摘要
以信息融合技术为基础,根据状态估计理论,对汽车的纵向速度、横摆角速度和质心侧偏角进行了估计。仿真计算与场地实验结果对比表明,应用该方法可以有效地解决汽车纵向速度、横摆角过度和质心侧偏角的测量问题。
According to a state estimation technology based on the information fusion algorithm,the longitudinal rate,yaw rate and side slip angle were estimated.The results of simulation and field test show that the proposed algorithm is effective for the estimation of the longitudinal rate,yaw rate and side slip angle.
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第S2期1-4,共4页
Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition
基金
国家自然科学基金项目(50775096)
吉林省科技厅自然科学基金项目(20010576).
关键词
车辆工程
信息融合
状态估计
扩展卡尔曼滤波
vehicle engineering
information fusion
state estimation
extended kalman filtering