專利名稱：一種機動車輛自適應巡航系統(tǒng)的車速估計方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明涉及一種車速估計方法，特別涉及用于機動車輛自適應巡航控制系統(tǒng)的車速估計 方法。
背景技術(shù)：
本發(fā)明為一種車速(也稱為"參考車速")估計方法，主要用于道路行駛機動車輛(稱
為"主車")的自適應巡航控制系統(tǒng)(Adaptive Cruise Control, ACC)，該系統(tǒng)利用一個車 距傳感器探測行駛前方是否存在以低于主車車速行駛的另一個機動車輛或其它障礙物(稱為 "目標對象")，當存在目標對象時，依據(jù)一定規(guī)則確定其中對主車安全行駛最具危險的目標 對象(稱為"主目標")，并控制主車與其保持安全距離(稱為"安全車距")行駛，當不存 在目標對象時，控制主車按照駕駛員設定的期望車速(稱為"設定車速")行駛。
有別于傳統(tǒng)巡航控制，自適應巡航控制系統(tǒng)能夠控制主車與可能出現(xiàn)的目標對象之間保 持安全車距行駛，安全車距的確定原則稱為"安全策略"。主車的行駛車速是決定自適應巡 航系統(tǒng)安全策略的主要因素之一，準確掌握車速信息是系統(tǒng)運用安全策略確定正確安全車 距、保證行車安全的前提，這對于存在近距離目標對象的情況尤為重要。迄今已有多項關(guān)于 自適應巡航控制系統(tǒng)的公開專利，如US2004/0064240、 US2005/0240334、 US2007/0233353、 CN101326074A。但在這些專利中，均未涉及準確獲取車速/加速度信息的技術(shù)手段?，F(xiàn)有技 術(shù)一般利用ABS輪速傳感器測取的車輪轉(zhuǎn)速信號計算行駛車速，這種方法的缺點是輪速信號 包含較大的噪聲成分，并且在制動過程中，車輪的滑移會導致計算結(jié)果與真值產(chǎn)生較大的偏 差，嚴重影響其使用價值。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有自適應巡航系統(tǒng)由于無法準確掌握車速信息所導致的系統(tǒng)性 能難以保障的問題，提供一種兩輪驅(qū)動機動車輛的車速估計方法。
本發(fā)明的特征在于利用機動車輛自適應巡航控制系統(tǒng)的縱向加速度傳感器和輪速傳感器 的量測信號，以Kalman濾波算法為基礎，通過估計系統(tǒng)噪聲特征改進了算法對加速度信號 靜態(tài)偏差變化的跟蹤能力，通過在制動狀態(tài)下對量測方程的修正，減小了以輪速計算車速量 測值的誤差。試驗表明，本發(fā)明具有不依賴大量實車試驗、計算量小、可靠性高的特點。
本發(fā)明的基本原理說明如下 基本估計算法理論上，在非制動工況下，非驅(qū)動輪輪速與車輪有效半徑的乘積可以作為參考車速，但 直接利用非驅(qū)動輪輪速計算參考車速會將輪速量測噪聲帶入估計結(jié)果，影響使用效果。當汽 車制動時，通過加速度信號積分可以求取參考車速，但一方面，積分初值并非在任意時刻均 可準確獲取，另一方面，由于環(huán)境溫度、道路坡度、車身俯仰運動等因素的影響，加速度傳 感器采集的加速度值存在靜態(tài)偏差，從而極易導致很大的累計誤差。
利用Kalman濾波算法能夠有效地解決信號噪聲問題，因此，本發(fā)明借助Kalman濾波算 法估計主車的車速和加速度。
以主車車速、加速度信號偏差為狀態(tài)變量，并視加速度信號偏差具有緩變特征，可以建 立如下離散形式的狀態(tài)空間表達式
<formula>formula see original document page 7</formula>
式中，、車速；a。，加速度信號靜態(tài)偏差；^，采樣周期；a"加速度信號量測值；、， 車速量測值；Wl， A，系統(tǒng)噪聲；w。，量測噪聲。式(1)為系統(tǒng)方程，式(2)為量測方 程。對其應用Kalman濾波算法即可實時估計狀態(tài)變量，即車速和加速度信號靜態(tài)偏差。 由 加速度傳感器直接測取，vm由兩非驅(qū)動輪輪速的均值依下式計算而得
