基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制

为了提升不同运行工况下的路面状态识别精度及主动悬架平顺性控制性能,提出一种基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制(MPC)方法.首先,搭建基于多路径分散注意力思想的ResNeSt网络架构,建立面向主动悬架实时控制的路面状态识别算法,采用交叉熵目标损失函数和AdamW梯度下降算法进行网络训练以及测试实验验证;然后,在此基础上设计基于路面状态识别的主动悬架MPC控制算法,根据离散状态空间方程推导悬架系统预测模型,以悬架预测输出和控制力输入为性能指标建立目标函数,并考虑不同路面的控制策略确定加权矩阵取值,在系统约束条件下,将MPC目标函数转化为二次最优规划问题的求解;最后,将所提出控制算法与被动悬架、LQG控制进行对比仿真分析,结果表明:ResNeSt网络可以快速准确地识别多种路面状态,所提出控制算法能够根据路面状态对悬架进行实时瞬态主动控制,簧载质量加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷的均方根值平均值相比LQG控制分别降低36.56%、32.99%和36.28%.     

基于径向基概率神经网络的气象参数状态识别

局部气象参数实时数据是船舶航行、飞机起降所需要的非常重要的海洋气象参数.这些参数实时数据中的奇异数据对航行导航可能会导致危险后果.提出了一种基于径向基概率神经网络的气象重要参数状态识别方法用来识别奇异数据.将气象参数实时数据作为神经网络的输入,参数对应状态作为输出,通过对径向基概率神经网络模型训练,实现数据状态识别,将故障奇异数据进行有效识别.保证了气象观测系统输出数据的可靠性.实验结果表明,该方法可靠,且具有较好的泛化能力,能够实现气象参数实时数据状态的有效识别.     

基于计算机视觉的高速路面状态检测方法

路面状态检测技术是辅助高速公路监管部门及时发现结冰、积雪等不良路况的重要手段。针对传统基于硬件设备的路面状态检测技术存在成本较高、检测范围受局限等问题,提出了一种基于计算机视觉的高速路面状态检测方法。该方法首先将融合了空间注意力机制和通道注意力机制的Attention模块与具有高分割精度的U-Net网络相结合,对路面区域图像进行分割提取;之后实现了一种基于循环生成对抗网络的路面阴影消除算法,对已经提取的路面图像进行阴影消除;最后基于残差结构构建了路面状态分类器,实现高准确率的路面状态检测。实验结果表明,采用该方法可以消除路面状态检测过程中高速公路两侧景物和路面阴影对状态检测带来的干扰,实现了对路面干燥、积雪、积水和结冰4类状态的准确识别。基于高速公路监控视频进行测试时,识别率可达97.9%。     

基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法

提出了一种基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法,该方法主要包括故障模型建立和故障识别两个步骤。在故障模型建立部分,首先依据滚动轴承不同故障状态下的振动信号,建立对应的自回归模型,作为故障模型;在故障识别部分,将正常状态下对应的模型,转化为状态空间模型,设计粒子滤波器,然后对不同的故障状态进行估计,提取其残差的相关特征,并结合模型参数特征应用BP神经网络识别算法进行故障识别。最后以美国凯斯西储大学的滚动轴承振动数据为例,验证了该方法的有效性。     

基于视觉动态模型的道路检测算法研究

道路的检测与识别是自主导航车辆视觉感知研究的重要问题之一。在阴影、光照不均匀、边缘信息模糊等情况下,道路的识别与环境的理解变得尤为困难。为了提高道路识别中抗干扰和鲁棒性能力,提出了一种基于视觉动态模型的道路检测算法。该算法利用计算机视觉方法对摄像机观测系统进行建模,引入了直线变形模型描述道路环境的几何结构。基于道路图像的连续性建立对车辆运动状态的动态预测模型,并利用粒子滤波算法对状态模型参数进行预测,以达到对道路边缘的跟踪。同时,引入了似然概率作为评价道路图像与结构模型的匹配程度。通过对大量实际路面的检测,证明了该方法的有效性和实用性。     

复杂装备退化状态早期识别方法研究

针对复杂装备早期退化状态难以识别的问题,提出一种将相关向量机(RVM)和Dezert-Smarandache 理论(DSmT)相结合的多特征融合决策识别方法;该方法首先分别采用时域分析法和时频域小波包变换法对装备的状态特征进行提取;之后将状态特征向量输入RVM模型中完成对状态属性的判定并获得各种状态模式的基本置信度分配;最后依据DSmT的PCR6规则对含有冲突信息的多个识别结果进行决策融合,得到早期退化状态的最终识别结果;在对某航空机电设备的实例应用中表明,该方法可以有效地解决信息高冲突条件下的早期退化状态识别问题,结果可靠准确。     

