本發(fā)明涉及車輛檢測
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種基于信息融合的道路檢測車距離觸發(fā)裝置及觸發(fā)方法。
背景技術(shù)：
：隨著我國公路的不斷建設(shè)，多功能道路檢測車的應(yīng)用也越來越普遍。當前，多功能檢測車主要采用高速面陣相機和多種激光器來測量路面的縱斷面和橫斷面曲線，然后在上位機中擬合出路面的三維模型，進而計算出路面的IRI和路面不平度系數(shù)。在傳統(tǒng)的監(jiān)測車系統(tǒng)中，需要安裝于車輛驅(qū)動上的旋轉(zhuǎn)編碼器為車輛提供縱向行駛距離信息。系統(tǒng)判斷檢測車行駛一定距離后，觸發(fā)檢測車上的各種路面路形傳感器，例如面陣相機等，對道路進行檢測。旋轉(zhuǎn)編碼器所測得的縱向行駛距離信息是保證系統(tǒng)測量精度的關(guān)鍵信息之一。然而，為保證旋轉(zhuǎn)編碼器的測距精度，需要其具有很高的安裝精度，以確保旋轉(zhuǎn)編碼器與驅(qū)動輪旋轉(zhuǎn)中心線同軸，提高了檢測車制造成本；另一方面，旋轉(zhuǎn)編碼器的測距精度容易受到檢測車輪胎狀態(tài)的影響，導(dǎo)致輪胎滾動半徑變化發(fā)生，這些因素限制了檢測車的檢測精度。技術(shù)實現(xiàn)要素：針對上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，本發(fā)明的目的在于提供一種基于信息融合的道路檢測車距離觸發(fā)裝置及觸發(fā)方法，以避免因旋轉(zhuǎn)編碼器安裝精度不高、以及輪胎滾動半徑變化所造成的道路檢測車測量誤差，并有利于降低檢測車的制造成本。本發(fā)明技術(shù)方案實現(xiàn)的技術(shù)思路為：通過融合GPS模塊、縱向加速度傳感器、垂直加速度傳感器、陀螺儀、車速傳感器的輸出信號，實時估計出車輛的縱向行駛速度，然后對縱向行駛速度積分得到車輛的行駛距離，最后根據(jù)該行駛距離判斷是否觸發(fā)檢測車上的道路路形傳感器，從而避免了因為輪胎滾動半徑變化所造成的誤差。同時，由于GPS模塊、垂直加速度傳感器、陀螺儀、車速傳感器為傳統(tǒng)道路檢測車上的標配，本發(fā)明技術(shù)方案所涉及的裝置只增加了一個縱向加速度傳感器用于測量車輛縱向加速度，因此有利于降低檢測車的制造成本。為達到上述目的，本發(fā)明的實施例采用如下技術(shù)方案予以實現(xiàn)。技術(shù)方案一：一種基于信息融合的道路檢測車距離觸發(fā)裝置，用于為道路檢測車進行路面路形檢測提供觸發(fā)信號，所述裝置包括安裝于道路檢測車質(zhì)心位置的陀螺儀和縱向加速度傳感器；安裝于道路檢測車頂部的GPS模塊，所述GPS模塊中天線的軸線與道路檢測車的橫擺軸同軸；分別安裝于道路檢測車前后車軸上方的兩個垂直加速度傳感器；所述陀螺儀用于測量道路檢測車的俯仰角速度和側(cè)傾角速度；所述縱向加速度傳感器用于測量道路檢測車的縱向加速度；所述垂直加速度傳感器用于獲取道路檢測車質(zhì)心的垂直加速度；所述裝置還包括4個A/D轉(zhuǎn)換器，分別用于將陀螺儀的輸出信號、縱向加速度傳感器的輸出信號、兩個垂直加速度傳感器的輸出信號進行模數(shù)轉(zhuǎn)換。