式中，q、化分別為輪速傳感器測取的左右非驅(qū)動輪轉(zhuǎn)速，、為非驅(qū)動輪半徑。 算法修正一
通常，Kalman濾波中的系統(tǒng)噪聲和量測噪聲均被視為零均值的白噪聲。式(1)中的狀 態(tài)方程a。Ot + l)^。Ofc) + ^W表明，系統(tǒng)噪聲M^的均值表征了加速度信號靜態(tài)偏差的變化情況。
當加速度信號靜態(tài)偏差以較大的速率波動時，w2的零均值處理方式會影響濾波算法對加速度
信號靜態(tài)偏差估計值的跟蹤能力，從而影響車速估計精度。
在汽車行駛過程中，環(huán)境溫度相對穩(wěn)定，因此加速度信號靜態(tài)偏差發(fā)生波動的主要原因
是汽車加減速、道路坡度所產(chǎn)生的俯仰運動導致了加速度傳感器方位的變化。故而可以認為 a。的變化率與加速度變化率存在一定的量化關(guān)系。
對于加速度信號伴隨很強的噪聲成分的情況，直接微分求取沖擊度會引入很大的誤差， 因此，本發(fā)明先利用低通濾波器、通過控制通頻帶對加速度信號進行濾波處理。濾波器可以 是依任意方法設計的數(shù)字濾波器，其階次不應過高，須滿足車載應用的要求，另外還須滿足如下要求對濾波前后加速度信號進行積分計算車速，除在加速度急劇變化的個別區(qū)段以外，
濾波前和濾波后的兩個車速變量的差值維持基本不變。
設所設計的低通濾波器為<formula>formula see original document page 8</formula>
則由下式計算濾波后的加速度值
<formula>formula see original document page 8</formula>
其中，A^，2，3，…，表示離散過程的各采樣時刻；"f，濾波后的加速度值；6,， ^，濾波器系 數(shù)。
操縱車輛反復進行持續(xù)加速、持續(xù)減速的直線行駛，記錄加速度、非驅(qū)動輪輪速信號，
并由兩非驅(qū)動輪輪速均值計算車速量測值。分別利用前面的基本Kalman濾波算法、低通濾 波器對多組行駛試驗數(shù)據(jù)進行處理，求取加速度信號靜態(tài)偏差估計值和濾波后的加速度值。 在加速度濾波信號中找到加速度變化開始點、加速度變化結(jié)束點，求取加速度變化開始點之 前一段時段內(nèi)的加速度均值、加速度偏差估計均值；求取加速度變化結(jié)束點之后一段時段內(nèi) 的加速度均值52;在加速度偏差估計值中找到加速度變化開始點之后、加速度偏差估計值開 始趨于穩(wěn)定的點，求取該點之后一段時段內(nèi)的加速度偏差估計均值。所述的三個時段的選取 原則是在該區(qū)段內(nèi)，加速度值或加速度偏差估計值基本恒定。由下式計算加速度靜態(tài)偏差 估計值變化率與加速度變化率的比例關(guān)系c
S-A
對多組行駛數(shù)據(jù)進行同樣的分析，得到多個加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化 率的比例關(guān)系，對其求平均得到均值為F。貝!J，在Kalman濾波迭代的每一步，即可由下式 計算系統(tǒng)噪聲v^的均值。<formula>formula see original document page 8</formula>(6)
式中，^， M^均值的估計值。
算法修正二
在汽車制動過程中，由于車輪滑移的存在，以非驅(qū)動輪輪速計算的車速量測值與車速真
值存在偏差，成為導致Kalman濾波估計誤差的原因之一。因此，本發(fā)明在制動工況下利用非驅(qū)動輪的滑移率對量測方程式(2)進行修正?；坡实亩x式為
<formula>formula see original document page 9</formula>(7)
