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基于UKF和EKF算法的智能车辆模型在估算路面附着系数及车辆动态参数中的应用

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简介：
本研究探讨了利用UKF（ Unscented Kalman Filter）和EKF（Extended Kalman Filter）算法，评估其在智能车辆模型中估计路面摩擦力及车辆状态参数的效能。 基于UKF无迹卡尔曼滤波与EKF扩展卡尔曼滤波的智能车辆模型能够估算路面附着系数及车辆动态参数，并且三自由度车辆模型可以用于估计纵向车速、横摆角速度以及质心侧偏角。这些技术的应用包括建立车辆动力学模型以评估路面附着系数和监测车速与姿态状态，这在提高驾驶安全性和性能方面具有重要意义。

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  • 基于UKF和EKF算法的智能车辆模型在估算路面附着系数及车辆动态参数中的应用
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    本研究探讨了利用UKF（ Unscented Kalman Filter）和EKF（Extended Kalman Filter）算法，评估其在智能车辆模型中估计路面摩擦力及车辆状态参数的效能。 基于UKF无迹卡尔曼滤波与EKF扩展卡尔曼滤波的智能车辆模型能够估算路面附着系数及车辆动态参数，并且三自由度车辆模型可以用于估计纵向车速、横摆角速度以及质心侧偏角。这些技术的应用包括建立车辆动力学模型以评估路面附着系数和监测车速与姿态状态，这在提高驾驶安全性和性能方面具有重要意义。
     
  • 基于UKF和EKF算法的路面附着系数估算研究（使用Matlab Simulink，不涉及Carsim与Dugoff轮胎模型）
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    本研究运用Matlab Simulink平台，探讨了利用扩展卡尔曼滤波(EKF)及 unscented卡尔曼滤波(UKF)算法对路面附着系数进行估算的效能。着重于提高车辆在不同路况下的稳定性和安全性分析，未采用Carsim与Dugoff轮胎模型。 路面附着系数是衡量车辆在路面上抓地力的重要参数，直接影响到安全行驶与操控性能，在汽车动力学及控制系统设计仿真中有重要意义。为此，研究者们开发了无迹卡尔曼滤波（UKF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）两种先进的估计方法来准确估算路面附着系数。 无迹卡尔曼滤波通过模拟一组“sigma点”近似非线性分布的均值与协方差，在处理具有高非线性的车辆动力学模型时表现出色。而扩展卡尔曼滤波则是传统卡尔曼滤波的应用，它利用雅可比矩阵近似来适应相对较低程度的非线系统。 本研究采用Matlab Simulink进行仿真建模，Simulink提供可视化的环境支持模块化搭建复杂系统模拟。在该环境中使用了dugoff轮胎模型而非Carsim软件，用于描述车辆轮胎与路面交互作用下的力学特性。 整车动力学采用了7自由度的车辆动态模型，这种模型考虑纵向、横向和垂向运动以及绕各轴转动，可以全面反映车辆的动力行为。其中集成有实时估计模块来评估不同行驶条件下的抓地力情况。 现成的UKF与EKF模块被直接应用到Simulink中，并且无需编写S-function代码，简化了整个仿真过程并实现了对路面附着系数的动态估算功能。 此外，为了更好地理解和实践这些技术，本研究还提供了相关文献和估计说明。通过在Simulink环境中设置参数、调整模型以及解释结果的方法来深入探讨车辆行驶特性，并优化控制策略以提高安全性和稳定性。
     
  • 基于Simulink的扩展卡尔曼滤波在路面附着系数估算中的应用，结合Matlab与道夫轮胎及七自由度车辆模型
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    本研究运用Simulink平台，结合Matlab和道夫轮胎模型及七自由度车辆模型，采用扩展卡尔曼滤波算法进行路面附着系数的精确估计。 基于Simulink的拓展卡尔曼滤波用于估计路面附着系数。该算法利用MATLAB内置的道夫轮胎模型与七自由度车辆模型，在不联合Carsim仿真的情况下运行，结果表明各个输出均达到收敛状态，效果良好。
     
  • 路面附着系数估算——基于UKF/EKF的Matlab/Simulink软件应用：适用于无迹和扩展卡尔曼滤波方法
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    本研究利用Matlab/Simulink平台，探讨了无迹卡尔曼滤波（UKF）与扩展卡尔曼滤波（EKF）在路面附着系数估算中的应用，提供了一种有效的软件实现方案。 采用无迹扩展卡尔曼滤波（UKF/EKF）进行路面附着系数估计的软件使用：Matlab/Simulink 适用场景： 通过应用无迹或扩展卡尔曼滤波器，可以实现对不同工况下路面附着系数的准确估算。这些工况包括不变、对接和对开等类型的路面。 产品包含模块： - 整车模型：7自由度整车模型 - 估计模块：无迹卡尔曼滤波及扩展卡尔曼滤波 提供的资料包括Simulink源码文件以及详细的建模说明文档，适合需要学习或研究整车动力学和状态估计算法的朋友。该模型在MATLAB17及以上版本中运行良好。 此产品适用于希望深入理解并掌握相关技术原理与应用的用户群体。
     
  • 基于DDPG算法的路径跟随控制及其在车辆模型中的Matlab应用.rar
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    本资源探讨了利用深度确定性策略梯度（DDPG）算法实现路径跟随控制，并通过MATLAB在车辆模型中进行仿真与验证，为智能驾驶技术提供了新的研究视角和实践方法。 1. 版本：MATLAB 2014a、2019a 和 2024a 2. 提供案例数据可直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点：参数化编程，便于修改参数；代码结构清晰，注释详尽。 4. 适用对象：计算机、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
     
  • CKF3DOF_基于容积卡尔曼滤波的车辆状态参数估计_自由度_车辆状态估计
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    本文提出了一种基于容积卡尔曼滤波（CKF）的算法，旨在优化车辆状态参数的估计精度。通过减少计算复杂性和提高准确性，该方法在低自由度条件下尤其有效，为车辆动态分析提供了一个强有力的工具。 三自由度车辆状态估计模块利用容积卡尔曼滤波进行状态估计。
     
  • 基于Pure Pursuit算法的智能车辆路径追踪研究
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    本研究聚焦于利用Pure Pursuit算法优化智能车辆的路径追踪性能，探讨其在不同行驶条件下的适用性与改进策略。 基于Pure Pursuit算法的智能车路径跟踪方法简单易实现。
     
  • 基于Matlab的车辆路径规划算法研究：运用遗传算法等智能优化方法解决TSP和CVRP问题的研究，以及Matlab在车辆配送路径规划中的应用...
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    本研究聚焦于利用MATLAB平台结合遗传算法等智能技术解决经典的旅行商(TSP)与车辆路线(CVRP)问题，并探索其在实际车辆配送路径优化中的应用。 本段落探讨了基于Matlab的车辆路径规划算法研究，重点在于利用遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法及混合粒子群算法解决旅行商问题（TSP）、带容量约束的车辆路径规划（CVRP）、带距离约束的车辆路径规划(DVRP)、带距离和容量双重约束的车辆路径规划(CDVRP)，以及包含时间窗限制的复杂车辆路线优化(VRPTW)等问题。研究中涉及Matlab编程实现各类VRP问题代码，特别是针对带有时间窗口要求的配送路径进行详细的算法分析与应用实践。 关键词：Matlab；车辆配送路径规划；VRP代码；时间窗；遗传算法；蚁群算法；模拟退火算法；混合粒子群算法；TSP；CVRP；DVRP；CDVRP；VRPTW。