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交通路面智能检测方法及其边缘收集装置、云端路面辨识模块与系统: 本发明公开一种交通路面智能检测方法及其边缘收集装置、云端路面辨识模块与系统，其主要以边缘端行动装置来录像分析框选道路的PCI铺面特征的MP4及其所对应F‑IMU值、B‑IMU值及GPS的数据成数个后设数据(metadat...; 颜嘉俊

基于最小二乘的车速解耦路面辨识方法: 2024年; 针对路面辨识方法需要大量训练集或高的算力支撑不利于驾乘感提升实现的问题,提出了一种改进的最小二乘估计方法,无需训练集,直接采集悬架响应来辨识路面激励及路面等级变化。在建立的路面等级系数和车速为变参数模型的基础上,探讨路面激励数据的取样处理规则,通过解耦行驶速度的影响,得到了实时的路面不平度系数。仿真结果表明,A-E级路面综合估值准确度在97%以上,对路面等级突变的响应时间少于0.15 s,对路面输入的跟随性能良好。采集不同路段不同车速下的实车动力学参数进行辨识,试验结果表明,该工况下估计值准确度为98.2%,与三米尺检测法所得实际路面等级相符,验证了这种车速解耦路面辨识方法的可行性及准确性。; 刘建泽柳江柳江章新杰; 关键词：车辆工程最小二乘法路面不平度

基于牵引力-滑转率特性的高速电驱履带车辆行驶路面辨识方法研究: 2024年; 电驱动高速履带车辆质量大、行驶速度快、行驶条件复杂,识别地面特性对其动力学控制具有重大意义.基于电驱动高速电驱履带车辆与地面之间的牵引力-滑转率特性,本文提出了一种利用长短期记忆神经网络(LSTM)进行路面识别的方法.通过采集车辆行驶过程中的驱动电机转矩、转速信号及惯性测量单元得到的车辆纵向、横向加速度信号,记录并筛选出在一个滑转率变化过程中的牵引力-滑转率特征数据,通过LSTM神经网络,将特征数据归类,识别出当前行驶路面类型.该方法具有采集设备简单、信号易获得、算力要求较低等优点.仿真结果表明,该方法能够将车辆行驶路面准确归类于三种典型高、中、低附着路面.; 侯云龙盖江涛袁艺曾根李训明马长军; 关键词：路面辨识

基于智能轮胎系统的实时路面辨识技术被引量：1: 2024年; 在复杂和极限工况下,路面附着系数是进行轮胎受力分析和车辆动力学控制的重要状态参数。相对于模型估计的方法,智能轮胎技术能够将轮胎与路面的交互信息反馈给车辆控制系统。本文提出了一种将智能轮胎系统和机器学习相结合的车辆路面附着系数获取方法。首先,考虑行驶工况环境进行传感器选型,开发基于MEMS三轴加速度传感器的智能轮胎硬件采集系统,并采用简化硬件结构的无线传输模式。其次,通过采集不同路面上的实车实验数据进行车辆实验收集机器学习训练的数据集,并分析轮地关系及信号特征。最后,将CNN与LSTM两者的优势相结合实现了对加速度时序信号的特征学习。通过与其它神经网络模型训练结果的比较,验证了所提CNN-LSTM双通道融合神经网络模型的有效性和准确性。本文提出的路面辨识方案实现了实时道路识别的目标,硬件与软件架构和神经网络模型更适合车辆系统搭载,为车辆运动控制提供了实时准确的路面信息。; 刘卫东韩宗志高镇海高镇海; 关键词：路面识别智能轮胎信号分析

一种利用轮胎信号的路面辨识方法及系统: 本发明适用于自动驾驶技术领域，尤其涉及一种利用轮胎信号的路面辨识方法及系统，所述方法包括：采集车辆在不同路面上行驶的轮胎信号；确定分组长度，对轮胎信号进行分组处理，得到分组信号；对分组信号进行小波变换，并进行去噪处理；对...; 许志超薛言邓佳杰韩宗桥姚文信

电动轮驱动无人驾驶车辆非结构路面辨识及车身姿态控制: 电动轮驱动无人驾驶车辆依靠雷达和摄像头等提取道路信息，但在浓雾、暴雨和暴雪等天气下，以及对被异物遮挡的非结构化道路进行识别时，可能导致识别信息不精确甚至完全失效，从而造成车身姿态无法精确控制。尤其对于具有离散瞬时冲击的非...; 方家帅; 关键词：无人驾驶车辆电动轮驱动非结构化道路路面识别

基于路面辨识的汽车磁流变半主动悬架建模及控制策略研究: 悬架系统作为承载车身质量,衰减来自路面不平整激励的关键重要部件,其性能的优劣,将直接影响车辆的行驶状态以及驾乘人员的乘坐舒适性与安全性。磁流变阻尼器（Magneto-rheological damper,MRD）因其具备...; 苟中华; 关键词：半主动悬架磁流变阻尼器最优控制

基于路面辨识的四轮转向主动转向仿真研究: 为了降低日益复杂的道路交通状况所引发的交通事故发生率,针对汽车安全性能的研究就成为了汽车工业的重点。其中,将路面附着系数的准确信息运用于车辆的各个控制系统中,能大幅提升控制系统的控制精度、改善车辆的操纵稳定性和安全性。本...; 侯建伟; 关键词：路面辨识最优控制切换控制

基于极限学习机与振动响应的路面辨识技术研究: 2022年; 提出了一种基于极限学习机与振动响应的行驶路面辨识系统,采集车辆在公路、碎石、越野路面的悬架动挠度、俯仰角速度及垂向振动加速度等振动状态数据,作为机器学习分类辨识的训练集和测试集;分析了极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在用于路面辨识时的训练效率和辨识精度差异;探索了振动数据预处理方法及数据提取特征对辨识精度的影响规律.实车试验数据的辨识测试表明,基于极限学习机的路面辨识架构,能够在保证辨识精度的同时大幅降低计算量,为路面辨识算法的车载控制器实时运行奠定了重要基础.; 付晓易赵玉壮王媛; 关键词：数据预处理路面辨识

基于路面辨识和改进PID控制的电缆收放车防滑处理技术: 2022年; 为研究电缆收放车在复杂路面环境的防滑性能,基于路面附着系数与滑转率的关系,提出了基于模糊C均值聚类算法的路面辨识方法,通过聚类中心样本最佳滑转率与隶属度的加权得到实时路面的最佳滑转率,并且对实时运行数据进行存储和迭代聚类,形成历史经验知识库;然后,基于广泛应用的传统PID控制转矩方法,将实时滑转率与最佳滑转率的偏差作为控制变量,提出变速积分和前馈补偿结合的PID控制方法对电机输出转矩进行控制,提高控制系统的速度和跟踪性能。最后,基于电缆收放车防滑试验,验证本文方法的有效性和优势,结果表明,聚类算法的迭代存储形成的经验知识库对于路面辨识的工程实践更加适用,而改进的PID控制系统相较传统PID控制速度更快,跟踪性能更好。; 迟双宝张仁生赵香; 关键词：轮边驱动

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