式中，Vr，車速；、，由車輪輪速計算的車速量測值。由上式易得滑移率、車速量測值與參
考車速之間的關(guān)系，但實車應用的問題是，無法實時獲取當前采樣時刻的滑移率。在小采樣周期的前提下，以上一時刻的滑移率代替，故修正后的觀測方程可表示為
<formula>formula see original document page 9</formula> (8)
由式(1)和式(8)組成新的狀態(tài)空間模型，并由式(6)實時估計系統(tǒng)噪聲^的均值，應用Kalman迭代算法即可實時獲得車速估計值^和加速度信號靜態(tài)偏差估計值5。。
本發(fā)明的具體步驟如下-
1) 首先進行主車多組直線行駛加減速試驗，記錄縱向加速度傳感器、輪速傳感器測得的車身加速度和左右非驅(qū)動輪輪速信號。利用所得試驗數(shù)據(jù)-①設計低通濾波器去除加速度信號中的高頻噪聲如果試驗數(shù)據(jù)中車身加速度傳感器信號噪聲成分過高，則設計低通濾波器去除加速度信號中的高頻噪聲。濾波器可以是依任意方法設計的數(shù)字濾波器，但應滿足以下要求階次不應過高，須滿足車載應用的要求；用低通濾波器對濾波前和濾波后的加速度信號進行積分可分別求得車速計算值，除在加速度急劇變化的個別區(qū)段以外，濾波前和濾波后的兩個車速變量的差值維持基本不變。設所設計的低通濾波器為
<formula>formula see original document page 9</formula>
則由下式計算濾波后的加速度值:
<formula>formula see original document page 9</formula>
以上兩式中，^ = 1,2,3,...，表示離散過程的各采樣時刻；"m，縱向加速度傳感器量測信號;A，濾波后的加速度值；A，。為濾波器系數(shù)。
對于信噪比高的加速度傳感器信號，可略去本步驟，即無需設計低通濾波器，此時，
② 對于如下的離散時間過程，進行Kalrnan濾波迭代，求取加速度量測信號的靜態(tài)偏差:狀態(tài)方程 x(" = J;c(A: -1) + 5w(A: — 1) + ws (A: -1)
量測方程 = Cc(" + w。
其中，A: = l,2,3,...，表示離散過程的各采樣時刻；
狀態(tài)向量;C-[VrVr為車速，^為加速度量測信號的靜態(tài)偏差；控制輸入W-"m， ^為加速度信號量測值；
量測輸出"、，Vm=^+^>W/2，"'和"分別為輪速傳感器測得的左右非驅(qū)動輪轉(zhuǎn)速，；為車輪半徑；
ar為采樣周期；
狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣j-輸入矩陣s-
i -^ro i
o
觀測矩陣C-[l O];
W與W。分別為過程噪聲向量與量測噪聲向量；
以；表示狀態(tài)估計值，具體濾波過程如下
初始化，設置狀態(tài)估計的Kalman濾波迭代初值:'A(O)l f0y,(0) + Or(0)h/21
狀態(tài)初值J^(0):
0
輸入初值"(o)="m(o)
在每一個采樣時刻、進行以下迭代計算，艮p-
，)=(/ -輝)c)(」単-i)f +②
柳—/、"=辟-1) +稀-C(腐卜1》)
"W = "mW 、
以上各式中，^為Kalman增益，尸為誤差協(xié)方差，^為過程噪聲協(xié)方差矩陣，*為量測噪聲協(xié)方差矩陣。
通過Kalman濾波迭代，求得各采樣時刻的加速度量測信號靜態(tài)偏差估計值5。。③利用上述過程求得的各次試驗的加速度值"f和加速度量測信號靜態(tài)偏差估計值^的時間歷程，求加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化率的比例系數(shù)，具體步驟如下
