基于扩展卡尔曼滤波的信息融合技术在车辆状态估计中的应用

车辆行驶中某些状态参量不易准确测得或测量成本较高,而这些变量的准确获取对车辆底盘控制有着重要的意义。为以较低成本获取重要的车辆运动状态,建立包括横摆、侧向和纵向3自由度的非线性车辆模型,利用扩展Kalman滤波(Extended Kalman filtering,EKF)理论建立了信息融合算法,给出车辆状态变量最小方差意义下的融合结果,利用少量的易测车辆状态信息(转向盘转角、车辆纵、侧向加速度)融合得出所需的难测车辆状态(横摆角速度、质心侧偏角)。并在Matlab/Simulink环境下利用实车场地试验数据进行了离线仿真。多种工况下的场地试验结果表明,该算法在估计汽车横摆角速度、质心侧偏角、纵向速度时具有一定的准确性,特别是对横摆角速度的估计,即使在车辆非线性区也表现出良好性能。同时该融合算法简单、稳定及所需融合输入较少的特点使该算法在实际中的应用成为可能。