一种利用轮胎信号的路面辨识方法及系统技术方案

本发明专利技术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；对经过去噪处理的分组信号进行特征提取，得到信号特征；采用主成分分析法对信号特征进行特征降维处理，得到主要特征；构建神经网络模型，对神经网络模型进行训练和测试，利用神经网络模型进行路面辨识。本发明专利技术利用了BP神经网络对大量数据进行训练，大大提升了识别率，采取此技术方案，可以将不同胎压、速度和载重情况的轮胎信号作为参数，使道路路面的粗糙度辨识更加可靠。糙度辨识更加可靠。糙度辨识更加可靠。

【技术实现步骤摘要】
一种利用轮胎信号的路面辨识方法及系统


[0001]本专利技术属于自动驾驶
，尤其涉及一种利用轮胎信号的路面辨识方法及系统。

技术介绍

[0002]自动驾驶技术是面向未来的战略型新型技术，将推动交通运输和交通管理的升级转型，同时也是解决当前交通拥堵和行车安全的终极方案。自动驾驶的三大模块中，感知模块是自动驾驶技术的重要衡量指标。感知系统通过各类传感器对周围的行车环境(例如道路标志，前车状态)进行捕捉，从而判断出自身定位。如今的感知系统，多着眼于二维以及三维层面，通过雷达和相机协同，能够解决绝大多数道路行驶状况的识别问题。在某些极端气候(例如雾霾，暴雨)中，这种协同感知会因为某个传感器的不适用而瘫痪。正因如此，作为唯一和路面直接接触的部件，轮胎自然而然成为了这种情况下的研究重点。
[0003]通过轮胎获得的路面附着参数，很大程度上可以辅助感知系统更好的判断当前的行车情况。因此，路面附着算法一直是一维层面的感知系统的研究重点。传统方法对于路面附着程度的计算，其核心在于构建整车和轮胎的动力学模型，通过传感器采集到的整车数据估算轮胎的参数，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用轮胎信号的路面辨识方法，其特征在于，所述方法包括：采集车辆在不同路面上行驶的轮胎信号，所述轮胎信号分为时间信号、近似信号和细节信号；确定分组长度，根据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；对经过去噪处理的分组信号进行特征提取，得到信号特征；采用主成分分析法对信号特征进行特征降维处理，得到主要特征；构建神经网络模型，对神经网络模型进行训练和测试，利用神经网络模型进行路面辨识。2.根据权利要求1所述的利用轮胎信号的路面辨识方法，其特征在于，所述轮胎信号为车辆在不同胎压、载荷和转速下测量得到的信号。3.根据权利要求1所述的利用轮胎信号的路面辨识方法，其特征在于，所述分组长度与车速正相关，进行分组时，确定轮胎信号的峰值间距，通过插值法分段拟合函数，确定以峰值为中心划分的每组信号的起始点。4.根据权利要求3所述的利用轮胎信号的路面辨识方法，其特征在于，通过设置阈值和/或滑动T检验对轮胎信号进行异常数据剔除处理。5.根据权利要求1所述的利用轮胎信号的路面辨识方法，其特征在于，进行小波变换时，小波基通过试凑法选取，对轮胎信号中的低频成分和高频成分进行2位倍数下采样，并进行二次降噪。6.根据权利要求1所述的利用轮胎信号的路面辨识方法，其特征在于，所述信号特征的数量为15个，主要特征为8...

【专利技术属性】
技术研发人员：许志超，薛言，邓佳杰，韩宗桥，姚文信，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：