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

摘要：本研究有助于提高自動(dòng)駕駛狀態(tài)慣性監(jiān)測能力，對自動(dòng)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(dòng)力結(jié)構(gòu)汽車進(jìn)行主動(dòng)控制，需要對其行駛階段的各項(xiàng)動(dòng)力學(xué)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(shí)還需關(guān)注車輛質(zhì)心偏角等指標(biāo)^[1-2]。

為了達(dá)到自動(dòng)駕駛目標(biāo)，需要設(shè)計(jì)合適的線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，當(dāng)傳統(tǒng)汽車發(fā)生轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的失效問題時(shí)，汽車只能進(jìn)入減速狀態(tài)并最終完成停車，不能對軌跡進(jìn)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(cuò)能力已經(jīng)成為一項(xiàng)關(guān)鍵措施。在分布結(jié)構(gòu)電驅(qū)動(dòng)汽車系統(tǒng)中可以設(shè)置多個(gè)電機(jī)形成橫擺力作用再對轉(zhuǎn)向系統(tǒng)橫向偏差進(jìn)行補(bǔ)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(shí)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(xué)者開展了車輛動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)方面的觀測分析，形成了Luenberger 觀測器、二乘估計(jì)( 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(dòng)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(shí)時(shí)監(jiān)測也成為當(dāng)前的一項(xiàng)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(jìn)展，但尚未針對車輛慣性參數(shù)開展深入探討^[10]。根據(jù)擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF) 與RLS 估計(jì)得到加權(quán)值，同時(shí)引入混合動(dòng)力電動(dòng)公交車混合估計(jì)方法^[11]。為能夠?qū)囕v動(dòng)力慣性參數(shù)開展非線性評價(jià)，需要開發(fā)分布結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)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(jì)

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(shí)，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(dòng)電動(dòng)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(jī)傳感器進(jìn)行車輪角速度測試，同時(shí)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(dòng)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(jì)算式和觀測算法。

圖1 車輛DUKF觀測器結(jié)構(gòu)

   （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(dòng)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(dòng)力學(xué)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(gè)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(jìn)行估計(jì)的時(shí)候，電動(dòng)汽車慣性參數(shù)比運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變化速度更慢，假定慣性參數(shù)呈現(xiàn)小幅擾動(dòng)狀態(tài)，可以建立以下的參數(shù)估計(jì)系統(tǒng)：

   （2）

進(jìn)行估計(jì)的時(shí)候，電動(dòng)汽車慣性參數(shù)比運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變化速度更慢，假定慣性參數(shù)呈現(xiàn)小幅擾動(dòng)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,ω_ij,T_ij)^T，θ(t)= (m _n,I _zz )^T   （3）

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

擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF) 方法已經(jīng)成為汽車動(dòng)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(shí)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(xiàng)截?cái)嗾`差^[13]；UKF 屬于非線性系統(tǒng)內(nèi)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特性分析的新方法，通過設(shè)定一組確定采樣Sigma 點(diǎn)對概率密度分布結(jié)果進(jìn)行近似后驗(yàn)證計(jì)算，同時(shí)利用Unscented 轉(zhuǎn)換的方式來消除EKF 線性化過程產(chǎn)生的估計(jì)偏差，有效滿足了車輛的非線性動(dòng)力學(xué)評價(jià)要求。

3 仿真與分析

3.1 仿真工況

為電動(dòng)汽車設(shè)計(jì)了一種外接分布結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，并通過Matlab/Simulink 系統(tǒng)為電動(dòng)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(jìn)行仿真測試時(shí)，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(dòng)慣量2 030 kg/m²。

3.2 結(jié)果分析

為了評價(jià)DUKF 觀測器進(jìn)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(kuò)展卡爾曼(DEKF) 觀測器開展比較。

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(gè)觀測器都可以實(shí)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(shí)現(xiàn)很低的狀態(tài)觀測誤差，對局部區(qū)域進(jìn)行放大分析可以發(fā)現(xiàn)，采用DUKF 方法進(jìn)行觀測得到的數(shù)據(jù)比DEKF 方法更加符合實(shí)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?yàn)檐囕v系統(tǒng)沒有設(shè)置模型動(dòng)態(tài)特性引起的，也可能是受到不準(zhǔn)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(shí)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(dòng)力學(xué)系統(tǒng)局部線性化處理時(shí)存在高階截?cái)嗾`差。

圖3 車輛縱向速度結(jié)果

圖4 車輛橫擺角速度結(jié)果

4 結(jié)束語

本文開展電動(dòng)汽車并聯(lián)DUKF 狀態(tài)觀測器設(shè)計(jì)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(shí)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(dòng)駕駛的穩(wěn)定性，但存在對異常路況分析準(zhǔn)確度不高的問題，期待后續(xù)引入深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行加強(qiáng)。

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（本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2023年8月期）