基于自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计方法

基于自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计方法，包括以下步骤：基于扩展卡尔曼滤波算法构建包含状态方程和观测方程的非线性三自由度动力学模型来描述车辆的纵向、侧向和横摆状态；状态方程的状态变量为质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速；基于Sage‑Husa算法构建时变量测噪声统计估计器来自适应修正扩展卡尔曼滤波算法中的量测噪声协方差矩阵；通过状态方程对车辆进行状态预测，并计算状态预测协方差矩阵；基于扩展卡尔曼滤波算法计算新息序列的二次项之和与新息序列方差矩阵的迹的比值，判断滤波是否真实发散。该方法通过建立基于自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波器实现对车辆行驶过程中难以测量的状态量进行实时估计，实现对车辆状态的精准估计。