基于车轮力信号的地面类型分类算法研究

摘要：

良好的车辆机动性能是实现军用无人车辆自主导航的前提,而地面类型的识别是提高机动性的关键.提出了基于车轮力信号的地面类型分类模型,通过车轮力传感器实时获取车轮力信号,采用经验模态分解(EMD)及自回归模型(AR)相结合的方式提取信号的有效特征,并运用支持向量机(SVM)分类器实现地面类型的分类,使用实车试验数据对所提出的分类模型进行验证.结果表明,分类模型在几何特征地面和松软地面上均取得了良好的分类效果,对于提高军用无人车辆的机动性具有重要意义.

关键词：地面分类、车轮力信号、EMD、AR、SVM

所属期刊栏目：45

分类号：U461.1(汽车工程)

在线出版日期：2016-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：40-47