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基于双无迹卡尔曼滤波的自动驾驶状态惯性监测

  • 自动驾驶的完成需要设计合适的线控转向系统。为了能够对车辆动力惯性参数开展非线性评价,开发了一种分布结构驱动力电动汽车双无迹卡尔曼滤波(Dual unscented Kalman filter, DUKF)方法与状态观测系统联合系统车辆惯性监测方法。在分布结构驱动电动汽车传感器中,除了具备传统传感器惯性量参数如质心横摆角速度、纵向和侧向加速度以外,还可以提供轮毂电机传感器进行车轮角速度测试。研究结果表明:采用DUKF方法观测数据比DEKF方法更加符合实际情况,促进观测精度的显著提升。
  • 关键字:202308电动汽车状态观测惯性参数双无迹卡尔曼滤波
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