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        慣性參數 文章 進入慣性參數技術社區

        基于雙無跡卡爾曼濾波的自動駕駛狀態慣性監測

        • 自動駕駛的完成需要設計合適的線控轉向系統。為了能夠對車輛動力慣性參數開展非線性評價,開發了一種分布結構驅動力電動汽車雙無跡卡爾曼濾波(Dual unscented Kalman filter, DUKF)方法與狀態觀測系統聯合系統車輛慣性監測方法。在分布結構驅動電動汽車傳感器中,除了具備傳統傳感器慣性量參數如質心橫擺角速度、縱向和側向加速度以外,還可以提供輪轂電機傳感器進行車輪角速度測試。研究結果表明:采用DUKF方法觀測數據比DEKF方法更加符合實際情況,促進觀測精度的顯著提升。
        • 關鍵字: 202308  電動汽車  狀態觀測  慣性參數  雙無跡卡爾曼濾波  
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        慣性參數介紹

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