车载传感器在车辆动态控制中的重要性愈发凸显。其中，转速转矩传感器作为关键部件，对车辆的性能与安全性具有至关重要的影响。然而，在复杂路况下，如泥泞、冰雪、湿滑等环境，传感器的数据采集容易受到噪声和干扰，从而影响车辆的稳定性与安全性。为了解决这一问题，边缘自学习滤波技术应运而生，并展现出其在提升传感器鲁棒性方面的巨大潜力。

1、原理与优势

·边缘计算：车载传感器在本地实时处理数据，减少向中央处理器传输，降低延迟与带宽压力，快速应对路况变化。

·自学习滤波：算法自动从传感器数据中学习噪声与信号特征，无需预设复杂参数，适应不同复杂路况。

2、实现方式

·特征提取：运用小波变换等技术，从转速转矩数据提取代表真实信号与噪声的特征，如频率、幅值特征。

·模型训练：采用神经网络、自适应滤波算法，在边缘设备上基于提取特征训练模型，区分信号与噪声。

·实时滤波：训练好的模型实时处理传感器新数据，滤除噪声，输出准确测量值。

3、效果强化

·多源数据融合：融合车速、加速度等其他车载传感器数据，为自学习提供更多信息，提高滤波准确性。

·动态更新：随路况持续变化，模型不断自我调整、更新，持续保持高鲁棒性。