基于多模型交互的复杂工况下车辆状态估计

作者：**; 靳立强

来源：汽车工程, 2018, 40(05): 584-596.

DOI：10.19562/j.chinasae.qcgc.2018.05.013

• 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

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。

• 单位
  汽车仿真与控制国家重点实验室; 河南工学院; 吉林大学