【摘 要】
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车辆在路面上行驶时,车辆行驶的平顺性主要受路面的不平度、坡度以及车辆自身结构的影响。近年来,高级辅助驾驶系统（Advanced Driving Assistant System,ADAS）、无人驾驶系统（Unmanned Ground Vehicles,UGVs）的研究成为人工智能的热点。其中利用计算机视觉相关技术在车辆行驶过程中实现对路面的感知成为研究的热点。本文围绕车辆行驶的平顺性的问题,利用
【基金项目】
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交叉学科创新研究项目:基于数字孪生的步履挖掘机优化控制方法研究（2018III069GX）；
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车辆在路面上行驶时,车辆行驶的平顺性主要受路面的不平度、坡度以及车辆自身结构的影响。近年来,高级辅助驾驶系统（Advanced Driving Assistant System,ADAS）、无人驾驶系统（Unmanned Ground Vehicles,UGVs）的研究成为人工智能的热点。其中利用计算机视觉相关技术在车辆行驶过程中实现对路面的感知成为研究的热点。本文围绕车辆行驶的平顺性的问题,利用双目视觉系统以及三维重建等相关技术,提出对路面坡度和不平度信息的提取方法,同时利用双目视觉系统获取的点云对路面进行三维虚拟重构,最后利用ADAMS软件,完成车辆模型构建,对车辆在各种坡度和不平度特征下的振动特性进行了仿真分析。本文的主要的研究内容如下:（1）针对获取路面不平度的精度问题,提出利用随机抽样一致（RANSAC）最小二乘法对路面进行平面拟合的方法。利用张友正标定法对摄像机校准,根据相机的相关参数,完成了摄像机精度测量的验证,并且获取了路面区域的三维信息。在此基础上提出了基于U-视差图的路面特征感知方法,利用最小二乘法拟合出路面平面曲线,提取出路面的坡度,利用拟合的平面对路面的三维信息进行去除趋势项处理得到路面的不平度信息。（2）针对点云精简算法的效率和精度和Delaunay重构模型容易存在空洞的问题,提出了改进的精简算法和改进的Delaunay算法。为了获取实际路面的三维虚拟模型,利用双目视觉获取的点云,基于均匀网格算法和曲率采样点云结合的算法对点云进行处理,精简点云加快重构效率且保留整体点云的几何特征;并利用三角网生长法对优化后的点云进行三角剖分构建路面的三维模型,由于该方法会导致模型产生空洞,在该算法基础上进行改进,在点云三角边扩展时附加夹角和距离约束,使生成的模型的每个片面接近正三角形,得到的三维虚拟道路模型几乎没有空洞。（3）针对如何获取车辆平顺性信息的问题,基于三维重构的路面信息,利用ADAMS软件对各种路面模型进行仿真与分析。基于ADAMS软件平台,通过车辆模型的构建,利用创建的三维虚拟模型和ADAMS中自带的随机路面模型进行振动特性的仿真与分析。通过设计车辆的部分结构模型,构建简化整车模型,利用路面的三维虚拟模型和随机路面模型对构建的车辆模型作动态仿真实验。根据ISO 2631标准,计算车辆地盘质心处的联合加权振动加速度,比较两种路面模型上车辆的平顺性,验证感知的路面和构建模型的正确性,同时可以利用仿真结果对车辆行驶提供策略。
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