基于信息融合技术的车辆行驶状态估计

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针对车辆行驶状态估计问题,基于扩展卡尔曼滤波(EKF)理论设计了汽车横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速的估计算法。建立了车辆非线性三自由度估算模型,应用扩展卡尔曼滤波对纵向加速度、侧向加速度和方向盘转角低成本传感器信号的信息融合,实现对车辆行驶状态的准确估计。选择高速双移线工况,通过Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真对算法进行仿真验证。结果表明:算法能够准确估计车辆的横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速,并具有良好的实时性。
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