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    發(fā)布日期: 2021-05-17
  • 語言: Matlab
  • 標(biāo)簽: EKF??

資源簡介

基于EKF擴(kuò)展卡爾曼濾波車身狀態(tài)估計(jì) 汽車穩(wěn)定性控制系統(tǒng)需要的狀態(tài)信息一部分可通過車載傳感器直接測量，另一部分不能直接測量。為了實(shí)現(xiàn)車輛動力學(xué)控制系統(tǒng)中的這種閉環(huán)狀態(tài)反饋，受某些測量技術(shù)以及成本等因素的制約，依靠傳感器直接測量獲取某些重要狀態(tài)量有很大的難度，因此提出狀態(tài)估計(jì)的方法，即通過估計(jì)算法實(shí)時獲取車輛在行駛過程中的某些重要狀態(tài)量，如車速、橫擺角速度、質(zhì)心側(cè)偏角等。本章利用擴(kuò)展卡爾曼濾波方法，基于三自由度的車輛估計(jì)模型對輪邊驅(qū)動電動汽車的縱向車速、側(cè)向車速、質(zhì)心側(cè)偏角進(jìn)行了估計(jì)，通過仿真驗(yàn)證了估計(jì)算法的準(zhǔn)確性。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

function?X=?EKF（u1u2u3u4u5u6u7u8u9u10u11u12）

a?=?1.1597;
b?=?1.215;
Iz?=?1875;
m?=?1620;
t?=?0.002;
d=1.4;
N=4001;
vx0=80/3.6;vy0=0;wr0=0;
delta=u1;Fx_fl=u2;Fx_fr=u3;Fx_rl=u4;Fx_rr=u5;Fy_fl=u6;Fy_fr=u7;Fy_rl=u8;Fy_rr=u9;ax=u10;ay=u11;r=u12;
persistent?P?Q?R?P1?K?xxhat?xhat
if?isempty（P）
???xhat?=?[vx0vy0wr0]‘;
???P?=diag（[111]）;?
???Q?=diag（[111]）;
???R?=diag（[111]）;
end

for?i=1:N
????
?vx_ekf=xhat（1i）;
?vy_ekf=xhat（2i）;
?wr_ekf=xhat（3i）;

????F_ekf=[0?wr_ekf?vy_ekf;
???????????-wr_ekf?0?-vx_ekf;
???????????0?0?0];
????A_ekf=[0?wr_ekf/2?vy_ekf/2;
???????????-wr_ekf/2?0?-vx_ekf/2;
???????????0?0?0];
????C_ekf=[（（Fx_fl+Fx_fr）*cos（delta）+Fx_rl+Fx_rr-（Fy_fl+Fy_fr）*sin（delta））/m;
???????????（

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