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智能车辆质心侧偏角估计与INS/GPS信息融合方法研究

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第一章 绪论

1.1 论文研究的目的及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 质心侧偏角估计发展及现状

1.2.2 组合导航的发展及现状

1.3 研究内容

第二章 汽车动力学建模

2.1 车辆模型

2.1.1 车辆二自由度模型

2.1.2 四自由度四轮整车模型

2.2 轮胎模型

2.2.1 线性轮胎模型

2.2.2 “魔术公式”轮胎模型

2.3 本章小结

第三章 基于容积卡尔曼滤波的质心侧偏角估计

3.1 卡尔曼滤波理论

3.2 容积卡尔曼滤波(CKF)理论

3.3 基于容积卡尔曼滤波的质心侧偏角估计算法

3.4 CKF算法仿真验证

3.4.1 MATLAB/Simulink与CarSim简介

3.4.2 基于CKF的质心侧偏角联合仿真

3.5 质心侧偏角估计方法的实车试验验证

3.5.1 基于GPS系统的质心侧偏角测量

3.5.2 基于CKF算法的质心侧偏角估计的实验验证

3.6 本章小结

第四章 INS/GPS组合导航系统理论与建模分析

4.1 基于四元数法姿态更新的捷联惯性导航系统

4.1.1 惯导系统常用坐标系

4.1.2 惯性导航系统工作原理

4.1.3 姿态更新的四元数法

4.1.4 捷联惯导系统误差模型

4.2 GPS全球卫星导航系统

4.2.1 GPS系统简介

4.2.2 GPS系统的组成部分

4.2.3 GPS误差分析

4.3 INS/GPS组合导航系统

4.3.1 组合导航模式

4.3.2 组合导航系统模型建立

4.4 本章小结

第五章 INS/GPS组合导航信息融合方法

5.1 Sage-Husa自适应卡尔曼滤波(SHAKF)理论

5.2 改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波理论

5.3 组合导航信息融合算法验证

5.4 本章小结

第六章 全文总结与下一步计划

6.1 全文总结

6.2 下一步计划

参考文献

致谢

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