最大相关熵准则下改进扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计

1

作者 祁登亮 冯静安 +1 位作者 倪向东 宋宝 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期573-581,共9页

针对传统卡尔曼滤波在非高斯环境下对车辆状态估计鲁棒性和精度差的问题,提出最大相关熵准则(MCC)下改进自适应迭代扩展卡尔曼(AIEKF)滤波算法(MC-AIEKF),建立横-纵耦合的三自由度车辆模型,利用易测得的车载传感器信息设计了包含横摆角... 针对传统卡尔曼滤波在非高斯环境下对车辆状态估计鲁棒性和精度差的问题,提出最大相关熵准则(MCC)下改进自适应迭代扩展卡尔曼(AIEKF)滤波算法(MC-AIEKF),建立横-纵耦合的三自由度车辆模型,利用易测得的车载传感器信息设计了包含横摆角速度、质心侧偏角、纵向车速的状态观测器。在双移线和正弦扫频输入工况下通过Simulink/CarSim仿真试验平台对提出的算法进行了验证。结果表明,在非高斯环境下,相比于扩展卡尔曼滤波(EKF)和AIEKF,MC-AIEKF算法估计精度高,鲁棒性好,在实际的车辆状态估计中MC-AIEKF具有更强的适用性。 展开更多

关键词 自适应迭代扩展卡尔曼滤波 车辆状态估计 最大相关熵准则 非高斯环境

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基于车路协同的车辆状态估计方法 被引量：12

2

作者 谢伯元 王建强 +1 位作者 秦晓辉 李克强 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期968-973,共6页

提出了一种基于车路协同的车辆质心侧偏角估计方法。该方法通过专用短程通信技术获取路侧基站的差分GPS信息,在车辆运动学模型的基础上,通过建立二次卡尔曼滤波器,融合差分GPS的航向角、车速和车载传感器的纵向加速度、横向加速度与横... 提出了一种基于车路协同的车辆质心侧偏角估计方法。该方法通过专用短程通信技术获取路侧基站的差分GPS信息,在车辆运动学模型的基础上,通过建立二次卡尔曼滤波器,融合差分GPS的航向角、车速和车载传感器的纵向加速度、横向加速度与横摆角速度信号,来估计车辆横摆角和质心侧偏角,并进行了实验验证。结果表明,即使在横向加速度较大的情况下,该方法仍具有较好的估计精度,可满足车路协同系统中车辆安全控制的要求。 展开更多

关键词 车路协同系统 信息融合 侧偏角 车辆状态估计

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基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计 被引量：12

3

作者 邢德鑫 魏民祥 +2 位作者 赵万忠 汪䶮 吴树凡 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期445-453,共9页

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高... 针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。 展开更多

关键词 高维非线性车辆模型 非高斯分布滤波 车辆状态估计 自适应容积粒子滤波

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基于限定记忆随机加权扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计 被引量：9

4

作者 胡敬宇 汪䶮 +3 位作者 严永俊 耿可可 柏硕 殷国栋 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期387-393,共7页

为了降低车辆状态估计过程中历史量测数据误差的影响,提出一种限定记忆随机加权扩展卡尔曼滤波(LMRWEKF)算法.首先,建立三自由度非线性车辆动力学模型;其次,将限定记忆滤波与扩展卡尔曼滤波融合,构成限定记忆扩展卡尔曼滤波;然后,依据... 为了降低车辆状态估计过程中历史量测数据误差的影响,提出一种限定记忆随机加权扩展卡尔曼滤波(LMRWEKF)算法.首先,建立三自由度非线性车辆动力学模型;其次,将限定记忆滤波与扩展卡尔曼滤波融合,构成限定记忆扩展卡尔曼滤波;然后,依据随机加权理论,设计服从狄利克雷分布的加权系数来进一步提高滤波估计精度;最后,建立Carsim与Matlab/Simulink联合仿真平台,并进行了高附着系数和低附着系数2种不同工况下的仿真实验.结果表明:相比于标准扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,高附着路面仿真工况下,基于LMRWEKF算法估计得到的横摆角速度、质心侧偏角和纵向速度的均方根误差分别降低了60.23%、19.63%、91.57%;低附着路面仿真工况下,基于LMRWEKF算法估计得到的横摆角速度、质心侧偏角和纵向速度的均方根误差分别降低了59.38%、13.92%、94.20%.所提出的LMRWEKF算法能有效抑制噪声波动,提高估计精度. 展开更多