取"f時間歷程中加速度由某一較為平穩(wěn)的數(shù)值變化至另一較為平穩(wěn)數(shù)值的區(qū)段; 取各區(qū)段起點之前、"f基本不變的一段數(shù)據(jù)并求其均值，記為《，其中，Z表示區(qū)段序號；
取各區(qū)段終點之后、^基本不變的一段數(shù)據(jù)并求其均值，記為《；
對于加速度量測信號靜態(tài)偏差估計值5。在以上各區(qū)段起始時刻之前、S。基本不變的一段數(shù)據(jù)求均值，記為《,；
在以上各區(qū)段起點時刻之后，加速度量測信號靜態(tài)偏差估計值5。也會發(fā)生變化、并逐漸過渡至新的穩(wěn)定值，對S。再次趨于穩(wěn)定的一段數(shù)據(jù)求均值，記為《2;
計算加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化率的比例系數(shù)
,7 = 1 y ^0,2 - ^0,1
丄 《 - 《
其中，f，加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化率的比例系數(shù)；丄，總區(qū)段數(shù)。
2)在車載實時應用時進行如下迭代計算，計算車速估計值^:
初始化，設置狀態(tài)估計的Kalman濾波迭代初值
系統(tǒng)噪聲均值初值g(o)= o
非驅(qū)動輪滑移率初值^(0) = 0輸入初值"(0) = am(0)* 在每一個采樣時刻it，對上述離散時間過程進行以下的迭代計算，即
^ —J[l 0] 非制動
《("=— + g)Cr (C(^P(A — 1) Jr + Q)C7 + i )一1=— 1) + 5w(A: — 1) + - C( — 1) + 5w(it — 1) +化_ l))) +化_ 1)
A W = 2] Vm (" 0 + Z 。"f (" /)
化為系統(tǒng)噪聲均值的估計值
琳H
非制動制動
^為非驅(qū)動輪滑移率
通過以上迭代，在每一個采樣時刻A可得車速估計值iUW 。


圖1本發(fā)明所適用自適應巡航系統(tǒng)的一個具體實施例，圖中1縱向加速度傳感器，2
輪速傳感器，3制動傳感器，4車距傳感器，5控制面板，6控制器，7執(zhí)行機構(gòu)，8參考車
速估計模塊，9安全策略計算模塊，IO車輛動力學控制模塊；
圖2本發(fā)明所適用自適應巡航系統(tǒng)具體實施例的控制器6的工作流程圖3確定加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化率比例系數(shù)r的輔助說明。
具體實施例方式
以下結(jié)合附圖和具體實施方式
進一步說明本發(fā)明。
圖1所示為本發(fā)明所適用的自適應巡航系統(tǒng)的一個具體實施例，該系統(tǒng)包括縱向加速度傳感器l，輪速傳感器2，制動傳感器3，車距傳感器4，控制面板5，控制器6，執(zhí)行機構(gòu)7，其中，控制器6由參考車速估計模塊8，安全策略計算模塊9及車輛動力學控制模塊10組成?？v向加速度傳感器1測量車輛的縱向加速度，輪速傳感器2測量非驅(qū)動輪轉(zhuǎn)速，制動傳感器3用于判斷主車是否處于制動狀態(tài)。車距傳感器4探測在主車前方一定范圍內(nèi)的運動或靜止對象，如車輛、行人、障礙物等，并探測各對象與主車之間的距離、相對方位角及相對運動速度。控制器6根據(jù)車距傳感器4探測到的目標對象信息、主車自身的運動及狀態(tài)信息產(chǎn)生控制命令，控制主車的發(fā)動機控制裝置和制動控制裝置。控制面板5提供系統(tǒng)交互界面。執(zhí)行機構(gòu)7為發(fā)動機控制裝置和制動控制裝置，執(zhí)行控制器的車輛動力學控制模塊10發(fā)出的指令，通過控制發(fā)動機及制動器控制主車的車速。所述各傳感器測取對應的信號并通過CAN通信或其它車載通信方式將其發(fā)送至控制器。控制器6和控制面板5、執(zhí)行機構(gòu)7通過CAN通信或其它車載通信方式進行信號傳輸。
