本申请提供一种基于卡尔曼滤波的路面附着系数确定方法和设备。该方法通过获取车辆行驶过程中的行驶参数；采用卡尔曼滤波估计算法对所述行驶参数进行分析处理，得到所述车辆的第一路面附着系数和第二路面附着系数，其中，所述第一路面附着系数用于指示所述车辆左侧车轮的路面附着系数，所述第二路面附着系数用于指示所述车辆右侧车轮的路面附着系数；根据所述第一路面附着系数和所述第二路面附着系数，确定车辆行驶时的目标路面附着系数。该方法解决了常规算法计算量大、稳定性差的问题，提高了路面附着系数估计结果的准确性。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种基于卡尔曼滤波的路面附着系数确定方法和设备。
技术介绍
1、路面附着系数决定了车辆能够获得的地面力的极限，估计车辆行驶时的路面附着系数对车辆的驱动、制动、操稳性等系统的控制具有重要意义。
2、现有技术方案大都采用车辆纵向、横向和横摆三个方向的动力学方程，以纵向加速度、横向加速度和横摆角加速度为观测量，用魔术公式(mf)或dugoff等轮胎模型计算横、纵向力，利用扩展卡尔曼滤波(ekf)或无迹卡尔曼滤波(ukf)等算法对路面附着系数进行估算。
3、上述方案存在若干问题：一是考虑到系统的可观测性，上述方法仅能在出现较大滑移率时实现对附着系数较为准确的计算，在其他工况下由于系统可观测性变差，且由于滑移率、加速度等参数的测量误差，在卡尔曼滤波迭代过程中易出现较大的迭代计算误差，引起估算结果的较大振荡，算法的稳定性和鲁棒性较差；二是使用mf轮胎模型时需要整定大量参数，dugoff分段函数模型则由于过度简化造成与实际曲线存在较大偏差，影响了计算精度；此外运用纵向、横向、横摆三个方向的加速度和动力学方程进行估计时，由于雅克比矩阵规模较大，且由于轮胎侧偏角的估计易带来较大误差，估计算法的精度和实时性很难保证。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于卡尔曼滤波的路面附着系数确定方法和设备，用以解决常规算法确定路面附着系数时计算量大、稳定性差的问题。
2、一方面，本申请提供一种基于卡尔曼滤波的路面附着系数确定方法，该方法包括：
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p>3、获取车辆行驶过程中的行驶参数；4、采用卡尔曼滤波估计算法对所述行驶参数进行分析处理，得到所述车辆的第一路面附着系数和第二路面附着系数，其中，所述第一路面附着系数用于指示所述车辆左侧车轮的路面附着系数，所述第二路面附着系数用于指示所述车辆右侧车轮的路面附着系数；
5、根据所述第一路面附着系数和所述第二路面附着系数，确定车辆行驶时的目标路面附着系数。
6、可选的，所述行驶参数包括：纵向加速度、整车重量、前轮转角以及所述车辆的多个车轮的轮胎特性，所述采用卡尔曼滤波估计算法对所述行驶参数进行分析处理，得到所述车辆的第一路面附着系数和第二路面附着系数，包括：
7、根据所述纵向加速度、所述整车重量以及所述前轮转角，生成纵向动力学模型，所述纵向动力学模型用于指示所述纵向加速度与所述车辆的多个车轮产生的纵向力之间的第一关联关系；
8、建立标准坐标系，根据所述轮胎特性，确定旋转参数，并根据所述旋转参数，对所述标准坐标系进行旋转处理，得到目标坐标系，所述目标坐标系的横轴为滑移率，纵轴为纵向力；
9、根据所述目标坐标系和所述轮胎特性，确定与所述目标坐标系对应的二次多项式，所述二次多项式的多个系数是根据所述轮胎特性确定的；
10、采用卡尔曼滤波估计算法、所述纵向动力学模型以及所述二次多项式，确定所述车辆的第一路面附着系数和第二路面附着系数。
11、可选的，采用如下公式表示所述纵向动力学模型：
12、
13、其中，ax为车辆纵向加速度，m为整车质量，fxfl、fxfr、fxrl、fxrr分别为前左、前右、后左、后右轮产生的纵向力，δf为前轮转角。
14、可选的，所述采用卡尔曼滤波估计算法、所述纵向动力学模型以及所述二次多项式，确定所述车辆的第一路面附着系数和第二路面附着系数，包括：
15、采用如下公式确定所述第一路面附着系数和第二路面附着系数：
16、xk＝xk-1
17、yk＝h(xk,uk)+vk
18、其中，k为迭代步，xk为第k次迭代时所述第一路面附着系数和第二路面附着系数的预测值，xk-1为第k-1次迭代时所述第一路面附着系数和第二路面附着系数的修正值，yk为第k次迭代时车辆纵向加速度，h(xk,uk)为所述纵向动力学模型，vk为传感器测量噪声；
19、根据车辆运行状态，采用如下公式调整卡尔曼滤波过程的状态变量和误差协方差矩阵；
20、
21、
22、其中，mave()为滑动平均函数，λ为权重因子，kk为卡尔曼增益，i为单位矩阵，hk为雅可比矩阵。
23、可选的，所述根据所述第一路面附着系数和所述第二路面附着系数，确定车辆行驶时的目标路面附着系数，包括：
24、判断所述第一路面附着系数和所述第二路面附着系数是否相同；
25、若是，则将所述第一路面附着系数作为车辆行驶时的目标路面附着系数；
26、若否，则根据所述第一路面附着系数和所述第二路面附着系数，确定当前路面的路面属性，所述路面属性包括：均一路面和分离路面；
27、在确定当前路面的路面属性为均一路面时，将所述第一路面附着系数和所述第二路面附着系数的平均值作为所述目标路面附着系数；
