基于自适应滤波算法实现车辆自动导航的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及导航技术领域，尤其涉及导航算法技术领域，具体是指一种基于自适应滤波算法实现车辆自动导航的方法。
【背景技术】
[0002]现有技术中的拖拉机自动导航的一阶滤波算法的公式如下:
[0003]Y(n) = α XX (η) + (1-α ) X Y (η_1)；
[0004]其中，X (η)为当前采样值，Υ(η-1)为上一次的滤波结果，Y (η)为本次滤波输出值。α为滤波系数，本发明基于RC —阶低通滤波。
[0005]基于该算法进行自动导航的缺点在于:
[0006](I)相位滞后，灵敏度低；
[0007](2)滞后程度取决于滤波系数的大小，参数固定，不能够自动调节；
[0008](3)不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号；
[0009](4)无法完美地兼顾灵敏度和平稳度。
[0010]基于上述缺点，现有技术中的拖拉机中尚不存在一种令人满意的自动导航方式。
【发明内容】
[0011]本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种能够实现当导航过程中的角度传感器值快速变化时导航滤波结果及时跟进、角度传感器值趋于稳定时导航滤波结果趋于平稳的基于自适应滤波算法实现车辆自动导航的方法。
[0012]为了实现上述目的，本发明的基于自适应滤波算法实现车辆自动导航的方法具有如下构成:
[0013]该基于自适应滤波算法实现车辆自动导航的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤:
[0014](I)预先设置自动导航的自适应滤波算法的滤波系数；
[0015](2)于滤波算法中进行滤波数据采样；
[0016](3)去除本次采样数据变化方向与上次采样数据变化方向不一致的抖动采样点；
[0017](4)根据本次采样数据与上次采样数据变化速度调整所述的滤波系数；
[0018](5)所述的车辆根据滤波算法的结果进行自动导航。
[0019]较佳地，所述的去除本次采样数据变化方向与上次采样数据变化方向不一致的抖动采样点，包括以下步骤:
[0020](3-1)计算本次采样结果与上次滤波结果的差并设置本次数据变化方向标志；
[0021](3-2)判断本次采样数据变化方向与上次采样数据变化方向是否一致，如果是，则继续步骤(4)，否则继续步骤(3-3);
[0022](3-3)将滤波系数清零并忽略本次采样数据，然后继续步骤(2)。
[0023]更佳地，所述的根据本次采样数据与上次采样数据变化速度调整所述的滤波系数，包括以下步骤:
[0024](4-1)判断本次采样数据与上次采样数据的差值是否大于系统预设消抖计数加速反应阈值，如果是，则继续步骤(4-2)，否则继续步骤(4-3);
[0025](4-2)将所述的滤波系数在原有值的基础上加上系统预设加速增量，然后继续步骤(5);
[0026](4-3)将所述的滤波系数在原有值的基础上加上系统预设增量，然后继续步骤
(5)，其中系统预设加速增量大于系统预设增量。
[0027]较佳地，所述的去除本次采样数据变化方向与上次采样数据变化方向不一致的抖动采样点，包括以下步骤:
[0028](3-1)计算本次采样结果与上次滤波结果的差并设置本次数据变化方向标志；
[0029](3-2)判断本次采样数据变化方向与上次采样数据变化方向是否一致，如果是，则继续步骤(3-4)，否则继续步骤(3-3)；
[0030](3-3)将滤波系数清零并忽略本次采样数据以及将滤波计数器的计数值清零，然后继续步骤⑵；
[0031](3-4)将滤波计数器的计数值加I，然后继续步骤(4)。
[0032]更佳地，所述的根据本次采样数据与上次采样数据变化速度调整所述的滤波系数，包括以下步骤:
[0033](4-1)判断本次采样数据与上次采样数据的差值是否大于系统预设消抖计数加速反应阈值，如果是，则继续步骤(4-2)，否则继续步骤(4-3);
[0034](4-2)将滤波计数器的计数值加2并将所述的滤波系数在原有值的基础上加上系统预设加速增量，然后继续步骤(4-4);
[0035](4-3)将所述的滤波系数在原有值的基础上加上系统预设增量，然后继续步骤(4-4)，其中系统预设加速增量大于系统预设增量；
[0036](4-4)判断所述的滤波计数器的计数值是否已达到最大，如果是，则继续步骤(4-5)，否则继续步骤(5)；
[0037](4-5)将所述的滤波器计数器的计数值清零。
[0038]采用了该发明中的基于自适应滤波算法实现车辆自动导航的方法，提供了一种接近理想状态的滤波算法，即:当角度传感器的值快速变化时，滤波结果能及时跟进(灵敏度优先)；而当角度传感器趋于稳定，在一个固定的点上下振荡时，滤波结果能趋于平稳(平稳度优先)。应用到拖拉机无人驾驶中，可以有效的消除拖拉机无人驾驶中所产生的角度信号的摆动和抖动，能够较为准确反映拖拉机当前转角的传感器信号，具有更广泛的应用范围。
【附图说明】
[0039]图1为本发明的基于自适应滤波算法实现车辆自动导航的方法的流程图。
[0040]图2为本发明的基于自适应滤波算法实现车辆自动导航的方法应用于具体实施例的流程图。
【具体实施方式】
[0041 ] 为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。
[0042]本专利所提出的滤波算法有以下特点:
[0043]1、当数据快速变化时，滤波结果能及时跟进(灵敏度优先)；并且数据变化越快，灵敏度应该越高。
[0044]2、当数据趋于稳定，并在一个固定的点上下振荡时，滤波结果能趋于平稳(平稳度优先)；
[0045]3、当数据稳定后，滤波结果能逼近并最终等于采样数据。(消除因小数舍弃带来的误差)O
[0046]如图1所示，为了实现上述发明目的，本发明的基于自适应滤波算法实现车辆自动导航的方法包括以下步骤:
[0047](I)预先设置自动导航的自适应滤波算法的滤波系数；
[0048](2)于滤波算法中进行滤波数据采样；
[0049](3)去除本次采样数据变化方向与上次采样数据变化方向不一致的抖动采样点；
[0050](4)根据本次采样数据与上次采样数据变化速度调整所述的滤波系数；
[0051](5)所述的车辆根据滤波算法的结果进行自动导航。
[0052]在一种较佳的实施方式中，所述的去除本次采样数据变化方向与上次采样数据变化方向不一致的抖动采样点，包括以下步骤:
[0053](3-1)计算本次采样结果与上次滤波结果的差并设置本次数据变化方向标志；
[0054](3-2)判断本次采样数据变化方向与上次采样数据变化方向是否一致，如果是，则继续步骤(4)，否则继续步骤(3-3);
[0055](3-3)将滤波系数清零并忽略本次采样数据，然后继续步骤(2)。
[0056]在一种更佳的实施方式中，所述的根据本次采样数据与上次采样数据变化速度调整所述的滤波系数，包括以下步骤:
[0057](4-1)判断本次采样数据与上次采样数据的差值是否大于系统预设消抖计数加速反应阈值