【技术实现步骤摘要】
本申请属于汽车路面检测，具体涉及一种多轮电驱无人平台的纵向坡度识别方法及系统。
技术介绍
1、车辆坡度识别技术应用于车辆智能驾驶和无人化领域，这项技术在自动驾驶、车辆纵向稳定性控制、高级驾驶辅助系统以及车辆导航系统等领域得到广泛应用。
2、现有技术存在以下缺陷：传统坡道识别技术主要依靠传感器获取车辆信息，通过简单的算法计算车辆行驶坡度，或者通过仅构建车辆纵向动力学模型进行坡度识别。传统坡道识别技术虽然简单，但准确性和稳定性有限。
技术实现思路
1、目的：鉴于以上技术问题中的至少一项，本申请提供一种多轮电驱无人平台的纵向坡度识别方法及系统，利用神经网络对基于加速度传感器坡度估计模型、基于纵向动力学坡度估计模型、基于陀螺仪的坡度估计模型进行融合估计，提高了驱动工况下和制动工况下坡度识别的准确性。
2、技术方案：为解决上述技术问题，本申请采用的技术方案为：
3、根据本申请的第一方面，提供一种纵向坡度识别方法，包括：
4、获取车辆的状态信息；其中所述...
【技术保护点】
1.一种纵向坡度识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的纵向坡度识别方法，其特征在于，所述神经网络的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的纵向坡度识别方法，其特征在于，利用所述训练样本集的训练样本对所述神经网络进行训练，包括：
4.根据权利要求3所述的纵向坡度识别方法，其特征在于，根据第i个训练样本对应的第一坡度估计值、第二坡度估计值、第三坡度估计值和所述加权系数进行融合计算得到坡度估计值，包括：
5.根据权利要求3所述的纵向坡度识别方法，其特征在于，计算第i个训练样本的坡度估计值与第i个训练样本的坡度实...
【技术特征摘要】
1.一种纵向坡度识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的纵向坡度识别方法，其特征在于，所述神经网络的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的纵向坡度识别方法，其特征在于，利用所述训练样本集的训练样本对所述神经网络进行训练，包括：
4.根据权利要求3所述的纵向坡度识别方法，其特征在于，根据第i个训练样本对应的第一坡度估计值、第二坡度估计值、第三坡度估计值和所述加权系数进行融合计算得到坡度估计值，包括：
5.根据权利要求3所述的纵向坡度识别方法，其特征在于，计算第i个训练样本的坡度估计值与第i个训练样本的坡度实际值之间的误差，包括：
6.根据权利要求3所述的纵向坡度识别方法，其特征在于，所述预设条件为所述训练样本集的误差不超过目标误差。
7.根据权利要求1所述的纵向坡度识别方法，其特征在于，所述根据所述第一坡度估计值、第二坡度估计值、第三坡度估计值和加权系数，进行融合计算得到纵向坡度识别结果，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：陈向东，张书杰，户硕，
申请(专利权)人：江苏徐工工程机械研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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