关键词 扩展卡尔曼滤波 限定记忆滤波 随机加权 车辆状态估计

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考虑噪声扰动和质量参数失配的车辆状态估计 被引量：1

5

作者 沈利霖 柏硕 +2 位作者 董锋威 胡敬宇 殷国栋 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期939-946,共8页

为了降低不确定噪声干扰和质量参数失配对车辆状态估计性能的影响,提出了一种STSHAEKF算法.首先,引入多重渐消因子,将强跟踪思想融入EKF算法,构成STEKF算法;其次,将Sage-Husa滤波嵌入到EKF算法中,构成SHAEKF算法;最后,构建滤波发散准则,... 为了降低不确定噪声干扰和质量参数失配对车辆状态估计性能的影响,提出了一种STSHAEKF算法.首先,引入多重渐消因子,将强跟踪思想融入EKF算法,构成STEKF算法;其次,将Sage-Husa滤波嵌入到EKF算法中,构成SHAEKF算法;最后,构建滤波发散准则,将STEKF算法与SHAEKF算法相融合.基于搭建的CarSim/Simulink联合仿真平台,进行低附着工况下车辆不同载重的仿真分析.结果表明,在大质量失配工况下,相比EKF算法、STEKF算法和SHAEKF算法,基于STSHAEKF算法估计得到的质心侧偏角均方根误差分别降低41.77%、31.57%和29.79%.STSHAEKF算法能够有效解决质量参数失配和噪声扰动所引起的车辆状态估计精度下降问题. 展开更多

关键词 质量参数失配 强跟踪扩展卡尔曼滤波(STSHAEKF) Sage-Husa自适应滤波 车辆状态估计

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基于多模型交互的复杂工况下车辆状态估计 被引量：11

6

作者 刘刚 靳立强 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期584-589,596,共7页

为准确而实时地估计车辆状态参数,以利于车辆的稳定性控制,分别建立了基于线性轮胎模型和非线性轮胎模型的两种车辆模型,采用多模型交互(IMM)算法进行两种模型的切换以适应各种复杂路况,并将平方根容积卡尔曼滤波算法融合至IMM算法。考... 为准确而实时地估计车辆状态参数,以利于车辆的稳定性控制,分别建立了基于线性轮胎模型和非线性轮胎模型的两种车辆模型,采用多模型交互(IMM)算法进行两种模型的切换以适应各种复杂路况,并将平方根容积卡尔曼滤波算法融合至IMM算法。考虑到车辆行驶过程中侧向加速度和路面附着系数对算法的影响,采用模糊算法对IMM算法中的模型转换概率进行实时修正,提高了模型切换速度和跟踪精度。Carsim-Matlab/simulink联合仿真和实车试验的结果表明,该算法车辆状态参数估计跟踪精度高,模型切换速度快,鲁棒性好。 展开更多

关键词 车辆状态参数估计 交互多模型 平方根容积卡尔曼滤波 质心侧偏角 轮胎侧向力

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基于状态估计的车辆横摆稳定性分析方法研究

7

作者 寇发荣 常航涛 +1 位作者 王倩磊 方博 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期105-110,127,共7页

针对车辆横摆稳定性分析过程中状态参数难以获取、分析结果单一等问题,建立了二自由度车辆模型作为横摆稳定性分析和状态估计的参考模型;采用质心侧偏角及其角速度构建相平面,以分析车辆横摆稳定性,设计了基于多层感知机的工况自适应相... 针对车辆横摆稳定性分析过程中状态参数难以获取、分析结果单一等问题,建立了二自由度车辆模型作为横摆稳定性分析和状态估计的参考模型;采用质心侧偏角及其角速度构建相平面,以分析车辆横摆稳定性,设计了基于多层感知机的工况自适应相平面稳定域,根据车辆实时状态及相平面稳定域构建横摆稳定性评价指标——横摆稳定度;设计了一种基于扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计算法,提出了一种基于状态估计的车辆横摆稳定性分析方法;在双移线工况下进行100 km/h仿真试验与30 km/h实车试验,验证所提出的横摆稳定性分析方法的有效性与实用性。结果表明:基于状态估计的横摆稳定性分析方法的质心侧偏角估计平均误差小于0.1°,纵向速度估计平均误差小于0.03 m/s,该方法能够根据估计的车辆状态参数输入将横摆稳定性量化到0~1上,体现车辆横摆稳定性的动态变化。 展开更多

