一种基于车体侧向动力学的自主车定位方法

摘要：

定位是车辆自主驾驶研究过程中的关键问题.从车辆的侧向动力学模型出发,研究并分析了其稳态响应结果,以此建立了车辆定位模型.由于定位模型具有非线性、多自由度、多变元的特点,在实际定位中很难应用.因此,在定位模型中采用了一种动态自适应网络即改进型的RBFNN,它能够动态调节网络的规模和参数,具有较强的逼近能力以及自学习能力;并利用Kalman滤波器对输入的前轮摆角以及车速信号进行滤波处理,减小误差,提高定位精度.实车实验中,定位方法能够得到较高的定位结果,东、北向位置误差均不超过1米.实验结果表明,是一种可行、有效的定位方法,可以在实车上使用.

关键词：自主车定位、径向基函数神经网络、卡尔曼滤波器、车体侧向动力学

所属期刊栏目：25

分类号：V249(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

在线出版日期：2008-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：259-263