申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117719519A

主分类号：B60W40/10

分类号：B60W40/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了一种车辆行驶状态估计方法，包括：通过传感器获取车辆运行数据；使用所述车辆运行数据和车辆静态参数，建立包括系统方程和观测方程的车辆三自由度动力学模型；基于所述车辆三自由度动力学模型和传感器获取的车辆运行数据，通过扩展卡尔曼滤波与神经网络相结合的方法进行车辆的行驶状态估计，其中，所述扩展卡尔曼滤波中计算卡尔曼增益的部分通过所述神经网络计算得到。本发明采用了扩展卡尔曼滤波与神经网络结合的方法进行车辆的行驶状态估计，获得了更好的非线性处理能力和更鲁棒的效果，增强了扩展卡尔曼滤波用于汽车行驶状态估计时的非线性处理能力和鲁棒性以及适应性，使其更好地适应实时变化的系统动态和测量噪声。

主权项：1.一种车辆行驶状态估计方法，其特征在于，包括：通过传感器获取车辆运行数据；使用所述车辆运行数据和车辆静态参数，建立包括系统方程和观测方程的车辆三自由度动力学模型；基于所述车辆三自由度动力学模型和传感器获取的车辆运行数据，通过扩展卡尔曼滤波与神经网络相结合的方法进行车辆的行驶状态估计，其中，所述扩展卡尔曼滤波中计算卡尔曼增益的部分通过所述神经网络计算得到。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 一种车辆行驶状态估计方法

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