控制理论与应用

作者：戴玉峰,苏圣超,崔文霞,汪义旺

单位：上海工程技术大学,上海工程技术大学,上海工程技术大学,苏州市智慧能源技术重点实验室

关键词：车辆定位; 交互式多模型; 卡尔曼滤波; 状态估计

基金：国家自然科学基金项目(61603241), 江苏高校“青蓝工程”(苏教师函[2023]27号), 苏州市科技计划项目(SZS2022015), 苏州市智慧能源技术重点 实验室开放课题基金(SLKSET2308)资助.

针对传统交互式多模型算法在车辆运动过程中模型匹配不及时、定位精度较低的问题,本文提出一种结合改进交互式多模型与容积卡尔曼滤波的算法,以改善车辆定位效果.首先,将惯性测量单元和路侧单元的观测结果融合为量测信息;然后,设计一种自适应转弯模型,应对角速度非固定时单一匀速转弯模型无法有效定位车辆的情况;进一步考虑模型非线性、状态向量维度较高的特点,采用容积卡尔曼滤波估计车辆状态;最后,提出改进的交互式多模型算法,通过二次交互优化模型概率.仿真实验表明,本文所提算法可以有效提高模型切换速度和车辆定位的准确性与稳定性,其定位误差相比传统交互式多模型算法降低了8.6%.

来源：2025年第3期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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