来源：期刊VIP网 时间：
作者：王珂;王艳阳;黄秋实;廖凯凯;邓修金;胡勇;
单位：西华大学汽车测控与安全四川省重点实验室;西华大学流体及动力机械教育部重点实验室;绵阳新华内燃机股份有限公司;
摘要：为研究车辆模型不确定性与环境感知不确定性对车辆轨迹预测精度的影响，利用Matlab建立恒横摆率和恒速度(constant turn rate and velocity, CTRV)轨迹预测模型，结合不同工况下采集的全球定位系统（global positioning system,GPS）与惯性传感器（inertial measurement unit,IMU）融合定位数据集，运用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filters, EKF)算法处理车辆模型的过程噪声与传感器的测量噪声。在此基础上进行仿真实验，分析不同行驶工况下车辆轨迹预测误差及对轨迹预测模型5个状态量的影响。结果表明：EKF算法能够很好地处理车辆模型过程噪声和传感器测量噪声，直线行驶工况下的轨迹预测误差控制在0.3 m以内，小曲率弯道行驶工况下的轨迹预测误差范围为1～9 m，大曲率弯道行驶工况下的轨迹预测误差范围为2～38 m；利用基于CTRV的轨迹预测模型结合EKF算法处理不确定性时，道路曲率的大小会直接影响车辆偏航角的滤波，甚至会使车辆偏航角滤波轨迹发散，导致大曲率弯道工况下的轨迹预测误差较大。
关键词：不确定性;;轨迹预测;;CTRV模型;;误差;;EKF算法
基金资助：西华大学研究生创新基金资助项目（编号：YCJJ2021089）;; 四川省重大科技专项（编号：2018GZDZX0011）;; 汽车测控与安全四川省重点实验室资助项目（编号：QCCK2022-004）;; 四川省自然科学基金面上项目（编号：2022NSFSC0400）
