车辆行驶状态估计：扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波在Matlab Simulink中的应用及适用场景探讨

简介：
本研究探讨了利用Matlab Simulink平台对扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）进行车辆行驶状态估计的应用与比较，分析不同算法的优劣及其在实际驾驶环境中的适用性。 行驶车辆状态估计采用扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）。适用于Matlab Simulink平台的软件能够实现多种工况下车辆速度、质心侧偏角及横摆角速度的精确估计。 产品Simulink源码包括以下模块： - 工况：阶跃工况 - 整车模型：7自由度整车模型 - 估计方法：无迹卡尔曼滤波（UKF）与扩展卡尔曼滤波（EKF） - 模型输入输出参数： - 输入：方向盘转角delta、车辆纵向加速度ax - 输出：横摆角速度wz，纵向车速vx及质心侧偏角β 该产品提供Simulink源码文件以及详细的建模说明文档和相关参考资料。购买后可享受售后服务支持。 适合于需要或有兴趣学习整车动力学Simulink建模及其状态估计算法的朋友使用。此模型已在MATLAB17版本及以上环境中成功运行。