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一种新型的轮胎力级联估计方法

信息与控制 2015年第2期44卷 203-208,214页

作者：杨斯琦解小华陈虹吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室吉林长春130022 吉林大学控制科学与工程系吉林长春130022

为了增强车辆主动安全性和底盘的集成控制,根据干扰输入观测器理论,基于简化的车轮动力学模型设计估计器,对每个轮胎纵向力进行估计.此外,基于"自行车"模型,利用车辆动力学,在纵向轮胎力估计值的基础上估计轮胎侧向力.涉及到的车载传感... 详细信息

为了增强车辆主动安全性和底盘的集成控制,根据干扰输入观测器理论,基于简化的车轮动力学模型设计估计器,对每个轮胎纵向力进行估计.此外,基于"自行车"模型,利用车辆动力学,在纵向轮胎力估计值的基础上估计轮胎侧向力.涉及到的车载传感器测量值包括发动机扭矩和转速、轮缸压力、车轮角速度、方向盘转角、侧向加速度和横摆角速度.为验证轮胎力级联估计方法的有效性,应用高保真的车辆动力学软件ve DYNA进行了仿真研究,并与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)方法作对比分析.实验结果表明,轮胎力级联估计方法能够获得车辆轮胎力的估计效果.

关键词：干扰观测器轮胎力估计车辆动力学

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车辆轮胎力及车速估计非线性观测器方法研究

车辆轮胎力及车速估计非线性观测器方法研究

作者：杨斯琦吉林大学

学位级别：硕士

为了减少交通事故的发生，伴随着信息技术在汽车领域的发展，人们对车辆操纵稳定性与主动安全性的需求越来越高，国内外研究人员已经相继开发出各种有效的车载电控系统适应车辆控制智能化的发展趋势。由于汽车电控系统大多是根据车辆行... 详细信息

为了减少交通事故的发生，伴随着信息技术在汽车领域的发展，人们对车辆操纵稳定性与主动安全性的需求越来越高，国内外研究人员已经相继开发出各种有效的车载电控系统适应车辆控制智能化的发展趋势。由于汽车电控系统大多是根据车辆行驶状态来实施相应的控制逻辑，所以准确而实时地获知车辆行驶状态参数信息已经成为实现汽车主动安全控制的主要问题。目前车辆行驶状态信息主要是通过车载传感器直接测量得到，但由于车辆行驶工况的复杂性，车载传感器的测量精度低与生产成本等因素，单纯利用车载传感器获知所有状态信息是不切实际的。根据车辆状态估计理论，利用现有标配车载传感器信息估计汽车行驶状态参数是提高车辆安全技术性能的研究热点。车辆加速、减速、巡航与转向控制均依赖于道路与轮胎之间摩擦力的大小与车辆的行驶车速，并且准确而实时地获知车辆的轮胎力与车速信息是自主驾驶车辆实现运动控制、完成特定路径行驶与危险情况预警的重要基础，而上述信息一般不能利用传感器直接测量得到，即使能测量，通常该仪器也十分昂贵。针对上述问题，结合目前实验室项目研发需要，考虑车辆是一个强非线性的系统，各状态变量具有极强的耦合性，因此，本文设计一种简单实时的模块化的车辆行驶状态估计方案，并根据试验车红旗HQ430采集到的状态信息真实值进行验证。具体实施方案如下，首先，基于车轮动力学模型，利用未知输入观测器理论设计四轮轮胎纵向力观测器;基于Dugof轮胎模型，利用轮胎动力学得到轮胎侧向力的估算值;其次，基于7自由度整车模型，以上层估计器轮胎力估计值为输入信息，模块化设计非线性全维状态观测器估计车辆纵向车速、侧向车速与横摆角速度;最后验证设计的车辆状态非线性观测器的估计效果。考虑到安全性、经济性等因素，文章利用基于veDYNA车辆动力学软件建立的自主驾驶车辆――红旗HQ430轿车仿真模型替代真实车辆，将轮胎力非线性观测器方法与卡尔曼滤波方法的仿真估计结果进行比较分析，并设计不同典型仿真工况验证该集成估计器效果，给出车辆质量参数或路面摩擦系数变化时的估计器仿真比较效果。在进行仿真验证前，给出了车辆仿真参数及观测器增益的选取过程;根据国家法规结合实际，处理几组典型工况的实车试验数据作为输入信息及对比数据，进一步验证本文集成观测器的真实估计效果，并进行分析比较，仿真结果表明该估计方法具有一定的有效性和准确性。

