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基于UKF与SRCKF的分布式驱动车辆状态联合估计研究（Simulink仿真实现）

news 2026/7/11 0:14:46

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💥第一部分——内容介绍

基于UKF与SRCKF的分布式驱动车辆状态联合估计研究

摘要

分布式驱动电动汽车凭借四轮独立驱动、转矩灵活可控的优势，在车辆主动安全控制、底盘动力学优化领域具备显著技术优势，而精准的车辆状态信息是实现高性能底盘控制的核心前提。针对传统车辆状态估计方法依赖高精度轮胎模型、易产生迭代误差累积，以及传统滤波算法矩阵分解稳定性差、鲁棒性不足的问题，本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）与平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）的分布式驱动车辆多状态联合估计方法。依托Carsim-Simulink联合仿真平台，搭建分布式驱动车辆轮毂电机模型并通过PID算法实现车速精准跟踪，结合级联滑模观测器（ASMO）与车轮运动模型完成轮胎力实时观测，摒弃传统七自由度车辆模型配套的参数化轮胎建模方式，有效规避轮胎模型输入估计偏差引发的误差放大问题。同时，引入Utchol分解法替代传统Cholesky分解，解决正定矩阵分解失效的技术难题，在保证状态估计精度的前提下大幅提升算法运行鲁棒性。仿真结果表明，本文所提方法可精准实现车辆纵向车速、侧向车速、横摆角速度及质心侧偏角的实时估计，相较传统建模滤波方法误差更小、稳定性更强，能够适配复杂行驶工况下的车辆状态观测需求，为分布式驱动电动汽车底盘动力学控制提供可靠的状态数据支撑。

关键词

分布式驱动车辆；车辆状态估计；UKF；SRCKF；轮胎力观测器；Utchol分解；联合仿真

1 引言

新能源汽车产业快速迭代升级，分布式驱动电动汽车以其结构简洁、动力响应快、转矩独立可控等特点，成为智能车辆底盘一体化控制领域的研究热点。车辆纵向车速、侧向车速、横摆角速度及质心侧偏角是表征车辆动力学状态的核心参数，直接决定车辆稳定性控制、轨迹跟踪控制等主动安全系统的控制精度。现阶段，车速、横摆角速度等基础状态可通过车载传感器直接采集，但质心侧偏角等关键状态参数受传感器成本、安装条件及行驶环境干扰的限制，难以通过硬件直接精准获取，依托滤波观测算法实现车辆状态精准估计成为行业主流技术方案。

当前国内外针对车辆状态估计的研究多基于七自由度整车动力学模型，结合魔术公式、Dugoff等参数化轮胎模型构建状态观测系统，通过扩展卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波等算法完成状态求解。但该类方法存在固有技术缺陷：参数化轮胎模型高度依赖精准的车辆状态输入，迭代估计过程中，前期状态估计的微小偏差会通过轮胎模型持续放大，形成误差累积效应，最终导致全工况状态估计精度下降，尤其在极限转向、低附路面等非线性强工况下，误差失真问题更为突出，难以满足高精度底盘控制需求。

在滤波算法层面，传统UKF、CKF算法依托Cholesky分解完成矩阵运算，该分解方式仅适用于严格正定矩阵，车辆行驶过程中工况突变、传感器噪声干扰极易导致滤波协方差矩阵出现非正定问题，引发算法迭代失效、估计结果发散，严重制约观测系统的鲁棒性与工况适应性。为解决上述问题，本文摒弃传统“整车模型+轮胎模型”的建模架构，采用轮胎力观测器替代参数化轮胎模型，从源头抑制迭代误差累积；同时融合UKF与SRCKF算法优势，引入Utchol分解法优化矩阵求解过程，解决传统分解算法的稳定性缺陷，通过Carsim-Simulink联合仿真验证算法的有效性与可靠性，实现多车辆状态的高精度、高鲁棒性联合估计。

2 分布式驱动车辆系统建模与仿真平台搭建

2.1 联合仿真平台架构

本文采用Carsim与Simulink联合仿真架构开展研究，充分发挥两款仿真软件的技术优势，搭建高精度、高保真的车辆动力学仿真环境。其中，Carsim负责搭建整车动力学主体模型，精准还原分布式驱动车辆的底盘结构、轮胎动力学特性、行驶阻力及路面工况，输出真实的车辆行驶状态响应；Simulink用于完成控制算法、观测算法及滤波估计算法的建模与迭代运算，实现车速跟踪控制、轮胎力观测、车辆状态滤波估计等核心功能，二者通过数据接口实现实时数据交互，形成闭环联合仿真系统，兼顾仿真精度与算法迭代效率。

2.2 轮毂电机模型与车速跟踪控制

基于分布式驱动车辆四轮独立驱动的结构特性，在Simulink环境中搭建四轮轮毂电机动力学模型，精准模拟轮毂电机的转矩响应特性、动态响应延迟及输出约束，贴合实车电机工作特性。为保证车辆行驶工况的可控性，本文采用PID控制算法构建车速闭环跟踪系统，以预设目标车速为输入，以车辆实际纵向车速为反馈量，通过比例、积分、微分参数协同调节，动态修正轮毂电机输出转矩，实现不同行驶工况下的车速精准跟踪，为后续车辆状态估计提供稳定、可控的仿真工况基础。通过工况调试，PID控制器可有效消除车速跟踪稳态误差，快速响应目标车速变化，满足动态工况下的仿真需求。

