Die Fahrzeuglängsgeschwindigkeit ist eine der zentralen Größen von Kraftfahrzeugen. Insbesondere ist sie essentiell bei der Berechnung des Reifenschlupfs, welcher wiederum als Regelgröße für ABS-Systeme dient. In der Praxis kann die Längsgeschwindigkeit jedoch nur schlecht im Fahrzeug mit Standardsensorik bestimmt werden. Sensoren die die absolute Geschwindigkeit über Grund messen sind in der Regel zu teuer für Serienfahrzeuge. Als Alternative bieten sich Schätzalgorithmen an, denen ein physikalisches Modell zu Grunde liegt um die Geschwindigkeit indirekt zu bestimmen. Gegenstand der vorgestellten Arbeit ist ein adaptives Kalman-Filter (AKF) zur Schätzung der Längsgeschwindigkeit von Kraftfahrzeugen. Die Güte der resultierenden Schätzung wird einerseits durch Testfahrten mit einem Liegedreirad und andererseits mittels eines Fahrdynamiksimulators validiert. Die Möglichkeit des Einsatzes der Schätzung in Fahrzeugregelsystemen wird anhand ausgesuchter Testmanöver in Simulationen gezeigt. Das System verwendet Messungen der Raddrehzahlen sowie der Längsbeschleunigung. Diese werden in geeigneter Weise, abhängig von der jeweiligen Fahrsituation, vom AKF zu einem Schätzwert fusioniert. Die Raddrehzahlsensoren sind in der Praxis bereits Teil von ABS-Systemen und auch die Beschleunigungsmessung findet in der Form von MEMS-Sensoren immer häufiger Einzug in Serienfahrzeuge. Es konnte gezeigt werden, dass die Schätzung gut mit Referenzwerten aus Fahrdynamiksimulationen und Testfahrten übereinstimmt. Des Weiteren wurde der prinzipielle Einsatz in Fahrzeugregelsystemen wie einem ESP-System mit unterlagerten ABS-Reglern exemplarisch aufgezeigt.


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    Titel :

    Adaptives Kalman-Filter zur Längsgeschwindigkeitsschätzung in Kraftfahrzeugen


    Beteiligte:
    Maiworm, Michael (Autor:in) / Rehm, Ansgar (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2013


    Format / Umfang :

    10 Seiten, 6 Bilder, 6 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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