Vehicle stability control based on vehicle motion state and tire force estimation
Notice bibliographique
Résumé
The direct yaw moment control system is able to greatly enhance the vehicle stability when driving on challenging road surfaces. This paper introduces a direct control approach for managing the vehicle yaw moment, utilizing terminal sliding mode control and a square root cubature Kalman filter (SRCKF). Initially, the longitudinal and lateral forces acting on the vehicle’s tires are estimated through a sliding mode observer. Subsequently, the SRCKF algorithm and the four-wheel tire force are employed to accurately estimate the yaw rate and sideslip angle. Based on these estimations, additional yaw moments are determined using the terminal sliding mode control algorithm, and a combined control of yaw rate and sideslip angle is achieved through a threshold method. A rule-based braking force distribution strategy is then implemented to ensure vehicle stability control. Simulation results demonstrate that the tire force estimations from the sliding mode observer and the vehicle yaw rate and sideslip angle estimations from the SRCKF algorithm closely align with the output results from Carsim, with an error margin of less than 15%. The braking force distribution strategy, based on the direct yaw moment control using the terminal sliding mode algorithm, effectively tracks the desired yaw rate and sideslip angle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».