设计用于车辆行驶和舒适度应用的虚拟传感方法

科学领域:

• 汽车工程 汽车工程
• 控制系统 控制系统
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 准确的车辆状态估计对于汽车诊断,控制和监控至关重要.
• 道路形状是一个关键的,未测量的输入,影响车辆动态,行驶质量和操控.
• 像LiDAR这样的先进传感器对于直接测量道路形状是昂贵的,需要虚拟传感.

研究的目的:

• 开发一种新的虚拟传感方法,用于估计道路诱导激发和关键车辆动态量.
• 使用标准的车载传感器推断道路违规情况,避免复杂和昂贵的测量系统.
• 增强实时车辆状态诊断,并支持先进的控制策略.

主要方法:

• 基于扩展卡尔曼波器 (EKF) 架构的状态观察器的实现.
• 利用从计算上高效的7度自由度 (7-DOF) 车辆模型,从多体动力学获得.
• 与使用典型的量产车辆传感器配置的高保真多体参考模型进行验证.

主要成果:

• 成功在线估计道路诱导激发和车辆动态量 (底盘运动,悬挂位移,轮胎载荷半径).
• 即使使用高噪音传感器测量,基于EKF的观测器也证明了其有效性.
• 验证证实了观察者在现实的传感器限制下与高保真模型对比的性能.

结论:

• 开发的虚拟传感方法提供了准确的实时估计车辆状态和道路输入.
• 基于EKF的观察器为汽车应用提供了计算效率高和成本效益高的解决方案.
• 令人鼓舞的结果支持在先进的驾驶辅助系统和车辆控制中实现现实世界的潜力.