CN112014122B - 一种车轮转角测量装置及运行方法 - Google Patents

一种车轮转角测量装置及运行方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种自动驾驶辅助装置，具体说是车轮转角测量装置及运行方法。它包括车轮陀螺仪、力矩电机和导航控制箱，导航控制箱内有车身陀螺仪。运行时，导航控制箱先通过车轮陀螺仪和力矩电机分别获得车轮转向角速度和方向盘的转向角速度信息，对二者信息进行加权融合，融合后的角速度信息进行积分得到车轮角度信息，再在车辆运动过程中，导航控制箱根据车辆运动学模型预估车辆前轮转角，采用kalman滤波估计，实时估计和修正车轮角度积分误差和陀螺零偏，确保了车轮角度信息的准确性。该测量装置的安装过程简便、消耗的人力较少，使用效率较高。

Description

一种车轮转角测量装置及运行方法
技术领域
本发明涉及一种自动驾驶辅助装置，具体说是车轮转角测量装置及运行方法，特别适用于农机。
背景技术
在精准农业领域，农机在自动驾驶时需要知晓驱动轮的转角信息，作为车辆状态信息用于反馈控制，车轮角度信息的精度直接关系到农机的行走精度，直接影响农机作业效率和效果。
传统的车轮转角测量装置为接触式霍尔式传感器。然而，接触式霍尔传感器的缺点是结构件较为复杂，安装较麻烦。并且霍尔旋转中心和农机转向节中心要求同轴安装，安装时需要专业人员花费很长时间校准车轮中心位置的角度，导致安装过程较繁琐，消耗的人力较多。而且，需专业人员花费很长时间校准车轮中心位置的角度，导致使用效率较低。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种车轮转角测量装置及运行方法，该测量装置的安装过程简便、消耗的人力较少，使用效率较高。
为解决上述问题，提供以下技术方案：
本发明的车轮转角测量装置的特点是包括安装在车辆前轮转向节上的车轮陀螺仪。与车辆方向盘相连的力矩电机。安装在车辆车身上的导航控制箱，导航控制箱内有车身陀螺仪。
本发明的车轮转角测量装置的运行方法的特点是包括如下步骤：
步骤1：导航控制箱通过车轮陀螺仪和力矩电机分别获得车辆前轮角速度信息和方向盘的角速度信息，对二者信息进行加权融合，对融合后的角速度信息去除车体旋转角速度后进行积分得到车辆前轮角度信息，具体含有以下步骤：
步骤101，导航控制箱高频率实时获取车轮陀螺仪的角速度信息ωgyro
其中，ωgyro＝ω1+Biasa，ω1是车辆前轮实际角速度，Biasa是车轮陀螺仪偏置。
步骤102：导航控制箱实时获取力矩电机的转向速度信息ωmotor
其中，ωmotor＝ω2，ω2是力矩电机输出的角速度。
步骤103：导航控制箱对车轮陀螺仪的角速度信息ωgyro和力矩电机的角速度信息ωmotor进行加权融合
其中，ω＝(ωgyro+ωmotor)/2，ω加权融合后的车轮陀螺仪的角速度信息和力矩电机的角速度信息。
步骤104：导航控制箱实时获取车身旋转角速度信息ωvehicle
其中，ωvehicle＝ω3+Biasb，ω3是车身实际角速度，Biasb是车身陀螺仪偏置，Biasb是被导航控制箱中的GNSS/INS组合导航估计出来的已知量。
步骤105：导航控制箱对融合后的角速度信息去除车体旋转角速度后进行积分，得到车辆前轮角度信息θ1，积分公式是：
θ1(k)＝θ1(k-1)+(ω-ωvehicle)*dt
＝θ1(k-1)+[(ω1+Biasa+ω2)/2-(ω3+Biasb)]*dt
其中，dt是积分时间间隔，它等于＝0.02秒，k表示k时刻，车轮陀螺仪偏置Biasa未知，随着积分时间增加，θ1的积分误差会越来越大。
步骤2：车辆运动过程中，导航控制箱根据车辆运动学模型预估车辆前轮转角，采用kalman滤波估计，实时估计和修正车辆前轮角度误差和车轮陀螺仪偏置，具体含有以下步骤，
步骤201：导航控制箱根据陀螺误差特性，动态初始化kalman滤波估计相关的参数矩阵
状态量
Figure BDA0002592060270000021
其中，δθ是车辆前轮转向角度误差。
观测量Z＝θ1-θ2，其中，Z是观测角度误差，θ2是根据车辆运动学模型预估的车辆前轮转角；
系统状态方程为：
