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公开(公告)号：CN102175463A
公开(公告)日：2011-09-07
申请号：CN201110036878.7
申请日：2011-02-12
Applicant: 东南大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种基于改进卡尔曼滤波的汽车路试制动性能检测方法，本方法在借鉴导航领域机动载体的“当前”统计模型的基础上，建立汽车制动过程的系统运动模型，根据卡尔曼滤波理论，以单频载波相位单点GPS接收机输出的速度和方位角作为系统观测量，通过改进的卡尔曼滤波递推算法高频率、高精度地推算出汽车制动过程的平面运动坐标和速度，进而计算确定汽车制动距离和平均减速度MFDD。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103661398B
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201310721803.1
申请日：2013-12-24
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/105
Abstract: 本发明提出了一种基于滑模观测器的车辆非转向左后轮线速度估计方法，适用于前轮为转向轮、后轮为非转向轮的四轮汽车左后轮线速度估计。本方法首先对非转向左后轮建立车轮动力学模型，然后基于此模型设计了左后轮线速度滑模观测器，再根据稳定性原理确定滑模观测器的各增益，接着对设计好的左后轮线速度滑模观测器进行离散化处理，最后通过滑模观测器的估计递推实现了对车辆非转向左后轮线速度的准确估计，具有抗干扰能力强、精度高、成本低以及实时性强的特点。
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公开(公告)号：CN103434511A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310424421.2
申请日：2013-09-17
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/064 , B60W40/105 , B60W30/00
Abstract: 本发明公开了一种车速与道路附着系数的联合估计方法。本方法基于非线性整车动力学模型和轮胎纵向力模型，在不同道路附着系数条件下，分别建立不同的多个卡尔曼滤波模型，同时利用车载轮速和方向盘转角传感器信息来确定各卡尔曼滤波系统的外部输入量和观测量，进一步通过交互多模型算法实现不同滤波系统的交互，从而实现不同道路附着系数条件下对车辆纵向、侧向车速的自适应估计，并根据交互多模型算法中计算出的各卡尔曼滤波模型的模型概率实现道路附着系数的实时估计，达到全面自适应的效果。
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公开(公告)号：CN103407451A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310396195.1
申请日：2013-09-03
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/064 , B60W40/10
Abstract: 本发明公开了一种道路纵向附着系数估计方法。在平坦的高速公路路面上，针对前轮转向四轮汽车，在整车纵向动力学模型和简化魔术公式轮胎模型的基础上，利用带遗忘因子的递归最小二乘（Recursive least squares,RLS）方法实时初步估计出纵向道路附着系数，进一步将所估计出的纵向道路附着系数与轮胎模型参数作为扩充状态，利用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）算法，滤除信号噪声，并实现轮胎模型系数的自适应调整，最终实时获取准确、鲁棒的道路纵向附着系数估计，该方法能够同时适应平坦高速公路上的高滑移率和低滑移率工况。
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公开(公告)号：CN102928816A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210442040.2
申请日：2012-11-07
Applicant: 东南大学
IPC: G01S5/02 , G06K19/067 , G06K7/00
Abstract: 本发明公开了一种面向隧道环境的车辆高可靠组合定位方法，首先利用射频识别定位算法进行车辆的初步定位，获取含有噪声的位置信息，为了进一步提高初步定位的定位精度，针对前轮转向四轮车辆，结合隧道环境建立车辆定位的扩展卡尔曼滤波模型，以方向盘转角和纵向加速度传感器所输出的信息作为系统状态方程外部输入量，以初步定位获取的含有噪声的车辆位置信息以及利用轮速传感器测量与计算得到的车辆前向速度、车辆横摆角速度作为系统观测量，建立扩展卡尔曼滤波模型的观测方程，最终通过扩展卡尔曼滤波递推算法准确、实时、可靠的推算出隧道环境内车辆的精确位置信息，实现车辆在隧道环境下的准确、实时、可靠的定位。
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