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基于信息融合技术的车辆行驶状态估计算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
1 绪论第9-14页
   ·研究的背景与意义第9页
   ·国内外发展现状第9-12页
     ·车辆行驶状态估计的研究现状第9-11页
     ·路面附着系数估计的研究现状第11页
     ·汽车参数估计的研究现状第11-12页
   ·本文研究的主要内容第12-14页
2 基于容积卡尔曼滤波的车速估计研究第14-32页
   ·卡尔曼滤波概述第14-19页
     ·经典卡尔曼滤波算法第14-15页
     ·扩展卡尔曼滤波算法第15-17页
     ·容积卡尔曼滤波算法第17-19页
   ·车辆估算模型第19-23页
     ·非线性三自由度模型第19-22页
     ·Dugoff 轮胎模型第22-23页
   ·基于容积卡尔曼滤波的车速估计算法第23-31页
     ·车速估计算法过程第23-24页
     ·仿真验证第24-31页
   ·本章小结第31-32页
3 基于双容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态及路面附着系数估计第32-47页
   ·车辆行驶状态与路面附着系数估计算法第32-38页
     ·双扩展卡尔曼滤波算法第32-33页
     ·双容积卡尔曼滤波算法第33-38页
   ·应用估计算法估计车辆状态与路面附着系数第38-46页
     ·车辆状态与路面附着估计过程第38页
     ·仿真结果验证第38-46页
   ·本章小结第46-47页
4 基于三重容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态及参数估计第47-63页
   ·车辆行驶状态及参数的估计原理第47-48页
   ·车辆行驶状态及参数算法设计第48-55页
   ·车辆状态与参数估计第55-62页
     ·车辆状态与参数估计流程第55-56页
     ·仿真结果验证第56-62页
   ·本章小结第62-63页
5 驾驶模拟器硬件在环实验验证第63-78页
   ·驾驶模拟器硬件在环实验平台的软硬件介绍第64-67页
     ·驾驶模拟器硬件介绍第64-66页
     ·驾驶模拟器软件介绍第66-67页
   ·实验验证第67-77页
     ·实验模型第67-68页
     ·实验工况第68-77页
   ·本章小结第77-78页
6 结论第78-79页
   ·全文总结第78页
   ·研究展望第78-79页
参考文献第79-82页
攻读硕士期间发表学术论文情况第82-83页
致谢第83页

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