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和联合仿真车辆状态估计估计的状态为横摆角速度 大约有13个文件
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  2. 2.jpg 536.08KB
  3. 3.jpg 759.64KB
  4. 与联合仿真车辆状态估计技术解.html 1.94MB
  5. 与联合仿真车辆状态估计深度技术剖析一引言在.html 1.94MB
  6. 与联合仿真车辆状态估计随着科技的飞速.html 1.94MB
  7. 与联合仿真车辆状态估计随着科技的飞速发展汽车行业的.docx 50.27KB
  8. 和是两个常用的仿真软件主要用于.docx 15.05KB
  9. 和是两个常用的车辆仿真软件它们可以联合使用以进.docx 16KB
  10. 和联合仿真车辆状态.html 1.94MB
  11. 技术探索之旅与联袂的车辆状态估计艺术一导言在.docx 50.27KB
  12. 汽车仿真技术分析与联合车辆状态估计一引言随着.docx 50.14KB
  13. 车辆状态估计一直是汽车行业中非常重要的一个.docx 49.63KB

资源介绍:

Carsim与Simulink联合仿真:基于Dugoff轮胎模型与卡尔曼滤波算法的车辆状态估计,涵盖横摆角速度、质心侧偏角等四状态及车轮转动角速度的分析与讨论。,基于Dugoff轮胎模型的Carsim与Simulink联合仿真:高精度车辆状态估计,涵盖横摆角速度等五大状态及卡尔曼滤波算法交流。,Carsim和simulink联合仿真车辆状态估计 估计的状态为:横摆角速度,质心侧偏角,纵向车速,侧向车速,4个轮子的转动角速度 先基于dugoff轮胎模型进行了轮胎纵向力和侧向力计算,再基于容积卡尔曼滤波CKF或者无迹卡尔曼滤波UKF 进行了车辆状态估计,精度很高,图中的工况为双移线工况和正弦工况 提供模型任何细节的讲解,同时可以交流理论相关的部分,包括卡尔曼滤波算法。 ,Carsim; simulink联合仿真; 车辆状态估计; 横摆角速度; 质心侧偏角; 纵向车速; 侧向车速; 轮胎转动角速度; Dugoff轮胎模型; 容积卡尔曼滤波(CKF); 无迹卡尔曼滤波(UKF); 双移线工况; 正弦工况; 理论交流; 卡尔曼滤波算法。,Carsim与Simulink联合仿真:多状态估计与Du
### 技术探索之旅:Carsim Simulink 联袂的车辆状态估计艺术
#### 一、导言
在智能汽车的快速演进时代,精准的状态估计是确保车辆行为正确控制的核心一环。本文将
带你一探 Carsim Simulink 联合仿真车辆状态估计的魅力,尤其关注于横摆角速度、质心
侧偏角、纵向车速、侧向车速以及四个轮子转动角速度的估计过程。我们将从 Dugoff 轮胎
模型出发,深入探讨容积卡尔曼滤波(CKF)和无迹卡尔曼滤波UKF)的车辆状态估计技
术。
#### 二、Dugoff 轮胎模型:车辆动力的基石
Dugoff 轮胎模型是车辆动力学模拟的重要一环。它能够精确计算轮胎的纵向力和侧向力
为车辆的操控提供有力支持。该模型基于物理原理,详细描述了轮胎与地面之间的相互作用
力,是车辆行为模拟的基础。
#### 三、Simulink Carsim 的联袂:双移线与正弦工况的仿真
Simulink Carsim 的联合仿真为车辆动力学研究提供了强大的工具。在双移线和正弦工况
下,系统能够模拟真实的车辆行驶环境,通过传感器数据和模型预测,实现对车辆状态的精
确估计。
#### 四、卡尔曼滤波算法:状态估计的利器
卡尔曼滤波算法是一种高效的递归滤波器,能够在动态系统中估计状态变量。本文将重点介
绍容积卡尔曼滤波(CKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)在车辆状态估计中的应用。这两种算
法通过引入更多的状态变量和更精确的更新机制,大大提高了状态估计的精度。
**容积卡尔曼滤波(CKF**
CKF 通过使用容积积分规则来逼近概率密度函数,从而得到更加准确的状态估计值。在车辆
状态估计中,CKF 能够有效地处理非线性系统的问题,提高估计的精度。
**无迹卡尔曼滤波(UKF**
UKF 利用无迹变换来逼近概率密度函数,其优点在于能够处理高维度的非线性系统。在车辆
状态估计中,UKF 能够处理更复杂的动力学模型,进一步提高估计的准确性。
#### 五、实例分析:联合仿真下的车辆状态估计
在联合仿真环境下,我们首先基于 Dugoff 轮胎模型计算轮胎的纵向力和侧向力。然后,利
CKF UKF 法对车辆的状态进行估计。通过实际仿真数据的对比,我们可以看到,
两种卡尔曼滤波算法在车辆状态估计中均表现出色,尤其是在双移线和正弦工况下,估计的
横摆角速度、质心侧偏角、纵向车速、侧向车速以及四个轮子的转动角速度等关键参数均具
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