典型文献
基于增广卡尔曼滤波并考虑车辆加速度的路面不平度识别
文献摘要：
为实现车辆在实际加减速行驶工况下路面不平度的准确识别,提出了一种考虑车辆加速度、基于增广卡尔曼滤波算法的路面识别方法.以车辆纵向加速度作为已知输入,车身垂向振动和俯仰振动响应作为观测向量,设计增广卡尔曼滤波观测器估计路面不平度信息;求取固定位移窗长度内的国际平整度指数,实现了对路面的等级分类.仿真结果表明在典型非匀速工况、城市运行工况和制动工况下,所提出的方法对路面不平度的识别精度和对路面等级分类的准确性,明显高于一般的增广卡尔曼滤波算法,能有效识别未知输入路面.
文献关键词：
路面不平度;增广卡尔曼滤波器;车辆加速度;路面等级分类
中图分类号：
作者姓名：
刘浪;张志飞;鲁红伟;徐中明
作者机构：
重庆大学机械与运载工程学院,重庆 400030
文献出处：
引用格式：
[1]刘浪;张志飞;鲁红伟;徐中明-.基于增广卡尔曼滤波并考虑车辆加速度的路面不平度识别)[J].汽车工程,2022(02):247-255,297
A类：
路面不平度识别,路面等级分类,增广卡尔曼滤波器
B类：
车辆加速度,加减速,行驶工况,准确识别,卡尔曼滤波算法,路面识别,纵向加速度,车身,垂向振动,俯仰,振动响应,应作,测向,观测器,求取,窗长,国际平整度指数,匀速,城市运行,运行工况,制动工况,识别精度,未知输入,入路
AB值：
0.24392
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