摘要
本发明的物理‑数据混合驱动的车辆行驶状态估计方法,属于智能车辆底盘动力学状态估计的技术领域,该方法首先通过建立车辆动力学模型与底盘平面运动学模型的联合架构,采用岭回归方法构建状态估计向量与传感器数据之间的映射关系,以显式表达车辆运动机理;其次,构建数据驱动模型隐式提取车辆传感器数据特征,构建具有双阶段注意力机制的增强型LSTM神经网络作为数据驱动模型;然后,将物理模型输出结果与数据驱动模型输出传感器样本序列动态加权融合,实现物理机理知识与数据驱动特征的深度耦合;该方法通过仿真测试以及实车测试,验证了所提方法相较于其他方法的优越性。
技术关键词
数据驱动模型
数据混合驱动
车辆行驶状态
注意力机制
物理
质心侧偏角
行驶状态变量
车辆传感器数据
回归方法
LSTM神经网络
求解线性方程组
记忆神经网络
车辆动力学模型
车轮
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前轮转向角
关系
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