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Simulator-enhanced Estimation Loop (SeEL): vehicle model optimisation for state estimation
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PRE
AI
DOI：10.1080/00423114.2026.2632892.png)
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摘要
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对关键车辆状态进行可靠估计对于提升现代汽车控制系统的安全性至关重要。本文提出了一种基于模拟器增强的估计循环（SeEL）——一种基于梯度下降的算法，旨在优化车辆模型的参数，以最佳匹配参考车辆（真实车辆数据或任何其他目标车辆模型）的行为。文中呈现了一个5自由度（DOFs）模型的完整状态空间表述。随后描述了该算法，并通过模拟进行了验证，首先是在模拟中，然后是在使用真实车辆获取的实验数据上。当使用（更具挑战性的）实验数据进行测试时，SeEL展现出有效调整车辆参数的能力，并迫使模型模仿参考车辆的行为。
Keyword:
Vehicle dynamics
state estimation
gradient descent
parameter optimisation
vehicle model
期刊
V
IF:
3.9
论文数:
3.1K
被引数:
8.9K
机构
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