基于XG-Boost SHAP的動(dòng)力學(xué)信息融合路面附著系數(shù)估計(jì)

摘 要：穩(wěn)定準(zhǔn)確地估計(jì)路面附著系數(shù)是車輛安全行駛的關(guān)鍵因素之一。文章基于整車七自由度模型和魔術(shù)公式輪胎模型，結(jié)合XG-Boost通過SHAP篩選特征建立具有可解釋性的貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)融合的路面附著系數(shù)估計(jì)模型，并設(shè)計(jì)了一種數(shù)據(jù)融合策略。最后通過仿真試驗(yàn)驗(yàn)證在車速變化或路面狀況變化時(shí)，融合估計(jì)模型的魯棒性和預(yù)測(cè)精度都優(yōu)于單一估計(jì)模型。（剩余2815字）