Figure BDA0002592060270000022
其中，φ是状态转移矩阵，τ是车轮陀螺仪相关时间，根据陀螺数据手册给定。
系统观测方程：
Figure BDA0002592060270000031
其中，H是状态观测矩阵。
系统初始状态量
Figure BDA0002592060270000032
系统状态噪声矩阵
Figure BDA0002592060270000033
系统观测噪声矩阵R＝1。
系统状态初始协方差矩阵
Figure BDA0002592060270000034
系统初始增益矩阵
Figure BDA0002592060270000035
步骤202：导航控制箱根据车辆运动学模型，预估车辆前轮转角θ2，其中，
Figure BDA0002592060270000036
L是车辆轴距，V是车辆中心处速度。
步骤203：如果陀螺仪数据更新，导航控制箱则进行kalman滤波估计，修正积分误差和陀螺零偏。
一步预测状态量：
Figure BDA0002592060270000037
一步预测状态协方差：
Figure BDA0002592060270000038
滤波增益计算：
Figure BDA0002592060270000039
状态协方差矩阵更新：
Figure BDA00025920602700000310
状态估计更新：
Figure BDA00025920602700000311
最终得到修正后的车辆转角：θ＝θ1-X[1]，其中X[1]是δθ，即车辆前轮转向角度误差。
陀螺估计零偏：Biasa＝Biasa+X[2]，其中X[2]是Biasa，即车轮陀螺仪偏置。
其中，所述步骤101和步骤102中，高频率是200Hz，然后均值滤波为50Hz的数据更新频率。力矩电机的速度反馈频率是50Hz，除以传动比之后转换到车轮的转向。
所述kalman滤波估计是扩展kalman滤波估计。
采取以上方案，具有以下优点：
由于本发明的车轮转角测量装置的包括车轮陀螺仪、力矩电机和导航控制箱，导航控制箱内有车身陀螺仪。使用时，将车轮陀螺仪安装在车辆前轮转向节上，将力矩电机与车辆方向盘相连，将导航控制箱安装到车辆车身上。工作时，导航控制箱先通过车轮陀螺仪和力矩电机分别获得车轮转向角速度和方向盘的转向角速度信息，对二者信息进行加权融合，融合后的角速度信息进行积分得到车轮角度信息，再在车辆运动过程中，导航控制箱根据车辆运动学模型预估车辆前轮转角，采用kalman滤波估计，实时估计和修正车轮角度积分误差和陀螺零偏，确保了车轮角度信息的准确性。陀螺仪和力矩电机的车轮角度测量方法是非接触式，只需要陀螺仪和车辆驱动轮刚性链接即可，不需要复杂结构或同轴安装，大大简化了安装过程，减小了人力的消耗。而且，安装过程简便，工作人员消耗的时间较少，从而大大提高了车辆使用效率。
附图说明
图1是本发明的车轮转角测量装置及运行方法中车轮转角测量装置的安装示意图；
图2是本发明的车轮转角测量装置及运行方法中车轮转角测量装置的运行方法的原理图；
图3是本发明的车轮转角测量装置及运行方法中kalman滤波估计的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步详细说明。
如图1所示，本发明的车轮转角测量装置包括安装在车辆前轮转向节上的车轮陀螺仪。与车辆方向盘相连的力矩电机。安装在车辆车身上的导航控制箱，导航控制箱内有车身陀螺仪。
如图2所示，本发明的车轮转角测量装置的运行方法包括如下步骤：
步骤1：导航控制箱通过车轮陀螺仪和力矩电机分别获得车辆前轮角速度信息和方向盘的角速度信息，对二者信息进行加权融合，对融合后的角速度信息去除车体旋转角速度后进行积分得到车辆前轮角度信息，具体含有以下步骤：
步骤101，导航控制箱高频率实时获取车轮陀螺仪的角速度信息ωgyro
其中，ωgyro＝ω1+Biasa，ω1是车辆前轮实际角速度，Biasa是车轮陀螺仪偏置。
步骤102：导航控制箱实时获取力矩电机的转向速度信息ωmotor
其中，ωmotor＝ω2，ω2是力矩电机输出的角速度。
步骤103：导航控制箱对车轮陀螺仪的角速度信息ωgyro和力矩电机的角速度信息ωmotor进行加权融合
