UKF/EKF路面附着系数估计：Matlab/Simulink应用

资源摘要信息:"路面附着系数估计-无迹扩展卡尔曼滤波（UKF/EKF）软件使用：Matlab/Simulink 适用场景：采用无迹/扩展卡尔曼滤波UKF进行路面附着系数估计，可实现“不变路面，对接路面和对开路面”等工况的路面附着系数估计。产品simulink源码包含如下模块：整车模块：7自由度整车模型 估计模块：无迹卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波 包含：simulink源码文件，详细建模说明文档，对应参考资料 适用于需要或想学习整车动力学simulink建模，以及simulink状态估计算法建模的朋友。模型运行完全OK（仅适用于MATLAB17版本及以上）" 知识点: 1. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）的基本概念：卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，能够从一系列的含有噪声的测量中估计动态系统的状态。它广泛应用于信号处理、控制系统、导航系统等领域。 2. 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）：扩展卡尔曼滤波是针对非线性系统的一种滤波算法。它通过对非线性函数进行泰勒展开，将非线性系统近似为线性系统，然后应用标准卡尔曼滤波的方法。 3. 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）：无迹卡尔曼滤波是一种改进的EKF算法，它采用无迹变换来近似非线性系统的概率密度分布，从而比EKF更准确地估计非线性系统的状态。 4. 路面附着系数估计：路面附着系数是指车辆轮胎与路面之间的摩擦力与垂直于路面的正压力的比值，是影响车辆行驶稳定性和安全性的关键参数。路面附着系数估计对于车辆的防滑制动系统和稳定性控制系统至关重要。 5. Matlab/Simulink软件：Matlab是一种高性能的数值计算软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。Simulink是Matlab的扩展，主要用于基于模型的设计和多域仿真，可以创建复杂的系统动态模型。 6. 7自由度整车模型：在车辆动力学仿真中，整车模型通常需要考虑车辆的横向、纵向、竖直方向的运动以及绕这些轴的转动，因此会采用多个自由度来描述车辆的动力学行为。 7. 动力学建模：动力学建模是使用数学模型来描述物理系统中的力与运动的关系，以便于分析和预测系统行为。在车辆领域，动力学建模通常包括车辆的发动机、传动系统、悬架系统和轮胎等部件的动态特性。 8. 状态估计算法建模：状态估计算法用于从带有噪声的测量数据中估计系统的真实状态。这在控制系统中非常重要，因为只有准确估计了系统状态，才能实现有效的控制。 9. 系统仿真：系统仿真指的是使用计算机程序模拟一个物理系统的动态行为。Simulink提供的图形化编程环境使得用户能够直观地构建和测试复杂系统的动态模型。 10. Matlab版本兼容性：在使用Matlab/Simulink进行项目开发时，必须注意软件版本的兼容性问题。根据资源描述，所提供的模型和代码仅适用于MATLAB17版本及以上。使用不同版本的Matlab可能会导致代码无法正常运行或出现兼容性问题。