基于扩展卡尔曼滤波EKF的车辆状态估计。 估计的状态有：车辆的横纵向位置、车辆行驶轨迹、横摆角、车速、加速度、横摆角速度以及相应的估计偏差。 内容附带Simulink模型与MATLAB代码，以及参考文献。 在现代智能交通系统中，精确地估计车辆的状态是实现高效和安全交通的关键技术之一。车辆状态估计通常涉及获取车辆在运行过程中的位置、速度、加速度以及车辆动态的其他相关信息。基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的车辆状态估计方法是目前应用较为广泛的一种技术，它能够通过融合多种传感器数据，如GPS、IMU（惯性测量单元）、轮速传感器等，来提供精确的车辆动态参数。 在讨论EKF车辆状态估计时，我们通常关注以下几个方面：车辆的横纵向位置是指车辆在二维坐标系中的具体位置，这对于确定车辆在道路上的位置至关重要；车辆行驶轨迹描述了车辆随时间变化的路径，这对于预测车辆的未来位置和规划路径非常有用；第三，车辆的横摆角是指车辆相对于行驶方向的转动角度，这个参数对于车辆稳定性的分析与控制非常重要；第四，车速和加速度是描述车辆运动状态的基本物理量，它们对于评估车辆动力性能和安全性能不可或缺；横摆角速度是指车辆绕垂直轴旋转的角速度，这对于车辆操控性能分析至关重要。 扩展卡尔曼滤波方法是在传统卡尔曼滤波的基础上，针对非线性系统的状态估计进行扩展。EKF利用了泰勒级数展开的第一阶项来近似系统的非线性模型，从而实现对非线性系统状态的估计。在车辆状态估计中，EKF通过对传感器数据进行融合处理，可以有效地估计出车辆的状态以及相应的估计偏差。 本文档提供了详细的EKF车辆状态估计的理论分析和实践应用。内容中包含了Simulink模型和MATLAB代码，这些资源对于理解和实现EKF车辆状态估计非常有帮助。Simulink是一个基于图形的多域仿真和模型设计工具，它允许用户通过拖放式界面创建动态系统模型，而MATLAB代码则提供了实现EKF算法的具体实现细节。此外，文档还提供了相关的参考文献，供读者进一步研究和验证。 在Simulink模型中，通常会将车辆状态估计系统设计成多个模块，包括传感器模块、EKF滤波模块、状态估计输出模块等。每个模块会根据其功能实现特定的算法或数据处理。在模型运行时，通过设置不同的参数和条件，可以模拟车辆在各种驾驶情况下的动态响应，并通过EKF方法获得车辆状态的实时估计。 MATLAB代码则涉及到算法的实现细节，包括状态估计的初始化、系统状态模型的定义、观测模型的建立、滤波器的更新过程等。通过编写和执行这些代码，可以实现对车辆状态的精确估计，并分析状态估计的准确性和稳定性。 参考文献对于扩展和深化EKF车辆状态估计的知识非常重要。它们提供了理论基础、算法改进、实际应用案例以及未来研究方向等多方面的信息，有助于读者更全面地理解和掌握EKF车辆状态估计技术。 基于扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计是一种强大的技术，它通过整合多种传感器数据，利用EKF算法提供车辆动态状态的准确估计。这种估计对于车辆安全、导航、控制以及智能交通系统的发展至关重要。通过本文档提供的Simulink模型和MATLAB代码，研究人员和工程师可以更深入地理解和实现EKF车辆状态估计，从而推动智能交通技术的进步。

基于线控转向技术的CarSim与Simulink联合仿真模型研究：涵盖增益传动比模块与电机控制策略等元素的详细解析与应用指南,线控转向CarSim与Simulink联合仿真模型。 模型包括定横摆角速度增益变传动比模块、永磁同步电机FOC控制策略模型以及CarSim输入、输出Cpar文件等。 该模型仅供参考使用 ,线控转向; CarSim; Simulink联合仿真模型; 定横摆角速度增益; 传动比模块; 永磁同步电机FOC控制策略模型; CarSim输入输出; Cpar文件。,线控转向CarSim与Simulink联合仿真模型：增益传动与电机控制整合

