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为了对大坡度、大坡度变化率路面的坡度值进行准确快速识别,提出一种基于多信息数据融合滤波的坡度识别算法.分析了目前不同坡度识别算法的优劣,分别建立了基于动力学、考虑坡度变化率的加速度传感信息坡度识别模型、基于GPS的坡度识别模型.应用交互多模型卡尔曼滤波算法(IMM-KF),将3种坡度识别模型进行联合滤波估计,在不同运行工况下自适应调节坡度识别模型的参与比例.以轮毂电动机车辆的多传感信息为载体,构建了dSPACE试验平台并完成试验.结果表明:在定坡度变化率、连续变化坡度、驻坡等工况下,所提出的算法的坡度识别