基于图像识别与动力学融合的路面附着系数估计方法

摘要：

准确的路面附着系数估计是车辆主动安全控制的前提.首先,建立了单轮动力学模型,利用卡尔曼滤波实现了轮胎纵向力精准估计,并结合魔术轮胎模型建立了基于粒子滤波的路面附着系数估计器;其次,提出了基于图像识别的前向路面附着系数预测方法,通过DeeplabV3+、语义分割网络和MobilNetV2轻量化卷积神经网络实现路面分割和路面类型辨识,并利用查表获取前向路面附着系数.最后,建立了图像识别与动力学估计时空同步方法和融合规则,实现了两种估计方法的有效关联与可靠融合.CarSim-Simulink联合仿真表明,本文所提出的基于图像识别与动力学融合的方法可有效提高不同工况下的路面附着系数估计精度.

关键词：路面附着系数、粒子滤波、图像识别、语义分割、卷积神经网络

所属期刊栏目：45

分类号：U463.42;TP391.4;TP751

在线出版日期：2023-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：1222-1234,1262