路面附着系数估计-无迹?扩展卡尔曼滤波（UKF EKF）基于Matlab Simulink仿真功能介绍：采用无迹扩展卡尔曼滤

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路面附着系数估计_无迹?扩展卡尔曼滤波（UKF EKF）基于Matlab Simulink 仿真功能介绍：采用无迹扩展卡尔曼滤波UKF进行路面附着系数估计。 dugoff轮胎模块：纯simulink搭非代码整车模块：7自由度整车模型估计模块：无迹卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波，均是simulink现成模块应用无需S-function

<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89867550/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89867550/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">路面附着系数估计<span class="ff2">_</span>无迹扩展卡尔曼滤波<span class="ff3">（<span class="ff2">UKF EKF</span>）</span>基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab Simulink</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff3">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着汽车和交通技术的不断发展<span class="ff3">，</span>对于路况的实时监测和评估成为了非常重要的任务<span class="ff4">。</span>路面附着系数</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">是其中一个重要参数<span class="ff3">，</span>它直接影响着车辆的操控性和安全性<span class="ff4">。</span>本文介绍了一种基于无迹扩展卡尔曼滤</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">波<span class="ff3">（<span class="ff2">UKF EKF</span>）</span>的方法<span class="ff3">，</span>利用<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab Simulink<span class="_ _1"> </span></span>实现对路面附着系数的估计<span class="ff4">。</span>通过仿真模型<span class="ff3">，</span>验</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">证了该方法的有效性<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">路面附着系数是衡量路面摩擦性能的一个重要指标<span class="ff3">，</span>它反映了车轮与路面间的摩擦力大小<span class="ff4">。</span>对于汽车</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">操控和安全性的评估和控制<span class="ff3">，</span>准确估计路面附着系数至关重要<span class="ff4">。</span>传统的测量方法通常需要专门的设备</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和实地测试<span class="ff3">，</span>成本较高且不便于实时监测<span class="ff4">。</span>因此<span class="ff3">，</span>采用数学模型和滤波算法对路面附着系数进行估计</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">具有很大的实用性和潜力<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">方法介绍</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文采用了无迹扩展卡尔曼滤波<span class="ff3">（<span class="ff2">UKF</span>）</span>和扩展卡尔曼滤波<span class="ff3">（<span class="ff2">EKF</span>）</span>两种方法进行路面附着系数的估</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">计<span class="ff4">。<span class="ff2">UKF<span class="_ _1"> </span></span></span>是卡尔曼滤波的一种改进算法<span class="ff3">，</span>通过引入无迹变换<span class="ff3">，</span>可以更准确地估计非线性系统<span class="ff4">。<span class="ff2">EKF<span class="_ _1"> </span></span></span>基</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">于线性化的卡尔曼滤波算法<span class="ff3">，</span>在一定程度上也可以估计非线性系统<span class="ff4">。</span>本文利用<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab Simulink<span class="_ _1"> </span></span>提</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">供的现成模块应用<span class="ff3">，</span>实现了这两种滤波算法<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">仿真模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文采用了一个具有<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">7<span class="_ _1"> </span></span>自由度的整车模型<span class="ff3">，</span>其中包括车身<span class="ff4">、</span>轮胎和悬挂系统等部件<span class="ff4">。</span>通过对整车模型</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的建模<span class="ff3">，</span>可以更真实地模拟车辆在不同路况下的行驶情况<span class="ff4">。</span>此外<span class="ff3">，</span>为了更准确地评估路面附着系数<span class="ff3">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">还引入了<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Dugoff<span class="_ _1"> </span></span>轮胎模型<span class="ff4">。</span>通过将这些模型和算法结合<span class="ff3">，</span>可以实现对路面附着系数的评估和预测<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">算法实现</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab Simulink<span class="_ _1"> </span></span>中<span class="ff3">，</span>我们可以直接利用现成的模块实现<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">UKF<span class="_ _1"> </span></span>和<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">EKF<span class="_ _1"> </span></span>算法<span class="ff4">。</span>这些模块已经经过</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">优化和验证<span class="ff3">，</span>可以直接应用于我们的仿真模型<span class="ff4">。</span>在估计模块中<span class="ff3">，</span>我们只需要输入车辆的传感器数据和</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">车辆模型的参数<span class="ff3">，</span>就可以得到路面附着系数的估计结果<span class="ff4">。</span>相比于自己编写<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">S-function<span class="_ _1"> </span></span>来实现滤波算</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法<span class="ff3">，</span>利用现成模块可以大大简化开发和调试的过程<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">5.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">仿真结果</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过对仿真模型的测试<span class="ff3">，</span>我们得到了不同路况下的路面附着系数估计结果<span class="ff4">。</span>这些结果与实际值进行了</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">对比<span class="ff3">，</span>验证了我们提出的方法的准确性和可行性<span class="ff4">。</span>同时<span class="ff3">，</span>我们还对不同滤波算法的性能进行了比较<span class="ff3">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">评估了它们在不同条件下的适用性和效果<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">6.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">结论</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>

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