【摘 要】
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采用深度神经网络和扩展卡尔曼滤波相融合的方法对车辆质心侧偏角进行估计.该方法通过深度神经网络训练成可以映射出不同道路场景的伪质心侧偏角,将神经网络映射的伪质心侧偏
【机 构】
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商丘工学院机械工程学院 河南商丘 476000;商丘工学院机械工程学院 河南商丘 476000
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采用深度神经网络和扩展卡尔曼滤波相融合的方法对车辆质心侧偏角进行估计.该方法通过深度神经网络训练成可以映射出不同道路场景的伪质心侧偏角,将神经网络映射的伪质心侧偏角与CarSim获得的方向盘转角输入到扩展卡尔曼滤波器,在Simulink中实现质心侧偏角估计.基于CarSim与MATLAB/Simulink平台对双移线工况进行验证.结果表明:估计值和仿真值曲线变化趋势一致;误差均值在仿真值幅值的10％以内.
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