[发明专利]一种基于车体运动学信息的罐车侧倾状态预判方法

说明书

本发明提出一种基于车体运动学信息的罐车侧倾状态预判方法，首先明确影响罐车侧倾状态的车体运动学信息，然后分别建立用于罐车车速和方向盘转角预测的AR模型，接着建立罐车典型侧翻场景集并开展车体运动学信息采集试验，进而设计用于罐车侧倾状态估计的神经网络，最后基于AR模型和神经网络实现罐车侧倾状态的提前预判。该方法使用的车体运动学信息通过CAN总线直接读取，无需外加传感器，操作方便成本低；通过神经网络建立车速、方向盘转角与侧倾状态的非线性映射关系，制作训练样本时考虑典型侧翻场景基元的影响，提高网络预估侧倾状态的准确性；利用AR模型对车速和方向盘转角进行短期预测，联合神经网络实现未来短期内罐车侧倾状态的精确预判。

技术领域

本发明涉及一种罐车侧倾状态预判方法，具体的是一种基于车体运动学信息的罐车侧倾状态预判方法，属于车辆安全技术领域。

背景技术

近年来，随着经济、工业和居民生活水平的迅猛发展，危化品的使用需求不断上升，运输需求也急剧增大。由于装载量大，运输效率高，罐车成为危化品公路运输的主要载体。然而因为车身结构的特殊性和复杂性(质心较高、液体扰动易引起质心偏移等)，罐车在转向和变道时易发生侧翻，导致泄漏、燃烧、爆炸等严重后果，造成财产损失、环境污染、生态破坏、人员伤亡等影响恶劣。因此如何可靠、准确检测罐车的侧倾状态一直是研究热点。

目前国内已开展相关研究并取得一定的研究成果，例如郑州宇通客车股份有限公司提出了一种车辆侧倾状态检测方法(专利号ZL201410006515.2)，通过加速度传感器读取的侧向加速度和垂向加速度估算车身侧倾角，与设定的侧倾角范围比较判断得到车辆侧倾状态。这些方法大多是检测罐车当前行驶的侧倾状态，而对如何预判罐车未来短期内侧倾状态的相关研究较少。

发明内容

为了实现罐车侧倾状态未来短时间内的预测，本发明提出了一种基于车体运动学信息的罐车侧倾状态预判方法。该方法利用AR模型预估罐车车速和方向盘信息，联合神经网络预判罐车的侧倾状态，准确性较高。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

步骤一：明确影响罐车侧倾状态的车体运动学信息

影响罐车侧倾稳定性的车体运动学信息选为车速v和方向盘转角θ，通过车身CAN总线直接读取车速和方向盘转角的信息；

步骤二：分别建立用于罐车车速和方向盘转角预测的AR模型

在封闭试验场开展实车试验采集车速v和方向盘转角θ信息，用于训练AR模型，试验要求：行驶轨迹包含直线路段、J转向路段和双移线路段，自由改变车速并换挡；建立车速预测模型和方向盘转角预测模型的方法相同，以车速为例介绍模型建立方法：

1)预测车速的AR模型公式为：

V_t＝a₁V_t-1+a₂V_t-2+…+a_pV_t-p+e_t   (1)

式(1)中，V_t为待测车速，V_t-1,V_t-2,…,V_t-_p为车速过去值，a₁,a₂,…,a_p为待测参数，e_t为白噪声，p为模型阶数；

2)将试验获得的车速数据平均分为三段，数据如下，n为第二段数据量；

…,v_t-2,v_t-1|v_t,v_t+1,...,v_t+n-1|用于检验的数据