[发明专利]基于视觉深度学习和传感器融合的路面附着系数优化方法在审
| 申请号： | 202110918407.2 | 申请日： | 2021-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN113868829A | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 唐冰锋;冉友廷;贺武;卢金波 | 申请（专利权）人： | 惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F119/02 |
| 代理公司： | 广东创合知识产权代理有限公司 44690 | 代理人： | 韩淑英 |
| 地址： | 516006 广东省惠州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于视觉深度学习和传感器融合的路面附着系数优化方法，利用视觉预测与卡尔曼滤波模型的预测融合获取更准确的路面附着系数，并创新性地将视觉模型直接预测和传感器数据间接预测再次进行高斯分布融合，从而获得对车辆前方路面附着系数更精准的预测值，进而帮助提高车辆行驶中的稳定性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视觉 深度 学习 传感器 融合 路面 附着 系数 优化 方法 | ||
【主权项】：
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