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基于机器学习的车辆路面类型识别技术研究
被引量：
15
1
作者
王世峰
都凯悦
+1 位作者
孟颖
王锐
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期1642-1648,共7页
当车辆在各种不同的路面上行驶时,获知路面类型信息将有助于提高乘车人的安全性和舒适性,不同的路面类型将对车辆的加速、制动及操控等驾驶策略产生影响。基于机器学习的基本原理,提出一种使用加速度传感器和相机特征数据融合对路面类...
当车辆在各种不同的路面上行驶时,获知路面类型信息将有助于提高乘车人的安全性和舒适性,不同的路面类型将对车辆的加速、制动及操控等驾驶策略产生影响。基于机器学习的基本原理,提出一种使用加速度传感器和相机特征数据融合对路面类型进行分类的方法,并与单独使用其中一种传感器进行了比较。使用垂直加速度和车速数据并利用车辆动态模型还原路面轮廓,进而完成特征提取和路面类型分类;对相机采集的路面图像数据进行特征提取和分类;将两类传感器的数据特征进行融合,完成路面类型识别任务。实验结果表明:使用两种传感器数据特征融合的方法,不但识别精度有所提高,而且其可靠性和适应性也都优于单独使用加速度数据或路面图像数据。
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关键词
控制科学与技术
路面类型识别
加速度传感器
相机
机器学习
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职称材料
基于多传感器融合的越野环境路面信息识别
被引量：
3
2
作者
刘辉
刘聪
+2 位作者
韩立金
何鹏
聂士达
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期783-791,共9页
为实现精准的越野环境路面信息识别,文中提出了一种基于多传感器信息融合的路面信息识别方法.首先,针对车辆簧下振动加速度信号设计了特征提取算法,通过双线性池化方法融合加速度特征与图像+深度特征,以实现对越野路面类型的多维度特征...
为实现精准的越野环境路面信息识别,文中提出了一种基于多传感器信息融合的路面信息识别方法.首先,针对车辆簧下振动加速度信号设计了特征提取算法,通过双线性池化方法融合加速度特征与图像+深度特征,以实现对越野路面类型的多维度特征融合与识别.然后,为提高越野路面可通行区域检测效果,引入迁移学习方法,将越野场景路面类型识别模型中路面特征提取的共性知识向通行区域分割模型进行迁移.在真实越野环境数据集下对模型进行训练与测试,测试结果表明文中提出的识别方法不仅在越野场景路面类型识别任务上获得了98.65%的平均分类准确率,而且引入先验知识可明显提升通行区域检测效果.
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关键词
越野环境
路面类型识别
多传感器信息融合
迁移学习
可通行区域检测
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职称材料
基于点云反射特性的前方道路附着系数估计方法研究
3
作者
胡宏宇
唐明弘
+2 位作者
高菲
鲍明喜
高镇海
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第10期1842-1852,共11页
路面附着系数是影响自动驾驶系统决策控制策略的重要因素。为实现对道路附着系数前瞻性的高精度感知,本文基于车载激光雷达设计了一种新的路面附着系数估计方法。首先采集了干燥柏油路面、混凝土路面、湿滑柏油路面、结冰路面和积雪路...
