一种车辆运动状态估计方法技术

本申请涉及车辆控制技术领域，提出一种车辆运动状态估计方法

【技术实现步骤摘要】
一种车辆运动状态估计方法、装置、终端设备和存储介质


[0001]本申请涉及车辆控制
，尤其涉及一种车辆运动状态估计方法
、
装置
、
终端设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]目前，当出现车辆的
GNSS
等位置观测信息不可用的情况时，通常使用车辆的前轮转角数据进行车辆运动状态估计
。
然而，车辆在不同时候会处于不同的运行状态，例如直线运动
、
曲线运动或者静止状态等，在车辆的不同运行状态下使用前轮转角数据进行车辆运动状态估计时可能不存在唯一解，导致车辆运动状态估计的准确率和稳定性较低
。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种车辆运动状态估计方法
、
装置
、
终端设备和存储介质，能够提高车辆运动状态估计的准确率和稳定性
。
[0004]本申请实施例的第一方面提供了一种车辆运动状态估计方法，包括：
[0005]获取车辆的惯性测量单元数据以及车辆转向参数；
[0006]将所述惯性测量单元数据输入预先构建的车辆运动学模型，通过所述车辆运动学模型计算得到所述车辆的运动状态估计值；
[0007]以所述车辆转向参数作为观测量输入预先构建的观测模型，通过所述观测模型计算得到所述运动状态估计值的修正量；其中，所述观测模型用于描述所述观测量与选取的状态空间之间的关系，所述车辆运动学模型和所述观测模型均处于所述状态空间；<br/>[0008]结合所述车辆运动学模型和所述观测模型进行能观性分析，并基于所述能观性分析的结果对所述修正量进行调整；
[0009]根据调整后的所述修正量对所述运动状态估计值进行修正
。
[0010]在本申请实施例中，首先，获取车辆的
IMU
数据和车辆转向参数，利用该
IMU
数据以及预先构建的车辆运动学模型计算得到车辆运动状态估计值，利用该车辆转向参数和预先构建的观测模型计算车辆运动状态估计值的修正量；然后，结合车辆运动学模型和观测模型进行能观性分析，并基于能观性分析的结果对该修正量进行调整；最后，根据调整后的修正量对车辆运动状态估计值进行修正
。
在上述过程中，根据能观性分析的结果能够找到不可观的车辆状态参数，这些车辆状态参数是不稳定的，通过对这些车辆状态参数的修正量进行调整，例如可以去除这些修正量，能够在一定程度上提高车辆运动状态估计的准确率和稳定性
。
[0011]在本申请实施例的一种实现方式中，所述修正量包括所述车辆的多个状态参数的修正量，所述基于所述能观性分析的结果对所述修正量进行调整，可以包括：
[0012]根据所述能观性分析的结果，从所述多个状态参数中查找不可观的目标状态参数；
[0013]将所述目标状态参数的修正量设置为指定数值
。
[0014]进一步的，所述根据所述能观性分析的结果，从所述多个状态参数中查找不可观的目标状态参数，可以包括：
[0015]获取所述车辆的运行状态；
[0016]根据所述能观性分析的结果以及所述运行状态，从所述多个状态参数中确定所述目标状态参数
。
[0017]更进一步的，所述多个状态参数包括位置状态参数和陀螺仪零偏状态参数，所述根据所述能观性分析的结果以及所述运行状态，从所述多个状态参数中确定所述目标状态参数，可以包括：
[0018]将所述位置状态参数确定为所述目标状态参数；
[0019]若所述运行状态为直线运动状态，则将所述多个状态参数中除所述陀螺仪零偏状态参数之外的其它状态参数均确定为所述目标状态参数；
[0020]若所述运行状态为静止状态，则将所述多个状态参数均确定为所述目标状态参数
。
[0021]在本申请实施例的一种实现方式中，所述将所述惯性测量单元数据输入预先构建的车辆运动学模型，通过所述车辆运动学模型计算得到所述车辆的运动状态估计值，可以包括：
[0022]以所述车辆的运动状态作为车辆系统的状态向量，并基于所述运动状态的误差构建运动学微分方程组；
[0023]根据所述惯性测量单元数据对所述运动学微分方程组进行求解，得到所述车辆系统的系统状态转移矩阵
。
[0024]进一步的，所述车辆转向参数为前轮转角，所述以所述车辆转向参数作为观测量输入预先构建的观测模型，通过所述观测模型计算得到所述运动状态估计值的修正量，可以包括：
[0025]根据所述车辆的后轴长度以及前后轴距离，构建所述前轮转角的观测方程；
[0026]利用所述观测方程对车辆运动学误差状态求偏导数，得到所述车辆系统的观测矩阵，所述观测矩阵用于表示所述观测量和所述状态向量之间的线性关系
