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基于支持向量机的道路坡度实时预测方法试验
引用本文:张小龙,陈彬,宋健,潘登. 基于支持向量机的道路坡度实时预测方法试验[J]. 农业机械学报, 2014, 45(11): 14-19
作者姓名:张小龙  陈彬  宋健  潘登
作者单位:安徽农业大学;安徽农业大学;清华大学;安徽农业大学
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51105001)和汽车安全与节能国家重点实验室开放基金资助项目(KF14022)
摘    要:道路坡度预测是汽车ABS、AMT、混合动力汽车扭矩分配等实时控制的关键技术。提出一种基于支持向量机(SVM)的道路坡度实时预测方法,输入参数为发动机转速、输出扭矩、纵向车速和纵向加速度,均从控制器CAN网络中实时提取。分别构建实车道路试验系统和Car Sim仿真平台,通过系统试验分别得到的样本对SVM模型进行学习和泛化能力测试。结果表明:Car Sim试验数据建立的SVM模型预测平方相关系数达到0.99,实车试验数据建立的SVM模型预测平方相关系数在0.9左右,二者差异的主要原因是实车试验GPS方法获取道路坡度信息时叠加了不易消除的车体俯仰角的影响。基于Lab VIEW编程将实车试验SVM模型导入虚拟仪器PXIe实时控制器中,其预测一个点的耗时等效到汽车电控ECU单片机为1.33 ms,完全满足实时控制要求。证明所提出道路坡度预测方法是有效、可行的。

关 键 词:道路坡度  实时预测  道路试验  支持向量机
收稿时间:2014-05-26

Experimental Research on Real-time Prediction Method for Road Slope Based on Support Vector Machine
Zhang Xiaolong,Chen Bin,Song Jian and Pan Deng. Experimental Research on Real-time Prediction Method for Road Slope Based on Support Vector Machine[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2014, 45(11): 14-19
Authors:Zhang Xiaolong  Chen Bin  Song Jian  Pan Deng
Affiliation:Anhui Agricultural University;Anhui Agricultural University;Tsinghua University;Anhui Agricultural University
Abstract:
Keywords:Road slope Real-time prediction Roadway test Support vector machine
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