| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 四轮轮毂电机驱动车辆动力学建模研究 | 第15-30页 |
| 2.1 车辆动力学建模理论基础 | 第15-19页 |
| 2.1.1 牛顿-欧拉法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 参考坐标系 | 第17-18页 |
| 2.1.3 坐标系间的转换 | 第18-19页 |
| 2.2 车辆动力学模型的建立 | 第19-26页 |
| 2.2.1 车身模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 轮胎模型 | 第21-22页 |
| 2.2.3 车轮模型 | 第22-23页 |
| 2.2.4 悬架模型 | 第23-25页 |
| 2.2.5 轮毂电机模型 | 第25-26页 |
| 2.3 车辆动力学模型验证 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于扩展卡尔曼滤波算法的状态估计 | 第30-42页 |
| 3.1 经典卡尔曼滤波 | 第30-33页 |
| 3.2 扩展卡尔曼滤波 | 第33-35页 |
| 3.3 二自由度单轨动力学模型 | 第35-37页 |
| 3.4 基于扩展卡尔曼滤波的估计算法 | 第37-38页 |
| 3.5 仿真试验验证 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小节 | 第40-42页 |
| 第4章 基于自适应卡尔曼滤波算法的车辆状态估计 | 第42-50页 |
| 4.1 自适应卡尔曼滤波理论 | 第42-45页 |
| 4.1.1 新息调制方差匹配技术 | 第42-43页 |
| 4.1.2 自适应卡尔曼滤波 | 第43-45页 |
| 4.2 非线性七自由度动力学车辆模型 | 第45-46页 |
| 4.3 基于自适应卡尔曼滤波的车辆状态估计算法 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于自适应卡尔曼滤波估计算法的实时仿真验证 | 第50-68页 |
| 5.1 车辆控制系统开发流程 | 第50-52页 |
| 5.2 车载控制器开发 | 第52-55页 |
| 5.2.1 硬件设计 | 第52-54页 |
| 5.2.2 软件设计 | 第54-55页 |
| 5.3 基于DSPACE系统的实时仿真试验平台 | 第55-63页 |
| 5.3.1 Matlab/DSPACE集成开发环境简介 | 第55-56页 |
| 5.3.2 硬件在环试验平台方案设计 | 第56-58页 |
| 5.3.3 硬件体系 | 第58-59页 |
| 5.3.4 软件体系 | 第59-63页 |
| 5.4 试验结果及分析 | 第63-66页 |
| 5.4.1 高附着路面试验 | 第63-65页 |
| 5.4.2 低附着路面试验 | 第65-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 全文总结 | 第68-69页 |
| 6.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第74页 |