【摘 要】
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车辆行驶中某些状态参量不易准确测得或测量成本较高,而这些变量的准确获取对车辆底盘控制有着重要的意义。为以较低成本获取重要的车辆运动状态,建立包括横摆、侧向和纵向3
【机 构】
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吉林大学汽车动态模拟国家重点试验室,长安股份有限公司汽车工程研究院
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车辆行驶中某些状态参量不易准确测得或测量成本较高,而这些变量的准确获取对车辆底盘控制有着重要的意义。为以较低成本获取重要的车辆运动状态,建立包括横摆、侧向和纵向3自由度的非线性车辆模型,利用扩展Kalman滤波(Extended Kalman filtering,EKF)理论建立了信息融合算法,给出车辆状态变量最小方差意义下的融合结果,利用少量的易测车辆状态信息(转向盘转角、车辆纵、侧向加速度)融合得出所需的难测车辆状态(横摆角速度、质心侧偏角)。并在Matlab/Simulink环境下利用实车场地试验数
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