[发明专利]一种全轮电驱动车辆的纵向车速估计方法

摘要

本发明涉及一种全轮电驱动车辆的纵向车速估计方法，其包括：1)设置一车速测量系统；2)实时采集和3)采取卡尔曼滤波方式对采集到的信号进行滤波处理；4)构建基于卡尔曼滤波器空间方程结构的车速估计和基于加速度积分的车速估计；5)利用车速估计算法切换判别：设定滑转/滑移率绝对值|λ|的阀值为ε，当|λ|＜ε时，采用基于卡尔曼滤波的车速估计公式，当|λ|≥ε时，采用基于加速度积分的车速估计公式。本发明适用于全轮电驱动车辆的在线车速估计，包括在车轮出现过度滑转/滑移、甚至抱死时也能对纵向车速进行准确观测。

主权项

1.一种全轮电驱动车辆的纵向车速估计方法，其包括以下步骤：1)设置一车速测量系统，其包括纵向加速度传感器、方向盘转角传感器和轮胎转速传感器；2)通过车速测量系统实时采集到轮胎转速信号转向盘转角信号和汽车质心纵向加速度信号轮胎的轮边速度为3)采取卡尔曼滤波方式对采集到的信号进行滤波处理；4)利用滤波处理后的信号，采用两种方法对车速进行在线估计：I、构建基于卡尔曼滤波器空间方程结构的车速估计①根据车辆运动学得到如下关系式：a_x(t)＝v′_x-v_yγ                        (4)v_w(t)＝v_x(t)+Δv                        (5)②对式(4)、(5)做离散化处理得到：v_x(k+1)＝v_x(k)+a_xΔT+v_y(k)γ(k)ΔT      (6)v_w(k)＝v_x(k)+Δv                        (7)③将式(6)中w_s＝v_y(k)γ(k)ΔT定义为系统的过程噪声，将式(7)中w₀＝Δv定义为系统的观测噪声，即可得到卡尔曼滤波器的空间方程结构：状态方程v_x(k+1)＝v_x(k)+a_xΔT+w_s         (8)观测方程v_w(k)＝v_x(k)+w₀                 (9)通过卡尔曼滤波器的空间方程结构即可估计车辆的在线车速；II、构建基于加速度积分的车速估计当车轮进入过度滑转/滑移阶段，此时，纵向车速的一阶导数和纵向加速度具有如下的关系v′_x＝a_x+v_yγ                           (10)对(10)积分得到v_x＝v₀+∫(a_x+v_yγ)dt                    (11)其中，v₀是初始车速，此时将上一时刻基于卡尔曼滤波的车速估计值v_x作为加速度积分的初始值，构建基于加速度积分的车速估计；5)利用车速估计算法切换判别：设定滑转/滑移率绝对值|λ|的阀值为ε，当|λ|＜ε时，认为没有发生过度滑转/滑移，此时采用4)中所述的基于卡尔曼滤波的车速估计公式，当|λ|≥ε时，认为车轮进入过度滑转/滑移阶段，此时采用4)中所述的基于加速度积分的车速估计公式。