28、在确定当前路面的路面属性为分离路面时，确定所述目标路面附着系数包括所述第一路面附着系数和所述第二路面附着系数。
29、可选的，根据所述第一路面附着系数和所述第二路面附着系数，确定当前路面的路面属性，包括：
30、获取左侧车轮的滑移率在单位时长内的第一积分以及右侧车轮的滑移率在单位时长内的第二积分；
31、判断所述第一积分和所述第二积分的差值是否小于预设差值；
32、若所述第一积分和所述第二积分的差值小于预设差值，则确定当前路面的路面属性为均一路面；
33、若所述第一积分和所述第二积分的差值不小于预设差值，则确定当前路面的路面属性为分离路面。
34、第二方面，本申请提供一种基于卡尔曼滤波的路面附着系数确定装置，该装置包括：
35、获取模块，用于获取车辆行驶过程中的行驶参数；
36、处理模块，用于采用卡尔曼滤波估计算法对所述行驶参数进行分析处理，得到所述车辆的第一路面附着系数和第二路面附着系数，其中，所述第一路面附着系数用于指示所述车辆左侧车轮的路面附着系数，所述第二路面附着系数用于指示所述车辆右侧车轮的路面附着系数；根据所述第一路面附着系数和所述第二路面附着系数，确定车辆行驶时的目标路面附着系数。
37、可选的，所述行驶参数包括：纵向加速度、整车重量、前轮转角以及所述车辆的多个车轮的轮胎特性，所述处理模块，具体用于：
38、根据所述纵向加速度、所述整车重量以及所述前轮转角，生成纵向动力学模型，所述纵向动力学模型用于指示所述纵向加速度与所述车辆的多个车轮产生的纵向力之间的第一关联关系；
39、建立标准坐标系，根据所述轮胎特性，确定旋转参数，并根据所述旋转参数，对所述标准坐标系进行旋转处理，得到目标坐标系，所述目标坐标系的横轴为滑移率，纵轴为纵向力；
40、根据所述目标坐标系和所述轮胎特性，确定与所述目标坐标系对应的二次多项式，所述二次多项式的多个系数是根据所述轮胎特性确定本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于卡尔曼滤波的路面附着系数确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行驶参数包括：纵向加速度、整车重量、前轮转角以及所述车辆的多个车轮的轮胎特性，所述采用卡尔曼滤波估计算法对所述行驶参数进行分析处理，得到所述车辆的第一路面附着系数和第二路面附着系数，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用如下公式表示所述纵向动力学模型：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用卡尔曼滤波估计算法、所述纵向动力学模型以及所述二次多项式，确定所述车辆的第一路面附着系数和第二路面附着系数，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一路面附着系数和所述第二路面附着系数，确定车辆行驶时的目标路面附着系数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述第一路面附着系数和所述第二路面附着系数，确定当前路面的路面属性，包括：
7.一种基于卡尔曼滤波的路面附着系数确定装置，其特征在于，所述装置包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述行驶参数包括：纵向加速度、整车重量、前轮转角以及所述车辆的多个车轮的轮胎特性，所述处理模块，具体用于：
9.一种基于卡尔曼滤波的路面附着系数确定设备，其特征在于，所述设备包括：
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-6任一项所述的基于卡尔曼滤波的路面附着系数确定方法。
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【技术特征摘要】
1.一种基于卡尔曼滤波的路面附着系数确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行驶参数包括：纵向加速度、整车重量、前轮转角以及所述车辆的多个车轮的轮胎特性，所述采用卡尔曼滤波估计算法对所述行驶参数进行分析处理，得到所述车辆的第一路面附着系数和第二路面附着系数，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用如下公式表示所述纵向动力学模型：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用卡尔曼滤波估计算法、所述纵向动力学模型以及所述二次多项式，确定所述车辆的第一路面附着系数和第二路面附着系数，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一路面附着系数和所述第二路面附着系数，确定车...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔令兴，翟霄雁，秦涛，任宪丰，
申请(专利权)人：中国重汽集团济南动力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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