关键词 横摆稳定性 车辆状态估计 相平面法 扩展卡尔曼滤波 多层感知机

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考虑噪声和初始状态不确定性的车辆状态UKF估计

8

作者 张志勇 杜宸胄 +1 位作者 易晟 于辉 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第3期414-424,共11页

为提高车辆在噪声协方差矩阵和初始状态存在不确定性时的状态估计精度,提出了改进无迹Kalman滤波(UKF)车辆状态估计方法。该方法基于最大后验概率估计(MAP)策略引入加窗处理,实现对噪声协方差矩阵的动态估计;同时结合静态粒子滤波(SPF)... 为提高车辆在噪声协方差矩阵和初始状态存在不确定性时的状态估计精度,提出了改进无迹Kalman滤波(UKF)车辆状态估计方法。该方法基于最大后验概率估计(MAP)策略引入加窗处理,实现对噪声协方差矩阵的动态估计;同时结合静态粒子滤波(SPF)算法,对车辆初始状态进行估计。利用CarSim与MATLAB/Simulink的联合仿真平台,对改进UKF的车辆状态估计精度进行验证。结果表明:在量测噪声偏离真实值的情况下,采用加窗MAP噪声协方差矩阵动态估计方法相比标准UKF,纵向与横向车速的估计精度分别提升了90%和80%;与噪声协方差矩阵自适应调整的UKF相比,估计精度分别提高了75%和56%。在初始状态不确定的情况下,SPF方法分别提高了纵向和横向车速的估计精度为94%和90%。因此提出的改进UKF估计方法在噪声协方差矩阵和初始状态存在不确定性时,显著提升了估计精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 电动汽车 车辆状态估计 无迹Kalman滤波(UKF) 最大后验概率估计(MAP) 静态粒子滤波(SPF)

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基于Kalman-Bucy滤波的车辆横向运动状态估计 被引量：2

9

作者 赵津 王婷 《贵州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第3期118-121,共4页

研究了车辆横向运动中的状态估计问题。在两自由度车辆横向动力学模型的基础上,考虑了车辆纵向速度对车辆横向运动状态的影响,设计了基于Kalman-Bucy滤波的车辆状态观测器。仿真实验结果显示,该滤波器能够有效的过滤系统的过程噪声和观... 研究了车辆横向运动中的状态估计问题。在两自由度车辆横向动力学模型的基础上,考虑了车辆纵向速度对车辆横向运动状态的影响,设计了基于Kalman-Bucy滤波的车辆状态观测器。仿真实验结果显示,该滤波器能够有效的过滤系统的过程噪声和观测噪声,并能够准确地估计出车辆横向运动速度与横摆角速度的实际值。 展开更多

关键词 车辆横向动力学 车辆状态估计 观测器 卡尔曼-布西滤波器

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基于自适应模糊扩展卡尔曼滤波的车辆运动状态联合估计 被引量：2

10

作者 刘明春 彭志波 吴晓建 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2022年第4期23-30,共8页

为准确实时地获取车辆运动状态信息,满足车辆主动安全控制系统的需求,基于模糊控制器和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,采用非线性3自由度车辆动力学模型,提出一种基于自适应模糊扩展卡尔曼滤波(AFEKF)的车辆运动状态联合估计策略。首先利用EK... 为准确实时地获取车辆运动状态信息,满足车辆主动安全控制系统的需求,基于模糊控制器和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,采用非线性3自由度车辆动力学模型,提出一种基于自适应模糊扩展卡尔曼滤波(AFEKF)的车辆运动状态联合估计策略。首先利用EKF算法对待测量噪声的输入量联合估计得到所需的状态量,然后建立模糊控制器对其进行自适应调节,最后应用MATLAB/Simulink仿真平台建立14自由度车辆动力学模型对估计算法进行仿真和实车试验验证。结果表明:AFEKF算法能够准确有效地估计车辆的行驶状态,且与EKF算法相比,准确性和鲁棒性更好。 展开更多

关键词 车辆状态估计 扩展卡尔曼滤波 模糊控制 联合估计 车辆动力学模型

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基于鲸鱼优化算法-支持向量回归的汽车运动状态估计 被引量：4

11

作者 尤勇 孟云龙 +1 位作者 吴景涛 王长青 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期973-981,992,共10页

