摘要：将粒子滤波（particle filter,PF）算法应用到汽车的状态估计之中,建立了包含定常统计特性噪声和非线性轮胎的汽车动力学模型,根据汽车非线性状态转移函数完成对粒子的预测,基于当前时刻的量测值实现对预测粒子权重的评估,最后通过重采样完成对汽车关键状态量估计。将PF估计器与常见的EKF、UKF估计器进行了比较分析,基于ADAMS/Car的虚拟试验和实车试验验证了PF在汽车状态估计中的可行性。

关键词：汽车动力学 状态估计 粒子滤波算法 虚拟试验 

单位：南京航空航天大学车辆工程系 南京210016