[发明专利]典型行驶路面识别方法、系统、计算机及可读存储介质

说明书

本发明提供了典型行驶路面识别方法、系统、计算机及可读存储介质，所述方法包括获取车辆的簧下加速度信号、车速信号以及训练行驶路面集，其中，所述训练行驶路面集包括若干模板路面类型；根据所述簧下加速度信号，计算第一信号特征，根据所述簧下加速度信号与所述车速信号，计算第二信号特征；将所述训练行驶路面集输入预设分类模型中，将每个所述模板路面类型编写为预设位数的纠错码，基于若干所述纠错码对所述预设分类模型进行训练，以得到训练分类模型；将所述第一信号特征与所述第二信号特征输入所述训练分类模型中，输出路面识别结果。本发明可实现自动化地信号处理以及路面分类识别，并提高了路面分类识别的精准度以及效率。

技术领域

本发明属于路面识别的技术领域，具体地涉及典型行驶路面识别方法、系统、设备及可读存储介质。

背景技术

车辆耐久性作为汽车关键的性能指标之一，直接关系到其安全性、可靠性、经济性，影响着汽车的核心竞争力，因此愈发受到关注。在车辆耐久性工程中，汽车结构载荷谱是零部件结构设计、寿命预测、试验验证和结构优化的重要依据。只有当汽车结构载荷谱能够真实合理地反映出车辆在实际使用环境中的载荷状态时，依据其设计出的零部件及整车才能拥有良好的耐久性表现。

汽车结构载荷谱往往是通过耐久工程师的经验积累，或通过对长距离的实车数据采集得到的，但前者对工程师的经验判断有较高的要求，且难以确保反映了车辆在真实使用条件下的载荷，而后者往往需要投入大量的人力物力，增加耐久性工程的研发时间和资金成本，因此便于了解车辆所承受的载荷，因此需要再车辆行驶过程中识别并记录汽车所行驶过的路面类型，为汽车结构载荷谱的编写提供重要的参考价值，而现有技术中识别路面类型通常通过拍摄车辆行驶图像来识别路面类型，一方面需要投入大量的人力物力，另一方面无法保证路面识别的精准度。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了典型行驶路面识别方法、系统、设备及可读存储介质，用于解决现有技术中存在的技术问题。

第一方面，该发明提供以下技术方案，一种典型行驶路面识别方法，所述方法包括：

获取车辆的簧下加速度信号、车速信号以及训练行驶路面集，其中，所述训练行驶路面集包括若干模板路面类型；

根据所述簧下加速度信号，计算第一信号特征，根据所述簧下加速度信号与所述车速信号，计算第二信号特征；

将所述训练行驶路面集输入预设分类模型中，将每个所述模板路面类型编写为预设位数的纠错码，基于若干所述纠错码对所述预设分类模型进行训练，以得到训练分类模型；

将所述第一信号特征与所述第二信号特征输入所述训练分类模型中，输出路面识别结果。

相比现有技术，本申请的有益效果为：本申请首先获取车辆的簧下加速度信号、车速信号以及训练行驶路面集，其中，所述训练行驶路面集包括若干模板路面类型；之后根据所述簧下加速度信号，计算第一信号特征，根据所述簧下加速度信号与所述车速信号，计算第二信号特征；将所述训练行驶路面集输入预设分类模型中，将每个所述模板路面类型编写为预设位数的纠错码，基于若干所述纠错码对所述预设分类模型进行训练，以得到训练分类模型；最终将所述第一信号特征与所述第二信号特征输入所述训练分类模型中，输出路面识别结果，本申请通过获取簧下加速度信号以及车速信号的时域与空间域特征，并基于提取到的特征并根据决策树输出最终的路面识别结果，以此使得本发明可实现自动化地信号处理以及路面分类识别，并提高了路面分类识别的精准度以及效率。

较佳的，所述根据所述车速信号，计算第一信号特征的步骤包括：

计算所述簧下加速度信号在时域的均方根值rms，以得到第一信号特征：

式中，f(t)为簧下加速度信号，N为簧下加速度信号中信号点的数量。