【摘 要】
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实时、准确、全面地获取汽车行驶过程中状态信息是汽车电子控制系统研究的前提和必要条件。目前由于汽车电控系统控制过程的复杂并考虑到车载传感器的噪声、测试水平和测试成
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实时、准确、全面地获取汽车行驶过程中状态信息是汽车电子控制系统研究的前提和必要条件。目前由于汽车电控系统控制过程的复杂并考虑到车载传感器的噪声、测试水平和测试成本等多方面影响，很多关键的汽车状态参数无法直接、准确、可靠且低成本地测量。这种汽车状态信息测试的不完备性为实现精确有效的汽车控制带来很大的困难。 本论文基于参数软测量理论中的状态估计技术，结合汽车动力学模型，建立了汽车状态信息的软测量模型，以此根据较易测量的汽车侧向加速度等信息，通过自适应Kalman滤波和扩展Kalman滤波方法，实现汽车横摆角速度、侧纵向速度等行驶状态参数的最小均方误差估计。 论文的创新之处在于通过间接测量的方法，以状态估计算法代替昂贵的车载传感器，并利用汽车侧向加速度等传感器信息，实现目前难以实时准确低成本测量的汽车状态参数估计，从而为汽车状态参数测量提供了一条可行、准确且低成本的研究思路。
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