M估计的稳健平面标靶中心定位算法

标靶在地面激光扫描仪多测站点云配准,以及在全球卫星导航信号不良状况下改善移动激光雷达系统精度具有重要作用,标靶的精确提取与定位是关键问题之一。本文提出基于M估计的标靶中心定位方法：先根据标靶与周围环境反射强度差异,构建强度变化率特征,提取标靶边缘点云;再对标靶候选区域点云进行主成分分析,计算标靶平面法向量,对标靶边缘点云进行投影变换;最后通过M估计选权迭代法,剔除标靶噪声与粗差点云,拟合标靶形状,精确定位标靶中心。试验表明,本文算法能够在标靶存在冗余、缺损状态时排除非标靶圆形边缘的粗差点,获得高精度标靶中心。     

基于激光反射强度特征的智能汽车路面估计方法

为了提升智能汽车行驶安全性，适应高速、大侧偏等极限工况应用场景，轮胎-路面附着系数峰值估计技术越来越受到汽车主动安全控制领域研究的关注。提出了一种基于激光雷达的路面估计方法：基于极大似然估计方法求解了结构化道路常见类型路面的激光雷达反射强度分布模型参数，并依此建立典型路面数据库；利用Kullback-Leibler散度表征反射强度分布相似度，结合所建立的路面数据库辨识路面类型，然后映射出对应的峰值附着系数估计值。试验结果表明，提出的轮胎-路面附着系数峰值估计方法的准确率达到90%以上，能够灵敏地检测出路面突变现象，且对白天和夜晚不同的光照条件具有鲁棒性。     

基于功能原理和模糊控制的路面附着系数估计

为从根本上解决轮胎参数变化影响估计精度的问题,文中不引入轮胎模型,提出了一种基于功能原理和模糊控制的路面附着系数估计算法.首先利用功能原理推算当前车辆状态下的利用附着系数,再通过模糊推理的方法由当前状态下的利用附着系数和滑移率推算当前行驶路面的峰值附着系数,然后利用Matalb软件建立车辆的三自由度模型,对估计算法进行了仿真分析.结果表明,文中算法能有效地估计路面附着系数,具有良好的实时性和准确性.     

基于无人机LIDAR数据多尺度特征的沥青路面病害提取方法

目的针对大范围公路路面病害监测需求,提出基于低空无人机激光雷达遥感数据和随机森林分类算法,构建沥青路面病害目标的遥感识别模型。方法首先,基于激光点云高程信息提取多尺度表面粗糙度和高斯曲率指数,以及利用激光反射强度影像提取路面和病害目标的几何特征,然后基于提取的48个多尺度统计特征利用随机森林算法建立了沥青路面坑槽与塌陷两类主要病害的识别模型。采用搭载于ScoutB1-100低空无人直升机平台的RIEGL-VUX100激光雷达扫描仪,获取了新疆石河子市与沙湾县交界处的一段县级沥青道路的激光点云数据,对所提出方法和模型进行了验证。结果本文所提出的模型可较好识别路面的塌陷与坑槽病害目标,以地面调查和目视解译结果为参照的验证精度为92.3%,Kappa系数为0.902,优于其他两种常用的机器学习分类模型,可为公路养护部门提供一种新的快速路面病害监测方法。     

基于卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着估计

建立了采用Dugoff轮胎模型的三自由度车辆估算模型,设计了基于联邦卡尔曼滤波理论的车辆行驶状态估计算法与基于扩展卡尔曼滤波理论的路面附着系数估计算法,使车辆状态估计与路面附着估计相互联系、闭环反馈、同时进行.选择典型工况,应用Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真实验对车辆状态算法和路面附着估计算法进行了验证.结果表明:文中算法能够实现对车辆状态及路面附着系数的准确估计.     

基于线控制动的轮胎与地面附着系数实时检测

轮胎与地面间的附着系数是影响车辆安全性能的重要因素.在理论分析的基础上,提出了基于线控制动的路面附着系数检测方法,利用踏板位置传感器估计制动器制动力,采用MMA6260Q加速度传感器检测车辆制动减速度,由制动器制动力与地面制动力判断轮胎运动状态,根据车辆载荷转移公式得到车轮法向载荷,获得进入滑动区域的利用附着系数,并由此得到地面附着系数.分析显示该检测方法可以较准确地识别轮胎与地面附着系数,具有一定的实用价值.     

AYC系统基于多传感器数据融合的路面附着系数估计

为提高车辆行驶安全性,研究适用于车辆稳定性控制系统的实时路面附着系数估计算法。利用多传感器数据融合综合车辆稳定性控制系统的各传感器数据,从中提取轮胎-路面附着系数得到充分利用的特征信息。根据路面附着系数充分利用时的侧向加速度估算路面附着系数。通过15自由度硬件在环仿真平台以及实车试验两种方式对算法进行验证。一定条件下的仿真结果表明算法的最大估算误差不超过0.04,车辆双移线实车试验的通过率从25%提高到100%。     

AYC系统基于多传感器数据融合的路面附着系数估计算法

为提高车辆行驶安全性,研究适用于车辆稳定性控制系统的实时路面附着系数估计算法。利用多传感器数据融合综合车辆稳定性控制系统的各传感器数据,从中提取轮胎-路面附着系数得到充分利用的特征信息。根据路面附着系数充分利用时的侧向加速度估算路面附着系数。通过15自由度硬件在环仿真平台以及实车试验两种方式对算法进行验证。一定条件下的仿真结果表明算法的最大估算误差不超过0.04,车辆双移线实车试验的通过率从25%提高到100%。     

采用极值搜索算法估计附着系数的车辆驱动防滑控制

为了解决现有驱动防滑控制(ASR)策略响应慢、鲁棒性差的问题,提出一种利用扰动极值搜索算法估计动态路面附着系数的车辆驱动防滑控制策略.搭建车辆动力学系统模型,采用扰动极值搜索算法,自动搜索路面附着系数-滑移率曲线的极大值点,并设计一种踏板信号前馈控制与滑移率负反馈校正的动态驱动防滑控制策略,将车轮滑移率控制在附着系数-滑移率曲线附着系数极大值对应的滑移率处.结果表明:采用扰动极值搜索算法估计路面附着系数的驱动防滑控制策略能够在0.4 s将轮胎滑移率、附着系数和车辆加速度控制在最优滑移率、最优附着系数和稳定车辆加速度较小的邻域内,比门限值ASR控制快0.8 s.     

不同路况下路面附着系数实时估计

为了准确估计不同路况下的路面附着系数,提高汽车行驶的安全性与稳定性,提出了一种在制动工况下基于前后轮轮速和制动力矩估计路面附着系数的方法。首先,考虑汽车前后轴荷转移,在Matlab/Simulink软件中完成建模操作,创建关于双轮车辆制动的动力学模型;其次,将控制目标确定为汽车前轮以及后轮的理想和实际滑移率,建立理想制动力矩滑模控制器,对于汽车滑模控制器存在的抖振现象,通过积分切换面对其进行处理;最后,以前后轮轮速和制动力矩作为输入进行扩张状态观测器的设计,利用这一观测器观测路面附着系数相关值。结果表明,各种路况中的路面附着系数都可以通过上述手段进行准确估计,扩张状态观测器能够抵抗外界干扰,鲁棒性强。将扩张状态观测器用于路面附着系数识别的良好结果可为汽车稳定性控制系统的设计提供参考。