基于UKF和EKF算法的路面附着系数估算研究（使用Matlab Simulink，不涉及Carsim与Dugoff轮胎模型）

简介：
本研究运用Matlab Simulink平台，探讨了利用扩展卡尔曼滤波(EKF)及 unscented卡尔曼滤波(UKF)算法对路面附着系数进行估算的效能。着重于提高车辆在不同路况下的稳定性和安全性分析，未采用Carsim与Dugoff轮胎模型。 路面附着系数是衡量车辆在路面上抓地力的重要参数，直接影响到安全行驶与操控性能，在汽车动力学及控制系统设计仿真中有重要意义。为此，研究者们开发了无迹卡尔曼滤波（UKF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）两种先进的估计方法来准确估算路面附着系数。 无迹卡尔曼滤波通过模拟一组“sigma点”近似非线性分布的均值与协方差，在处理具有高非线性的车辆动力学模型时表现出色。而扩展卡尔曼滤波则是传统卡尔曼滤波的应用，它利用雅可比矩阵近似来适应相对较低程度的非线系统。 本研究采用Matlab Simulink进行仿真建模，Simulink提供可视化的环境支持模块化搭建复杂系统模拟。在该环境中使用了dugoff轮胎模型而非Carsim软件，用于描述车辆轮胎与路面交互作用下的力学特性。 整车动力学采用了7自由度的车辆动态模型，这种模型考虑纵向、横向和垂向运动以及绕各轴转动，可以全面反映车辆的动力行为。其中集成有实时估计模块来评估不同行驶条件下的抓地力情况。 现成的UKF与EKF模块被直接应用到Simulink中，并且无需编写S-function代码，简化了整个仿真过程并实现了对路面附着系数的动态估算功能。 此外，为了更好地理解和实践这些技术，本研究还提供了相关文献和估计说明。通过在Simulink环境中设置参数、调整模型以及解释结果的方法来深入探讨车辆行驶特性，并优化控制策略以提高安全性和稳定性。