基于重力分量的道路坡度动态测量
王琼
鲍晨
沈勇
1.同济大学汽车学院,上海201804;同济大学智能型新能源汽车协同创新中心,上海2018042.同济大学汽车学院,上海201804;同济大学智能型新能源汽车协同创新中心,上海2018043.同济大学汽车学院,上海201804;同济大学智能型新能源汽车协同创新中心,上海201804
摘要：基于MEMS(微机械)加速度传感器的测量原理,采用车辆行驶坡道上的重力分量进行纵向坡度的动态测量,并结合陀螺仪的信号建立基于扩展卡尔曼滤波的数据融合模型,推导出数据融合流程.利用标定后的传感器完成水平道路和坡道的实车试验,采集实车试验数据进行离线算法验证.重力分量法与双天线GPS测量的坡度差值在±1°上下波动,表明重力分量法能够获得实时动态纵向坡度,满足智能汽车识别环境信息的需求.
关键词：重力分量数据融合扩展卡尔曼滤波道路纵向坡度
分类号：U461.1(汽车工程)
资助基金：上海市汽车工业科技发展基金(1203)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 33-39 )
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