技術(shù)方案二：一種基于信息融合的道路檢測車距離觸發(fā)方法，應(yīng)用于技術(shù)方案一所述的距離觸發(fā)裝置，所述方法包括如下步驟：步驟1，獲取所述陀螺儀的輸出信號，所述陀螺儀的輸出信號至少包括道路檢測車的俯仰角速度、側(cè)傾角速度；對所述俯仰角速度進行積分得到道路檢測車的俯仰角，對所述側(cè)傾角速度進行積分得到道路檢測車的側(cè)傾角；步驟2，獲取兩個垂直加速度傳感器的輸出信號，對所述兩個垂直加速度傳感器的輸出信號進行修正，并根據(jù)修正后的兩個垂直加速度傳感器的輸出信號計算車身的垂直加速度；步驟3，獲取所述縱向加速度傳感器的輸出信號，根據(jù)所述道路檢測車的俯仰角和所述車身的垂直加速度對所述縱向加速度傳感器的輸出信號進行修正，得到道路檢測車縱向加速度的初步修正值；步驟4，獲取所述GPS模塊輸出的速度信息，根據(jù)所述速度信息消除所述道路檢測車縱向加速度的初步修正值中的地理趨勢項，得到再次修正后的縱向加速度值；步驟5，根據(jù)所述行駛速度信息以及預(yù)先設(shè)置的卡爾曼濾波器對道路檢測車的行駛速度進行估計，得到實時行駛速度估計值，對所述實時行駛速度估計值進行積分得到道路檢測車的實時行駛距離；步驟6，設(shè)定距離閾值，若所述道路檢測車的實時行駛距離達到設(shè)定的距離閾值，則觸發(fā)所述道路檢測車進行路面路形檢測。本發(fā)明技術(shù)方案的特點和進一步的改進為：(1)步驟2具體包括如下子步驟：(2a)分別采集兩個垂直加速度傳感器的輸出信號a1和a2，并根據(jù)道路檢測車的俯仰角θ和側(cè)傾角確定兩個垂直加速度的軸線與重力軸的夾角α：(2b)采用下式對兩個垂直加速度傳感器的輸出信號a1和a2進行校正：{a1′=a1+gcosα-θ··L1a2′=a2+gcosα+θ··L2---(2)]]>其中，a′1和a′2為修正后的兩個垂直加速度值；g為當?shù)氐闹亓铀俣?；為道路檢測車的俯仰角加速度，該值通過對θ進行兩次差分得到；L1和L2分別為道路檢測車質(zhì)心到前后車軸的縱向距離；(2c)取a′1和a′2的平均值作為道路檢測車車身的垂直加速度a0＝(a′1+a′2)/2。(2)步驟3具體包括如下子步驟：(3a)獲取所述縱向加速度傳感器的輸出信號a；(3b)獲取所述道路檢測車的俯仰角θ和所述道路檢測車車身的垂直加速度a0，并對所述縱向加速度傳感器的輸出信號a按照下式進行修正：a′＝[a+(a0-g)sinθ]cosθ(3)其中，a′為道路檢測車縱向加速度的初步修正值，g為當?shù)氐闹亓铀俣取?3)步驟4具體包括如下子步驟：(4a)構(gòu)造第一卡爾曼濾波器，所述第一卡爾曼濾波器的狀態(tài)預(yù)測方程為：Bk+1＝Bk(4)y3，k＝(ugps，k-uInt，k)/T2+v3(5)其中，Bk為所要去除的縱向加速度的初步修正值中的地理趨勢項，ugps為GPS模塊輸出的車速信息，uInt為對縱向加速度的初步修正值a′積分計算得到的道路檢測車縱向行駛速度估計值，即uInt＝∑a′T1，y3，k為觀測量，v3為觀測噪聲，T2為GPS模塊的采用周期；(4b)進而得到再次修正后的縱向加速度值a″：a″k＝a′k-Bk(6)(4)步驟5具體包括如下子步驟：(5a)設(shè)置GPS信號中斷最大時長，若GPS模塊無信號輸出且無信號輸出的狀態(tài)持續(xù)時間小于GPS信號中斷最大時長，則構(gòu)造第二卡爾曼濾波器，所述第二卡爾曼濾波器的狀態(tài)預(yù)測方程為：x·1x··1k+1=1τ(1-e-T1τ)0e-T1τx·1x··1k+T1-τ(1-e-T1τ)1-e-T1τx··1,k+w1---(7)]]>y1,k=01x·1x··1k+v1---(8)]]>其中，為道路檢測車縱向行駛速度，為由縱向加速度傳感器測得的道路檢測車縱向加速度，T1為縱向加速度傳感器的采樣周期，[·]k中的下標k表示tk時刻，τ表示機動時間常數(shù)，v1表示縱向加速度傳感器的觀測誤差，y1，k表示縱向加速度傳感器的觀測量；根據(jù)所述第二卡爾曼濾波器的狀態(tài)預(yù)測方程計算得