基于自适应模糊扩展卡尔曼滤波的车辆运动状态联合估计 |
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作者姓名: | 刘明春 彭志波 吴晓建 |
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作者单位: | 1. 南昌大学;2. 金龙联合汽车工业(苏州)有限公司 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(52062036); |
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摘 要: | 为准确实时地获取车辆运动状态信息,满足车辆主动安全控制系统的需求,基于模糊控制器和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,采用非线性3自由度车辆动力学模型,提出一种基于自适应模糊扩展卡尔曼滤波(AFEKF)的车辆运动状态联合估计策略。首先利用EKF算法对待测量噪声的输入量联合估计得到所需的状态量,然后建立模糊控制器对其进行自适应调节,最后应用MATLAB/Simulink仿真平台建立14自由度车辆动力学模型对估计算法进行仿真和实车试验验证。结果表明:AFEKF算法能够准确有效地估计车辆的行驶状态,且与EKF算法相比,准确性和鲁棒性更好。
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