1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....这提供了更少重量转移，从而提高了行驶稳定性。从这些特征中，不考虑由于重量转移导致左前和右前轮胎力变化。前左，右轮胎侧偏刚度是相同即,。考虑到前面轮胎是在相同路面，重量转移效果不是关键，不考虑重量转移对左右轮胎侧偏刚度影响。由于角度小，。根据上述假设，前横向轮胎力可以表示为.用除以,外侧车辆速度为其中所述估计横向车辆速度被定义为伪测量并表示为。如描述，所提出估计方法是利用前左和右横向轮胎力比值，并且基于前左和前右轮胎由上述假设线性化轮胎模型。尽管我们用线性化轮胎模型估计器设计，所提出估计显示更好估计结果，具有相对小误差与常规使用方法中，即使当横向轮胎力达到可见性可能定期丢失，会导致估计不准确。虽然在有限驾驶环境下可以提供相对准确侧倾角估计，但是由于额外传感器成本使它在汽车中应用有定困难。在本文中，提出了种车辆侧滑角和滚动角精确估计新方法，它是通过多传感测量中心单位并基于横向轮胎力估计方法。被广泛应用于时变系统识别，带遗忘因子算法用来计算车辆横向侧滑角速度。为了估计侧倾角，人们通过使用可用传感器测量值和利用估计横向车辆速度去设计卡尔曼滤波器。在，和中......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....为了使轮马达驱动电动车辆优点发挥到极致，有必要利用低成本高效率传感器对不可测量状态进行准确地估计。在这点上，本研究提出单元具有低成本高效益特点，它可以解决车辆状态估计中成本问题，并且可以提高轮毂电机驱动电动汽车控制系统性能。本文结构如下。在第二节介绍用于评估设计车辆模型。对用于估计车辆侧滑角常规方法进行了综述，然后提出使用单元估计新方法并在第三节通过实验进行评价。在第四节，设计了个用于侧倾状态估计卡尔曼滤波器，介绍横向加速度传感器应答特性和对单位进行了讨论。在第五节，实验电动车介绍。另外，我们出示了从现场试验中得到估计结果，以验证和评估所提出卡尔曼滤波器估算性能。最后，在第六节给出总结和结论。.车辆动态估计量设计在本节中，引入个三自由度自由度偏航平面模型来描述电动车辆侧向运动。偏航平面表于图.。图......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....。相对于点横摆力矩平衡方程是其中横摆力矩直接表示横摆力矩控制输入，它是由轮毂电机独立转矩控制生成。在横摆运动控制时，是作为车辆附加输入对控制车辆稳定运动发挥作用。因此，包括横摆力矩平衡方程，可以计算如下这里纵向轮胎力可以从基于车轮动力学设计驱动力观测器中获得。轮胎滑移角是基于使用车轮速度矢量几何推导计算而来。如果在车轮接地点速度是已知，轮胎打滑角度可以容易地从几何关系衍生并给出下式图.车辆坐标系和轮胎滑移角。固定到全局坐标体。轮胎滑移角。为设计简单，单轨车辆模型也称为自行车模型通常是用在估计器设计。通过假定相对较小，横摆率动态，包括横摆力矩控制输入，能从下式得到对于小轮胎滑移角，横向轮胎力可以近似线性如下.侧滑角粗略估计车辆侧滑角是指车辆车辆速度矢量方向与纵向轴之间夹角。车辆侧滑角，如图所示，得到.回顾常规侧滑角估计方法常规侧滑角估计方法是基于模型观测器设计和直接传感器集成提出。基于模型估计方法在线性轮胎区域具有高精度和对抗传感器偏压具有稳健性优点。然而，估计精度是显性取决于车辆参数，轮胎参数，和驾驶条件。由于难以正确地识别所述车辆参数例如......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....