一种用于悬架控制的汽车行驶前方路面等级智能感知方法技术

本发明专利技术涉及一种用于悬架控制的汽车行驶前方路面等级智能感知方法，属于路面特征辨识和智能网联领域。该方法包括以下步骤：1、路面等级分类器模型建立；2、汽车振动响应数据采集及处理；3、基于汽车振动响应数据的行驶路面等级辨识；4、基于车车通信的汽车行驶前方路面等级智能感知。本发明专利技术首次基于车车通信进行随机输入路面协同感知，用于智能网联车对行驶前方路面等级的预判。从路面智能感知的角度出发，将车车通信与随机输入路面等级辨识相结合，实现“人

【技术实现步骤摘要】
一种用于悬架控制的汽车行驶前方路面等级智能感知方法


[0001]本专利技术涉及路面特征辨识和智能网联领域，具体涉及一种用于悬架控制的汽车行驶前方路面等级智能感知方法。

技术介绍

[0002]在汽车主动悬架控制研究中，如何获取路面信息是确保控制及时性和有效性的关键。目前主要的路面特征感知方法包括直接测量法和反向分析法。直接测量法指通过外部设备，如激光雷达，摄像头，红外线等车载辅助设备来获取路面信息。反向分析法指在行驶的车辆上安装车辆振动传感器，通过获取不同路面下的车辆振动响应并结合不同的数据处理方法以及算法进行反向识别路面。
[0003]直接测量法虽然具有较好的识别能力，但是受到天气、夜间等外界环境影响较大，存在一定的弊端。而反向分析法主要借助机器学习算法对路面进行反向分析，外界的环境条件对它基本无影响，但是在悬架控制中存在时间滞后问题，影响悬架控制效果。
[0004]对于智能网联汽车，车载设备通过无线通信技术，对信息网络平台中的所有车辆动态信息进行有效利用，在车辆运行中提供不同的功能服务，目前主要应用于智能交通系统中，而将车联网技术应用于汽车行驶路面等级识别研究在国内还未涉及。

