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State Estimation of vehicle’s Dynamic Stability Based on the Nonlinear Kalman Filter

Automotive Innovation 2018年第3期1卷 281-289页

作者： Xiaofei Pei Xu Hu Wei Liu Zhenfu Chen Bo Yang School of Automotive Engineering Wuhan University of TechnologyWuhan 430070China Wanxiang Qianchao Corporation Hangzhou 311215China

An accurate estimation of a vehicle’s state of motion is the basis of dynamic stability *** different nonlinear Kalman filters are adopted for the estimation of the vehicle’s lateral/rollover stability ***,the overall structure of the state estimation with four inputs and four outputs is *** determining tire-cornering stiffness using a recursive leastsquares(RLS)method,the equations of state and of observation for the nonlinear Kalman filter are established based on a vehicle model with four degrees of freedom including planar and rollover ***,the specific steps of real-time state estimation using the extended Kalman filter(EKF)and unscented Kalman filter(UKF)are both *** a co-simulation,we find that the RLS algorithm estimates tire-cornering stiffness accurately and quickly,and the UKF improves the effect of state estimation compared with *** addition,the UKF is verified against data from vehicle *** results show the proposed method is reliable and practical in estimating vehicle states.

关键词： vehicle dynamic State estimation EKF UKF vehicle test

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