【摘 要】
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本文建立了基于运动学的车辆三自由度状态估计模型,分别将扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)应用到车辆状态估计中,通过仿真试验比较了三种算法的估
【出 处】
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第十一届海峡两岸智能运输系统学术研讨会
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本文建立了基于运动学的车辆三自由度状态估计模型,分别将扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)应用到车辆状态估计中,通过仿真试验比较了三种算法的估计效果。仿真结果表明,车辆工作在线性稳定区域时,EKF算法效果最优,而车辆工作在强非线性区域并处于失稳状态时,PF算法效果最优。
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