最大相关熵准则下改进扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计OA北大核心CSTPCD
Vehicle State Estimation with Improved Extended Kalman Filter Under Maximum Correntropy Criterion
针对传统卡尔曼滤波在非高斯环境下对车辆状态估计鲁棒性和精度差的问题,提出最大相关熵准则(MCC)下改进自适应迭代扩展卡尔曼(AIEKF)滤波算法(MC-AIEKF),建立横-纵耦合的三自由度车辆模型,利用易测得的车载传感器信息设计了包含横摆角速度、质心侧偏角、纵向车速的状态观测器.在双移线和正弦扫频输入工况下通过Simulink/CarSim仿真试验平台对提出的算法进行了验证.结果表明,在非高斯环境下,相比于扩展卡尔曼滤波(EKF)和AIEKF,…查看全部>>
Because of the poor robustness and accuracy of the conventional Kalman filter for vehicle state estimation in the non-Gaussian environment,an improved adaptive iterative extended Kalman filtering(AIEKF)algorithm(MC-AIEKF)under the maximum correntropy criterion(MCC)is proposed.A three-degree-of-freedom lateral-longitudinal coupled vehicle model is established,and a state observer containing the yaw rate,mass-central sideslip angle and longitudinal speed…查看全部>>
祁登亮;冯静安;倪向东;宋宝
石河子大学 机械电气工程学院,新疆石河子 832003石河子大学 机械电气工程学院,新疆石河子 832003石河子大学 机械电气工程学院,新疆石河子 832003华中科技大学 机械科学与工程学院,武汉 430074
交通运输
自适应迭代扩展卡尔曼滤波车辆状态估计最大相关熵准则非高斯环境
adaptive iterative extended Kalman filteringvehicle state estimationmaximum correntropy criterionnon-Gaussian environment
《机械科学与技术》 2024 (4)
573-581,9
国家自然科学基金项目(61663042)
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