基于增广卡尔曼滤波并考虑车辆加速度的路面不平度识别

作     者：刘浪 张志飞 鲁红伟 徐中明 Liu Lang;Zhang Zhifei;Lu Hongwei;Xu Zhongming

作者机构：重庆大学机械与运载工程学院重庆400030 

基　　金：国家自然科学基金(51875060)资助 

出 版 物：《汽车工程》 (Automotive Engineering)

年 卷 期：2022年第44卷第2期

页      码：247-255,297页

摘      要：为实现车辆在实际加减速行驶工况下路面不平度的准确识别,提出了一种考虑车辆加速度、基于增广卡尔曼滤波算法的路面识别方法。以车辆纵向加速度作为已知输入,车身垂向振动和俯仰振动响应作为观测向量,设计增广卡尔曼滤波观测器估计路面不平度信息;求取固定位移窗长度内的国际平整度指数,实现了对路面的等级分类。仿真结果表明在典型非匀速工况、城市运行工况和制动工况下,所提出的方法对路面不平度的识别精度和对路面等级分类的准确性,明显高于一般的增广卡尔曼滤波算法,能有效识别未知输入路面。

主 题 词：路面不平度 增广卡尔曼滤波器 车辆加速度 路面等级分类 

学科分类：082304[082304] 08[工学] 080204[080204] 0802[工学-机械学] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.19562/j.chinasae.qcgc.2022.02.012

馆 藏 号：203107484...