四轮独立驱动汽车多工况路面附着系数识别研究

论文摘要

四轮独立驱动（Four-wheel independent drive, 4WID）电动汽车具有较好的动力学稳定性协调控制潜力,轮胎-路面附着系数的识别是汽车操纵性能控制的基础。基于视觉传感器的路面识别方案成本高,传统卡尔曼滤波算法观测精度低且难以适应含有时变结构的非线性系统。众多研究已详细介绍均一路面附着系数的估计方法,尚未充分考虑对接和对开路面的观测方案。本研究将强跟踪理论（Strong tracking theory, STT）引入无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman filter, UKF）算法,构造强跟踪无迹卡尔曼滤波（Strong tracking unscented Kalman filter, STUKF）观测器,提高识别算法的识别精度,以及对时变附着系数的适应能力。考虑多重渐消因子计算过程的复杂性,本研究降低四轮路面识别模型的维数,构造两个含单重渐消因子矩阵的二维观测器,实时观测四个轮胎-路面附着系数。仿真和试验结果表明,与传统四维UKF算法相比,改进的并联STUKF算法能够更加有效地追踪转向或直行工况下均一路面、对接路面和对开路面的四轮附着系数。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 平先尧,李亮,程硕,王恒阳

关键词: 四轮独立驱动,路面附着系数,强跟踪理论,无迹卡尔曼滤波,渐消因子矩阵

来源: 机械工程学报 2019年22期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京交通大学电气工程学院

基金: 国家重点研发计划(2017YFB0103902),国家自然科学基金(51675293)资助项目

分类号: U469.72

页码: 80-92

总页数: 13

文件大小: 2269K

下载量: 238

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标签：四轮独立驱动论文;  路面附着系数论文;  强跟踪理论论文;  无迹卡尔曼滤波论文;  渐消因子矩阵论文;