基于子空间方法的车辆稳态操纵性模型辨识

基于子空间辨识方法,对稳态操纵工况下的车辆动力学模型进行辨识.根据子空间算法的假设条件,构建了3自由度车辆模型,并进行系统的可辨识性论证,确定了相应的辨识模型结构.采用方向盘角阶跃输入转向回正性能试验数据进行车辆模型的辨识.辨识模型的验证采用相同车速下的实车蛇形试验数据,分别在时域和频域进行辨识和试验对比.结果显示,两者基本吻合,子空间算法能够很好地适用于线性车辆操纵动力学模型的辨识.     

紧急制动工况下车辆的PI稳定性控制

针对制动工况中的汽车,建立9自由度车辆动力学模型,并基于车辆动力学模型,采用比例-积分(PI)稳定性控制逻辑算法对车辆的行驶状况及运动姿态进行控制.最后,利用CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,结合低附着系数路面和对开路面的紧急制动工况进行离线仿真.仿真结果表明:采用稳定性控制逻辑算法可以改善车辆的纵向运动状态,有效地抑制车辆的侧向运动,有助于提高车辆的稳定性.     

车辆悬架系统的优化设计与动力学特性分析

为了提升含减振元件惯容器的车辆悬架系统的综合减振性能,建立了含有减振元件惯容器、弹簧、阻尼器的车辆悬架系统模型.采用遗传算法对悬架参数进行优化,基于振动功率流理论对减振元件衬套进行优化选型.通过对车辆悬架系统动力学模型进行数值求解,探究了参数优化前后车辆悬架系统的动力学响应,探讨了衬套参数对功率传递的影响.研究结果表明,相比原始设计参数,采用优化算法得到的参数能够有效改善车辆悬架系统的综合减振性能,理论计算与仿真数据的结果相互验证了所建模型的正确性,衬套的优化选型有助于进一步提高车辆悬架系统的减振性能.     

越野地形下智能车辆的动力学建模与轨迹跟踪

提出一种越野地形下智能车辆的动力学建模与轨迹跟踪控制方法.针对越野地形建立了考虑路面倾角的智能车辆动力学模型,并推导了基于零力矩点的车辆侧倾安全约束.然后考虑上述车辆动力学模型及安全约束条件,设计了基于模型预测的智能车辆轨迹跟踪控制器.仿真试验表明该方法可以有效地适应复杂的越野地形,并能够在实现无碰撞轨迹的同时防止车辆发生侧翻危险.      

基于多信息融合的汽车质心侧偏角估算

车辆稳定性控制系统因为其良好的主动安全性已经在汽车上广泛采用。对于汽车稳定性控制系统而言,横摆角速度和质心侧偏角是判断汽车运行情况的两个主要参考量。其中,车辆的横摆角速度可以通过横摆角速度传感器经过卡尔曼滤波直接得到,而质心侧偏角则必须通过估算得到。基于二自由度汽车动力学模型建立了一种车辆质心侧偏角估算器,该估算器包括基于车辆模型的卡尔曼滤波算法和动力学积分算法。在质心侧偏角较小的情况下,可认为轮胎的侧偏特性处于线性区域,故采用基于车辆模型的卡尔曼滤波算法,当质心侧偏角较大的情况下,切换为动力学积分算法。最后在Vedyna软件下搭建了该估算器的仿真平台,通过多工况的仿真,仿真结果表明该估算器可以准确估算车辆的质心侧偏角。     

自适应模型预测控制的车道保持控制策略

建立车辆侧向动力学模块、车辆传感模块、道路曲率预瞄模块.在传统模型预测控制(MPC)算法的基础上,利用辛普森法则,结合车道保持优化性能指标和系统约束,设计基于自适应模型预测控制的车道保持控制策略.在Simulink环境下,将其与基于传统模型预测控制器进行比较分析.仿真结果表明:相较于模型预测控制,自适应MPC能够在各控制周期实现车辆模型更新,在强非线性工况下具备较好的鲁棒性,进而能够保证行车安全的前提下,获取较好的乘坐舒适性.     

自动变速器闭锁策略设计

分析液力变矩器在闭锁过程中的动力传递特性,建立其动力学模型;从提高整车动力性出发,综合考虑发动机扭矩输出特性,设计动力性3参数闭锁规律;建立离合器油压优化模型,基于蚁群算法,得到闭锁离合器油压变化规律.以Matlab/Simulink/Stateflow为平台,建立发动机、液力变矩器、变速器以及车辆纵向动力学仿真模型,验证闭锁策略.结果表明,动力性闭锁规律提高了整车动力性,闭锁过程中车辆无冲击或动力间断.     

