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摘要：本发明公开了基于井工矿铲运机的自动驾驶纵向控制方法及系统，具体涉及车辆控制技术领域，用于解决现有的井工矿铲运机在面对复杂路况时不能实时灵活且准确的调整车速的问题；通过实时监测车速并调节搜索半径，确保车辆的导航系统在最佳的检测范围内运行，实时计算车辆俯仰角度的标准差精确量化车辆的颠簸强度；考虑IMU与其他机械部件之间的耦合影响，通过分析耦合程度和IMU数据的不可预测性，判断颠簸强度的量化结果是否可信，当确认颠簸数据可靠时，系统将根据颠簸强度和搜索半径调节频率动态调整车速，以应对不同的地面条件，显著提高了井工矿铲运机在复杂地形中的行驶安全性和效率。

主权项：1.基于井工矿铲运机的自动驾驶纵向控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：实时获取井工矿铲运机的实时车速，基于实时车速调节搜索半径，并获取预设区间内搜索半径调节频率；S2：基于IMU实时采集井工矿铲运机俯仰角度，通过井工矿铲运机俯仰角度的标准差量化井工矿铲运机的颠簸强度；S3：通过分析IMU与井工矿铲运机其他机械部件之间的耦合程度，评估耦合程度对IMU数据误差的不利影响程度；通过测量IMU信号在不同操作状态下的信息熵变化，评估IMU数据的不可预测性；S4：对耦合程度对IMU数据误差的不利影响程度和IMU数据的不可预测性进行综合分析，判断井工矿铲运机的颠簸强度的量化结果是否可信；S5：当井工矿铲运机的颠簸强度可信时，根据搜索半径调节频率和井工矿铲运机的颠簸强度，实时调节井工矿铲运机的车速；通过分析IMU与井工矿铲运机其他机械部件之间的耦合程度，评估耦合程度对IMU数据误差的不利影响程度，具体为：获取IMU数据和机械部件数据；基于IMU数据形成IMU数据的时间序列，基于机械部件数据形成机械部件数据的时间序列；使IMU数据和机械部件数据的时间戳对齐；确定时间窗口；使用互信息谱分析计算互信息评估指数，其表达式为：；其中，是互信息评估指数，和分别代表IMU数据的时间序列和机械部件数据的时间序列，是联合概率密度函数，分别是IMU数据的时间序列和机械部件数据的时间序列的边缘概率密度函数；通过测量IMU信号在不同操作状态下的信息熵变化，评估IMU数据的不可预测性，具体为：获取三轴加速度数据和三轴角速度数据并进行数据预处理；选择时间窗口长度和滑动间隔；将IMU数据分割成多个时间窗口，在每个窗口内进行多尺度熵分析；定义一组尺度因子；对于每个尺度因子，计算重采样后的时间序列；对重采样后的时间序列计算样本熵；对每个尺度因子，将时间序列进行重采样；对于每个尺度因子，构建新的时间序列；使用样本熵公式计算在尺度因子下的多尺度熵值，其表达式为：；其中，为在尺度因子下的多尺度熵值，表示时间序列数据的总长度，是嵌入维度，是容忍度，是遍历时间序列数据的索引，为在尺度因子下计算的样本熵；对耦合程度对IMU数据误差的不利影响程度和IMU数据的不可预测性进行综合分析，判断井工矿铲运机的颠簸强度的量化结果是否可信，具体为：将互信息评估指数和在尺度因子下的多尺度熵值进行无量纲化处理，将无量纲化处理后的互信息评估指数和在尺度因子下的多尺度熵值分别赋予权重系数后计算得到颠簸强度可信评估系数，其表达式为：；其中，是颠簸强度可信评估系数，分别为互信息评估指数和在尺度因子下的多尺度熵值的权重系数，均大于0；设定颠簸强度可信评估阈值，将颠簸强度可信评估系数与颠簸强度可信评估阈值进行比较：当颠簸强度可信评估系数大于颠簸强度可信评估阈值时，则判定井工矿铲运机的颠簸强度的量化结果不可信；当颠簸强度可信评估系数小于等于颠簸强度可信评估阈值时，则判定井工矿铲运机的颠簸强度的量化结果可信。

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