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基于RISF融合的车辆横摆角速度估计
文献摘要：
使用车载角速度传感器测量获得的横摆角速度,存在噪声干扰大、量测值滞后等问题.为了提高车辆横摆角速度估计的精确性,本文中设计了一种基于可靠指标传感器融合(reliability indexed sensor fusion,RISF)多源传感信息融合的估计算法.首先,使用自适应容积卡尔曼滤波算法对横摆角速度传感器量测值进行滤波;然后,建立考虑道路侧倾角的自行车模型,使用车载轮速、前轮转角和横向加速度传感器信号,建立动力学递推公式,并使用阿克曼定理的计算结果作为状态更新值,估计出横摆角速度;最后,设计基于RISF的自适应卡尔曼滤波框架融合传感器滤波值和模型估计值.实车道路测试结果表明:该方法可估计出道路侧倾角,RISF融合值比单一传感器滤波的估计效果更好.
文献关键词：
自适应容积卡尔曼滤波;自行车模型;阿克曼定理;RISF;车辆横摆角速度估计
中图分类号：
作者姓名：
廖尉华;何智成;蒋祖坚;余天龙;何逸波
作者机构：
上汽通用五菱汽车股份有限公司,柳州545007;湖南大学,汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙410082
文献出处：
引用格式：
[1]廖尉华;何智成;蒋祖坚;余天龙;何逸波-.基于RISF融合的车辆横摆角速度估计)[J].汽车工程,2022(01):115-122
A类：
RISF,车辆横摆角速度估计,阿克曼定理
B类：
用车,车载,传感器测量,噪声干扰,高车,精确性,中设计,可靠指标,传感器融合,reliability,indexed,sensor,fusion,多源传感,信息融合,估计算法,自适应容积卡尔曼滤波,容积卡尔曼滤波算法,器量,路侧,侧倾角,自行车模型,前轮转角,横向加速度,加速度传感器,传感器信号,递推公式,状态更新,自适应卡尔曼滤波,模型估计,估计值,车道,道路测试,出道,一传
AB值：
0.246357
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