文件名称：基于扩展卡尔曼滤波的信息融合技术在车辆状态估计中的应用* (2009年)
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更新时间：2024-06-19 16:26:38
工程技术 论文
车辆行驶中某些状态参量不易准确测得或测量成本较高，而这些变量的准确获取对车辆底盘控制有着重要的意义。为以较低成本获取重要的车辆运动状态，建立包括横摆、侧向和纵向3*度的非线性车辆模型，利用扩展Kalman滤波(Extended Kalman filtering，EKF)理论建立了信息融合算法，给出车辆状态变量最小方差意义下的融合结果，利用少量的易测车辆状态信息(转向盘转角、车辆纵、侧向加速度)融合得出所需的难测车辆状态(横摆角速度、质心侧偏角)。并在 Matlab/Simulink环境下利用实车场地试验