CN106274904B - 一种车架轻量化用圆柱减速器控制方法及系统 - Google Patents
一种车架轻量化用圆柱减速器控制方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106274904B CN106274904B CN201610965394.3A CN201610965394A CN106274904B CN 106274904 B CN106274904 B CN 106274904B CN 201610965394 A CN201610965394 A CN 201610965394A CN 106274904 B CN106274904 B CN 106274904B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- resolution
- indicate
- differential assembly
- jackshaft
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 15
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims abstract description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 48
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 35
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 17
- 241000209094 Oryza Species 0.000 claims description 15
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 claims description 15
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 claims description 15
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 claims description 11
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 10
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 10
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 8
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 8
- 230000003321 amplification Effects 0.000 claims description 7
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 7
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 3
- 239000000872 buffer Substances 0.000 claims description 3
- 238000002845 discoloration Methods 0.000 claims description 3
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 claims description 3
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 230000017105 transposition Effects 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 7
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 description 7
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000003412 degenerative effect Effects 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 239000000686 essence Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/18—Propelling the vehicle
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60K—ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
- B60K17/00—Arrangement or mounting of transmissions in vehicles
- B60K17/02—Arrangement or mounting of transmissions in vehicles characterised by arrangement, location, or kind of clutch
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60K—ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
- B60K17/00—Arrangement or mounting of transmissions in vehicles
- B60K17/04—Arrangement or mounting of transmissions in vehicles characterised by arrangement, location, or kind of gearing
- B60K17/06—Arrangement or mounting of transmissions in vehicles characterised by arrangement, location, or kind of gearing of change-speed gearing
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60K—ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
- B60K17/00—Arrangement or mounting of transmissions in vehicles
- B60K17/04—Arrangement or mounting of transmissions in vehicles characterised by arrangement, location, or kind of gearing
- B60K17/16—Arrangement or mounting of transmissions in vehicles characterised by arrangement, location, or kind of gearing of differential gearing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4053—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on super-resolution, i.e. the output image resolution being higher than the sensor resolution
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Abstract
本发明公开了一种车架轻量化用圆柱减速器控制方法及系统,该系统的发动机通过离合器与变速箱连接，变速箱将发动机传送来的动力通过传动轴传送给轴间差速器，轴间差速器进行差速匹配；轴间差速器与中桥差速器总成连接，并将动力传给中桥差速器总成，并且中桥差速器总成包括中桥右轮和中桥左轮，中桥右轮以及中桥左轮对中桥差速器总成进行动力补充中桥差速器总成通过贯通轴与后桥差速器总成连接；并且贯通轴将中桥差速器总成传送来的动力做进一步处理后传送给后桥差速器总成，后桥差速器总成包括后桥右轮和后桥左轮。本发明大大提高了减速器的智能化程度，具有减速控制效果好，安全防控系数高。
Description
技术领域
本发明属于减速器控制系统领域，尤其涉及一种车架轻量化用圆柱减速器控制方法及系统。
背景技术
车架轻量化用圆柱减速器控制系统需要用到减速机在原动机和工作机或执行机构之间起匹配转速和传递转矩的作用，减速机是一种相对精密的机械，使用它的目的是降低转速，增加转矩。按照传动级数不同可分为单级和多级减速机；按照齿厂轮形状可分为圆柱齿轮减速机、圆锥齿轮减速机和圆锥－圆柱齿引轮减速机；按照传动的布置形式又可分为展开式、分流式和同进轴式减速机。减速器是一种由封闭在刚性壳体内的齿轮传动、蜗杆传动、齿轮-蜗杆传动所组成的独立部件，常用作原动件与工作机之间的减速传动装置。在原动机和工作机或执行机构之间起匹配转速和传递转矩的作用，在现代机械中应用极为广泛。
目前，图像的分辨率越高，提供的信息就越丰富。在各种各样的实际应用中，高分辨率图像都发挥着重要作用。高分辨率卫星图像有助于目标识别，交通及安全监控、模式识别等领域也需要高分辨率图像。由于受成像系统物理条件和天气影响，成像过程中往往存在运动模糊、下采样和噪声等退化过程，使得实际得到的图像分辨率低、质量差。要获得高分辨率图像，最直接的方法是采用高分辨率图像传感器，降低像素尺寸，提高单位面积的像素数量，但这种方法对图像传感器和光学器件的制造工艺和成本的要求很高，在很多场合中难以实现。图像超分辨重建技术可以从单帧或多帧低分辨率输入图像获得高分辨率图像，相比而言，使用超分辨重建技术成本更低，更容易实现；目前的图像处理易产生模糊效果，当图像放大倍数较大时，重建效果通常也不太理想；不便于车辆运行时对道路路况的处理；