12自適應巡航系統(tǒng)的工作由控制器6控制。控制器6的功能可分為三個模塊參考車速估計模塊8、安全策略計算模塊9及車輛動力學控制模塊10。
參考車速估計模塊8利用本發(fā)明的方法計算車速估計值^ ，為安全策略計算9及車輛動力學控制10提供準確的主車車速信息。
安全策略計算模塊9是完成以下功能的一整套規(guī)則、邏輯或計算方法利用來自車距傳
感器4的各目標對象與主車之間的距離、相對方位角及相對運動信息，分析判斷并確定主目標，并利用主目標與主車之間的距離及相對運動信息，結(jié)合控制面板5的參數(shù)設定情況，計算應與主目標保持的安全車距《，這里，主車的行駛車速是決定安全車距的一個主要因素；
依據(jù)安全車距《、主目標與主車之間的距離及相對運動信息、主車自身的運動及狀態(tài)信息，以實現(xiàn)安全車距《為目標，計算主車的期望車速、或期望加速度 ；當不存在主目標時，以
控制面板5的設定車速Vs計算主車的期望車速Vd或期望加速度 。
車輛動力學控制模塊10基于車輛動力學及其控制原理，產(chǎn)生控制信號，發(fā)送至執(zhí)行機構(gòu)7，如發(fā)動機控制裝置、制動控制裝置，從而控制主車實現(xiàn)安全策略計算模塊所確定的期望車速Vd或期望加速度A。
圖2為控制器6的工作流程，如圖2所示
第一步S1:分析由車距傳感器4探測到的目標對象信息，確定主目標；
第二步S2:如果存在主目標，則結(jié)合駕駛員在控制面板5設定的參數(shù)，計算安全車距《；否則，讀取控制面板5的設定車速v,;
第三步S3:采集加速度傳感器l、輪速傳感器2、制動傳感器3的信號，利用本發(fā)明的車速估計算法，計算車速估計值^
第四步S4:利用車速估計值A，確定能夠?qū)崿F(xiàn)第二步S2所計算安全車距《或設定車速Vs的主車車輛動力學控制目標，這個控制目標表示為主車的期望加速度"d或期望車速vd;
第五步S5:基于車輛動力學及其控制原理，確定能夠?qū)崿F(xiàn)第四步S4計算得到的期望加速度^或期望車速Vd所需的對執(zhí)行機構(gòu)7，即發(fā)動機控制裝置和制動控制裝置的控制指令，
并將指令發(fā)送至對應執(zhí)行機構(gòu)。
本發(fā)明的核心是控制器6中參考車速估計模塊8所涉及的參考車速估計方法，具體實施
步驟如下
131) 首先進行主車多組直線行駛加減速試驗，記錄縱向加速度傳感器1、輪速傳感器2測 得的車身加速度和左右非驅(qū)動輪輪速信號。利用所得試驗數(shù)據(jù)設計低通濾波器去除加速度信
號中的高頻噪聲，并求加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化率的比例系數(shù)r，具體步 驟為
①設計低通濾波器去除加速度信號中的高頻噪聲 如果試驗數(shù)據(jù)中車身加速度傳感器信號噪聲成分過高，則設計低通濾波器去除加速度信 號中的高頻噪聲。濾波器可以是依任意方法設計的數(shù)字濾波器，但應滿足以下要求階次不 應過高，須滿足車載應用的要求；用低通濾波器對濾波前后加速度信號進行積分計算車速， 除在加速度急劇變化的個別區(qū)段以外，二者之間的差值維持基本不變。設所設計的低通濾波 器為
— ,=0
尸o
則由下式計算濾波后的加速度值:
以上兩式中，& = 1,2,3,...，表示離散過程的各采樣時刻；&，縱向加速度傳感器量測信號； "f，濾波后的加速度值；6,，。為濾波器系數(shù)。
對于信噪比高的加速度傳感器信號，無需設計低通濾波器，此時，flf(" = flra("。 ②對于如下的離散時間過程，進行Kalman濾波迭代，求取加速度量測信號的靜態(tài)偏差 狀態(tài)方程 ；c(A:) = — 1) + — 1) + ws (A -1) 量測方程 = Cx(A:) + w。(/t)
其中，A = l，2，3,...，表示離散過程的各采樣時刻； 狀態(tài)向量;c-[Vr fl。]'， Vr為車速，a。為加速度量測信號的靜態(tài)偏差；
