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基于雙無跡卡爾曼濾波的自動駕駛狀態(tài)慣性監(jiān)測

發(fā)布時間:2023-08-23 責任編輯:lina

【導讀】為了達到自動駕駛目標,需要設(shè)計合適的線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng),當傳統(tǒng)汽車發(fā)生轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的失效問題時,汽車只能進入減速狀態(tài)并最終完成停車,不能對軌跡進行精確跟蹤,甚至還會造成交通事故[5-6]。由此可見,如何調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)故障容錯能力已經(jīng)成為一項關(guān)鍵措施。在分布結(jié)構(gòu)電驅(qū)動汽車系統(tǒng)中可以設(shè)置多個電機形成橫擺力作用再對轉(zhuǎn)向系統(tǒng)橫向偏差進行補償,由此確保轉(zhuǎn)向系統(tǒng)失效的情況下也可以保持設(shè)定軌跡路線行使,實現(xiàn)駕駛安全性能的大幅提升[7-8]

 

摘要:本研究有助于提高自動駕駛狀態(tài)慣性監(jiān)測能力,對自動駕駛技術(shù)的提高有一定的理論支撐意義。


1 引言


為了對分布動力結(jié)構(gòu)汽車進行主動控制,需要對其行駛階段的各項動力學參數(shù)開展精確采集與分析,但在信息測試過程中需要配備高成本的傳感器檢測設(shè)備,并且也無法滿足信號可靠度要求,同時還需關(guān)注車輛質(zhì)心偏角等指標[1-2]。


為了達到自動駕駛目標,需要設(shè)計合適的線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng),當傳統(tǒng)汽車發(fā)生轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的失效問題時,汽車只能進入減速狀態(tài)并最終完成停車,不能對軌跡進行精確跟蹤,甚至還會造成交通事故[5-6]。由此可見,如何調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)故障容錯能力已經(jīng)成為一項關(guān)鍵措施。在分布結(jié)構(gòu)電驅(qū)動汽車系統(tǒng)中可以設(shè)置多個電機形成橫擺力作用再對轉(zhuǎn)向系統(tǒng)橫向偏差進行補償,由此確保轉(zhuǎn)向系統(tǒng)失效的情況下也可以保持設(shè)定軌跡路線行使,實現(xiàn)駕駛安全性能的大幅提升[7-8]?,F(xiàn)階段,已有許多國內(nèi)外學者開展了車輛動力系統(tǒng)運行參數(shù)方面的觀測分析,形成了Luenberger 觀測器、二乘估計( RLS)、卡爾曼濾波(KF)、滑模測試(SMO)、非線性監(jiān)測等不同類型的算法。由于載荷存在不確定的情況,這使得車輛慣性參數(shù)如質(zhì)量、橫擺轉(zhuǎn)動慣量也發(fā)生改變,從而對整體操控性與結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性產(chǎn)生明顯影響,對車輛慣性參數(shù)開展實時監(jiān)測也成為當前的一項重要信息分析工作[9]。


雖然目前已在車輛狀態(tài)分析方面獲得了一定的研究進展,但尚未針對車輛慣性參數(shù)開展深入探討[10]。根據(jù)擴展卡爾曼濾波(EKF) 與RLS 估計得到加權(quán)值,同時引入混合動力電動公交車混合估計方法[11]。為能夠?qū)囕v動力慣性參數(shù)開展非線性評價,需要開發(fā)分布結(jié)構(gòu)驅(qū)動力卡爾曼濾波(DUKF) 方法與觀測系統(tǒng)聯(lián)合系統(tǒng)車輛慣性監(jiān)測。


2 車輛狀態(tài)參數(shù)聯(lián)合觀測系統(tǒng)設(shè)計


針對車輛控制系統(tǒng)建立并聯(lián)雙無跡卡爾曼濾波(DUKF) 觀測方法時,根據(jù)車輛信息測試結(jié)果構(gòu)建非線性車輛DUKF 狀態(tài)方程并建立分析算法。在分布結(jié)構(gòu)驅(qū)動電動汽車傳感器中,除了具備傳統(tǒng)傳感器慣性量參數(shù)如質(zhì)心橫擺角速度、縱向和側(cè)向加速度以外[12],還可以提供輪轂電機傳感器進行車輪角速度測試,同時利用電壓信號輪轂轉(zhuǎn)矩與線控系統(tǒng)采集轉(zhuǎn)向過程轉(zhuǎn)角信號,圖1給出了電動汽車雙無跡卡爾曼濾波觀測器的具體結(jié)構(gòu),為車輛DUKF 觀測器構(gòu)建以下狀態(tài)計算式和觀測算法。


基于雙無跡卡爾曼濾波的自動駕駛狀態(tài)慣性監(jiān)測

圖1 車輛DUKF觀測器結(jié)構(gòu)


基于雙無跡卡爾曼濾波的自動駕駛狀態(tài)慣性監(jiān)測   (1)


對于以上狀態(tài)觀測系統(tǒng),x(t) ∈ ?n、θ(t) ∈ ?n 依次對應(yīng)非線性動力觀測器的狀態(tài)與參數(shù)矢量,u(t) ∈ ?n與y(t) ∈ ?n 屬于車輛非線性動力學觀測器輸入與量測矢量,w(t) ∈ ?n、v(t) ∈ ?n 屬于系統(tǒng)過程噪與量測噪聲,這2 個參數(shù)再系統(tǒng)中呈現(xiàn)不相關(guān)的忒單,并且均值都為零。


