【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人驾驶车辆的，尤其是涉及一种基于多传感器的车身姿态在线预警方法、系统及介质。
技术介绍
1、近年来，随着国家大力开展智慧化港口建设工作，越来越多的港口开始应用无人集卡作为连接堆箱区与集装箱货船的纽带搬运货物。无人集卡往往搭配使用智能化监管平台，运营人员在远程查看车辆当前位置信息如车道、目标点作业堆场贝位号、作业类型等。由于路面不平整产生坡度以及集装箱内货物分布不均匀导车身姿态会左右倾斜，产生倾覆的风险，因此除了上述位置信息外，车身的姿态信息检测同样对整体系统的安全至关重要。车身姿态检测是指通过无人集卡上搭载的传感器来检测车辆在作业过程中的姿态，并由姿态处理解算系统输出车辆的倾斜角、俯仰角、航向角、速度加速度等信息，其对整体系统的安全至关重要。车身姿态检测的数据来源一般是依靠安装在车身后轮中轴处的imu传感器，基于imu与车身刚性连接的假设，通过惯性测量原件imu的姿态变化近似的反映车身姿态的变化，这种方式只能表征车辆某一处的姿态。但是无人集卡不同，其车身过长，所搭载的集装箱货物动辄40吨以上，车身的悬挂系统的变化较大，只...
【技术保护点】
1.一种基于多传感器的车身姿态在线预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器的车身姿态在线预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于多传感器的车身姿态在线预警方法，其特征在于，在步骤S2中，所述采用基于皮尔逊相关系数的多源数据融合算法对车身不同侧的运动状态进行融合包括：
4.根据权利要求3所述的基于多传感器的车身姿态在线预警方法，其特征在于：所述车身不同侧的运动状态的特征融合因子β1、β2和β3为，
5.根据权利要求3所述的基于多传感器的车身姿态在线预警方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器的车身姿态在线预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器的车身姿态在线预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于多传感器的车身姿态在线预警方法，其特征在于，在步骤s2中，所述采用基于皮尔逊相关系数的多源数据融合算法对车身不同侧的运动状态进行融合包括：
4.根据权利要求3所述的基于多传感器的车身姿态在线预警方法，其特征在于：所述车身不同侧的运动状态的特征融合因子β1、β2和β3为，
5.根据权利要求3所述的基于多传感器的车身姿态在线预警方法，其特征在于：所述车身运动状态的权重因子α1、α2和α3的约束条件为，
6.根据权利要求1所述的基于多传感器的车身姿态在线预警方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张雪峰，张建海，李祥一，沈骏，周瑾，梁晓栋，董杰，汪统，彭俊，
申请(专利权)人：东风汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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