基于粘结算法的电动汽车建模与仿真

为实现车辆动力学的高效精确求解,将多体动力学粘结算法引入动力学仿真求解过程中.通过对多刚体三摆机构及含有柔体部件的四杆机构进行拓扑解析、子系统分解与粘结,对粘结算法的理论与具体求解过程进行了系统说明;然后以某电动汽车为对象,运用粘结算法建立了包含前后悬架、车身及车轮在内的多体仿真模型,将整车系统分解为4个独立子系统;最后运用Matlab实现了整车的建模与仿真,结果验证了文中方法的可行性.     

基于电流变减振器的汽车半主动悬架的开关控制

对安装有电流变阻尼器的半主动悬架进行数学建模,并在1/4车辆动力学模型上建立运动学方程和状态方程. 采用电流变阻尼器作为动作器,用开关控制对车辆模型进行模拟. 仿真结果表明:开关控制算法对悬架的动挠度、轮胎的动变形的控制是有效的,在一定程度上减低了车身垂直加速度,能有效提高车辆运行的平顺性和安全性. 开关算法所提供的是非连续控制信号,算法简单,效果好,有很好的应用前景.     

8×8轮毂电机全轮驱动车辆动力学建模与仿真

建立了8×8轮毂电机全轮驱动车辆的整车驾驶模型,该模型包括驾驶员输入处理模块、路面条件和22自由度车辆动力学模型,给出了在一定路面条件下,从驾驶员输入到车辆动力学和运动学状态输出的数学方程. 采用模块化的方法,在Matlab/Simulink中建立了计算机仿真模型,对所建立的模型进行了操纵稳定性和行驶平顺性的仿真试验,并与常规8×8车辆模型及二自由度线性模型进行了对比分析. 仿真结果表明所建立的模型能正确反映车辆在各种工况下的动力学特性,非簧载质量的增加一定程度上降低了车辆的操纵稳定性,尤其降低了车辆的行驶平顺性.      

改进的车载DR系统自适应扩展卡尔曼滤波模型及仿真研究

提出了车载ＤＲ系统改进的自适应扩展卡尔曼滤波模型及其滤波算法。由于考虑了速率陀螺漂移误差中的马尔柯夫过程成分,和采用描述机动载体运动的“当前”统计模型及自适应算法,提高了ＤＲ系统模型的准确性。计算机仿真结果表明,应用该模型和算法与改进前相比,ＤＲ系统的定位精度得到明显提高。     

基于无迹卡尔曼滤波的无人机跟踪算法

基于四基站对无人机位置的定位数据,利用无迹卡尔曼滤波算法对定位数据进行最优估计,并预测无人机的运行轨迹,从而实现对无人机的实时跟踪.对经典的线性卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行仿真对比,结果表明,线性卡尔曼滤波算法虽然能跟踪预测轨迹,但有较大的误差,而使用无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小误差,使跟踪预测的轨迹更加精确.     

基于UWB的三维定位和优化滤波方法

为了提高室内定位的精度,研究适用于室内定位的基于超宽带(UWB)的三维定位和优化滤波方法,建立基于UWB的三维定位模型;分析三维定位数据利用卡尔曼滤波、平滑滤波、中值滤波、曲线拟合4种算法,在所需时间、环境需求、性价比和精度方面的特性.实验结果表明:相比于平滑滤波、中值滤波、曲线拟合算法,卡尔曼滤波更适合在室内环境的三...     

新型GPS动态定位自适应卡尔曼滤波方法

为了获取GPS卫星的信号及定位数据的真实值,减小信号传播中因各种因素混入的随机误差对定位精度的影响,通过应用运动载体"当前"统计模型,取速度和位置为观测量建立GPS动态定位模型,将观测量维数增大1倍,从而增加了系统的可观测性和定位测算精度.此外,针对传统标准卡尔曼滤波法在动态滤波方面的不足进行了分析,提出了改进型Sage自适应卡尔曼滤波法.该方法在递推和滤波过程中不断地修正模型参数,始终保持噪声模型接近于真实模型,从而避免了标准卡尔曼滤波法中因建模不准确可能导致的滤波发散等问题,较好地解决了GPS动态定位中状态变量维数与滤波快速性之间的矛盾,以及状态噪声和观测噪声建模不准确和时变的问题.     

