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基于雙無跡卡爾曼濾波的自動駕駛狀態(tài)慣性監(jiān)測

• 自動駕駛的完成需要設(shè)計合適的線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。為了能夠?qū)囕v動力慣性參數(shù)開展非線性評價，開發(fā)了一種分布結(jié)構(gòu)驅(qū)動力電動汽車雙無跡卡爾曼濾波(Dual unscented Kalman filter, DUKF)方法與狀態(tài)觀測系統(tǒng)聯(lián)合系統(tǒng)車輛慣性監(jiān)測方法。在分布結(jié)構(gòu)驅(qū)動電動汽車傳感器中，除了具備傳統(tǒng)傳感器慣性量參數(shù)如質(zhì)心橫擺角速度、縱向和側(cè)向加速度以外，還可以提供輪轂電機傳感器進行車輪角速度測試。研究結(jié)果表明：采用DUKF方法觀測數(shù)據(jù)比DEKF方法更加符合實際情況，促進觀測精度的顯著提升。
• 關(guān)鍵字： 202308  電動汽車  狀態(tài)觀測  慣性參數(shù)  雙無跡卡爾曼濾波