UKF 車速估計器的算法研究與仿真

蘆 冰，解小華，蔡可天，孟凡坤

(吉林大學(xué)a.汽車仿真與控制國家重點實驗室;b.通信工程學(xué)院，長春130022)

0 引 言

當(dāng)今汽車產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，人們對車輛安全也越來越重視，提高車輛安全性的重要前提就是對車輛真實速度進行估計。目前關(guān)于車速的估計方法有很多種，如卡爾曼濾波(KF:Kalman Filter)、擴展卡爾曼濾波(EKF:Extended Kalman Filter)，粒子濾波法，無味卡爾曼濾波(UKF:Unscented Kalman Filter)等。其中KF是諸多狀態(tài)估計方法中的一個重要方法，是現(xiàn)代濾波技術(shù)的一種狀態(tài)估計手段。目前，這種狀態(tài)估計的方法被廣泛應(yīng)用于航空系統(tǒng)、導(dǎo)航定位、目標(biāo)跟蹤以及汽車制造業(yè)等領(lǐng)域［1］。但由于現(xiàn)實系統(tǒng)往往都帶有或強或弱非線性特性，為解決該問題，科研工作者在KF的基礎(chǔ)上相繼研究出擴展卡爾曼濾波法，但EKF算法計算量較大、應(yīng)用范圍有限，只適用于可導(dǎo)函數(shù)，且在強非線性和非高斯環(huán)境下跟蹤性能較差，甚至?xí)霈F(xiàn)濾波發(fā)散［2］。粒子濾波器在復(fù)雜的非高斯非線性環(huán)境中的性能明顯優(yōu)于EKF，但計算復(fù)雜、耗時長，而無味卡爾曼濾波方法可直接利用非線性模型，從而避免了非線性誤差，濾波精度有了較明顯提高［3］。

車輛在行駛中輪胎發(fā)生形變會使輪胎半徑產(chǎn)生偏移，使車輛的實際速度與測量速度出現(xiàn)偏差，在此定義參數(shù)ζ為車輛速度的滑移率，并將其加入到狀態(tài)方程和觀測方程中。筆者在建立狀態(tài)方程和速度方程的過程中，除了考慮車輛的實際加速度和測量加速度，還將影響車速估計精度的加速度噪聲加入到狀態(tài)方程和速度方程中，并與KF濾波算法進行比較，驗證了基于UKF算法車速估計器的先進性。……