【摘 要】
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为准确估计车辆的行驶速度,保证汽车的安全性,设计了基于无味卡尔曼滤波算法（UKF：Unscented Kalman Filter）的车速估计器,并与基于卡尔曼滤波（KF：Kalman Filter）算法所建立的估计器
【机 构】
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吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林大学通信工程学院
【基金项目】
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“863”国家高科技计划基金资助项目（2012AA110701）,“973”国家高科技计划基金资助项目（2012CB821202）,长江学者和创新团队发展计划基金资助项目（IRT1017）.
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为准确估计车辆的行驶速度,保证汽车的安全性,设计了基于无味卡尔曼滤波算法（UKF：Unscented Kalman Filter）的车速估计器,并与基于卡尔曼滤波（KF：Kalman Filter）算法所建立的估计器进行了比较.两个估计器都以七自由度整车模型为研究平台,同时在Matlab中搭建了UKF和KF的算法模型.仿真实验结果表明,当系统输入产生突变时,UKF算法与真实值的绝对误差率始终在4％以内,比KF算法的误差率大约降低了3％,UKF车速估计器能很好地预测车速变化的趋势,相对于KF估计算法效果更佳
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