基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态估计

摘要：

提出一种基于车轮侧向力和纵向力传感器信息的车辆状态观测器.建立3自由度车辆动力学模型,并构建扩展卡尔曼滤波器,结合纵向加速度传感器和横摆角速度传感器的校正信息,实时估计车辆的纵向车速和质心侧偏角.在复杂附着条件下,该车辆状态观测器对车轮滑移和路面附着条件有很好的鲁棒性.通过veDYNA车辆动力学仿真软件,对该观测器进行了仿真验证.在分离附着系数路面条件下的仿真结果显示,传统的基于2自由度和非线性轮胎模型估计方法的纵向车速最大估计误差为25 km/h,质心侧偏角最大估计误差为3°,相同工况下,提出的基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态观测器对车辆的纵向车速和质心侧偏角估计结果具有更好的精确度,最大估计误差分别不超过0.6 km/h和0.2°,对车轮滑移和复杂路面附着条件具有更强的自适应能力.

关键词：全轮驱动车辆、状态估计、车轮力传感器、扩展卡尔曼滤波器

所属期刊栏目：43

分类号：U462.3(汽车工程)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划资助项目2011CB711200

在线出版日期：2013-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：22-27