控制輸入"=^， ^為加速度信號量測值；
量測輸出"^， Vm=^+^T>*w/2， ^和^分別為輪速傳感器測得的左右非驅(qū)動輪轉(zhuǎn) 速，^為車輪半徑；
狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A
<formula>formula see original document page 14</formula>ar為采樣周期;輸入矩陣5:
o
觀測矩陣。=[1 O];
Ws與W。分別為過程噪聲向量與量測噪聲向量； 以；表示狀態(tài)估計值，具體濾波過程如下
初始化，設置狀態(tài)估計的Kalman濾波迭代初值-
狀態(tài)初值柳4!，=" 艮/2}
輸入初值w(0) = am(0)
在每一個采樣時刻"進行以下迭代計算，艮P-
,=(AP(A: -1) jr + 0Cr (C(^P(/t - l)jr + 0Cr +及)-1
= J/卜— 1) + 5w(yt — 1) + ^(yt)O(A) — C(^e(yt — 1) + 5w(A -1)))
以上各式中，《為Kalman增益，^為誤差協(xié)方差，2為過程噪聲協(xié)方差矩陣，W為量測噪聲 協(xié)方差矩陣。
通過Kalman濾波迭代，求得各采樣時刻的加速度量測信號靜態(tài)偏差估計值^ 。
①求加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化率的比例系數(shù) 圖3為確定加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化率比例系數(shù)的一個具體實施例。 圖3分別繪出了主車在一次減速過程中，濾波后的加速度值"f和加速度靜態(tài)偏差估計值^ 的時間歷程。圖中，S表示加速度發(fā)生變化的開始點，tl為S點之前加速度較為恒定的一段 時間；El表示加速度變化的結(jié)束點，t2為El點之后加速度較為恒定的一段時間；E2為加速 度發(fā)生變化后，加速度偏差估計值也發(fā)生變化并開始趨于恒定的點，t3為加速度偏差估計值 基本維持恒定的一段時間。
求取S點之前tl時段內(nèi)的加速度均值、加速度偏差估計均值，分別記為《和《,；
求取El點之后t2時段內(nèi)的加速度濾波均值，記為《；
求取E2點之后t3時段內(nèi)的加速度偏差估計均值，記為《2;偏差估計值變化率與加速度變化率的比例系數(shù)/q :
—3,2-《,
a2 — "j
對各次試驗數(shù)據(jù)處理后獲得的加速度值Of和加速度量測信號靜態(tài)偏差估計值S。的時
間歷程，進行與本實施例同樣的分析，得到多個加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化 率的比例關(guān)系/r,， / = 1，2,3，...,￡，由下式計算加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化率
的比例系數(shù)
②在控制器6的參考車速估計模塊中采用如下迭代計算方法，實時計算參考車速估計值
初始化，設置狀態(tài)估計的Kalman濾波迭代初值
化太如估w、 P"0)l J—(o)+^(o)yw/2i
狀態(tài)初值x(O) =" J> =〗 f
系統(tǒng)噪聲均值初值化(0)=
非驅(qū)動輪滑移率初值s(0) = 0 輸入初值w(0) = am(0)
在每一個采樣時刻h對上述離散時間過程進行以下的迭代計算，即
卓)=/2
c=J[i 0] 非制動
—Ifl —s(t —1) 0] 制動
= (ylP(A—+ Q)Cr (C(爿尸(A:—1) Jr + g)Cr + i )—1
= j Vr (" " ^(A: — 1) + 5w(A — 1) + ^("(z(" - C(A(A:—1) + 5w(A: -1) + 5、 (A:—1))) + g (A:—1)
