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

【摘要】：為了提高路面坡度角的識別精度,該文提出1種基于多信息融合的識別算法。分析縱向加速度對車身姿態(tài)的影響,并在Simulink中建立路面坡度識別模型。通過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)對傾角傳感器信號進行修正,然后與用坡度測量儀測得的真實角度進行對比分析。實車實驗表明,該算法具有較強的抗干擾能力,能夠準確識別當前路面坡度角,且波動范圍小于±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)機械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51205209;51205204) 中國博士后科學(xué)基金(2013M531360)
【分類號】：U463.6;TP202

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本文編號：1949336