完備汽車運動狀態測量系統的製作方法

2023-05-21 23:49:01

專利名稱：完備汽車運動狀態測量系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及一種用於汽車運動安全性能評價場地試驗的汽車運動狀態測量系統。
背景技術：
汽車試驗是幫助我們深入了解汽車在實際使用中各種現象的本質及其規律，探討解決存在的問題以及驗證解決問題的效果和程度，推動其技術進步的一種極為重要的方法，是保證產品性能、提高產品質量和市場競爭力的重要手段。
汽車場地道路試驗集中濃縮了汽車實際使用中各種各樣道路條件的典型道路工況，它與汽車室內試驗以及今年來流行的駕駛模擬器等虛擬試驗手段相互驗證、相互依存、相互補充，是全面檢驗和評價汽車運動安全性能和可靠性的一種最重要的手段。
汽車操縱穩定性，指的是汽車在高速行駛下，接受駕駛員的控制能力及行駛方向的穩定性。由於操縱穩定性關係到車輛行駛的安全問題，所以倍受人們的關注。隨著車輛的行駛速度大幅提高，操縱穩定性顯得更加重要，成為評價汽車運動安全性能的重要技術指標之一。
我國汽車操縱穩定性、制動性能的評價標準在20世紀80年代中期起草的，是當時我國汽車專家多年研究的結晶，對我國汽車產品開發做出了重要的貢獻。但是，限於當時的測試技術水平和當時汽車工業主要以低速度的商用車為主的狀況，這些評價方法和指標體系已經遠遠落後於中國汽車工業的現狀，不能滿足於當前重點開發高速度的乘用車的開發要求。比如，當前我國汽車操縱穩定性駕駛員-汽車-環境閉環評價由於無法直接進行車身側傾角、質心側偏角等車輛狀態參數的客觀精確測量，故通常只能由駕駛員通過很好、較好、中等、較差和很差來主觀評價，迄今為止國內還沒有一種公認的客觀定量評價汽車操縱穩定性的好方法。
在技術上，汽車運動安全性能評價的難點是汽車運動軌跡、速度、加速度、角速率等汽車運動狀態的實時動態測量。傳統上，國外一直沿用採用價格昂貴的鋪裝類似數位化儀的磁感應導線網的專用運動安全性試驗場地。國內上世紀五六十年代的實車場地試驗中，通常採用殘跡法測量汽車運動軌跡，但其存在著殘跡測量時間長、多重試驗軌跡的場合難以判斷，以及潮溼路面上不能使用等缺點。後採用測試汽車重心運動軌跡的方法，即利用陀螺儀和五輪儀測量出汽車的角位移(或角速率)和速度或加速度在汽車坐標系的分量，經過積分獲得汽車的速度和重心軌跡，該方法存在由於採用積分算法使得零漂等誤差被積累導致測量誤差大、試驗重複性差等缺點。由於上述缺陷，當前國內汽車操縱穩定性評價標準避開了車輛側向速度及精確軌跡等因素。目前，國外學者開始重點探索開展了採用精密全球定位系統GPS加上精密慣性測量單元(IMU)等先進測試技術，準確實時解算汽車位移、速度、加速度的算法研究，可以成功應用於汽車側向速度、側偏角的精確測量，本發明對該方法的核心技術進行深入研究，研製了汽車運動狀態測量系統，用於進一步提出一種新的評價汽車運動安全性能的客觀系統，希望從根本上解決汽車操縱穩定性等運動安全性能評價的試驗問題，並在汽車行業推廣。

發明內容
本發明的目的在於提供一種基於RTKDGPS和高精度IMU的汽車性能場地試驗測試的完備汽車運動狀態測量系統。它用於在汽車操縱穩定性等性能場地試驗時實時測量、記錄、顯示汽車運動前向、側向、垂直三個方向的速度、運動軌跡、加速度、繞三個方向的旋轉角速率以及汽車的俯仰角、側傾角、橫擺角等汽車運動狀態信息，並可由汽車運動前向、側向速度比值進一步得到汽車質心的側偏角，可為建立高精度的汽車操縱穩定性等性能評價標準提供一種新的測量系統。