基于离散余弦变换的车道识别算法

车道识别技术是自动驾驶领域的研究热点。通过对车载摄像机获取的公路车道线图像特征的分析,提出了一种基于图像频率域特征的车道识别算法。该算法的核心是提取车道线在离散余弦变换域的特征,再结合道路模型的先验知识利用贝叶斯决策原理,识别出路面上的车道线。实验表明,该算法在不同的路面和光照条件下均可得到良好的识别效果。     

基于HSMM的两阶段设备缺陷状态识别方法*

针对传统马尔可夫模型(HMM)状态停留时间必须服从指数分布假设的不足,提出了一种基于隐半马尔可夫模型(HSMM)的两阶段设备缺陷状态识别方法.首先,通过分析HSMM模型的参数构成及基本特点,并结合两阶段设备的劣化过程特点提出合理的假设条件,建立起用于描述两阶段设备运行状态的HSMM模型;其次,针对HSMM模型的参数估计问题,引入最大似然估计法,并提出了小样本条件下求解状态持续时间的方法;再次,基于建立的HSMM模型,给出了两阶段设备缺陷状态早期识别的计算公式及步骤,通过对状态停留时间的概率估计实现了对缺陷状态的早期识别;最后,通过计算机仿真方法模拟了HSMM模型的建模、参数估计及缺陷状态识别过程,从而验证了该方法的有效性和准确性.     

基于驾驶员面部时序数据的疲劳驾驶检测算法

针对传统疲劳驾驶检测方法识别准确率低、泛化能力差的问题,提出了一种基于CNNs和LSTM的端到端可训练网络,检测驾驶员的疲劳状态。根据驾驶员面部特征点提取ROI,将在其他计算机视觉任务上表现较好的深度网络迁移到疲劳检测任务中,并结合LSTM处理时序数据的能力,提出一种新的疲劳检测网络,该网络能够读入视频流中的时序数据并检测出驾驶员的疲劳状态。实验证明所提方法和模型在公开数据集中具有较高的识别准确率,并且在不同的数据集间具有很好的泛化能力,对于减少路面车祸、保障人身安全具有很重要的意义。     

基于AR模型的特殊路面的路面谱测量及分析

提出了一种特殊路面的路面谱的测量方法,在运输车辆车桥上安装加速度传感器,通过测量该处的时域加速度信号来间接计算路面功率谱;运用DASP和MATLAB等软件对测试数据进行处理,并对特殊路面不平度建立AR模型和进行谱估计,得到了多种特殊路面的位移功率谱密度曲线图;结果表明,该实验方法是可行的,同时提出了一种基于AR模型的特殊路面的路面谱测量手段,并验证了用AR模型法对特殊路面进行功率谱分析的可靠性和可行性。     

基于GIS的道路气象图形与文本自动生成

基于GIS技术,阐述中央气象台道路气象服务图形与文本产品的计算机自动生成思路与流程,讨论气象与道路数据预处理、道路反演基本原理、图形和文本生成的基本原则、模板技术、地理建模方法实现等关键技术问题。业务运行结果表明,该方法能满足实时业务要求。     

基于CDT理论构建道路三维模型方法研究

建立道路三维模型是实现道路三维可视化的关键。本文系统分析了现有的道路三维模型构建方法，针对其存在的不足，提出了一种将道路设计面模型与地形表面模型融为一体的模型构建方法，该方法基于在约束Delaunay三角网内插入点和约束边的理论，巧妙地解决了剔除落在道路设计面区域内的地形点的问题。由此得到外观与内部拓扑关系均为整体的道路三维模型。实践表明，该方法具有整体性好、网形优、速度快的优点。     

汽车ABS模糊参数自整定PID控制方法的仿真研究

防抱死制动系统(ABS)是汽车安全系统的重要组成部分,对行驶路面状况进行实时准确的自动识别和提高ABS控制算法的鲁棒性具有重大意义。通过仿真分析,提出了一种简单有效的路面识别算法,并设计了以最优滑移率为控制目标的模糊PID控制器。结合车辆模型,对该系统在变附着系数路面的运行情况进行了仿真。结果表明,该系统能够及时判断出路面状况的变化,自动调节控制器参数,使车辆获得最大地面制动力。     

