基于无迹卡尔曼滤波和门控循环单元的道路坡度估计

摘要：

针对外接激光雷达等传感器普适性差,而传统道路坡度估计方法仅根据车载CAN总线数据在车辆起步、换挡、制动和停车4种特殊工况中的估计误差较大的问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)和门控循环单元(GRU)的道路坡度估计方法.根据车速等数据识别工况,在非特殊工况下,建立车辆动力学模型并采用UKF来估计坡度;在特殊工况下,将规律性不稳定的时序坡度转换为距序坡度,并利用GRU进行短距坡度预测.仿真和实车试验结果表明:在非特殊工况下,该方法通过UKF可准确估计道路坡度;在特殊工况下,该方法通过GRU可有效跟踪距序坡度变化趋势,显著提高了道路坡度估计精度.

关键词：坡度估计、无迹卡尔曼滤波、门控循环单元、短距坡度

所属期刊栏目：44

分类号：U463.212;TN958.98;U270.11

资助基金：国家自然科学基金U1764259

在线出版日期：2022-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1547-1555,1580