一种基于识别路面信息的车辆悬架控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于识别路面信息的车辆悬架控制方法及装置，涉及车辆智能控制技术领域，能够控制行驶车辆的悬架，以达到行驶安全性和平稳性。本发明专利技术的主要技术方案为：获取车辆行驶路面对应的第一传感器信号数据，所述第一传感器信号数据是所述车辆行驶路面对应的震荡信息；获取车辆行驶路面对应的第二传感器信号数据，所述第二传感器信号数据是所述车辆行驶路面对应的图片数据；分别对所述第一传感器和第二传感器的信号数据进行处理，得到第一路面信息和第二路面信息；根据所述第一路面信息和所述第二路面信息，控制悬架。本发明专利技术应用于综合识别到的两个路面信息对车辆控制悬架。架。架。

【技术实现步骤摘要】
一种基于识别路面信息的车辆悬架控制方法及装置


[0001]本专利技术涉及车辆智能控制
，尤其涉及一种基于识别路面信息的车辆悬架控制方法及装置。

技术介绍

[0002]随着科技的不断创新发展，利用科技应用去辅助进行驾驶途中路面提前检测被广泛的需求，比如对复杂路面存在的泥土、碎石、坑洼、人工路障(如减速带)等障碍物信息的识别，根据提前检测到路面信息所包含的这些障碍物信息可以指导悬架参数的调整，以期望尽可能去实现行车的安全、稳定。
[0003]目前，可以直接利用安装在轮毂周围的实时监测传感器，对正在行进的路面进行毫秒级的扫描，通过这个毫秒级传感器信号来识别路面颠簸情况，得到传感器信号为一种震荡信息，以用于去指导悬架参数的调整。
[0004]但是，对于以上毫秒级传感器方案而言，实时监测传感器所扫描的距离范围不够远、是有限的，在车辆不断行进途中，无法识别到更远的路面信息，继而无法提前识别前方更远路面信息是否存在障碍物点，如果前方路面存在障碍物点，那么就难以及时指导悬架参数的有效调整了。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供一种基于识别路面信息的车辆悬架控制方法及装置，主要目的在于分别对利用传感器识别车辆行驶路面对应的震荡信息和图像数据进行处理，得到行驶车辆前方更远的、更加全面且准确的路面信息，从而适应于前方不断变化的复杂路面情况，能够控制行驶车辆的悬架，以达到行驶安全性和平稳性。
[0006]为了达到上述目的，本专利技术主要提供如下技术方案：
[0007]本申请第一方面提供了一种基于识别路面信息的车辆悬架控制方法，该方法包括：
[0008]获取车辆行驶路面对应的第一传感器信号数据，所述第一传感器信号数据是所述车辆行驶路面对应的震荡信息；
[0009]获取车辆行驶路面对应的第二传感器信号数据，所述第二传感器信号数据是所述车辆行驶路面对应的图片数据；
[0010]分别对所述第一传感器和第二传感器的信号数据进行处理，得到第一路面信息和第二路面信息；
[0011]根据所述第一路面信息和所述第二路面信息，控制悬架。
[0012]在本申请第一方面的一些变更实施方式中，所述根据所述第一路面信息和所述第二路面信息，控制悬架，包括：
[0013]将所述第一路面信息和所述第二路面信息向云端服务器发送，以使所述云端服务器至少根据所述第一路面信息和所述第二路面信息确定车辆的悬架控制策略；
[0014]接收所述云端服务器下发的悬架调整指令，所述悬架调整指令中携带有调整悬架参数的策略信息；
[0015]根据所述调整悬架参数的策略信息，控制悬架。
[0016]在本申请第一方面的一些变更实施方式中，在将所述第一路面信息和所述第二路面信息向云端服务器发送之前，所述方法还包括：
[0017]根据车辆的历史障碍物点的信息，确定所述第一路面信息包含的第一障碍物点信息和所述第二路面信息包含的第二障碍物点信息是可靠障碍物点。
[0018]在本申请第一方面的一些变更实施方式中，所述车辆的历史障碍物点的信息是所述车辆历史通过所述第一障碍物点和/或第二障碍物点的识别结果；或，所述云端服务器中所述第一障碍物点和/或第二障碍物点的历史识别结果；
[0019]所述确定所述第一路面信息包含的第一障碍物点信息和所述第二路面信息包含的第二障碍物点信息是可靠障碍物点，包括：
[0020]判断所述障碍点对应的历史识别率是否大于预设识别率；
[0021]如果是，则将所述障碍物点确定为可靠障碍物点；
[0022]如果不是，则将所述障碍物点确定为不可靠障碍物点。
[0023]在本申请第一方面的一些变更实施方式中，对所述第二传感器信号数据进行处理，得到第二路面信息，包括：
[0024]按照预设百分比对所述行驶路面对应的图片数据进行抽样处理；
[0025]对经抽样处理后的图片数据进行图像增强处理，得到目标图片数据；
[0026]对所述目标图片数据进行道路语义分割处理以及对分割出的不规则道路图像进行重组；
[0027]利用视觉识别模型对重组后的图像进行处理，输出识别到的路面信息，作为第二路面信息，所述第二路面信息包含第二障碍物点信息。
[0028]在本申请第一方面的一些变更实施方式中，所述视觉识别模型通过如下方式获得：
[0029]获取行驶路面对应的历史图片数据，多个连续的所述历史图片数据组成视频流，每个所述历史图片数据携带有对应的历史时间戳；
[0030]获取历史第一路面信息包含的历史第一障碍物点信息对应的障碍物点时间戳；
[0031]按照时刻相同的规则，通过比较每个所述历史时间戳和每个所述障碍物点时间戳，将所述历史第一障碍物点信息和所述历史图片数据进行对应匹配；
[0032]选取与所述历史第一障碍物点信息匹配的历史图片数据之前连续N帧图片数据，作为正标签，所述N大于1且为正整数；
