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基于双无迹卡尔曼滤波的自动驾驶状态惯性监测 被引量：1
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作者 黄亚成 《电子产品世界》 2023年第8期49-51,共3页
自动驾驶的完成需要设计合适的线控转向系统。为了能够对车辆动力惯性参数开展非线性评价,开发了一种分布结构驱动力电动汽车双无迹卡尔曼滤波(Dual unscented Kalman filter,DUKF)方法与状态观测系统联合系统车辆惯性监测方法。在分布... 自动驾驶的完成需要设计合适的线控转向系统。为了能够对车辆动力惯性参数开展非线性评价,开发了一种分布结构驱动力电动汽车双无迹卡尔曼滤波(Dual unscented Kalman filter,DUKF)方法与状态观测系统联合系统车辆惯性监测方法。在分布结构驱动电动汽车传感器中,除了具备传统传感器惯性量参数如质心横摆角速度、纵向和侧向加速度以外,还可以提供轮毂电机传感器进行车轮角速度测试。研究结果表明:采用DUKF方法观测数据比DEKF方法更加符合实际情况,促进观测精度的显著提升。本研究有助于提高自动驾驶状态惯性监测能力,对自动驾驶技术的提高有一定的理论支撑意义。 展开更多
关键词 电动汽车 状态观测 惯性参数 双无迹卡尔曼滤波
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