本發明研究的汽車運動狀態測量系統實現依據是INS/GPS組合導航原理，下面對其進行簡要介紹。
慣性導航系統INS(Inertial Navigation System)是一種完全自主的確定載體運動狀態的新型系統。它通常由線加速度計測得運載體的線加速度，然後積分得到速度，位移，同時與使用陀螺儀測量得到的剛體角速度信息一起得到完整的運載體狀態信息，通常應用於飛機、航天飛船、飛彈、輪船等定位導航領域。慣性導航系統有著採用率高、不受外界環境幹擾影響、無信號丟失、低成本，短時間內具有穩定狀態等優點，但它也有其自身的缺點，如定位的狀態、偏差的方差由於傳感器噪聲和傳感器校準誤差而增加等。故其單獨使用時通常只適用於短時導航應用。
全球定位系統(Global Navigation System)是一種全天候24小時提供物體在地球坐標系下三維坐標、速度等信息的導航定位系統。近年來隨著差分RTK等技術的不斷發展，GPS定位精度越來越高，使得用其來獲取高精度汽車狀態信息成為可能；但其同時存在更新頻率低、衛星信息易被障礙物阻擋、易產生多路徑效應等各種不足，使其單獨使用無法滿足汽車導航等高可靠性應用的要求。RTK GPS(real time kinematics differential GPS)是一種基於載波相位觀測值的實時動態定位技術。在RTK作業模式下，參考站通過數據鏈-電臺，將其觀測值及站點的坐標信息用電磁信號發送給移動站。移動站不僅接收來自參考站的數據，自身也要採集GPS衛星信號觀測數據，並在系統內組成差分觀測值進行實時處理，瞬時地給出精度為釐米級的點定位坐標。
INS/GPS組合導航系統由於綜合慣性導航系統(Inertial Navigation System)和全球定位系統(Global Navigation System)兩類系統的優點，並且克服了各自的缺點，因而構成了一種性能優良的組合導航方式，在航空、航海、飛彈制導等方面有著廣泛的應用。INS/GPS組合通常採用卡爾曼濾波方法。濾波是指把汙染信號裡的噪聲儘可能地消除掉，從中分離出所需要的信號，由帶有噪聲的狀態方程和觀測方程去推斷系統的狀態。卡爾曼濾波是在時域內實現最優的遞推濾波方法，它的特點是不要求保存過去的測量數據。當新的數據測得之後，根據新的數據和前一時刻的各個量估計值，藉助系統本身的狀態轉移方程，按照一套遞推公式，即可算出新的各個量估計值。卡爾曼濾波方法可以根據初始狀態的誤差估計和有限的觀測數據，逐步計算出汽車的實時狀態的最優估計。
隨著近年來在微機電系統Micro-Electro-Mechanical System(MEMS)技術方面的突破性進展，體積小，價格低，高性能的MEMS加速度計得到了大批量生產，特別適合應用於像車輛導航測試這樣的低成本，中等性能的車載應用領域。本系統採用的高精度慣性測量單元(IMU)即由MEMS加速度計與光纖陀螺構成。
實現本發明的具體技術方案是一種完備汽車運動狀態測量系統，它由高精度GPS接收機、高精度慣性測量單元IMU、嵌入式專用處理系統以及相應接口組成，高精度GPS接收機和高精度慣性測量單元IMU採集的原始數據經各自接口一起送入嵌入式專用處理系統，在其上運行全球定位系統GPS數據坐標變換、預處理模塊、慣性導航系統INS算法模塊、改進卡爾曼濾波融合算法軟體，實時記錄顯示及通過接口向上位計算機提供加速度、角速率、車體速度、位移、姿態高精度的汽車運動狀態。
所述的高精度GPS接收機採用基於實時動態差分載波相位技術的高精度GPS接收機。
的高精度慣性測量單元IMU由MEMS加速度計與光纖陀螺構成。
所述的預處理模塊主要包括慣性傳感器標定與誤差建模、系統初始狀態的確定和原始信號預濾波。
