一种基于粒子滤波的多工况路面附着系数估计方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于粒子滤波的多工况路面附着系数估计方法及系统，属于路面附着系数估计技术领域。所述方法包括：基于新型传感器布置系统获取车辆运行数据；基于车辆纵向动力学模型，根据所述车辆运行数据使用粒子滤波方法估计纵向工况路面附着系数；基于车辆横向动力学模型，根据所述车辆运行数据使用粒子滤波方法估计横向工况路面附着系数；根据所述纵向工况路面附着系数和所述横向工况路面附着系数，使用估计模式决策方法更新路面附着系数。采用本发明专利技术方法能够实现纵向和横向多工况路面附着系数的精确估计。面附着系数的精确估计。面附着系数的精确估计。

【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子滤波的多工况路面附着系数估计方法及系统


[0001]本专利技术涉及路面附着系数估计
，特别是涉及一种基于粒子滤波的多工况路面附着系数估计方法及系统。

技术介绍

[0002]随着车辆电子和自动驾驶技术的发展，主动安全系统已被广泛应用，如直接横摆控制(DirectYaw
‑
moment control,DYC)、自动紧急制动系统(Advanced Emer
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gency Braking System,AEBS)和车身电子稳定系统(Electronic Stability Program,ESP)等。主动安全系统的控制效果与轮胎力有关，路面附着系数又是轮胎力的关键参数之一，因此路面系数的获取对车辆主动安全的控制至关重要。然而，路面附着系数难以通过传感器直接测量获取，如何快速、准确地估计路面附着系数一直是研究的热点。
[0003]目前对于路面附着系数的估计方法主要可分为两种：基于原因的方法(Cause
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based)和基于效果的方法(Effect
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based)。Cause
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based方法是指通过光学、声学等传感器测量轮胎的材质、花纹和路面的光泽、材料、积水情况等直接进行路面附着系数估计。Effect
‑
based方法是指根据车辆及轮胎对路面激励的响应，设计状态观测器来估计路面附着系数。
[0004]现有路面附着系数的估计方法主要存在以下问题：采用较多的基本卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法不适用于车辆这种强非线性系统，且估计方法难以适应多种工况；另一种无迹卡尔曼滤波在存在非高斯噪声时，其估计效果欠佳。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种基于粒子滤波的多工况路面附着系数估计方法及系统，以实现纵向和横向多工况路面附着系数的精确估计。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0007]一种基于粒子滤波的多工况路面附着系数估计方法，包括：
[0008]基于新型传感器布置系统获取车辆运行数据；
[0009]基于车辆纵向动力学模型，根据所述车辆运行数据使用粒子滤波方法估计纵向工况路面附着系数；
[0010]基于车辆横向动力学模型，根据所述车辆运行数据使用粒子滤波方法估计横向工况路面附着系数；
[0011]根据所述纵向工况路面附着系数和所述横向工况路面附着系数，使用估计模式决策方法更新路面附着系数。
[0012]可选地，所述基于新型传感器布置系统获取车辆运行数据，具体包括：
[0013]建立新型传感器布置系统；所述新型传感器布置系统包括双全球定位系统DGPS、三个惯性传感器IMU、轮毂电机传感器、车载CAN总线以及整车控制器VCU；其中，DGPS的两个天线分别安装在车辆的前、后轴中心；三个IMU分别安装在车辆的前、后轴中心及车辆质心
处；
[0014]基于DGPS获取GPS安装位置的速度，基于IMU获取车辆纵横向加速度、横摆角速度和前后轴的横向加速度，基于轮毂电机传感器获取车轮转速和驱动力矩，共同作为所述车辆运行数据；
[0015]获取的所述车辆运行数据通过所述车载CAN总线传输至VCU。
[0016]可选地，所述基于车辆纵向动力学模型，根据所述车辆运行数据使用粒子滤波方法估计纵向工况路面附着系数，具体包括：
[0017]构建三自由度车辆模型及轮胎模型；所述三自由度车辆模型包括车辆纵向运动模型和车辆横向运动模型；
[0018]根据所述车辆纵向运动模型和所述轮胎模型构建单轮纵向动力学模型；
[0019]构建基于所述单轮纵向动力学模型的滑移率估计器和纵向力估计器；
[0020]根据所述车辆运行数据，基于所述滑移率估计器和所述纵向力估计器估计滑移率和轮胎纵向力；
[0021]构建基于粒子滤波的纵向工况路面附着系数估计器；
[0022]根据所述滑移率和轮胎纵向力，基于所述纵向工况路面附着系数估计器估计纵向工况路面附着系数。
[0023]可选地，所述基于车辆横向动力学模型，根据所述车辆运行数据使用粒子滤波方法估计横向工况路面附着系数，具体包括：
[0024]构建基于DGPS的质心侧偏角估计器；
[0025]根据所述车辆横向动力学模型构建基于多IMU的侧向力估计器；
[0026]根据所述车辆运行数据，基于所述质心侧偏角估计器和所述侧向力估计器估计质心侧偏角和轮胎侧向力；
[0027]构建基于粒子滤波的横向工况路面附着系数估计器；
