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基于改进的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计

         

摘要

本文中提出了一种基于改进的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法.首先建立了非线性3自由度车辆估算模型和Dugoff轮胎模型.接着通过对纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度和转向盘转角等低成本传感器信号的信息融合,实现对车辆行驶状态的准确估计.最后应用CarSim和Matlab/Simulink联合仿真对算法进行验证.结果表明:基于改进的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波的估计算法能比扩展卡尔曼滤波算法更准确、稳定地估计车辆行驶状态.

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