到實時行駛速度估計值，對所述實時行駛速度估計值進行積分得到道路檢測車的實時行駛距離；(5b)若GPS模塊無信號輸出且無信號輸出的狀態(tài)持續(xù)時間大于或者等于GPS信號中斷最大時長，則構(gòu)造第三卡爾曼濾波器，所述第三卡爾曼濾波器的狀態(tài)預(yù)測方程為：x·2x··2k+1=1τ(1-e-T2τ)0e-T2τx·2x··2k+T1-τ(1-e-T1τ)1-e-T1τx··1,k+w2---(9)]]>y2,k=01x·2x··2k+v2---(10)]]>其中，y2k為GPS模塊輸出信號的觀測量，v2為GPS模塊的觀測噪聲；為GPS接收機估計得到的車輛速度參數(shù)，為GPS估計得到的車輛加速度參數(shù)；根據(jù)所述第三卡爾曼濾波器的狀態(tài)預(yù)測方程計算得到實時行駛速度估計值，對所述實時行駛速度估計值進行積分得到道路檢測車的實時行駛距離。本發(fā)明技術(shù)方案的有益效果：通過融合縱向加速度傳感器、GPS模塊、陀螺儀、兩個垂直加速度傳感器和車速傳感器的輸出信號，從而估計出車輛的縱向速度，然后對估計出的車輛的縱向速度進行積分得到車輛的縱向行駛距離，再依據(jù)該縱向行駛距離判斷是否達到設(shè)定閾值，然后觸發(fā)路面路形傳感器工作，從而避免了傳統(tǒng)道路檢測車中輪胎滾動半徑變化對測量精度的影響，并有利于降低道路檢測車的生產(chǎn)成本。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實施例提供的一種基于信息融合的道路檢測車距離觸發(fā)裝置的硬件結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為本發(fā)明的各個傳感器的安裝位置示意圖；圖3為本發(fā)明的一種基于信息融合的道路檢測車距離觸發(fā)方法的流程示意圖；圖4為本發(fā)明的經(jīng)過校正后的縱向加速度傳感器的信號曲線示意圖；圖5為本發(fā)明的在未獲得其他傳感器校正時，單獨依靠加速度傳感器信息估計得到的車輛狀態(tài)參數(shù)曲線示意圖；圖6為本發(fā)明的采用GPS模塊與加速度傳感器信息融合處理后的車輛狀態(tài)參數(shù)曲線示意圖。具體實施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。本發(fā)明實施例提供一種基于信息融合的道路檢測車距離觸發(fā)裝置，用于為道路檢測車進行路面路形檢測提供觸發(fā)信號，所述裝置包括工控主機和車輛自帶的車速傳感器，參照圖1，所述裝置還包括陀螺儀和縱向加速度傳感器、GPS模塊、兩個垂直加速度傳感器。所述陀螺儀用于測量道路檢測車的俯仰角速度和側(cè)傾角速度，從而得到車輛的俯仰角和側(cè)傾角，以便對縱向加速度傳感器采集的信號、垂直加速度傳感器采集的信號進行校正。所述縱向加速度傳感器由于采樣頻率高，因此用于實時測量道路檢測車的縱向加速度，從而得到道路檢測車的縱向行駛速度。所述垂直加速度傳感器用于獲取道路檢測車質(zhì)心的垂直加速度，以便對縱向加速度傳感器采集的信號進行校正。實時GPS模塊由于采樣頻率較低，但能夠提供高精度的車輛運動速度信息，因此用于實時校正得到的車輛縱向行駛速度信息。所述裝置還包括4個A/D轉(zhuǎn)換器，分別用于將陀螺儀的輸出信號、縱向加速度傳感器的輸出信號、兩個垂直加速度傳感器的輸出信號進行模數(shù)轉(zhuǎn)換。需要補充的是，車輛自帶的車速傳感器用于用于在GPS模塊的輸出信號出現(xiàn)長時間中斷時校正得到的車輛縱向行駛速度信息。