所述的INS算法模塊，根據地面車輛系統低機動性的實際運行工況，採用計算效率較高的基於歐拉角法的INS算法。
所述的卡爾曼濾波融合算法，根據GPS接收機受短暫遮擋時定位精度降低的系統實際運行工況特點，採用改進的Sage-Husa自適應KALMAN濾波算法來提高系統的可靠性和魯棒性。
本系統集成了車輛運動狀態實時監控程序。
採用的時間同步、空間同步的提高系統精度的方法。
參閱圖1本系統由基於RTK差分GPS技術的高精度GPS接收機、由光纖陀螺和MEMS加速度計組成的高精度IMU、嵌入式專用處理系統以及相應接口等組成，。
高精度GPS基準站和移動站接收機用來採集GPS原始三維導航定位數據，並通過專用接口提供給嵌入式專用處理系統；高精度慣性測量單元(IMU)由光纖陀螺和微型MEMS加速度計以及相應處理電路和接口組成，可以提供高精度的與其固聯的車體運動的線加速度和角速率。
嵌入式專用處理系統作為系統的主處理計算機，在用於其上運行GPS數據坐標變換、預處理、INS算法、改進卡爾曼濾波融合算法等核心軟體方法，並可以實時記錄、顯示或通過接口向上位計算機提供加速度、角速率、車體速度、位移、姿態等高精度的汽車運動狀態。
本系統具有以下有益效果1、本發明提供了一套能精確完備的測量運動軌跡等汽車運動狀態的裝置和方法，用於對大量汽車性能場地試驗進行測量和記錄，並為建立高精度的汽車操縱穩定性等性能評價標準提供新設備和新方法。
2、根據汽車實際運行工況的特點，採用基於歐拉角法的INS算法，降低了解算的複雜性。
3、採用改進Sage-Husa自適應Kalman濾波的融合算法，避免測量噪聲統計不穩定帶來的濾波整體發散影響，同時又對難以精確給定的系統噪聲具有較好的容錯性能，從而提高了整個系統的可靠性和魯棒性。
4、系統集成了車輛運動狀態實時監控及後處理程序，對提高場地試驗的效率很有益處。


圖1 系統結構示意圖；圖2 GPS相關坐標系示意圖；圖3 GPS處理模塊流程圖；圖4 INS算法流程圖；圖5 改進Sage-Husa自適應KALMAN濾波流程圖；圖6 反饋式KALMAN融合算法示意圖；圖7 系統運行流程圖；圖8 車輛運動狀態實時監控及後處理程序界面圖。
具體實施例方式
下面結合附圖進一步說明本發明的具體內容及實施方式。
本發明提出的完備汽車運動狀態測量系統是按以下步驟實現的1、GPS原始數據坐標系變換參閱圖2在全球定位系統測量中主要涉及兩個坐標系地心地固坐標系(e系)和當地水平坐標系(n系)等，它們之間的關係見圖2(λ、為n系坐標原點的經緯度)。GPS採集的原始數據是採用WGS-84坐標系這一地心地固坐標系下的空間直角坐標，即GPS天線的相位中心的X，Y，Z坐標。坐標變換就是通過地心地固坐標系e到當地水平坐標系n(如圖2中地球表面切平面坐標系，用北向N、東向E和向下方向D表示)的變換矩陣把e系下GPS原始數據變換到導航坐標系(即水平坐標系n)下，GPS處理模塊參閱圖3所示。
2、IMU原始數據預處理主要包括慣性傳感器標定與誤差建模、系統初始狀態的確定和原始信號預濾波。系統使用的IMU內部由三軸MEMS加速度計和三軸光纖陀螺組成，內部集成了誤差補償模塊，測量的偏差較小，但為了精確測量車體運動狀態，必須對其測量值中包含的誤差項進行建模。其中陀螺用來測量車體相對於慣性系的旋轉角速度，INS中對其進行積分求得車體的姿態角，其測量值中包含偏差和噪聲，積分包含兩部分額外誤差，一個是由噪聲v積分得到的隨機漂移，對其處理可以在Kalman濾波融合算法中對其進行建模加以補償。另一部分為陀螺的偏差產生的與時間成比例的漂移角，陀螺的偏差b受周圍環境溫度、溼度等多因素影響且每次啟動後都有微小的不同，但隨時間變化較為緩慢，處理方法是在每一次試驗前，採集一段時間的零文件，取平均值加以去除。加速度計用來測量車體質心的線加速度。測量值中同樣包含偏差和噪聲，也需要用與陀螺類似的方法加以處理。系統運行初始時刻狀態由GPS處理模塊實時得到的初始位置和速度來確定。原始信號預濾波採用Elliptic方法IIR濾波器，為截至頻率為3HZ的低通濾波器。
