Comparative Study of Some Estimation Algorithms for Vehicle Stability State
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摘要: 建立了基于运动学的车辆3自由度状态估计模型,分别将扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)应用到车辆状态估计中,通过仿真试验比较了3种算法的估计效果.结果表明,车辆工作在线性稳定区域时,EKF算法效果最优,而车辆工作在强非线性区域并处于失稳状态时,PF算法效果最优.
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