af= Z &,am (A -〖)+ 2 c,f & - ■/)
,=o 戶o
AC
o
f(flf"f 1))
，汆為系統(tǒng)噪聲均值的估計值<formula>formula see original document page 17</formula>
ff!動，^為非驅(qū)動輪滑移率 制動
<formula>formula see original document page 17</formula>
通過以上迭代，在每一個采樣時刻A可得車速估計值A(W 。
權(quán)利要求
1、一種機動車輛自適應巡航系統(tǒng)的車速估計方法，其特征在于利用縱向加速度傳感器(1)和輪速傳感器(2)的量測信號，通過Kalman濾波迭代，求得各采樣時刻的加速度量測信號靜態(tài)偏差估計值 id="icf0001" file="A2009100928700002C1.tif" wi="3" he="4" top= "44" left = "63" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>及在每一個采樣時刻k的車速估計值 id="icf0002" file="A2009100928700002C2.tif" wi="10" he="4" top= "44" left = "134" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的車速估計方法，其特征在于1)首先進行主車多組直線行駛加減速試驗，記錄縱向加速度傳感器(1)和輪速傳 感器(2)測得的車身加速度和左右非驅(qū)動輪輪速信號；利用所得試驗數(shù)據(jù)求加速度靜態(tài)偏 差估計值變化率與加速度變化率的比例系數(shù)，具體步驟為-①設計低通濾波器去除加速度信號中的高頻噪聲如試驗數(shù)據(jù)中車身加速度傳感器信號噪聲成分過高，則設計低通濾波器去除加速度信號中的高頻噪聲；設所設計的低通濾波器為-<formula>formula see original document page 2</formula>則由下式計算濾波后的加速度值<formula>formula see original document page 2</formula>以上兩式中，A = l，2，3,...，表示離散過程的各采樣時刻；"m，縱向加速度傳感器量測信號； "f，濾波后的加速度值；6,，。為濾波器系數(shù)；對于信噪比高的加速度傳感器信號，無需設計低通濾波器，此時，af(A:) = "ra(^); ②對于如下的離散時間過程，進行Kalman濾波迭代，求取加速度量測信號的靜態(tài)偏差狀態(tài)方程 x(A)=婦-1) +何A: -1) + ws(A: -1)量測方程 z(Q = G<A:) + W。("其中，A-l,2,3,...，表示離散過程的各采樣時刻；狀態(tài)向量^ = |>, fl。]'， Vf為車速，fl。為加速度量測信號的靜態(tài)偏差；控制輸入"=&， ^為加速度信號量測值；量測輸出2 = ^， Vm-(A+^Kv/2， A和^分別為輪速傳感器(2)測得的左右非驅(qū)動輪轉(zhuǎn)速，"w為車輪半徑；狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣^=<formula>formula see original document page 3</formula>,^r為采樣周期;輸入矩陣5:<formula>formula see original document page 3</formula>觀測矩陣C二[l O];Ws與VV。分別為過程噪聲向量與量測噪聲向量； 以；表示狀態(tài)估計值，具體濾波過程如下- 初始化，設置狀態(tài)估計的Kalman濾波迭代初值 狀態(tài)初值鄰)^(。)