宝石流云|基于多传感器数据融合的车辆质量和道路坡度实时估计
摘要车辆质量和道路坡度是新能源汽车两个关键参数 ， 因为这两个指标会涉及到新能源汽车在行驶过程种能源的分配以及刹车能量的回灌等 。 本论文基于多传感器数据融合技术 ， 使用 4 轮驱动的新能源汽车作为实验平台 。 首先通过 Simulink 仿真平台建立 GPS ， 惯性制导系统（INS） ， 轮速的模型 ， 通过实际车辆的测试数据来验证模型的可信度 。 通过实验发现 ， 通过实时的数据融合技术 ， 对道路坡度和车辆质量的预测误差不超过 5% ， 这已经达到了实际车辆应用的门槛 。
介绍电池能量的分配、控制、性能是新能源汽车的三个核心科技要素 。 对能源的控制包含高低两个层级 ， 低层级的能源控制负责汽车所有子模块的能源分配策略 ， 高层级则负责考虑驾驶和驾驶环境对能源的需求策略 。 由于驾驶员无法感知道路坡度 ， 道路曲线以及车辆质量 ， 动力控制等情况 ， 所以无法对能源效率有一个直观的把握 ， 因此 ， 需要研究一个适应性能源控制策略 ， 辅助驾驶员进行动力控制 。
低耗 INS 系统可以连续提供位置 ， 速度 ， 加速度等信息 ， 但是随着时间的累积 ， 误差会逐渐增大 。 通过 GPS 系统可以克服这个问题 ， 在没有 GPS 的情况下 ， 车轮转速可以辅助矫正 INS 的数据 ， 提高系统的可靠性 。
4 轮驱动新能源汽车平台
四轮驱动电车动力系统如下：
图 1 4 轮驱动新能源汽车动力系统
通过给汽车安装 RT2502 模块集成 GPS 和 INS 功能 ， 获取汽车的位置 ， 速度 ， 加速度等信息 。
数据融合和状态预测误差估计和纠正
车辆位置 ， 速度 ， 加速度 ， 车轮转速信息在数据融合模块进行处理 。 基于纠正的动力信息进行车辆质量和道路坡度的预测 。
图 2 数据融合算法
本论文将会随着时间累积产生的误差分为位置误差 ， 速度误差 ， 属性误差 ， 加速度随机偏移 ， 陀螺仪恒定偏置 ， 陀螺仪随机偏置 。 通过卡尔曼滤波算法进行误差预测和纠正 。
图 3 数据融合仿真模型
汽车质量和坡度估计本论文使用汽车垂直速度除以水平速度然后取反正切的值作为坡度角度 ， 公式如下：
为了避免水平速度为 0 导致坡度角度无限大的情况 ， 水平速度会经过过零检测单元 ， 再送入模型进行计算 。
图 4 速度分割法求坡度角度模型
对于车辆质量的估计 ， 通过计算车辆动力 ， 旋转阻力 ， 空气阻力 ， 加速度阻力 ， 重力分量进行多维度度量 ， 为了减小误差和波动 ， 采用递归最小二乘法（RLS）进行优化 。
实验数据图 5 未修正汽车位置
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