| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 国内外车辆行驶状态估算技术的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.2 国内外车辆路面识别技术的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和研究思路 | 第19-23页 |
| 第2章 基于卡尔曼滤波器的全线控纯电动汽车行驶状态估算算法 | 第23-53页 |
| 2.1 卡尔曼滤波理论介绍 | 第23-29页 |
| 2.1.1 经典卡尔曼滤波算法（Kalman Filter） | 第23-25页 |
| 2.1.2 扩展卡尔曼滤波算法（Extended Kalman Filter） | 第25-27页 |
| 2.1.3 Unscented 卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter） | 第27-29页 |
| 2.2 用于状态估算的全线控纯电动汽车动力学模型 | 第29-35页 |
| 2.2.1 四轮七自由度车辆动力学模型 | 第29-31页 |
| 2.2.2 轮胎动力学模型 | 第31-35页 |
| 2.3 基于 EKF 的车辆行驶状态估算算法 | 第35-37页 |
| 2.4 基于 UKF 的车辆行驶状态估算算法 | 第37页 |
| 2.5 用于计算机仿真的 CARSIM 全线控纯电动汽车模型 | 第37-40页 |
| 2.6 计算机仿真与结果分析 | 第40-51页 |
| 2.6.1 直线加减速工况 | 第41-44页 |
| 2.6.2 60km/h 双移线工况 | 第44-47页 |
| 2.6.3 楔形转向工况 | 第47-51页 |
| 2.7 本章小结 | 第51-53页 |
| 第3章 基于模糊控制的全线控纯电动汽车路面识别算法 | 第53-77页 |
| 3.1 模糊控制理论的介绍 | 第53-56页 |
| 3.1.1 Mamdani 型模糊控制器的组成及原理 | 第53-55页 |
| 3.1.2 T-S 型模糊控制器的组成及原理 | 第55-56页 |
| 3.2 基于模糊控制算法的路面识别 | 第56-61页 |
| 3.2.1 轮胎与路面间的特性 | 第56-58页 |
| 3.2.2 模糊控制理论的应用 | 第58-61页 |
| 3.3 计算机仿真与结果分析 | 第61-75页 |
| 3.3.1 低附着路面直线加减速工况 | 第61-66页 |
| 3.3.2 对接路面工况 | 第66-71页 |
| 3.3.3 对开路面工况 | 第71-75页 |
| 3.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第4章 全线控纯电动汽车行驶状态估算与路面识别联合实车验证 | 第77-95页 |
| 4.1 实车试验与结果分析 | 第77-94页 |
| 4.1.1 前轮转向 | 第77-82页 |
| 4.1.2 四轮转向 | 第82-87页 |
| 4.1.3 楔形转向 | 第87-91页 |
| 4.1.4 原地转向 | 第91-94页 |
| 4.2 本章小结 | 第94-95页 |
| 第5章 全文总结与展望 | 第95-99页 |
| 5.1 全文总结 | 第95-96页 |
| 5.2 研究展望 | 第96-99页 |
| 参考文献 | 第99-104页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第104-105页 |
| 致谢 | 第105页 |
