基于无迹卡尔曼的分布式电动汽车状态估计.pdf

标题中的“基于无迹卡尔曼的分布式电动汽车状态估计”指的是使用无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）方法来估算分布式电动汽车的状态信息。分布式电动汽车是电动汽车的一种，它采用多电机独立驱动，每个车轮或一组车轮由单独的电机控制，这提供了更高的驾驶性能和操控性。 卡尔曼滤波是一种有效的估计理论，用于融合系统模型的预测和实际测量数据，以提供最优的系统状态估计。在本文中，特别提到了无迹卡尔曼滤波，它适用于非线性系统的状态估计，不需要计算雅可比矩阵，因此在计算效率和准确性上优于传统的扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）。 描述中的“分布式电动汽车；无迹卡尔曼；横摆角速度；质心侧偏角”是关键词，说明研究重点在于利用UKF算法来估计分布式电动汽车的几个关键动态参数，包括车辆的横摆角速度（描述车辆围绕垂直轴旋转的速度）和质心侧偏角（车辆质心相对于行驶方向的偏离角度），这些都是车辆稳定性和操控性的重要指标。 文章首先介绍了分布式驱动电动汽车的优势，如独立控制的电机带来的高精度和快速响应，这对于主动安全控制至关重要。接着，通过建立三自由度车辆动力学模型（考虑纵向、侧向和横摆运动），给出了车辆运动的基本方程，这些方程描述了车辆在不同方向上的动力学行为。 无迹卡尔曼滤波器的设计部分，文章提出了状态预测方程和观测方程，这是UKF算法的核心。在这一过程中，滤波器会根据车辆的动力学模型和传感器测量的数据不断更新状态估计，以提供最精确的车辆状态信息。 该文的研究旨在通过无迹卡尔曼滤波技术，提高分布式电动汽车状态估计的准确性，从而提升车辆的稳定性控制能力，这对于电动汽车的安全驾驶和性能优化具有重要意义。同时，这也为分布式电动汽车的控制系统设计提供了有价值的参考和指导。