关键词：未知输入观测器轮胎力估计车辆动力学非线性全维观测器车速估计

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内嵌加速度计的智能轮胎纵/垂向力估计算法

汽车工程 2018年第2期40卷 137-142,183页

作者：赵健路妍晖朱冰刘胜利吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130022

本文中提出了一种基于胎内嵌入加速度计的智能轮胎方案和纵向与垂向轮胎力估计算法。首先设计了基于三轴加速度计的智能轮胎系统;接着搭建了实车测试平台并在典型工况下进行了实车试验;基于实车试验数据,提取了智能轮胎加速度信号的典... 详细信息

本文中提出了一种基于胎内嵌入加速度计的智能轮胎方案和纵向与垂向轮胎力估计算法。首先设计了基于三轴加速度计的智能轮胎系统;接着搭建了实车测试平台并在典型工况下进行了实车试验;基于实车试验数据,提取了智能轮胎加速度信号的典型特征,结合轮速等影响因素,提出了基于神经网络的轮胎纵向力和垂向力估计算法。结果表明,所提出的算法可对轮胎力进行准确的估计,从而为车辆的稳定性控制系统提供有用信息。

关键词：智能轮胎三轴加速度计轮胎力估计神经网络

基于自适应变参数MPC的分布式驱动智能车轨迹跟踪控制

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机械工程学报 2024年第6期60卷 363-377页

作者：杨泽坤李韶华王振峰湖南大学机械与运载工程学院长沙410082 石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室石家庄050043 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司天津300300

为了协调分布式驱动智能驾驶车辆的轨迹跟踪精确性和稳定性,提高控制算法对车速扰动和路面附着系数变化等不确定性因素的自适应能力,基于平方根容积卡尔曼滤波(Square rooting cubature Kalman filter,SRCKF)估计轮胎侧向力以在线修正... 详细信息

为了协调分布式驱动智能驾驶车辆的轨迹跟踪精确性和稳定性,提高控制算法对车速扰动和路面附着系数变化等不确定性因素的自适应能力,基于平方根容积卡尔曼滤波(Square rooting cubature Kalman filter,SRCKF)估计轮胎侧向力以在线修正轮胎侧偏刚度,并基于T-S模糊变权重的MPC控制策略以实现轨迹跟踪控制。针对分布式驱动智能车全轮独立可控的特点,以前轮转角和各轮纵向驱动力为控制变量,以实时横向误差和横摆角误差为模糊输入,通过T-S模糊控制在线优化MPC目标函数权重,协调权重矩阵对轨迹跟踪精确性和稳定性的影响。通过仿真和试验数据,验证所提控制策略在多种工况下的有效性。研究表明,相比于传统MPC控制,所提出的自适应变参数MPC(Adaptive variable parameter MPC,AMPC)对80~120 km/h双移线湿滑路面、对接路面工况均有良好的跟踪效果,可有效提高轨迹跟踪精度,并能够协调控制跟踪精确性和稳定性,减少控制输出量的波动。

关键词：智能驾驶轨迹跟踪轮胎力估计分布式驱动工况自适应

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重载轮胎垂向力与纵向力联合估计算法及验证

兵器装备工程学报 2024年第9期45卷 220-228,268页

作者：刘志浩马超群刘秀钰高钦和刘钇汛火箭军工程大学兵器科学与技术军队重点实验室西安710025

针对现有轮胎垂向力与纵向力间接估计方法存在误差累计、力线性饱和区等问题,开展基于胎内应变信号的重载轮胎垂向力与纵向力联合估计方法研究,建立了考虑材料力学与几何结构的16.00R20重载轮胎有限元模型,通过轮胎刚度加载试验与模态... 详细信息

