[发明专利]基于悬架振动信号的路面地形识别方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于悬架振动信号的路面地形识别方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取悬架传感器在车辆行驶过程中当前采集到的车辆悬架的振动信号数据；当本次积累的待进行特征识别的振动信号数据的序列长度达到滑动窗口预设的数据截取宽度时，将本次积累的待进行特征识别的振动信号数据作为输入量输入至预设的路面地形识别模型中进行路面地形特征的识别，从而得到路面地形的识别结果。本发明能有效解决现有技术的对路面地形识别的结果不够准确且占用的计算资源过多的问题。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于悬架振动信号的路面地形识别方法、装置及存储介质。

背景技术

目前，可以通过图像识别的算法来对路面地形识别，具体是：车辆在路面行驶的过程中，车辆摄像头拍摄路面图像，将路面图像输入到路面地形识别模型中进行地形识别。但是现有的这种基于图像的路面地形识别方法，其容易受到图像拍摄环境（例如暗光环境）的影响而导致其路面地形识别的结果不够准确，且算法运算量大而导致占用的计算资源过多。

发明内容

本发明实施例提供一种基于悬架振动信号的路面地形识别方法、装置及存储介质，能有效解决现有技术的对路面地形识别的结果不够准确且占用的计算资源过多的问题。

本发明一实施例提供一种基于车辆悬架振动信号的路面地形识别方法，其包括：

获取悬架传感器在车辆行驶过程中当前采集到的车辆悬架的振动信号数据；

当本次积累的待进行特征识别的振动信号数据的序列长度达到滑动窗口预设的数据截取宽度时，将本次积累的待进行特征识别的振动信号数据作为输入量输入至预设的路面地形识别模型中进行路面地形特征的识别，从而得到路面地形的识别结果；其中，所述路面地形识别模型预先根据振动信号数据样本训练好。

作为上述方案的改进，在获取到车辆悬架的振动信号数据后，在对所述振动信号数据进行特征识别之前，所述方法还包括：

对获取到的所述振动信号数据进行数据处理，得到经过数据处理后的振动信号数据；所述数据处理包括以下中的至少一种：数据筛选、数据清洗、删除空缺值。

作为上述方案的改进，所述悬架传感器有至少两个，分布于车辆悬架的不同地方；

则在获取到车辆悬架的振动信号数据后，在对所述振动信号数据进行特征识别之前，所述振动信号数据样本的获取方式为：

将获取到的所述振动信号数据按照时间的先后顺序以数据矩阵的形式进行保存，得到待进行数据特征提取的振动信号数据矩阵。

作为上述方案的改进，所述当本次积累的待进行特征识别的振动信号数据的序列长度达到滑动窗口预设的数据截取宽度时，将本次积累的待进行特征识别的振动信号数据作为输入量输入至预设的路面地形识别模型中进行路面地形特征的识别，包括：

当本次积累的待进行特征识别的振动信号数据矩阵中的数据的序列长度达到滑动窗口预设的数据截取宽度时，将所述振动信号数据矩阵进行PCA降维处理，得到降维后的振动信号数据；

将降维后的振动信号数据作为输入量输入至预设的路面地形识别模型中进行路面地形特征的识别。

作为上述方案的改进，所述路面地形识别模型为用于识别路面地形的深度神经网络模型，则将所述振动信号数据矩阵进行PCA降维处理后得到的是经过PCA降维的振动信号数据矩阵。

作为上述方案的改进，所述路面地形识别模型为用于识别路面地形的XGBoost模型，则将所述振动信号数据矩阵进行PCA降维处理后得到的是经过PCA降维的振动信号数据向量。

作为上述方案的改进，所述滑动窗口的数据截取宽度与车辆当前的车速v对应，其计算式公式为：

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