El ángulo de deslizamiento lateral desempeña un papel extremadamente importante en el control de la estabilidad del vehículo, pero el ángulo de deslizamiento lateral en los coches de producción no puede obtenerse directamente del sensor debido al coste del sensor; es esencial estimar el ángulo de deslizamiento lateral indirectamente por medio de otros parámetros de movimiento del vehículo; por lo tanto, es fundamental un algoritmo de estimación con rendimiento y precisión en tiempo real. El método de estimación tradicional basado en el algoritmo del filtro de Kalman es correcto en el área de control lineal del vehículo; sin embargo, en carreteras de baja adherencia, los vehículos tienen características no lineales evidentes. En este trabajo, se ha propuesto un algoritmo de filtrado de Kalman ampliado teniendo en cuenta las características no lineales del neumático y se ha verificado mediante la simulación conjunta de Carsim y Simulink, como la simulación en la carretera de cemento mojado y la carretera de hielo y nieve con doble cambio de carril. Para probar y verificar el efecto del algoritmo de estimación de filtrado de Kalman ampliado, se llevó a cabo la prueba del vehículo real en el campo de prueba límite. Los resultados experimentales muestran que la precisión del ángulo de deslizamiento lateral del vehículo adquirida por el algoritmo de filtrado Kalman extendido es obviamente mayor que la adquirida por el filtrado Kalman en el área de la no linealidad.
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