针对现有轮胎垂向力与纵向力间接估计方法存在误差累计、力线性饱和区等问题,开展基于胎内应变信号的重载轮胎垂向力与纵向力联合估计方法研究,建立了考虑材料力学与几何结构的16.00R20重载轮胎有限元模型,通过轮胎刚度加载试验与模态振动试验验证了有限元模型的准确性;探究了轮胎垂向力与纵向力复合加载工况下的轮胎力学变形特征与周向、轴向应变特性;通过对胎面内衬层点位周向应变曲线的非对称性分析,提出了前后接地角、接地长度作为垂向力估计辨识特征,周向应变谷值差作为纵向力估计辨识特征,在此基础上,分析了垂向力与纵向力的可联合性,结合支持向量机建立了垂向力与纵向力联合估计模型。计算结果表明:垂向力加载范围为5000~800000 N时,估计模型训练集均方根误差为30.34 N,平均绝对百分比误差为0.14%;纵向力加载范围为0~25000 N时,估计模型训练集最大误差为128.5 N,平均绝对百分比误差为0.28%,模型能实现轮胎垂向力与纵向力的准确估计。

关键词：重载轮胎周向应变支持向量回归机轮胎力估计

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智能汽车轮胎关键状态估计

智能汽车轮胎关键状态估计

作者：张紫薇吉林大学

学位级别：硕士

无论是面向车辆安全的整车操纵稳定控制还是面向智能驾驶的运动控制,车辆状态的实时准确获取都是至关重要的。轮胎力学特性是车辆动力学研究的基础,车辆状态的估计很大程度上依赖四个车轮的状态。对于缺失人类驾驶员的高阶自动驾驶技术... 详细信息

无论是面向车辆安全的整车操纵稳定控制还是面向智能驾驶的运动控制,车辆状态的实时准确获取都是至关重要的。轮胎力学特性是车辆动力学研究的基础,车辆状态的估计很大程度上依赖四个车轮的状态。对于缺失人类驾驶员的高阶自动驾驶技术,轮胎状态感知模块向下可以保障主动安全系统的稳定运行,向上可以作为自车约束条件和控制目标输入决策规划以及运动控制模块。为此,本文致力于设计一套智能车轮胎关键状态观测系统,准确估计包括轮胎力学状态、运动学状态以及路面摩擦系数在内的状态和参数变量,提高智能车辆控制系统对自车状态的感知和实时监控能力,继而提高车辆控制性能。具体研究内容如下:首先,基于智能电动车辆平台设计各轮轮胎纵向力、侧向力以及垂向力的联合观测系统。借助车轮运动学分别设计了PID观测器和卡尔曼观测器对车轮处的轮胎纵向力直接观测,并对两者的观测性能进行了比较;在三自由度双轨模型基础上解耦簧上质量和簧下质量后根据载荷转移设计轮胎载荷观测器;然后以上述轮胎纵向力和载荷观测结果为输入,借助整车动力学设计用于轮胎侧向力估计的无迹卡尔曼滤波器。通过仿真实验验证了所提出的轮胎力估计系统完全独立于轮胎模型和路面摩擦系数,可以覆盖不同路面条件下纵滑和侧偏工况的轮胎力估计问题,且估计结果精度较高,能够为后续观测器提供可靠的状态信息。然后,面向装载GNSS系统的智能车辆设计了基于车辆动力学响应和GNSS卫星系统的组合速度观测器对各车轮的运动学状态实时观测。考虑到观测器的设计需求,将传统高精度多参数UniTire模型简化为仅依赖九个参数即可表达纯工况和复合工况下轮胎力的函数模型。基于简化UniTire轮胎模型设计了一种动力学范畴的轮胎速度卡尔曼滤波器,估计各个车轮的速度、滑移率和侧偏角运动学状态。在传感器特性和环境影响下,观测器使用的加速度信号会携带噪声和偏移误差,考虑到卡尔曼滤波器对高斯噪声的处理能力,设计了加速度偏移量稳态补偿器对传感器信号进行修正。随着GNSS技术的不断完善,GNSS系统观测的精度和可靠性都有了长足的进步,基于GNSS信号状态标志位设计融合策略将上述速度估计卡尔曼滤波器与GNSS观测结果融合形成一套适应全工况的高精度智能车辆速度观测系统。所提出的观测器能够在GNSS数据未更新时自动退化为纯动力学速度估计器,保障整个观测系统的正常运行。最后,针对路面附着辨识问题设计基于前向摄像头和神经网络的路面摩擦分级辨识算法以及基于在线车辆/轮胎模型的正向均匀撒点路面摩擦等级观测器。考虑到利用动力学响应的传统方法难以在小激励工况下准确估计路面摩擦系数的动态数值,一方面引入了视觉传感器,对卷积神经网络VGG16进行改进,提出了以前视摄像头信号为输入,面向三通道路面图片信息特征提取识别的路况分类辨识算法;另一方面摒弃了对路面参数的实时数值监测,以轮胎工作区域作为切入点,基于车辆动力学响应设计一种正向均匀撒点路面摩擦等级观测器。当轮胎处于线性区时动态的估计路面摩擦上下限值,当轮胎处于非线性区时对路面摩擦系数进行分级辨识,为主动安全系统和智能驾驶辅助系统提供路面感知信息,以优化各系统的控制策略,提高底盘执行器的机动性。

