典型文献
扩展卡尔曼滤波与遗传算法结合的车辆状态估计
文献摘要：
针对汽车状态估计过程中噪声的统计特性难以确定的特性,提出一种遗传算法与扩展卡尔曼滤波相结合的车辆状态观测器,对车辆状态进行估计.以车辆非线性动力学模型为基础,使用扩展卡尔曼滤波对车辆的横摆角速度、质心侧偏角和纵向速度等状态参数进行估计的同时,结合在遗传算法中构建的适应度函数,实现对噪声自适应寻优,降低噪声的影响.利用Matlab/Simulink与Carsim仿真软件对所提方法进行验证,并与扩展卡尔曼滤波算法进行对比.结果表明:与扩展卡尔曼滤波相比,该改进的算法有效提高了对横摆角速度、质心侧偏角以及纵向速度估计的精确度,给车辆提供准确的状态信息的同时,利于保障车辆的稳定性.
文献关键词：
车辆动力学;状态估计;遗传算法;扩展卡尔曼滤波;自适应控制
中图分类号：
作者姓名：
易鑫;陈勇
作者机构：
北京信息科技大学 机电工程学院, 北京 100192;新能源汽车北京实验室, 北京 100192;北京电动车辆协同创新中心, 北京 100192
文献出处：
引用格式：
[1]易鑫;陈勇-.扩展卡尔曼滤波与遗传算法结合的车辆状态估计)[J].重庆理工大学学报,2022(12):1-8
A类：
B类：
车辆状态估计,统计特性,难以确定,状态观测器,非线性动力学模型,横摆角速度,质心侧偏角,状态参数,适应度函数,噪声自适应,低噪声,Matlab,Simulink,Carsim,扩展卡尔曼滤波算法,速度估计,状态信息,车辆动力学,自适应控制
AB值：
0.209342
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