其中，ω＝(ωgyro+ωmotor)/2，ω加权融合后的车轮陀螺仪的角速度信息和力矩电机的角速度信息。
步骤104：导航控制箱实时获取车身旋转角速度信息ωvehicle
其中，ωvehicle＝ω3+Biasb，ω3是车身实际角速度，Biasb是车身陀螺仪偏置，Biasb是被导航控制箱中的GNSS/INS组合导航估计出来的已知量。
步骤105：导航控制箱对融合后的角速度信息去除车体旋转角速度后进行积分，得到车辆前轮角度信息θ1，积分公式是：
θ1(k)＝θ1(k-1)+(ω-ωvehicle)*dt
＝θ1(k-1)+[(ω1+Biasa+ω2)/2-(ω3+Biasb)]*dt
其中，dt是积分时间间隔，它等于＝0.02秒，k表示k时刻，车轮陀螺仪偏置Biasa未知，随着积分时间增加，θ1的积分误差会越来越大。
步骤2：车辆运动过程中，导航控制箱根据车辆运动学模型预估车辆前轮转角，采用kalman滤波估计，实时估计和修正车辆前轮角度误差和车轮陀螺仪偏置，如图3所示，具体含有以下步骤，
步骤201：导航控制箱根据陀螺误差特性，动态初始化kalman滤波估计相关的参数矩阵
状态量
Figure BDA0002592060270000051
其中，δθ是车辆前轮转向角度误差。
观测量Z＝θ1-θ2，其中，Z是观测角度误差，θ2是根据车辆运动学模型预估的车辆前轮转角；
系统状态方程为：
Figure BDA0002592060270000061
其中，φ是状态转移矩阵，τ是车轮陀螺仪相关时间，根据陀螺数据手册给定。
系统观测方程：
Figure BDA0002592060270000062
其中，H是状态观测矩阵。
系统初始状态量
Figure BDA0002592060270000063
系统状态噪声矩阵
Figure BDA0002592060270000064
系统观测噪声矩阵R＝1。
系统状态初始协方差矩阵
Figure BDA0002592060270000065
系统初始增益矩阵
Figure BDA0002592060270000066
步骤202：导航控制箱根据车辆运动学模型，预估车辆前轮转角θ2，其中，
Figure BDA0002592060270000067
L是车辆轴距，V是车辆中心处速度。
步骤203：如果陀螺仪数据更新，导航控制箱则进行kalman滤波估计，修正积分误差和陀螺零偏。
一步预测状态量：
Figure BDA0002592060270000068
一步预测状态协方差：
Figure BDA0002592060270000069
滤波增益计算：
Figure BDA00025920602700000610
状态协方差矩阵更新：
Figure BDA00025920602700000611
状态估计更新：
Figure BDA00025920602700000612
最终得到修正后的车辆转角：θ＝θ1-X[1]，其中X[1]是δθ，即车辆前轮转向角度误差。
陀螺估计零偏：Biasa＝Biasa+X[2]，其中X[2]是Biasa，即车轮陀螺仪偏置。
为了得到非滤波估计时更精确的角度信息，所述步骤101和步骤102中，高频率是200Hz，然后均值滤波为50Hz的数据更新频率。力矩电机的速度反馈频率是50Hz，除以传动比之后转换到车轮的转向。
所述kalman滤波估计是扩展kalman滤波估计。
本发明的车轮转角测量装置，通过融合陀螺仪角速度和力矩电机角速度信息得到更精确的角速度信息，去除车身角速度后积分得到更精确的角度信息。在车辆运动过程中，根据车辆运动学模型，结合kalman滤波估计，实时滤波估计和修正角度信息以及陀螺的零偏。
为了进一步提高滤波估计的准确性，本发明工作时要实时监测车辆运动状态，当车辆处于倒车状态时，滤波估计所需要的状态量以及车辆运动学模型所需要的状态信息，要发生相应的符号变化即模型中所用状态量为矢量信息，既有大小又有方向。

Claims (3)

1.一种车轮转角测量装置的运行方法，其特征在于该车轮转角测量装置包括安装在车辆前轮转向节上的车轮陀螺仪；与车辆方向盘相连的力矩电机；安装在车辆车身上的导航控制箱，导航控制箱内有车身陀螺仪；具体运行步骤如下：
