基于UKF算法的汽车状态估计
准确实时获取行驶过程中的状态信息是汽车动态控制系统研究的关键问题.将unscented卡尔曼滤波(UKF)算法应用到汽车的状态估计之中,建立了包含时不变统计特性噪声和非线性轮胎的汽车动力学模型,采用具有对称采样策略和比例修正的UKF算法对汽车估计了多个关键状态量.将UKF估计器与常见的EKF估计器进行了比较分析,基于ADAMS/Car的虚拟试验和实车试验验证了UKF在汽车状态估计中的可行性.
汽车动力学、unscented卡尔曼滤波(UKF)、状态估计、虚拟试验
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U461.6(汽车工程)
国家自然科学基金10902049;国家高技术研究发展计划863计划2008AA11A140
2010-05-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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