基于多源信息融合的試驗場道路識別系統(tǒng)研究.pdf

1、汽車試驗是對車輛整體性能、可靠性以及質(zhì)量進行評估驗證的重要環(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。在汽車可靠性試驗規(guī)范中，對試驗道路類型及行駛里程分配做了明確的規(guī)定，試驗車輛必須嚴格按照試驗道路類別及里程分配行駛，使車輛受到足夠的路面激勵，才能保證后續(xù)可靠性分析的準(zhǔn)確性。對試驗車輛行駛的道路類型和里程數(shù)進行實時監(jiān)控是車輛可靠性試驗的一種手段。傳統(tǒng)的通過車輛定位信息與道路GIS信息匹配實現(xiàn)道路類型識別的方法存在信號遮擋導(dǎo)致識別精

2、度下降的問題，同時基于視頻圖像進行道路識別也出現(xiàn)由于環(huán)境因素導(dǎo)致識別效果差的問題。因此，研究多源信息融合的道路識別系統(tǒng)對汽車道路試驗的完善和監(jiān)管具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價值。本文具體研究內(nèi)容包括:
　　1.分析了汽車試驗場道路特點，設(shè)計了基于多源信息融合的試驗場道路識別系統(tǒng)整體架構(gòu)。
　　2.研究了基于車輛振動信息識別道路類型的方法。通過建立四分之一車輛懸掛模型，分析車輛動力學(xué)和運動學(xué)測量機理，提出了一種融合多點振動加速

3、度信號和車速信息的路面激勵模型，研究了基于空間域和功率譜密度函數(shù)的路面激勵特征提取方法。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)星定位信息和試驗道路GIS數(shù)據(jù)的匹配方法，為道路精確識別提供重要的技術(shù)方法。設(shè)計了基于道路圖像特征的貝葉斯分類器和基于路面激勵特征的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，