【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车辆主动或半主动悬架控制领域，尤其是涉及一种车身姿态估计及其主动控制方法。
技术介绍
1、悬架系统是车辆底盘的关键部件之一，对汽车行驶平顺性和操纵稳定性起着重要作用，相较于被动悬架，主动悬架能够主动调节悬架力，可使车身姿态和车辆动态行驶性能得到改善。车辆行驶时，由于驾驶员的不当操作或道路颠簸，会加剧车身俯仰、侧倾和垂向运动，进一步对车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性产生不利影响，因此，基于主动悬架，如何快速、精准的将车身姿态调节到理想范围是车身姿态控制技术研究的重点和难点。
2、为保证车身姿态主动调节的精确性，首先需要实时、准确获取车辆运动状态，为车身姿态主动控制提供支撑；其次，需要基于车身姿态估计结果，通过最优控制手段计算各主动悬架作用力，从而将车身姿态调整到合理范围，提升乘坐舒适性和操纵稳定性。
3、因此，车身姿态估计的精度与车身姿态控制的准确性，直接影响着车辆的乘坐和驾驶性能。
4、专利号cn117284035a公开了一种车身姿态补偿主动控制方法及系统，该方法基于模型预测方法计算了悬架最优垂向作用力，并结合模糊控制器对各悬架主动作用力进行补偿。但该方法未考虑传感器噪声对车身姿态信息获取的影响，且在车身姿态补偿过程中未考虑车身垂向、俯仰侧倾运动的耦合关系，以及悬架主动作用力对轮胎附着利用率的影响。
5、专利号cn105974917a公开了一种基于车身俯仰、侧倾力补偿的上层车身姿态控制方法，该方法通过天棚阻尼算法计算半主动悬架控制力初值，并通过车辆横纵向加速度获取俯仰侧倾
6、综上，目前车身姿态控制方法，存在由于传感器噪声引起的车身姿态信号精度不高的问题，且多数方法仅对垂向、俯仰和侧倾运动单独考虑或分别考虑，缺少对三者间耦合关系的综合考虑，从而无法保证实际车身姿态的最优控制。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种车身姿态估计及其主动控制方法，具有解耦实时性好、控制精度高且兼顾轮胎附着利用率最优的特点。采用的技术方案如下：
2、一种车身姿态估计及其主动控制方法，包括以下步骤：
3、步骤1、获取车辆状态信息和车辆参数信息；
4、步骤2、获取车身姿态量测信息：
5、基于车辆状态信息和车辆参数信息，通过自适应融合滤波算法对由车辆运动学模型计算和传感器积分所得信号进行融合，输出车身姿态量测信息，包括车身俯仰角、车身侧倾角和车身垂向位移；
6、步骤3、获取车身姿态估计信息：
7、基于步骤2所获取的车身姿态量测信息和考虑侧向加速度、纵向加速度影响的垂向七自由度车辆动力学模型，通过卡尔曼滤波算法进行车身姿态估计，输出车身姿态估计信息，包括车身俯仰角、车身俯仰角速度、车身侧倾角、车身侧倾角速度、车身垂向位移和车身垂向速度；
8、步骤4、计算车身姿态控制所需前馈量：
9、基于步骤3获取的车身姿态估计信息和模糊pid控制算法，计算车身姿态控制所需的前馈量，包括车身附加垂向力、车身附加俯仰力矩和车身附加侧倾力矩；
10、步骤5、求解车身姿态最优控制量
11、基于考虑侧向加速度、纵向加速度影响的垂向七自由度车辆动力学模型，以步骤4获取的前馈量作为约束，使用模型预测控制算法输出车身姿态最优控制量，包括最优车身附加垂向力、最优车身附加俯仰力矩和最优车身附加侧倾力矩；
12、步骤6、基于车身姿态最优控制量，选取轮胎附着利用率为控制目标，求解四个最优主动悬架作用力。
13、优选地，步骤1中所述车辆状态信息包括：
14、基于惯性测量单元imu测量的车身纵向加速度、车身侧向加速度、车身垂向加速度信息、车身俯仰角速度、车身侧倾角速度和基于悬架高度传感器测量的4个悬架的动挠度信息；
15、其中，imu安装在底盘中央，通过底盘中央位置和车辆质心位置的几何关系，换算得到车辆质心位置状态信息，4个悬架高度传感器分别安装在车身与悬架上端连接处；
16、所述车辆参数信息包括：
17、车辆的簧上质量、簧下质量；车辆本身质量在出厂时已经确定；簧上质量为车身质量，簧下质量为悬架及轮胎质量；
18、车身俯仰转动惯量、车身侧倾转动惯量；
19、车身质心位置，包括车身质心高度、前后轴到车身质心的距离和左右轮到车身质心距离；