[0033]选取与所述历史第一障碍物点信息匹配的历史图片数据之后连续N帧图片，作为负标签；
[0034]利用所述正标签和所述负标签作为样本数据，训练视觉识别模型。
[0035]在本申请第一方面的一些变更实施方式中，对所述第一传感器信号数据进行处理，得到第一路面信息，包括：
[0036]利用预先训练的深度学习模型或预设识别规则处理所述第一传感器信号数据，得到第一路面信息，所述第一路面信息包含障碍物点信息；或，
[0037]利用预设识别规则处理所述传感器信号数据，得到第一路面信息。
[0038]在本申请第一方面的一些变更实施方式中，所述利用预先训练的深度学习模型处理所述第一传感器信号数据，得到第一路面信息，包括：
[0039]利用预设滑动窗口对所述第一传感器信号数据进行滑动提取震荡特征，得到多个滑动窗口对应窗口数据，所述多个滑动窗口至少存在包含了震荡特征的滑动窗口，所述震荡特征为所述第一传感器信号数据中包含的震荡数据；
[0040]将多个所述滑动窗口对应的数据组成时间序列格式；
[0041]利用预设深度学习模型处理所述时间序列格式的数据，识别包含震荡点的震荡窗口；
[0042]若判断所述震荡窗口和所述包含震荡特征的滑动窗口是匹配的，根据所述震荡窗口对应的数据，进行障碍物信号特征的识别，得到所述第一路面信息。
[0043]在本申请第一方面的一些变更实施方式中，所述传感器信号数据中至少包含四个轮毂的x轴、y轴和z轴的三向加速度和纵向位移数据；
[0044]所述利用预设识别规则处理所述传感器信号数据，得到第一路面信息，包括：
[0045]利用不同尺寸的滑动窗口对所述传感器信号数据进行处理，得到多个不同的滑动窗口数据；
[0046]通过约束滑动窗口中三向加速度和与纵向位移数据的最大值以及方差的阈值来识别震荡信号；
[0047]根据识别到的震荡信号，确定震荡窗口；
[0048]从所述震荡窗口本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于识别路面信息的车辆悬架控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆行驶路面对应的第一传感器信号数据，所述第一传感器信号数据是所述车辆行驶路面对应的震荡信息；获取车辆行驶路面对应的第二传感器信号数据，所述第二传感器信号数据是所述车辆行驶路面对应的图片数据；分别对所述第一传感器和第二传感器的信号数据进行处理，得到第一路面信息和第二路面信息；根据所述第一路面信息和所述第二路面信息，控制悬架。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一路面信息和所述第二路面信息，控制悬架，包括：将所述第一路面信息和所述第二路面信息向云端服务器发送，以使所述云端服务器至少根据所述第一路面信息和所述第二路面信息确定车辆的悬架控制策略；接收所述云端服务器下发的悬架调整指令，所述悬架调整指令中携带有调整悬架参数的策略信息；根据所述调整悬架参数的策略信息，控制悬架。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述第一路面信息和所述第二路面信息向云端服务器发送之前，所述方法还包括：根据车辆的历史障碍物点的信息，确定所述第一路面信息包含的第一障碍物点信息和所述第二路面信息包含的第二障碍物点信息是可靠障碍物点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述车辆的历史障碍物点的信息是所述车辆历史通过所述第一障碍物点和/或第二障碍物点的识别结果；或，所述云端服务器中所述第一障碍物点和/或第二障碍物点的历史识别结果；所述确定所述第一路面信息包含的第一障碍物点信息和所述第二路面信息包含的第二障碍物点信息是可靠障碍物点，包括：判断所述障碍点对应的历史识别率是否大于预设识别率；如果是，则将所述障碍物点确定为可靠障碍物点；如果不是，则将所述障碍物点确定为不可靠障碍物点。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第二传感器信号数据进行处理，得到第二路面信息，包括：按照预设百分比对所述行驶路面对应的图片数据进行抽样处理；对经抽样处理后的图片数据进行图像增强处理，得到目标图片数据；对所述目标图片数据进行道路语义分割处理以及对分割出的不规则道路图像进行重组；利用视觉识别模型对重组后的图像进行处理，输出识别到的路面信息，作为第二路面信息，所述第二路面信息包含第二障碍物点信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述视觉识别模型通过如下方式获得：获取行驶路面对应的历史图片数据，多个连续的所述历史图片数据组成视频流，每个所述历史图片数据携带有对应的历史时间戳；获取历史第一路面信息包含的历史第一障碍物点信息对应的障碍物点时间戳；
按照时刻相同的规则，通过比较每个所述历史时间戳和每个所述障碍物点时间戳，将所述历史第一障碍物点信息和所述历史图片数据进行对应匹配；选取与所述历史第一障碍物点信息匹配的历史图片数据之前连续N帧图片数据，作为正标签，所述N大于1且为正整数；选取与所述历史第一障碍物点信息匹配的历史图片数据之后连续N帧图片，作为负标签；利用...

【专利技术属性】
技术研发人员：仇彬，殷国栋，蒙越，
申请(专利权)人：北京车和家信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：