关键词：智能车辆轮胎力估计轮胎速度估计路面摩擦分级辨识 UniTire模型卡尔曼滤波器

基于模型预测的全线控分布式驱动智能车轨迹跟踪控制

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基于模型预测的全线控分布式驱动智能车轨迹跟踪控制

作者：杨泽坤石家庄铁道大学

学位级别：硕士

智能驾驶是近年来学者们关注的热点,是新型汽车技术的方向发展,是实现汽车智能化、电动化、主动安全和节能减排的重要措施。分布式驱动电动汽车采用全线控集成化底盘,通过主动转向和优化分配各轮胎力矩,使其在提高整车性能方面具有显著... 详细信息

智能驾驶是近年来学者们关注的热点,是新型汽车技术的方向发展,是实现汽车智能化、电动化、主动安全和节能减排的重要措施。分布式驱动电动汽车采用全线控集成化底盘,通过主动转向和优化分配各轮胎力矩,使其在提高整车性能方面具有显著优势。但是分布式驱动电动汽车具有高度非线性动态特性与参数不确定性,加剧了动力学控制的复杂程度,因此如何合理地设计并验证智能驾驶轨迹跟踪控制策略具有重要研究意义。本文采用课题组的四轮毂独立驱动全地形车(4 Wheel independent drive all terrain vehicle,4WID-ATV)实车参数构建CarSim整车模型,在Matlab/Simulink环境中构建基于线性时变模型预测控制(Linear time varying model predictive control,LTV MPC)的轨迹跟踪控制器。为了协调智能驾驶车辆的轨迹跟踪精确性和稳定性,提高控制算法对不同工况的自适应能力,提出基于Takagi-Sugeno模糊变权重模型预测控制(Takagi-Sugeno fuzzy MPC,T-S FMPC)的轨迹跟踪控制策略。以前轮转角为控制变量构建控制器,并以实时横向位移误差和横摆角误差为模糊输入,通过T-S模糊控制在线优化MPC目标函数权重,协调权重矩阵对轨迹跟踪精确性和稳定性的影响。基于平方根容积卡尔曼滤波(Square rooting cubature Kalman filter,SRCKF)估计轮胎侧向力以在线修正轮胎侧偏刚度,以提高控制算法对车速扰动和路面附着系数变化等不确定性因素的自适应能力。针对分布式驱动智能车全轮独立可控的特点,以前轮转角和轮胎纵向力为控制变量构建MPC控制器,通过T-S模糊在线优化MPC目标函数权重,实现具有良好自适应性与鲁棒性的自适应变参数MPC(Adaptive variable parameter MPC,AMPC)。为了验证所设计控制器在实际行驶工况下的有效性,首先安装并调试GPS、IMU、Speedgoat快速控制原型(Rapid control prototype,RCP)实时目标机等硬件设备,根据4WID-ATV底层CAN协议与传感器NMEA协议调试总线控制与反馈信息,并通过RCP收发车辆状态信息与控制报文,从而构建了4WID-ATV整车传感与控制系统,并通过现场实验验证了所提控制策略在双移线、环形工况下的有效性。仿真和实验研究表明:(1)相比于传统MPC控制,所提出的T-S FMPC控制,有效提高了轨迹跟踪精度,且轨迹跟踪稳定性显著增强。其中,横向位移误差降低62.24%,前轮转角波动减小37.46%、横摆角误差减小84.19%;(2)在20km/h、沥青路面双移线工况下,横向位移误差在0.12m以内,横摆角误差在1°以内,且前轮转角控制曲线平滑,说明所提算法具有良好的控制效果和实用性;(3)相比于传统MPC控制,所提出的AMPC对80-120km/h双移线湿滑路面、对接路面工况均有良好的跟踪效果,能够有效提高轨迹跟踪精度,并协调控制跟踪精确性和稳定性,减少控制输出量波动。

