基于重力分量的道路坡度动态测量

• 作者: 沈勇 王琼 鲍晨
• 来源期刊: 山东交通学院学报
• 关键词: 重力分量 数据融合 扩展卡尔曼滤波 道路纵向坡度
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 33-39
• 页数: 7页
• 分类号: U461.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0032.2016.01.007

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王琼	同济大学汽车学院	29	374	9.0	19.0
5	沈勇	同济大学汽车学院	27	169	6.0	12.0
9	鲍晨	同济大学汽车学院	2	5	2.0	2.0