一种车用纵向加速度传感器静态误差在线辨识方法、系统及车辆技术方案

本发明专利技术涉及一种车用纵向加速度传感器静态误差的在线辨识方法、系统及车辆，建立基于GPS数据的纵向加速度传感器静态误差观测模型，仅利用GPS设备数据修正加速度传感器静态误差，结合递归最小二乘估计算法能够在车辆起动后进行加速度传感器静态误差的在线辨识，并快速得到高精度的静态误差辨识结果，低成本、高效辨识加速度传感器静态误差，解决了目前加速度传感器静态误差辨识方法模型复杂度高、稳定性及精度不理想问题，用于加速度传感器测量数据的实时修正，能够为车辆行驶过程中的道路坡度在线估计和整车质量实时辨识提供高精度的车辆加速度数据。的车辆加速度数据。的车辆加速度数据。

【技术实现步骤摘要】
一种车用纵向加速度传感器静态误差在线辨识方法、系统及车辆


[0001]本专利技术属于车用传感器误差估计领域，具体涉及一种车用纵向加速度传感器静态误差在线辨识方法、系统及车辆。

技术介绍

[0002]加速度传感器广泛应用于车辆行驶加速度信息的精确测量，其结果能进一步提升道路坡度估计和整车质量辨识的准确性，不同的是传感器的测量轴数目及灵敏度依各生产商有所不同。而在实际运用中，由于传感器安装位置、车辆空满载、车身倾斜等问题容易导致加速度传感器测量结果中含有静态误差，特别是对于整车质量变化较大的重型车来说，这一误差将显著影响加速度测量精度，因此有必要对该误差进行辨识以修正加速度测量结果。
[0003]目前在加速度传感器使用过程中的误差辨识方面，大多数方法都需要进行特定的静态或动态校准试验以实现测量误差的精确辨识，但是加速度传感器静态误差容易受车辆载重影响而明显变化，反复进行校准试验效率较低，在用车辆不便于进行精准调校。有一些基于车辆动力学原理的方法能够实现静态误差的在线辨识，但是存在对车辆动力学相关数据的要求较高、辨识精度受限的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种车用纵向加速度传感器静态误差在线辨识方法，其利用目前车辆常配备的低成本GPS设备数据，实现在车辆起动后快速准确地辨识出纵向加速度传感器静态误差，用于加速度传感器测量数据的实时修正，能够为道路坡度估计和整车质量辨识提供更准确的车辆加速度数据。
[0005]本专利技术的目的通过如下技术方案实现：
[0006]一种车用纵向加速度传感器静态误差在线辨识方法，包括如下步骤：
[0007]S1、在线输入辨识方法所需的数据，包含纵向加速度传感器测量数据a
sen
、GPS设备采集的车辆行驶速度v和GPS高程h，根据GPS设备采集数据计算车身加速度a
v
和车辆行驶过程中的高程变化率h
′
；
[0008]S2、对当前时刻的数据进行有效性判别，如有效继续执行步骤S3；如无效当前时刻的传感器静态误差仍保持为上一时刻辨识结果，并返回步骤S1重新载入下一时刻的数据。
[0009]S3、以判别有效的当前时刻数据为输入，根据纵向加速度传感器静态误差观测模型计算当前时刻的静态误差观测值；
[0010]所述的静态误差观测模型：其中g是重力加速度9.8m/s2，offset是纵向加速度传感器静态误差；
[0011]S4、以步骤S3得到的静态误差值采用最小二乘估计算法进行加速度传感器静态误
差在线辨识，当前时刻t的递归最小二乘估计结果为当前时刻t输出的静态误差辨识结果offset
t
；所述的最小二乘估计算法：
[0012][0013]其中，输出量z(k)是当前时刻的静态误差观测值，模型参数θ是待辨识的纵向加速度传感器静态误差，观测量为单位矩阵，P(k)是协方差矩阵。
[0014]S5、当步骤S4得到的在线辨识结果不满足辨识终止条件时，返回步骤S1继续载入数据进行静态误差在线辨识；当满足辨识终止条件时，停止辨识，此后加速度传感器静态误差辨识结果保持为当前时刻的辨识结果，直至停车。
[0015]作为本专利技术更优的技术方案：步骤S3所述的纵向加速度传感器静态误差观测模型的建立过程如下：纵向加速度传感器的测量值定义式为：a
sen
＝a
v
+gsina+offset，其中g是重力加速度9.8m/s2，α是道路坡度角，offset是纵向加速度传感器静态误差；根据道路坡度的定义：利用小角度近似sinα≈tanα，结合上述两项定义式可得静态误差观测模型：
[0016]作为本专利技术更优的技术方案，步骤S2所述的车辆数据有效性判别条件为：条件1为车辆行驶速度v大于0；条件2为车身加速度a
v
处于约束范围(
‑
0.5<a
v
<0或0<a
v
<0.5m/s2)；条件3为高程变化率h
′
处于约束范围(
‑
0.5<h
′
<0.5m/s)。
[0017]作为本专利技术更优的技术方案，步骤S5中当一段时间内静态误差辨识结果的相对变化率e保持在允许范围内时判别算法终止，所述的相邻时刻静态误差辨识结果的相对变化率为
