本文以越野環(huán)境中常見(jiàn)的松軟路面作為研究對(duì)象,探究其自動(dòng)識(shí)別算法,為車(chē)輛各個(gè)控制系統(tǒng)的調(diào)整提供指導(dǎo),這對(duì)提高SUV(運(yùn)動(dòng)型多用途汽車(chē),Sport Utility Vehicle,以下簡(jiǎn)稱(chēng)SUV)軟路面通過(guò)性具有重要意義。目前對(duì)于松軟路面的辨識(shí)主要基于視覺(jué)信息或車(chē)輛行駛特征進(jìn)行,基于視覺(jué)的方法除了需要加裝攝像頭等傳感器外,對(duì)存儲(chǔ)空間和運(yùn)算速度要求很高;而基于行駛特征的識(shí)別方法需要加裝加速度計(jì)或力學(xué)傳感器,且識(shí)別特征較為單一,影響識(shí)別效果,上述弊端都限制了這些方法實(shí)現(xiàn)大范圍產(chǎn)品應(yīng)用的可能。本文依托于校企合作項(xiàng)目,開(kāi)展了基于SUV行駛特征的軟路面識(shí)別算法研究。首先選擇了典型的越野路面試驗(yàn)場(chǎng)地并采集沙樣,對(duì)其物理特性和力學(xué)特性進(jìn)行了分析;其次進(jìn)行了多種路面的實(shí)車(chē)試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集,并基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)完成了滾動(dòng)阻力和輪速波動(dòng)指標(biāo)的計(jì)算;然后以這兩項(xiàng)軟路面典型行駛特征作為輸入,設(shè)計(jì)了基于模糊規(guī)則的軟路面識(shí)別算法和基于隨機(jī)森林的軟路面識(shí)別算法;最后利用實(shí)車(chē)試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)兩種算法進(jìn)行了驗(yàn)證。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)軟路面特性測(cè)定及分析對(duì)衙門(mén)營(yíng)子和銀沙灣兩處場(chǎng)地的沙樣進(jìn)行了物理特性和力學(xué)特性的測(cè)定。分析沙樣顆粒級(jí)...

【文章頁(yè)數(shù)】：103 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 汽車(chē)地面力學(xué)發(fā)展概述
        1.2.1 純經(jīng)驗(yàn)方法
        1.2.2 半經(jīng)驗(yàn)方法
    1.3 軟路面識(shí)別方法發(fā)展概述
        1.3.1 基于視覺(jué)信息的識(shí)別方法
        1.3.2 基于行駛特征的識(shí)別方法
    1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容
第2章 軟路面特性測(cè)定及分析
    2.1 軟路面試驗(yàn)場(chǎng)地介紹
    2.2 軟路面特性測(cè)定
        2.2.1 軟路面物理特性測(cè)定
        2.2.2 軟路面力學(xué)特性測(cè)定
    2.3 軟路面車(chē)輛通過(guò)性影響因素分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集及車(chē)輛行駛特征分析
    3.1 試驗(yàn)場(chǎng)地通過(guò)性判斷
        3.1.1 試驗(yàn)車(chē)輛VCI計(jì)算
        3.1.2 試驗(yàn)場(chǎng)地CI測(cè)量及通過(guò)性判斷
    3.2 實(shí)車(chē)試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集
        3.2.1 實(shí)車(chē)試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
        3.2.2 實(shí)車(chē)試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集試驗(yàn)
    3.3 車(chē)輛行駛特征計(jì)算及分析
        3.3.1 車(chē)輛滾動(dòng)阻力計(jì)算
        3.3.2 輪速波動(dòng)指標(biāo)計(jì)算
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于模糊規(guī)則的軟路面識(shí)別算法研究
    4.1 基于模糊規(guī)則的軟路面識(shí)別算法架構(gòu)
    4.2 基于模糊規(guī)則的計(jì)數(shù)器設(shè)計(jì)
        4.2.1 模糊規(guī)則理論簡(jiǎn)介
        4.2.2 計(jì)數(shù)器遞增步長(zhǎng)模糊規(guī)則
        4.2.3 計(jì)數(shù)器遞減步長(zhǎng)模糊規(guī)則
    4.3 基于模糊規(guī)則的軟路面識(shí)別算法驗(yàn)證
        4.3.1 算法仿真平臺(tái)搭建
        4.3.2 基于實(shí)車(chē)數(shù)據(jù)的識(shí)別算法驗(yàn)證
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于隨機(jī)森林的軟路面識(shí)別算法研究
    5.1 基于隨機(jī)森林的軟路面識(shí)別算法設(shè)計(jì)
        5.1.1 隨機(jī)森林理論簡(jiǎn)介
        5.1.2 基于隨機(jī)森林的軟路面識(shí)別算法架構(gòu)
    5.2 隨機(jī)森林分類(lèi)器設(shè)計(jì)
        5.2.1 隨機(jī)森林工具箱
        5.2.2 分類(lèi)器訓(xùn)練及評(píng)價(jià)
    5.3 基于隨機(jī)森林的軟路面識(shí)別算法驗(yàn)證
        5.3.1 算法仿真平臺(tái)搭建
        5.3.2 基于實(shí)車(chē)數(shù)據(jù)的識(shí)別算法驗(yàn)證
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所獲得的科研成果
致謝



本文編號(hào)：3945171