如何提升車載轉速轉矩傳感器、在復雜路況下的數據性？
發布時間：2025-09-26 17:48:07點擊量：
車載傳感器在車輛動態控制中的重要性愈發凸顯。其中，轉速轉矩傳感器作為關鍵部件，對車輛的性能與安全性具有至關重要的影響。然而，在復雜路況下，如泥濘、冰雪、濕滑等環境，傳感器的數據采集容易受到噪聲和干擾，從而影響車輛的穩定性與安全性。為了解決這一問題，邊緣自學習濾波技術應運而生，并展現出其在提升傳感器魯棒性方面的巨大潛力。
1、原理與優勢
·邊緣計算：車載傳感器在本地實時處理數據，減少向中央處理器傳輸，降低延遲與帶寬壓力，快速應對路況變化。
·自學習濾波：算法自動從傳感器數據中學習噪聲與信號特征，無需預設復雜參數，適應不同復雜路況。
2、實現方式
·特征提取：運用小波變換等技術，從轉速轉矩數據提取代表真實信號與噪聲的特征，如頻率、幅值特征。
·模型訓練：采用神經網絡、自適應濾波算法，在邊緣設備上基于提取特征訓練模型，區分信號與噪聲。
·實時濾波：訓練好的模型實時處理傳感器新數據，濾除噪聲，輸出準確測量值。
3、效果強化
·多源數據融合：融合車速、加速度等其他車載傳感器數據，為自學習提供更多信息，提高濾波準確性。
·動態更新：隨路況持續變化，模型不斷自我調整、更新，持續保持高魯棒性。
