基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计

发布时间：2017-12-18 10:03

  本文关键词：基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计

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【摘要】：由于部分汽车状态参数无法直接通过传感器获得,为了提高这些参数的估计精度以准确判断汽车行驶过程中的状态变化,增强控制系统的鲁棒性,文中提出了基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计方法.该方法在传统卡尔曼滤波算法的基础上,采用无迹卡尔曼滤波算法对汽车质心侧偏角、横摆角速度、路面附着系数等状态参数进行估计,并运用Simulink与Carsim进行联合仿真.结果表明,无迹卡尔曼滤波算法响应快,估计精度较扩展卡尔曼滤波高,能满足车辆高级动力学控制系统的控制需要.
【作者单位】： 南京航空航天大学能源与动力学院;上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51375007) 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室开放课题(MSV-2015-07)~~
【分类号】：U461.6
【正文快照】： 车辆高级动力学控制系统的广泛应用为汽车提供了良好的操控性能,大大提高了行驶过程的安全性[1-2].出于对汽车施加更加简单、精确并且智能操控的目的,控制单元应能够采集到更多并且更加精确的参数.使用有限的传感器和有效的动力学模型,通过参数估计方法获得尽可能多的、精度符，

本文编号：1303734