张向南，赵　津，衣丰艳

(1．贵州大学机械工程学院，贵州贵阳　550025；2．山东交通学院汽车工程学院，山东济南　250000)

0　引言

半挂汽车列车以其装载量大、运输成本低、具有“甩挂运输”、“区段运输”、“滚装运输”等优点，受到汽车运输业的高度重视和普遍发展。由于牵引车和半挂车之间的相互耦合作用，高速时极易发生侧翻、摆振和折叠等危险工况。为了解决上述问题，研究人员相继开发了制动防抱死系统、车道偏驶警示系统等汽车电子控制系统，来实现一些基本的汽车辅助驾驶功能。另一方面车辆的智能化是车辆技术的重要发展方向，大量的车辆智能控制系统的应用可以提高车辆的行驶性能，但这也对关键状态参数的测量提出了更高的要求[1]。

国外学者Ray，Laura R利用扩展卡尔曼滤波的方法进行汽车状态及轮胎与路面之间摩擦系数估计[2]。国内学者轧浩利用线性非时变卡尔曼滤波方法对汽车横摆角速度进行了估计[3]。赵津等利用Kalman-Bucy滤波方法建立了横向运动状态观测器，考虑到了车速对车辆运动状态的影响，实现了线性时变系统的状态估计，对车辆横向运动速度与横摆角速度的实际值进行估计[4]。高振海等在基于车辆动力学和卡尔曼滤波的汽车状态软测量中针对汽车动力学控制过程难以在线测得的横摆角速度等状态参数，建立了汽车横摆角速度的线性最小均方误差估计算法[5]。然而，在文献中对于半挂汽车的状态估计的研究还较少。文中基……