| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.1 传统汽车行业所面临的问题 | 第11页 |
| 1.1.2 分布式电驱动汽车的发展前景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 车辆动力学参数估计研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 车辆动力学控制方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究切入点 | 第15页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第15-17页 |
| 第二章 车辆动力学建模 | 第17-26页 |
| 2.1 车辆动力学建模分析 | 第18-22页 |
| 2.1.1 坐标系定义与转换 | 第18-19页 |
| 2.1.2 车身动力学模型 | 第19-20页 |
| 2.1.3 轮胎模型 | 第20-21页 |
| 2.1.4 电动轮旋转动力学模型 | 第21-22页 |
| 2.1.5 电机模型 | 第22页 |
| 2.1.6 转向系模型 | 第22页 |
| 2.1.7 驾驶员模型 | 第22页 |
| 2.2 车辆动力学模型仿真验证 | 第22-25页 |
| 2.2.1 车辆专业级仿真软件 Carsim | 第22-23页 |
| 2.2.2 车辆动力学模型计算机仿真验证 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 车辆状态参数观测器设计 | 第26-39页 |
| 3.1 卡尔曼滤波及其拓展算法介绍 | 第26-27页 |
| 3.1.1 卡尔曼滤波(KF)算法 | 第26页 |
| 3.1.2 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法 | 第26页 |
| 3.1.3 无迹卡尔曼滤波(UKF)算法 | 第26-27页 |
| 3.2 自适应无迹卡尔曼车辆状态参数观测器设计 | 第27-37页 |
| 3.2.1 自适应轮胎模型的建立 | 第27-28页 |
| 3.2.2 车辆离散系统状态空间模型建立 | 第28-31页 |
| 3.2.3 车辆状态参数观测器设计 | 第31-33页 |
| 3.2.4 车辆状态参数观测器仿真验证 | 第33-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 车辆运动控制系统设计 | 第39-61页 |
| 4.1 汽车操纵稳定性 | 第39-40页 |
| 4.2 基于最优滑移率追踪的车辆直线驱动行驶控制器 | 第40-45页 |
| 4.2.1 最优滑移率在线辨识 | 第41-43页 |
| 4.2.2 最优滑移率追踪控制算法 | 第43-45页 |
| 4.3 基于直接横摆力矩的车辆转向控制器设计 | 第45-52页 |
| 4.3.1 车辆实际运动状态与稳定性的关系 | 第45页 |
| 4.3.2 车辆转向控制器设计 | 第45-52页 |
| 4.4 车辆运动控制器仿真实验 | 第52-60页 |
| 4.4.1 车辆直线驱动行驶控制器仿真验证 | 第52-55页 |
| 4.4.2 车辆转向控制器仿真验证 | 第55-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 全文总结与研究展望 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第69页 |