考虑系统噪声与载重未知的智能车路况辨识

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2026.02.024

摘要/Abstract

摘要：

在现有基于车辆动力学响应的路面高程信息识别技术的基础上，提出了一种自适应递归三步滤波算法以提高路面高程信息的识别精度。该算法通过引入动态统计估计环节实时调整系统模型参数和噪声统计参数，有效解决了因系统噪声和车辆载重未知导致的模型精度下降问题。通过离线仿真和实车试验，验证了所提算法在C级路面、凹坑路面和凸块路面上的识别效果，识别精度超过90%。结果表明，在存在系统噪声和车辆载重未知的情况下，所提算法具有更强的适应性和准确性，可为智能电动汽车在非结构道路行驶时的路面高程信息识别提供参考。

关键词: 智能电动汽车, 动力学响应, 路面识别, 自适应递归三步滤波

Abstract:

Based on the existing technology for road recognition derived from vehicle dynamics response， an ARTSF algorithm was introduced to improve the accuracy of road recognition. By incorporating a dynamic statistical estimation component， the algorithm adjusted system model parameters and noise statistical parameters in real time， resolved the issues of reduced model accuracy due to system noises and unknown load weights effectively. Through offline simulations and vehicle testing， the algorithm’s recognition performances on class C roads， pothole roads， and bumpy roads were validated， with recognition accuracy surpassing 90%. The results show that the algorithm has greater adaptability and precision in situations with system noises and unknown load weights. This paper provides a reference for intelligent electric vehicles to recognize road elevation information when driving on unstructured roads.

Key words: intelligent electric vehicle, dynamics response, road recognition, adaptive recursive three-step filtering（ARTSF）

中图分类号:

U461.6

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图/表 13

图1 1/4车辆模型

Fig.1 1/4 Vehicle model

表1 车辆基本参数

Tab.1 Basic vehicle parameters

参数	数值	参数	数值
簧上质量m_s/kg	242.6	轮胎刚度k_t/（kN·m $- 1$ ）	182
车轮质量m_w/kg	49.2	悬架阻尼c_s/（N·s·m $- 1$ ）	1500
弹簧刚度k_s/（kN·m $- 1$ ）	20	主动力F_a/N	0

表1 车辆基本参数

Tab.1 Basic vehicle parameters

参数	数值	参数	数值
簧上质量m_s/kg	242.6	轮胎刚度k_t/（kN·m $- 1$ ）	182
车轮质量m_w/kg	49.2	悬架阻尼c_s/（N·s·m $- 1$ ）	1500
弹簧刚度k_s/（kN·m $- 1$ ）	20	主动力F_a/N	0

图2 C级路面激励

Fig.2 The random road excitation of class C

图3 串联椭圆凸轮模型

Fig.3 Tandem elliptic cam model

图4 凹坑路面和凸块路面

Fig.4 Potholed road and bumpy road

图5 ARTSF算法流程图

Fig.5 Flow chart of ARTSF algorithm

图6 基于ARTSF算法的路面识别流程图

Fig.6 Flow chart of road recognition based on ARTSF algorithm

图7 无噪声路面识别对比

Fig.7 Road recognition without noise

图8 有噪声路面识别

Fig.8 Road recognition with noise

图9 载重未知情况下的路面识别

Fig.9 Road recognition with unknown load weight

图10 路面识别试验方案

Fig.10 Test scheme of road recognition

图11 车辆状态参数

Fig.11 Vehicle state parameters

图12 试验结果

Fig.12 Test results

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