基于模糊聚類算法的路面識別的研究.pdf

1、路面不平度是衡量道路等級的重要指標(biāo)之一。路面識別的研究主要是對路面不平度的研究，可以應(yīng)用于道路檢測，此外還可以為汽車室內(nèi)道路模擬試驗提供路面激勵信息，在交通運(yùn)輸領(lǐng)域占據(jù)了重要地位，越來越受到重視。目前對路面不平度檢測的設(shè)備有的異常昂貴(如激光平整度儀)，有的設(shè)備精度較低（如RSP路面檢測車），并且上述設(shè)備測量的路面不平度狀況都不能用于汽車道路模擬試驗中的模擬響應(yīng)激勵。本項目組采集到的路面垂直載荷能很好地反映路面不平度狀況，可以作為汽車室

2、內(nèi)道路模擬實驗的激勵，并且道路載荷譜依據(jù)路面狀況的不同具有明顯的聚類特征，故采用模糊聚類分析算法將是一種理想的路面分類識別方法，具有十分重要的現(xiàn)實意義和利用價值。論文完成的主要內(nèi)容有：
　?。?）介紹了項目系統(tǒng)的總體設(shè)計，包括加速度傳感器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)以及上位機(jī)的道路載荷譜分析顯示系統(tǒng)；然后對兩組串口轉(zhuǎn)以太網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)進(jìn)行了性能比較；重點介紹了路面識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和路面特征參數(shù)的提取等與路面識別有關(guān)的相關(guān)技術(shù)。

3、>　?。?）對模糊集和模糊聚類等理論知識進(jìn)行了簡單介紹，并對當(dāng)前主要的模糊聚類算法進(jìn)行了綜述和分析。最后，詳細(xì)介紹了一些重要的模糊聚類算法，同時提出了其優(yōu)缺點。
　?。?）針對傳統(tǒng)的模糊c均值算法易陷入局部最優(yōu)且易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響，利用改進(jìn)的FCM算法具有良好的抗噪聲性能，并結(jié)合全局搜索能力較好的遺傳算法，提出了一種基于改進(jìn)的FCM和遺傳算法結(jié)合的聚類新方法。
　?。?）將改進(jìn)的算法用標(biāo)準(zhǔn)IRIS數(shù)據(jù)作為測試樣本集驗證了改