摘要： 针对三阶滤波对高维汽车非线性模型估计精度有限的问题，以电动汽车为研究对 象，提出了一种基于奇异值分解的五阶容积卡尔曼滤波（ＳＶＤＦＣＫＦ）车辆状态估计器。首先基 于 Ｄｕｇｏｆｆ轮胎模型，构建高维非线性 ７自由度车辆动力学模型。然后根据三阶球面径向容积 规则将 ＣＫＦ拓展到五阶，使其具有五阶泰勒级数展开精度，同时利用奇异值分解代替传统 Ｃｈｏｌ ｅｓｋｙ分解，提高估计器的鲁棒性。最后利用 Ｃａｒｓｉｍ和 Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ联合仿真平台对 ＳＶＤ ＦＣＫＦ进行验证，结果表明：改进的 ＳＶＤＦＣＫＦ估计器能够有效提高电动汽车纵向速度、侧向速 度、质心侧偏角和四轮转速的估计精度和稳定性，多工况适应能力强，整体估计效果优于 ＣＫＦ 估计器。研究结果为电动汽车主动安全研究提供了理论支撑，具有实际应用价值

关键词: 车辆动力学模型；状态估计；奇异值分解；五阶容积卡尔曼滤波

中图分类号: 

• Ｕ４６１．