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【发明公布】基于高斯过程回归的转向路感模拟方法_浙江天行健智能科技有限公司_202011601825.0 

申请/专利权人:浙江天行健智能科技有限公司

申请日:2020-12-29

公开(公告)日:2021-04-13

公开(公告)号:CN112651134A

主分类号:G06F30/20(20200101)

分类号:G06F30/20(20200101);G06F17/18(20060101);G06K9/62(20060101)

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2021.04.30#实质审查的生效;2021.04.13#公开

摘要:本发明公开了基于高斯过程回归的转向路感模拟方法,包括以下步骤:进行实车数据采集;试验数据预处理;划分训练数据集和测试数据集;使用高斯过程回归算法训练基于高斯过程回归的转向路感模拟模型;测试基于高斯过程回归的转向路感模拟模型,高斯过程回归模型的输入变量为纵向车速、车辆横向加速度、车辆横摆角速度、车辆垂向载荷、方向盘转角、方向盘角速度,输出变量为方向盘力矩;根据所得的基于高斯过程回归的转向路感模拟模型进行转向路感模拟。本发明使用真实车辆采集试验数据,采用高斯过程回归算法进行转向路感模拟模型建模,得到的基于高斯过程回归的转向路感模拟模型性能稳定,精度高,运算速度快,实时性好,克服了现有技术的缺陷。

主权项:1.一种基于高斯过程回归的转向路感模拟方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、进行实车数据采集:选取驾驶员进行实车试验,车辆在试验道路中行驶,采集的试验数据包括车辆垂向载荷、方向盘转角、方向盘角速度、方向盘力矩、纵向车速、车辆横向加速度和车辆横摆角速度;步骤二、试验数据预处理:对试验数据去除异常点后进行归一化处理,得到归一化试验数据集;步骤三、划分训练数据集和测试数据集:将归一化试验数据集划分为训练数据集和测试数据集;步骤四、训练基于高斯过程回归的路感模型:使用训练数据集和高斯过程回归算法训练基于高斯过程回归的转向路感模拟模型时,高斯过程回归模型的输入变量为纵向车速、车辆横向加速度、车辆横摆角速度、车辆垂向载荷、方向盘转角、方向盘角速度,输出变量为方向盘力矩;步骤五、测试基于高斯过程回归的路感模型:使用测试数据集测试得到的基于高斯过程回归的转向路感模拟模型;步骤六、根据测试结果判断模型是否可接受:若模型可接受则建模成功,否则重新进行实车路采试验;步骤七、根据所得的基于高斯过程回归的转向路感模拟模型进行转向路感模拟。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 浙江天行健智能科技有限公司 基于高斯过程回归的转向路感模拟方法

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