车辆状态估计在现代汽车控制系统中起着至关重要的作用。准确地估计车辆的状态可以帮助实现更高
级别的驾驶辅助功能，并提高整体的行驶安全性和驾驶体验。本文将介绍一种基于无迹卡尔曼滤波（
UKF）的车辆状态估计方法，并以扩展卡尔曼滤波（EKF）作为对比。
在估计车辆状态之前，我们首先需要建立一个合适的数学模型来描述车辆的行为。对于轮毂电机分布
式驱动车辆而言，我们选用了整车 7 自由度模型，该模型可以较为准确地描述车辆在横向和纵向上的
运动行为。
在本文的状态估计方法中，我们关注以下三个参数的估计：车速、质心侧偏角和横摆角速度。通过方
向盘转角和车辆纵向加速度这两个输入参数，我们可以推算出这三个输出参数的估计值。
首先，我们介绍使用 UKF 进行车辆状态估计的方法。UKF 是一种非线性滤波算法，相比于传统的 EKF
，它对非线性函数的逼近更加准确，能够更好地处理非线性系统的状态估计问题。在 UKF 中，状态估
计被分为两个步骤：预测和更新。
在预测步骤中，我们使用角阶跃输入和整车 7 自由度模型来预测车辆状态的变化。通过对状态转移矩
阵进行高斯采样，我们可以得到一系列预测状态点。然后，利用这些预测状态点和噪声矩阵，我们可
以计算出预测状态的均值和协方差。
在更新步骤中，我们利用测量数据来修正预测状态的估计。我们通过对预测状态进行高斯采样，得到
一系列估计状态点。然后，将估计状态点通过状态观测矩阵映射到测量空间，并计算出估计状态的均
值和协方差。
另外，为了对比 UKF 的性能，我们也使用了 EKF 进行状态估计。EKF 是一种基于线性化的滤波算法
，它通过线性化非线性系统来近似状态估计过程。虽然 EKF 在某些情况下可以提供较好的性能，但对
于高度非线性的系统，其估计结果可能存在较大误差。
通过对比实验，我们发现使用 UKF 进行车辆状态估计可以获得更准确的结果。在轮毂电机分布式驱动
车辆中，UKF 能够更好地捕捉到车辆的横摆角速度、纵向车速和质心侧偏角。相比之下，EKF 的估计
结果存在一定的偏差。
总结起来，本文介绍了一种基于 UKF 的车辆状态估计方法，并对比了 EKF 的性能。通过对轮毂电机
分布式驱动车辆的实验结果分析，我们发现 UKF 能够提供更准确的车辆状态估计。这对于车辆控制系
统的设计和开发具有重要意义，可以为驾驶辅助功能和整车控制带来更好的性能和安全性。
尽管本文仅以轮毂电机分布式驱动车辆为例进行了状态估计的研究，但所提出的 UKF 方法在其他类型
的车辆中也具有广泛的适用性。未来的研究可以进一步探索 UKF 在其他驾驶场景下的应用，如自动驾