目前，车架轻量化用圆柱减速器控制系统，智能化程度低，减速控制效果差和安全防控系数低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种车架轻量化用圆柱减速器控制方法及系统，旨在解决现有车架轻量化用圆柱减速器控制系统，智能化程度低，减速控制效果差和安全防控系数低的问题。
本发明是这样实现的，一种车架轻量化用圆柱减速器控制方法,包括：
步骤一、获取车辆运动前方的参考图像，将参考图像的像素特征相似的像素点组成一个相似集合，任意两个相似集合中像素点的像素特征不相似；
步骤二、分别判断每一个相似集合中所述道路样本的数量是否大于非道路样本的数量，根据道路样本的数量与非道路样本的数量之间的关系确定道路特征；
步骤三、基于相对于车辆目前行驶的或不久将行驶在其上的道路特征，确定减速器的工作范围区间；
步骤四、基于相对于车辆目前行驶的或不久将行驶在其上的道路的倾斜度，位于所述行驶道路前方的将要驶过的道路倾斜度变化，该将要驶过的道路倾斜度的变化相当于相对所述行驶道路的下坡倾斜，改变施加到车辆的减速度和执行减速控制中使用的阈值；
步骤五、通过用户输入的虚拟控制指令，包括前轮摆角、油门量和刹车量中的一种，根据所述虚拟控制指令预测车辆的行驶轨迹线；
步骤六、采用基于矢量量化的说话人识别算法，得到驾驶人的身份标签，并据此从所有驾驶人历史语音样本库中检索该驾驶人的历史语音样本库，采用Relief特征选择算法从所提取的语音特征中筛选可以反映该驾驶人个体疲劳信息的语音特征参数，进行驾驶疲劳识别；
步骤七、根据预测的车辆的行驶轨迹线及驾驶疲劳识别结果对施加到车辆的减速度和执行减速控制中使用的阈值进行修正，根据重力补偿系数和重力扭矩算出加减速度修正系数；
步骤八、通过插补运算器，对速度命令进行插补运算，并输出一脉冲速度，根据该脉冲速度及这些缓存器的权重值计算得出一加减速脉冲，通过驱动转换单元将该加减速脉冲转换成驱动信号控制车架轻量化用圆柱减速器。
进一步,如果道路样本的数量大于非道路样本的数量，确定相似集合中的所有待定像素点均为反映道路特征的像素点；如果所述道路样本的数量小于所述非道路样本的数量，确定所述相似集合中的所有所述待定像素点均为反映非道路特征的像素点。
进一步,采用LBG算法对每个驾驶人的说话人特征矢量序列进行聚类，生成具有L个码字的VQ码本模型其中，n为驾驶人标签,n＝1,2,…，N；l为码字编号，l＝1,2…，L存储所有驾驶人语音的码本模型，形成驾驶人码本库Y＝{Y1，Y2，…YN}。
进一步,提取待测驾驶人语音样本的特征矢量序列X1，X2，…，XM，M为矢量序列的长度，也即待测语音所包含语音帧的总数，并将该矢量序列依次与各个码本模型进行矢真距离测度计算，得到待测语音与各码本间的平均量化误差为：
式中，代表第m个待测试量Xm与第n个码本模型的第1个码字之间的失真距离。
进一步，所述步骤一中获取车辆运动前方的参考图像，将参考图像的像素特征相似的像素点组成一个相似集合，具体包括：
(1)搜集多幅高分辨率自然图像；
(2)将高分辨率自然图像从红、绿、蓝RGB颜色空间转换到亮度、蓝色色度、红色色度YCbCr颜色空间；
(3)收集所有亮度图像作为高分辨率训练图像集其中表示第p幅高分辨率亮度图像，n表示图像的数量；
(4)对中的每幅图像，使用模糊核对其进行模糊操作；
(5)对图像隔点取像素得到下采样3倍后的临时低分辨率图像集其中表示第p幅低分辨率亮度图像，n表示图像的数量；
(6)将临时低分辨率图像集中每幅图像用双立方插值方法预放大2倍得到图像集
(7)基于图像块的非局部相似性，计算图像集中每幅图像的相似像素矢量和相似性权值矢量，矢量变形后转化为非局部权值矩阵W；
(8)分别将图像集中每幅图像作为迭代初值，按如下公式迭代：
Xt+1＝Xt+τ{HTDT(Y-DHXt)-μ(I-W)T(I-W)Xt}
其中，t表示梯度下降法当前迭代次数；
Xt表示第t次梯度下降法迭代更新的图像；τ表示梯度下降步长；H表示模糊矩阵；D表示下采样矩阵；T表示矩阵转置操作；Y表示中与对应的低分辨率图像；W表示非局部权值矩阵；I表示和W大小相同的单位矩阵；μ表示正则化因子；
逐步迭代更新，最终得到低分辨率训练图像集其中表示第p幅低分辨率训练图像，n表示图像的数量，与是一一对应的；
(9)将低分辨率训练图像集中所有图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块；
(10)将所有方形图像块分别用列矢量表示；
(11)收集所有列矢量生成低分辨率训练图像块集其中表示中的第p个列矢量，Ns表示训练图像块的数量；
(12)将高分辨率训练图像集中所有图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块；
