基于贝叶斯双向长短期记忆模型的运动学-动力学融合算法，用于在偏航率传感器故障情况下实现容错车辆状态估计

《Engineering Science and Technology, an International Journal》：Bayesian bidirectional long short-term memory-based kinematics-dynamics fusion for fault-tolerant vehicle state estimation under yaw rate sensor failures

准确估计车辆状态是稳定控制系统的关键，针对横摆角速度传感器失效问题，本研究提出基于贝叶斯优化的BiLSTM kinematics-dynamics融合三模协同故障容错状态估计方法。通过融合运动学模型、动力学模型（UKF）和双向LSTM的时空特征，实现传感器失效下的高精度估计，纵向速度RMSE达0.0276 km/h，侧滑角0.0008 rad，横摆率0.0072 rad/s，性能优于单一模型。

　　车辆状态参数的准确估计是实现车辆稳定性控制系统的关键环节。随着自动驾驶技术的不断发展，车辆主动安全控制系统的性能对提升驾驶安全性和减少交通事故发生率具有重要意义。然而，这些系统的有效运行依赖于精确的车辆状态参数，特别是纵向速度、侧滑角和横摆率等关键指标。横摆率的测量通常依赖于陀螺仪，但在实际应用中，该传感器可能会发生故障，从而影响状态估计的准确性。因此，如何在横摆率传感器失效的情况下，实现对车辆状态参数的可靠估计，成为当前自动驾驶领域的重要挑战。

现有研究通常将车辆状态参数估计方法分为三类：基于物理模型的方法、数据驱动的方法以及物理模型与数据驱动方法的融合方法。基于物理模型的方法通过建立车辆的运动学和动力学模型，结合传感器数据进行状态估计。例如，运动学方法利用车辆的运动学关系，通过分析来自车载传感器的数据（如纵向加速度、横向加速度、车轮速度和横摆率）来推导当前车辆状态参数。这类方法的优点在于其物理意义明确，但缺点在于其估计精度高度依赖于传感器的性能，尤其是在复杂工况下，可能无法准确反映车辆的真实状态。

相比之下，基于动力学的方法通过整合轮胎与地面之间的力和动力学模型，减少对传感器的依赖。这种方法虽然能够更好地捕捉车辆在非线性区域的行为，但由于模型与实际车辆之间的不匹配，其估计精度也可能受到影响。此外，现有的物理模型方法在面对多变的工况时，表现出一定的适应性不足，难以满足实际应用中对估计精度和鲁棒性的双重需求。

数据驱动的方法则通过利用大量数据构建输入与输出之间的映射关系，具有强大的非线性拟合和学习能力，能够应用于各种复杂的场景。然而，这类方法通常依赖于可测量的状态作为输入，缺乏对物理规律的约束，导致其在某些情况下可能无法保证估计结果的物理合理性。因此，如何在保持数据驱动方法优势的同时，引入物理模型的约束，成为当前研究的一个重要方向。

基于上述背景，本文提出了一种基于贝叶斯双向长短期记忆网络（BiLSTM）的运动学-动力学融合的三模式协同容错状态估计方法。该方法通过结合运动学和动力学模型的估计结果，作为神经网络的先验约束，从而在提升估计精度的同时，增强模型的可解释性和鲁棒性。此外，该方法还利用了BiLSTM网络在序列数据处理中的双向信息捕捉能力，能够同时考虑历史和未来时间序列数据对当前状态的影响，从而显著提高模型的实时预测性能。为了进一步优化网络性能，本文还引入了贝叶斯优化方法，通过合理选择超参数，平衡模型的泛化能力和过拟合风险。

本文的研究结构如下：首先，第二部分介绍了车辆的运动学模型和动力学模型，为后续的估计方法设计提供理论基础。第三部分详细阐述了基于运动学、动力学和贝叶斯BiLSTM的三种状态容错估计方法，并给出了相应的模型设计思路。第四部分通过Carsim和Matlab仿真环境对所提出的方法进行了数值模拟实验，验证了其在不同工况下的可行性和有效性。最后，第五部分总结了本文的研究成果，并展望了未来的研究方向。

在运动学模型方面，本文采用了简化的方法，假设车辆底盘仅沿地面平行移动，忽略悬挂系统的动态特性。这种方法能够较为直观地描述车辆的运动状态，但其精度受到传感器性能的限制。特别是在低速和小横向加速度的线性区域，由于传感器信号的信噪比较低，运动学方法的估计精度可能不够理想。而在中高速和大横向加速度的非线性区域，运动学方法则可能因模型的简化而失去部分准确性。

动力学模型则通过整合轮胎与地面之间的力和车辆的动态特性，提供了一种更为全面的状态估计方法。动力学模型能够更好地反映车辆在复杂工况下的真实行为，但由于模型与实际车辆之间的不匹配，其估计结果可能受到模型误差的影响。此外，动力学模型的计算复杂度较高，对实时性要求较高的应用场景可能存在一定的局限。

为了克服上述方法的不足，本文提出了一种融合运动学和动力学模型的贝叶斯BiLSTM网络估计方法。该方法通过将运动学和动力学模型的估计结果作为神经网络的先验输入，从而在不依赖传感器的情况下，提高状态估计的可靠性。同时，BiLSTM网络的双向信息处理能力使其能够同时考虑历史和未来数据对当前状态的影响，从而在非线性区域提供更准确的估计结果。此外，贝叶斯优化方法被用于调整网络的超参数，以进一步提高模型的性能，并在不同工况下保持良好的泛化能力。

在实验部分，本文通过Carsim和Matlab仿真环境对所提出的方法进行了测试。仿真结果表明，当横摆率传感器失效时，本文提出的贝叶斯BiLSTM融合方法在所有测试场景中均表现出优异的估计性能。具体而言，纵向速度的平均均方根误差（RMSE）为0.0276 km/h，侧滑角的平均RMSE为0.0008 rad，横摆率的平均RMSE为0.0072 rad/s。这些结果表明，所提出的方法在各种驾驶操作中均优于传统方法，具有较高的应用价值。

通过将运动学、动力学和深度学习技术相结合，本文提出的三模式协同容错状态估计方法为自动驾驶系统提供了一种可靠的解决方案。该方法不仅能够有效应对横摆率传感器的故障，还能够在复杂工况下保持较高的估计精度。此外，通过引入物理模型的先验约束，该方法在保持数据驱动方法优势的同时，增强了模型的可解释性和鲁棒性，为未来的车辆状态估计研究提供了新的思路和方法。

本文的研究成果表明，融合运动学和动力学模型的深度学习方法在车辆状态估计中具有广阔的应用前景。未来的研究可以进一步探索该方法在不同车辆类型和复杂驾驶环境中的适用性，以及如何优化模型结构和参数选择，以提高其在实际应用中的性能。此外，还可以结合更多的传感器数据和物理模型，进一步提升估计的准确性和可靠性。通过不断改进和优化，该方法有望成为自动驾驶系统中不可或缺的重要组成部分，为实现更高水平的车辆主动安全控制提供有力支持。