本发明公开了一种实时检验无人驾驶汽车制动性能的制动检测算法,属于汽车安全领域;改善无人驾驶汽车制动系统在湿地、冰雪路面等特殊工况下的不稳定性;步骤为:1、收集不同制动状况下制动特征因素作为数据集,并进行数据预处理;2、采用遗传算法优化初始权域值;3、根据制动特征因素个数及制动状况种类,构建bp神经网络并进行训练;4、对网络进行测试验证,保证网络输出值与汽车制动状况的一致性;利用传感器收集的与汽车制动效能及方向稳定性相关的数据,汽车通过该制动检测算法得到训练后的网络,可以实时评估汽车的制动状况;避免在特殊路面下,自动驾驶仅依靠压力传感器,不能判断是否施加了足够的制动力,以致无法达到预期制动效果。
吉林大学
- +(86)18855021375
- 安徽省滁州市南谯区花园西路82号滁州市科技创业中心一号楼东104、105室