20、车辆轮距、悬架刚度、悬架阻尼和轮胎刚度。
21、优选地，步骤2具体包括以下步骤：
22、步骤2-1：基于垂向七自由度车辆运动学模型、车辆参数信息和悬架动挠度信息计算车身姿态；
23、步骤2-2：基于车身俯仰角速度、车身侧倾角速度和车身垂向加速度信息，通过积分运算估算车身姿态；
24、步骤2-3：基于垂向加速度信息确定自适应融合滤波算法的自适应律；
25、所述的融合算法自适应律，具体公式为：
26、
27、其中，ωh为截止频率ωc的上界；
28、ωl为截止频率ωc的下界；
29、δz为垂向加速度az与重力加速度g的偏差；
30、δdz为δz的导数；adz为az的导数；
31、步骤2-4：通过自适应融合滤波算法和自适应律，将步骤2-1和步骤2-2所得到的车身姿态进行融合，得到车身姿态量测信息；
32、所述的自适应融合滤波算法，具体公式为：
33、
34、其中，ωc为高频/低频滤波器的截止频率；
35、θ1、φ1和zs1分别为基于车身俯仰角速度、车身侧倾角速度和车身垂向加速度积分计算的车身俯仰角、车身侧倾角和车身垂向位移；
36、θ2、φ2和zs2分别为基于车辆运动学模型计算的车身俯仰角、车身侧倾角和车身垂向位移。
37、优选地，步骤2-1中的垂向七自由度车辆运动学模型为：
38、
39、其中，lw为车辆轮距，即两个前轮轮心之间的间距，或两个后轮轮心之间的间距；
40、lf为前轴到整车质心的距离；
41、lr为后轴到整车质心的距离；
42、zsfl,zsfr,zsrl,zsrr分别为悬架在车身上的四个端点的垂向位移；端点为悬架上端和车身连接处；
43、fl,fr,rl,rr依次表示左前轮、右前轮、左后轮和右后轮；
44、s表示簧上；z表示z向位移；
45、θ表示车身俯仰角；
46、表示车身侧倾角；
47、悬架上端点位移计算公式为：
48、
49、其中，zufl,zufr,zurl,zurr依次为左前轮、右前轮、左后轮和右后轮对应的簧下质量的位移；
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【技术保护点】
1.一种车身姿态估计及其主动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车身姿态估计及其主动控制方法，其特征在于，步骤1中所述车辆状态信息包括：
3.根据权利要求2所述的车身姿态估计及其主动控制方法，其特征在于，步骤2具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的车身姿态估计及其主动控制方法，其特征在于，步骤2-1中的垂向七自由度车辆运动学模型为：
5.根据权利要求4所述的车身姿态估计及其主动控制方法，其特征在于，步骤3具体包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的车身姿态估计及其主动控制方法，其特征在于，步骤4中采用垂向模糊PID控制器、俯仰模糊PID控制器和侧倾模糊PID控制器，分别对车身进行控制；
7.根据权利要求1所述的车身姿态估计及其主动控制方法，其特征在于，步骤5中的所述车身姿态模型预测控制算法具体包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的车身姿态估计及其主动控制方法，其特征在于，步骤6具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种车身姿态估计及其主动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车身姿态估计及其主动控制方法，其特征在于，步骤1中所述车辆状态信息包括：
3.根据权利要求2所述的车身姿态估计及其主动控制方法，其特征在于，步骤2具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的车身姿态估计及其主动控制方法，其特征在于，步骤2-1中的垂向七自由度车辆运动学模型为：
5.根据权利要求4所述的车身姿态估计及其主动控...
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