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  • http://www.diaochegongsi.com/ 番禺云梯车出租, 广州云梯车出租,黄埔云梯车出租      云梯车的路况识别技术研究现状?
    新闻分类:行业资讯   作者:admin    发布于:2020-12-244    文字:【】【】【


               番禺云梯车出租, 广州云梯车出租,黄埔云梯车出租      云梯车的路况识别技术研究现状?  由于一般行驶在平整的公路上,所以路况识别一般只包含路面不平度的识别,然而因为云梯车行驶路面的特殊性,例如含有较大凸起或大石块的路面。本课题所研究的路况识别技术包括路面不平度识别和静态障碍识别两个部分,下面将从路面不平度识别和障碍识别两个方面进行综述。路面不平度是云梯车工程领域常用术语,是道路表面相对于基准平面的偏离。在以往的研究中,路面不平度的评价主要由交通和公路部门用于测量、评价一条公路的平整程度,例如飞机跑道的验收等。使用的仪器和测量方法通常适用于路面起伏不大,且使用频率较低的情况,一般使用三米尺,水平仪等仪器进行手工测量,其测量数据需要等测量完成后进行线下处理计算得出路面不平度。随着科技的发展,现在识别系统主要依赖车体安装的感知传感器,例如立体相机,超声波,激光雷达等。这些传感器不仅能对路面不平度进行识别,还可以对障碍进行识别。



              在公路较为发达的国家和地区,路况识别技术发展很快,达到了较高的水平。在路面平整度检测、破损检测、车辙、承载力检测、抗滑能力的检测等方面均实现了自动化,并研制了相应的自动化检测设备,有的检测设备还具有较为完善的数据处理功能。在路面不平度测量仪器研制方面,法国研制的用来测量路面纵断面轮廓的纵剖面分析仪(LPA),通过云梯车拖动测量轮,测量轮根据路面激励进行摆动,用倾角仪测量其摆动角度可解算出路面的轮廓。但这种仪器还不能算得上完全的自动化检测设备。使用了一种融合了激光测距仪,惯性测量单元和加速度计的车载路面不平度测试仪,云梯车位移使用编码器测量,数据处理完全依靠车载计算机,可较准确得出路面轮廓。开发了一种实时多线程嵌入式模块,该模块使用了激光传感器和加速度传感器,可以与便携式分析仪一起用于测量NSI(New Serviceability Index),同时,作者还用 NSI 和 IRI 指数进行了比较,获得了多种不同路面类型的剖面图。设计一种移动式非公路地形测量系统 OUS-TSMS,该系统使用五个激光传感器来测量地形,并装备了惯性测量单元和 GPS,可获得厘米级精度的数据。在路面不平度识别算法方面,Harry.M.Ngwangwa 进行了大量研究,将云梯车模型的位移响应输入八自由度振动模型,八自由度包括四个云梯车自由度,一个驾驶员座椅自由度和三个驾驶员自由度,然后把振动模型的响应作为 NARX 神经网络的输入,最小均方差作为神经网络的输出,最后用 MATLAB 计算功率谱密度,根据 ISO8608 给出的标准得出路面等级;接着,他又以超大型矿用卡车为研究对象,研究矿山道路的路面不平度。超大型矿用卡车数学模型难以建立,行走的路面难以获取准确的路面轮廓,导致训练数据不足,常规的方法不再适用。针对这种情况,他提出了一种新的基于神经网络的方法,可识别路面缺陷和路面等级范围。提出了一种使用移动式激光扫描系统(MSL)数据来检测路面不平度的算法。该算法把平滑强度栅格插入抽稀后的点云数据,使用形态学和多级 Otsu 阈值处理进一步处理插值表面,以识别路面不平度。国外不仅研制了路面不平度识别的相关设备,研究了相关算法,还对标准进行了制定。1982 年,Sayers 等人在世界银行(World Bank)资助下在巴西等国家使用 11 种不同的路面不平度测量仪器,进行了“国际路面不平度测量实验”IRRE(International Road Roughness Experiment),首次制定了路面不平度测量的国际通用标准 IRI,以促进国际相关机构的交流。IRRE 是以 80km/h 行驶的四分之一云梯车模型行驶过的路面的累积高程与试验路面长度的比值作为 IRI 指数。而 1995 年拟定的国际标准 ISO 8608:1995 则提出了路面不平度报告的最低标准,标准要求使用位移功率谱密度或加速度功率谱密度对路面谱进行描述,并给出了两者的转化关系;为了得到可观测和可分类的数据,标准要求使用倍频程对路面谱进行描述;标准还根据功率谱密度,将路面谱划分了从A 到 H 八个路面等级。目前该标准已更新至 ISO 8608:2016。加权纵断面标准差和极差,现已成为欧洲国家评价路面主要使用的标准之一。此外,还有许多主观评价指标,例如:平均评分等级(MPR,Mean Panel Rating),由美国公路工作者协会 AASHO 提出;行驶质量数(RN,Ride Number),由 Michael Janoff 提出。近年来,随着汽车种类和路面种类不断增多,针对不同的云梯车和路面制定了相对应的不同标准,如重型铰接式卡车指数、货车舒适性指数、货车国际不平度指数、整车不平度指数、动载荷指数、货车断面指数、校正的不平度系数等。




