基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计采用容积.zip
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更新日期:2025-01-01

基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计,采用容积卡尔曼(CKF)观测器 可估计七个状态:纵向速度,质心侧偏角,横摆角速度,以及四个车轮角速度 模型中:模块一:四轮驱动电机;模块二:carsim输

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分布式驱动电动汽车车辆状态估计技术分析随.txt
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分布式驱动电动汽车车辆状态估计技术解析一背景介绍.doc
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分布式驱动电动汽车车辆状态估计技术详.txt
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基于分布式驱动电动汽.html
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基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估.txt
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基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计技术研究一.txt
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资源内容介绍

基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计,采用容积卡尔曼(CKF)观测器。可估计七个状态:纵向速度,质心侧偏角,横摆角速度,以及四个车轮角速度。模型中:模块一:四轮驱动电机;模块二:carsim输出的真实参数,包括汽车所受横向力,纵向力,驱动力矩等模块三:基于dugoff计算轮胎力模块,该模块可以计算纵向力和横向力模块四:关于CKF的车辆状态估计,可估计包括纵向速度,横摆角速度,质心侧偏角以及四个车轮角速度七个状态。此模型是基于simulink与carsim联合仿真,ckf是由s_function进行编写,相关文档

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