【技术实现步骤摘要】
一种基于马尔科夫随机场的主动悬架控制方法
本专利技术属于车辆主动悬架控制领域，具体设计一种基于马尔科夫随机场的主动悬架控制方法。
技术介绍
路面的实时信息对于车辆悬架的控制具有重要的意义，预瞄控制就是利用路面信息计算主动力，实现悬架的主动控制。在路面等级识别方面，大都采用加速度，位移等传感器识别信号，进而识别路面等级，但鲜有利用图像信息进行路面识别的。在图像信息处理方面，图像分割作为处理分析的基础与前提，分割的目的是将图像分割成几个有特定性质的区域，分割结果对后续工作具有非常大的影响，好的结果会对后续工作提供很大的帮助，使其顺利进行，而坏的结果有可能使后续工作无法进行。在现有技术的图像分析算法中，马尔科夫随机场理论提供了一个简洁统一的建模方法，其特点还包括(1)马尔科夫模型中，像素的空间关系可以传播，通过像素之间的相互作用，从而低阶马尔科夫随机场可以被用来描述的像素之间的关系；(2)在马尔科夫随机场模型不仅可以表示出的图像的随机性，同时又能表示出图像的底层结构，因此道路场景的性质能够被很好的表述；(3)马尔科...
【技术保护点】
1.一种基于马尔科夫随机场的主动悬架控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、通过车前阵列相机对扫描车辆前方路面；/n步骤二、对扫描到的道路图像进行马尔科夫随机场图像分割；/n步骤三、建立图像特征矩阵，确定当前路面类型和等级；/n步骤四、通过遗传算法选取当前路面中最为合理的加权系数矩阵Q和加权因子q，从而为主动悬架系统提供最优主动力。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于马尔科夫随机场的主动悬架控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、通过车前阵列相机对扫描车辆前方路面；
步骤二、对扫描到的道路图像进行马尔科夫随机场图像分割；
步骤三、建立图像特征矩阵，确定当前路面类型和等级；
步骤四、通过遗传算法选取当前路面中最为合理的加权系数矩阵Q和加权因子q，从而为主动悬架系统提供最优主动力。
2.根据权利要求1所述的一种基于马尔科夫随机场的主动悬架控制方法，其特征在于，所述步骤二的具体步骤包括如下：
步骤1：对阵列相机扫描到的图像RGB色彩通道转化为YCbCr色彩通道：
步骤2：计算像素点之间八邻域相似度；
步骤3：根据全局阈值进行预分割，根据自适应阈值判断不同区域是否合并；若满足Diff1，2≤min(Int1，Int2)，则相邻的两块区域可以合并，其中Diff1，2表示相邻两个区域C1，C2的类间差异，Int1，Int2分别表示相邻两个区域C1，C2的类间差异，min表示求最小值；
步骤4：灰度转换；
步骤5：对预分割图片进行形态学处理：
腐蚀操作：
结构B的中心点在结构A中逐一滑动，保留结构B完全属于结构A的区域的像素点；其中的z表示像素点，⊙代表两结构之间的腐蚀操作；
膨胀操作：
结构B的中心点在结构A中逐一滑动，保留结构B完全属于结构A的区域的像素点；其中为结构B的滑动，表示结构B的滑动所覆盖的像素集合，代表两结构之间的膨胀操作；
步骤6：将预处理后的图像分割为L类，记分割后的图像S尺寸为m*n，用集合表示像素点为S＝{s1，s2…sm*n}，即为观测序列；目标图像W和S具有相同的尺寸，则W＝{w1，w2…wm*n}为要求的标记序列，也为输出序列；W＝{w1，w2…ww*n}中的每一项的值都在[1，L]之间；
将分割问题表述为下式：
求使概率P(W|S)最大的标记序列即：
由最大后验概率有：
其中P(S|W)为似然函数，P(W)为先验概率，...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。