一種基于遞歸最小二乘的車(chē)輛側(cè)傾角與俯仰角估計(jì)方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于遞歸最小二乘的車(chē)輛側(cè)傾角與俯仰角估計(jì)方法，本方法針對(duì)陸地行駛四輪車(chē)輛，建立符合其行駛特征的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型，進(jìn)一步通過(guò)帶遺忘因子的遞歸最小二乘方法實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛側(cè)傾角與俯仰角的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確估計(jì)，且僅需低成本車(chē)載傳感器，成本較低，所估計(jì)出的側(cè)傾角與俯仰角信息可滿(mǎn)足有關(guān)汽車(chē)組合導(dǎo)航與定位的需要。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種基于遞歸最小二乘的車(chē)輛側(cè)傾角與俯仰角估計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于遞歸最小二乘的車(chē)輛側(cè)傾角與俯仰角估計(jì)方法，其目的在于對(duì)汽車(chē)行駛的動(dòng)力學(xué)過(guò)程進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕?，并利用帶遺忘因子的遞歸最小二乘方法獲得車(chē)輛側(cè)傾角與俯仰角估計(jì)值，這些估計(jì)值可用于車(chē)輛組合導(dǎo)航與定位，具有精度高、成本低、實(shí)時(shí)性好等顯著優(yōu)點(diǎn)，屬于汽車(chē)定位導(dǎo)航領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來(lái)，智能交通系統(tǒng)ITS (Intelligent Transportation Systems)在世界范圍內(nèi)得到了高度的重視和快速的發(fā)展，ITS功能有效發(fā)揮的一個(gè)重要基礎(chǔ)是實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的準(zhǔn)確可靠定位。在車(chē)輛準(zhǔn)確可靠定位的情況下，ITS可以更有效的誘導(dǎo)車(chē)輛，提高運(yùn)行效率，改善行車(chē)安全，減少尾氣排放。
[0003]目前，車(chē)輛導(dǎo)航定位領(lǐng)域應(yīng)用最多的是GPS技術(shù)。但由于遮擋或多路徑現(xiàn)象，GPS會(huì)出現(xiàn)定位不準(zhǔn)甚至失效的問(wèn)題，無(wú)法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確可靠的連續(xù)定位。為克服GPS的不足，車(chē)輛多傳感器組合導(dǎo)航的研究引起了廣泛的重視，即在GPS失效的情況下，利用慣導(dǎo)傳感器或航位推算來(lái)進(jìn)行推算定位，從而在GPS失效時(shí)獲取較為準(zhǔn)確的定位信息。
[0004]車(chē)輛在實(shí)際道路上行駛過(guò)程中，由于道路縱向和橫向坡度的存在以及車(chē)輛懸架的運(yùn)動(dòng)，導(dǎo)致存在著一定的車(chē)輛側(cè)傾角和俯仰角，雖然其值一般較小，但其對(duì)于推算定位的準(zhǔn)確性所起的作用卻難以忽略。在陸地車(chē)輛應(yīng)用中，車(chē)輛的加速度往往遠(yuǎn)小于重力加速度，以至于較小的側(cè)傾角和俯仰角可能導(dǎo)致在車(chē)體坐標(biāo)系下測(cè)量縱向和側(cè)向加速度時(shí)產(chǎn)生較大的誤差，這些誤差會(huì)累積導(dǎo)致推算速度和位置信息時(shí)產(chǎn)生較大的累積誤差。因此，對(duì)側(cè)傾角和俯仰角等姿態(tài)角進(jìn)行準(zhǔn)確的測(cè)量或估計(jì)是推算出準(zhǔn)確的定位信息的重要保證，其準(zhǔn)確性是影響影響車(chē)輛組合定位精度的一個(gè)重要因素。
