四轮毂驱动EV双容积卡尔曼路面附着系数估计
【摘要】 针对车辆在行驶过程中难以实时、准确地获取路面附着系数这一问题，本研究在结合车辆三自由度动力学模型和Ｄｕｇｏｆｆ修正轮胎力模型所搭建的四毂驱动联合仿真电动汽车平台基础上，设计了一种时效性、鲁棒性强的双容积卡尔曼滤波路面附着系数观测算法。双容积卡尔曼滤波算法利用奇异值分解优化求解误差协方差矩阵，将车辆行驶状态观测器信息与附着系数观测器信息相互联系，形成闭环反馈校正更新观测信号，实现对路面附着系数的实时估计。在四轮毂驱动联合仿真电动汽车平台中设置低附着路面，在开路面仿真工况下对双容积卡尔曼滤波算法进行验证，并与传统容积卡尔曼滤波观测器数据进行比较和分析。结果表明：双容积卡尔曼滤波算法具有更快的的响应速度，估计的路面附着系数精度更高，实时性更强。
