摘要: 为了实现车辆行驶状态低成本测量,设计了估计汽车行驶状态参数的传统无迹卡尔曼滤波器和能够有效解决噪声时变特性的次优Sage-Husa噪声估计器相结合算法,通过建立电动汽车3自由度的动力学模型和HSRI轮胎模型,且融合低成本测量的纵、横向加速度和方向盘转向角传感器测量信息,从而可精确估计电动汽车行驶状态.在选定的典型工况下,通过与无迹卡尔曼软测量算法进行对比,硬件在环实验结果有效地验证了自适应无迹卡尔曼软测量算法具有很好的鲁棒性,且比无迹卡尔曼软测量算法更加能够有效地估计电动汽车的行驶状态.
中图分类号:
郝亮, 郭立新. 自适应软测量算法的汽车行驶状态估计[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(1): 70-76.
HAO Liang, GUO Li-xin. Vehicle Driving State Estimation of the Adaptive Soft-Sensing Algorithm[J]. Journal of Northeastern University Natural Science, 2019, 40(1): 70-76.