UKF车速估计器的算法研究与仿真

• 作者: 孟凡坤 芦冰 蔡可天 解小华
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 无味卡尔曼滤波算法 卡尔曼滤波算法 车速估计器 绝对误差
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TP13
• 字数: 2375字
• 语种: 中文

摘要

为准确估计车辆的行驶速度,保证汽车的安全性,设计了基于无味卡尔曼滤波算法(UKF:Unscented Kalman Filter)的车速估计器,并与基于卡尔曼滤波(KF:Kalman Filter)算法所建立的估计器进行了比较.两个估计器都以七自由度整车模型为研究平台,同时在Matlab中搭建了UKF和KF的算法模型.仿真实验结果表明,当系统输入产生突变时,UKF算法与真实值的绝对误差率始终在4％以内,比KF算法的误差率大约降低了3％,UKF车速估计器能很好地预测车速变化的趋势,相对于KF估计算法效果更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	解小华	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	10	238	5.0	10.0
5	芦冰	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	2	4	1.0	2.0
9	蔡可天	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	1	4	1.0	1.0
13	孟凡坤	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	1	4	1.0	1.0