关键词：智能驾驶分布式驱动轨迹跟踪轮胎力估计工况自适应

基于无迹卡尔曼滤波的道路纵向坡度和超高联合估计

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基于无迹卡尔曼滤波的道路纵向坡度和超高联合估计

作者：陈贵源重庆交通大学

学位级别：硕士

道路的坡度和超高直接影响车辆的纵向运动和侧向运动,道路坡度和超高估计已成为智能汽车自适应巡航、稳定性控制等驾驶辅助和主动安全控制系统的关键部分。外接传感器的坡度估计方法成本高,且车身俯仰、侧倾姿态与道路坡度、超高存在耦... 详细信息

道路的坡度和超高直接影响车辆的纵向运动和侧向运动,道路坡度和超高估计已成为智能汽车自适应巡航、稳定性控制等驾驶辅助和主动安全控制系统的关键部分。外接传感器的坡度估计方法成本高,且车身俯仰、侧倾姿态与道路坡度、超高存在耦合关系,导致测量不准确。因此,提出了一种较为准确且稳定的道路坡度和超高联合估算方案,旨在实现车辆在线获取这两个参数。本文依托重庆市自然科学基金项目“道路特征联合估计与重型载货汽车侧翻预测研究”,以某型SUV汽车为研究对象,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波的道路坡度和超高联合估计方法。首先采用了遗传算法辨识悬架等效角刚度与角阻尼,其次建立了考虑道路坡度与超高的车辆九自由度动力学模型,然后提出了基于轮胎力观测的道路坡度和超高联合估计方法,最后通过仿真和实车实验验证了所提算法的有效性。研究工作主要包括以下几个方面:(1)提出了基于遗传算法的汽车悬架等效角刚度与角阻尼系数辨识方法。分别建立了包含汽车纵向和俯仰运动的纵向行驶二自由度模型和包含侧向、侧倾横摆运动的转向行驶三自由度模型。在车辆动力学仿真CarSim中进行了加减速和双移线仿真,以其输出的纵/侧向加速度、俯仰角、侧倾角等为参考值,以数学模型仿真结果为拟合值,设计了误差函数。通过遗传算法求解误差的最小值,基于二自由度纵向行驶模型辨识了悬架等效俯仰刚度和俯仰阻尼系数、基于三自由度转向行驶模型辨识了悬架等效侧倾刚度和侧倾阻尼系数。在不同加减速、正弦转向以及鱼钩工况验证了辨识结果的准确性。结果表明,采用遗传算法辨识出悬架的角刚度与角阻尼较为精确,为建立考虑道路坡度和超高的车辆九自由度动力学模型提供参数。(2)考虑道路坡度和超高的车辆九自由度模型建立和验证。考虑道路坡度和超高,建立了整车的纵向、侧向与横摆运动,车身俯仰和侧倾运动以及四个车轮旋转运动的九自由度动力学模型;在Carsim中建立了整车模型及带有倾角的道路模型,将车辆九自由度数学模型输出的计算结果与CarSim软件输出的仿真结果进行了对比,验证了本文构建的考虑道路坡度和超高模型的准确性。(3)提出了一种基于轮胎力观测的道路坡度和超高联合估计方法。首先,基于无迹卡尔曼滤波算法(UKF)建立了轮胎力与坡度、超高的双层估计器,第一层利用UKF算法对轮胎纵向力和侧向力进行了估计,把估计得到的轮胎力输入至第二层估计器,然后利用UKF算法对道路坡度和超高进行联合估计。最后,利用搭建的CarSim/MATLAB-Simulink联合仿真平台,在不同道路和车速下,验证了本文所提出的道路坡度和超高联合估计方法的有效性。(4)开展了道路坡度和超高实车验证实验。选择了包含有转弯微坡度、直线上坡和连续转弯上坡路段作为实验道路;使用水平仪测量了道路坡度、超高,并进行了插值处理,以得到真实的坡度值;利用多通道数采系统和惯性导航系统(IMU)等仪器采集了车辆运行参数,并进行了滤波处理。随后,将其输入到基于轮胎力观测的道路坡度和超高联合估计模型中进行离线观测。实验结果表明:本文所提出的估计方法具有较高的精度,能够在不同实际运行工况下实现道路坡度和超高的联合估计。