工控主機用于對各個傳感器采集到的信號進行數(shù)據(jù)融合，估算出車輛的縱向行駛速度，從而積分得到車輛的縱向行駛距離，并根據(jù)預(yù)設(shè)條件判斷是否觸發(fā)道路路形檢測車進行工作。需要說明的是，參照圖2，陀螺儀安裝于道路檢測車質(zhì)心位置，縱向加速度傳感器的安裝位置也盡量靠近車輛質(zhì)心，以減小車輛的俯仰和橫擺角速度對縱向加速度測量的影響；GPS模塊安裝于道路檢測車的頂部，所述GPS模塊中天線的軸線與道路檢測車的橫擺軸同軸，以避免車輛橫擺對GPS模塊測速造成影響；兩個垂直加速度傳感器分別安裝于道路檢測車前后車軸的上方。本發(fā)明實施例還提供一種基于信息融合的道路檢測車距離觸發(fā)方法，應(yīng)用于上述實施例所述的距離觸發(fā)裝置，參照圖3，所述方法包括如下步驟：步驟1，獲取所述陀螺儀的輸出信號，所述陀螺儀的輸出信號至少包括道路檢測車的俯仰角速度、側(cè)傾角速度；對所述俯仰角速度進行積分得到道路檢測車的俯仰角，對所述側(cè)傾角速度進行積分得到道路檢測車的側(cè)傾角。步驟2，獲取兩個垂直加速度傳感器的輸出信號，對所述兩個垂直加速度傳感器的輸出信號進行修正，并根據(jù)修正后的兩個垂直加速度傳感器的輸出信號計算車身的垂直加速度。兩個垂直加速度傳感器的輸出信號為車輛的垂直加速度信息、因車輛側(cè)傾而產(chǎn)生的偏置量、車輛俯仰角加速度以及當?shù)刂亓铀俣鹊寞B加量。根據(jù)陀螺儀采集到的車輛姿態(tài)信息，對縱向加速度傳感器采集到的信號進行校正，由于縱向加速度傳感器的安裝位置靠近車輛質(zhì)心位置，因此可以忽略橫擺加速度對其測量值的影響，因此主要考慮車輛俯仰角帶來的影響。記垂直加速度向上為正，車輛的俯仰角速度逆時針為正，縱向加速度向前為正。步驟2具體包括如下子步驟：(2a)分別采集兩個垂直加速度傳感器的輸出信號a1和a2，并根據(jù)道路檢測車的俯仰角θ和側(cè)傾角確定兩個垂直加速度的軸線與重力軸的夾角α：(2b)采用下式對兩個垂直加速度傳感器的輸出信號a1和a2進行校正：{a1′=a1+gcosα-θ··L1a2′=a2+gcosα+θ··L2---(2)]]>其中，a′1和a′2為修正后的兩個垂直加速度值；g為當?shù)氐闹亓铀俣?；為道路檢測車的俯仰角加速度，該值通過對θ進行兩次差分得到；L1和L2分別為道路檢測車質(zhì)心到前后車軸的縱向距離；(2c)取a′1和a′2的平均值作為道路檢測車車身的垂直加速度a0＝(a′1+a′2)/2。步驟3，獲取所述縱向加速度傳感器的輸出信號，根據(jù)所述道路檢測車的俯仰角和所述車身的垂直加速度對所述縱向加速度傳感器的輸出信號進行修正，得到道路檢測車縱向加速度的初步修正值。所述縱向加速度傳感器的輸出信號包含車輛的縱向加速度信息、車輛因俯仰而產(chǎn)生的偏置量、車輛受路面激勵產(chǎn)生的垂直加速度分量以及縱向加速度傳感器本身的噪聲。步驟3具體包括如下子步驟：(3a)獲取所述縱向加速度傳感器的輸出信號a；(3b)獲取所述道路檢測車的俯仰角θ和所述道路檢測車車身的垂直加速度a0，并對所述縱向加速度傳感器的輸出信號a按照下式進行修正：a′＝[a+(a0-g)sinθ]cogθ(3)其中，a′為道路檢測車縱向加速度的初步修正值，g為當?shù)氐闹亓铀俣?。所述道路檢測車縱向加速度的初步修正值a′中只包含真實的加速度項、地理趨勢項和其他正弦噪聲項。步驟4，獲取所述GPS模塊輸出的速度信息，根據(jù)所述速度信息消除所述道路檢測車縱向加速度的初步修正值中的地理趨勢項，得到再次修正后的縱向加速度值。通過融合其他慣性傳感器的信息而去除了縱向加速度傳感器中因車身縱向加速度和車身俯仰所帶來的噪聲項，但校正后的加速度信號中依然包含地理趨勢項B＝gsinβ，β為地面與海平面直接的夾角。