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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于无迹卡尔曼滤波器的路感反馈力矩估算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118205614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410303768.X，技术领域涉及：B62D6/00；该发明授权一种基于无迹卡尔曼滤波器的路感反馈力矩估算方法是由黄炜;夏伟;黄起鹏设计研发完成，并于2024-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无迹卡尔曼滤波器的路感反馈力矩估算方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于无迹卡尔曼滤波器的路感反馈力矩估算方法，包括以下步骤：获取无刷直流电机的三相电流、转子转角及汽车状态参数；通过汽车二自由度模型、Dugoff轮胎模型以及电流转矩转换方程构建无迹卡尔曼滤波器，根据电机的三相电流、转子转角以及汽车状态参数确定齿条力矩；根据汽车状态参数计算转向系统的惯性力矩、阻尼力矩、摩擦力矩以及EPS助力矩；通过无迹卡尔曼滤波器计算的齿条力矩，与所计算的惯性力矩、阻尼力矩、摩擦力矩以及EPS助力矩，计算路感反馈力矩；与现有技术相比，本发明具有路感反馈更准确的优点。

本发明授权一种基于无迹卡尔曼滤波器的路感反馈力矩估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无迹卡尔曼滤波器的路感反馈力矩估算方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取无刷直流电机的三相电流、转子转角及汽车状态参数； 通过汽车二自由度模型、Dugoff轮胎模型以及电流转矩转换方程构建无迹卡尔曼滤波器，根据电机的三相电流、转子转角以及汽车状态参数确定齿条力矩； 根据汽车状态参数计算转向系统的惯性力矩、阻尼力矩、摩擦力矩以及EPS助力矩； 通过无迹卡尔曼滤波器计算的齿条力矩，与所计算的惯性力矩、阻尼力矩、摩擦力矩以及EPS助力矩，计算路感反馈力矩； 所述无迹卡尔曼滤波器的构建具体为： 步骤S1：将无刷直流电机的三相电流以及转子转角的数值传输给无迹卡尔曼滤波器的观测方程，观测方程为无刷直流电机的电流转矩转换方程，观测变量为： 式中，ia、ib、ic分别为无刷直流电机A、B、C相电流，θr为当前电机转子转角； 将汽车运动过程中的前轮转角以及车速的数值传输给无迹卡尔曼滤波器的系统状态方程，无迹卡尔曼滤波器系统状态方程包括Dugoff轮胎模型、二自由度模型； 无迹卡尔曼滤波器状态变量为： 式中，vy为侧向车速，ωr为横摆角速度，Fy为轮胎侧向力，Tr’为无迹卡尔曼滤波的状态齿条力矩； 步骤S2：无迹卡尔曼滤波器根据无迹变换得到k时刻Sigma点集： 式中：表示k时刻的状态变量；Pk∣k表示k时刻的协方差矩阵；ε表示缩放比例参数；i＝表示第几个Sigma点；n表示状态变量维数； 步骤S3：根据无迹卡尔曼滤波器状态变量预测值计算公式，得到一组代表这组变量高斯分布的采样点Xik+1|k，其公式为： Xik+1|k＝f[k,Xik|k] 式中：f[k,Xik|k]表示在k时刻，将Xik|k代入到无迹卡尔曼滤波器系统状态方程的二自由度模型、Dugoff轮胎模型、状态变量预测值计算公式中计算； 步骤S4：进一步预测得到的状态变量的期望，将其作为k+1时刻状态变量的估计值，其公式为： 式中：ωi表示第i个Sigma点权值； 根据k时刻变量求k+1时刻协方差矩阵Pk+1|k，其公式为： 式中：Q表示状态方程计算过程误差的协方差矩阵； 步骤S5：使用无迹变换得到新的高斯分布采样点Xi’k+1|k，其公式为： 步骤S6：计算得到预测的观测量Zik+1|k，其公式为： ik+1|k＝h[Xi’k+1|k] 式中：h[Xi’k+1|k]表示将Xi’k+1|k中的齿条力矩这一变量带入到观测方程中进行计算； 步骤S7：根据预测的观测量得到其均值其公式为： 计算观测量协方差矩阵其公式为： 式中：R表示观测变量的误差协方差矩阵； 计算观测量与状态变量的协方差矩阵其公式为： 步骤S8：计算卡尔曼增益Kk+1，其公式为： 步骤S9：更新k+1时刻无迹卡尔曼滤波的输出状态变量其中包含需要的无迹卡尔曼滤波计算的齿条力矩Tr”，其公式为： 式中：Zk+1表示k+1时刻通过传感器获得的观测变量； 更新k+1时刻无迹卡尔曼滤波器协方差矩阵Pk+1|k+1，其公式为：

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