【摘 要】
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汽车行驶过程中相关状态参数的获取对于行驶安全性至关重要。采用一种基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）搭建的软测量算法对电动汽车纵、横向车速和质心侧偏角动态参数进行估计。建立
【基金项目】
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辽宁省教育厅高等学校重大科技平台项目(JP2016011)
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汽车行驶过程中相关状态参数的获取对于行驶安全性至关重要。采用一种基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）搭建的软测量算法对电动汽车纵、横向车速和质心侧偏角动态参数进行估计。建立估算用三自由度非线性车辆数学模型，EKF利用低成本传感器测得的纵向加速度、侧向加速度和转向盘转角信号，来实现对电动汽车行驶状态的估计。通过CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真，对EKF算法进行了验证，从而证实了EKF软测量技术能够准确、实时地估计汽车的动态参数，并降低车辆状态参数采集的成本。
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