典型文献
基于双自适应无迹卡尔曼滤波的半挂车状态估计
文献摘要：
针对半挂车辆状态估计过程中测量噪声不确定、累计误差影响严重、初值敏感等问题,提出一种适用于半挂车铰接角、车速等多个状态量估计的双自适应无迹卡尔曼滤波算法(FFUKF).基于搭建的半挂汽车12自由度非线性动力学模型和轮胎模型,通过测量的轮速与车辆加速度等信息,首先利用模糊控制自适应调整滑移率容差,综合判断每个车轮的稳定状态,通过轮速估算出一种车速;与此同时,模糊控制自适应调整测量噪声,利用无迹卡尔曼算法,依据动力学估计出铰接角和另一种车速;然后通过卡尔曼滤波算法融合两种方法估计的结果,实现车辆的纵向、侧向速度、横摆角速度和挂车与牵引车铰接角的实时估计.最后在Simulink/TruckSim联合仿真环境下进行多工况仿真试验,验证所提出的双自适应无迹卡尔曼估计算法(FFUKF)有较强的适应性、稳定性和鲁棒性,相比普通模糊自适应无迹卡尔曼(FUKF)有更高的估计精度,能有效克服累计误差,即便在估计初始值不准和有ABS控制输入的情况,仍可以较精确地对车速和铰接角进行实时估计.
文献关键词：
半挂车状态估计;铰接角;模糊控制;双自适应无迹卡尔曼
中图分类号：
作者姓名：
周兵;李涛;吴晓建;雷富强
作者机构：
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,湖南长沙410082;南昌大学机电工程学院,江西南昌330031
文献出处：
引用格式：
[1]周兵;李涛;吴晓建;雷富强-.基于双自适应无迹卡尔曼滤波的半挂车状态估计)[J].湖南大学学报（自然科学版）,2022(02):63-73
A类：
双自适应无迹卡尔曼,半挂车状态估计,FFUKF,FUKF
B类：
车辆状态估计,测量噪声,误差影响,初值,铰接角,车速,状态量,无迹卡尔曼滤波算法,半挂汽车,非线性动力学模型,轮胎模型,车辆加速度,模糊控制,自适应调整,滑移率,容差,综合判断,车轮,稳定状态,过轮,卡尔曼算法,算法融合,侧向,横摆角速度,牵引车,实时估计,Simulink,TruckSim,联合仿真,仿真环境,多工况,仿真试验,卡尔曼估计,估计算法,模糊自适应,估计精度,即便,初始值,ABS,控制输入
AB值：
0.269829
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