汽車側(cè)翻預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計與研究.pdf

1、為了達(dá)到汽車側(cè)翻預(yù)警和側(cè)翻后自動求援的目的，論文對汽車側(cè)翻機理、側(cè)翻預(yù)警算法、汽車姿態(tài)解算以及遠(yuǎn)程通信進(jìn)行了深入研究。在此基礎(chǔ)上結(jié)合預(yù)測預(yù)報技術(shù)和嵌入式軟件編程技術(shù)實現(xiàn)側(cè)翻預(yù)警和自動求援功能，并對預(yù)警效果進(jìn)行了仿真試驗和實車道路試驗。研究了GSM/GPRS移動通信技術(shù)以及GPS定位的應(yīng)用開發(fā)，實現(xiàn)側(cè)翻后自動求援功能。
　　 根據(jù)汽車側(cè)翻原理建立汽車側(cè)翻動力學(xué)模型，該模型包括縱向運動、側(cè)向運動、橫擺運動、側(cè)傾運動四個自由度，并根據(jù)

2、此模型建立側(cè)傾動力學(xué)方程。選擇汽車橫向載荷轉(zhuǎn)移率(Vehicle lateral loadtransfer ratio，LTR)作為汽車側(cè)翻判別指示，根據(jù)側(cè)翻動力學(xué)方程研究出側(cè)翻判別指示簡化計算算法。利用此算法計算汽車實時側(cè)翻判別指示。
　　 在進(jìn)行側(cè)翻判別指示計算時，需要用到汽車側(cè)傾角。因此，本文研究汽車姿態(tài)解算算法。通過姿態(tài)解算和卡爾曼濾波器得到汽車運動的實時側(cè)傾角，以便在側(cè)翻預(yù)警算法中利用。
　　 研究自回歸建模(

3、Auto Regressive Model，AR)預(yù)測方法對側(cè)翻判別指示進(jìn)行在線預(yù)測，得到未來汽車側(cè)翻危險程度。若預(yù)測到將有發(fā)生側(cè)翻事故的趨勢，則通過語音或危險指示燈形式向駕駛員報警，使得駕駛員有足夠時間采取正確措施避免側(cè)翻發(fā)生，最終完成側(cè)翻預(yù)警。
　　 選擇內(nèi)含ARM11處理器的S3C6410芯片作為側(cè)翻預(yù)警系統(tǒng)主控制器的處理器，利用MPU-6050六自由度傳感器和飛思卡爾單片機組成數(shù)據(jù)采集模塊采集汽車六自由度運動參數(shù)并輸送給

4、主控制器。
　　 對Windows Embedded CE6.0嵌入式操作系統(tǒng)進(jìn)行必要的裁剪、定制，并移植到主控制器中。利用Visual Studio2005中VC++設(shè)計了基于Windows Embedded CE6.0系統(tǒng)的側(cè)翻預(yù)警、求援應(yīng)用程序。在主控制器中實現(xiàn)了GSM/GPRS通信、GPS解析、側(cè)翻預(yù)警算法以及界面顯示。
　　 為驗證本文設(shè)計的側(cè)翻預(yù)警系統(tǒng)的側(cè)翻預(yù)警效果。本文利用CARSIM與SIMULNK聯(lián)合仿

5、真技術(shù)對側(cè)翻預(yù)警效果進(jìn)行仿真驗證和自行搭建實車試驗平臺進(jìn)行實際道路試驗驗證。仿真驗證和實車驗證都采用J-Turn（急轉(zhuǎn)向試驗）、Double lane Change（雙移線試驗）、Fishhook（魚鉤試驗）三種工況進(jìn)行試驗。其中實車試驗預(yù)警效果為:J-Turn工況試驗的側(cè)翻預(yù)警向前1到3秒預(yù)警平均相對誤差為4％到10％; Fishhook工況試驗的側(cè)翻預(yù)警向前1到3秒預(yù)警平均相對誤差為5％到11％; DLC工況試驗的側(cè)翻預(yù)警向前1到3