[實用新型]多信息融合路面譜實時測試系統有效
| 申請號: | 201920140068.8 | 申請日: | 2019-01-28 |
| 公開(公告)號: | CN209214563U | 公開(公告)日: | 2019-08-06 |
| 發明(設計)人: | 陳春思;馬若丁;李婧錫;崔達 | 申請(專利權)人: | 吉林大學 |
| 主分類號: | G01B11/30 | 分類號: | G01B11/30;G01B21/30;G01S17/93;G01S13/93;G01C21/16 |
| 代理公司: | 長春市四環專利事務所(普通合伙) 22103 | 代理人: | 張建成 |
| 地址: | 130012 吉*** | 國省代碼: | 吉林;22 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 路面信息 位姿信息 實時測試系統 多信息融合 等級標準 路面譜 點云 細化 時間序列分析模型 修正 功率譜分析 前方障礙物 分析模型 獲得系統 寬度信息 路面邊緣 前方路面 融合處理 融合模塊 三維模型 提取模塊 圖像信息 小波分析 標志牌 車道線 系統位 分級 分型 融合 | ||
一種多信息融合的路面譜實時測試系統,路面信息初步提取模塊獲取前方路面的點云信息,對點云進行融合處理后得到前方障礙物信息、路面邊緣及寬度信息、車道線和標志牌等特殊圖像信息以及路面不平度信息;位姿信息融合模塊將位姿信息融合獲得系統的位姿信息,使用得到的系統位姿信息對得到的初步路面信息進行修正;路面信息細化模塊,對經過使用位姿信息進行修正后的初步路面信息進行細化,得到更為詳細的路面不平度信息,并建立功率譜分析模型、時間序列分析模型、分型分析模型、小波分析模型、路面三維模型,并將能按照國際路面不平度等級標準進行劃分的路面,按照國際路面不平度等級標準進行分級。
技術領域
本實用新型涉及一種車載路面不平度識別系統及方法,具體涉及一種多信息融合路面譜實時測試系統。
背景技術
車輛在行駛過程中會受到路面不平度的影響而顛簸起伏,引起車輪或車身的垂向振動,直接影響整車的平順性和駕駛員的舒適性,并且由于車輪垂直在和和接地面積不穩定,也會影響車輪的地面附著力,進而對車輛的制動性和操縱穩定性有很大影響;電子空氣懸架(ECAS)、制動防抱死系統(ABS)、電子穩定性系統(ESC)等系統也會針對路面不平度的變化調整控制模式或參數,提高其在不平路面的適應性。
現有的路面譜的測試系統一般基于雙目相機與慣性測量單元融合或使用激光測距傳感器和慣性測量單元融合或單獨的使用慣性測量單元等,一般為單傳感器或雙傳感器融合測量,所得到的路面不平度基本滿足使用要求,但隨著智能駕駛、無人駕駛技術的發展,需要車輛能夠獲得實時在線、更加可靠、更加準確的路面信息并做出相應的調整以保證車輛的安全、穩定、高效。
因此,一種能夠獲得更加準確、實時的路面信息的多信息融合路面譜實時測試系統與方法,是提升車輛安全穩定性和整車電控系統適應性的關鍵。
發明內容
針對上述技術問題,本實用新型提供了一種能夠更加精確、實時獲取路面不平度信息的系統。
本實用新型采用的技術方案為:
一種基于多信息融合路面譜實時測試系統,應用在一車輛中,包括路面信息初步提取模塊、位姿信息融合模塊、路面信息細化模塊;
所述路面信息初步提取模塊包括激光雷達001和雙目相機003,用于獲取車輛前方路面的雙目圖像和點云,通過雙目圖像和點云進行融合得到前方路面的障礙物信息、路面邊緣及寬度信息、車道線和標志牌等特殊指導圖像的信息以及路面不平度信息;
所述位姿信息融合模塊,所用的傳感器包括通過RTK實時定位系統006、慣性測量單元005、雙目相機003、激光雷達001,RTK實時定位系統006、慣性測量單元005、雙目相機003、激光雷達001的位姿信息融合獲得系統位姿信息,使用的得到的系統位姿信息對得到的初步路面信息進行修正;
所述路面信息信息細化模塊,所用傳感器有激光測距傳感器004和慣性測量單元005,通過激光傳感器004和慣性測量單元005對經過使用位姿信息進行修正后的初步路面信息進行細化,建立更為詳細的路面譜。
相機標定模塊,用于對所述雙目相機003進行標定以獲取吸納及標定參數并發送給所述圖像處理模塊;所述相機標定參數包括兩個相機間的基線距離、鏡頭焦距、旋轉矩陣、平移向量、鏡頭畸變系數和光心偏移位置。
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