} = " )"2}輸入初值,)=am(0) 在每一個采樣時刻、進行以下迭代計算，艮p- <formula>formula see original document page 3</formula>以上各式中，尺為Kalman增益，P為誤差協(xié)方差，2為過程噪聲協(xié)方差矩陣，*為 量測噪聲協(xié)方差矩陣。通過Kalman濾波迭代，求得各采樣時刻的加速度量測信號靜態(tài)偏差估計值S。；D利用上述①、②求得的加速度值"f和加速度量測信號靜態(tài)偏差估計值^的時間歷 程，求加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化率的比例系數(shù)，具體步驟如下 取加速度值af時間歷程中加速度由某一較為平穩(wěn)的數(shù)值變化至另一較為平穩(wěn)數(shù) 值的區(qū)段； 取各區(qū)段起點之前加速度值"f基本不變的一段數(shù)據(jù)，并求其均值，記為《，其 中，i表示區(qū)段序號；*取各區(qū)段終點之后加速度值A基本不變的一段數(shù)據(jù)并求其均值，記為《； 對于加速度量測信號靜態(tài)偏差估計值5。在所述各區(qū)段起始時刻之前，加速度量 測信號靜態(tài)偏差估計值S?；静蛔兊囊欢螖?shù)據(jù)求均值，記為《，；*在所述各區(qū)段起點時刻之后，加速度量測信號靜態(tài)偏差估計值5。發(fā)生變化，并 逐漸過渡至新的穩(wěn)定值，對加速度量測信號靜態(tài)偏差估計值&再次趨于穩(wěn)定的一段數(shù)據(jù)求 均值，記為《2; 按以下公式計算加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化率的比例系數(shù)-^ = 1 y1 "o,2 - 一1+《-《其中，F(xiàn)，加速度靜態(tài)偏差估計值變化率與加速度變化率的比例系數(shù)；丄，總區(qū)段數(shù)。2)在車載實時應用時進行如下迭代計算，計算車速估計值義- 初始化，設置狀態(tài)估計的Kalman濾波迭代初值 戈(O" f(^(0) + ^(0)K/21狀態(tài)初值^(0)=,. /n、 (a0(0)系統(tǒng)噪聲均值初值g(0)=非驅(qū)動輪滑移率初值s(O)-O 輸入初值"(0)= (0) 在每一個采樣時刻h對上述離散時間過程進行以下的迭代計算，即 順 必雞沐/2 <formula>formula see original document page 4</formula>柳=(JP(A: - l)^r + g)Cr (C(J， -1)」r + 0Cr + i )-1 尸O) = (/ -綠)C)(JP(yt - l)Zr + 0叫"h =嫂A: -1) +歸-1) +- C(爿雄-1) + -1) +足(A: -1))) + (A: -1)。f W =》,"m (" 0 + E 。"f (",=0 _/=00F( — l))」，g為系統(tǒng)噪聲均值的估計值順=,f5， s為非驅(qū)動輪滑移率1-T^ 制動通過以上迭代，即求得在每一個采樣時刻t的車速估計值iU"
全文摘要
一種機動車輛自適應巡航系統(tǒng)的車速估計方法，該方法以Kalman濾波算法為核心，利用輪速傳感器(1)和縱向加速度傳感器(2)的量測信號，通過對系統(tǒng)噪聲及在制動狀態(tài)下量測方程的修正，改進了算法對加速度信號靜態(tài)偏差變化的跟蹤能力，減小了以輪速計算車速量測值的誤差，該方法具有不依賴大量實車試驗、計算量小、可靠性高的特點。
文檔編號G01P3/00GK101655504SQ200910092870
公開日2010年2月24日 申請日期2009年9月9日 優(yōu)先權(quán)日2009年9月9日
發(fā)明者吳利軍, 廖承林, 李守波, 王麗芳, 茍晉芳 申請人:中國科學院電工研究所