【摘 要】
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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
【机 构】
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同济大学汽车学院,同济大学智能型新能源汽车协同创新中心,
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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。
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