车辆关键状态的平行估计

摘要：

车辆关键状态的估计问题对实施前馈控制、提高车辆行驶的安全性至关重要.一直以来,受限于车载设备功能与算力、传感器性能等原因,对于难测状态的估计均采用了模型驱动的方法,基于简化的车辆动态模型实施估计.平行估计是一种新的估计方法,通过引入平行系统与深度神经网络,实现了数据驱动的、可在线学习、动态更新,并具有良好鲁棒性与高数据效率的估计方法.实验表明,该方法对于车辆关键状态的估计具有精度较高,对各类工况均能适用的良好性质.

关键词：深度学习、状态估计、平行系统、平行理论

所属期刊栏目：3

分类号：U49;U46

资助基金：国家自然科学基金61233001,61533019

在线出版日期：2017-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：186-194