削减NLOS误差的UWB室内定位算法

为了解决非视距(non-line of sight, NLOS)环境下超宽带(ultra-wideband, UWB)室内定位精度低的问题,提出一种基于到达时间差(time difference of arrival, TDOA)的UWB室内定位算法来削减NLOS误差,提高定位精度。利用卡尔曼滤波算法,初次估计移动标签节点与各锚节点间的TDOA值;基于TDOA差值进行NLOS误差判别,依据判别结果对受NLOS误差影响的测量值进行视距(line of sight, LOS)重构,并利用仅受LOS误差影响的历史值更新卡尔曼滤波的协方差阵;利用Chan-Taylor算法进行迭代计算,得到最终精确的定位结果。实验结果表明,在LOS环境下,提出的算法能达到分米级的定位精度;在受NLOS影响的环境下,该算法能有效提高定位精度,减小定位误差,具有更好的稳定性。     

基于改进强跟踪滤波器的UWB/AHRS紧组合定位方法

针对遮挡环境下的车辆定位问题,提出一种基于改进强跟踪滤波（ISTF）算法的超宽带（UWB）与航姿参考系统（AHRS）紧组合定位方法.该方法使用阈值鉴别UWB测距异常值并消除其影响,将强跟踪滤波（STF）算法应用到紧组合系统的数据融合中,并结合定位模型对算法进行改进,以提高算法的稳定性和对观测噪声的估计精度.仿真与实验结果表明,该方法能在复杂工况下提供车辆精确的定位信息,与UWB单独定位及采用几种非线性滤波算法相比,系统的鲁棒性更强、定位精度更高,具有很强的实用性.      

GPS/BDS组合系统中粒子滤波算法

为了解决传统单一卫星导航系统存在的可靠性低和定位精度差等问题,在分析单系统导航定位原理及GPS/BDS组合导航定位解算的基础上,引入标准粒子滤波（PF）算法和高斯粒子滤波（GHPF）算法对组合系统进行定位解算,并对不同滤波算法做出了比较和分析。仿真结果表明,粒子滤波的滤波效果优于扩展卡尔曼滤波算法。     

Land vehicle positioning using GPS and dead reckoning

To ensure reliable land vehicle positioning, the Global Positioning System (GPS) is one of the best techniques commonly used in present-day positioning systems. However, GPS signals are not available if line of sight with the satellites is lost. In this respect, the addition of the Dead Reckoning (DR) method to complement the GPS unit would enhance the reliability of land vehicle positioning system. For implementing the DR method, the magnetic sensor and accelerometer are used for obtaining heading and velocity or distance information. Calibration of two sensors' dynamic model and DR algorithm are also introduced in this paper. The test result utilizing the GPS and DR methods is analyzed in this paper. It utilize spositioning information from GPS receiver when GPSsignal is available, otherwise DR is started to compensate GPS outage with the GPS output as the original point. The results showed that the error in east and north produced by the DR algorithm for a short time interval can be limitedwithin an acceptable range.     

Vehicle Positioning Method Based on RFID in Vehicular Ad-Hoc Networks

With the rapid development of vehicular ad hoc network( VANET) technology,VANET applications such as safe driving and emergency rescue demand high position accuracy,but traditional GPS is difficult to meet new accuracy requirements. To overcome this limitation,a new vehicle positioning method based on radio frequency identification( RFID) is proposed. First RFID base stations are divided into three categories using fuzzy technology,and then Chan algorithm is used to calculate three vehicles' positions,which are weighed to acquire vehicles' accurate position. This method can effectively overcome the problem that vehicle positioning accuracy is not high resulting from the factors such as ambient noise and base distribution when Chan algorithm is used. Experimental results show that the performance of the proposed method is superior to Chan algorithm and 2-step algorithm based on averaging method,which can satisfy the requirements of vehicle positioning in VANETs.     

一种基于残差分析过滤的安全定位算法

在无线传感网络节点定位中,恶意锚节点的出现会降低网络定位性能,为了解决这个问题,根据节点定位过程中的恶意锚节点攻击特性和定位计算中的残差问题,提出一种基于残差分析和过滤的无线传感网络安全定位算法.建立了基于距离的安全定位模型,对网络定位中的残差问题进行了分析,并且通过残差特性过滤掉网络中恶意锚节点,利用剩余锚节点信息和梯度下降法对未知节点实现高精度定位.仿真表明,此算法在多个性能指标下都能取得相对较高的定位精度,并且在高强度的恶意攻击下也能保持较高的定位性能.此算法不但能有效地抵御恶意攻击对节点定位的破坏,还显著地加强了网络的定位安全性.