轮胎转弯刚度实时，基于模型估计方法不能在所有驾驶条件下提供可靠估计。在基于模型估计方法中，线性自行车模型用于估计设计。在基于线性自行车模型和线性轮胎模型中，状态观测器和卡尔曼滤波器主要用于侧滑角估计，。基于状态空间方程，设计了状态观测器，如下其中.从上述状态观测器，则所得到基于模型侧滑角估计。这种方法关键是，估计性能显性依赖于轮胎模型和变化在车辆参数。为了最大限度地减少模型不匹配影响，些研究人员已经提出了偏刚度，这是依赖于轮胎与路面摩擦系数估计方法。在中，使用横向加速度传感器和横摆率传感器传感器测量值，提出了种新线性观测器，和个模糊规则为基础观察者也被设计以配合在车辆模型非线性。传感器运动学基于估计方法是基于传感器测量值之间运动学关系。传感器运动学方程表示为.为了获得由式得到侧滑角，是必需直接数值积分，但是这会导致信号漂移问题，是由于传感器偏压。此外，由于横向加速度测量载引起侧倾运动重力作用，重力效应应为准确估计例如，高估避免通过补偿重力效应补偿。在实践中，与合适遗忘因子数值积分进行，以避免严重信号漂移。在和中......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....以利用这两个估计方法优点。基于模型估计被用于在低频率即，低通滤波器，而运动学基于估计被用于在较高频率即，具有高通滤波器。从合并估计方法所估计侧滑角被表示为.这里，参数被用于过滤器设置。基于横向车速估计而提种车辆侧滑角估计方法.提出侧滑角估计方法基于横向车速估计而提种车辆侧滑角估计方法。所提出方法使用是可以从单位来测量横向轮胎力。需要注意是，如果在车辆纵向和横向速度得到情况下，车辆侧滑角可以很容易地计算出来。使用算法估计横向车辆速度，而其估算值用于最后计算车辆侧滑角使用。为了设计个横向车辆速度估算器，我们使用了个简化横向轮胎力模型即，忽略纵向轮胎力影响见上述简化横向轮胎力模型应用到是前左和前右轮胎。为了估算车辆横向速度，横向轮胎力模型前轮胎是基于以下假设利用。左右轮胎纯滑移条件下可忽略其纵向滑移，且峰值横向轮胎力出现在在相同轮胎滑移角。在轮胎侧向力峰值出现时轮胎滑移角，是受到车辆重量转移影响。与内燃机汽车相比，电动轮驱动电动汽车，电池在车底板下，驱动电机安装在车轮里，这样可以降低车辆重心。这提供了更少重量转移，从而提高了行驶稳定性。从这些特征中......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....前左，右轮胎侧偏刚度是相同即,。考虑到前面轮胎是在相同路面，重量转移效果不是关键，不考虑重量转移对左右轮胎侧偏刚度影响。由于角度小，。根据上述假设，前横向轮胎力可以表示为.用除以,外侧车辆速度为其中所述估计横向车辆速度被定义为伪测量并表示为。如描述，所提出估计方法是利用前左和右横向轮胎力比值，并且基于前左和前右轮胎由上述假设线性化轮胎模型。尽管我们用线性化轮胎模型估计器设计，所提出估计显示更好估计结果，具有相对小误差与常规使用方法中，即使当横向轮胎力达到,.,.,.,.,.,,.,.,.,.,.,.,.,.,.,,,,.,.,.,.,.,.,.,,.,.,.,.,.,,,.,.,.,,.,.,,.,.,.,,.,,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,,.,.,.,.,.,,.,.,.,,.,.,.,.,.,.,.,.可见性可能定期丢失，会导致估计不准确。虽然在有限驾驶环境下可以提供相对准确侧倾角估计，但是由于额外传感器成本使它在汽车中应用有定困难。在本文中，提出了种车辆侧滑角和滚动角精确估计新方法......