汽车质量与道路坡度串行估计方法.pptx
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基于AEKF的车辆质量与道路坡度实时估计.docx
基于AEKF的车辆质量与道路坡度实时估计车辆质量和道路坡度的实时估计在车辆控制和智能驾驶系统中起着重要的作用。准确估计车辆质量和道路坡度可以帮助优化车辆的控制算法,并提供更可靠和安全的驾驶体验。本文介绍一种基于增广扩展卡尔曼滤波(AEKF)的方法,用于实时估计车辆质量和道路坡度。第一部分将介绍车辆质量和道路坡度的重要性,以及利用传感器数据进行估计的挑战。第二部分将介绍增广扩展卡尔曼滤波的原理和应用。第三部分将详细描述基于AEKF的车辆质量和道路坡度估计方法。第四部分将介绍仿真实验的设置和结果。最后,将总结
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本发明涉及动态道路坡度估计。一种车辆和车辆系统设置有控制器,控制器被配置成:产生指示车辆质量估计的输出。当纵向加速度、车辆速度和横摆角中的至少一个指示发生合格的事件时,车辆质量估计基于纵向加速度和车轮扭矩。控制器还被配置成:基于车辆速度、车轮扭矩和车辆质量估计而产生指示动态道路坡度估计的输出。
卡尔曼滤波方法估计车辆质量与道路坡度对比分析.pptx
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基于车辆动力学的道路坡度与整车质量估计.docx
基于车辆动力学的道路坡度与整车质量估计道路坡度和整车质量是汽车运行过程中重要的参数,对驾驶员的驾驶技能和车辆的性能都有很大的影响。因此,研究如何准确估计道路坡度和整车质量变得越来越重要。一、道路坡度估计道路坡度是指道路在某一点的高度与水平距离之比。道路坡度的大小对汽车运行具有很大的影响,如在上坡时汽车需要消耗更多的能量,减速时需要更多的制动力。因此,需要准确估计道路坡度,以便驾驶员控制车辆和车辆系统能够更好地控制汽车。知道道路的实际坡度对于驾驶员来说是非常重要的,因为它能够帮助他们更好地规划行车路线、调整