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【24h】

Data Fusion Modeling for an RT3102 and Dewetron System Application in Hybrid Vehicle Stability Testing

机译：RT3102和Dewetron系统的数据融合建模在混合动力汽车稳定性测试中的应用

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More and more hybrid electric vehicles are driven since they offer such advantages as energy savings and better active safety performance. Hybrid vehicles have two or more power driving systems and frequently switch working condition, so controlling stability is very important. In this work, a two-stage Kalman algorithm method is used to fuse data in hybrid vehicle stability testing. First, the RT3102 navigation system and Dewetron system are introduced. Second, a modeling of data fusion is proposed based on the Kalman filter. Then, this modeling is simulated and tested on a sample vehicle, using Carsim and Simulink software to test the results. The results showed the merits of this modeling.
机译：越来越多的混合动力电动汽车被驾驶，因为它们具有节能和更好的主动安全性能等优点。混合动力车辆具有两个或多个动力驱动系统，并且经常切换工作状态，因此控制稳定性非常重要。在这项工作中，在混合动力车辆稳定性测试中，采用了两阶段卡尔曼算法方法来融合数据。首先，介绍了RT3102导航系统和Dewetron系统。其次，提出了一种基于卡尔曼滤波器的数据融合模型。然后，使用Carsim和Simulink软件在样品车上对该模型进行仿真和测试，以测试结果。结果表明了这种建模的优点。

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