步骤1：导航控制箱通过车轮陀螺仪和力矩电机分别获得车辆前轮角速度信息和方向盘的角速度信息，对二者信息进行加权融合，对融合后的角速度信息去除车体旋转角速度后进行积分得到车辆前轮角度信息，具体含有以下步骤：
步骤101，导航控制箱高频率实时获取车轮陀螺仪的角速度信息ωgyro
其中，ωgyro＝ω1+Biasa，ω1是车辆前轮实际角速度，Biasa是车轮陀螺仪偏置；
步骤102：导航控制箱实时获取力矩电机的转向速度信息ωmotor
其中，ωmotor＝ω2，ω2是力矩电机输出的角速度；
步骤103：导航控制箱对车轮陀螺仪的角速度信息ωgyro和力矩电机的角速度信息ωmotor进行加权融合
其中，ω＝(ωgyro+ωmotor)/2，ω加权融合后的车轮陀螺仪的角速度信息和力矩电机的角速度信息；
步骤104：导航控制箱实时获取车身旋转角速度信息ωvehicle
其中，ωvehicle＝ω3+Biasb，ω3是车身实际角速度，Biasb是车身陀螺仪偏置，Biasb是被导航控制箱中的GNSS/INS组合导航估计出来的已知量；
步骤105：导航控制箱对融合后的角速度信息去除车体旋转角速度后进行积分，得到车辆前轮角度信息θ1，积分公式是：
θ1(k)＝θ1(k-1)+(ω-ωvehicle)*dt
＝θ1(k-1)+[(ω1+Biasa+ω2)/2-(ω3+Biasb)]*dt
其中，dt是积分时间间隔，它等于＝0.02秒，k表示k时刻，车轮陀螺仪偏置Biasa未知，随着积分时间增加，θ1的积分误差会越来越大；
步骤2：车辆运动过程中，导航控制箱根据车辆运动学模型预估车辆前轮转角，采用kalman滤波估计，实时估计和修正车辆前轮角度误差和车轮陀螺仪偏置，具体含有以下步骤，
步骤201：导航控制箱根据陀螺误差特性，动态初始化kalman滤波估计相关的参数矩阵
状态量
Figure FDA0003704598150000021
其中，δθ是车辆前轮转向角度误差；
观测量Z＝θ1-θ2，其中，Z是观测角度误差，θ2是根据车辆运动学模型预估的车辆前轮转角；
系统状态方程为：
Figure FDA0003704598150000022
其中，φ是状态转移矩阵，τ是车轮陀螺仪相关时间，根据陀螺数据手册给定；
系统观测方程：
Figure FDA0003704598150000023
其中，H是状态观测矩阵；
系统初始状态量
Figure FDA0003704598150000024
系统状态噪声矩阵
Figure FDA0003704598150000025
系统观测噪声矩阵R＝1；
系统状态初始协方差矩阵
Figure FDA0003704598150000026
系统初始增益矩阵
Figure FDA0003704598150000027
步骤202：导航控制箱根据车辆运动学模型，预估车辆前轮转角θ2，其中，
Figure FDA0003704598150000028
L是车辆轴距，V是车辆中心处速度；
步骤203：如果陀螺仪数据更新，导航控制箱则进行kalman滤波估计，修正积分误差和陀螺零偏；
一步预测状态量：
Figure FDA0003704598150000029
一步预测状态协方差：
Figure FDA00037045981500000210
滤波增益计算：
Figure FDA0003704598150000031
状态协方差矩阵更新：
Figure FDA0003704598150000032
状态估计更新：
Figure FDA0003704598150000033
最终得到修正后的车辆转角：θ＝θ1-X[1]，其中X[1]是δθ，即车辆前轮转向角度误差；
陀螺估计，零偏：Biasa＝Biasa+X[2]，其中X[2]是Biasa，即车轮陀螺仪偏置。
2.如权利要求1所述的车轮转角测量装置的运行方法，其特征在于所述步骤101和步骤102中，高频率是200Hz，然后均值滤波为50Hz的数据更新频率；力矩电机的速度反馈频率是50Hz，除以传动比之后转换到车轮的转向。
3.根据权利要求1或2所述的车轮转角测量装置的运行方法，其特征在于所述kalman滤波估计是扩展kalman滤波估计。
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