| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 课题的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2.2 课题研究的意义 | 第13页 |
| 1.3 国内外路面附着系数估算研究现状及方法 | 第13-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内研究概况 | 第14-15页 |
| 1.3.3 各路面附着系数估算方法比较 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的研究内容及研究思路 | 第16-18页 |
| 第2章 卡尔曼滤波算法理论研究 | 第18-31页 |
| 2.1 卡尔曼滤波发展历程 | 第18-19页 |
| 2.2 经典卡尔曼滤波算法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 经典卡尔曼滤波理论的提出 | 第19页 |
| 2.2.2 经典卡尔曼滤波理论及其算法 | 第19-22页 |
| 2.3 扩展卡尔曼滤波算法 | 第22-24页 |
| 2.4 用于非线性系统的Unscented卡尔曼滤波(UKF) | 第24-29页 |
| 2.4.1 UKF概述 | 第24页 |
| 2.4.2 UT | 第24-27页 |
| 2.4.3 UKF滤波算法 | 第27-29页 |
| 2.5 卡尔曼滤波技术在汽车领域的应用 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于UKF的车辆状态估计算法 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 基于UKF的车辆状态估计算法 | 第31-37页 |
| 3.2.1 建立非线性三自由度车辆模型 | 第31-34页 |
| 3.2.2 基于UKF的车辆状态估计算法及实现 | 第34-37页 |
| 3.3 半挂汽车列车状态估计算法试验验证 | 第37-41页 |
| 3.3.1 双移线仿真试验验证 | 第37-39页 |
| 3.3.2 状态估计结果的仿真验证 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于UKF的路面附着系数估计 | 第43-61页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 轮胎模型 | 第43-53页 |
| 4.2.1 轮胎模型的发展 | 第43-44页 |
| 4.2.2 Magic Formula轮胎模型 | 第44-45页 |
| 4.2.3 稳态指数统一模型 | 第45-46页 |
| 4.2.4 Dugoff轮胎模型 | 第46-51页 |
| 4.2.5 轮胎模型的选择 | 第51-53页 |
| 4.3 基于UKF的路面附着系数估计算法 | 第53-60页 |
| 4.3.1 路面附着系数的定义 | 第53-54页 |
| 4.3.2 建立三自由度六轮车辆模型 | 第54-56页 |
| 4.3.3 基于UKF滤波的路面附着系数估计算法 | 第56-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于UKF的路面附着系数估算法验证 | 第61-76页 |
| 5.1 仿真平台 | 第61-64页 |
| 5.1.1 TruckSim软件介绍 | 第61-63页 |
| 5.1.2 基于UKF滤波的半挂汽车列车路面附着系数估计 | 第63-64页 |
| 5.2 基于UKF滤波的路面附着系数估计算法仿真验证 | 第64-75页 |
| 5.2.1 高附着路面仿真验证 | 第65-67页 |
| 5.2.2 低附着路面仿真验证 | 第67-70页 |
| 5.2.3 分离路面仿真验证 | 第70-73页 |
| 5.2.4 对接路面仿真验证 | 第73-75页 |
| 5.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 结论 | 第76页 |
| 6.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
