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电动汽车模型的各模块的Simulink模型，包括驾驶员模块，整车控制器模块，电机模块，变速器模块，主减速器模块，车轮模块，车速模块以及BMS模块。 附有说明文档，文档详细的描述了模型的建模过程及功能 电动汽车模型的Simulink模型包含多个模块，其中包括驾驶员模块，整车控制器模块，电机模块，变速器模块，主减速器模块，车轮模块，车速模块以及BMS模块。这些模块通过Simulink软件进行建模，并用于仿真和控制电动汽车的行为。 在电动汽车模型中，驾驶员模块负责接收驾驶员的指令和输入，并将其转化为相应的控制信号。整车控制器模块则负责协调各个模块之间的通信和控制策略。 电机模块是电动汽车的关键组成部分，它控制电动机的运行，包括速度和扭矩控制等。变速器模块用于改变电力传输的效率和转速比，以适应不同的驾驶情况。 主减速器模块负责将电机的高速旋转转换为合适的车轮转速，并提供适当的力矩输出。车轮模块用于模拟车辆与地面的接触，以确定牵引力和滚动阻力等参数。 车速模块监测车辆的实时速度，并与其他模块进行通信以实现精确的速度控制。最后，BMS模块（电池管理系统）负责监测和管理电动汽车的电池状态，

matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器 写上去 优达学城课程，2017 年 10 月 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 “无味卡尔曼滤波器”项目，2018 年 3 月 克劳斯·H·拉斯穆森 使用 CTRV 运动模型在 C++ 中实现无迹卡尔曼滤波器。 两个自行车模拟数据集，数据集 1 和数据集 2（Ascii 文本文件），与 Term 2 Simulator 一起使用。 与扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 一样，无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 具有相同的三个步骤： 初始化 预言 更新 这些步骤编码在 ukf.cpp 文件中。 本项目使用了以下初始化参数： 初始状态协方差矩阵P_ = 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1 过程噪声标准偏差纵向加速度，单位为 m/s^2 std_a_ = 5 过程噪声标准偏差偏航加速度 rad/s^2 std_yawdd_ = 0.4 通过将预测的 UKF 值与测试数据集提供的 Ground True 值进行比较，计算位置 X & Y 和速度 VX

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包含可用于hfss场景仿真的三种汽车模型，格式为hfss模型格式.a3dcomp 种类包含两种轿车及一种公交车，可直接导入hfss中使用，无需做其他修改

matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器项目启动代码 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 写上去 该项目描述了恒定转速和速度幅度模型 (CTRV) 和无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 的应用。 这个项目是用 C++ 编写的。 对于给定的激光雷达测量数据，RMSE 返回 [0.0771442 0.0852696 0.387216 0.250489]。 下图显示了 UKF 状态估计与地面实况及其归一化创新平方 (NIS) 计算相比的结果： 依赖关系 cmake >= v3.5 制作 >= v4.1 gcc/g++ >= v5.4 基本构建说明 克隆这个 repo。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“data/”中找到一些示例输入。 例如。 ./UnscentedKF ../data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt 编辑器设置 我们有意将编辑器配置

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