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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了考虑模型参数失配的路面附着系数级联估计方法及系统，涉及智能车辆状态估计技术领域。本发明包括：接收车辆的前轮转角、纵向加速度、侧向加速度参数信息；构建车辆运动状态估计动力学模型，将上述参数信息输入车辆运动状态估计动力学模型，并构建车辆运动状态的非线性状态空间方程。本发明采用无迹卡尔曼滤波作为基本框架，基于正交理论引入强跟踪滤波，通过调节衰减因子矩阵对增益矩阵实时动态更新，有效降低了模型参数失配、模型不确定性引起的估计精度下降问题，通过将两个强跟踪无迹卡尔曼滤波器串联连接，实现了对路面附着系数的高精度估计，有效增强了模型参数失配非理想状况下路面附着系数估计的鲁棒性。
主权项：1.考虑模型参数失配的路面附着系数级联估计方法，其特征在于，具体包括以下步骤：接收车辆的前轮转角、纵向加速度、侧向加速度参数信息；构建车辆运动状态估计动力学模型，将上述参数信息输入车辆运动状态估计动力学模型，并构建车辆运动状态的非线性状态空间方程，采用强跟踪无迹卡尔曼滤波对纵向速度、质心侧偏角和横摆角速度运动状态信息进行高精度估计；构建Dugoff轮胎模型，对上述高精度估计后得到的纵向速度、质心侧偏角和横摆角速度车辆状态信息进行输入，计算得到归一化的轮胎纵向力和轮胎侧向力；构建路面附着系数估计模型，将上述前轮转角、纵向加速度、侧向加速度和归一化处理后的轮胎纵向力和轮胎侧向力信息输入路面附着系数估计模型中，然后构建路面附着系数的非线性状态空间方程，采用强跟踪无迹卡尔曼滤波实现对路面附着系数的高精度估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 考虑模型参数失配的路面附着系数级联估计方法及系统
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