基于无迹卡尔曼滤波的车辆状态与参数估计

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1、2011年12月农业机械学报第42卷第12期*基于无迹卡尔曼滤波的车辆状态与参数估计解少博林程(北京理工大学机械与车辆学院，北京100081)【摘要】准确获取车辆运动过程中的状态变量和时变模型参数可以提高动力学控制的鲁棒性。引入了车辆模型时变参数的概念，建立了车辆动力学状态空间模型，应用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对车辆状态变量和参数进行了估计。与车辆动力学软件CarMaker建立的参考模型对比表明，该估计方法具有可行性和准确性。在估计系统中，提出含自适应参数的简化魔术公式来表达轮胎侧偏力，减少了模型参数，并且实现了对轮胎侧向力的准确估计。关键词:车辆动

2、力学状态估计模型时变参数无迹卡尔曼滤波轮胎模型中图分类号:U461.91文献标识码:A文章编号:1000-1298(2011)12-0006-07StateandParametersEstimationofVehicleBasedonUKFXieShaoboLinCheng(SchoolofMechanicalEngineering，BeijingInstituteofTechnology，Beijing100081，China)AbstractAccurateestimationofvehiclestatevariablesanduncertainpa

3、rameterscanimprovetherobustnessofvehicledynamiccontrolsystem．Theconceptofuncertainvehicleparameter-setwasproposed．Thestatespacemodelfortheestimationsystemwasestablished．Theestimationofthestatevariablesanduncertainparameter-setwerecompletedbasedontheUKFtheory．Thecomparisonwithther

4、eferencemodelshowedthattheestimationmethodwaseffectiveandcouldgetthepreciseresults．Atransformedmagicformulatiremodelwasalsoproposedtocalculatethecorneringforceintheestimationprocess．Thetiremodelreducedtheparametersandcouldrealizethepreciseestimationoftirelateralforce．KeywordsVehi

5、clesystemdynamics，Stateestimation，Modeltime-varyingparameters，UKF，Tiremodel展卡尔曼滤波(extendedKalmanfilter，简称EKF)应引言用最为广泛。对于车辆参数的估计，多见于用EKF［7～9］车辆高级动力学控制系统，如电子稳定程序对不同形式轮胎模型进行辨识。对局部变量和(ESP)要求准确实时获取关键状态变量和轮胎受力参数的估计未能全面揭示车辆时变特征，把状态变信息，以便控制单元作出合理干预。经济实用的方量和所有参数看成时变量更接近车辆的动态本质。法是利用车辆上有限的传

6、感器基于特定算法估计出在估计方法上，EKF通过泰勒展开将非线性系统进需要的信息。同时，车辆自身的参数是不断变化的，行线性化近似，引入了截断误差，使变量尤其参数的尤其在剧烈运动情况下，载荷转移、轮胎受力变化等估计难以达到很高精度，甚至导致估计结果发［10］会引起车辆模型参数值的改变，准确辨识出关键参散。无迹卡尔曼滤波(unscentedKalmanfilter，数可以提高基于模型的控制系统的鲁棒性。简称UKF)是卡尔曼滤波框架下利用确定性采样进［1］［2］文献中常用滑膜观测、鲁棒观测和卡尔曼行变量估计的方法，在处理非线性系统时比EKF有［3～6］滤波等算法

7、估计车辆各种状态变量。其中，扩更高的精度。收稿日期:2010-11-04修回日期:2011-01-04*国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2008AA11A146)作者简介:解少博，博士生，主要从事汽车系统动力学研究，E-mail:2201020133@163．com第12期解少博等:基于无迹卡尔曼滤波的车辆状态与参数估计7基于此，本文引入车辆时变参数的概念，应用UKF对车辆状态变量和参数进行估计，并将估计结果与参考模型进行对比分析。在车辆模型中，提出含动态参数的魔术公式来表达轮胎侧偏力。1车辆动力学模型1.1车辆模型时变参数车辆在运动过程中

8、的许多参数值是不断变化的。车辆承载状况的变化会引起质量的重新分布，图1魔术公式和