四轮独立驱动电动汽车质心侧偏角与轮胎侧向力估计方法

    公开(公告)号:CN114103967B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202110436285.3

    申请日:2021-04-22

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: B60W40/10 B60W40/13

    摘要: 本发明公开了一种四轮独立驱动电动汽车质心侧偏角与轮胎侧向力估计方法,包含以下步骤:根据车轮动力学方程,计算轮胎纵向力;根据车辆的纵向动力学平衡方程,基于带有遗忘因子的最小二乘法估计整车质量;建立包括车辆纵向、侧向和横摆三个自由度的四轮驱动电动汽车动力学模型和反映轮胎瞬时力学特性的半经验魔术轮胎模型的鲁棒容积卡尔曼估计模块;基于所建立的鲁棒容积卡尔曼滤波模块,估计质心侧偏角与轮胎侧向力。本发明有效提高了复杂工况下滤波对模型参数摄动以及未建模噪声的抗干扰能力,不同工况下联合估计算法的准确性、鲁棒性和抗干扰性得到提高,解决了复合工况下四驱电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力联合估计问题。

    一种考虑传感器数据丢失的线控汽车轮胎侧向力估计方法

    公开(公告)号:CN113978476B

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202110964949.3

    申请日:2021-08-20

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: B60W40/10

    摘要: 本发明涉及一种考虑传感器数据丢失的线控汽车轮胎侧向力估计方法,首先利用电动汽车车载传感器获得带有部分测量数据丢失的前轮转角,纵向速度,质心侧偏角以及纵、横向加速度信号,利用线控系统中CAN总线获得轮胎的纵向驱动力信息,将这些信息与非线性车辆模型结合利用先验预估和后验更新的方法估计轮胎侧向力,实现轮胎侧向力的精确获取。本发明可以填补当前传感器数据丢失情况下轮胎力无法估计的技术空白,促进了汽车主动安全控制技术的发展。

    一种四轮驱动电动汽车轮胎力软测量方法

    公开(公告)号:CN113650619B

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202111002702.X

    申请日:2021-08-30

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: B60W40/10

    摘要: 本发明公开了一种四轮驱动电动汽车轮胎力软测量方法,包括以下步骤:第一步:获取汽车的纵向速度、质心侧偏角、纵、横向加速度、前轮转角及轮胎纵向力;第二步:将获取的汽车的纵向速度、质心侧偏角、纵、横向加速度、前轮转角及轮胎纵向力信息,输入给非线性车辆动力学模型,通过车辆动力学模型计算得到预估的纵向加速度和横向加速度;第三步:将将获取的汽车的纵向速度、质心侧偏角、纵、横向加速度、前轮转角及轮胎纵向力信息和第二步预估的纵加速度、横向加速度信息一起输入给无迹卡尔曼滤波算法,获得基于模型的汽车轮胎力估计值。本发明基于算法的持续优化,不断改善预测精度,促进了汽车主动安全控制技术的发展。

    一种四轮驱动电动汽车轮胎力软测量方法

    公开(公告)号:CN113650619A

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN202111002702.X

    申请日:2021-08-30

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: B60W40/10

    摘要: 本发明公开了一种四轮驱动电动汽车轮胎力软测量方法,包括以下步骤:第一步:获取汽车的纵向速度、质心侧偏角、纵、横向加速度、前轮转角及轮胎纵向力;第二步:将获取的汽车的纵向速度、质心侧偏角、纵、横向加速度、前轮转角及轮胎纵向力信息,输入给非线性车辆动力学模型,通过车辆动力学模型计算得到预估的纵向加速度和横向加速度;第三步:将将获取的汽车的纵向速度、质心侧偏角、纵、横向加速度、前轮转角及轮胎纵向力信息和第二步预估的纵加速度、横向加速度信息一起输入给无迹卡尔曼滤波算法,获得基于模型的汽车轮胎力估计值。本发明基于算法的持续优化,不断改善预测精度,促进了汽车主动安全控制技术的发展。

    一种基于模型和参数动态调整的自适应车辆状态预测系统及预测方法

    公开(公告)号:CN111152795B

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202010017828.3

    申请日:2020-01-08

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: B60W40/10 B60W50/00

    摘要: 本发明涉及一种基于模型和参数动态调整的自适应车辆状态预测系统及预测方法,工作时,通过模糊推理系统单元对鲁棒容积卡尔曼滤波单元中过程噪声参数进行动态更新,通过模型参数预测单元对鲁棒容积卡尔曼滤波单元中模型参数进行动态更新;基于车载传感器信号测量单元采集到的传感器信息和鲁棒容积卡尔曼滤波单元完成对汽车状态的高精度预测;本发明在汽车状态预测的同时模型具有动态更新能力,同时基于算法的持续自我调整,不断改善预测精度,促进了汽车主动安全控制技术的发展。