关键词： 9-DOF车辆模型坡度和超高联合估计 UKF算法轮胎力估计参数辨识

四轮独立驱动电动汽车车辆状态与路面附着系数估计

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四轮独立驱动电动汽车车辆状态与路面附着系数估计

作者：吴钰繁吉林大学

学位级别：硕士

不断丰富的乘用车类型,以及不断复杂化的汽车动力学控制策略,对车辆状态参数的精度提出了更高的要求。作为车辆状态参数的关键组成,质心侧偏角以及路面峰值附着系数在乘用车平台上不能实时测量,对其进行有效地状态参数估计显得尤为重要... 详细信息

不断丰富的乘用车类型,以及不断复杂化的汽车动力学控制策略,对车辆状态参数的精度提出了更高的要求。作为车辆状态参数的关键组成,质心侧偏角以及路面峰值附着系数在乘用车平台上不能实时测量,对其进行有效地状态参数估计显得尤为重要。对于质心侧偏角估计,本文运用车辆动力学领域已有的轮胎和车辆模型,设计了一种基于轮胎力的质心侧偏角闭环观测器,这一观测器将线性二自由度车辆模型的运动微分方程作为原系统,将UniTire统一轮胎模型用于构造观测器的状态反馈,两者组合到一起,构成了“车速-滑移率-轮胎力-加速度-车速”的观测器闭环。从试验验证结果看,本文的质心侧偏角观测器可以有效地抑制加速度测量值所携带的噪声以及偏移量,实现对车速以及质心侧偏角的有效估计。对于路面峰值附着系数估计,本文创新性地推导出了“利用附着系数-轮胎刚度”的路面峰值附着系数观测器原系统,并基于这一原系统成功设计出了具有“利用附着系数、滑移率-轮胎刚度-路面峰值附着系数-轮胎力-利用附着系数”闭环特征的路面峰值附着系数观测器。在进行观测器设计时,考虑到车辆以及轮胎在纵滑、侧滑工况下的动力学特性有较大区别,所以本文设计的路面峰值附着系数观测器在面向纵滑、侧滑工况时是不一样的。本文按照状态观测器设计的基本思路,首先设计面向纵滑工况的路面峰值附着系数观测器原系统。之后运用UniTire统一轮胎模型构造状态观测器纵向轮胎力的反馈校正项,使得观测器形成闭环。最后,从实验验证的结果看,本文面向纵滑工况的路面峰值附着系数观测器可以有效识别冰雪路面并给出可靠的路面峰值附着系数状态估计值,达到了预期的效果。为进一步实现对潮湿水泥路面、干燥水泥路面的有效识别,本文开发了面向侧滑工况的路面峰值附着系数观测器。在进行观测器设计时发现,其与质心侧偏角观测器必定形成耦合,例如进行路面峰值附着系数估计则必须要侧向车速输入,而进行质心侧偏角估计则必须要轮胎侧滑刚度输入。为保证所设计观测器的可靠性,本文运用“控制变量”的思想,首先在试验车上安装组合惯导设备,将质心侧偏角以及侧向车速当成已知量,单路设计面向侧滑工况的路面峰值附着系数观测器并进行验证。从验证结果看,在质心侧偏角已知的情况下,本文面向侧滑工况的路面峰值附着系数观测器可以有效识别冰雪路面、潮湿水泥路面以及干燥水泥路面。在此研究基础上,本文继续设计了质心侧偏角与路面峰值附着系数联合状态观测器,在设计状态观测器时并不只是将质心侧偏角观测器、路面峰值附着系数观测器进行简单拼接,还从观测器全局优化的角度,在联合状态观测器的背景下对质心侧偏角估计、路面峰值附着系数估计算法进行了改动。从试验验证的结果看,本文质心侧偏角与路面峰值附着系数联合状态观测器既可以实现对不同路面的识别,还可以有效地进行质心侧偏角估计。由于联合状态观测器只需要乘用车上最基本的信号作为观测器输入,并且有可观的参数估计效果,在讲求“低成本且可靠”的乘用车领域有很好的应用前景。

关键词：质心侧偏角估计路面峰值附着系数估计轮胎力估计联合状态观测器 UniTire统一轮胎模型