车辆操纵稳定性状态估计算法比较研究

摘要

本文建立了基于运动学的车辆三自由度状态估计模型，分别将扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)应用到车辆状态估计中，通过仿真试验比较了三种算法的估计效果。仿真结果表明，车辆工作在线性稳定区域时，EKF算法效果最优，而车辆工作在强非线性区域并处于失稳状态时，PF算法效果最优。