基于EKF扩展卡尔曼滤波车身状态估计
汽车稳定性控制系统需要的状态信息一部分可通过车载传感器直接测量，另一部分不能直接测量。为了实现车辆动力学控制系统中的这种闭环状态反馈，受某些测量技术以及成本等因素的制约，依靠传感器直接测量获取某些重要状态量有很大的难度，因此提出状态估计的方法，即通过估计算法实时获取车辆在行驶过程中的某些重要状态量，如车速、横摆角速度、质心侧偏角等。本章利用扩展卡尔曼滤波方法，基于三自由度的车辆估计模型对轮边驱动电动汽车的纵向车速、侧向车速、质心侧偏角进行了估计，通过仿真验证了估计算法的准确性。
2019-12-21 22:13:46
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修改屈服强度值（建议的284.5改成300，交变强度（拉压疲劳极限修正为250，则弯曲疲劳为276.7，扭转剪切疲劳为144.3）。同时根据未修改前的平均应力敏感系数与修改后敏感系数相等的原则，确定脉冲强度。
2019-12-21 22:09:09
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通过MATLAB创建系统对象，用于读入待处理视频，用于色彩空间转换、检测出包含汽车运动的图像块、用高斯混合模型检测背景、对检测出的运动车辆进行框画、标注检测到车辆的个数用于显示结果。目标跟踪方法对车辆进行定位，确定了车辆的位置后， 就可以根据位置信息进一步获取车辆的颜色信息。
2019-12-21 21:19:14
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模型基于《汽车操作动力学原理》郭孔辉著的三自由度微分模型，在二自由度的基础上增加了悬架侧倾的自由度。自认完美无误。
模型基于《汽车操作动力学原理》郭孔辉著的三自由度微分模型，在二自由度的基础上增加了悬架侧倾的自由度。自认完美无误。
2019-12-21 20:34:43
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模型基于《汽车操作动力学原理》郭孔辉著的汽车四自由度微分方程搭建。运行结果显示还可以，希望能帮到下载的兄弟们.
模型基于《汽车操作动力学原理》郭孔辉著的汽车四自由度微分方程搭建。运行结果显示还可以，希望能帮到下载的兄弟们.
2019-12-21 20:34:43
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