一种基于数据驱动式参数预测模型的洗出算法

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一种基于数据驱动式参数预测模型的洗出算法
申请号:CN202510955880
申请日期:2025-07-11
公开号:CN120848185A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明旨在提供一种基于数据驱动式参数预测模型的洗出算法,属于驾驶模拟技术领域,获取车辆纵向加速度信号及运动平台状态参数,输入至预训练好的多层感知机神经网络模型中,计算并输出适配当前工况的洗出滤波器参数组合,继而实现高通加速度滤波器参数、低通倾斜协调滤波器参数随车辆与运动平台状态的实时、动态调整,从而完成运动平台控制指令的在线实时优化,最终实现驾驶运动感觉模拟逼真度的最优化。其数据驱动式参数预测模型,突破传统洗出算法参数固定、适应性差的局限;离线优化与在线预测结合,平衡实时性与逼真度;主动回中控制器利用俯仰角补偿纵向加速度,提高空间利用率,引入综合体感误差评价指标,准确评估体感模拟效果。
技术关键词
纵向加速度信号 多层感知机 神经网络模型 参数 控制运动平台 皮尔逊相关系数 拉丁超立方抽样方法 拉普拉斯 检测运动平台 驾驶模拟技术 三阶滤波器 数据 车辆 洗出算法 二阶滤波器
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