【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆工程，尤其是一种路面不平度识别方法、模型训练方法及相关设备。
技术介绍
1、路面不平度对于车辆的行驶安全和驾乘舒适性均有很大影响，掌握路面不平度信息对于车辆动力学控制尤其是悬架控制具有重要意义。
2、相关技术中，路面不平度识别的实现需要借助专用得传感器对道路表面进行感知测量，或者是利用包含干路、湿路、雪路和泥路图像的数据集，采用深度学习中的神经网络模型进行端到端的辨识。
3、然而，非铺装路面具有易于变形的特点，轮胎和路面的耦合形变对非铺装道路上的车辆稳定性分析和动力学控制等方面有不可忽略的影响，导致模型不能准确模拟非铺装路面下的轮胎中心加速度响应，使识别精度下降。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种路面不平度识别方法、模型训练方法及相关设备，旨在提高非铺装路面的路面不平度等级的识别精度。
2、本申请实施例提供一种模型训练方法，包括：
3、根据轮胎与非铺装路面的垂向动力学关系，生成样本轮胎垂向加速度；所述样本轮胎垂向加速度为...
【技术保护点】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述根据轮胎与非铺装路面的垂向动力学关系，生成样本轮胎垂向加速度，包括：
3.根据权利要求2所述的模型训练方法，其特征在于，
4.根据权利要求2或3所述的模型训练方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述利用所述样本车速和所述样本轮胎垂向加速度，构建训练样本，包括：
6.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述将所述训练样本输入神经网络模型，得到第二样本路面不平度特征，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述根据轮胎与非铺装路面的垂向动力学关系，生成样本轮胎垂向加速度，包括：
3.根据权利要求2所述的模型训练方法，其特征在于，
4.根据权利要求2或3所述的模型训练方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述利用所述样本车速和所述样本轮胎垂向加速度，构建训练样本，包括：
6.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述将所述训练样本输入神经网络模型，得到第二样本路面不...
【专利技术属性】
技术研发人员：伍文广，张友立，吕鑫，邱增华，万玉平，胡林，熊志浩，徐孟龙，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：
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