技术实现思路

[0005]为克服现有汽车行驶路面特征感知存在的不足，本专利技术提供一种用于悬架控制的汽车行驶前方路面等级智能感知方法。利用智能网联的车车通信技术，结合基于振动反向分析的随机输入路面等级辨识，实现一定范围内车车之间行驶路面的协同感知，达到汽车行驶前方路面的提前预判，为汽车主动悬架控制提供有效的技术支持。
[0006]本专利技术通过以下技术方案实现：一种用于悬架控制的汽车行驶前方路面等级智能感知方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]步骤一：路面等级分类器模型构建：基于汽车悬架系统模型与随机输入路面模型，利用随机森林算法，构建路面等级分类器模型；
[0008]其具体过程如下：首先建立两自由度1/4汽车悬架系统模型和随机输入路面模型，在不同路面等级下进行汽车平顺性仿真得到车身垂向加速度和车轮垂向加速度；然后将车身垂向加速度和车轮垂向加速度进行经典模态分解，筛选信号分量特征；最后构建随机森林分类器模型并进行训练，得到不同等级路面下的随机森林决策树。
[0009]其中，所述的构建随机分类器模型具体过程如下：首先确定随机森林分类器模型中决策树的特征参数，并将特征参数进行归一化和标准化处理；然后确定随机森林分类器模型中决策树的调整参数，包括决策树的生成棵数、单棵决策树的最大深度；最后将归一化和标准化后的特征参数在随机森林分类器模型中进行训练，得到不同等级路面对应的随机森林决策树。其中决策树的特征参数包括车身垂向加速度最大值、均方根值、方根幅值、方差和车轮垂向加速度的最大值、均方根值、方根幅值、方差。
[0010]所述的随机分类模型训练具体过程如下：将特征参数输入到随机森林分类器模型的决策树中，先进行特征评估，再进行样本重组，然后进行分裂。分裂过程中，若分支数据属于同一路面类型，则分类完毕不再分裂；若不属于同一路面类型，则要重复划分数据集，直到所有相同类型的数据均在一个数据子集内。
[0011]步骤二：汽车振动响应数据采集及处理：通过车载传感器采集行驶在不平整路面上的汽车振动响应数据，并对响应数据进行降噪降维处理；
[0012]其中，所述的降噪处理是采用小波包分解，具体过程如下：运用Matlab小波包分解工具箱，对车身垂向加速度和车轮垂向加速度进行降噪处理。分解过程为假设第j层第p个节点处的小波包系数为则在第j+1层对应的分解小波包系数为：
[0013][0014][0015]式中：j表示第j层小波包，p表示第p个节点，m和k均表示位置坐标，为假设第j层第p个节点处的小波包系数，为假设第j+1层第2p个节点处的小波包系数，为假设第j+1层第2p+1个节点处的小波包系数，h(m
‑
2k)表示滤波器系数取值为m
‑
2k时的低通滤波器，g(m
‑
2k)表示滤波器系数取值为m
‑
2k时的高通滤波器。
[0016]经过小波包分解，初始信号的能量集中在波动大的小波包系数上，而高斯白噪声经过分解后无波动，小波包系数较小。因此，随着小波包分解程度的增加，白噪声的能量会逐渐减小，实现降噪的目的。
[0017]所述的降维处理是运用主成分分析法对降噪后的车身垂向加速度和车轮垂向加速度进行降维，降维过程如下：
[0018](1)样本数据集矩阵建立
[0019]设采集的振动信号数据样本个数为n个，每个信号包含p个特征，建立样本的数据集矩阵为：
[0020][0021](2)样本数据集标准化
[0022]将样本数据集进行标准化处理，具体表达式为：
[0023][0024]式中，x
ij
为标准化后的数据集矩阵，i表示矩阵行数的取值，最小取值为1，最大取值为n，j表示矩阵列数的取值，最小取值为1，最大取值为p，为每列特征平均值，var(x
j
)为标准差，数据预处理可以先出各个特征之间量纲和取值范围差异的影响；
[0025](3)相关系数矩阵R计算
[0026][0027]式中，x
ki
与x
kj
表示通过标准化处理后的矩阵元素。
[0028](4)主成分确定
[0029]利用相关系数矩阵R求出特征值λ
i
以及特征向量a
i
，根据主成分贡献率确定主成分，实现样本数据的降维。
[0030]步骤三：基于汽车振动响应数据的行驶路面等级辨识：将降噪降维处理后的汽车振动响应数据输入到路面等级分类器模型中，实现对汽车自身行驶路面等级的辨识；其具体过程如下：将步骤二中降维降噪数据处理后的得到的车身垂向加速度和车轮垂向加速度数据输入到步骤一所述的路面等级分类器模型中，辨识实验路面等级。
[0031]步骤四：基于车车通信的汽车行驶前方路面等级智能感知：利用车载通信设备，将车车之间路面等级辨识结果进行数据传输，实现汽车行驶前方路面等级的智能感知。
[0032]其具体过程如下：首先测试直传、丢包重传、开启前向纠错传递三种传输模式的通信效率，确定最佳通信模式；然后通过V2X车载通信设备，将需要进行悬架控制的汽车(简称主车)前方一定范围内的其它汽车(简称前车)行驶路面等级辨识结果传输给主车；最后将主车和前车路面等级辨识结果进行对比，作为悬架控制的依据。
[0033]本专利技术的有益效果是：
[0034]1.本专利技术从路面智能感知的角度出发，将车车通信与随机输入路面等级辨识相结合，实现“人
‑
车
‑
环境”信息融合，提高悬架控制有效性和及时性。
[0035]2.本专利技术首次基于车车通信进行随机输入路面协同感知，用于智能网联车对行驶前方路面等级的预判。
[0036]3.在今后的研究中，可以将随机输入路面等级本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于悬架控制的汽车行驶前方路面等级智能感知方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：路面等级分类器模型建立：基于汽车悬架系统模型与随机输入路面模型，利用随机森林算法，构建路面等级分类器模型；步骤二：汽车振动响应数据采集及处理：通过车载传感器采集行驶在不平整路面上的汽车振动响应数据，并通过多层次数据处理系统对响应数据进行降维降噪处理；步骤三：基于汽车振动响应数据的行驶路面等级辨识：将降噪降维处理后的汽车振动响应数据输入到建立的路面等级分类器模型中，实现汽车对自身行驶路面等级的辨识；步骤四：基于车车通信的汽车行驶前方路面等级智能感知：利用车载通信设备，将车车之间路面等级辨识结果进行数据传输，实现汽车对行驶前方路面等级的智能感知。2.根据权利要求1所述的一种用于悬架控制的汽车行驶前方路面等级智能感知方法，其特征在于，所述步骤一的具体过程如下：首先建立两自由度1/4汽车悬架系统模型和随机输入路面模型，在不同等级路面下进行汽车平顺性仿真得到汽车振动响应，获取车身垂向加速度和车轮垂向加速度，然后将车身垂向加速度和车轮垂向加速度进行经典模态分解，筛选信号分量特征，最后构建随机森林分类器模型并进行训练，得到不同等级路面下的随机森林决策树，完成路面等级分类器模型的建立。3.根据权利要求2所述的一种用于悬架控制的汽车行驶前方路面等级智能感知方法，其特征在于，所述的构建随机分类器模型具体过程如下：首先确定随机森林分类器模型中决策树的特征参数，并将特征参数进行归一化和标准化处理；然后确定随机森林分类器模型中决策树的调整参数，包括决策树的生成棵数、单棵决策树的最大深度；最后将归一化和标准化后的特征参数在随机森林分类器模型中进行训练，得到不同等级路面对应的随机森林决策树；其中决策树的特征参数包括车身垂向加速度最大值、均方根值、方根幅值、方差和车轮垂向加速度的最大值、均方根值、方根幅值、方差；所述的随机分类模型训练具体过程如下：将特征参数输入到随机森林分类器模型的决策树中，先进行特征评估，再进行样本重组，然后进行分裂。分裂过程中，若分支数据属于同一路面类型，则分类完毕不再分裂；若不属于同一路面类型，则要重复划分数据集，直到所有相同类型的数据均在一个数据子集内。4.根据权利要求1所述的一种用于悬架控制的汽车行驶前方路面等级智能感知方法，其特征在于，步骤二中所述的多层次数据处理系统包括降噪处理和降维处理。5.根据权利要求4所述的一种用于悬架控制的汽车行驶前方路面等级智能感知方法，其特征在于，所述的降噪处理是采用小波包分解，具体过程如下：运用Matlab小波包分解工具箱，对车身垂向加速度和车轮垂向加速度进行降噪处理，得到不同路面下的车身垂向加速度和车轮垂...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈双，荣汇元，
申请(专利权)人：辽宁工业大学，
类型：发明
国别省市：