一种车辆的纵向车速的估计方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种车辆的纵向车速的估计方法和装置。所述车辆的纵向车速的估计方法，包括：获取车辆的带测量噪声的车轮线速度v

Method and device for estimating longitudinal speed of vehicle

The present invention provides a method and a device for estimating the longitudinal speed of a vehicle. The method for estimating the longitudinal speed of the vehicle includes obtaining a vehicle wheel speed V with measurement noise

【技术实现步骤摘要】
一种车辆的纵向车速的估计方法和装置
本专利技术涉及一种车轮纵向车速估计技术，尤其是车辆的纵向车速的估计方法和装置。
技术介绍
电动汽车具有很好的排放性能，已经得到了广泛应用，电动轮独立驱动的电动车辆具有更高的行驶性能和总体布局优势，电动轮驱动车辆具有轮式车辆的快速行进优势，具备较强的越野能力，是目前各国努力发展的车型之一。通过对各个电动轮的动力输出特性的优化控制，能够实现包括车辆驱动防滑(TSR)、制动防抱死(ABS)和电子稳定控制系统(ESP)等性能。为了能够实现对多电动轮的优化控制，必须对纵向车速信号进行获取。目前车速的获取主要有直接法和间接法。直接法利用传感器技术，直接测量车辆的行驶速度，如光学传感器、GPS技术等，方法直接、简单，但是成本较高，且受环境条件的影响大。间接法利用车辆其他传感器获得的信息，建立它们与车速之间的动力学关系，从而估算得到车速。由于间接法成本低、实现方法多样，因此应用广泛。由于轮毂电机的转速可以快速精确地获得，因此间接法尤其适用于电动轮驱动车辆。一些研究利用非驱动轮的轮速信号来近似估算车速信号，效果较好，但该方法不适用于全轮驱动的车辆；有的研究提出利用轮速信息或车身加速度信息或同时基于这两个信息，通过智能控制算法，来进行车速的估计，如卡尔曼滤波算法、滑模变结构算法、模糊规则算法、递推最小二乘算法等。这些方法从不同的角度采用不同的方法对车速进行估计，更多的在车速估计过程中考虑了非线性特性对车速估计精度的影响，能够得到较高的车速估计数值，但是由于牵涉到较多的非线性运算，实车应用的性能不是很好。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，提供一种车辆的纵向车速的估计方法和装置，能够提高车速的估算精度。为解决上述技术问题，本专利技术的实施例提供一种车辆的纵向车速的估计方法，包括：步骤一，获取车辆的带测量噪声的车轮线速度vwmi和带测量噪声的车速纵向加速度axm；步骤二，利用第一扩展卡尔曼滤波器，对所述带测量噪声的车轮线速度vwmi和带测量噪声的车速纵向加速度axm进行滤波去噪处理，生成去噪后的最小或最大轮速值vwe及去噪后的轮胎线加速度值awe、去噪后的车身加速度值axe；步骤三，通过模糊控制器，对第二扩展卡尔曼滤波器的估算参数进行实时动态地调节，并利用所述第二扩展卡尔曼滤波器，根据所述去噪后的最小或最大轮速值vwe和所述去噪后的车身加速度值axe，输出当前时刻的车辆纵向速度值ve。所述步骤二根据以下公式实现：其中，ts是采样时间，ξvw、ξaw和ξax分别是轮胎线速度的系统噪声、轮胎线加速度的系统噪声和车身加速度的系统噪声，λvw和λax分别是轮胎线速度的测量噪声和车身加速度的测量噪声。所述步骤三根据以下公式实现：ve,n+1＝ve,n+Ts(axe,n+ξvx,n)vwe,n＝ve,n+λvx,n其中，ξvx是车辆纵向速度的系统噪声，λvx是车辆纵向速度的测量噪声。所述通过模糊控制器，对第二扩展卡尔曼滤波器的估算参数进行实时动态地调节的步骤包括：通过模糊控制器，调整所述去噪后的最小或最大轮速值vωe和所述去噪后的车身加速度值axe在第二扩展卡尔曼滤波器的算法中的权重值。所述通过模糊控制器，调整所述去噪后的最小或最大轮速值vωe和所述去噪后的车身加速度值axe在第二扩展卡尔曼滤波器的算法中的权重值的步骤包括：获取上一时刻的车辆纵向速度值ve与去噪后的最小或最大轮速值vwe；根据公式se＝|(vwe-ve)/max(vwe,ve)|，计算车轮滑移率se：根据所述车轮滑移率，按照模糊规则策略，调整所述去噪后的最小或最大轮速值vwe和所述去噪后的车身加速度值axe在第二扩展卡尔曼滤波器的算法中的权重值。所述模糊规则策略为：当所述车轮滑移率小于阈值时，增大所述去噪后的最小或最大轮速值vwe的权值，减小所述去噪后的车身加速度值axe的权值；当所述车轮滑移率大于或者等于阈值时，增大所述去噪后的车身加速度值axe的权值，减小所述去噪后的最小或最大轮速值vwe的权值。一种车辆的纵向车速的估计装置，包括：获取单元，获取车辆的带测量噪声的车轮线速度vwmi和带测量噪声的车速纵向加速度axm；第一生成单元，利用第一扩展卡尔曼滤波器，对所述带测量噪声的车轮线速度vwmi和带测量噪声的车速纵向加速度axm进行滤波去噪处理，生成去噪后的最小或最大轮速值vwe及去噪后的轮胎线加速度值awe、去噪后的车身加速度值axe；第二生成单元，通过模糊控制器，对第二扩展卡尔曼滤波器的估算参数进行实时动态地调节，并利用所述第二扩展卡尔曼滤波器，根据所述去噪后的最小或最大轮速值vwe和所述去噪后的车身加速度值axe，输出当前时刻的车辆纵向速度值ve。所述第二生成单元包括：调整子单元，通过模糊控制器，调整所述去噪后的最小或最大轮速值vωe和去噪后的车身加速度值axe在第二扩展卡尔曼滤波器算法中的权重值。所述调整子单元包括：获取模块，获取上一时刻的车辆纵向速度值ve与去噪后的最小或最大轮速值vwe；计算模块，根据所述公式se＝|(vwe-ve)/max(vwe,ve)|，计算车轮滑移率se：调整模块，根据所述车轮滑移率，按照模糊规则策略，调整所述去噪后的最小或最大轮速值vwe和所述去噪后的车身加速度值axe在第二扩展卡尔曼滤波器算法中的权重值。所述模糊规则策略为：当所述车轮滑移率小于阈值时，增大所述去噪后的最小或最大轮速值vwe的权值，减小所述去噪后的车身加速度值axe的权值；当所述车轮滑移率大于或者等于阈值时，增大所述去噪后的车身加速度值axe的权值，减小所述去噪后的最小或最大轮速值vwe的权值。本专利技术的上述技术方案的有益效果如下：本专利技术中，获取车辆的带测量噪声的车轮线速度vwmi和带测量噪声的车速纵向加速度axm；利用第一扩展卡尔曼滤波器，对所述带测量噪声的车轮线速度vwmi和带测量噪声的车速纵向加速度axm进行滤波去噪处理，生成去噪后的最小或最大轮速值vwe及去噪后的轮胎线加速度值awe、去噪后的车身加速度值axe；通过模糊控制器，对第二扩展卡尔曼滤波器的估算参数进行实时动态地调节，并利用所述第二扩展卡尔曼滤波器，根据所述去噪后的最小或最大轮速值vwe和所述去噪后的车身加速度值axe，输出当前时刻的车辆纵向速度值ve，能够提高车速的估算精度。附图说明图1是本专利技术所述的一种车辆的纵向车速的估计方法的流程示意图；图2是本专利技术所述的一种车辆的纵向车速的估计装置的连接示意图；图3是本专利技术的应用场景中全电动轮驱动车辆整车纵向速度的估算方法的示意图。图4A和图4B是本专利技术的应用场景中车辆纵向动力学模型；图5A和图5B是本专利技术的应用场景中输入变量的隶属度函数图；图6A和图6B是本专利技术的应用场景中输出变量的隶属函数图图7是本专利技术的应用场景中系统噪声Q2的曲面观测图；图8是本专利技术的应用场景中测量噪声R2的曲面观测图。具体实施方式为使本专利技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。如图1所示，为本专利技术所述的一种车辆的纵向车速的估计方法，包括：步骤11，获取车辆的带测量噪声的车轮线速度vwmi和带测量噪声的车速纵向加速度axm；步骤12，利用第一扩展卡尔曼滤波器，对所述带测量噪声的车轮线速度vwmi和带本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆的纵向车速的估计方法，其特征在于，包括：步骤一，获取车辆的带测量噪声的车轮线速度v

