基于机器学习的车辆动力学参数估计方法

本发明公开了一种基于机器学习的车辆动力学参数估计方法，主要通过分析得出仿真测试软件中涉及的车辆动力学的重要参数，并对其中的未知参数提供了预测方法，为工程中难以获得某些参数的情况，提供了解决途径。具体而言，采用分组正交试验方法，以仿真软件平台的测试为依据，判定车辆动力学参数的重要性，并采用全连接神经网络预测车辆动力学的重要未知参数，并以实车测试结果与仿真测试进行对比，以验证预测的准确性。本发明针对车辆动力学参数种类繁多，且各参数对车辆动力响应的影响不同的特点，重点分析并预测其中的未知参数，有效解决了自动驾驶功能的车辆动力学参数敏感性问题，尤其针对未知的车辆动力学敏感参数进行了可靠的估计。