【摘 要】
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在车辆行驶中,某些状态参量的准确获取对转向系统有着重要的作用,但状态参量测量成本高而且难以准确测量。质心侧偏角和横摆角速度是判断汽车实际行驶状态的重要数据。因此,
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在车辆行驶中,某些状态参量的准确获取对转向系统有着重要的作用,但状态参量测量成本高而且难以准确测量。质心侧偏角和横摆角速度是判断汽车实际行驶状态的重要数据。因此,针对汽车转向系统,为了以较低成本获取准确的车辆运动状态,建立卡尔曼滤波算法,应用二自由度线性汽车模型,模拟估计质心侧偏角和横摆角速度。结果表明,与Carsim平台模拟结果比较,该模型仅仅适用于小角度输入和车速不高的状况。虽然质心侧偏角无法用传感器直接测量,但是与直接积分方法相比,卡尔曼滤波这种状态估计的方法还是具有很高的实用价值。
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