路面附着系数是影响自动驾驶系统决策控制策略的重要因素。为实现对道路附着系数前瞻性的高精度感知,本文基于车载激光雷达设计了一种新的路面附着系数估计方法。首先采集了干燥柏油路面、混凝土路面、湿滑柏油路面、结冰路面和积雪路面构建道路数据集;基于使用布料模拟滤波和RANSAC算法进行了道路点云提取、基于高斯滤波去除反射率异常噪点;根据点云反射率随距离和入射角变化的规律将路面划分为不同区域分别提取特征;基于深度神经网络构建了道路识别模型,并基于采集数据集进行了训练,最后基于路面材质和峰值附着系数的统计经验确定了前方道路的附着系数。测试结果表明,本文提出的算法道路类型辨识精度超过99.3%,算法平均运行周期55ms,可实现实时高精度的路面峰值附着系数估计。
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关键词
路面
附着系数
激光雷达点云
布料模拟滤波
RANSAC
深度神经网络
高斯滤波
路面类型识别
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职称材料
题名
基于机器学习的车辆路面类型识别技术研究
被引量：
15
1
作者
王世峰
都凯悦
孟颖
王锐
机构
长春理工大学光电工程学院光电工程国家级实验教学示范中心
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期1642-1648,共7页
基金
吉林省自然科学基金项目(20150101047JC)
文摘
当车辆在各种不同的路面上行驶时,获知路面类型信息将有助于提高乘车人的安全性和舒适性,不同的路面类型将对车辆的加速、制动及操控等驾驶策略产生影响。基于机器学习的基本原理,提出一种使用加速度传感器和相机特征数据融合对路面类型进行分类的方法,并与单独使用其中一种传感器进行了比较。使用垂直加速度和车速数据并利用车辆动态模型还原路面轮廓,进而完成特征提取和路面类型分类;对相机采集的路面图像数据进行特征提取和分类;将两类传感器的数据特征进行融合,完成路面类型识别任务。实验结果表明:使用两种传感器数据特征融合的方法,不但识别精度有所提高,而且其可靠性和适应性也都优于单独使用加速度数据或路面图像数据。
关键词
控制科学与技术
路面类型识别
加速度传感器
相机
机器学习
Keywords
control science and technology
road terrain recognition
accelerometer
camera
machine learning
分类号
O235 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
基于多传感器融合的越野环境路面信息识别
被引量：
3
2
作者
刘辉
刘聪
韩立金
何鹏
聂士达
机构
北京理工大学机械与车辆学院
北京理工大学前沿技术研究院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期783-791,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(52130512,52002212)。
文摘
为实现精准的越野环境路面信息识别,文中提出了一种基于多传感器信息融合的路面信息识别方法.首先,针对车辆簧下振动加速度信号设计了特征提取算法,通过双线性池化方法融合加速度特征与图像+深度特征,以实现对越野路面类型的多维度特征融合与识别.然后,为提高越野路面可通行区域检测效果,引入迁移学习方法,将越野场景路面类型识别模型中路面特征提取的共性知识向通行区域分割模型进行迁移.在真实越野环境数据集下对模型进行训练与测试,测试结果表明文中提出的识别方法不仅在越野场景路面类型识别任务上获得了98.65%的平均分类准确率,而且引入先验知识可明显提升通行区域检测效果.
关键词
越野环境
路面类型识别
多传感器信息融合
迁移学习
可通行区域检测
Keywords
off-road environment
road terrain recognition
multi-sensor information fusion
transfer learning
passable area detection
分类号
U46 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于点云反射特性的前方道路附着系数估计方法研究
3
作者
胡宏宇
唐明弘
高菲
鲍明喜
高镇海
机构
吉林大学
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第10期1842-1852,共11页
基金
吉林省重大科技专项(20220301009GX)
重载车辆模块化可扩展构型设计研究项目(52394261)
吉林省科技发展计划项目(202302013)资助。
文摘
路面附着系数是影响自动驾驶系统决策控制策略的重要因素。为实现对道路附着系数前瞻性的高精度感知,本文基于车载激光雷达设计了一种新的路面附着系数估计方法。首先采集了干燥柏油路面、混凝土路面、湿滑柏油路面、结冰路面和积雪路面构建道路数据集;基于使用布料模拟滤波和RANSAC算法进行了道路点云提取、基于高斯滤波去除反射率异常噪点;根据点云反射率随距离和入射角变化的规律将路面划分为不同区域分别提取特征;基于深度神经网络构建了道路识别模型,并基于采集数据集进行了训练,最后基于路面材质和峰值附着系数的统计经验确定了前方道路的附着系数。测试结果表明,本文提出的算法道路类型辨识精度超过99.3%,算法平均运行周期55ms,可实现实时高精度的路面峰值附着系数估计。
关键词
路面
附着系数
激光雷达点云
布料模拟滤波
RANSAC
深度神经网络
高斯滤波
路面类型识别
Keywords
road friction coefficient
LiDAR point cloud
cloth simulation filtering
RANSAC
deep neural network
Gaussian filtering
road type recognition
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的车辆路面类型识别技术研究
王世峰
都凯悦
孟颖
王锐
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
15
在线阅读
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职称材料
2
基于多传感器融合的越野环境路面信息识别
刘辉
刘聪
韩立金
何鹏
聂士达
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于点云反射特性的前方道路附着系数估计方法研究
胡宏宇
唐明弘
高菲
鲍明喜
高镇海
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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