本技术属于汽车技术领域,提出了一种利用卡尔曼滤波技术来估计道路附着系数的新方法。该方法首先构建了车辆的七自由度模型,并详细阐述了四个轮胎参数的计算方法。接着,引入了Dugoff轮胎模型,为道路附着系数的准确估计提供了理论基础。
背景技术
路面附着系数作为车辆下层控制之中的重要变量,对它的精确估计直接关系到控制系统的平稳运行。但是由于无法通过直接测量获得某些状态参数或者测量方式过于昂贵,因此需要通过估计的方式间接获得参数值。
近年来卡尔曼滤波算法在路面附着系数估计中被广泛研究。该类方法需要构建适当的车辆动力学模型,并建立相应的状态方程。其优势为仅需对相关状态参数进行观测,便能准确估计路面附着系数。同时,根据汽车行驶过程中不断获取的观测值实时更新路面附着系数从而得到估计结果,达到实时估计的目的。
但是卡尔曼滤波算法对于一个随机系统而言有许多的局限性,状态模型和测量模型为线性模型,在非线性的场景中估计效果难以达到最优;只给出一个分布的均值和协方差;系统服从高斯分布,经过线性运算后还是高斯分布。因为所列限制条件的制约,卡尔曼滤波通常用于近似线性系统中,一般将非线性系统进行近似线性化,再估计线性系统状态,但对于较强的非线性系统,卡尔曼滤波对系统状态量的估计会严重偏离真实值。
实现思路