本帖最后由 gaoyang9992006 于 2021-3-26 15:36 编辑
#申请原创# 这是我总结的论文中的一部分。由于很多符号没法正常显示，我截图帖出来了。@21小跑堂
我们知道惯性传感器在导航系统上应用非常广泛，在导航定位上是一个关键元件，可以配合GPS信号实现高精度的定位，在GPS信号丢失后可以利用之前的位置信息作为初始数据，结合惯性传感器测量的数据准确的衔接上，并继续定位跟踪。然而在普通公路上我们只能依靠精度有限的卫星定位信号来处理这些。同样的技术用到未来高速公路上，那就不一样，这些传感器获取的数据将会帮助车辆生产厂家和公路管理部门，用以提升自己的产品和服务能力。 未来高速公路将会和上面的车辆构成一个互通的系统，至少在某些节点是可以进行互通交换信息的。比如最简单的在入口和出口以及互通进行位置确认和路程确认。这样就可以准确的知道在某一段实际的路程是多少，传感器获取的信息计算出来的路程是多少，中间发生了多少偏差，这些偏差是由哪些因素造成的。 一般情况下，从启动开始计时，得到
分析：我们注意到，假定采样周期是固定的t,第n个采样周期内，车辆行进的路程计算仅仅跟当时采样周期采集到的加速度有关，无需重复计算之前的加速度累加。这就非常方便计算机计算了，不需要每个周期都要对之前采样到的加速度进行重复的累加计算。
即第n次采样周期内的路程递推公式为：
已知每次采样到的加速度a，要获取速度v和路程S其实只需要很少的运算量就可以做到了。
另外我们分析精度问题，假设车辆行进的速度为10km/h,如果采样周期为1ms,则该采样周期内车辆前进了2.8mm，这个距离是非常小的。那么以速度100km/h计算就是28mm,这相对于车速来讲也是非常短的，当车速在200km/h的时候，每个采样周期也仅仅前进了5.6cm。 因此在计算机的时间尺度上，车辆完全可以在单位采样周期内近视成加速度不变的匀加速运动。
因此我们可以利用惯性传感器就可以获取车辆的任意位置的加速度，速度以及速度分布情况，当大量车辆个体的这种数据进行统计分析时，就可以发现道路上隐藏的各种信息。当然这些数据还要配合当天的天气情况，气温情况。这些可以从气象部门获取。 -------------------- 例如根据惯性传感器获得的速度和路程，对比车轮转动获得的速度和路程，可以发现是否有打滑现象，可以预测道路驾驶危险情况，并通过情报板发布提醒信息，或通过电子限速牌，要求降低车速。…… 加速度对时间的导数被称为加加速度或急动度； 是描述加速度变化快慢的物理量. 在工程学中经常需要用到急动度,特别是在交通工具设计以及材料等问题.交通工具在加速时将使乘客产生不适感,这种不适感不仅来自于加速度,也与急动度有关.在这种情况中,加速度反应人体器官在加速度运动时感受到的力（见牛顿第二定律）,急动度则反应这作用力的变化快慢.较大的急动度将会使人体产生相当的不适感,例如在电梯升降,汽车、火车等加速和转弯的过程中（在这些情况中加速度和急动度的效应一般会同时存在）.因而在设计交通工具时急动度是必须考虑的因素.对于材料,急动度相当于一种“柔性碰撞”,会使材料产生疲劳,在机械设计和高层建筑的抗风、抗震设计中需要考虑到加加速度.
在物理学的混沌理论和非线性动力学中,急动度也有一定应用.
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kankan