高速智能车辆状态观测器：卡尔曼滤波在vy测量中的关键应用

本文主要探讨了卡尔曼滤波理论在高速智能车辆状态观测器设计中的应用。针对JLUIV-Ⅳ型智能车辆，其侧向速度vy的测量不可靠，论文构建了一个关键的技术挑战。作者利用了车辆的二自由度转向动力学模型和预瞄运动学模型，这些模型是理解车辆动态行为的基础，特别是对于精确控制和导航至关重要。 卡尔曼滤波是一种递归最小均方估计算法，特别适用于处理含有噪声和不确定性数据的系统，如智能车辆的状态估计。它通过结合系统的预测模型和传感器测量，不断更新对系统状态的估计，即使在存在外部干扰或模型不完全准确的情况下也能提供有效的状态估计。在这个案例中，作者设计了一个状态观测器，其目标是利用卡尔曼滤波理论来克服测量误差和未知参数的影响，以实现车辆的稳定导航和控制。 文中提到，设计过程中考虑了模型中的不确定参数和事变参数，这表明观测器具有较强的鲁棒性，能够适应复杂环境中的变化。通过仿真和实验验证，结果表明这种状态观测器能够有效地估计车辆的实际状态，满足高速智能车辆导航控制的精度要求。 此外，文章还提到了关键词“自动控制技术”、“状态观测器”、“智能车辆”和“卡尔曼滤波理论”，这些都是本文核心讨论的主题，反映了论文在智能车辆领域的前沿应用和技术深度。论文的中图分类号TP242和文献标识码A，表明其属于自动化控制和车辆工程的范畴，并且具有较高的学术价值。 这篇论文提供了卡尔曼滤波在高速智能车辆状态观测器设计中的具体实践方法和效果验证，对于推动智能车辆技术的发展和实际应用具有重要意义。