摘要
本发明属于行车状态预测技术领域,具体是公开了一种基于离合器踏板的行车状态可视化预测系统,系统包括:信号采集模块、变分模态分解降噪模块、驾驶意图模块和行车状态预测模块。本方案创造性地提出一种变分模态分解降噪方法,采用结合软阈值的变分模态分解技术,对驾驶员置于踏板的位移深度和动作强度进行较为精确地度量,提高了行车状态预测的准确性;创造性地提出一种行车状态预测方法,考虑驾驶员的驾驶意图和踏板运动状态,采用结合图卷积的长短期记忆网络处理连续时间序列数据,通过可视化地方式辅助驾驶员驾驶,有效提高了车辆通行效率、通行安全性和行车状态的预测精度,辅助推动智能交通的发展。
技术关键词
车载传感器
离合器踏板
状态预测方法
卷积滤波器
长短期记忆网络
预测系统
降噪方法
降噪模块
信号采集模块
电信号
信号采集设备
加速度
意图
多项式
状态预测技术
切比雪夫
时间序列形式
隐马尔可夫模型
车辆通行效率
系统为您推荐了相关专利信息
认知评估系统
阿尔茨海默病
信息采集模块
舌象图像
数据处理单元
盖章
抓拍方法
长短期记忆网络
卷积神经网络提取
图片
基元
机器人仿人运动
运动状态信息
规划
长短期记忆网络
故障预警方法
后验概率分布
生成时间序列数据
长短期记忆网络
故障预警系统
智能存储方法
深度强化学习模型
三维定位系统
AGV路径规划
RFID标签