【技术特征摘要】
1.一种车辆的纵向车速的估计方法，其特征在于，包括：步骤一，获取车辆的带测量噪声的车轮线速度vwmi和带测量噪声的车速纵向加速度axm；步骤二，利用第一扩展卡尔曼滤波器，对所述带测量噪声的车轮线速度vwmi和带测量噪声的车速纵向加速度axm进行滤波去噪处理，生成去噪后的最小或最大轮速值vwe及去噪后的轮胎线加速度值awe、去噪后的车身加速度值axe；步骤三，通过模糊控制器，对第二扩展卡尔曼滤波器的估算参数进行实时动态地调节，并利用所述第二扩展卡尔曼滤波器，根据所述去噪后的最小或最大轮速值vwe和所述去噪后的车身加速度值axe，输出当前时刻的车辆纵向速度值ve。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二根据以下公式实现：其中，ts是采样时间，ξvw、ξaw和ξax分别是轮胎线速度的系统噪声、轮胎线加速度的系统噪声和车身加速度的系统噪声，λvw和λax分别是轮胎线速度的测量噪声和车身加速度的测量噪声。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤三根据以下公式实现：ve,n+1＝ve,n+Ts(axe,n+ξvx,n)vwe,n＝ve,n+λvx,n其中，ξvx是车辆纵向速度的系统噪声，λvx是车辆纵向速度的测量噪声。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过模糊控制器，对第二扩展卡尔曼滤波器的估算参数进行实时动态地调节的步骤包括：通过模糊控制器，调整所述去噪后的最小或最大轮速值vωe和所述去噪后的车身加速度值axe在第二扩展卡尔曼滤波器的算法中的权重值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过模糊控制器，调整所述去噪后的最小或最大轮速值vωe和所述去噪后的车身加速度值axe在第二扩展卡尔曼滤波器的算法中的权重值的步骤包括：获取上一时刻的车辆纵向速度值ve与去噪后的最小或最大轮速值vwe；根据公式se＝|(vwe-ve)/max(vwe,ve)|，计算车轮滑移率se：根据所述车轮滑移率，按照模糊规则策略，调整所述去噪后的最小或最大轮速值vwe和所述去噪后的车身加速度值axe在第二扩展卡尔曼滤波器的算法中的权重值。...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志福，徐阳，
申请(专利权)人：北京中科易电信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11