**路面附着系数估计：无迹扩展卡尔曼滤波（UKF EKF）介绍**
随着科技的飞速发展，汽车工程领域的技术研究也日益活跃。在复杂多变的路面环境下，如何准确估
计路面附着系数成为了研究的热点。本文将围绕无迹扩展卡尔曼滤波（UKF EKF）在路面附着系数估
计中的应用进行详细介绍。
一、无迹扩展卡尔曼滤波简介
无迹扩展卡尔曼滤波是一种基于卡尔曼滤波的扩展方法，主要用于处理非线性、非高斯系统。其核心
思想是通过引入无迹变换，将系统状态转移方程的非线性部分转化为线性部分，从而简化滤波器的设
计。在路面附着系数估计中，UKF 能够提供更为准确和可靠的估计结果，特别是在复杂多变的路面环
境下。
二、路面附着系数估计的仿真功能介绍
采用 Matlab Simulink 强大的仿真功能，我们可以实现对路面附着系数估计的全面模拟。
Simulink 提供了丰富的模块支持，包括但不限于路面模型、车辆模型、传感器数据采集模块等。其
中，无迹扩展卡尔曼滤波模块能够提供准确的滤波算法，使得路面附着系数估计更加可靠和高效。
三、路面附着系数估计的仿真过程
在 Simulink 中搭建的整车模型中，我们采用了纯 Simulink 搭建的非代码方式进行路面附着系数
估计。具体来说，我们使用了 Dugoff 轮胎模块来模拟轮胎与路面之间的相互作用，以及 7 自由度整
车模型来模拟整个车辆的动态行为。在估计模块中，我们应用了无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波两
种滤波算法。这两种算法都是基于 Simulink 现成模块应用，无需使用 S-function 进行编程。
四、UKF 在路面附着系数估计中的应用
在路面附着系数估计中，UKF 具有独特的优势。首先，UKF 能够处理非线性、非高斯系统，使得估计
结果更为准确和可靠。其次，UKF 能够通过引入无迹变换，简化滤波器的设计，使得滤波器的实现更
为简单和高效。在实际应用中，UKF 可以应用于各种车辆控制系统，包括但不限于自动驾驶系统、车
辆控制算法等。
五、仿真结果分析
通过仿真结果分析可以看出，采用无迹扩展卡尔曼滤波进行路面附着系数估计具有较高的准确性和可
靠性。在复杂多变的路面环境下，能够提供更为准确和可靠的估计结果。同时，仿真结果也表明，
UKF 具有简单、高效的特点，使得其在车辆控制系统中的应用更为广泛。
