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- Herausgeber: GRIN Verlag
- Sprache: Deutsch
Diplomarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Physik - Theoretische Physik, Note: 1,15 , Universität Regensburg (Theoretische Physik), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhalt dieser Diplomarbeit ist die Implementierung eines adaptiven Kalman-Filters, der eine dreidimensionale Fahrzustandsanalyse ermöglicht. Die Fahrzustandsanalyse unterteilt sich in drei Ebenen mit unterschiedlicher Problematik: Die Ermittlung der Winkel zwischen fahrzeugfestem und erdfestem Koordinatensystem; die Berechnung der Geschwindigkeiten des Fahrzeugschwerpunktes im fahrzeugfesten Koordinatensystem; und die Berechnung des Ortes des Fahrzeugschwerpunktes im erdfesten Koordinatensystem. Dazu werden die Zustandswerte auf zwei gekoppelte Kalman-Filter aufgeteilt und die Ergebnisse mittels Testfahrten verifiziert. Die Ergebnisse zeigen mit Ausnahme von Extremfahrten (wie z.B. Schleuderfahrten), daß eine dreidimensionale Fahrzustandsanalyse mit gängiger Seriensensorik auf hohem Niveau möglich ist.
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Veröffentlichungsjahr: 2009
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Fahrzustandsanalyse
mit Hilfe von Sensorfusion
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Durchgeführt am Institut Physik 1 - Theoretische Physik
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der eine dreidimensionale Fahrzustandsanalyse ermöglicht. Die Fahrzustandsanalyse unterteilt sich in drei Ebenen mit unterschiedlicher Problematik: Die Ermittlung der Winkel zwischen fahrzeugfestem und erdfestem Koordinatensystem; die Berechnung der Geschwindigkeiten des Fahrzeugschwerpunktes im fahrzeugfesten Koordinatensystem; und die Berechnung des Ortes des Fahrzeugschwerpunktes im erdfesten Koordinatensystem. Dazu werden die Zustandswerte auf zwei gekoppelte Kalman-Filter aufgeteilt und die Ergebnisse mittels Testfahrten verifiziert. Die Ergebnisse zeigen mit Ausnahme von Extremfahrten (wie z.B. Schleuderfahrten), daß eine dreidimensionale Fahrzustandsanalyse mit gängiger Seriensensorik auf hohem Niveau möglich ist.
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Abbildungsverzeichnis
2.1. Versuchsfahrzeug BMW 328i: Elektronik und Sensorik . . . . . . . . . . . 3
2.2.IMUMesswerte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.3. Beschleunigung in Richtung der Hochachse ungefiltert . . . . . . . . . . . 8
2.4. Beschleunigung in Richtung der Hochachse gefiltert mit rekursivem Filter zweiter Ordnung mitk0=3.3377E-5,k1=6.6753E-5,k2=3.3377E-5,k3=1.9867 undk4=-0.9868 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.5. Autokorrelationsfunktion einesδ-korreliertenEingangssignals nach Filterung mitk0=3.3377E-5,k1=6.6753E-5,k2=3.3377E-5,k3=1.9867 undk4=-0.9868 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.6. Verzögerung zwischen Eingangssignal und Ausgangssignal bei Filterung mitk0=3.3377E-5,k1=6.6753E-5,k2=3.3377E-5,k3=1.9867 undk4=-0.9868 11
4.1. Powerspektrumaxbei stehendem Fahrzeug . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4.2. Powerspektrumωxbei stehendem Fahrzeug . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4.3. Powerspektrumaxbei stehendem Fahrzeug mit angeschaltetem Motor 700 U/min . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.4. Powerspektrumωxbei stehendem Fahrzeug mit angeschaltetem Motor 700 U/min . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.5. Powerspektrumaxbei fahrendem Fahrzeug 60 km/h . . . . . . . . . . . 21 4.6. Powerspektrumωxbei fahrendem Fahrzeug 60 km/h . . . . . . . . . . . 21 4.7. Fahrdynamischer Integrationsfehler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.8. Schwingungsdynamischer Integrationsfehler . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
5.1. Zweispurmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
6.1. Fuzzyfizierung der Eingangsfunktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 6.2. Ausgangsfunktion: Defuzzyfizierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
7.1. Parkhausauffahrt:vxundvybeiR1,k,(l,j),nRl,k,(l,j)·2.5E + 5 . . . . . . 44 7.2. Parkhausauffahrt: Powerspektren vonvx,vy,ϕundθbeiR1,k,(l,j),nRl,k,(l,j)·2.5E + 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 7.3. Parkhausauffahrt: Powerspektren vonωx,ωyundωzbeiR1,k,(l,j),nRl,k,(l,j)·2.5E + 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 7.4. Parkhausauffahrt: Powerspektren vonaxundaybeiR1,k,(l,j),nRl,k,(l,j)·2.5E + 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
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Abkürzungsverzeichnis
ABS . . . . . . . . . . . . . . . . anti-lock braking system CAN . . . . . . . . . . . . . . . controller area network ESP . . . . . . . . . . . . . . . . electronic stability program GPS . . . . . . . . . . . . . . . . global positioning system IMU . . . . . . . . . . . . . . . . inertial measurement unit
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Symbolverzeichnis
x . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Zustandsvektor
z . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Messvektor
F(tk, tk−1) . . . . . . . . . . Transformationsmatrix Zustandsvektor zum Zeitpunkttk−1zu Zustandsvektor zum Zeitpunkttk
H. . . . . . . . . . . . . . . . . . Transformationsmatrix Zustandsvektor zu MessvektorP. . . . . . . . . . . . . . . . . . . Kovarianzmatrix des ZustandsvektorsQ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . Kovarianzmatrix des integrierten ProzessrauschensR. . . . . . . . . . . . . . . . . . . Kovarianzmatrix des Messsvektors
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Vorwort
Die vorliegende Diplomarbeit ist Teil eines Vorentwicklungsprojektsprojekts zur Fahr-zustandsanalyse und dreidimensionalen Ortsbestimmung von Kraftfahrzeugen. Sie en-stand als externe Diplomarbeit bei SiemensVDO Regensburg, Geschäftsgebiet Chassis und Carbody, in der Vorentwicklungsabteilung SV C BC P1 AD.
Ich möchte mich bei allen bedanken, die mich in dieser Zeit unterstützt haben, besonders bei den Mitgliedern der Projektgruppe Martin Stratesteffen und Thomas Schweiger sowie meinem Betreuer apl. Prof. Andreas Mayer. Ihre fachlichen Hilfestellungen und ihr offenes Ohr haben mir viel geholfen.