基于LQR算法的独立四轮驱动横摆角速度控制模型与资料解析，入门必备，对比MPC和SMC算法的首选模板,基于LQR算法的横摆角速度控制技术研究：四轮独立驱动与动力学模型分析，稳定性因素考虑，与其他算法对比说明,四轮独立驱动横摆角速度控制，LQR 基于LQR算法的 基于二自由度动力学方程，通过主动转向afs和直接横摆力矩dyc实现的横摆角速度跟踪 ，模型包括期望横摆角速度，质心侧偏角，稳定性因素，lqr模块等模块，作为lqr入门强烈推荐。 还有详细的lqr资料说明，可以作为基本模板，和其他算法（mpc smc）做对比等 ,四轮独立驱动;横摆角速度控制;LQR算法;二自由度动力学方程;主动转向afs;直接横摆力矩dyc;横摆角速度跟踪;lqr模块;稳定性因素;算法对比。,基于LQR算法的车辆横摆角速度控制系统设计与研究

引言 　　电子稳定系统（ESP）、制动防抱死系统（ABS）和驱动防滑控制系统（ASR）的扩展是汽车主动安全装置的一种形式。在紧急情况下，能辅助驾驶员自动控制汽车，在汽车侧向力还未达到地面最大附着力前提下，通过对驾驶员的动作和路面实际情况进行判断之后，对汽车的行驶状态进行及时的干预，以保持汽车的稳定的行驶。本文以某型轿车为研究对象，以横摆角速度作为汽车稳定性控制的主要变量，控制方法采用PID控制，设计PID控制器，对汽车ESP进行仿真研究。 　　1 整车模型的建立 　　汽车整车模型的建立采用的是比较先进的计算机自动建模的方法，即利用ADAMS/CAR建立非常直观形象的物理模型，其能够比较真

利用车辆模型预估横摆角速度和横向加速度，并与传感器对比

基于二自由度车辆动力学模型,利用MATLAB建立了车辆主动后轮转向系统的控制策略模型。采用某后轮转向样车参数,对控制模型进行了仿真分析,以研究主动后轮转向对车辆横摆角速度、侧向加速度等动态指标的影响。之后通过实车测试分析,验证了控制模型的有效性。仿真及实车测试结果一致表明,主动后轮转向能够在低速时提升车辆的灵活性,高速时提升车辆的稳定性,很好地改善车辆的动态转向特性。

汽车的操纵稳定性是衡量汽车安全性最基本的指标之一,影响汽车行驶稳定性的基本因素主要有横摆角速度与质心侧偏角,将汽车简化为二自由度模型,建立关于横摆角速度与质心侧偏角的转向微分方程。基于MATLAB/Simulink软件建立仿真模型,对前轮转向与四轮转向典型的二自由度汽车模型进行仿真分析。对比两轮转向和四轮转向的稳定性。且四轮转向采用线控转向,将线控转向系统与四轮转向系统的优点结合起来,观察采用线控对汽车稳定性的影响。

根据运动学相关理论,在前轮转向二自由度汽车模型上建立四轮转向汽车的数学模型,运用MATLAB/Simulink软件进行建模,汽车在匀速直线运动下给定一个方向盘转角作为仿真条件,观察两种转向机构的横摆角速度和质心侧偏角的变化特点并比较。仿真结果表明,低速状态下,四轮转向系统汽车运用前后轮同时做逆向运动,提供了比前轮转向系统更大的横摆角速度,质心侧偏角在短时间内稳定为零,减小了转弯半径,灵活性增加;高速状态下,四轮转向系统汽车前后轮同时做同向运动,横摆角速度小于前轮转向系统的横摆角速度,质心侧偏角最终为零,且保持稳定,操纵稳定性提高。装备了四轮转向系统的汽车优于装备前轮转向系统的汽车。