【摘 要】
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将无味卡尔曼滤波（UKF）算法运用到车辆质心侧偏角的估计之中，基于纵滑一侧偏联合工况下的统一指数（Unitire）轮胎模型建立非线性车辆动力学模型．采用最小偏度单形采样的UKF算法估计
【机 构】
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合肥工业大学机械与汽车工程学院,株洲易力达机电有限公司
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将无味卡尔曼滤波（UKF）算法运用到车辆质心侧偏角的估计之中，基于纵滑一侧偏联合工况下的统一指数（Unitire）轮胎模型建立非线性车辆动力学模型．采用最小偏度单形采样的UKF算法估计车辆的几个关键状态参量，并由此得到质心侧偏角估计。最后采用奇瑞A3两厢型汽车的车辆参数．使用车辆动力学实时仿真软件DYNAware/ve DYNA对观测器进行了实时验证。仿真结果表明，UKF非线性估计方法精度高，估计结果能够满足实际应用要求。
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