基于驾驶人腿部肌电活动的预测主缸压力信号降噪方法

本发明提供了一种基于驾驶人腿部肌电活动的预测主缸压力信号降噪方法，涉及智能车避撞技术领域，该方法引入了自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptative Unscented Kalman Filter,AUKF)方法，构建了汽车制动逆动力学模型，根据sEMG噪声强度的变化对AUKF滤波器参数进行自适应调整，削弱sEMG噪声对预测主缸压力信号的干扰。以此降噪后的预测主缸压力信号为目标值控制的线控控制系统(Brake‑by‑Wire System,BBWs)时，可提高BBWs的稳定性和可靠性。