为了不依赖动力学模型精度而准确地获取车辆运动状态信息,提出一种基于鲸鱼优化算法-支持向量回归(WOA-SVR)的车辆状态估计算法。首先通过分析车辆动力学基本特性,设计了侧向速度、横摆角速度与车速分离的支持向量回归估计架构;然后对... 为了不依赖动力学模型精度而准确地获取车辆运动状态信息,提出一种基于鲸鱼优化算法-支持向量回归(WOA-SVR)的车辆状态估计算法。首先通过分析车辆动力学基本特性,设计了侧向速度、横摆角速度与车速分离的支持向量回归估计架构;然后对支持向量回归(SVR)模型进行多种行驶工况组成的数据集训练,在训练过程中运用鲸鱼优化算法对松弛变量中的惩罚因子c与核函数参数g进行寻优;最后对估计算法进行单移线、扫频试验虚拟仿真和实车ABS制动、双移线试验验证。结果表明,该算法有效提高了估计精度,且对车速的变化具有鲁棒性,可以实现准确的不依赖动力学模型精度的汽车运动状态估计。 展开更多

关键词 车辆状态估计 动力学模型 机器学习 支持向量回归 鲸鱼优化算法

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基于扩展卡尔曼滤波的车辆状态可靠估计 被引量：9

12

作者 李旭 宋翔 张为公 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期740-744,共5页

为实现高机动工况下车辆状态的可靠估计,提出了一种基于改进的扩展卡尔曼滤波的车辆运行状态估计方法.首先建立基于非线性车辆动力学的系统状态模型,该模型分别以低成本的车载轮速和方向盘转角传感器信息作为系统的观测量和外部输入量;... 为实现高机动工况下车辆状态的可靠估计,提出了一种基于改进的扩展卡尔曼滤波的车辆运行状态估计方法.首先建立基于非线性车辆动力学的系统状态模型,该模型分别以低成本的车载轮速和方向盘转角传感器信息作为系统的观测量和外部输入量;然后通过改进的卡尔曼滤波递推算法高精度地推算出汽车的关键运行状态.仿真试验表明,所提出的方法既可适应一般机动环境也可适应较高机动环境.此外,该方法可显著提高直测量的精度,并可实现对质心侧偏角、侧向速度等难以直测量的准确估计,质心侧偏角估计误差小于3×10-3rad,速度估计精度小于0.1 m/s. 展开更多

关键词 车辆运行状态估计 改进卡尔曼滤波 低成本传感器 汽车主动安全

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基于迭代扩展卡尔曼滤波的车辆运动状态估计 被引量：8

13

作者 赵强 范思远 唐政林 《森林工程》 北大核心 2021年第1期66-72,79,共8页

采用低成本传感器并借助卡尔曼滤波方法实现车辆运动状态的高精度估计。首先考虑车辆侧向运动、横摆运动以及侧倾运动,建立非线性三自由度的动力学车辆模型,通过对其线性化,实现扩展卡尔曼滤波设计,进一步针对线性化带来的截断误差问题... 采用低成本传感器并借助卡尔曼滤波方法实现车辆运动状态的高精度估计。首先考虑车辆侧向运动、横摆运动以及侧倾运动,建立非线性三自由度的动力学车辆模型,通过对其线性化,实现扩展卡尔曼滤波设计,进一步针对线性化带来的截断误差问题,利用贝叶斯估计建立极大后验状态估计最小二乘表达式,通过进一步求解最终设计完成了迭代扩展卡尔曼滤波算法。通过不同行驶条件下仿真,验证迭代扩展卡尔曼滤波过滤噪声和追踪实际值的能力。仿真结果表明:在复杂的行驶条件下,迭代扩展卡尔曼滤波能大幅过滤噪声,并有效追踪车辆质心侧偏角和横摆角速度的实际状态。 展开更多

关键词 车辆运动状态估计 迭代扩展卡尔曼滤波 三自由度 质心侧偏角 横摆角速度

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基于自适应容积卡尔曼滤波的车辆状态参数估计与仿真分析 被引量：3

14

作者 邹彦冉 张竹林 +1 位作者 阮帅 蒋德飞 《农业装备与车辆工程》 2023年第7期59-64,共6页

针对车辆状态参数估计时量测噪音对估计精度的影响,为了提高车辆状态参数估计的可靠性,设计了一种自适应容积卡尔曼滤波的车辆状态估计算法。建立非线性三自由度动力学车辆模型,以车辆方向盘转角与车辆纵向加速度为输入参数,以车辆侧向... 针对车辆状态参数估计时量测噪音对估计精度的影响,为了提高车辆状态参数估计的可靠性,设计了一种自适应容积卡尔曼滤波的车辆状态估计算法。建立非线性三自由度动力学车辆模型,以车辆方向盘转角与车辆纵向加速度为输入参数,以车辆侧向加速度为观测参数,实现对车辆横摆角速度、质心侧偏角、纵向速度的估计,最后采用CarSim/Simulink联合仿真平台搭建不同工况进行验证。仿真证明,自适应容积卡尔曼滤波算法(ACKF)对车辆状态估计比拓展卡尔曼滤波算法(EKF)有更好的收敛特性和估计精度。 展开更多

