联合动力学与运动学的汽车状态估计

为了准确估计汽车的横向速度,利用七自由度汽车动力学模型、汽车运动学方程和Duoff非线性轮胎模型,建立包含噪声统计特性的汽车离散化动力学和运动学方程,提出2种方程联合的汽车状态联合估计算法。基于球面单形径向容积卡尔曼滤波(spherical simplex-radial cubature kalman filter,SSRCKF)和汽车动力学方程估计汽车的纵向速度和横向速度,以该纵向速度为量测输入,用容积卡尔曼滤波(cubature kalman filter,CKF)和运动学方程更精确地估计汽车的横向速度。利用CarSim及MATLAB/Simulink建立估计算法模型,并验证联合估计算法的有效性。该联合估计算法在双移线工况中横向速度的估计精度较SSRCKF提高了4.73%。