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题名基于改进双重无迹卡尔曼滤波算法的车辆状态估计
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作者
费明哲
王健
于金鹏
杨君
杜若飞
王云靖
邓欢
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机构
山东交通学院汽车工程学院
青岛大学自动化学院
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出处
《山东交通学院学报》
CAS
2023年第3期7-14,共8页
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基金
山东省交通运输厅科技计划项目(2022B107)
山东省高等学校青创科技支持计划项目(2021KJ039)
山东交通学院研究生科技创新项目(2022YK001)。
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文摘
针对车辆行驶过程中的状态和参数估计问题,基于软件MATLAB中车辆三自由度动力学模型,分别采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法、双重无迹卡尔曼滤波(dual unscented Kalman filter,DUKF)算法及采用奇异值分解的改进双重无迹卡尔曼滤波(singular value decomposition-dual unscented Kalman filter,SVD-DUKF)算法,估计车辆在同一工况下的状态及参数。结果表明:UKF算法能保证一定的估计精度,但需时刻输入准确的车身质量等参数,在车辆行驶过程中难以实现;DUKF算法与SVD-DUKF算法有相近的估计精度,但DUKF算法采用Cholesky分解,在车辆运行过程中难以保证误差协方差矩阵为正定矩阵;SVD-DUKF算法更适合估计车辆行驶状态及参数,估计精度较高,适用性较强。
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关键词
状态估计
UKF算法
dukf算法
奇异值分解
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Keywords
state estimation
UKF algorithm
dukf algorithm
singular value decomposition
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分类号
U463.9
[机械工程—车辆工程]
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