Design and Implementation of a Tire Force Estimation Model Based on the Extended Kalman Filter -Second Report-
拡張カルマンフィルタを用いたタイヤ発生力推定モデルの開発 -第二報-
- Delivery
- Available on this site
- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20265211
- Paper/Info type
- Proceedings (Spring)
No.50-26
- Pages
- 1-6(Total 6 p)
- Date of publication
- May 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2026 JSAE Annual Congress (Spring)
Detailed Information
| Author(J) | 1) 北野 翔太, 2) 糸賀 秀樹, 3) 日比野 貴則, 4) 桑原 一樹, 5) 金子 広孝, 6) 菅井 友駿 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Shota Kitano, 2) Hideki Itoga, 3) Takanori Hibino, 4) Kazuki Kuwabara, 5) Hirotaka Kaneko, 6) Tomotaka Sugai |
| Affiliation(J) | 1) トヨタ自動車, 2) トヨタ自動車, 3) トヨタ自動車, 4) トヨタ自動車, 5) トヨタ自動車, 6) トヨタ自動車 |
| Affiliation(E) | 1) Toyota Motor, 2) Toyota Motor, 3) Toyota Motor, 4) Toyota Motor, 5) Toyota Motor, 6) Toyota Motor |
| Abstract(J) | 第一報より，8自由度車両モデルに拡張カルマンフィルタを併用することで，タイヤ発生力を高精度に推定できることがわかった．一方で，カルマンフィルタの精度に依存するシステム共分散Qと観測共分散Rに関しては明確な決定手法が無く，質疑においても多くの議論を行った．本講演では，QとRの決定方法について推定誤差共分散と観測予測誤差共分散を用い，最適化手法を適用することにより，十分な精度を実現できるQとRの決定方法を発表する． Translation |
| Abstract(E) | From our previous report, it was found that combining an 8-degree-of-freedom vehicle model with an Extended Kalman Filter enables highly accurate estimation of tire forces. However, there is no clear method for determining the system covariance QQQ and observation covariance RRR, which significantly affect the accuracy of the Kalman Filter, and this topic generated considerable discussion during the Q&A session. In this presentation, we propose a method for determining QQQ and RRR by applying an optimization approach that utilizes the estimation error covariance and the observation prediction error covariance, thereby achieving sufficient accuracy. |
