基于无迹卡尔曼滤波UKF与扩展卡尔曼滤波EKF的轮毂电机分布式驱动车辆状态估计模型研究，采用角阶跃输入与整车7自由度模型进行车速、质心侧偏角及横摆角速度的精确估计，模型输入方向盘转角delta与车辆纵
qyfbUtPuO2.45MB需要积分:1资源文件列表:
车辆状态估计扩展卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波车 大约有13个文件 
1.jpg 237.94KB - 2.jpg 53.19KB
- 3.jpg 214.02KB
- 分布式驱动车辆状态估计角阶跃输入下.html 703.24KB
- 基于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的轮毂电机.txt 2.25KB
- 基于无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼.html 703.7KB
- 技术博文基于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔.html 702.69KB
- 标题基于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波.txt 2.2KB
- 车辆状态估计在智能驾驶领域中至关重要特别是在车.txt 2.8KB
- 车辆状态估计扩展卡尔曼滤波无迹卡尔.html 700.31KB
- 车辆状态估计是现代自动驾驶和智能.html 703.43KB
- 轮毂电机分布式驱动车辆的动态状态估计在轮.doc 2.14KB
- 轮毂电机分布式驱动车辆的扩展卡尔曼滤波与无迹.txt 1.95KB
资源介绍:
基于无迹卡尔曼滤波UKF与扩展卡尔曼滤波EKF的轮毂电机分布式驱动车辆状态估计模型研究，采用角阶跃输入与整车7自由度模型进行车速、质心侧偏角及横摆角速度的精确估计，模型输入方向盘转角delta与车辆纵向加速度ax，模型输出横摆角速度wz、纵向车速vx及质心侧偏角β的高效估算,扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波在轮毂电机分布式驱动车辆状态估计中的应用：基于角阶跃输入与整车7自由度模型的状态估计模型,车辆状态估计，扩展卡尔曼滤波EKF，无迹卡尔曼滤波UKF车辆状态估计，扩展卡尔曼滤波EKF，无迹卡尔曼滤波UKF 角阶跃输入+整车7自由度模型+UKF状态估计模型+附送EKF状态估计模型，针对于轮毂电机分布式驱动车辆，进行车速，质心侧偏角，横摆角速度估计。 模型输入：方向盘转角delta，车辆纵向加速度ax 模型输出：横摆角速度wz，纵向车速vx，质心侧偏角β ,车辆状态估计;扩展卡尔曼滤波EKF;无迹卡尔曼滤波UKF;轮毂电机分布式驱动车辆;状态估计模型;角阶跃输入;7自由度模型;车速估计;质心侧偏角估计;横摆角速度估计。,基于UKF和EKF的轮毂电机车辆状态估计模型
轮毂电机分布式驱动车辆的动态状态估计
在轮毂电机分布式驱动的车辆中，车辆状态估计是车辆动力学控制的重要一环。本文将探讨如何
利用扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）进行车辆状态估计，特别是针对车速、质
心侧偏角以及横摆角速度的估计。
一、模型基础
我们的模型基于角阶跃输入和整车7自由度模型。该模型考虑了车辆的多种动态特性，包括转向、
加速和制动等。模型输入包括方向盘转角delta和车辆纵向加速度ax，而输出则是横摆角速度wz、
纵向车速vx以及质心侧偏角β。
二、扩展卡尔曼滤波（EKF）的应用
EKF是一种高效的非线性系统状态估计方法。在车辆状态估计中，EKF能够有效地处理系统模型的
非线性特性。通过不断迭代更新，EKF能够根据模型输入和实际测量值，对车辆状态进行实时估计
。
在轮毂电机分布式驱动车辆的场景中，EKF能够根据方向盘转角delta和车辆纵向加速度ax等输入
信息，结合车辆动力学模型，对车速、质心侧偏角以及横摆角速度进行估计。这种估计方法在车
辆行驶过程中具有较高的准确性和实时性。
三、无迹卡尔曼滤波（UKF）的引入
相比于EKF，UKF在处理高维非线性系统时具有更好的性能。UKF通过无迹变换（UT）来近似概率
密度函数，从而获得更加准确的系统状态估计。在轮毂电机分布式驱动车辆的场景中，UKF能够
更精确地估计车辆状态，尤其是在面对复杂的驾驶环境和多种驾驶工况时。
我们构建了UKF状态估计模型，该模型以角阶跃输入和整车7自由度模型为基础，结合UKF算法，
对车速、质心侧偏角以及横摆角速度进行实时估计。通过仿真实验，我们发现UKF状态估计模型
在各种驾驶工况下均表现出较高的准确性和鲁棒性。
四、实验与讨论
为了验证EKF和UKF在车辆状态估计中的性能，我们进行了实际道路测试。测试结果表明，EKF和U
KF都能够有效地对车辆状态进行估计，但在复杂驾驶环境下，UKF的估计性能略优于EKF。这主要
得益于UKF在处理高维非线性系统时的优势。
然而，需要注意的是，虽然UKF在大多数情况下表现出较好的性能，但在某些特定场景下，EKF也
可能具有较好的估计效果。因此，在实际应用中，我们需要根据具体的驾驶环境和工况选择合适
的状态估计方法。
五、结语
本文探讨了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在轮毂电机分布式驱动车辆状态估
计中的应用。通过构建角阶跃输入和整车7自由度模型，我们实现了对车速、质心侧偏角以及横摆
角速度的实时估计。实验结果表明，EKF和UKF都能够有效地进行车辆状态估计，但在复杂驾驶环
境下，UKF具有更好的性能。未来，我们将继续研究更先进的车辆状态估计方法，以提高车辆动
力学控制的性能和安全性。
KkZqPfipZE
DidzlKRpmEGi