[发明专利]一种用于车辆轮速误差识别和补偿的方法和系统

权利要求书

1.一种用于车辆轮速误差识别和补偿的方法，其特征在于，包括步骤：

100：车辆的CAN总线向卡尔曼滤波器输入车辆的左、右后轮的轮速测量值；惯导/卫星组合导航系统向卡尔曼滤波器输入车辆后轴中心速度和航向角速度；

200：卡尔曼滤波器基于输入的车辆的左、右后轮的轮速测量值以及输入的车辆后轴中心速度和航向角速度，对车辆的左、右后轮的半径误差进行识别，并输出识别结果；其中所述卡尔曼滤波器执行下列步骤：

201：状态预测：X_k+1|k＝X_k；其中X表示作为状态变量的车辆的左、右后轮的相对半径误差，δR_L、δR_R分别表示车辆左、右后轮半径误差，R表示车轮名义半径，下角标k+1和k分别表示t_k时刻和t_k+1时刻的对应参数；

202：协方差预测：P_k+1|k＝P_k；其中P表示协方差矩阵；

203：基于下式求t_k时刻的观测量Z_k：

式中，V_can表示车辆速度，其由公式计算获得，ω_can表示车辆的航向角速度，其由公式计算获得，其中分别为车辆的CAN总线向卡尔曼滤波器输入的车辆的左、右后轮的轮速测量值，W表示车辆左右后轮的轮距；V_ins/gnss和ω_ins/gnss分别表示惯导/卫星组合导航系统向卡尔曼滤波器输入车辆后轴中心速度和航向角速度；

基于下式求取卡尔曼增益：

其中，表示H_k的转置，H_k为观测矩阵，R_k为设置的观测噪声协方差矩阵；

204：求t_k+1时刻的状态估计：X_k+1＝X_k+1|k+K_k(Z_k-H_kX_k+1|k)；

205：求t_k+1时刻的状态协方差矩阵估计：P_k+1＝(I-K_kH_k)P_k+1|k；其中I是单位阵；

206：返回步骤201开始下一次循环；

所述循环进行若干次后，输出X；

300：基于识别结果对车辆的CAN总线输出的车辆的左、右后轮的轮速测量值进行修正，其中基于下式对车辆的左、右后轮的轮速测量值进行修正：

式中，和为卡尔曼滤波器输出的识别结果，V_L和V_R分别为经过修正的车辆的左、右后轮的轮速。

2.如权利要求1所述的用于车辆轮速误差识别和补偿的方法，其特征在于，在步骤200中：首先设状态变量初值为相应的协方差矩阵初值为然后进行步骤201。

3.如权利要求1所述的用于车辆轮速误差识别和补偿的方法，其特征在于，所述循环进行100-200次。