基于自适应容积卡尔曼滤波的路面附着系数识别

路面附着系数是车辆行驶稳定性的关键参数之一,精确识别车辆行驶时的路面附着系数是决定车辆安全性能优劣的重要前提。相较通过测量路面物理量的Cause-Based识别方法,基于动力学响应的Effect-Based识别方法受客观环境的影响较小,且经济成本更为节约。本文结合车辆动力学响应与Dugoff轮胎模型公式,基于极大值后验估计(MAP)原理和观测信息对量测噪声的统计特性进行在线估计,并将其嵌入容积卡尔曼(CKF)中构建自适应容积卡尔曼(NACKF)路面附着系数估计器,提高算法的估计精度。CarSim-Simulink仿真试验结果表明,在高附着路面下NACKF算法的估计精度较之传统四维UKF和CKF分别提高了0.001 7和0.000 55,而在对接路面下估计精度较之传统UKF和CKF分别提高了0.172 3和0.039。