基于分布式驱动电动汽车的状态估计模型：详解VCU整车控制器及卡尔曼滤波系列算法应用实现,VCU整车控制器：自主搭建模型，采用多种卡尔曼技术估计车辆七状态，支持正版，供学习参考,vcu整车控制器，本模

veBEfQFfIqHkZIP整车控制器本模型完全  595.91KB

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资源介绍:

基于分布式驱动电动汽车的状态估计模型：详解VCU整车控制器及卡尔曼滤波系列算法应用实现,VCU整车控制器：自主搭建模型，采用多种卡尔曼技术估计车辆七状态，支持正版，供学习参考,vcu整车控制器， 本模型完全由自己亲手搭建，支持正版 基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计，分别采用无迹卡尔曼，容积卡尔曼，高阶容积卡尔曼观测器等，可估计包括纵向速度，质心侧偏角，横摆角速度，以及四个车轮角速度七个状态。 模型中第一个模块是四轮驱动电机；第二个模块是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：第三个模块是基于dugoff计算轮胎力模块，该模块可以计算纵向力和横向力。 后面的模块是关于无迹卡尔曼，容积卡尔曼，高阶容积卡尔曼对车辆状态进行估计，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。 模型和代码完全是由自己亲手编写，可供自己参考和学习。 本模型是基于simulink与carsim联合仿真，ckf是由s function进行编写，提供相关文献。 如果有需要在电机无传感器控制和车辆状态估计上改进卡尔曼滤波，比如平方根容积卡尔曼等， ,VCU整车控制
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90404128/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90404128/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">vcu<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">整车控制器是一种综合性设备<span class="ff3">，</span>用于对整车进行控制和管理<span class="ff4">。</span>在自动驾驶和智能交通领域<span class="ff3">，</span></span>vcu</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">整车控制器扮演着重要的角色<span class="ff4">。</span>本文将围绕<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">vcu<span class="_ _0"> </span></span>整车控制器展开讨论<span class="ff3">，</span>重点介绍了一个基于分布式驱</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">动电动汽车的车辆状态估计模型<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff3">，</span>我们介绍了该模型的架构和组成部分<span class="ff4">。</span>基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计模型由多个模</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">块组成<span class="ff4">。</span>第一个模块是四轮驱动电机<span class="ff3">，</span>它是整车动力系统的关键组成部分<span class="ff4">。</span>第二个模块是<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">carsim<span class="_ _0"> </span></span>输</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">出的真实参数<span class="ff3">，</span>包括汽车所受横向力<span class="ff4">、</span>纵向力<span class="ff4">、</span>驱动力矩等<span class="ff4">。</span>第三个模块是基于<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">dugoff<span class="_ _0"> </span></span>算法计算轮</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">胎力的模块<span class="ff3">，</span>它可以计算纵向力和横向力<span class="ff4">。</span>后面的模块是关于无迹卡尔曼<span class="ff4">、</span>容积卡尔曼和高阶容积卡</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">尔曼对车辆状态进行估计<span class="ff4">。</span>这些模块能够估计包括纵向速度<span class="ff4">、</span>横摆角速度<span class="ff4">、</span>质心侧偏角以及四个车轮</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">角速度等七个状态<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在模型的实现过程中<span class="ff3">，</span>我们使用了<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">Simulink<span class="_ _0"> </span></span>与<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">Carsim<span class="_ _0"> </span></span>联合仿真的方法<span class="ff4">。</span>同时<span class="ff3">，</span>我们还编写了基于</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">S Function<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">的<span class="_ _1"> </span></span>CKF<span class="ff3">（</span>Cubature Kalman Filter<span class="ff3">）<span class="ff2">算法<span class="ff4">。</span>这个模型和代码完全由我们亲手编写</span>，</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">具有一定的参考和学习价值<span class="ff4">。</span>同时<span class="ff3">，</span>我们也提供了相关文献供读者参考<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过该模型<span class="ff3">，</span>我们可以实现对整车的状态估计<span class="ff3">，</span>其中包括了纵向速度<span class="ff4">、</span>横摆角速度<span class="ff4">、</span>质心侧偏角以及</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四个车轮角速度等关键状态<span class="ff4">。</span>这对于电机无传感器控制和车辆状态估计的改进具有重要意义<span class="ff4">。</span>比如<span class="ff3">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可以考虑采用平方根容积卡尔曼等更高级别的滤波算法<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们欢迎读者加好友咨询<span class="ff3">，</span>如果有对电机无传感器控制和车辆状态估计的改进方面的问题<span class="ff3">，</span>可以提出</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">并与我们讨论<span class="ff4">。</span>我们将竭诚为您提供帮助和支持<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">总的来说<span class="ff3">，<span class="ff1">vcu<span class="_ _0"> </span></span></span>整车控制器是一个复杂且重要的技术设备<span class="ff3">，</span>而基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">计模型则是其中的一个关键应用<span class="ff4">。</span>通过对该模型的研究和介绍<span class="ff3">，</span>我们希望能够为读者提供有用的技术</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">分析和思路<span class="ff3">，</span>同时也希望能够激发更多对于电机控制和车辆状态估计方面的研究和创新<span class="ff4">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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