。
[0027]更进一步的，所述结合所述车辆运动学模型和所述观测模型进行能观性分析，可以包括：
[0028]根据所述系统状态转移矩阵和所述观测矩阵，计算得到所述车辆系统的能观性矩阵；
[0029]根据所述能观性矩阵确定所述能观性分析的结果
。
[0030]本申请实施例的第二方面提供了一种车辆运动状态估计装置，包括：
[0031]数据获取模块，用于获取车辆的惯性测量单元数据以及车辆转向参数；
[0032]运动状态估计模块，用于将所述惯性测量单元数据输入预先构建的车辆运动学模型，通过所述车辆运动学模型计算得到所述车辆的运动状态估计值；
[0033]数据观测模块，用于以所述车辆转向参数作为观测量输入预先构建的观测模型，通过所述观测模型计算得到所述运动状态估计值的修正量；其中，所述观测模型用于描述所述观测量与选取的状态空间之间的关系，所述车辆运动学模型和所述观测模型均处于所述状态空间；
personal computer
，
UMPC)、
上网本
、
个人数字助理
(personal digital assistant
，
PDA)、
大屏电视，等等，本申请实施例对该终端设备和服务器的具体类型不作任何限制
。
[0050]请参阅图1，示出了本申请实施例提供的一种车辆运动状态估计方法，包括：
[0051]101、
获取车辆的惯性测量单元数据以及车辆转向参数；
[0052]首先，获取车辆的惯性测量单元数据以及车辆转向参数
。
该车辆是需要进行运动状态估计的任意类型的车辆；惯性测量单元数据即
IMU
数据，可以包括车辆的加速度
、
角速度和姿态角等数据；车辆转向参数是一个用于表示车辆转向信息的参数，例如可以是前轮转角，方向盘转角等参数
。
[0053]102、
将所述惯性测量单元数据输入预先构建的车辆运动学模型，通过所述车辆运动学模型计算得到所述车辆的运本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种车辆运动状态估计方法，其特征在于，包括：获取车辆的惯性测量单元数据以及车辆转向参数；将所述惯性测量单元数据输入预先构建的车辆运动学模型，通过所述车辆运动学模型计算得到所述车辆的运动状态估计值；以所述车辆转向参数作为观测量输入预先构建的观测模型，通过所述观测模型计算得到所述运动状态估计值的修正量；其中，所述观测模型用于描述所述观测量与选取的状态空间之间的关系，所述车辆运动学模型和所述观测模型均处于所述状态空间；结合所述车辆运动学模型和所述观测模型进行能观性分析，并基于所述能观性分析的结果对所述修正量进行调整；根据调整后的所述修正量对所述运动状态估计值进行修正
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修正量包括所述车辆的多个状态参数的修正量，所述基于所述能观性分析的结果对所述修正量进行调整，包括：根据所述能观性分析的结果，从所述多个状态参数中查找不可观的目标状态参数；将所述目标状态参数的修正量设置为指定数值
。3.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述能观性分析的结果，从所述多个状态参数中查找不可观的目标状态参数，包括：获取所述车辆的运行状态；根据所述能观性分析的结果以及所述运行状态，从所述多个状态参数中确定所述目标状态参数
。4.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个状态参数包括位置状态参数和陀螺仪零偏状态参数，所述根据所述能观性分析的结果以及所述运行状态，从所述多个状态参数中确定所述目标状态参数，包括：将所述位置状态参数确定为所述目标状态参数；若所述运行状态为直线运动状态，则将所述多个状态参数中除所述陀螺仪零偏状态参数之外的其它状态参数均确定为所述目标状态参数；若所述运行状态为静止状态，则将所述多个状态参数均确定为所述目标状态参数
。5.
如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述惯性测量单元数据输入预先构建的车辆运动学模型，通过所述车辆运动学模型计算得到所述车辆的运动状态估计值，包括：以所述车辆的运动状态作为车辆系统的状态向量，并基于所述运动状态的误差构建运动学微分方程组；根据所述惯性测量单元数据对所述运动...

【专利技术属性】
技术研发人员：李瑞涵，高梁，杨维，
申请(专利权)人：长沙智能驾驶研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：