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....被广泛应用于时变系统识别，带遗忘因子算法用来计算车辆横向侧滑角速度。为了估计侧倾角，人们通过使用可用传感器测量值和利用估计横向车辆速度去设计卡尔曼滤波器。在，和中，广泛讨论了卡尔曼滤波器在车辆状态估计中应用。为了使轮马达驱动电动车辆优点发挥到极致，有必要利用低成本高效率传感器对不可测量状态进行准确地估计。在这点上，本研究提出单元具有低成本高效益特点，它可以解决车辆状态估计中成本问题，并且可以提高轮毂电机驱动电动汽车控制系统性能。本文结构如下。在第二节介绍用于评估设计车辆模型中文字出处,,.利用轮胎侧向力传感器并使用最小二乘法和卡尔曼滤波方法估计电动汽车侧滑角和侧倾角,摘要对于如横摆稳定性和侧倾稳定性控制车辆稳定性控制应用而言，控制车辆状态鲁棒性估计车辆侧滑角和侧倾角是相当重要。本文提出了利用从多传感轮毂单元获得实时横向轮胎力测量来估计侧滑角和侧倾角新方法，这种方法在轮毂电机驱动电动汽车车辆控制系统中得到实际应用。在车辆侧滑估计中,是利用了基于线性车辆模型和传感器测量并带有遗忘因子递归最小二乘算法。在侧滑角角估计中......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....通过现场测试实验电动汽车来评估上述所提出估计方法为基础侧滑角估计和卡尔曼滤波器。实验结果表明，上述估计量可以准确估计车辆侧滑角和侧倾角。实验证实,所提出估计方法比传统方法估计精度提高以上见图所示均方根误差。此外,通过各种验证测试证明轮胎侧向力传感器在车辆状态估计实际应用中可行性。关键词电动汽车，卡尔曼滤波，多传感集线器单元，递归最小二乘，滚动角，侧滑角。术语在重心纵向加速度。在重心横向加速度。传感器测量横向加速度。磁道宽度.。重力加速度.。高度簧载质量超过轧辊中心中心.。离地面高度.。和对应于前左，前右，后左和后右,重心至前轴距离.。重心至后轴距离.。车辆重心纵向速度。车辆重心横向速度。估计横向车辆速度。车辆总质量。簧载质量。在第个轮胎转弯刚度。前轮胎转弯刚度。后轮胎转弯刚度。滚动阻尼系数。在第个轮胎纵向轮胎力。在第个轮胎横向轮胎力。在左轨道车轮横向轮胎力在右轨道车轮横向轮胎力惯性侧倾力矩。惯性横摆力矩。侧倾刚度系数。观测器增益矩阵。侧倾力矩。横摆力矩。第个轮胎滑脱角。前轮轮胎滑移角。后轮轮胎滑移角。车辆侧滑角......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....从运动学为基础估算方法估计侧滑角。从基于模型估计方法估计侧滑角。前转向角。侧倾角。侧倾率。侧倾加速度。横摆率。在递归最小平方算法遗忘因子。路面摩擦系数。.引言考虑到轮毂电机驱动电动汽车先进运动控制，人们已经进行了大量电动车动态控制研究。电动汽车先进防滑以及防滚运动控制系统被称为横摆稳定性控制和侧倾稳定性控制。与内燃机车辆相比，电动汽车在运动控制上具有这几个优点。,.驱动电机产生转矩非常快速和准确。传动转矩可以很容易地从电动机电流测量。每个车轮轮可以独立控制。由于这些优点，个新基于横摆力矩观测器横摆力矩控制方法是在提出，并以实验结果验证并提出使驾驶员乘坐安全和舒适侧倾稳定性控制系统。大多数车辆稳定控制系统只有个直接横摆角速度反馈来用于提高稳定性能。然而，在湿滑路面上，控制车辆侧滑角以防止它变得太大也是有意义，。由于前述稳定性控制系统目是控制横摆角速度，车辆侧滑角和侧倾角，因此需要测量上述三个量传感器。横摆角速度可以通过廉价陀螺传感器很容易测量。然而，用于车辆侧滑角和滚转角测量传感器是昂贵，所以必须从现有测量值和车辆模型来获得这些数据。因为这个原因......”。