整车质量与道路坡度同步估计算法对比

Journal of Hefei University of Technology(Natural Science)（2022）

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摘要

针对现代车辆控制系统难以实时测得整车质量和道路坡度这一问题,文章基于车辆纵向动力学模型给出无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法的流程图,利用CarSim与MALTAB/Simulink联合仿真比较双遗忘因子递归最小二乘法(recursive least square with multiple forgetting factors,RLS-MFF)、扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和UKF 3种算法对整车质量和道路坡度估计的效果,并分别从计算精度和实时性2个方面对3种算法进行比较分析.分析结果验证了UKF算法在整车质量估计和道路坡度估计中表现良好.

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