(13)将所有方形图像块分别用列矢量表示；
(14)收集所有列矢量生成高分辨率训练图像块集其中表示中的第p个列矢量，Ns表示训练图像块的数量，它们与是一一对应的。
进一步，
所述步骤一中获取车辆运动前方的参考图像，将参考图像的像素特征相似的像素点组成一个相似集合，还包括：
(a)读入待处理的低分辨率图像TLR，将其从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，可分别得到亮度图像蓝色色度图像和红色色度图像
(b)将其中的亮度图像预放大2倍得到图像
(a)将图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块；
(b)将所有方形图像块分别用列矢量表示；
(c)收集所有列矢量生成低分辨率输入图像块集其中xt q表示低分辨率输入图像块集中的第q个列矢量，Nt表示输入图像块的数量；
(d)对于低分辨率输入图像块集XT中的每一个图像块xt q，在低分辨率训练图像块集中寻找低分辨率K近邻即与xt q相距最近的前K个图像块；
(e)用低分辨率K近邻线性表示xt q，求得重建系数w保证如下公式中的重建误差最小：
其中εq表示重建误差；xt q表示输入低分辨率图像块；表示xt q的低分辨率K近邻；表示的第p个近邻；wqp是第p个近邻的重建系数；wqp≥0表示系数需要满足非负要求；
(f)对低分辨率输入图像块集XT中的每个图像块xt q,其对应的高分辨率输出图像块由如下公式求得：
其中表示待求的高分辨率输出图像块；表示与对应的高分辨率训练图像块；表示与对应的高分辨率K近邻；
(g)将所有得到的高分辨率输出图像块拼接起来，重叠区域像素取平均值，得到最终的高分辨率输出亮度图像
(h)将步骤(a)步骤得到的图像的色变图像和插值放大到与同样的大小，得到和联合高分辨率亮度图像由YCbCr颜色空间转换到RGB颜色空间，将转换结果作为高分辨率输出图像THR。
本发明的另一目的在于提供一种车架轻量化用圆柱减速器控制系统,所述车架轻量化用圆柱减速器控制系统,包括：
发动机通过离合器与变速箱连接，变速箱将发动机传送来的动力通过传动轴传送给轴间差速器，轴间差速器进行差速匹配；
轴间差速器与中桥差速器总成连接，并将动力传给中桥差速器总成，并且中桥差速器总成包括中桥右轮和中桥左轮，中桥右轮以及中桥左轮对中桥差速器总成进行动力补充；
中桥差速器总成通过贯通轴与后桥差速器总成连接，并且贯通轴将中桥差速器总成传送来的动力做进一步处理后传送给后桥差速器总成，后桥差速器总成包括后桥右轮和后桥左轮，后桥右轮以及后桥左轮对后桥差速器总成进行额外动力补充。
进一步，所述发动机内设置有综合通断电保护器，所述离合器采用电磁式离合器，所述轴间差速器采用防滑式轴间差速器。
进一步，所述车架轻量化用圆柱减速器控制系统还包括控制单元、摄像机；所述控制单元通过信号线与发动机连接；所述摄像机通过信号线与控制单元连接；所述控制单元还用于对离合器、变速箱、轴间差速器中桥差速器总成以及后桥差速器总成进行控制；
所述摄像机设置有图像采集模块、智能图像分析模块、射频模块；
所述的图像采集模块用于将采集到的参考图像传送至智能图像分析模块，智能图像分析模块将参考图像的像素特征相似的像素点组成一个相似集合后发送至所述的射频模块；所述射频模块将智能图像分析模块传输的相似集合数据信号发送至控制单元。
本发明具有的优点和积极效果是：该车架轻量化用圆柱减速器控制系统，通过设置离合器与变速箱进行初步的减速控制，然后通过轴间差速器进行二次减速智能控制，最后通过中桥差速器总成以及后桥差速器总成进行最后的减速控制，并且中桥差速器总成包括中桥右轮和中桥左轮给中桥差速器总成提供所需的动力，后桥差速器总成包括后桥右轮和后桥左轮给后桥差速器总成提供额外动力补充，使得该车架轻量化用圆柱减速器控制系统的智能化程度高，减速控制效果好和安全防控系数高。
本发明在训练阶段将临时低分辨率图像集预放大2倍得到低分辨率训练图像集可保证当放大倍数较高时，高、低分辨率图像块在各自特征空间中也可形成相似的局部结构，从而提高重建质量。
本发明在求重建系数时使用非负邻域嵌入方法，保证当近邻数K逐渐增大时，重建质量也逐渐提高并且趋于稳定，从而解决了近邻数K难以选取的问题。同时保证了获得精确的图像，为圆柱减速器控制系统的智能控制减速和安全防控提供了保证。
附图说明
图1为本发明提供的车架轻量化用圆柱减速器控制系统的结构示意图。
图2为本发明提供的控制单元连接示意图。
图中：1、发动机；2、离合器；3、变速箱；4、传动轴；5、轴间差速器；6、中桥差速器总成；7、中桥右轮；8、中桥左轮；9、贯通轴；10、后桥差速器总成；11、后桥右轮；12、后桥左轮；13、控制单元；14、摄像机；14-1、图像采集模块；14-2、智能图像分析模块；14-3、射频模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细描述。
本发明实施例提供的车架轻量化用圆柱减速器控制方法,包括：
