【摘 要】
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针对车辆状态参数估计过程中过程噪声和测量噪声的不确定性,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法。建立包括纵向、横向和横摆3个自由度的车辆动力学模型,基于无迹卡尔曼滤波理论建立自适应无迹卡尔曼滤波估计模型,最后搭建MATLAB/Simulink-Carsim联合仿真平台对提出的算法进行仿真验证。结果表明,相比于传统的无迹卡尔曼滤波算法在进行车辆转台参数估计时的发散现象,文中提出的算法在对车辆状态参数进行估计时结果收敛且估计精度较高。
【机 构】
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山东理工大学计算中心,南京航空航天大学能源与动力学院,江苏省文化馆
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针对车辆状态参数估计过程中过程噪声和测量噪声的不确定性,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法。建立包括纵向、横向和横摆3个自由度的车辆动力学模型,基于无迹卡尔曼滤波理论建立自适应无迹卡尔曼滤波估计模型,最后搭建MATLAB/Simulink-Carsim联合仿真平台对提出的算法进行仿真验证。结果表明,相比于传统的无迹卡尔曼滤波算法在进行车辆转台参数估计时的发散现象,文中提出的算法在对车辆状态参数进行估计时结果收敛且估计精度较高。
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