基于FPGA实现的车速估计方法研究

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三十年来汽车电子产业大多数都采用微处理器/微控制器、ASIC来设计电子系统,但随着汽车中使用复杂电子系统越来越多和硬件性能的要求越来越高,采用微处理器技术遇到了技术瓶颈(如运行速度、总线结构的可变性、系统结构的可重配置性、硬件可升级性等)。因此,近年来许多汽车电子产品设计开始转向采用FPGA技术,利用FPGA的高速与实时性,高可靠性,系统的重配置与硬件可重构性等,来满足现代汽车电子设备对安全性等要求。其开发周期短、性能高、成本低等特点,必逐渐成为汽车电子开发中的一种新趋势。所以研究FPGA技术在汽车中的应用具有重要的现实意义和广阔的应用前景。本文主要研究基于FPGA技术的车速估计问题,在借鉴国内外研究成果的基础上,就汽车模型的搭建、卡尔曼滤波模型搭建、车速估计算法研究及混合仿真等方面进行了详细地论述。首先,论文简单介绍了FPGA相关的基础知识。其次根据郭孔辉院士提出的统一指数轮胎模型和汽车学院提供的纵滑—侧偏联合工况下八自由度整车模型,建立了轮胎附着极限下的八自由度整车模型,为车速估计的仿真研究打下基础。然后介绍了经典卡尔曼滤波算法及利用它进行车速估计的方法。最后根据卡尔曼滤波算法,分别利用Simulink中的一般模块和Altera DSP Builder Blockset中的模块搭建了卡尔曼滤波模型。并在基本工况下进行了混合仿真研究。
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