摘要
本申请涉及智能汽车控制技术领域,具体而言,涉及一种基于贝叶斯BiLSTM的车辆状态容错估计方法及装置,一定程度上可以解决基于物理模型方法的模型易失配问题,同时应对神经网络超参数寻优问题。所述的基于贝叶斯BiLSTM的车辆状态容错估计方法包括:建立车辆运动学模型、动力学模型及相关子模型,所述相关子模型包括车轮模型及轮胎模型;基于所述运动学模型,设计车辆状态容错估计方法;基于所述动力学模型,设计车辆状态容错估计方法;根据两种车辆状态容错估计方法,基于贝叶斯BiLSTM模型,设计车辆状态容错估计方法。
技术关键词
容错估计方法
BiLSTM模型
车辆运动学模型
横摆角速度
智能汽车控制技术
质心侧偏角
加速度
无迹卡尔曼滤波
车轮滚动半径
车辆状态参数
车辆纵向速度
前轮转向角
轮胎
序列
概率密度函数
超参数
速度估计