基于扩展Kalman滤波的汽车行驶状态估计

吉林大学学报(工学版)

基于扩展Kalman滤波的汽车行驶状态估计

宗长富，胡丹，杨肖，潘钊，徐颖

吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室，长春 130022

收稿日期:2007-08-24 修回日期:2007-11-20 出版日期:2009-01-01 发布日期:2009-01-01
通讯作者: 宗长富

Vehicle driving state estimation based on extended Kalman filter

ZONG Chang-fu,HU Dan,YANG Xiao,PAN Zhao,XU Ying

State Key Laboratory of Automobiles Dynamic Simulation,Jilin University,Changchun 130022,China

Received:2007-08-24 Revised:2007-11-20 Online:2009-01-01 Published:2009-01-01
Contact: ZONG Chang-fu

摘要/Abstract

摘要： 介绍了一种应用扩展Kalman滤波技术估计车辆行驶状态的控制算法。该算法以非线性三自由度车辆模型为基础，对汽车在行驶过程中的横摆角速度、纵向车速和质心侧偏角分别进行了估计。为验证该算法的准确度，将估计获得的状态值与实车场地实验测得的数据进行了比较。比较结果说明，应用扩展Kalman滤波算法能够较为准确地估计出车辆的横摆角速度、纵向车速和质心侧偏角。

关键词: 车辆工程, 扩展卡尔曼滤波, 汽车行驶状态, 状态参数估计, 非线性

Abstract: A control algorithm using the extended Kalman filtration(EKF) to estimate the vehicle state was suggested. The algorithm based on a 3-DOF nonlinear vehicle model was applied to estimate the yaw rate, the longitudinal velocity, and the ride slip angle of the mass center in the vehicle driving. The estimated vehicle state parameters were compared with the results from the vehicle field test. The comparison demonstrated that the EKF based algorithm can estimate quite accurately the abovementioned vehicle driving state parameters.

Key words: vehicle engineering, extended Kalman filtration(EKF), vehicle driving state, state parameter estimation, nonlinearity

中图分类号:

U463.4

宗长富，胡丹，杨肖，潘钊，徐颖 . 基于扩展Kalman滤波的汽车行驶状态估计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2009, 39(01): 7-11.

ZONG Chang-fu,HU Dan,YANG Xiao,PAN Zhao,XU Ying . Vehicle driving state estimation based on extended Kalman filter[J]. 吉林大学学报(工学版), 2009, 39(01): 7-11.

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