【摘 要】
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针对当前坡度估计方法普遍涉及的参数较多、准确性差的缺陷,提出了一种基于加速度校正的坡度估计算法。它仅采用三向加速度和角速度信号,利用角速度短时积分校正原始加速度信
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB0105900)资助
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针对当前坡度估计方法普遍涉及的参数较多、准确性差的缺陷,提出了一种基于加速度校正的坡度估计算法。它仅采用三向加速度和角速度信号,利用角速度短时积分校正原始加速度信号,提取出加速度信号中重力加速度在坡道方向上的分量。然后根据工况特征,离线计算出不同条件下的稳态卡尔曼增益,并建立模糊系统来动态给定信号融合系数,解决了直接使用卡尔曼滤波算法须对误差协方差进行实时估计的难点。最后完成软硬件集成并进行实车测试,验证了该坡道估计方法具有良好的实时性与准确性。
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