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摘要
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。
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单位山东交通学院
