汽车的操纵稳定性是衡量汽车安全性最基本的指标之一,影响汽车行驶稳定性的基本因素主要有横摆角速度与质心侧偏角,将汽车简化为二自由度模型,建立关于横摆角速度与质心侧偏角的转向微分方程。基于MATLAB/Simulink软件建立仿真模型,对前轮转向与四轮转向典型的二自由度汽车模型进行仿真分析。对比两轮转向和四轮转向的稳定性。且四轮转向采用线控转向,将线控转向系统与四轮转向系统的优点结合起来,观察采用线控对汽车稳定性的影响。

采用低成本传感器并借助卡尔曼滤波方法实现车辆运动状态的高精度估计。首先考虑车辆侧向运动、横摆运动以及侧倾运动，建立非线性三自由度的动力学车辆模型，通过对其线性化，实现扩展卡尔曼滤波设计，进一步针对线性化带来的截断误差问题，利用贝叶斯估计建立极大后验状态估计最小二乘表达式，通过进一步求解最终设计完成了迭代扩展卡尔曼滤波算法。 通过不同行驶条件下仿真，验证迭代扩展卡尔曼滤波过滤噪声和追踪实际值的能力。仿真结果表明: 在复杂的行驶条件下，迭代扩展卡尔曼滤波能大幅过滤噪声，并有效追踪车辆质心侧偏角和横摆角速度的实际状态。