滑转率的实时精准测量是农业、林业、交通运输等行业中欲使车辆减耗增效而亟待解决的关键问题,尤其对于动力输出型轮式车辆,车轮滑转率过量对牵引效率、行驶安全、油量消耗等造成极大的影响。在实际工作中车辆受客观复杂环境等条件制约,很难实时准确测算出其车轮的滑转率。传统的滑转率测算方法主要通过单一传感器测量车体的行驶速度,且以此作为驱动轮的实际前进速度。此类方法并不能满足滑转率实际复杂情况的测量需求,尤其车辆在转弯或起伏坡面时测算存在较大误差。本文提出一种动力输出型轮式车辆驱动轮滑转率测算新方法,该方法借助全球导航卫星系统(GNSS)、惯性导航和霍尔传感器获取车辆的行进动态信息,依据车体与各车轮相关测算点结构关系实时求解车辆各个驱动轮的动态滑转率。根据上述方法,本文搭建了动力输出型轮式车辆滑转率的实际物理测试平台。针对测试过程中出现的问题,设计了改进算法,即多动姿结构数据融合(MDASDF)算法。该算法对三类传感器的信号进行了滤波与融合,可使滑转率的测算值更加精确。为了验证改进后滑转率测算方法的有效性,进行了多种运行过程的仿真实验和实测实验。仿真实验表明:测算结果基本消除了观测信号中的噪声和突变扰动,三种典型运行过程的平均相对误差都小于1%,突变信号处的相对误差都小于4%,满足滑转率测算的实用要求。实测实验表明:该方法测量的驱动轮滑转率客观准确地反映了车辆运动规律,不仅大幅消除了测量值中的有害噪声及扰动,还具有动态实时性。