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申请/专利权人：交通运输部公路科学研究所

摘要：本发明属于公路养护管理技术领域，具体涉及一种道路平整度识别方法，包括以下步骤：S1，通过车载惯性导航设备采集车辆行驶过程中的距离数据Dt、速度数据Vt，以及车辆竖向加速度数据Azt；S2，建立车辆振动模型，所述模型基于随机振动理论；S3，应用逆向双层分析，结合车辆特性参数m，c，k的初步估计，通过机器学习算法深度神经网络DNN，对采集的数据进行训练，优化车辆特性和道路特性参数的联合估计；机器学习算法能够从大量实测数据中自动学习道路平整度与各种传感器数据之间的复杂非线性关系，提高平整度识别的准确性和分辨率，在面对不同车辆特性和多种道路类型时仍能保持高识别率，无需为每种情况单独校准。

主权项：1.一种道路平整度识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，通过车载惯性导航设备采集车辆行驶过程中的距离数据Dt、速度数据Vt，以及车辆竖向加速度数据Azt；S2，建立车辆振动模型，所述模型基于随机振动理论，描述为： 其中，m为车辆质量，c为阻尼系数，k为弹簧刚度，xt为车辆相对于路面的动态位移，Froadt代表由道路不平度引起的随机路面力；S3，应用逆向双层分析，结合车辆特性参数m，c，k的初步估计，通过机器学习算法深度神经网络DNN，对采集的数据进行训练，优化车辆特性和道路特性参数的联合估计，数学表达可简述为： 其中，表示优化后的参数集合，包括车辆参数和道路特性参数，L为损失函数，反映了模型预测值与实际测量值之间的偏差；S4，数据采集：采用传感器阵列，在车辆行驶过程中实时收集路面形态、温度、湿度、车辆负载以及行驶速度等多维度数据；S5，预处理与特征提取：对采集的数据进行预处理，包括去噪、滤波及标准化处理，随后从处理后的数据中提取与道路平整度直接相关的特征向量，F＝[f1,f2,...,fn]，其中fi表示第i个特征值；S6，环境因素量化：将非结构化的环境因素通过模糊逻辑系统转化为结构化的隶属度向量E＝[e1，e2，...]每个元素ei，表示对应环境因素的量化程度；S7，参数调节：基于模糊逻辑或机器学习的自适应调节模块，该模块接收特征向量F和环境因素量化向量E作为输入，通过预先设定的控制规则集和在线学习机制动态调整识别算法的关键参数，P＝[p1，p2，...,pm]；S8，利用优化后的参数集，反向推算出更精确的道路平整度影响函数，Froadt；S9，分析Froadt，提取道路平整度的高级特征，通过频谱分析获得的功率谱密度PSD，进而评估并识别道路的平整度水平。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 交通运输部公路科学研究所 一种道路平整度识别方法