机械工程学报

作者：张志达, 郑玲, 李以农, 吴行, 余颖弘

单位：1. 重庆大学机械与运载工程学院 重庆 400044;2. 重庆大学机械传动国家重点实验室 重庆 400044

关键词：智能汽车,目标状态跟踪,平方根容积卡尔曼滤波,鲁棒自适应；

基金：国家自然科学基金（51875061）、重庆市研究生科研创新（CYB19063）和重庆市技术创新与应用发展专项（cstc2019jscx-zdztzxX0032）资助项目。

准确的自车和前车状态估计是智能汽车有效决策和控制的前提，而以往的研究通常不考虑噪声统计特性不确定的问题，导致某些情况下车辆状态估计的误差很大。为此，提出一种鲁棒自适应平方根容积卡尔曼滤波（Robust adaptive square-root cubature Kalman filter，RASCKF）算法，以降低噪声统计不确定性对估计精度的影响。首先，采用最大后验概率准则估计了过程噪声协方差和测量噪声协方差的统计值，以提高噪声稳定时状态估计的精确性。然后，基于标准化测量新息序列设计了故障检测规则，利用实时测量新息对噪声协方差进行校正处理，保证状态估计算法的鲁棒性。最后，在不同的噪声干扰工况下对RASCKF算法进行了仿真验证。结果表明，RASCKF算法在估计精度和稳定性上明显优于标准SCKF算法，有效地解决了智能汽车目标状态跟踪过程中噪声统计特性不确定的问题。

来源：2021年第20期

《机械工程学报》期刊编辑部

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