La estimacin precisa de los estados del vehculo es extremadamente crucial para su control de estabilidad. Como metodologa de estimacin fiable, el filtro de Kalman no perfeccionado (UKF) se ha utilizado ampliamente en el control de vehculos. Sin embargo, la precisin de la estimacin an necesita ser mejorada debido a la impredecible medicin y al ruido del proceso. En este trabajo, se propone una nueva metodologa de estimacin de estado UKF modificada combinada con la optimizacin de hormigas len (ALO) para el control de la estabilidad de un vehculo elctrico de cuatro ruedas con motor independiente (4WIDEV). En primer lugar, se analiza el rendimiento ptimo del algoritmo ALO, donde las funciones de prueba de optimizacin unimodal y multimodal son seleccionadas y optimizadas por GA, PSO y ALO, respectivamente. Los resultados indican que el algoritmo ALO tiene una buena capacidad de optimizacin global y aplicabilidad. En segundo lugar, el algoritmo ALO se fusiona con el UKF para ajustar las propiedades estadsticas de la informacin de ruido para el diseo del estimador ALOUKF sin seales de sensor adicionales. Por ltimo, se llevan a cabo las simulaciones en la plataforma de co-simulacin Matlab/Simulink-CarSim y la prueba en carretera basada en una plataforma experimental de prototipado rpido (RPP) A&D 5435 para verificar el mtodo propuesto. Los resultados de la simulacin y el experimento demuestran que el estimador ALOUKF puede mejorar la precisin de la estimacin del estado y resistir la no linealidad del vehculo incluso en el caso de maniobras complicadas y de emergencia.
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