基于运动学的传感器故障检测用于自动驾驶车辆：采用单双重传输与自适应数值微分的实时方法

传感器故障检测对自动驾驶车辆的安全运行至关重要。本文引入一种新颖的基于运动学的故障传感器检测与辨识方法，该方法与模型无关、无规则且适用于地面与空中车辆。此方法称为基于运动学的传感器故障检测（KSFD），其依赖于运动学关系、传感器测量以及实时的单重与双重数值微分。利用来自雷达、速率陀螺仪、磁强计和加速度计的车载数据，KSFD 可实时唯一辨识单个故障传感器。为此，采用自适应输入与状态估计（AISE）对传感器数据进行实时单重与双重数值微分，并运用单重与双重传输定理来评估数据的一致性。与基于模型及基于知识的方法不同，KSFD 仅依赖传感器信号、运动学关系和 AISE 进行实时数值微分。对地面车辆，KSFD 需要六个基于运动学的误差度量，而对空中车辆则使用九个误差度量。文中给出了仿真与实验示例以评估 KSFD 的有效性。