车辆运动状态通过基于迭代扩展卡尔曼滤波的方法进行估计。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
通过运用经济实惠的传感器技术，并结合卡尔曼滤波算法，得以实现对车辆运动状态的极高精度评估。首先，针对车辆的侧向运动、横摆运动以及侧倾运动进行了详细分析，随后构建了一个非线性三自由度的动力学车辆模型。为了提升算法的性能，该模型经过了线性化处理，从而为扩展卡尔曼滤波的设计奠定了基础。此外，为了解决线性化过程可能引入的截断误差问题，采用贝叶斯估计方法建立了极大后验状态估计最小二乘表达式。最终，通过进一步求解方程组，完成了迭代扩展卡尔曼滤波算法的设计与实现。通过对不同行驶环境下的仿真实验进行验证，证实了该算法在降噪和追踪车辆质心侧偏角、横摆角速度等实际参数方面的强大能力。仿真结果清晰地表明：在复杂路况下，迭代扩展卡尔曼滤波能够显著减少噪声干扰，并精确地追踪车辆质心偏离方向和横摆角度的速度信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于迭代扩展卡尔曼滤波的车辆动态状态估计

优质

本研究提出了一种基于迭代扩展卡尔曼滤波的方法，用于精确估计车辆在复杂驾驶条件下的动态状态参数，提高行车安全和性能。本段落提出了一种利用低成本传感器并结合卡尔曼滤波技术来实现车辆运动状态的高精度估计的方法。首先关注了车辆侧向、横摆以及侧倾三个方向上的运动，构建了一个非线性的三自由度动力学模型，并通过对其进行线性化处理后设计出了扩展卡尔曼滤波器（EKF）。针对线性化过程中可能产生的截断误差问题，采用贝叶斯估计方法建立了极大后验状态的最小二乘表达式。在此基础上进一步开发了迭代扩展卡尔曼滤波算法。为了验证该算法在不同行驶条件下的性能表现，进行了相应的仿真测试。结果表明，在复杂的驾驶环境中，所提出的迭代EKF能够有效过滤噪声，并准确追踪车辆质心侧偏角和横摆角速度的实际状态。

基于EKF的扩展卡尔曼滤波车身状态估计

优质

本研究提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的车身状态估计方法，通过优化滤波过程提高车辆动态性能和稳定性分析精度。汽车稳定性控制系统需要的部分状态信息可以直接通过车载传感器获取，而另一部分则无法直接测量。由于某些技术和成本的限制，依靠传感器直接测量来获得一些重要状态量存在较大困难，因此引入了状态估计的方法——利用估计算法实时获取车辆在行驶过程中的关键状态参数，例如车速、横摆角速度和质心侧偏角等。本章节采用扩展卡尔曼滤波技术，并基于三自由度的汽车模型对轮边驱动电动汽车的纵向速度、横向速度以及质心侧偏角进行了估计。通过仿真测试验证了该估计算法的有效性和准确性。

基于EKF的扩展卡尔曼滤波车身状态估计

优质

本研究提出了一种利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对车辆动态进行精确建模和预测的方法，有效提升车身状态估计准确性。汽车稳定性控制系统需要的状态信息一部分可通过车载传感器直接测量获得，另一部分则无法直接获取。鉴于某些技术限制及成本因素的影响，依赖于传感器来直接测量得到一些关键状态量较为困难，因此引入了状态估计方法。这种方法通过实时算法计算出车辆行驶过程中的重要参数，如车速、横摆角速度和质心侧偏角等。本章节采用扩展卡尔曼滤波技术，并结合三自由度的汽车模型对轮边驱动电动汽车进行纵向与横向的速度以及质心侧偏角度的估计。并通过仿真测试验证了该估计算法的有效性和准确性。

CKF3DOF_基于容积卡尔曼滤波的车辆状态参数估计_自由度_车辆状态估计

优质

本文提出了一种基于容积卡尔曼滤波（CKF）的算法，旨在优化车辆状态参数的估计精度。通过减少计算复杂性和提高准确性，该方法在低自由度条件下尤其有效，为车辆动态分析提供了一个强有力的工具。三自由度车辆状态估计模块利用容积卡尔曼滤波进行状态估计。

基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的车辆状态观测器：Carsim与Simulink集成方法

优质

本研究提出了一种结合Carsim和Simulink平台的创新方法，开发基于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的车辆状态观测器，以精确估计车辆动态参数。该系统在自动驾驶及车辆控制系统中具有广泛应用前景。基于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）的车辆状态观测器可以利用Carsim与Simulink联合估计车辆的纵向车速、横向车速、横摆角速度以及四个车轮的侧向力。使用Carsim 2018或兼容Carsim 2019版本进行状态估计时，难度在于Carsim中的车辆模型是黑箱模式。为了获得较好的估计结果，需要不断调整车辆模型参数。由于要估计的参数较多，增加了整体估计的复杂性。例如，在估算侧向车速时需要用到轮胎侧向力，而这个轮胎侧向力本身也是通过状态估计得到的，因此误差会逐渐累积。这意味着随着待估参数数量增加，问题解决难度也会相应增大。

