华南理工大学学报(自然科学版)

作者：李静 王晨 张家旭

单位：1.吉林大学 汽车仿真与控制国家重点实验室，吉林 长春 130011;2.中国第一汽车集团有限公司智能网联研发院，吉林 长春 130011

关键词：车速估计,UniTire轮胎模型,自适应遗传算法,拟牛顿法,强跟踪中心差分卡尔曼滤波器

基金：国家重点研究计划项目(2018YFB0105900)

准确而实时地获取车速信息是汽车实现高精度定位与导航、高级巡航控制和编队巡航控制等功能的必要前提，文中提出一种基于UniTire轮胎模型的汽车行驶速度估计方法。首先，基于UniTire轮胎模型建立包含汽车纵向、侧向和横摆动态的车速估计名义模型，并利用自适应遗传算法的全局搜索优势和拟牛顿法的局部搜索优势辨识出UniTire轮胎模型的特征参数的全局最优解；随后，以车速估计名义模型的过程噪声和观测噪声为调度变量，利用强跟踪中心差分卡尔曼滤波器设计一簇车速估计器，并采用交互式多模型算法对基于强跟踪中心差分卡尔曼滤波器的车速估计器簇的输出结果进行平滑融合；最后，利用整车级硬件在环仿真平台对所提出的基于交互式强跟踪中心差分卡尔曼滤波器的车速估计算法的可行性和有效性进行验证。结果表明：相对于基于强跟踪中心差分卡尔曼滤波器的车速信息估计算法，本文提出的车速信息估计算法对系统噪声统计特性具有更好的自适应能力，并且具有更高的估计精度。

来源：2021年第5期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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