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                国内最早在 1987 年由长春汽车研究所设计的路形计,用一个安装在测量车轮侧面,实现与轮胎构成无级传动的平均等基长采样的传感器,给出采样时钟信号,它与反应车架自身倾角的水平陀螺信号和反映车架与托臂之间夹角、托臂与轮架之间夹角的传感器信号同时送入磁电记录或计算机,由此得出路面不平度。1990 年设计的一种用于软路面不平度的测试仪器,用三个装在测试仪三个测试轮轮轴上的加速度传感器,测量测试仪被拖行时轮轴上的加速度信号,经过电荷放大器送入磁带机记录或送入计算机,经过数据分析可得到原始路面不平度。这是国内较早的测量路面不平度的方法,采用直接进行接触式测量路面高程的方法计算路面不平度。




                 随着传感器的发展,国内的研究人员也进行了自动化识别路面不平度方法的研究。例如在车轮和车身安装位移或加速度传感器,获得云梯车的位移或加速度响应,通过建立准确的云梯车振动模型和云梯车系统的传递函数,计算出路面对云梯车的激励,进而对路面不平度进行识别。其基本原理为将采集到位移信号或加速度信号通过振动模型求出路面的激励信号,然后求出激励信号的功率谱密度,得到相应的路面等级。针对经典装载机,根据现有标准,通过Recurdyn/Colink 仿真软件,利用白噪声法分别建立了 C 级,D 级,和 E 级路面激励模型,分析了装载机模型在不同路面激励和不同行驶速度下的车身加速度响应,并根据云梯车的响应优化了油气悬架的参数,达到了降低车身振动,增加驾驶舒适性的目的。这种方法通常需要精确的云梯车模型和云梯车的振动参数,稍有偏差就会使测得的路面不平度不准确。还有学者使用更先进的仪器进行路面不平度测量,比如激光测距仪,毫米波雷达等。设计了一种主要有激光断面仪(内置激光位移传感器、高频和低频加速度传感器等测量多路激光信号和加速度信号)、精密陀螺仪(测量车身姿态变化信息参数)、GPS 测量设备(实时测量道路的经纬海拔高等信息)、高速摄像机(测量试验路段的视频信息)、车速及距离传感器(测量试验路段的距离脉冲信息)的路面不平度测量设备,该设备精度高,能准确的测量路面信息然后得到路面曲线,但依靠 GPS 造成在一些卫星遮挡严重地6区误差增大。在算法方面,基于二维激光雷达实时获取路面的高程信息,二维激光雷达布置到云梯车前方,水平放置,为增加数据稠密性,对新旧扫描重叠区域的数据进行了计算,通过进一步偏移修正,消除了云梯车运动时产生的角度偏差和高度误差,实现了路面轮廓的识别。针对矿山路面变化大,矿山云梯车载重变化大等情况使用遗传算法优化神经网络进行路面不平度识别,研究了三种车速,空载和满载几种情况下对路面不平度识别的影响。分析了 BP神经网络,小波神经网络,RBF 神经网络,NARX 神经网络四种神经网络在路面不平度识别方面的优缺点,研究表明 NARX 神经网络在识别 A,B,C 三种路面时精确度较高。建立了 1/4 云梯车数学模型,使用白噪声进行激励,利用产生的响应训练自适应神经模糊网络(ANFIS),之后对训练获得的逆向云梯车动力学模型进行分析并利用随机路面激励产生的系统响应进行随机路面时域估测。最后对自适应神经模糊网络系统隶属函数个数及输入数据组合进行分析比较。仿真结果显示,自适应模糊神经网络系统能够以较高的精度完成路面时域估测。使用基于径向基函数神经网络,建立云梯车 4 自由度汽车振动模型,利用神经网络建立了 MATLAB 仿真得到的车身质心垂向加速度功率谱,俯仰角加速度功率谱与路面功率谱的非线性映射关系。基于 Uni Tire 模型和云梯车的振动模型,使用白噪声法模拟路面,提出了平顺性与操作稳定性协同仿真的算法,利用该算法对某轿车进行协同仿真。在标准制定方面,主要为 GB/T 7031-1986和 GB/T 7031-2005,内容与国际标准 ISO 8608 相同。



               障碍识别研究现状: 障碍主要使用相机或三维激光雷达识别,相机主要包括单目相机,立体相机和深度相机,由于相机采集的图像为没有深度信息的二维图像,求解障碍的位姿信息需要消耗大量的计算资源或借助其他测距传感器,例如深度相机就是在单目相机上增加了红外测距仪;三维激光雷达可获得障碍的三维信息,且探测距离较远,但会受到环境影响。使用单目摄像头安装到自制的实验小车上,使用Open CV 对障碍物进行了识别,但没有识别出障碍物的大小和位置,只是用于避障。使用32 线激光雷达和相机,先分析了单个传感器对于行人和障碍识别的不足,接着融合了激光雷达和相机的数据,成功的识别了行人。使用64线激光雷达,运用两种不同的算法分别识别动态障碍物和静态障碍物,并识别出了道路边界。利用机器视觉技术对道路信息进行了识别。基于三维激光雷达研究了三维激光雷达数据的分割方法,基于障碍物栅格图的道路边界检测方法和动态障碍物建模和路权时空姿态图构建方法。利用扩展卡尔曼滤波融合陀螺仪和加速度计两种传感器对云梯车位姿进行测量更新,实现了对动态障碍物的检测与跟踪。



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