3、基於歐拉角法的INS算法參閱圖4算法的關鍵是SAE中定義的車體坐標繫到導航坐標系的坐標變換矩陣的精確求解問題。在捷聯慣導系統求解載體運動姿態時，根據地面車輛系統低機動性的實際運行工況(車輛運動時俯仰角θ通常不超過90度，可避免三角函數計算產生奇點的問題)採用歐拉角法求解車體坐標繫到導航坐標系的坐標變換矩陣，這樣做到好處是降低了姿態矩陣的維數，提高了計算效率。具體算法流程。
4、基於改進Sage-Husa自適應Kalman濾波的融合算法參閱圖6系統採用的Kalman濾波融合算法採用反饋式鬆耦合方式，系統的狀態方程中狀態變量為15維，分別為3維位置、速度、姿態偏差，3個加速度偏差，以及3個陀螺儀漂移誤差。系統的觀測方程採用GPS處理模塊得到的導航坐標系下的位置和速度與INS計算得到的導航系下位置、速度之差作為觀測，在通過Kalman濾波器實時估計出位置、速度等偏差後對INS的狀態進行補償，從而達到實時修正提高測量精度的目的。
為了提高整個系統的可靠性、魯棒性和完整性，針對系統運行工況的實際情況(GPS接收機受短暫遮擋，定位精度降低，表現為誤差方差陣R的突變)，考慮使用一種改進Sage-Husa自適應KALMAN濾波算法。標準卡爾曼濾波由於給出的系統及測量噪聲與實際值之間存在差異，濾波容易發散。Sage-Husa等提出了一種在線實時估計系統及測量噪聲的算法，該算法已經在許多領域得到應用。算法關鍵在於實時調整KALMAN濾波中的Q和R。本系統根據陀螺和GPS兩者信號的特點(一種是低頻誤差、慢變信號，一種是高頻誤差、快變信號)，採用的改進Sage-Husa自適應KALMAN濾波只自適應在線估計系統噪聲Q，而對於GPS系統的R噪聲陣則採用下面的方法進行處理不超過門檻值時按照實時採集的R參數值進行計算，發生突變超過門檻值時，則不信任GPS值，即R無窮大，不運行KALMAN濾波修正環節，仍單獨由INS提高導航數據，直到GPS恢復，GPS接收機RTK FIX狀態被獲得，具體流程圖參閱圖5。
具體工作過程是實車試驗時，把GPS移動站接收機固定安裝在試驗車上(如Novatel公司的RT2接收機)，與固定在空曠高處的基準站接收機構成差分RTK高精度模式，在RTKFIX狀態下定位精度可以達到0.01m，速度精度0.03m/s，測量數據更新率20HZ。高精度IMU(如美國crossbow公司生產的VG700AA型)，採樣率為100HZ。
參閱圖7試驗時，首先進行GPS的初始化，當GPS接收機跟蹤可見衛星數達到4顆以上時，運行GPS數據處理模塊，並記錄解算的位置、速度數據，然後進行INS算法模塊的初始化，當初始化結束後，運行INS算法模塊，測量並記錄每一時刻解算的車輛狀態。當GPS採樣時刻到來時，運行改進Sage-Husa自適應KALMAN濾波算法模塊，進行車輛狀態誤差的反饋校正，從而得到高精度的車輛狀態信息，。
在實車試驗時，為了方便系統運行、提高系統的精度，考慮下面的改進。