基于TruckSim的三轴汽车自寻最优ABS控制设计

为提高三轴汽车的制动安全性能,在TruckSim中建立了三轴整车模型,针对以往研究中自寻最优理论不能应用到整车模型的问题,设计了简单可行的控制逻辑,将该理论应用到三轴整车模型。在TruckSim中建立了对开路面、对接路面、低附着路面、高附着路面四种工况,采用TruckSim与Simulink联合仿真,加入传统逻辑门限ABS作为对比,验证控制器的可行性。仿真结果表明,在四种工况下,自寻最优ABS的制动性能都要优于传统ABS,其中,在低附着路面工况下,自寻最优ABS的优越性最突出,制动距离减少24.5m,制动时间减少2.04s。说明自寻最优ABS可以自动搜索轮胎的最佳滑移率,提高三轴汽车的制动安全性能。     

基于无人机的道路点云数据分割提取算法

针对机载LiDAR获得道路的数据信息精确度低问题,提出基于无人机的低空扫描三维点云数据,动态拟合提取分割道路信息的算法.首先使用主成分分析法获得道路点数据的法向量,之后将高程信息和法向量信息结合,利用聚类算法获得道路的高程和法向量的范围,提取道路点云数据;其次利用多项式拟合对道路数据进行数学建模;然后通过动态多项式拟合提取出所有路面数据和路面上的资产以及行人车辆数据;最后使用区域生长算法对路面上的资产以及行人车辆数据进行分割.实验表明算法对道路上的遮挡物有很强的抗干扰能力,可以将路面提取出来并将路面上的数据分割进行分割,将本文算法与区域生长算法进行对比,本文算法对路面数据更加敏感.     

Nonlinear vehicle side-slip estimation with friction adaptation

A nonlinear observer for estimation of the longitudinal velocity, lateral velocity, and yaw rate of a vehicle, designed for the purpose of vehicle side-slip estimation, is modified and extended in order to work for different road surface conditions. The observer relies on a road-tire friction model and is therefore sensitive to changes in the adhesion characteristics of the road surface. The friction model is parametrized with a single friction parameter, and an update law is designed. The adaptive observer is proven to be uniformly globally asymptotically stable and uniformly locally exponentially stable under a persistency-of-excitation condition and a set of technical assumptions, using results related to Matrosov's theorem. The observer is tested on recorded data from two test vehicles and shows good results on a range of road surfaces.     

生成三维连续路表曲面的算法及其关键技术

比较了现有的道路三维可视化设计及实时仿真系统的研究思路及方法,其路面的处理在横断面的位置无一例外的都有波折,没有形成连续的曲面,与实际的路面存在较明显的差异。有鉴于此,文章将Multi-Quadric插值方法首次应用到路面数据的插值计算,针对道路的带状特点及Multi-Quadric插值方法对数据的要求,提出了分散交叠插值然后从每次插值的路面集中选路面进行拼接的算法,避免了基函数矩阵的病态并有效控制了矩阵的阶数,从而解决了生成任意长度路面的插值计算问题,保证了三维路表曲面的空间连续性,与路面原形有着较高的符合度。为设计人员检验路线、路面是否满足汽车行驶力学以及是否适应驾驶员视觉特性提供了依据。     

Snakes模型在卫星图片道路提取中的应用

航空影像中自动提取道路已经成为了一个研究热点,并提出了大量的提取算法,然而道路网的自动提取仍然是件具有挑战性的任务。文中介绍的Snakes模型（基于主动轮廓模型）对于卫星影像中道路提取具有很好的效果。该方法分为道路初始条件的获取阶段和利用初始条件进行道路网跟踪处理阶段,而文中着重分析后面一阶段,且道路网的跟踪处理是在初始条件的基础上完成的。最后通过实验证明,该方法能正确清晰地提取出主干道,并且对于道路弯曲轮廓的提取也非常有效。     

基于卷积神经网络的路面裂缝检测

对路面图像块预标记,根据预标记结果对路面图像进行强度归一化预处理,在保留裂缝信息的同时,减少背景光照不均的影响.将预处理后的路面图像输入卷积神经网络(CNN)模型实现路面图像裂缝的检测.由于路面裂缝分布复杂,在训练网络时,使用不同尺度和不同角度的路面图像进行模型训练,使得网络能够检测不同裂缝形状.实验结果显示:裂缝检测结果较好.     

随机路面激励下整车NVH有限元分析

针对应用刚体动力学方法不能得到驾驶员可以直接感知的振动加速度的缺陷,提出应用整车柔性体模型进行汽车随机路面平顺性分析的方法.对一种典型路面不平度数据进行处理并将得到的功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)作为激励,建立整车有限元模型,通过试验模态验证该模型后进行传递函数分析;根据所得的激励和传递函数的结果计算得出汽车方向盘处的速度响应.该速度响应与随机路面平顺性试验一致性较好。