基于UKF与EKF的轮毂电机分布式驱动车辆状态估计技术及其应用

无迹卡尔曼滤波（UKF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）在轮毂电机分布式驱动车辆状态估计中的应用。文章首先构建了一个角阶跃输入下的整车7自由度模型，用于模拟复杂工况下的车辆动态行为。接着，重点探讨了UKF作为高效统计滤波方法在处理非线性、非高斯系统中的优势，特别是在估计车速、质心侧偏角和横摆角速度等方面的表现。文中还提供了具体的模型输入输出参数，并展示了如何将这些理论应用于实际车辆，以提升车辆的操控性能、安全性和舒适性。最后，文章给出了示例代码和优化策略，强调了未来的发展前景。 适合人群：从事汽车工程、自动驾驶技术和车辆控制系统的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确估计车辆状态参数的场合，如自动驾驶系统、智能交通管理和车辆安全系统的设计与开发。目标是提高车辆状态估计的准确性、稳定性和实时性。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了实际应用案例和代码示例，有助于读者深入理解和实践UKF和EKF在车辆状态估计中的应用。