基于增广卡尔曼滤波并考虑车辆加速度的路面不平度识别

• 作者: 刘浪 张志飞 鲁红伟 徐中明
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 路面不平度 增广卡尔曼滤波器 车辆加速度 路面等级分类
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 页码范围: 247-255,297
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2022.02.012

摘要

为实现车辆在实际加减速行驶工况下路面不平度的准确识别,提出了一种考虑车辆加速度、基于增广卡尔曼滤波算法的路面识别方法.以车辆纵向加速度作为已知输入,车身垂向振动和俯仰振动响应作为观测向量,设计增广卡尔曼滤波观测器估计路面不平度信息;求取固定位移窗长度内的国际平整度指数,实现了对路面的等级分类.仿真结果表明在典型非匀速工况、城市运行工况和制动工况下,所提出的方法对路面不平度的识别精度和对路面等级分类的准确性,明显高于一般的增广卡尔曼滤波算法,能有效识别未知输入路面.