基于无迹卡尔曼滤波UKF与扩展卡尔曼滤波EKF的轮毂电机分布式驱动车辆状态估计模型研究，采用角阶跃输入与整车7自由度模型进行车速、质心侧偏角及横摆角速度的精确估计，模型输入方向盘转角delta与车辆纵

qyfbUtPuOZIP车辆状态估计扩展卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波车  2.45MB

资源文件列表:

ZIP 车辆状态估计扩展卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波车 大约有13个文件
  1. 1.jpg 237.94KB
  2. 2.jpg 53.19KB
  3. 3.jpg 214.02KB
  4. 分布式驱动车辆状态估计角阶跃输入下.html 703.24KB
  5. 基于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的轮毂电机.txt 2.25KB
  6. 基于无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼.html 703.7KB
  7. 技术博文基于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔.html 702.69KB
  8. 标题基于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波.txt 2.2KB
  9. 车辆状态估计在智能驾驶领域中至关重要特别是在车.txt 2.8KB
  10. 车辆状态估计扩展卡尔曼滤波无迹卡尔.html 700.31KB
  11. 车辆状态估计是现代自动驾驶和智能.html 703.43KB
  12. 轮毂电机分布式驱动车辆的动态状态估计在轮.doc 2.14KB
  13. 轮毂电机分布式驱动车辆的扩展卡尔曼滤波与无迹.txt 1.95KB

资源介绍:

基于无迹卡尔曼滤波UKF与扩展卡尔曼滤波EKF的轮毂电机分布式驱动车辆状态估计模型研究，采用角阶跃输入与整车7自由度模型进行车速、质心侧偏角及横摆角速度的精确估计，模型输入方向盘转角delta与车辆纵向加速度ax，模型输出横摆角速度wz、纵向车速vx及质心侧偏角β的高效估算,扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波在轮毂电机分布式驱动车辆状态估计中的应用：基于角阶跃输入与整车7自由度模型的状态估计模型,车辆状态估计，扩展卡尔曼滤波EKF，无迹卡尔曼滤波UKF车辆状态估计，扩展卡尔曼滤波EKF，无迹卡尔曼滤波UKF 角阶跃输入+整车7自由度模型+UKF状态估计模型+附送EKF状态估计模型，针对于轮毂电机分布式驱动车辆，进行车速，质心侧偏角，横摆角速度估计。 模型输入：方向盘转角delta，车辆纵向加速度ax 模型输出：横摆角速度wz，纵向车速vx，质心侧偏角β ,车辆状态估计;扩展卡尔曼滤波EKF;无迹卡尔曼滤波UKF;轮毂电机分布式驱动车辆;状态估计模型;角阶跃输入;7自由度模型;车速估计;质心侧偏角估计;横摆角速度估计。,基于UKF和EKF的轮毂电机车辆状态估计模型
<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/90402007/2/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/90402007/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">轮毂电机分布<span class="_ _0"></span>式驱动车辆的<span class="_ _0"></span>动态状态估计</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">在轮毂电机分布式驱动的车辆中，车辆状态估计是车辆动力学控制的重要一环。本文将探讨如何</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">利用扩展卡尔曼滤波（<span class="ff3">EKF</span>）和无迹卡尔曼滤波（<span class="ff3">UKF</span>）进行车辆状态估计，特别是针对车速、质</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">心侧偏角以及横摆角速度的估计。</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、模型基础</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">我们的模型基于角阶跃输入和整车<span class="ff3">7</span>自由度模型。该模型考虑了车辆的多种动态特性，包括转向、</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">加速和制动等。模型输入包括方向盘转角<span class="ff4 fs1 fc1">delta</span>和车辆纵向加速度<span class="ff4 fs1 fc1">ax</span>，而输出则是横摆角速度<span class="ff4 fs1 fc1">wz</span>、</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">纵向车速<span class="ff4 fs1 fc1">vx</span>以及质心侧偏角<span class="ff5 fs1 fc1">β</span>。</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、扩展卡尔<span class="_ _0"></span>曼滤波（<span class="ff6 sc1">EKF</span>）的<span class="_ _0"></span>应用</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff3 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">EKF<span class="ff2">是一种高效的非线性系统状态估计方法。在车辆状态估计中，</span>EKF<span class="ff2">能够有效地处理系统模型的</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">非线性特性。通过不断迭代更新，<span class="ff3">EKF</span>能够根据模型输入和实际测量值，对车辆状态进行实时估计</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">。</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">在轮毂电机分布式驱动车辆的场景中，<span class="ff3">EKF</span>能够根据方向盘转角<span class="ff4 fs1 fc1">delta</span>和车辆纵向加速度<span class="ff4 fs1 fc1">ax</span>等输入</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">信息，结合车辆动力学模型，对车速、质心侧偏角以及横摆角速度进行估计。这种估计方法在车</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">辆行驶过程中具有较高的准确性和实时性。</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、无迹卡尔<span class="_ _0"></span>曼滤波（<span class="ff6 sc1">UKF</span>）的<span class="_ _0"></span>引入</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">相比于<span class="ff3">EKF</span>，<span class="ff3">UKF</span>在处理高维非线性系统时具有更好的性能。<span class="ff3">UKF</span>通过无迹变换（<span class="ff3">UT</span>）来近似概率</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">密度函数，从而获得更加准确的系统状态估计。在轮毂电机分布式驱动车辆的场景中，<span class="ff3">UKF</span>能够</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">更精确地估计车辆状态，尤其是在面对复杂的驾驶环境和多种驾驶工况时。</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">我们构建了<span class="ff3">UKF</span>状态估计模型，该模型以角阶跃输入和整车<span class="ff3">7</span>自由度模型为基础，结合<span class="ff3">UKF</span>算法，</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">对车速、质心侧偏角以及横摆角速度进行实时估计。通过仿真实验，我们发现<span class="ff3">UKF</span>状态估计模型</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">在各种驾驶工况下均表现出较高的准确性和鲁棒性。</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、实验与讨<span class="_ _0"></span>论</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">为了验证<span class="ff3">EKF</span>和<span class="ff3">UKF</span>在车辆状态估计中的性能，我们进行了实际道路测试。测试结果表明，<span class="ff3">EKF</span>和<span class="ff3">U</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff3 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">KF<span class="ff2">都能够有效地对车辆状态进行估计，但在复杂驾驶环境下，</span>UKF<span class="ff2">的估计性能略优于</span>EKF<span class="ff2">。这主要</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">得益于<span class="ff3">UKF</span>在处理高维非线性系统时的优势。</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">然而，需要注意的是，虽然<span class="ff3">UKF</span>在大多数情况下表现出较好的性能，但在某些特定场景下，<span class="ff3">EKF</span>也</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">可能具有较好的估计效果。因此，在实际应用中，我们需要根据具体的驾驶环境和工况选择合适</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">的状态估计方法。</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、结语</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">本文探讨了扩展卡尔曼滤波（<span class="ff3">EKF</span>）和无迹卡尔曼滤波（<span class="ff3">UKF</span>）在轮毂电机分布式驱动车辆状态估</div><div class="t m0 x1 h2 y20 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">计中的应用。通过构建角阶跃输入和整车<span class="ff3">7</span>自由度模型，我们实现了对车速、质心侧偏角以及横摆</div><div class="t m0 x1 h2 y21 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">角速度的实时估计。实验结果表明，<span class="ff3">EKF</span>和<span class="ff3">UKF</span>都能够有效地进行车辆状态估计，但在复杂驾驶环</div><div class="t m0 x1 h2 y22 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">境下，<span class="ff3">UKF</span>具有更好的性能。未来，我们将继续研究更先进的车辆状态估计方法，以提高车辆动</div><div class="t m0 x1 h2 y23 ff2 fs0 fc0 sc1 ls0 ws0">力学控制的性能和安全性。</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源