✨ 长期致力于商用车、电子制动系统、状态估计、主动安全、非线性扰动观测、滑模控制研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）强跟踪自适应容积卡尔曼滤波状态估计：
针对纵向车速和质心侧偏角估计，采用容积卡尔曼滤波框架。强跟踪滤波引入渐消因子调整预测协方差，提升对突变状态的跟踪能力。渐消因子通过残差序列的自协方差计算。Sage-Husa自适应估计器在线估计观测噪声协方差矩阵，避免传感器噪声时变影响。在双移线工况下，车速估计误差均方根0.12m/s，质心侧偏角误差0.3deg，优于扩展卡尔曼滤波（0.28m/s，0.7deg）。
（2）非线性扰动观测与滑模集成控制：
针对参数摄动和外界扰动，设计非线性扰动观测器估计等效扰动，观测器增益为15。上层滑模控制策略用于ABS（防抱死），滑模面为滑移率误差，趋近律采用自适应指数趋近律，切换增益随误差自适应调整。ESC（稳定性控制）采用二阶滑模超螺旋算法，减小抖振。RSC（防侧翻）基于侧向加速度阈值触发，控制外前轮制动。联合控制根据侧翻危险等级切换，优先RSC再ESC。在低附着路面（mu=0.3）紧急变线测试中，车辆未发生侧翻，横摆角速度峰值降至0.25rad/s。
（3）硬件在环试验台验证：
搭建基于dSPACE和Trucksim的硬件在环平台，包含真实气压EBS阀组和快速原型控制器。在正弦转向和鱼钩工况下测试联合控制策略，实测结果与离线仿真一致：侧向加速度峰值从0.65g降至0.48g，车身侧倾角从7.2度降至3.5度。控制策略在真实ECU上运行周期为5ms，满足实时性。
import numpy as np from filterpy.kalman import CubatureKalmanFilter from scipy.linalg import sqrtm class STACKF: def __init__(self, dim_x, dim_z): self.kf = CubatureKalmanFilter(dim_x, dim_z) self.alpha = 1.0 # 渐消因子初始 def update(self, z, H): # 计算残差 y = z - H @ self.kf.x # 计算渐消因子 S = H @ self.kf.P @ H.T + self.kf.R V0 = y @ y.T N = V0 - H @ self.kf.Q @ H.T - self.kf.R M = H @ self.kf.P @ H.T @ H @ self.kf.P @ H.T # 简化 self.alpha = max(1.0, np.trace(N) / np.trace(M)) # 调整预测协方差 self.kf.P = self.alpha * self.kf.P # 标准更新 self.kf.update(z, H, self.kf.R) return self.kf.x class NonlinearDisturbanceObserver: def __init__(self, L=15.0): self.L = L self.z_hat = 0.0 def update(self, x, u, dt): # 观测器动力学: d(d_hat)/dt = L*(x_dot - f(x,u)-g(x)*u - d_hat) # 简化实现 residual = self.L * (x[1] - (0.5*x[0] + 2*u) - self.z_hat) self.z_hat += residual * dt return self.z_hat class SlidingModeABS: def __init__(self, epsilon=0.05, k=10): self.epsilon = epsilon self.k = k def compute_brake_pressure(self, slip, slip_desired, d_slip): s = slip - slip_desired # 自适应趋近律 eta = 0.5 * np.abs(s) + 0.1 ds_dt = -eta * np.sign(s) - self.k * s # 控制律 pressure = 100 * (ds_dt - d_slip) # 简化 return np.clip(pressure, 0, 200) class SuperTwistingESC: def __init__(self, alpha=5, beta=0.5): self.alpha = alpha self.beta = beta self.w = 0.0 def compute_correction(self, sigma, dt): # sigma: 横摆角速度误差 self.w = self.w - self.beta * np.sign(sigma) * dt u = -self.alpha * np.sqrt(np.abs(sigma)) * np.sign(sigma) + self.w return u
