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基于OpenXC数据的道路坡度实时估计方法研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 研究现状分析第12-13页
    1.4 课题的提出及研究意义第13-14页
    1.5 研究内容及论文结构第14-15页
    1.6 本章小结第15-17页
2 研究方案及关键问题第17-27页
    2.1 基于OPENXC的车载数据平台概述第17-18页
        2.1.1 OpenXC概述第17-18页
        2.1.2 基于OpenXC平台的数据采集第18页
    2.2 OPENXC车辆状态数据特征分析第18-22页
        2.2.1 OpenXC的数据内容和格式第18-20页
        2.2.2 OpenXC的数据特征第20-22页
    2.3 道路坡度估计的研究思路第22-24页
    2.4 道路坡度估计的关键问题第24-25页
    2.5 本章小结第25-27页
3 基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波的坡度实时估计第27-45页
    3.1 引言第27页
    3.2 车辆纵向动力学建模第27-29页
        3.2.1 车辆驱动力与行驶阻力第27-29页
        3.2.2 道路坡度与OpenXC数据的关系模型第29页
    3.3 扩展卡尔曼滤波算法第29-32页
        3.3.1 常规EKF算法简介第30-32页
        3.3.2 常规EKF算法在道路坡度估计中存在的问题第32页
    3.4 基于模糊自适应EKF的坡度估计模型第32-37页
        3.4.1 模糊自适应EKF算法设计第33-35页
        3.4.2 坡度估计算法实现第35-37页
    3.5 基于CARSIM平台的坡度估计算法验证第37-44页
        3.5.1 CarSim仿真平台简介第37-38页
        3.5.2 仿真设置第38-39页
        3.5.3 结果分析第39-44页
    3.6 本章小结第44-45页
4 考虑制动工况的坡度估计方法第45-55页
    4.1 引言第45页
    4.2 制动性能分析第45-47页
        4.2.1 制动工况下的车辆受力分析第45-46页
        4.2.2 制动工况的行驶特性分析第46-47页
    4.3 基于自回归预测模型的短程坡度估计第47-51页
        4.3.1 自回归预测模型第48-49页
        4.3.2 基于自回归模型的短程坡度估计第49-51页
    4.4 方法验证及结果分析第51-53页
        4.4.1 仿真设置第51-52页
        4.4.2 结果分析第52-53页
    4.5 本章小结第53-55页
5 影响坡度估计的关键因素分析与修正方法第55-63页
    5.1 引言第55页
    5.2 影响坡度估计的关键因素分析第55-57页
        5.2.1 数据异常对坡度估计的影响第55-56页
        5.2.2 不同车辆负载对坡度估计的影响第56-57页
    5.3 车载异常数据的预处理第57-60页
        5.3.1 基于滑动窗口的k-means算法数据异常检测第57-60页
        5.3.2 异常数据修正方法第60页
    5.4 基于车辆负载变化下的坡度估计修正第60-61页
    5.5 本章小结第61-63页
6 基于OPENXC的实车实验数据验证与分析第63-73页
    6.1 引言第63页
    6.2 基于GPS的路段坡度标定第63-65页
        6.2.1 实车实验平台搭建第63页
        6.2.2 基于GPS的路段行驶轨迹和坡度标定第63-65页
    6.3 实验结果与分析第65-71页
        6.3.1 无制动工况下的坡度估计结果分析第65-67页
        6.3.2 综合工况下的坡度估计结果分析第67-71页
    6.4 本章小结第71-73页
7 总结与展望第73-75页
    7.1 总结第73-74页
    7.2 展望第74-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-81页
附录第81页
    A. 作者在攻读硕士学位期间发表论文第81页
    B. 作者在攻读硕士学位期间公开的发明专利第81页
    C. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目第81页

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