一维迭代扩展卡尔曼滤波算法

优质

一维迭代扩展卡尔曼滤波算法是一种优化的一维状态估计技术，通过迭代改善预测精度，适用于非线性系统的动态分析与数据融合。一维的迭代扩展卡尔曼滤波算法是一种相对简单的算法。

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

优质

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。

扩展迭代卡尔曼粒子滤波器

优质

扩展迭代卡尔曼粒子滤波器是一种结合了卡尔曼滤波与粒子滤波优点的算法，特别适用于非线性系统状态估计问题，通过多次迭代提高预测精度和稳定性。 ### 迭代扩展卡尔曼粒子滤波器相关知识点详解 #### 一、引言在非线性系统中精确估计状态是一项挑战性的任务。传统的非线性滤波技术，如扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）和修正增益的EKF等方法，在一定程度上解决了这个问题，但它们通过参数化近似处理非线性问题时容易导致精度受限。随着计算能力增强及蒙特卡洛模拟的发展，粒子滤波作为一种递推贝叶斯技术受到关注，因为它能在不损失精度的情况下应对复杂系统。 #### 二、粒子滤波的基本原理粒子滤波采用一组随机样本（即“粒子”）在状态空间中传播来近似后验概率分布。这一过程包括三个步骤： 1. **采样**：根据预测模型从先验概率抽取粒子。 2. **权重视化**：利用观测数据更新粒子权重，反映其与实际观测的匹配程度。 3. **重采样**：基于权重进行重新抽样以剔除低效样本并保留有效样本。然而，在非线性系统中找到合适的先验分布很困难。为此，研究者提出使用不同的重要密度函数（Importance Density Function, IDF）来改进粒子滤波性能。 #### 三、重要性密度函数的选择 IDF选择对粒子滤波效果至关重要： - **状态转移概率**：常用但可能忽略最新观测信息。 - **扩展卡尔曼滤波**：利用EKF生成IDF，虽然有所改善但仍受模型线性化误差影响。 - **无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）**：基于UKF的粒子滤波通过改进状态估计来提升整体性能。 #### 四、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器（IEKPF）本段落介绍了一种结合EKF和粒子滤波优点的方法——迭代扩展卡尔曼粒子滤波器（Iterated Extended Kalman Particle Filtering, IEKPF）。它利用迭代方式减少模型线性化误差，生成更接近真实状态的估计。 - **IEKF简介**：通过多次迭代对系统进行更准确的状态估计。 - **IEKPF的工作原理**：使用IEKF的最大后验概率估计来优化重要性密度函数，更好地融合最新观测信息并逼近真实的后验分布。 #### 五、仿真验证为了证明其有效性，进行了仿真实验。结果显示，在非线性系统状态估计方面，与标准粒子滤波（PF）、扩展卡尔曼粒子滤波（EKF-PF）和无迹粒子滤波（UPF）等方法相比，IEKPF表现更优。 #### 六、结论本段落提出了一种基于迭代扩展卡尔曼滤波的改进技术——迭代扩展卡尔曼粒子滤波器。通过优化重要性密度函数生成过程，该方法不仅更好地融合了最新观测信息，还提升了非线性系统状态估计精度。未来研究可探索如何进一步优化IEKF中的迭代次数，并将此方法应用于更多类型的复杂系统中。

25811209EKFforGPS状态估计.rar_GPS卡尔曼滤波_GPS跟踪_卡尔曼方法

优质

本资源提供基于EKF（扩展卡尔曼滤波）算法的GPS状态估计程序代码，适用于进行GPS信号追踪及状态优化的学术研究与工程应用。 GPS利用卡尔曼滤波器作为跟踪环路滤波器来处理导航信号的跟踪问题。

基于扩展卡尔曼滤波的电池SOC估计方法.rar

优质

本研究探讨了一种采用扩展卡尔曼滤波算法来提高电池荷电状态（SOC）估算精度的方法。通过改进模型预测和误差校正机制，实现了更准确、实时的SOC追踪能力，从而优化了电池管理系统性能。使用扩展卡尔曼滤波估计电池状态荷电（SOC），其中电池采用二阶RC等效电路模型。内容包括MATLAB程序代码及SIMULINK仿真，并包含电流电压等实验数据，展示电压与SOC的关系曲线。该程序可以完整运行。