车辆质心侧偏角容积卡尔曼滤波软测量方法

简介

准确可靠的车辆行驶状态信息对于车辆路径跟踪和稳定性控制都十分重要。针对车辆质心侧偏角软测量问题,提出了一种基于自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive Cubature Kalman Filter,ACKF)的车辆质心侧偏角耦合估计方法。建立了三自由度车辆动力学模型、轮胎模型和轮速耦合模型,基于ACKF设计了智能车行驶状态估计方法,其中在ACKF中设计了含自适应渐消矩阵的滤波增益,用来提高估计结果对于测量噪声的自适应性。此外,将轮速耦合关系应用到ACKF的测量更新中,利用传感器测量信息的冗余度提高估计结果的精度与可靠性。进行了基于CarSim/Simulink联合仿真模型的仿真试验,结果表明,所提出的估计方法在实际应用中整体估计精度相比EKF分别提升了9.83%和7.12%。