摘要
本申请提供一种倾角仪的数字化校准方法和系统。其中,构建描述实时运动状态的动态运动模型;控制步进电机驱动倾角仪周期性旋转,通过光电编码器实时检测旋转角度,生成带时间戳的标准角度数据;基于卡尔曼滤波算法融合动态模型数据与标准角度数据,根据融合结果与倾角仪输出值计算各时刻误差,并用误差修正倾角仪输出;根据修正后角度与标准角度的差值构建历史误差序列,利用预训练神经网络预测误差变化趋势,基于预测结果对倾角仪进行数字化校准。该流程通过多源数据融合与动态误差预测,实现倾角仪精准校准,适应车辆复杂行驶工况。本申请提供的技术方案提升了车辆倾角仪在复杂行驶工况下的测量精度与长期稳定性。