Vehicle Dynamics Estimation using Kalman Filtering

...Нажми для увеличения фото

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.79
  • Рейтинг покупателей 3.97
  • Рейтинг экспертов 4.77
  • Качество материалов 4.91
  • Надежность 4.77
  • Простота в использовании 4.17
  • Ремонтопригодность 4.18
  • Эффективность выполнения своих функций 4.19
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.79
  • Безопасность для пользователя4.77
  • Внешний вид 4.87
  • Удобство в уходе и чистке 4.11
  • Экологическая безопасность 4.70
  • Гарантия на товар 4.11
  • Соответствие стандартам качества 4.77
  • Инновационные технологии 4.11
  • Хит продаж 4.79
  • Скорость морального устаревания 4.91
  • Энергоэффективность 4.17
  • Универсальность использования 4.92
  • Наличие дополнительных функций 4.10
  • Соотношение цена-качество 3.71
  • Практичность и удобство хранения 4.97
  • Стабильность работы в различных условиях 4.07
  • Возможность персонализации 4.02
  • Ликвидность 4.17
  • Индекс рекомендаций 3.11
Vehicle dynamics and stability have been of considerable interest for a number of years. The obvious dilemma is that people naturally desire to drive faster and faster yet expect their vehicles to be “infinitely” stable and safe during all normal and emergency maneuvers. For the most part, people pay little attention to the limited handling potential of their vehicles until some unusual behavior is observed that often results in accidents and even fatalities. This book presents several model-based estimation methods which involve information from current potential-integrable sensors. Improving vehicle control and stabilization is possible when vehicle dynamic variables are known. The fundamental problem is that some essential variables related to tire/road friction are difficult to measure because of technical and economical reasons. Therefore, these data must be estimated. It is against this background, that this book’s objective is to develop estimators in order to estimate the vehicle’s load transfer, the sideslip angle, and the vertical and lateral tire/road forces using a roll model. The proposed estimation processes are based on the state observer (Kalman filtering) theory and the dynamic response of a vehicle instrumented with standard sensors. These estimators are able to work in real time in normal and critical driving situations. Performances are tested using an experimental car in real driving situations. This is exactly the focus of this book, providing students, technicians and engineers from the automobile field with a theoretical basis and some practical algorithms useful for estimating vehicle dynamics in real-time during vehicle motion.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Vehicle Dynamics Estimation using Kalman Filtering продается в интернет-магазине ЛитРес
Эксперт: Наталья Перова, онлайн-шопинг-гид
Дата рецензии: 20 июля 2025 года
Рекомендация к покупке нейтральная

Кредитный калькулятор

Планируете купить "Vehicle Dynamics Estimation using Kalman Filtering" в кредит? Расширенный кредитный калькулятор поможет онлайн рассчитать ежемесячный платеж, начисленные проценты и сумму переплаты по потребительскому кредиту.

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории