[發明專利]一種公路路面降雨量分布估計方法、存儲介質及計算設備

有效

• 申請號: 202010864891.0
• 申請日: 2020-08-25
• 公開（公告）號: CN112036630B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發明（設計）人: 左磊;閆茂德;張建國;楊盼盼;朱旭;劉紅平;林海
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06F17/11
• 分類號: G06F17/11;G01W1/14;G06F17/16;G06F17/18
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 高博

本發明公開了一種公路路面降雨量分布估計方法、存儲介質及計算設備，根據目標區域內采樣點的采樣信息，構建采樣數據庫，并初始化相關參數；采用自觸發機制下的動靜混合傳感器采樣模型，根據移動傳感器采樣誤差，調整采樣間隔，動態更新采樣數據；在此基礎上，設計路面降雨量分布的估計模型；根據改進卡爾曼濾波狀態估計算法，將曲面擬合中的權重系數與傳感器網絡的采樣位置相結合，構成卡爾曼濾波中的狀態變量，并給出基于當前采樣信息的公路降雨量分布結果；根據梯度下降法，通過調整移動傳感器采樣位置的手段，進一步優化對路域內降雨量分布的估計結果。本發明采樣位置靈活，有效提高運算效率，降低估計系統的計算負載；提高準確度。

技術領域

本發明屬于空間信息分布估計技術領域，具體涉及一種基于動靜混合傳感器的公路路面降雨量分布估計方法、存儲介質及計算設備。

背景技術

隨著交通運輸業的蓬勃發展,道路交通安全事故頻發,路面雨水是引發事故的主要原因之一。路面雨水導致路面摩擦系數明顯下降,車輛制動性變差,易出現車輛打滑、側滑或車輪空轉等失控現象,極易誘發嚴重的交通事故。因此，只要掌握了區域內降雨量的信息后，就能有效及時地對目標區域內的車輛進行管控，避免交通事故發生，保證行車安全。

目前，一般采用迭代最小二乘法或高斯估計等傳統估計方法預測目標區域內的降雨量。這些傳統估計算法的估計速度相對較慢，且其估計精度普遍較低。面對此類問題，一般方法通過設置大量的采樣點來提高精度。但這樣又需要耗費大量的數據采樣成本和運算成本。而且這些算法往往無法消除噪聲的影響，進而影響了估計結果的準確性。

此外，由于目標區域內的降雨量變化通常都是非線性的，但在傳統的估計算法采樣方式中，通常采用固定間隔的采樣模式。這樣的采樣模式在路面降雨信息變化緩慢的時間段內會浪費估計系統的計算資源，提高運算成本。而對路面降雨信息變化較快的情況，其估計結果與跟隨效果較差，往往不能及時地反映實時的路面狀況。因此，如何提高估計系統的效率是亟需解決的問題。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術中的不足，提供一種基于動靜混合傳感器的公路路面降雨量分布估計方法、存儲介質及計算設備，利用動靜混合傳感器采集觀測數據，同時考慮采樣噪聲情況下，提出基于動態采樣機制與改進Kalman濾波方法的目標區域降雨量估計算法，有效地實現目標區域內路面降雨量的高效、準確估計，在此基礎上，通過梯度下降算法，調整移動傳感器的位置，進一步優化降雨量的估計結果，提高估計效率。

本發明采用以下技術方案：

一種公路路面降雨量分布估計方法，包括以下步驟：

S1、根據目標區域內采樣點的采樣信息，構建包含采樣位置與路面降雨量的采樣數據庫，并初始化參數；

S2、采用自觸發機制下的動靜混合傳感器采樣模型，根據傳感器在當前執行周期內采樣值與前一個執行周期內平均采樣值之間的誤差，通過歸一化定義路面降雨量的采樣閥值Δ，對路面降雨量的閾值Δ進行劃分，形成多個采樣誤差區間，確定傳感器在不同采樣誤差區間內的采樣間隔，動態更新步驟S1采樣數據庫內的采樣數據；

S3、采用曲面擬合的方法，根據步驟S2動態更新的采樣數據設計路面降雨量估計模型；

S4、利用卡爾曼濾波算法將步驟S3曲面擬合后路面降雨量估計模型的權重系數與傳感器網絡的采樣位置相結合，構成卡爾曼濾波中的狀態變量，然后調整卡爾曼濾波算法中觀測方程的參數，改進卡爾曼濾波狀態估計算法，根據當前時刻卡爾曼濾波的狀態變量估計目標區域內任意位置的降雨量；

S5、根據梯度下降法，通過調整移動傳感器采樣位置的手段，優化步驟S4目標區域內降雨量的估計結果，完成降雨量分布估計。

具體的，步驟S1中，目標區域內采樣點的采樣信息為：

Y＝[S,M]^T