[发明专利]一种基于智能轮胎触觉感知的智能汽车感知系统有效
申请号: | 202011177626.1 | 申请日: | 2020-10-29 |
公开(公告)号: | CN111994066B | 公开(公告)日: | 2021-01-29 |
发明(设计)人: | 杨世春;王锐;陈昱伊;曹耀光;李强伟;闫啸宇;陈飞;刘新华 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | B60W30/00 | 分类号: | B60W30/00 |
代理公司: | 北京航智知识产权代理事务所(普通合伙) 11668 | 代理人: | 黄川;史继颖 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 智能 轮胎 触觉 感知 汽车 系统 | ||
1.一种基于智能轮胎触觉感知的智能汽车感知系统,其特征在于:包括智能轮胎(1)、视觉感知系统(2)、雷达设备(3)、计算机视觉单元(4)、轮胎信息处理单元(5)、传感器融合单元(6)、电子线路(7)、无线数据传输装置(8)以及整车控制单元(9),其中所述智能轮胎(1)与车桥的两端机械连接,所述智能轮胎(1)内部沿周向安装有多个应变片形成应变传感器矩阵,用于感知所述智能轮胎(1)与地面的接触形变,并将产生的电信号通过所述无线数据传输装置(8)进行通讯传递至所述轮胎信息处理单元(5);所述视觉感知系统安装在车辆顶部,并与所述计算机视觉单元(4)电气连接,所述视觉感知系统(2)用于观察车辆周围的道路情况,并将图像传递至所述计算机视觉单元(4)进行分析处理;所述雷达设备(3)安装在车辆顶部,用于测速、定位和障碍物监测,所述雷达设备(3)通过电子线路与所述传感器融合单元(6)连接,将监测到的信息反馈至所述传感器融合单元(6);所述计算机视觉单元(4)位于车辆的电子控制器内,与所述传感器融合单元(6)电气连接,所述计算机视觉单元(4)对所述视觉感知系统(2)的车载摄像头采集到的图像进行分析处理,识别周围环境,并将分析处理后的结果发送至所述传感器融合单元(6);所述轮胎信息处理单元(5)安装在车内的电子控制器内,与所述智能轮胎(1)通过无线数据传输装置(8)连接,用于对智能轮胎采集到的信号进行分析处理,获得路面状况;所述轮胎信息处理单元(5)还与所述传感器融合单元(6)电气连接,将感知到的路面信息反馈至所述传感器融合单元(6)进行融合;所述传感器融合单元(6)通过机械方式安装在车内的电子控制器内,与所述雷达设备(3)、所述计算机视觉单元(4)以及所述轮胎信息处理单元(5)电气连接,所述传感器融合单元(6)对接收到的车辆环境信息进行深度融合,形成全面的环境信息感知网,通过电子线路传递至所述整车控制单元(9);所述整车控制单元(9)安装在车辆的电子控制器内,接收到所述传感器融合单元(6)的环境感知信息后进行控制策略的调整和优化,保证车辆行驶的动力性和安全性;
所述智能轮胎(1)用于对路面的触觉感知,为车辆提供实时的三维路面信息感知,包括:
应变传感器矩阵内的不同位置下的多个应变片采集路面信号;
对所述路面信号进行预处理;
对所述预处理后的信号进行传感器位置标记,生成深度学习网络所需的输入量;
对所述深度学习网络实施的深度网络学习进行有监督训练获得当前的路面参数,所述路面包括路面种类、摩擦因数和/或路面坡度;
通过对比不同位置的应变传感器的峰值信号时域差值,结合应变传感器矩阵内各传感器的空间分布,利用深度学习算法获得当前的车辆的运动状态,所述车辆的运动状态包括车辆的转速、车速和/或滑移率;
通过对比应变传感器矩阵内多个应变片采集信号在时间域上峰值变化,结合深度学习算法,感知当前的轮胎胎压状态;
进行报警:若应变传感器矩阵的峰值信号的平均峰值随时间增加而增大,认为所述轮胎当前处于胎压增大的状态,当应变传感器矩阵的峰值信号的平均峰值大于阈值时,向整车控制单元发出胎压过大警报;若应变传感器矩阵的峰值信号的平均峰值随时间增加而减小,认为当前处于胎压减小的状态,当应变传感器矩阵的峰值信号的平均峰值小于阈值时,向整车控制单元发出胎压过小警报;
进行控制和调整:响应于所述智能轮胎(1)感知到当前路面为冰面时,整车控制单元及时做出反应,包括降低车速和/或调整制动系统油压;响应于所述智能轮胎(1)获取到当前路面摩擦因数,将所述当前路面摩擦因数反馈到整车控制单元,对动力学控制进行优化和调整,所述智能轮胎(1)对路面信息进行实时监测。
2.根据权利要求1所述的基于智能轮胎触觉感知的智能汽车感知系统,其特征在于:所述应变传感器矩阵为压电式应变传感器矩阵。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能轮胎触觉感知的智能汽车感知系统,其特征在于:所述对所述路面信号进行预处理包括:
对所述路面信号进行主成分分析,消除由于轮胎振动造成的信号的噪声和漂移;
对进行主成分分析后获得的路面信号进行滤波以及小波变换处理,将所述路面信号转换到时域和频域上进行多尺度细化分析。
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