基于神经网络与无迹卡尔曼滤波的多轴特种车状态估计方法

专利申请号：CN202211015026.4

公 开 号：CN115406446A

发 明 人：刘志浩 舒洪斌 于传强 陈渐伟 周伯俊 唐圣金 刘秀钰 高蕾 

代 理 人：张红哲

代理机构：西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙)

专利类型：发明专利

申 请 日：20221129

公 开 日：20220823

专利主分类号：G01C21/20

关 键 词：质心侧偏角 侧倾角 多轴 无迹卡尔曼滤波 神经网络模块 神经网络 特种车辆 算法 无迹 传感器信号数据 强非线性系统 传感器采集 车辆数据 车辆信号 控制参数 有效解决 状态估计 特种车 信号包 测量 

摘      要：本发明公开了基于神经网络与无迹卡尔曼滤波的多轴特种车状态估计方法，包括步骤一：首先利用传感器采集车辆信号数据，形成车辆数据信号包；步骤二：利用神经网络模块对传感器信号数据进行处理，估计伪质心侧偏角和伪侧倾角；步骤三，将所述神经网络模块所获得的伪质心侧偏角和伪侧倾角作为“伪测量输入到无迹卡尔曼模块中，利用无迹卡尔曼模块最终得出多轴特种车辆的质心侧偏角和侧倾角；本方法通过利用神经网络和无迹卡尔曼滤波两种算法对多轴特种车辆的质心侧偏角和侧倾角两个主要控制参数同时进行估计，能够有效解决强非线性系统的问题，具有算法精度高、适用范围广和稳定性好的特点。