步骤一、获取车辆运动前方的参考图像，将参考图像的像素特征相似的像素点组成一个相似集合，任意两个相似集合中像素点的像素特征不相似；
步骤二、分别判断每一个相似集合中所述道路样本的数量是否大于非道路样本的数量，根据道路样本的数量与非道路样本的数量之间的关系确定道路特征；
步骤三、基于相对于车辆目前行驶的或不久将行驶在其上的道路特征，确定减速器的工作范围区间；
步骤四、基于相对于车辆目前行驶的或不久将行驶在其上的道路的倾斜度，位于所述行驶道路前方的将要驶过的道路倾斜度变化，该将要驶过的道路倾斜度的变化相当于相对所述行驶道路的下坡倾斜，改变施加到车辆的减速度和执行减速控制中使用的阈值；
步骤五、通过用户输入的虚拟控制指令，包括前轮摆角、油门量和刹车量中的一种，根据所述虚拟控制指令预测车辆的行驶轨迹线；
步骤六、采用基于矢量量化的说话人识别算法，得到驾驶人的身份标签，并据此从所有驾驶人历史语音样本库中检索该驾驶人的历史语音样本库，采用Relief特征选择算法从所提取的语音特征中筛选可以反映该驾驶人个体疲劳信息的语音特征参数，进行驾驶疲劳识别；
步骤七、根据预测的车辆的行驶轨迹线及驾驶疲劳识别结果对施加到车辆的减速度和执行减速控制中使用的阈值进行修正，根据重力补偿系数和重力扭矩算出加减速度修正系数；
步骤八、通过插补运算器，对速度命令进行插补运算，并输出一脉冲速度，根据该脉冲速度及这些缓存器的权重值计算得出一加减速脉冲，通过驱动转换单元将该加减速脉冲转换成驱动信号控制车架轻量化用圆柱减速器。
进一步,如果道路样本的数量大于非道路样本的数量，确定相似集合中的所有待定像素点均为反映道路特征的像素点；如果所述道路样本的数量小于所述非道路样本的数量，确定所述相似集合中的所有所述待定像素点均为反映非道路特征的像素点。
进一步,采用LBG算法对每个驾驶人的说话人特征矢量序列进行聚类，生成具有L个码字的VQ码本模型其中，n为驾驶人标签,n＝1,2,…，N；l为码字编号，l＝1,2…，L存储所有驾驶人语音的码本模型，形成驾驶人码本库Y＝{Y1，Y2，…YN}。
进一步,提取待测驾驶人语音样本的特征矢量序列X1，X2，…，XM，M为矢量序列的长度，也即待测语音所包含语音帧的总数，并将该矢量序列依次与各个码本模型进行矢真距离测度计算，得到待测语音与各码本间的平均量化误差为：
式中，代表第m个待测试量Xm与第n个码本模型的第1个码字之间的失真距离。
进一步，所述步骤一中获取车辆运动前方的参考图像，将参考图像的像素特征相似的像素点组成一个相似集合，具体包括：
(1)搜集多幅高分辨率自然图像；
(2)将高分辨率自然图像从红、绿、蓝RGB颜色空间转换到亮度、蓝色色度、红色色度YCbCr颜色空间；
(3)收集所有亮度图像作为高分辨率训练图像集其中表示第p幅高分辨率亮度图像，n表示图像的数量；
(4)对中的每幅图像，使用模糊核对其进行模糊操作；
(5)对图像隔点取像素得到下采样3倍后的临时低分辨率图像集其中表示第p幅低分辨率亮度图像，n表示图像的数量；
(6)将临时低分辨率图像集中每幅图像用双立方插值方法预放大2倍得到图像集
(7)基于图像块的非局部相似性，计算图像集中每幅图像的相似像素矢量和相似性权值矢量，矢量变形后转化为非局部权值矩阵W；
(8)分别将图像集中每幅图像作为迭代初值，按如下公式迭代：
Xt+1＝Xt+τ{HTDT(Y-DHXt)-μ(I-W)T(I-W)Xt}
其中，t表示梯度下降法当前迭代次数；
Xt表示第t次梯度下降法迭代更新的图像；τ表示梯度下降步长；H表示模糊矩阵；D表示下采样矩阵；T表示矩阵转置操作；Y表示中与对应的低分辨率图像；W表示非局部权值矩阵；I表示和W大小相同的单位矩阵；μ表示正则化因子；
逐步迭代更新，最终得到低分辨率训练图像集其中表示第p幅低分辨率训练图像，n表示图像的数量，与是一一对应的；
(9)将低分辨率训练图像集中所有图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块；
(10)将所有方形图像块分别用列矢量表示；
(11)收集所有列矢量生成低分辨率训练图像块集其中表示中的第p个列矢量，Ns表示训练图像块的数量；
(12)将高分辨率训练图像集中所有图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块；
(13)将所有方形图像块分别用列矢量表示；
(14)收集所有列矢量生成高分辨率训练图像块集其中表示中的第p个列矢量，Ns表示训练图像块的数量，它们与是一一对应的。
进一步，
所述步骤一中获取车辆运动前方的参考图像，将参考图像的像素特征相似的像素点组成一个相似集合，还包括：
(a)读入待处理的低分辨率图像TLR，将其从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，可分别得到亮度图像蓝色色度图像和红色色度图像
(b)将其中的亮度图像预放大2倍得到图像
(a)将图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块；
(b)将所有方形图像块分别用列矢量表示；
