基于卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着估计

doi:10.3969/j.issn.1000-565X.2014.08.020

华南理工大学学报（自然科学版） ›› 2014, Vol. 42 ›› Issue (8): 129-135.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2014.08.020

基于卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着估计

李刚¹解瑞春²李宁²宗长富^1†

1．吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室，吉林长春 130025;2．辽宁工业大学汽车与交通工程学院，辽宁锦州 121001

收稿日期:2014-04-08 修回日期:2014-07-14 出版日期:2014-08-25 发布日期:2014-07-01
通信作者: 宗长富(1962-)，男，教授，博士生导师，主要从事汽车动态仿真与控制研究． E-mail:378811297@qq.com
作者简介:李刚(1979-)，男，博士生，辽宁工业大学副教授，主要从事汽车动态仿真与控制研究． E-mail:lnitligang@126．com
基金资助:
国家自然科学基金青年基金资助项目( E51305190) ; 辽宁省教育厅项目( L2013253) ; 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室开放基金资助项目( 20111104)

Estimation of Vehicle State and Ｒoad Adhesion Coefficient Based on Kalman Filter

Li Gang¹ Xie Ｒui-chun² Li Ning² Zong Chang-fu¹

1.State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control,Jilin University,Changchun 130025,Jilin,China;2.College of Automobile ＆ Transportating Engineering,Liaoning University of Technology,Jinzhou 121001,Liaoning,China

Received:2014-04-08 Revised:2014-07-14 Online:2014-08-25 Published:2014-07-01
Contact: 宗长富(1962-)，男，教授，博士生导师，主要从事汽车动态仿真与控制研究． E-mail:378811297@qq.com
About author:李刚(1979-)，男，博士生，辽宁工业大学副教授，主要从事汽车动态仿真与控制研究． E-mail:lnitligang@126．com
Supported by:
国家自然科学基金青年基金资助项目( E51305190) ; 辽宁省教育厅项目( L2013253) ; 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室开放基金资助项目( 20111104)

摘要/Abstract

摘要： 建立了采用Dugoff 轮胎模型的三自由度车辆估算模型，设计了基于联邦卡尔曼滤波理论的车辆行驶状态估计算法与基于扩展卡尔曼滤波理论的路面附着系数估计算法，使车辆状态估计与路面附着估计相互联系、闭环反馈、同时进行．选择典型工况，应用CarSim 与Matlab /Simulink 联合仿真实验对车辆状态算法和路面附着估计算法进行了验证．结果表明:文中算法能够实现对车辆状态及路面附着系数的准确估计．

关键词: 联邦卡尔曼滤波, Dugoff 轮胎模型, 车辆状态, 路面附着系数

Abstract:

First,a three-degrees-of-freedom nonlinear estimation model for vehicles is established based on theDugoff tire model.Then,a vehicle driving state estimation algorithm based on the federal Kalman filter and a roadadhesion coefficient estimation algorithm based on the extended Kalman filter are designed to bring about the closedloopfeedback and the linkages between the vehicle state estimation and the road adhesion coefficient estimation.Finally,the estimation algorithms of vehicle driving state and road adhesion are verified by adopting a typical situationbased on Carsim and Matlab /Simulink co-simulation.The results show that the proposed algorithms can accuratelyestimate the vehicle state and the road adhesion coefficient.

Key words: federal Kalman filter, Dugoff tire model, vehicle state estimation, road adhesion coefficient

中图分类号:

U461.9

李刚解瑞春李宁宗长富. 基于卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着估计[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2014, 42(8): 129-135.

Li Gang Xie Ｒui-chun Li Ning Zong Chang-fu. Estimation of Vehicle State and Ｒoad Adhesion Coefficient Based on Kalman Filter[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2014, 42(8): 129-135.

[1]	林柏忠李振洋何磊宗长富. 基于功能原理和模糊控制的路面附着系数估计[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2016, 44(9): 131-136.
[2]	赵万忠张寒王春燕. 基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2016, 44(3): 76-80,88.

基于卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着估计

Estimation of Vehicle State and Ｒoad Adhesion Coefficient Based on Kalman Filter

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