1、由於受空間布置的限制，IMU與GPS接收機在試驗車上的安裝必然偏離汽車的重心，由剛體動力學理論可知當汽車在高速轉彎等工況時將產生較大的額外誤差，就要考慮把兩者測量數據向汽車重心轉化，即空間同步問題。可以通過測量兩者在車輛坐標系下的坐標根據剛體動力學理論來進行轉換校正。
2、由於GPS系統與INS系統分別採用自己的時鐘標籤進行記錄數據，而兩者的融合必然涉及到兩者的時鐘的一致問題，即時間同步問題，否則汽車高速運動時同樣會產生較大的額外誤差。由於GPS採用的UTC時間是非常準確的，故以其為基準，通過GPS接收機每秒向嵌入式專用處理系統發出的1PPS秒脈衝來校正同步兩者的時鐘標籤。
3、我們知道，汽車場地試驗可以進行數據後處理以達到更高的測量精度，但必須實時觀測一些關鍵狀態以監控系統運行的正確，為此系統集成了車輛運動狀態實時監控及後處理程序，可以實時畫出了決定試驗成敗的變量變化曲線，如發現問題立刻停止，重新試驗，從而大大提高了工作效率，節約了試驗的人力物力，同時也可以用於試驗數據的後處理，程序界面參閱圖8。
權利要求
1.一種完備汽車運動狀態測量系統，其特徵在於系統由高精度GPS接收機、高精度慣性測量單元IMU、嵌入式專用處理系統以及相應接口組成，高精度GPS接收機和高精度慣性測量單元IMU採集的原始數據經各自接口一起送入嵌入式專用處理系統，在其上運行全球定位系統GPS數據坐標變換、預處理模塊、慣性導航系統INS算法模塊、改進卡爾曼濾波融合算法軟體，實時記錄顯示及通過接口向上位計算機提供加速度、角速率、車體速度、位移、姿態高精度的汽車運動狀態。
2.根據權利要求1所述的完備汽車運動狀態測量系統，其特徵在於所述的高精度GPS接收機採用基於實時動態差分載波相位技術的高精度GPS接收機。
3.根據權利要求1所述的完備汽車運動狀態測量系統，其特徵在於所述的高精度慣性測量單元IMU由MEMS加速度計與光纖陀螺構成。
4.根據權利要求1所述的完備汽車運動狀態測量系統，其特徵在於所述的預處理模塊主要包括慣性傳感器標定與誤差建模、系統初始狀態的確定和原始信號預濾波。
5.根據權利要求1所述的完備汽車運動狀態測量系統，其特徵在於所述的INS算法模塊，根據地面車輛系統低機動性的實際運行工況，採用計算效率較高的基於歐拉角法的INS算法。
6.根據權利要求1所述的完備汽車運動狀態測量系統，其特徵在於所述的卡爾曼濾波融合算法，根據GPS接收機受短暫遮擋時定位精度降低的系統實際運行工況特點，採用改進的Sage-Husa自適應KALMAN濾波算法來提高系統的可靠性和魯棒性。
7.根據權利要求1所述的完備汽車運動狀態測量系統，其特徵在於系統集成了車輛運動狀態實時監控程序。
8.根據權利要求1所述的完備汽車運動狀態測量系統，其特徵在於採用的時間同步、空間同步的提高系統精度的方法。
全文摘要
本發明涉及一種用於汽車運動安全性能評價場地試驗的汽車運動狀態測量系統。其目的在於提供一種基於RTKDGPS和高精度IMU的汽車性能場地試驗測試的完備汽車運動狀態測量系統。該系統由高精度GPS接收機、高精度慣性測量單元IMU、嵌入式專用處理系統以及相應接口組成，高精度GPS接收機和高精度慣性測量單元IMU採集的原始數據經各自接口一起送入嵌入式專用處理系統，在其上運行全球定位系統GPS數據坐標變換、預處理模塊、慣性導航系統INS算法模塊、改進卡爾曼濾波融合算法軟體，實時記錄顯示及通過接口向上位計算機提供加速度、角速率、車體速度、位移、姿態高精度的汽車運動狀態。
文檔編號G01C23/00GK1869630SQ20061001677
公開日2006年11月29日 申請日期2006年4月19日 優先權日2006年4月19日
發明者管欣, 高鎮海, 閆冬, 楊得軍, 張素民 申請人:吉林大學