2.3 基于观测器的轮胎力获取架构

针对传统参数化轮胎模型误差累积的核心痛点，本文摒弃传统七自由度整车建模配套的轮胎建模方案，采用“级联滑模观测器（ASMO）+车轮运动模型”的架构实现轮胎纵向力与侧向力的实时观测。基于车轮动力学平衡关系搭建车轮运动模型，结合车辆行驶过程中可精准采集的轮速、加速度、转向角等基础信号，通过级联滑模观测器对轮胎力进行动态观测求解。该架构无需依赖各类经验参数化轮胎模型，彻底规避了传统方法中“状态估计值输入轮胎模型、误差逐级放大累积”的固有缺陷，从建模层面提升车辆状态估计的精度与稳定性，为后续滤波估计算法提供精准的轮胎力观测输入。

3 改进UKF+SRCKF联合估计算法设计

3.1 传统滤波算法缺陷分析

UKF算法通过无迹变换处理系统非线性问题，无需对非线性模型进行线性化近似，相较扩展卡尔曼滤波更适配车辆强非线性动力学系统，能够有效提升状态估计精度。SRCKF算法以容积准则为核心，通过平方根迭代更新滤波协方差矩阵，可有效抑制数值舍入误差，具备更强的非线性适配能力。但两类传统算法均采用Cholesky分解完成矩阵运算，该运算方式对矩阵正定性要求严苛。在车辆复杂行驶工况下，传感器随机噪声、工况突变、模型小幅不确定性均会导致滤波协方差矩阵丧失正定性，造成Cholesky分解失效，引发算法迭代中断、估计结果发散，极大限制了算法的工程实用性。

3.2 基于Utchol分解的算法鲁棒性优化

为解决传统Cholesky分解的正定矩阵约束问题，本文引入Utchol分解法对UKF+SRCKF联合滤波算法进行优化升级。Utchol分解法突破了严格正定矩阵的使用限制，可对半正定、非正定矩阵完成稳定分解运算，在保留UKF非线性拟合优势与SRCKF数值稳定性优势的基础上，有效规避工况波动、噪声干扰引发的矩阵分解失效问题。该优化方式仅改进算法矩阵求解环节，不改变原有滤波迭代逻辑与状态更新规则，因此不会对车辆状态估计的精度造成负面影响，同时大幅提升算法在复杂、突变工况下的运行稳定性与鲁棒性。

3.3 多车辆状态联合估计方案

本文以轮胎力观测器输出的精准轮胎力数据为核心输入，依托优化后的UKF+SRCKF联合滤波框架，构建多状态联合估计系统，实现车辆纵向车速、侧向车速、横摆角速度及质心侧偏角的同步估计。算法以车载传感器可直接测量的轮速、纵向加速度、侧向加速度、方向盘转角等信号为观测基准，结合车轮动力学与整车侧向运动特性，完成状态量的时间更新与观测更新。相较于传统七自由度模型估计方案，本文所提架构以实测观测轮胎力替代模型计算轮胎力，消除了建模误差与迭代误差累积，结合优化后的鲁棒滤波算法，实现了多维度车辆核心状态的高精度、高稳定性估计。

4 仿真结果与分析

为验证本文所提车辆状态估计方法的有效性，基于Carsim-Simulink联合仿真平台，设置匀速行驶、变道行驶、转向行驶等典型车辆工况开展仿真测试，将本文改进算法的状态估计结果与传统七自由度模型+传统滤波算法的估计结果进行对比分析，重点验证纵向车速、侧向车速、横摆角速度、质心侧偏角的估计精度与稳定性。

工况仿真结果表明，在常规平稳行驶工况下，本文算法与传统算法均能实现车辆状态的有效跟踪，但本文算法的稳态估计误差显著更低；在转向、变道等强非线性动态工况下，传统算法受轮胎模型误差累积与矩阵分解稳定性问题影响，状态估计曲线出现明显波动、滞后及偏差，质心侧偏角、侧向车速的估计失真问题尤为突出。而本文基于轮胎力观测器的建模架构彻底抑制了迭代误差累积，结合Utchol分解优化的滤波算法，可快速响应车辆动力学状态变化，估计曲线能够精准贴合真实车辆状态响应，无明显发散、波动现象。

同时，针对噪声干扰、工况突变的鲁棒性测试结果显示，传统算法易出现矩阵分解失效、估计结果跳变的问题，而本文优化后的UKF+SRCKF算法可始终保持稳定迭代运行，具备更强的抗干扰能力与工况适应性，充分验证了Utchol分解优化的有效性与轮胎力观测替代建模方案的优越性。

5 结论

本文针对分布式驱动车辆状态估计中的误差累积、算法鲁棒性不足两大核心问题，提出了基于轮胎力观测器与改进UKF+SRCKF算法的车辆多状态联合估计方法。通过Carsim-Simulink联合仿真平台完成系统建模与算法验证，得出核心结论如下：首先，采用级联滑模观测器与车轮运动模型实现轮胎力观测，替代传统参数化轮胎模型，彻底解决了传统七自由度模型估计方案中状态迭代误差累积、误差放大的技术难题，从建模层面提升了状态估计精度；其次，引入Utchol分解法优化滤波算法矩阵求解过程，解决了传统Cholesky分解仅适配正定矩阵的缺陷，在不降低估计精度的前提下，显著提升了滤波算法的运行鲁棒性与复杂工况适应性；最后，UKF与SRCKF的算法融合架构兼顾了非线性拟合能力与数值稳定性，可精准实现纵向车速、侧向车速、横摆角速度、质心侧偏角的联合估计，能够满足分布式驱动电动汽车主动安全控制的高精度状态感知需求。

后续研究可进一步结合实车试验，优化算法参数适配性，同时拓展低附路面、极限工况等复杂场景下的状态估计性能优化，推动该算法在实车底盘控制系统中的工程化应用。