稳定性和安全性作为汽车设计和规划的两大要素，与车辆的状态参数估算密切相关，其中最直接的就是关于如何精确估算行驶过程中的路面附着系数。在Kalman滤波算法基础之上，本文针对汽车的强非线性特性运用无迹卡尔曼（UKF）滤波算法在Matlab中搭建状态观测器、三自由度车辆模型、Duglff轮胎归一化模型对路面附着系数进行估计，将整体模型与Carsim进行整体测试和对比。结果证明，通过运用UKF算法建立的状态观测器能满足对附着系数估计值的准确性要求。
2021-10-06 17:28:33
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本文总结了线性/非线性和离散/连续卡尔曼滤波的公式，可根据所研究系统方程的形式进行相应的选择。同时，附上了将UKF应用于目标跟踪中的一个Matlab仿真程序，供更好地理解UKF。
2021-08-06 19:13:22
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关于ukf的算法，采用matlab实现，只需编写相关状态方程即可使用，功能良好，具有较好的可阅读性，方便学习和使用
2019-12-21 21:29:35
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