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基于多传感器信息融合的模型自适应侧向速度估计方法

摘要

本发明公开了一种基于多传感器信息融合的模型自适应侧向速度估计方法,首先参考车辆的侧向加速度、横摆角速度与前轮转向角等信息,设计SR‑UKF算法的自适应过程噪声矩阵与测量噪声矩阵;然后在原估计方法动力学模型的基础上,加入自适应项以融合运动学模型,两模型权重比由自适应项的系数调整;最后,将自适应噪声矩阵和自适应模型代入定SR‑UKF算法进行侧向速度估计。其中,根据侧向加速度和横摆角速度传感器值与动力学模型计算值偏差定义两传感器置信度的基本概率函数,并依照Dempster‑Shafer证据理论融合两传感器信息,从而根据两传感器的观测值定量地计算评估动力学模型的精确度与传感器的不确定性,得出估计方法模型中自适应项的系数值,最终实现模型的自适应。

著录项

  • 公开/公告号CN111645699B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京理工大学;

    申请/专利号CN202010525798.7

  • 申请日2020-06-10

  • 分类号B60W40/105(20120101);B60W50/00(20060101);G06F30/20(20200101);G06K9/62(20060101);G06F119/14(20200101);

  • 代理机构41182 焦作加贝专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人冯新志

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2022-08-23 12:23:36

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