由于該項的存在，會使得積分得到的速度估計中存在一個偏移量。由于地理趨勢項為的變化緩慢，因此可以認為其值在一個較長的時間范圍內(nèi)為常數(shù)，偏置量理論上等于由縱向加速度信號積分得到的速度與GPS測得的速度之間的差值，因此可以利用第一卡爾曼濾波器(KF/Bias)對縱向加速度信號中的地理趨勢項進行跟蹤估計。步驟4具體包括如下子步驟：(4a)構(gòu)造第一卡爾曼濾波器，所述第一卡爾曼濾波器的狀態(tài)預(yù)測方程為：Bk+1＝Bk(4)y3，k＝(ugps，k-uInt，k)/T2+v3(5)其中，Bk為所要去除的縱向加速度的初步修正值中的地理趨勢項，ugps為GPS模塊輸出的車速信息，uInt為對縱向加速度的初步修正值a′積分計算得到的道路檢測車縱向行駛速度估計值，即uInt＝∑a′T1，y3，k為觀測量，v3為觀測噪聲，T2為GPS模塊的采用周期；(4b)進而得到再次修正后的縱向加速度值a″：a″k＝a′k-Bk(6)再次修正后的縱向加速度值a″如圖4所示。判斷是否到達GPS模塊的采樣時刻，然后采用不同的算法對采集到的信號進行融合，估計出車輛的縱向行駛速度。本實例中，加速度傳感器的采樣頻率為400HZ，GPS更新頻率為20HZ。由于GPS信號容易受到外界環(huán)境的屏蔽和干擾，因此必須分別考慮有GPS信號和GPS信號缺失情況下的算法。以下依據(jù)GPS信號是否出現(xiàn)長時中斷，分別闡述不同的車輛行駛距離估計算法。步驟5，根據(jù)所述行駛速度信息以及預(yù)先設(shè)置的卡爾曼濾波器對道路檢測車的行駛速度進行估計，得到實時行駛速度估計值，對所述實時行駛速度估計值進行積分得到道路檢測車的實時行駛距離。步驟5具體包括如下子步驟：(5a)設(shè)置GPS信號中斷最大時長，若GPS模塊無信號輸出且無信號輸出的狀態(tài)持續(xù)時間小于GPS信號中斷最大時長，則構(gòu)造第二卡爾曼濾波器(KF/ACC)，所述第二卡爾曼濾波器的狀態(tài)預(yù)測方程為：x·1x··1k+1=1τ(1-e-T1τ)0e-T1τx·1x··1k+T1-τ(1-e-T1τ)1-e-T1τx··1,k+w1---(7)]]>y1,k=01x·1x··1k+v1---(8)]]>其中，為道路檢測車縱向行駛速度，為由縱向加速度傳感器測得的道路檢測車縱向加速度，T1為縱向加速度傳感器的采樣周期，[·]k中的下標k表示tk時刻，τ表示機動時間常數(shù)，v1表示縱向加速度傳感器的觀測誤差，y1，k表示縱向加速度傳感器的觀測量；根據(jù)所述第二卡爾曼濾波器的狀態(tài)預(yù)測方程計算得到實時行駛速度估計值，對所述實時行駛速度估計值進行積分得到道路檢測車的實時行駛距離；(5b)若GPS模塊無信號輸出且無信號輸出的狀態(tài)持續(xù)時間大于或者等于GPS信號中斷最大時長，則構(gòu)造第三卡爾曼濾波器(KF/ACC&GPS)，所述第三卡爾曼濾波器的狀態(tài)預(yù)測方程為：x·2x··2k+1=1τ(1-e-T2τ)0e-T2τx·2x··2k+T1-τ(1-e-T1τ)1-e-T1τx··1,k+w2---(9)]]>y2,k=01x·2x··2k+v2---(10)]]>其中，y2k為GPS模塊輸出信號的觀測量，v2為GPS模塊的觀測噪聲；為GPS接收機估計得到的車輛速度參數(shù)，為GPS估計得到的車輛加速度參數(shù)；根據(jù)所述第三卡爾曼濾波器的狀態(tài)預(yù)測方程計算得到實時行駛速度估計值，對所述實時行駛速度估計值進行積分得到道路檢測車的實時行駛距離。設(shè)GPS的采樣間隔為T2。根據(jù)兩個相鄰的GPS采樣時刻之間，即tk和tk+T2之間的加速度信號，得到車輛在該時段內(nèi)的實時加速度和速度的估計值。