第1章 緒論
　1.1 模型、參數(shù)與狀態(tài)估計(jì)
　　1.1.1 模型
　　1.1.2 參數(shù)與狀態(tài)估計(jì)
　1.2 參數(shù)估計(jì)的目的和應(yīng)用
　　1.2.1 參數(shù)估計(jì)的一般目的和應(yīng)用
　　1.2.2 參數(shù)估計(jì)在汽車主動(dòng)控制與安全預(yù)警裝置設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
　1.3 主要估計(jì)參數(shù)、方法與發(fā)展趨勢(shì)
　　1.3.1 主要估計(jì)參數(shù)
　　1.3.2 參數(shù)估計(jì)的主要方法
　　1.3.3 對(duì)參數(shù)估計(jì)方法的評(píng)價(jià)
　　1.3.4 發(fā)展趨勢(shì)
第2章 用于參數(shù)估計(jì)的車輛及其部件模型
　2.1 用于參數(shù)估計(jì)的輪胎模型
　　2.1.1 輪胎的縱向滑動(dòng)與側(cè)偏

第1章 緒論

　1.1 模型、參數(shù)與狀態(tài)估計(jì)

　　1.1.1 模型

　　1.1.2 參數(shù)與狀態(tài)估計(jì)

　1.2 參數(shù)估計(jì)的目的和應(yīng)用

　　1.2.1 參數(shù)估計(jì)的一般目的和應(yīng)用

　　1.2.2 參數(shù)估計(jì)在汽車主動(dòng)控制與安全預(yù)警裝置設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

　1.3 主要估計(jì)參數(shù)、方法與發(fā)展趨勢(shì)

　　1.3.1 主要估計(jì)參數(shù)

　　1.3.2 參數(shù)估計(jì)的主要方法

　　1.3.3 對(duì)參數(shù)估計(jì)方法的評(píng)價(jià)

　　1.3.4 發(fā)展趨勢(shì)

第2章 用于參數(shù)估計(jì)的車輛及其部件模型

　2.1 用于參數(shù)估計(jì)的輪胎模型

　　2.1.1 輪胎的縱向滑動(dòng)與側(cè)偏

　　2.1.2 Dugoff輪胎模型

　　2.1.3 線性輪胎模型

　　2.1.4 Burckhardt輪胎縱向力模型

　　2.1.5 LuGre輪胎縱向力模型

　2.2 用于參數(shù)估計(jì)的車輛模型

　　2.2.1 單軌車輛模型

　　2.2.2 2-DOF四輪車輛模型

　　2.2.3 車輛側(cè)傾平面模型

　2.3 車輪旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)模型

第3章 卡爾曼濾波

　3.1 卡爾曼濾波概述

　　3.1.1 線性系統(tǒng)

　　3.1.2 卡爾曼濾波理論和算法

　　3.1.3 卡爾曼濾波的實(shí)際應(yīng)用和擴(kuò)展

　3.2 卡爾曼濾波在汽車主動(dòng)控制中的應(yīng)用

　　3.2.1 車輪角加速度估計(jì)

　　3.2.2 卡爾曼濾波在車輛ESC系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

　　3.2.3 一階卡爾曼濾波

第4章 最小二乘法

　4.1 普通最小二乘法

　　4.1.1 直線擬合

　　4.1.2 最小二乘的矩陣方法

　　4.1.3 最小二乘估計(jì)的統(tǒng)計(jì)特性

　4.2 基于最小二乘法的路面附著系數(shù)和制動(dòng)器輪缸壓力的估計(jì)

　　4.2.1 輪胎一路面摩擦估計(jì)的意義及其估計(jì)方法簡(jiǎn)介

　　4.2.2 ABS制動(dòng)器壓力模型和車輪運(yùn)動(dòng)模型

　　4.2.3 輪胎縱向力模型

　　4.2.4 基于模型的輪速計(jì)算

　　4.2.5 路面摩擦與制動(dòng)壓力的估計(jì)和算例

　4.3 遞推最小二乘法及其應(yīng)用

　　4.3.1 RLS算法

　　4.3.2 輪胎廣義制動(dòng)剛度估計(jì)的RLS算法

　　4.3.3 路面附著系數(shù)和車輛重心側(cè)偏角估計(jì)的RLS算法

第5章 動(dòng)態(tài)單純形法

　5.1 實(shí)時(shí)優(yōu)化概述

　5.2 Nelder-Mead單純形法和動(dòng)態(tài)單純形法

　　5.2.1 Nelder-Mead單純形法

　　5.2.2 動(dòng)態(tài)單純形法的算法和步驟

　　5.2.3 DSA參數(shù)選擇

　5.3 DSA算法的應(yīng)用

　　5.3.1 穩(wěn)態(tài)道路橫坡角

　　5.3.2 基于DSA的聯(lián)合估計(jì)器

　　5.3.3 聯(lián)合估計(jì)器的優(yōu)化模型

　　5.3.4 仿真結(jié)果

第6章 基于局部線性化的廣義龍貝格觀測(cè)器

　6.1 廣義龍貝格觀測(cè)器概述

　6.2 用于重心側(cè)偏角和路面附著估計(jì)的廣義龍貝格觀測(cè)器

　　6.2.1 局部線性化

　　6.2.2 可觀性分析

　　6.2.3 反饋增益的確定

　　6.2.4 仿真驗(yàn)證

第7章 多模型切換算法

　7.1 概述

　7.2 車輛重心高度估計(jì)的多模型算法

　　7.2.1 多模型切換算法及其切換指數(shù)

　　7.2.2 數(shù)值分析

　7.3 基于多模型算法的側(cè)向風(fēng)估計(jì)器

　　7.3.1 估計(jì)器結(jié)構(gòu)框圖

　　7.3.2 用于側(cè)向風(fēng)估計(jì)的多模型切換算法

　　7.3.3 仿真結(jié)果

　……

第8章 滑模狀態(tài)觀測(cè)器

第9章 基于試驗(yàn)知識(shí)的參數(shù)估計(jì)方法

第10章 參數(shù)估計(jì)的集成算法

參考文獻(xiàn)