关键词 容积卡尔曼滤波 车辆状态参数估计 噪音估计器 汽车动力学

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基于LO-EKF算法的分布驱动电动汽车状态估计的研究 被引量：8

15

作者 林程 王刚 +1 位作者 曹万科 周逢军 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期1316-1320,共5页

本文中对分布式驱动电动汽车的状态估计进行研究。首先利用龙伯格状态观测器实时观测对车辆的状态估计影响较大的路面坡度,接着,提出了采用扩展卡尔曼滤波算法,以车辆ESP传感器所获取的数据信息作为观测值,对分布式驱动电动汽车的动力... 本文中对分布式驱动电动汽车的状态估计进行研究。首先利用龙伯格状态观测器实时观测对车辆的状态估计影响较大的路面坡度,接着,提出了采用扩展卡尔曼滤波算法,以车辆ESP传感器所获取的数据信息作为观测值,对分布式驱动电动汽车的动力学状态变量进行估计。最后进行Carsim和MATLAB联合仿真。结果表明,基于扩展卡尔曼滤波和龙伯格观测器的车辆状态估计算法能较好的估算出车辆的相关动力学状态值,算法可行,收敛速度较快。 展开更多

关键词 分布式驱动电动汽车 车辆状态估计 坡度观测 扩展卡尔曼滤波器 龙伯格观测器

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车辆纵向力和质心侧偏角层级估计方法设计与验证 被引量：4

16

作者 陈特 蔡英凤 +3 位作者 陈龙 徐兴 江浩斌 孙晓强 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期131-140,147,共11页

为提高车辆状态估计结果的精度与可靠性,设计了一种车辆纵向力和质心侧偏角层级估计方法。研究了一种用于车辆行驶状态估计的加权容积卡尔曼滤波,采用移动窗估计法调整测量噪声的协方差矩阵,根据不同时刻信息对测量噪声统计的有用性,动... 为提高车辆状态估计结果的精度与可靠性,设计了一种车辆纵向力和质心侧偏角层级估计方法。研究了一种用于车辆行驶状态估计的加权容积卡尔曼滤波,采用移动窗估计法调整测量噪声的协方差矩阵,根据不同时刻信息对测量噪声统计的有用性,动态调整窗口中不同时刻信息的权重,从而提高车辆状态观测器的滤波精度。根据电驱动轮模型特点,并考虑轮胎松弛长度来构造纵向力微分方程,从而设计了纵向力观测器。在纵向力估计的基础上,将上层的纵向力估计值视为伪量测值,利用三自由度车辆动力学模型设计了基于级联卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计策略,实现了车辆质心侧偏角估计。进行了变速正弦转向工况和定速Fishhook转向工况下的CarSim/Simulink联合仿真试验以及实车试验,结果表明:所提方法整体估计精度相比扩展卡尔曼滤波提升了6.82%,具有较高的估计精度和实时跟踪效果,满足车辆应用需求。 展开更多

关键词 车辆状态估计 纵向力 容积卡尔曼滤波 层级估计方法

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基于混合神经网络的汽车运动状态估计 被引量：6

17

作者 高振海 温文昊 +2 位作者 唐明弘 张建 陈国迎 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期1527-1536,共10页

针对现有车辆运动状态估计算法严重依赖动力学模型精度且在大的质心侧偏角工况下准确性难以保障的问题,本文提出了一种基于混合神经网络的车辆运动状态估计算法。通过分析车辆本身的动力学基本特性,设计了适合于车辆运动状态估计的HNN... 针对现有车辆运动状态估计算法严重依赖动力学模型精度且在大的质心侧偏角工况下准确性难以保障的问题,本文提出了一种基于混合神经网络的车辆运动状态估计算法。通过分析车辆本身的动力学基本特性,设计了适合于车辆运动状态估计的HNN混合神经网络架构,实现了车辆运动状态的深度学习估计。基于多个标准工况组成的数据集与典型实车测试工况进行了网络训练与测试验证。结果表明,相比于传统算法,本算法基于神经网络实现了精准的无动力学模型的汽车运动状态估计,提高了估计精度,且对路面附着系数变化具有鲁棒性。 展开更多

