB/Simulink简介：

4.2 CarSim-Simulink联合仿真

4.3仿真数据对比分析

4.4本章小结

第5章 质心侧偏角测量系统及数据对比验证

5.1基于GPS的车辆质心侧偏角测量方法

5.2基于双天线GPS的汽车质心侧偏角的测量原理

5.3质心侧偏角观测算法的实车试验验证

5.4本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要研究成果

致谢