基于远程监控的道路坡度提取方法

张新义

摘要：为了提高道路坡度采集的快速性和方便性，本文使用远程监控终端发送到CAN总线上的数据进行道路坡度计算。通过4种坡度计算方法得到的坡度和专业采集仪采集的坡度进行对比分析，得到一种快速有效的算法用于坡度提取。结果表明，本文使用的算法可以快速、有效地计算道路坡度。

关键词：远程监控;坡度;MATLAB

中图分类号：U461.1文献标示码：A

坡度是斜坡的倾斜程度，常用表示方法是两点的高程差与其水平距离的百分比。坡度是路谱中的一个特征参数，在车辆性能测试中影响车辆行驶的动力性和经济性，是新车型开发和技术评估中的一个重要因素，对于改进和提高汽车的性能有重要作用。在车辆开发阶段，坡度的测量工作大多使用专业路谱采集设备，设备价格昂贵且体积大，给测量工作带来很大不便。引。本文采集远程监控终端发送到CAN总线上的GPS数据和仪表发送到CAN总线上的数据。使用MATLAB进行数据的滤波处理和坡度算法计算，从而得到精确的坡度。使用此方法可以快速、准确地测量道路的坡度，而且节约成本。

1数据的采集

车辆位置信息的采集使用远程监控终端的GPS设备，此GPS设备具有以下优点。

（1）信号条件差时性能良好。

（2）信号中断时连续导航。

（3）集成3D传感器完成解决方案。

（4）独立于汽车的任何电气连接。

（5）实时定位高达20Hz的频率。

车速、量程信息采集于车辆的CAN总线发送的信息，采集到的数据通过GPRS进行传输，从而实现信息的实时发送、远程接收和存储。

2坡度特征分析

2.1坡度计算原理

如图l所示，H为海拔上升高度，L为车辆水平行驶距离，5为车辆行驶距离，a为坡道夹角，道路的坡度，则为坡高与底长之

2.2坡度特征参数

采集的道路坡度信息，应用数据统计理论统计各特征片段的特征参数数值，再使用数据相关性、多参数统计理论对特征片段进行归类和研究，构建成典型工况。一个特征片段定义为从坡度为O开始上坡，下坡到下一个坡度为0。通过数据相关性分析得到一些能代表其特点的特征参数作为评价标准，这些特征参数也是构建典型工况的基本特征值，包括坡度占比、最大坡度、平均坡度、坡度的标准差、行驶距离和平均车速。

3坡度計算方法

表1为远程监控终端数据导出格式示意表，t1与t2时刻的时间间隔为1s。

由于远程监控采集的时间间隔为1s，数据的存储和计算量大，为避免大量计算和数据干扰，在计算前要进行数据精简和滤波处理，去除无用的干扰信息。

依据远程监控得到的相关数据信息，结合坡度计算原理，有以下4种计算方法。

①依据仪表车速和海拔计算坡度如公式（3）所示。

4实例数据分析

4.1坡度计算过程

选取某一城市的公交车作为测试车辆，在车辆上安装专用的路谱采集仪和本文使用的远程监控终端，正常行驶一个公交循环作为测试数据。远程监控终端采集的数据使用MATLAB编写均方根滤波程序对数据进行精简、滤波。并根据公式（3）～公式（6）编写计算程序得到4种方法计算的坡度曲线，如图2～图6所示。

4.2坡度特征信息分析

根据数据相关性分析结果对坡度的基本特征值进行对比分析。基本特征参数包括：坡度占比、最大坡度、平均坡度、坡度的标准差、行驶距离和平均车速（表2）。

通过坡度基本特征参数对比分析表可以看出，使用仪表车速和海拔计算的坡度与采集仪采集的坡度误差较小，最大误差在10.00%以内，平均误差为4.30%，误差大小如表3所示。

5结论

本文使用4种坡度计算方法对远程监控采集的数据提取坡度，通过与专业采集仪采集的坡度数据进行对比分析，得到仪表车速和海拔计算的坡度与采集仪的坡度误差在10.00%以内，平均误差为4.30%，具有较高的准确性，可以满足车辆实验所需的路谱要求。