進行估計的時候,電動汽車慣性參數(shù)比運動狀態(tài)的變化速度更慢,假定慣性參數(shù)呈現(xiàn)小幅擾動狀態(tài),可以建立以下的參數(shù)估計系統(tǒng):


基于雙無跡卡爾曼濾波的自動駕駛狀態(tài)慣性監(jiān)測   (2)


進行估計的時候,電動汽車慣性參數(shù)比運動狀態(tài)的變化速度更慢,假定慣性參數(shù)呈現(xiàn)小幅擾動狀態(tài)。


x(t) = (r z,V x,β,a y,F yij,V y)T,

y(t)=(r z,a x,a y)T

u(t)=(δ f,ωij,Tij)T,θ(t)= (m n,I zz )T   (3)


由于DUKF算法屬于一類遞推形式的預估―校正算法,需采用離散化方法襯里車輛非線性動力學觀測器。


擴展卡爾曼濾波(EKF) 方法已經(jīng)成為汽車動研究領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用的非線性系統(tǒng)濾波技術(shù),從本質(zhì)層面分析,EKF 是對最優(yōu)狀態(tài)下的非線性系統(tǒng)模型實施Taylor級數(shù)一階展開的過程,通過轉(zhuǎn)換非線性濾波過程得到線性濾波結(jié)果, 經(jīng)過線性化處理后形成了明顯高階項截斷誤差[13];UKF 屬于非線性系統(tǒng)內(nèi)進行統(tǒng)計特性分析的新方法,通過設(shè)定一組確定采樣Sigma 點對概率密度分布結(jié)果進行近似后驗證計算,同時利用Unscented 轉(zhuǎn)換的方式來消除EKF 線性化過程產(chǎn)生的估計偏差,有效滿足了車輛的非線性動力學評價要求。


3 仿真與分析


3.1 仿真工況


為電動汽車設(shè)計了一種外接分布結(jié)構(gòu)驅(qū)動系統(tǒng),并通過Matlab/Simulink 系統(tǒng)為電動汽車構(gòu)建觀測器,CarSim 和Simulink 之間的仿真通信利用CarSim-S 函數(shù)構(gòu)成接口。進行仿真測試時,以高附著瀝青路面作為車輛測試路面,初期質(zhì)量1 235 kg,橫擺轉(zhuǎn)動慣量2 030 kg/m2。


3.2 結(jié)果分析


為了評價DUKF 觀測器進行車輛狀態(tài)觀測的性能,選擇激烈的正弦轉(zhuǎn)向工況作為測試條件,形成圖2 的方向盤轉(zhuǎn)角,之后通過雙擴展卡爾曼(DEKF) 觀測器開展比較。


基于雙無跡卡爾曼濾波的自動駕駛狀態(tài)慣性監(jiān)測

圖2 轉(zhuǎn)向角


圖3、圖4 顯示了正弦轉(zhuǎn)向過程的DUKF 和DEKF測試結(jié)果。分析圖3、圖4 可知,DUKF 和DEKF 兩個觀測器都可以實現(xiàn)車輛縱向速度和橫擺角速度的穩(wěn)定觀測性能,都可以實現(xiàn)很低的狀態(tài)觀測誤差,對局部區(qū)域進行放大分析可以發(fā)現(xiàn),采用DUKF 方法進行觀測得到的數(shù)據(jù)比DEKF 方法更加符合實際情況;以觀測器分析車輛質(zhì)心側(cè)偏角可知,DUKF 和DEKF 對于車輛質(zhì)心側(cè)偏角觀測的結(jié)果存在較大誤差,這主要是因為車輛系統(tǒng)沒有設(shè)置模型動態(tài)特性引起的,也可能是受到不準確建模參數(shù)影響而降低濾波精度引起的結(jié)果,EKF 觀測值與車輛真實狀態(tài)之間存在明顯偏差,DUKF 相對DEKF的觀測誤差顯著降低,這可能是由于EKF 車輛動力學系統(tǒng)局部線性化處理時存在高階截斷誤差。


基于雙無跡卡爾曼濾波的自動駕駛狀態(tài)慣性監(jiān)測

圖3 車輛縱向速度結(jié)果


基于雙無跡卡爾曼濾波的自動駕駛狀態(tài)慣性監(jiān)測

圖4 車輛橫擺角速度結(jié)果


4 結(jié)束語


本文開展電動汽車并聯(lián)DUKF 狀態(tài)觀測器設(shè)計及轉(zhuǎn)向工況分析,得到如下有益結(jié)果:

1)采用DUKF 方法觀測數(shù)據(jù)比DEKF 方法更加符合實際情況;

2)DUKF 和DEKF 對于車輛質(zhì)心側(cè)偏角觀測結(jié)果存在較大誤差。

該研究有助于提高自動駕駛的穩(wěn)定性,但存在對異常路況分析準確度不高的問題,期待后續(xù)引入深度學習算法進行加強。


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(本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2023年8月期)

作者:黃亞成(福建省南平市閩北高級技工學校機械教研組,福建南平 354000)


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