基于卡尔曼滤波的车速估算

2020-06-17  本文已影响0人  知奇者也

车速是车辆控制中非常重要的基础信息,尤其在四轮驱动中对于极限工况下的车辆控制,车速尤其需要估算精准。现用Kalman Filter卡尔曼滤波器对四轮转速计算得到的车速进行融合,并预测车速。

卡尔曼滤波公式

Kalman Filter的公式及其简化如下


Kalman Filter公式及简化

其中,
x'=VehicleSpeed
F=1
Bu=a* \Delta t
z=\begin{vmatrix}WheelSpeed1\\WheelSpeed2\\WheelSpeed3\\WheelSpeed4\end{vmatrix}
H=\begin{vmatrix}SlipOrNot(WheelSpeed1)\\SlipOrNot(WheelSpeed2)\\SlipOrNot(WheelSpeed3)\\SlipOrNot(WheelSpeed4)\end{vmatrix}
关于H,若Wheel1不打滑,SlipOrNot(WheelSpeed1)=1,若Wheel1打滑,SlipOrNot(WheelSpeed1)=0,则当车轮打滑时,该车轮轮速将被刨除在车速估算内。

Matlab/Simulink模型

如下为Matlab/Simulink实现的整体模型


Matlab/Simulink实现的Kalman Filter
PredictionUpdate
Correction_Update

功能测试:将Wheel4设置为打滑,并设置Wheel4轮速上升斜率远大于其它车轮的


WheelSpeed4的参数设置
测试结果如下,估算得到的车速并没有因为某车轮打算而偏离实际车速
VehicleSpeed_Correction的输出结果
以上,即为基于卡尔曼滤波的车速估算,我们也可以基于此做更多更复杂的计算。
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