基于车辆状态参数估计的轮胎纵向力和侧向力预测方法

本发明公开了基于车辆状态参数估计的轮胎纵向力和侧向力预测方法，在传统容积卡尔曼滤波（CKF）基础上，采用七阶球面半径准则替代原有的三阶球面径向容积准则，通过优化采样点分布和权重配置来提升估计精度，并结合QR分解确保数值计算的稳定性。利用车载传感器采集复杂工况下的前轮转角、纵向/侧向加速度等实时数据，结合算法估计的纵向速度、侧向速度、质心侧偏角及横摆角速度构建时间序列特征集，同时以Dugoff轮胎模型计算的轮胎力作为目标输出，设计一种基于TCN‑GRU的轮胎力预测方法，能够在保持关键时序信息的同时降低了计算复杂度，提升轮胎力的实时预测性能。