[0005]通常用來(lái)確定側(cè)傾角和俯仰角等姿態(tài)角信息的方法是使用完整的六維慣性測(cè)量單元IMU (Inertial Measurement Unit),該IMU包括3個(gè)加速度計(jì)和3個(gè)角速度陀螺儀，車(chē)輛的姿態(tài)角信息可以通過(guò)六維IMU的捷聯(lián)算法計(jì)算得出。然而，六維MU價(jià)格昂貴，特別是三個(gè)陀螺儀的價(jià)格。考慮到許多車(chē)輛安裝有電子穩(wěn)定控制或橫擺穩(wěn)定控制系統(tǒng)，部分IMU信號(hào)可以通過(guò)車(chē)輛的CAN (Controller Area Network,控制器局域網(wǎng)絡(luò))總線(xiàn)較容易的獲取，這些信號(hào)通常包括橫擺角速度、縱向加速度與側(cè)向加速度，為了有效降低成本，本專(zhuān)利即利用這些可獲取的信息來(lái)估計(jì)車(chē)輛的側(cè)傾角和俯仰角。
[0006]理論上，如果車(chē)輛的初始狀態(tài)已知且車(chē)輛的橫擺角速度可獲取，車(chē)輛的側(cè)傾角和俯仰角可以通過(guò)數(shù)值積分方法計(jì)算。然而事實(shí)上，直接積分方法由于傳感器誤差和不可避免的數(shù)值運(yùn)算誤差，會(huì)導(dǎo)致較大的漂移，特別是在使用車(chē)載低成本MEMS(Micro-Electro-Mechanic System,微機(jī)電系統(tǒng))傳感器時(shí)，因此，本發(fā)明并不采用直接積分方法，而是提出一種實(shí)時(shí)遞歸最小二乘(Recursive Least Squares, RLS)算法來(lái)對(duì)車(chē)輛的側(cè)傾角和俯仰角進(jìn)行估計(jì)。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種基于遞歸最小二乘的車(chē)輛側(cè)傾角與俯仰角估計(jì)方法，該方法精度高、成本低、實(shí)時(shí)性好，能夠汽車(chē)定位導(dǎo)航的需求。
[0008]本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下:一種基于遞歸最小二乘的車(chē)輛側(cè)傾角與俯仰角估計(jì)方法，其特征在于:本發(fā)明針對(duì)陸地行駛四輪車(chē)輛，建立符合其行駛特征的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型，進(jìn)一步通過(guò)帶遺忘因子的遞歸最小二乘(Recursive Least Squares, RLS)方法實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛側(cè)傾角與俯仰角的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確估計(jì)，且僅需低成本車(chē)載傳感器，成本較低；具體步驟包括:
[0009]1)建立汽車(chē)行駛過(guò)程的動(dòng)力學(xué)模型
[0010]忽略地球旋轉(zhuǎn)速度，假設(shè)車(chē)輛的俯仰角速度、側(cè)傾角速度與垂向速度為零，則可建立車(chē)輛行駛過(guò)程的動(dòng)力學(xué)方程為:
【權(quán)利要求】
1.一種基于遞歸最小二乘的車(chē)輛側(cè)傾角與俯仰角估計(jì)方法，其特征在于:本發(fā)明針對(duì)陸地行駛四輪車(chē)輛，建立符合其行駛特征的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型，進(jìn)一步通過(guò)帶遺忘因子的遞歸最小二乘(Recursive Least Squares, RLS)方法實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛側(cè)傾角與俯仰角的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確估計(jì)，且僅需低成本車(chē)載傳感器，成本較低；具體步驟包括: 1)建立汽車(chē)行駛過(guò)程的動(dòng)力學(xué)模型 忽略地球旋轉(zhuǎn)速度，假設(shè)車(chē)輛的俯仰角速度、側(cè)傾角速度與垂向速度為零，則可建立車(chē)輛行駛過(guò)程的動(dòng)力學(xué)方程為:
【文檔編號(hào)】B60W40/11GK103625475SQ201310697908
【公開(kāi)日】2014年3月12日 申請(qǐng)日期:2013年12月18日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月18日
【發(fā)明者】李旭, 宋翔 申請(qǐng)人:東南大學(xué)