《汽车工程》好文推荐5:基于无迹卡尔曼滤波与遗传算法相结合的车辆状态估计

原标题:《汽车工程》好文推荐5:基于无迹卡尔曼滤波与遗传算法相结合的车辆状态估计

《汽车工程》编辑部将在2019年第2期发表的论文中向读者推荐3篇论文,以期引发行业对该论文的关注和相关技术的交流与讨论。

论文题目基于无迹卡尔曼滤波与遗传算法相结合的车辆状态估计

论文作者周卫琪,齐翔,陈龙,徐兴,江苏大学汽车与交通工程学院

研究背景

实时准确地获得汽车的行驶状态是保证车辆主动安全控制的前提,然而,由于物理原因、成本问题、测量噪声的分布特性难以确定等问题,有些状态信息无法找到非常有效适用的传感器来直接进行测量或测量精度不高。

研究方法

论文中采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)与遗传算法(GA)相结合的方式以降低噪声对车辆状态估计结果的干扰。

研究结果

由于遗传算法的寻优作用,可以降低系统过程噪声和量测噪声对估计结果的影响,大大减小估计结果与真实值之间的误差。仿真和实车实验表明,UKF结合GA的方法,能够提高估计精度且具有很好的抗干扰性。

创新点和意义

论文中通过UKF与GA方法相结合,提出了一种新的自适应滤波算法。利用UKF对汽车状态参数进行估计,同时引入GA算法,根据适应度函数对过程噪声和量测噪声进行寻优,实现了噪声的自适应作用,估计精度大幅提高。研究结果对汽车的主动安全控制有重要意义。

关于《汽车工程》

《汽车工程》创刊于1979年,是综合反映我国汽车行业研究水平的学术性期刊,在国内汽车科技学术界具有较高的权威性和影响力,被美国《工程索引》(Ei)等多家数据库收录,也是中国汽车行业唯一的Ei检索科技期刊。

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