基于容积卡尔曼滤波的轮胎侧向力与非线性刚度修正的MPC路径跟踪控制研究 容积卡尔曼滤波

内容概要：本文探讨了在非线性工况下，利用容积卡尔曼滤波(CKF)对轮胎侧向力和侧偏刚度进行估计和修正的方法，并将其应用于MPC路径跟踪控制中。首先介绍了传统的线性轮胎模型在特定条件下无法准确描述轮胎行为的问题，然后详细阐述了CKF的工作原理以及其实现步骤，特别是容积点生成和状态预测的具体方法。接着讨论了轮胎侧偏刚度修正策略，提出了一种基于力-滑移率关系的自适应修正方法，并展示了其在实际测试中的有效性。此外，还提到了MPC控制器中代价函数的设计细节，强调了侧偏刚度比例项的作用。最后讲述了联仿过程中遇到的问题及解决方案，如时滞补偿模块的应用，以及手写CKF相较于MATLAB自带工具箱的优势。 适合人群：从事自动驾驶、汽车工程、控制系统等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解轮胎动态特性建模、非线性状态估计技术和先进路径跟踪控制算法的研究项目。目标是提升车辆在复杂环境下的操控性能和安全性。 其他说明：文中提供了具体的代码片段用于解释关键概念和技术实现，有助于读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒读者注意不同仿真平台间可能存在的兼容性问题，并给出了相应的解决思路。