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摘要：本发明公开了一种基于多源信息融合的动态坡度估计方法，适用于分布式驱动电动汽车等多种车辆，包括：建立车辆关于道路坡度的运动学模型和动力学模型；建立车辆‑道路侧倾动力学模型，解耦车辆侧倾与道路坡度角的叠加；建立基于运动学模型和基于动力学模型的坡度估计器；利用交互多模型算法，将坡度估计器的结果进行融合，并输出道路坡度估计值。本发明提供的动态坡度估计方法，克服了当前单一坡度估计方法的局限性，当车辆动态运动时，能够实时提供更准确的道路坡度信息，从而提高了道路坡度估计的准确性。
主权项：1.一种基于多源信息融合的动态坡度估计方法，其特征在于，包括:步骤1、建立车辆在斜坡上运动的车辆动力学模型及车辆运动学模型；步骤2、建立车辆-道路侧倾动力学模型；步骤3、基于车辆动力学模型和车辆-道路侧倾动力学模型构建无迹卡尔曼估计模型，并基于车辆运动学模型和车辆-道路侧倾动力学模型构建无迹卡尔曼估计模型，利用无迹卡尔曼滤波算法分别得到单一无迹卡尔曼估计模型的道路坡度估计值；步骤4、根据两个单一无迹卡尔曼估计模型的道路坡度估计值，基于交互多模型滤波算法，将两个无迹卡尔曼滤波估计模型进行融合，输出最终的道路坡度估计值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于多源信息融合的动态坡度估计方法
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