摘要
本发明涉及一种带负载的无人罐车油门、刹车标定系统及方法,该方法包括如下步骤:收集罐车在不同负载条件、不同油门开度条件和不同刹车开度条件下的行驶速度数据及行驶加速度数据;利用所收集的数据进行深度神经网络模型训练以得到油门刹车标定模型;将制定的负载参数、速度参数、油门开度参数以及刹车开度参数输入油门刹车标定模型,进而获得油门刹车标定模型输出的加速度参数;将负载参数、速度参数、油门开度参数、刹车开度参数与对应的加速度参数一一对应关联形成油门刹车标定表。本发明的标定表增加了负载这一重要的维度,使得标定更加有针对性,使得罐车在不同负载状态下的表现更为稳定可靠。
技术关键词
罐车
深度神经网络模型训练
加速度
刹车
标定系统
IMU传感器
负载传感器
扩展卡尔曼滤波算法
参数
标定方法
数据
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行程
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