基于行车振动数据的路面车辙检测方法技术

本发明专利技术公开了基于行车振动数据的路面车辙检测方法，该方法是一种行车振动加速度信号采集与经纬度信息采集相结合的路面车辙水平检测方法。针对路面车辙指标检测实时性差、需要使用专用设备、需要专业人员进行检测的问题，对智能手机中三轴向振动加速度数据进行采集，实时对路面车辙水平进行检测。并结合Kalman滤波算法，消除车辆自振等因素对数据的影响。本发明专利技术适用于实时路面车辙水平的检测。

【技术实现步骤摘要】
基于行车振动数据的路面车辙检测方法
本专利技术涉及一种路面车辙水平检测方法，是一种行车振动加速度信号采集与经纬度信息采集的相结合的路面车辙水平检测方法，适用于路面车辙水平检测时实时性要求较高的情况。
技术介绍
随着经济的发展，道路变得四通八达。车辙是车辆在路面上行驶后留下的车轮的压痕。现代路面车辙是路面周期性评价及路面养护中的一个重要指标。路面车辙深度直接反映了车辆行驶的舒适度及路面的安全性和使用期限。路面车辙深度的检测能为决策者提供重要的信息，使决策者能为路面的维修、养护及翻修等作出优化决策。现有的检测方法分为两种，第一种是人工检测，第二种是自动检测。第一种为人工检测，即用检测横竿横跨在车辙上部，并用尺量出横竿与车辙底部的间距。采用这种方法其效率是极低的，并只能随机抽样检测路面车辙深度；第二种为自动检测，既采用路面车辙自动测定车自动检测路面车辙深度。其方法就是利用横向布置的一排激光、超声、红外或其它非接触式位移传感器来快速连续测定路面车辙深度。其原理是在检测车的前端上安装配有非接触式位移传感器的横梁，并把传感器同车内的电脑相连，通过电脑对传感本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于行车振动数据的路面车辙检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一：配置应用范围；所述应用范围为路面行驶的机动车辆；/n步骤二：打开智能手机中开始采集三轴向振动加速度，其中行车方向振动加速度数据用作修正行车速度的基础数据；/n步骤三：对数据进行分段，将采集的数据根据采集的车辆行驶速度和采样频率先进行累加计算，再按照每百米进行划分，不足百米按照百米计算；/n累计距离＝∑行驶速度*(1/频率)/n步骤四：对计算出的每段数据进行Kalman滤波处理；/nKalman滤波方法是首先确定初始参数，设定偏差值为1；预测值为0；预测值偏差值为1；/n下面是通过设定的初始值，根据kalman滤波算法...

【技术特征摘要】
1.基于行车振动数据的路面车辙检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：配置应用范围；所述应用范围为路面行驶的机动车辆；
步骤二：打开智能手机中开始采集三轴向振动加速度，其中行车方向振动加速度数据用作修正行车速度的基础数据；
步骤三：对数据进行分段，将采集的数据根据采集的车辆行驶速度和采样频率先进行累加计算，再按照每百米进行划分，不足百米按照百米计算；
累计距离＝∑行驶速度*(1/频率)
步骤四：对计算出的每段数据进行Kalman滤波处理；
Kalman滤波方法是首先确定初始参数，设定偏差值为1；预测值为0；预测值偏差值为1；
下面是通过设定的初始值，根据kalman滤波算法的计算过程，计算出的参数变化情况；
通过初始参数计算出首次噪声的的偏差为
根据初始参数计算kalman增益kg



检测的数据为0.1；估计值为0；利用计算的卡尔曼增益系数计算估算后各组数据；



经过第一次修正将检测值0.1修正为0.0817；
下一步是更新偏差，更新方法为：



步骤六：对检测的每段数据进行初步计算
所述计算数据包括
(1)ax＝co...

【专利技术属性】
技术研发人员：张金喜，曾靖翔，周宏亮，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11