基于UKF算法的汽车状态估计

被引:31
作者
赵又群
林棻
机构
[1] 南京航空航天大学
关键词
汽车动力学; unscented卡尔曼滤波(UKF); 状态估计; 虚拟试验;
D O I
暂无
中图分类号
U461 [汽车理论];
学科分类号
080204 ; 082304 ;
摘要
准确实时获取行驶过程中的状态信息是汽车动态控制系统研究的关键问题。将unscented卡尔曼滤波(UKF)算法应用到汽车的状态估计之中,建立了包含时不变统计特性噪声和非线性轮胎的汽车动力学模型,采用具有对称采样策略和比例修正的UKF算法对汽车估计了多个关键状态量。将UKF估计器与常见的EKF估计器进行了比较分析,基于ADAMS/Car的虚拟试验和实车试验验证了UKF在汽车状态估计中的可行性。
引用
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页码:615 / 619+629 +629
页数:6
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[2]   汽车侧偏角估计方法比较 [J].
林棻 ;
赵又群 .
南京理工大学学报(自然科学版), 2009, 33 (01) :122-126+131
[3]  
汽车操纵动力学[M]. 吉林科学技术出版社 , 郭孔辉著, 1991
[4]  
Automotive Control Systems. Kiencke, U,Nielsen, L. Springer-Verlag . 2000