基于多源信息融合的試驗(yàn)場(chǎng)道路識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、汽車試驗(yàn)是對(duì)車輛整體性能、可靠性以及質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估驗(yàn)證的重要環(huán)節(jié)，是加快汽車研發(fā)速度、提高產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵手段。在汽車可靠性試驗(yàn)規(guī)范中，對(duì)試驗(yàn)道路類型及行駛里程分配做了明確的規(guī)定，試驗(yàn)車輛必須嚴(yán)格按照試驗(yàn)道路類別及里程分配行駛，使車輛受到足夠的路面激勵(lì)，才能保證后續(xù)可靠性分析的準(zhǔn)確性。對(duì)試驗(yàn)車輛行駛的道路類型和里程數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控是車輛可靠性試驗(yàn)的一種手段。傳統(tǒng)的通過車輛定位信息與道路GIS信息匹配實(shí)現(xiàn)道路類型識(shí)別的方法存在信號(hào)遮擋導(dǎo)致識(shí)別精

2、度下降的問題，同時(shí)基于視頻圖像進(jìn)行道路識(shí)別也出現(xiàn)由于環(huán)境因素導(dǎo)致識(shí)別效果差的問題。因此，研究多源信息融合的道路識(shí)別系統(tǒng)對(duì)汽車道路試驗(yàn)的完善和監(jiān)管具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。本文具體研究?jī)?nèi)容包括:
　　1.分析了汽車試驗(yàn)場(chǎng)道路特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于多源信息融合的試驗(yàn)場(chǎng)道路識(shí)別系統(tǒng)整體架構(gòu)。
　　2.研究了基于車輛振動(dòng)信息識(shí)別道路類型的方法。通過建立四分之一車輛懸掛模型，分析車輛動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)測(cè)量機(jī)理，提出了一種融合多點(diǎn)振動(dòng)加速

3、度信號(hào)和車速信息的路面激勵(lì)模型，研究了基于空間域和功率譜密度函數(shù)的路面激勵(lì)特征提取方法。取得了較好的特征提取效果，為高精度的道路識(shí)別提供了技術(shù)基礎(chǔ)。
　　3.分別采用通過直方圖匹配算法和SURF算法提取道路圖像的顏色和紋理信息，通過模板匹配法得到圖像的顏色和紋理特征。并研究了差分衛(wèi)星定位信息和試驗(yàn)道路GIS數(shù)據(jù)的匹配方法，為道路精確識(shí)別提供重要的技術(shù)方法。設(shè)計(jì)了基于道路圖像特征的貝葉斯分類器和基于路面激勵(lì)特征的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，