基于多信息融合的路面坡度识别研究

• 作者: 张庆渴 王洪亮 皮大伟 胥加林 谷文豪
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 多信息融合 路面 坡度识别 纵向加速度 车身姿态 纵向倾角 倾角传感器
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 339-342
• 页数: 4页
• 分类号: U469.79
• 字数: 2161字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2016.40.03.015

摘要

为了提高路面坡度角的识别精度，该文提出1种基于多信息融合的识别算法。分析纵向加速度对车身姿态的影响，并在Simulink中建立路面坡度识别模型。通过仿真分析得到车身纵向倾角与加速度的关系。利用拟合得到的修正系数对倾角传感器信号进行修正，然后与用坡度测量仪测得的真实角度进行对比分析。实车实验表明，该算法具有较强的抗干扰能力，能够准确识别当前路面坡度角，且波动范围小于±1．5°。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张庆渴	南京理工大学机械工程学院	6	22	3.0	4.0
2	王洪亮	南京理工大学机械工程学院	35	143	7.0	9.0
3	谷文豪	南京理工大学机械工程学院	8	34	3.0	5.0
4	胥加林	南京理工大学机械工程学院	6	9	2.0	3.0
5	皮大伟	南京理工大学机械工程学院	23	83	5.0	8.0