基于模糊卡尔曼滤波车速估算的泊车运动学模型

为更好地进行泊车运动过程的研究,建立适合泊车过程的专用泊车运动学模型,通过对实际泊车运动过程的分析,提出了一种基于模糊卡尔曼滤波车速估算的泊车运动学模型。泊车的运动过程是低速高精度的控制过程,尤其在较小泊车位中进行超低速自动泊车时,对车速的测量会由于起步惯性和轮胎磨损引起速度测量误差,这就需要对实际车速进行精确估算。通过车轮转动速度与车身加速度积分所得车速进行模糊卡尔曼滤波融合,得到泊车不同阶段的车速估算值。输入估算的车速与前轴中心转角建立泊车运动学模型,得到泊车车辆的位置信息与姿态航向角。经Matlab/Simulink仿真和泊车实验的数据对比分析,结果表明:建立的基于模糊卡尔曼滤波车速估算的泊车运动学模型与原泊车运动学模型精度整体上提高15%,与实际泊车情况偏差3%。因此,提出的泊车运动学模型符合泊车过程车辆运动学模型的要求,降低了泊车整个过程的位移和航向角计算误差,对于进一步研究泊车路径规划与控制具有重要意义。