    一种BDS、GPS相结合的多源信息融合多模态车辆定位装置及定位方法

    公开(公告)号:CN110515106B

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN201910664950.7

    申请日:2019-07-23

    申请人: 东南大学

    摘要: 本发明涉及一种BDS、GPS相结合的多源信息融合多模态车辆定位装置及定位方法,包括空间卫星装置,实现卫星信息的收集;地面融合装置,其接收空间卫星装置发送的卫星信息,同时对接收到的卫星信息进行数据处理;车辆行驶装置,包括接收单元和感知装置,感知装置获取车辆附近环境信息,接收单元接收地面融合装置处理后的数据信息、感知装置获取的车辆附近环境信息以及空间卫星装置收集到的卫星信息,其中,地面融合装置处理后的数据信息与收集到的卫星信息之间形成双误差;交通道路数据库,其为车辆发送实时交通路况信息;本发明用于为车辆驾驶人提供准确定位,同时可以实现车辆在森林高楼、隧道、地下停车场丢失卫星信号情况下的高精准定位,为智能网联车提供技术支持。

    一种车载传感器测量数据异常情况下的汽车状态估计方法

    公开(公告)号:CN113771865B

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202110964974.1

    申请日:2021-08-20

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: B60W40/10 B60W50/02

    摘要: 本发明涉及一种车载传感器测量数据异常情况下的汽车状态估计方法,首先利用车载传感器获得带有异常测量数据的横向加速度信号以及正常的前轮转角和纵向加速度,将这些信息与非线性车辆模型结合利用先验预估和后验更新的方法估计车辆的纵向速度,质心侧偏角,横摆角速度来实现汽车状态的精确获取。本发明可以填补当前车载传感器测量数据异常情况下汽车状态无法精确估计的技术空白,提升了汽车主动安全控制技术水平。本发明考虑到现有汽车状态估计中尚未考虑传感器数据异常,利用贝叶斯概率理论设计了考虑数据异常的先验与后验相结合的估计方法,可以填补当前传感器数据异常情况下汽车状态无法估计的技术空白。

    基于驾驶员主观风险感受的行车安全场构建方法

    公开(公告)号:CN114030474A

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202110954134.7

    申请日:2021-08-19

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: B60W40/08

    摘要: 本发明公开了一种基于驾驶员主观风险感受的行车安全场构建方法,涉及智能交通技术领域,解决了未将驾驶员对周边环境的主观感受融入到自动驾驶控制器中的技术问题,其技术方案要点是采用驾驶员在避障过程中可接受的最大侧向加速度的差异提取驾驶员的异质性,提出了一种曲线坐标系下多项式单移线避障轨迹的曲率计算方法,能够得到弯曲道路上车辆避障距离与驾驶员最大可接受侧向加速度的关系,并以此来调整周边环境势场的范围,使其更符合驾驶员的主观感受。基于该方法设计的自主驾驶车辆,能够为不同的用户提供不同的安全和舒适的驾驶方式,做到个性化类人驾驶,有效提高驾驶员和乘客的乘坐舒适性,具有很强的实用性,以及广阔的商业应用前景。

    一种多障碍物环境下的目标轨迹规划和跟踪方法

    公开(公告)号:CN115158355B

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202210841656.0

    申请日:2022-07-18

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: B60W60/00 B60W50/00

    摘要: 本发明公开了一种多障碍物环境下的目标轨迹规划和跟踪方法,涉及智能交通技术领域,解决了现有技术下多障碍物环境轨迹规划难的技术问题,其技术方案要点是将初始目标轨迹进行平移,生成一簇候补轨迹集;然后根据所有障碍物的势场和交通标志线势场,选取出最优的目标轨迹;再通过样条曲线方法规划出安全平顺的轨迹,实现初始目标轨迹到决策最优轨迹的平稳切换;最后,采用模型预测控制方法设计路径跟踪控制器,实现对所规划轨迹的精准跟踪。该方法能够实现智能驾驶汽车在多障碍物环境下的安全行驶,具有很强的实用性,以及广阔的商业应用前景。

    一种多障碍物环境下的目标轨迹规划和跟踪方法

    公开(公告)号:CN115158355A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210841656.0

    申请日:2022-07-18

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: B60W60/00 B60W50/00

    摘要: 本发明公开了一种多障碍物环境下的目标轨迹规划和跟踪方法,涉及智能交通技术领域,解决了现有技术下多障碍物环境轨迹规划难的技术问题,其技术方案要点是将初始目标轨迹进行平移,生成一簇候补轨迹集;然后根据所有障碍物的势场和交通标志线势场,选取出最优的目标轨迹;再通过样条曲线方法规划出安全平顺的轨迹,实现初始目标轨迹到决策最优轨迹的平稳切换;最后,采用模型预测控制方法设计路径跟踪控制器,实现对所规划轨迹的精准跟踪。该方法能够实现智能驾驶汽车在多障碍物环境下的安全行驶,具有很强的实用性,以及广阔的商业应用前景。