【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及车辆状态估计技术，尤其涉及一种基于iaekf的车辆状态估计方法及装置。
技术介绍
1、近年来，自动驾驶汽车发展迅速，其主动防撞系统和路径跟踪控制、横向稳定性控制等几乎所有类型的自动驾驶汽车控制系统在很大程度上依赖于车辆状态估计参数的获取，准确地了解车辆的动态响应是提高车辆操作稳定性性能、确保安全驾驶的关键。因此，车辆的状态参数估计对开发出更精确的高阶辅助驾驶系统、直至实现完全的自动驾驶场景至关重要。
2、车辆状态估计的方法主要分为两种，一种是通过传感器的方法测得，一种是通过状态估计器获得。尽管车辆的纵向速度和质心侧偏角可以通过传感器来实现，但是这些传感器的价格昂贵，且难以维护，并且容易因道路地形而出现错误。且在一些复杂的条件下，这些传感器的精确度相对较低，不能满足车辆动力学控制系统的需求。而且，考虑到量产车辆的成本，许多传感器由于太昂贵并不能被装配在车上，如惯导传感器(ins)、全球定位系统(gps)、全球导航卫星系统(gnss)。
3、状态估计器方法中，有鲁道夫模型(lo)、卡尔曼滤波模型(kf...
【技术保护点】
1.一种基于IAEKF的车辆状态估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于IAEKF的车辆状态估计方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的基于IAEKF的车辆状态估计方法，其特征在于，所述车辆动力学模型基于下式而建立：
4.根据权利要求1所述的基于IAEKF的车辆状态估计方法，其特征在于，所述轮胎侧偏角、轮胎转角、以及轮胎垂向力基于下式而建立：
5.根据权利要求1所述的基于IAEKF的车辆状态估计方法，其特征在于，所述轮胎的侧向力和所述轮胎的侧向力基于所述轮胎纵向力模型和侧向力模型而获得，
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