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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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简介:
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。

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客服
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  • ——UKF/EKFMatlab/Simulink
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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。
  • ——结合UKF-EKFMatlabSimulink实现与场景:运技术
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    本文介绍了一种利用UKF-EKF算法在MATLAB和Simulink环境下进行路面附着系数估计的方法,展示了该技术的应用场景及优势。 路面附着系数估计可以采用无迹卡尔曼滤波(UKF)或扩展卡尔曼滤波(EKF),这两种方法在Matlab/Simulink软件中得以实现,并用于处理“不变路面,对接路面和对开路面”等工况下的估算任务。Simulink源代码包括整车模块与估计模块两部分。 其中,整车模型是具有7个自由度的复杂系统;而估计模块则利用了无迹卡尔曼滤波(UKF)及扩展卡尔曼滤波(EKF)技术进行路面附着系数的精准预测。路面附着系数是指车辆在不同路面上行驶时与地面之间的摩擦力大小,直接影响到汽车的安全性和操控性。 通过应用这些先进的算法,工程师能够获取更为准确和可靠的路面状态信息,从而优化轮胎设计、控制系统以及驾驶辅助系统等关键领域中的性能表现。
  • EKF-UKF-PF: 与粒子示例
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    本资源深入探讨并提供了扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)的实例,适用于学习状态估计和非线性系统建模的技术人员。 扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)的示例代码包括了 UKF、EKF 和 PF 的 MATLAB 实现过程。状态方程和观测方程可能会有所不同,可以根据具体需求进行替换。由于没有提供测试数据,可以自行验证公式以确认代码是否正确。
  • (EKF)与(UKF)电力统动态状态计(含注释及Matlab源码)
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    本研究探讨了采用扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)方法进行电力系统的动态状态估计。通过理论分析与仿真对比,展示UKF在非线性系统中的优越性能,并附有实用的Matlab代码实现。含详细注释便于学习与应用。 本段落深入探讨了电力系统动态状态估计的两种方法:扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。文章首先介绍了这两种滤波技术的基本原理和算法流程,然后通过实例分析和数值模拟比较它们在电力系统状态估计中的性能差异。此外,还讨论了如何根据电力系统的具体特点和需求选择最合适的滤波方法。本段落旨在为电力工程师和研究人员提供有关动态状态估计的实用指南,并推动相关领域的进一步研究和发展。适用人群包括:电力工程师、控制系统研究人员以及卡尔曼滤波技术爱好者;使用场景涵盖电力系统状态监测、故障诊断及系统控制与优化等方面。 关键词:电力系统,动态状态估计,扩展卡尔曼滤波(EKF),无迹卡尔曼滤波(UKF)。
  • MATLABUKF)程序
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    本简介介绍了一种基于MATLAB开发的自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter, AUKF) 程序。该程序能够有效提高非线性系统状态估计精度,适用于各类复杂动态系统的实时跟踪与预测。 我创建了一个MATLAB程序,该程序基于经典的无迹卡尔曼滤波(UKF)进行了改进,实现了一种自适应的UKF算法。此算法能够根据观测误差来自适应地调节观测噪声协方差矩阵,从而提高滤波精度。本程序的特点是只有一个m文件,便于运行和调试,并且提供了与经典UKF结果进行对比的功能。
  • 摩擦
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    本研究提出了一种利用无迹卡尔曼滤波算法来估计路面摩擦系数的方法,有效提升了车辆行驶安全性和稳定性。 稳定性和安全性是汽车设计与规划中的关键要素,它们直接关系到车辆状态参数的估算。其中最为重要的就是如何准确估计行驶过程中路面附着系数的问题。本段落基于Kalman滤波算法,并针对汽车强非线性特性采用无迹卡尔曼(UKF)滤波算法,在Matlab中构建了状态观测器、三自由度车辆模型以及Dugoff轮胎归一化模型,以对路面附着系数进行估计。整体模型经过Carsim测试和对比验证后显示,利用UKF算法建立的状态观测器能够满足对于附着系数估算值的准确性要求。
  • Simulink BMS模型SOC仿真
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    本研究在Simulink平台上构建了BMS模型,并采用扩展卡尔曼滤波及无迹卡尔曼滤波算法进行SOC仿真,提高了电池状态估计精度。 Simulink模型基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)估计算法进行SOC仿真,适用于毕业设计项目。此外还包括BBDST工况模块,并且有R2016b及R2020两个版本的Simulink可供选择。本模型仅供电池管理系统爱好者学习使用,请勿用于商业目的。
  • 改进EKFUKF代码
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    本项目提供了一种改进版的扩展卡尔曼滤波(EKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的Python实现,适用于非线性系统的状态估计优化。 扩展EKF和UKF无迹卡尔曼滤波代码压缩包包含一个共同的简单例子用于对比分析。两个卡尔曼滤波分别以独立函数形式编写。如有需要,请下载相关文件。
  • SLAM(EKF-SLAM)
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    EKF-SLAM是一种利用扩展卡尔曼滤波技术实现同时定位与地图构建的算法,在机器人领域广泛应用。 该程序是EKF SLAM的MATLAB实现,包含了环境构建和小车运动控制的部分。