[0018]作为本专利技术更优的技术方案，步骤S5中的终止条件为连续10s时间内相邻时刻之间的静态误差辨识结果相对变化率e小于0.01％。
[0019]本专利技术还有一个目的是提供一种车用纵向加速度传感器静态误差在线辨识系统，包括采集模块，所述的采集模块用于采集车辆行驶速度v、GPS高程h和纵向加速度传感器数据a
sen
，并计算车身加速度a
v
和车辆行驶过程中的高程变化率h
′
；判别模块，所述的判别模块用于对当前时刻的数据进行有效性判别；计算模块，所述的计算模块以判别有效的当前时刻数据为输入，根据纵向加速度传感器静态误差观测模型计算当前时刻的静态误差观测值；所述的静态误差观测模型为其中g是重力加速度9.8m/s2，offset是纵向加速度传感器静态误差；静态误差在线辨识估计模块，所述的静态误差在线辨识估计模块采用最小二乘估计算法以计算模块得到的静态误差值进行加速度传感器静态误差在线辨识。
[0020]本专利技术还有一个目的是提供一种包含上述车用纵向加速度传感器静态误差在线辨识系统的车辆。
[0021]有益效果如下：
[0022]本专利技术建立了一种基于GPS数据的纵向加速度传感器静态误差观测模型，能够仅利用低成本的GPS设备数据实现加速度传感器静态误差的实时观测，结合递归最小二乘估计能够在车辆起动后进行加速度传感器静态误差的在线辨识，并快速收敛得到高精度的静态误差辨识结果，为一种低成本、高效的加速度传感器静态误差辨识方法。本专利技术得到的加速度传感器静态误差在线辨识结果，可用于加速度传感器测量数据的实时修正，能够为车辆行驶过程中的道路坡度在线估计和整车质量实时辨识提供高精度的车辆加速度数据。
附图说明
[0023]图1为本专利技术的车用纵向加速度传感器静态误差在线辨识流程示意图；
[0024]图2为本专利技术的实施例1中利用静态误差观测模型计算的纵向加速度传感器静态误差观测值和递归最小二乘估计得到的静态误差在线辨识结果展示图。
具体实施方式
[0025]通过以下实施例的进一步具体描述,以便对本
技术实现思路
的作进一步理解,但并不是对本专利技术的具体限定。
[0026]实施例1
[0027]如图1所示，本专利技术提供一种基于GPS数据的车用纵向加速度传感器静态误差在线辨识方法，包括以下步骤：
[0028]步骤S1：数据采集和预处理。在线输入辨识方法所需的数据，包含纵向加速度传感器测量数据a
sen本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车用纵向加速度传感器静态误差在线辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、在线输入辨识方法所需的数据，包含纵向加速度传感器测量数据a
sen
、GPS设备采集的车辆行驶速度v和GPS高程h，根据GPS设备采集数据计算车身加速度a
v
和车辆行驶过程中的高程变化率h
′
；S2、对当前时刻的车辆数据进行有效性判别，如有效执行步骤S3；如无效当前时刻的传感器静态误差仍保持为上一时刻辨识结果，并返回步骤S1重新载入下一时刻的车辆数据；S3、以判别有效的当前时刻车辆数据为输入，根据纵向加速度传感器静态误差观测模型计算当前时刻的静态误差观测值；所述的纵向加速度传感器静态误差观测模型：所述的纵向加速度传感器静态误差观测模型：其中g是重力加速度9.8m/s2，offset是纵向加速度传感器静态误差；S4、以步骤S3得到的静态误差观测值，采用最小二乘估计算法进行加速度传感器静态误差在线辨识，当前时刻t的递归最小二乘估计结果为输出的静态误差辨识结果offset
t
；所述的最小二乘估计算法：其中，z(k)是当前时刻的静态误差观测值，θ是待辨识的纵向加速度传感器静态误差，为单位矩阵，P(k)是协方差矩阵；S5、当步骤S4得到的在线辨识结果不满足辨识终止条件时，返回步骤S1继续载入数据进行静态误差在线辨识；如满足辨识终止条件停止辨识，此后传感器静态误差辨识结果保持为当前时刻的辨识结果直至停车。2.如权利要求1所述的车用纵向加速度传感器静态误差在线辨识方法，其特征在于：步骤S3所述的纵向加速度传感器静态误差观测模型的建立过程如下：纵向加速度传感器的测量值定义式为：a
sen
＝a
v
+gsinα+offset，其中g是重力加速度9.8m/s2，α是道路坡度角，offset是纵向加速度传感器静态误差；根据道路坡度的定义：利用小角度近似sinα≈tanα，结合上述两项定义式可得静态误差观测模型：3.如权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：林楠，陈柏安，施树明，贾素华，夏孟璇，张来仪，任振和，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：