[0028]根据所述质心侧偏角和轮胎侧向力，基于所述横向工况路面附着系数估计器估计横向工况路面附着系数。
[0029]可选地，所述根据所述纵向工况路面附着系数和所述横向工况路面附着系数，使用估计模式决策方法更新路面附着系数，具体包括：
[0030]根据当前时刻的纵向工况路面附着系数、当前时刻的横向工况路面附着系数以及上一时刻的路面附着系数估计值，使用估计模式决策方法更新路面附着系数，得到当前时刻的路面附着系数估计值。
[0031]一种基于粒子滤波的多工况路面附着系数估计系统，包括：
[0032]数据获取模块，用于基于新型传感器布置系统获取车辆运行数据；
[0033]纵向工况路面附着系数估计模块，用于基于车辆纵向动力学模型，根据所述车辆运行数据使用粒子滤波方法估计纵向工况路面附着系数；
[0034]横向工况路面附着系数估计模块，用于基于车辆横向动力学模型，根据所述车辆运行数据使用粒子滤波方法估计横向工况路面附着系数；
[0035]估计模式决策模块，用于根据所述纵向工况路面附着系数和所述横向工况路面附着系数，使用估计模式决策方法更新路面附着系数。
[0036]可选地，所述数据获取模块具体包括：
[0037]新型传感器布置系统建立单元，用于建立新型传感器布置系统；所述新型传感器布置系统包括双全球定位系统DGPS、三个惯性传感器IMU、轮毂电机传感器、车载CAN总线以及整车控制器VCU；其中，DGPS的两个天线分别安装在车辆的前、后轴中心；三个IMU分别安装在车辆的前、后轴中心及车辆质心处；
[0038]数据获取单元，用于基于DGPS获取GPS安装位置的速度，基于IMU获取车辆纵横向加速度、横摆角速度和前后轴的横向加速度，基于轮毂电机传感器获取车轮转速和驱动力矩，共同作为所述车辆运行数据；
[0039]数据传输单元，用于将获取的所述车辆运行数据通过所述车载CAN总线传输至VCU。
[0040]可选地，所述纵向工况路面附着系数估计模块具体包括：
[0041]车辆及轮胎模型构建单元，用于构建三自由度车辆模型及轮胎模型；所述三自由度车辆模型包括车辆纵向运动模型和车辆横向运动模型；
[0042]单轮纵向动力学模型构建单元，用于根据所述车辆纵向运动模型和所述轮胎模型构建单轮纵向动力学模型；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子滤波的多工况路面附着系数估计方法，其特征在于，包括：基于新型传感器布置系统获取车辆运行数据；基于车辆纵向动力学模型，根据所述车辆运行数据使用粒子滤波方法估计纵向工况路面附着系数；基于车辆横向动力学模型，根据所述车辆运行数据使用粒子滤波方法估计横向工况路面附着系数；根据所述纵向工况路面附着系数和所述横向工况路面附着系数，使用估计模式决策方法更新路面附着系数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于新型传感器布置系统获取车辆运行数据，具体包括：建立新型传感器布置系统；所述新型传感器布置系统包括双全球定位系统DGPS、三个惯性传感器IMU、轮毂电机传感器、车载CAN总线以及整车控制器VCU；其中，DGPS的两个天线分别安装在车辆的前、后轴中心；三个IMU分别安装在车辆的前、后轴中心及车辆质心处；基于DGPS获取GPS安装位置的速度，基于IMU获取车辆纵横向加速度、横摆角速度和前后轴的横向加速度，基于轮毂电机传感器获取车轮转速和驱动力矩，共同作为所述车辆运行数据；获取的所述车辆运行数据通过所述车载CAN总线传输至VCU。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于车辆纵向动力学模型，根据所述车辆运行数据使用粒子滤波方法估计纵向工况路面附着系数，具体包括：构建三自由度车辆模型及轮胎模型；所述三自由度车辆模型包括车辆纵向运动模型和车辆横向运动模型；根据所述车辆纵向运动模型和所述轮胎模型构建单轮纵向动力学模型；构建基于所述单轮纵向动力学模型的滑移率估计器和纵向力估计器；根据所述车辆运行数据，基于所述滑移率估计器和所述纵向力估计器估计滑移率和轮胎纵向力；构建基于粒子滤波的纵向工况路面附着系数估计器；根据所述滑移率和轮胎纵向力，基于所述纵向工况路面附着系数估计器估计纵向工况路面附着系数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于车辆横向动力学模型，根据所述车辆运行数据使用粒子滤波方法估计横向工况路面附着系数，具体包括：构建基于DGPS的质心侧偏角估计器；根据所述车辆横向动力学模型构建基于多IMU的侧向力估计器；根据所述车辆运行数据，基于所述质心侧偏角估计器和所述侧向力估计器估计质心侧偏角和轮胎侧向力；构建基于粒子滤波的横向工况路面附着系数估计器；根据所述质心侧偏角和轮胎侧向力，基于所述横向工况路面附着系数估计器估计横向工况路面附着系数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述纵向工况路面附着系数和所述横向工况路面附着系数，使用估计模式决策方法更新路面附着系数，具体包括：
根据当前时刻的纵向工况路面附着系数、当前时刻的横向工况路面附着系数以及上一时刻的路面附着系数估计值，使用估计模式决策方法更新路面附着系数，得到当前时刻的路面附着系数估计值。6.一种基于粒子滤波的多工况路面附着系数估计系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于基于新型传感器布置系统获取车辆运行数据；纵向工况路面附着系数估计模块，用于基于车辆纵向动力学模...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雷，王震坡，郭鹏宇，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：