摘要
本申请公开的基于物理信息神经网络的路面不平度识别方法、设备、介质及车辆,涉及道路识别领域,该方法包括:将悬挂系统的动力学方程与神经网络结合,构建基于物理信息的神经网络模型;获取悬挂系统在待识别路面上的加速度数据;采用基于物理信息的神经网络模型,基于加速度数据得到路面高程识别结果;采用路面高程识别结果表征路面不平度。本申请能够在降低算法的复杂度的同时,提高物理可解释性,为悬挂系统的动力学控制提供更丰富的路面信息,进而提升车辆的行驶平顺性与乘车舒适性。
技术关键词
神经网络模型
悬挂系统
路面高程
识别方法
加速度
物理
车载处理器
数据
方程
车轮
车辆
计算机设备
可读存储介质
刚度
存储器
复杂度
模块
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动作识别方法
混合神经网络模型
连续小波变换
飞行参数数据
注意力
策略优化方法
神经网络模型
强化学习算法
随机噪声
生成无人机
灌溉控制系统
机械锁止机构
精准灌溉控制
身份
无渗漏
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功率
负荷特征
双卷积神经网络
时序特征