本文選題：多信息融合 + 路面��； 參考：《南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年03期

【摘要】：為了提高路面坡度角的識(shí)別精度,該文提出1種基于多信息融合的識(shí)別算法。分析縱向加速度對(duì)車身姿態(tài)的影響,并在Simulink中建立路面坡度識(shí)別模型。通過(guò)仿真分析得到車身縱向傾角與加速度的關(guān)系。利用擬合得到的修正系數(shù)對(duì)傾角傳感器信號(hào)進(jìn)行修正,然后與用坡度測(cè)量?jī)x測(cè)得的真實(shí)角度進(jìn)行對(duì)比分析。實(shí)車實(shí)驗(yàn)表明,該算法具有較強(qiáng)的抗干擾能力,能夠準(zhǔn)確識(shí)別當(dāng)前路面坡度角,且波動(dòng)范圍小于±1.5°。
[Abstract]:In order to improve the recognition accuracy of road slope angle, a multi-information fusion recognition algorithm is proposed in this paper. The influence of longitudinal acceleration on vehicle posture is analyzed, and the road slope recognition model is established in Simulink. The relationship between longitudinal inclination and acceleration is obtained by simulation. The fitting correction coefficient is used to correct the signal of the inclination sensor, and then it is compared with the real angle measured by the slope measuring instrument. The actual vehicle experiments show that the algorithm has strong anti-interference ability, can accurately identify the current road slope angle, and the fluctuation range is less than 鹵1.5 擄.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51205209;51205204) 中國(guó)博士后科學(xué)基金(2013M531360)
【分類號(hào)】：U463.6;TP202

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本文編號(hào)：1949336