四轮驱动汽车纵向车速改进型卡尔曼滤波估计方法OA

纵向车速估计精度直接影响底盘的控制效果,针对4个车轮同时抱死或同时打滑时,纵向车速普遍存在低估或高估的技术难题,在对传统卡尔曼滤波方法应用于车速估计问题分析的基础上,提出一种改进型卡尔曼滤波算法估计纵向车速的方法。算法使用纵向力系数衡量轮速的可信度,进一步通过轮速可信度调节卡尔曼滤波器协方差矩阵因子,从而修正卡尔曼滤波器对轮速及纵向加速度的使用权重,实现车辆纵向速度估计。最后,利用实车在紧急制动、急加速和极限转向工况下进行了对比验证。结果表明,当四轮同时打滑或抱死时,所提纵向车速估计方法相比于传统卡尔曼滤波算法可分别减少90.6%和14.3%的估计误差,验证了算法的鲁棒性。