當達到tk+T2時刻后，依據(jù)公式(7)、(8)融合GPS和加速度傳感器的信息，得到新的車輛狀態(tài)參數(shù)估計值。需要說明的是，如果檢測到GPS信號中斷，且中斷時間超過設(shè)定的閾值，則此時無法依靠GPS提供的信息對縱向加速度傳感器所測的車輛狀態(tài)估計值進行及時校正。如果長時間不校正，則如圖5所示，單由第二卡爾曼濾波器(KF/ACC)計算得到的速度估計與實際值之間將出現(xiàn)很大的偏差。這是由于加速度信號中的之流分量無法徹底去除干凈，導(dǎo)致位移誤差以時間的二次函數(shù)遞增導(dǎo)致的。同時也表明，在GPS信號丟失時間較短時，利用加速度信號積分得到的行駛距離誤差不大。為了在GPS信號長時間中斷時對車輛狀態(tài)參數(shù)進行校正，必須用其他具有絕對誤差特性的速度傳感器來替代GPS的功能。本發(fā)明利用車輛上原裝的車速傳感器來替代該功能。利用原裝的車速傳感器(12)的實現(xiàn)算法流程與利用GPS(2)的算法流程基本相似。區(qū)別在于：利用原裝的車速傳感器需要在另一個卡爾曼濾波器KF/ACC&WHEEL中進行，該濾波器的公式描述與公式(9)、(10)一樣，但是由于原裝的車速傳感器采樣周期和誤差分布與GPS不同，其中的參數(shù)不同。該部分的數(shù)學(xué)模型如下：x·3x··3k+1=1τ(1-e-T3τ)0e-T3τx·3x··3k+T1-τ(1-e-T1τ)1-e-T1τx··1,k+w3---(11)]]>y3,k=01x·3x··3k+v3---(12)]]>其中，T3為汽車原裝車速傳感器的采樣間隔；y3，k為車速傳感器在時刻tk的觀測量。如果GPS信號未出現(xiàn)長時中斷，系統(tǒng)就能夠?qū)崟r校正第二卡爾曼濾波器(KF/ACC)的狀態(tài)參數(shù)，因此可以直接對得到的估計速度進行時域積分，得到車輛的行駛距離。如果系統(tǒng)檢測到GPS信號出現(xiàn)較長時間的中斷，則需要依據(jù)步驟5中的方法得到車輛行駛距離。在GPS信號良好的情況下，行駛距離的估計公式為：Sk+1＝Sk+u′Int，k·T1(13)。經(jīng)過上述步驟，得到車輛的估計速度，得到的加速度、速度、位移曲線如圖6所示。從圖中可以看出，相比于圖5所示的位移曲線結(jié)果，有GPS信號參與校正時的位移誤差要小得多。盡管經(jīng)過長時間積分后，誤差依然有增大的趨勢，但是由于系統(tǒng)隔一定距離就對積分結(jié)果清零，因此積分的誤差不會無限增長，最終該誤差對監(jiān)測車路譜、路形的計算影響不會太大，并且可以通過對加速度傳感器進行更精密的標定，從而進一步減小該誤差。步驟6，設(shè)定距離閾值，若所述道路檢測車的實時行駛距離達到設(shè)定的距離閾值，則觸發(fā)所述道路檢測車進行路面路形檢測。然后將在內(nèi)存中的積分值歸零，并進入下一個迭代過程。本發(fā)明技術(shù)方案通過融合GPS模塊、縱向加速度傳感器、垂直加速度傳感器、陀螺儀、車速傳感器的輸出信號，實時估計出車輛的縱向行駛速度，然后對縱向行駛速度積分得到車輛的行駛距離，最后根據(jù)該行駛距離判斷是否觸發(fā)檢測車上的道路路形傳感器，從而避免了因為輪胎滾動半徑變化所造成的誤差。同時，由于GPS模塊、垂直加速度傳感器、陀螺儀、車速傳感器為傳統(tǒng)道路檢測車上的標配，本發(fā)明技術(shù)方案所涉及的裝置只增加了一個縱向加速度傳感器用于測量車輛縱向加速度，因此有利于降低檢測車的制造成本。以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護范圍為準。當前第1頁1 2 3