关键词 车辆状态估计 深度学习 门控循环单元 多层感知机 混合神经网络

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基于多传感器信息融合的汽车行驶状态估计 被引量：13

18

作者 周卫琪 齐翔 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期7-13,20,共8页

为了保证汽车的主动安全控制,需要准确地估计车辆行驶状态信息。针对目前汽车状态估计中由于技术条件限制和成本过高造成的部分参数无法测量或不易测量的问题,本文中利用低成本传感器,基于信息融合技术进行汽车行驶状态估计。建立了包... 为了保证汽车的主动安全控制,需要准确地估计车辆行驶状态信息。针对目前汽车状态估计中由于技术条件限制和成本过高造成的部分参数无法测量或不易测量的问题,本文中利用低成本传感器,基于信息融合技术进行汽车行驶状态估计。建立了包括横摆、横向和纵向的3自由度非线性汽车动力学模型,同时为降低噪声对系统影响,建立了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的信息融合算法,给出车辆状态最小方差意义下的融合结果。利用纵向加速度、侧向加速度和转向盘转角等低成本传感器信号融合得到所需的难以测量的质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速。通过Matlab/Simulink-CarSim联合仿真和实车试验对所研究的估计算法进行了试验验证。试验结果表明:该算法能够准确地估计汽车质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速,且相比于无迹卡尔曼滤波(UKF),本算法提高了估计精度和实时性。 展开更多

关键词 车辆动力学 车辆状态估计 信息融合 自适应无迹卡尔曼滤波

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四轮驱动EV自适应抗差无迹粒子滤波状态估计 被引量：4

19

作者 龙云泽 韦韬 +1 位作者 封进 张瑞宾 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期31-37,共7页

针对四轮毂电机驱动电动汽车转矩控制中整车质心侧偏角等关键状态参数无法直接检测及车速等测量值易受到随机误差干扰的问题,建立四轮毂电机驱动电动汽车七自由度动力学模型,进行整车行驶状态参数滤波估计.结合抗差滤波原理及无迹粒子... 针对四轮毂电机驱动电动汽车转矩控制中整车质心侧偏角等关键状态参数无法直接检测及车速等测量值易受到随机误差干扰的问题,建立四轮毂电机驱动电动汽车七自由度动力学模型,进行整车行驶状态参数滤波估计.结合抗差滤波原理及无迹粒子滤波算法,提出一种整车状态滤波估计方法.运用自适应抗差无迹粒子滤波,实现电动汽车行驶过程中纵向速度、侧向速度和质心侧偏角的准确滤波估计.搭建CarSim与Matlab/Simulink联合仿真实验平台对估计算法进行验证.结果表明:所搭建四轮毂电机驱动汽车动力学模型对整车行驶状态具有较高的预测精度;基于自适应抗差无迹粒子滤波算法能实现整车行驶状态估计,能有效对测量参数进行滤波,且具有较高的估计精度. 展开更多

关键词 四轮毂电机驱动 电动汽车 车辆状态估计 自适应抗差无迹粒子滤波

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基于扩张观测理论的车辆质心侧偏角估计方法研究 被引量：1

20

作者 韩顺 高翔 +1 位作者 朱镇 潘道远 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第11期53-55,共3页

为了实现对车辆行驶状态参数的估算,建立了车辆单轨二自由度数学模型,并以扩张观测理论为基础,设计了一种能够实时追踪车辆行驶状态参数的线性扩张观测器,利用可以直接获取的横摆角速度,车轮转角和纵向车速对质心侧偏角进行估计,并应用... 为了实现对车辆行驶状态参数的估算,建立了车辆单轨二自由度数学模型,并以扩张观测理论为基础,设计了一种能够实时追踪车辆行驶状态参数的线性扩张观测器,利用可以直接获取的横摆角速度,车轮转角和纵向车速对质心侧偏角进行估计,并应用李雅普诺夫函数法对所设计的扩张观测器参数进行优化。在Matlab中在不同的车速下对设计的质心侧偏角观测器进行实验验证.实验结果表明:所设计的线性扩张观测器不仅能够对车身质心侧偏角进行很好的估算,而且具有很好的抗干扰性,纵向车速的改变,没有影响观测的精度。 展开更多

关键词 车辆行驶状态估计 扩张观测器 参数优化 稳定性控制

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