(c)收集所有列矢量生成低分辨率输入图像块集其中xt q表示低分辨率输入图像块集中的第q个列矢量，Nt表示输入图像块的数量；
(d)对于低分辨率输入图像块集XT中的每一个图像块xt q，在低分辨率训练图像块集中寻找低分辨率K近邻即与xt q相距最近的前K个图像块；
(e)用低分辨率K近邻线性表示xt q，求得重建系数w保证如下公式中的重建误差最小：
其中εq表示重建误差；xt q表示输入低分辨率图像块；表示xt q的低分辨率K近邻；表示的第p个近邻；wqp是第p个近邻的重建系数；wqp≥0表示系数需要满足非负要求；
(f)对低分辨率输入图像块集XT中的每个图像块xt q,其对应的高分辨率输出图像块由如下公式求得：
其中表示待求的高分辨率输出图像块；表示与对应的高分辨率训练图像块；表示与对应的高分辨率K近邻；
(g)将所有得到的高分辨率输出图像块拼接起来，重叠区域像素取平均值，得到最终的高分辨率输出亮度图像
(h)将步骤(a)步骤得到的图像的色变图像和插值放大到与同样的大小，得到和联合高分辨率亮度图像由YCbCr颜色空间转换到RGB颜色空间，将转换结果作为高分辨率输出图像THR。
如图1和图2所示，本发明实施例提供的车架轻量化用圆柱减速器控制系统,包括：
发动机1通过离合器2与变速箱3连接，变速箱3将发动机1传送来的动力通过传动轴4传送给轴间差速器5，轴间差速器5进行差速匹配；
轴间差速器5与中桥差速器总成6连接，并将动力传给中桥差速器总成6，并且中桥差速器总成6包括中桥右轮7和中桥左轮8，中桥右轮7以及中桥左轮8对中桥差速器总成6进行动力补充；
中桥差速器总成6通过贯通轴9与后桥差速器总成10连接，并且贯通轴9将中桥差速器总成6传送来的动力做进一步处理后传送给后桥差速器总成10，后桥差速器总成10包括后桥右轮11和后桥左轮12，后桥右轮11以及后桥左轮12对后桥差速器总成10进行额外动力补充。
进一步，所述发动机内设置有综合通断电保护器，所述离合器采用的是一种电磁式离合器，所述轴间差速器采用的是一种防滑式轴间差速器。
进一步，所述车架轻量化用圆柱减速器控制系统还包括控制单元、摄像机；所述控制单元通过信号线与发动机连接；所述摄像机通过信号线与控制单元连接；所述控制单元还用于对离合器、变速箱、轴间差速器中桥差速器总成以及后桥差速器总成进行控制；
所述摄像机设置有图像采集模块、智能图像分析模块、射频模块；
所述的图像采集模块用于将采集到的参考图像传送至智能图像分析模块，智能图像分析模块将参考图像的像素特征相似的像素点组成一个相似集合后发送至所述的射频模块；所述射频模块将智能图像分析模块传输的相似集合数据信号发送至控制单元。
在本发明实施例中，在本发明的一个具体实施例中，首先，获取拍摄参考图像的摄像机的设置参数，例如摄像机的安装高度、视野范围等参数，所获取的摄像机的设置参数可以为摄像机的实际参数，也可以为用户输入的参数；然后，利用摄像机的设置参数获得被拍摄物体在参考图像中的图像位置和被拍摄物体在实际空间中的空间位置之间的匹配关系；最后，根据匹配关系将行驶轨迹线叠加在参考图像上；获取匹配关系之后，根据匹配关系将行驶轨迹线转换叠加在参考图像上。基于相对于车辆目前行驶的或不久将行驶在其上的道路的倾斜度，位于所述行驶道路前方的将要驶过的道路倾斜度变化，该将要驶过的道路倾斜度的变化相当于相对所述行驶道路的下坡倾斜，改变施加到车辆的减速度和执行减速控制中使用的阈值，根据预测的车辆的行驶轨迹线及驾驶疲劳识别结果对施加到车辆的减速度和执行减速控制中使用的阈值进行修正，根据重力补偿系数和重力扭矩算出加减速度修正系数，使车辆速度根据道路情况始终控制在安全范围内。
该车架轻量化用圆柱减速器控制系统，通过设置离合器与变速箱进行初步的减速控制，然后通过轴间差速器进行二次减速智能控制，最后通过中桥差速器总成以及后桥差速器总成进行最后的减速控制，并且中桥差速器总成包括中桥右轮和中桥左轮给中桥差速器总成提供所需的动力，后桥差速器总成包括后桥右轮和后桥左轮给后桥差速器总成提供额外动力补充，使得该车架轻量化用圆柱减速器控制系统的智能化程度高，减速控制效果好和安全防控系数高。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种车架轻量化用圆柱减速器控制方法,其特征在于,所述车架轻量化用圆柱减速器控制方法包括：
步骤一、获取车辆运动前方的参考图像，将参考图像的像素特征相似的像素点组成一个相似集合，任意两个相似集合中像素点的像素特征不相似；
步骤二、分别判断每一个相似集合中道路样本的数量是否大于非道路样本的数量，根据道路样本的数量与非道路样本的数量之间的关系确定道路特征；
步骤三、基于相对于车辆目前行驶的或不久将行驶在其上的道路特征，确定减速器的工作范围区间；
步骤四、基于相对于车辆目前行驶的或不久将行驶在其上的道路的倾斜度，位于所述行驶道路前方的将要驶过的道路倾斜度变化，该将要驶过的道路倾斜度的变化相当于相对所述行驶道路的下坡倾斜，改变施加到车辆的减速度和执行减速控制中使用的阈值；
步骤五、通过用户输入的虚拟控制指令，包括前轮摆角、油门量和刹车量中的一种，根据所述虚拟控制指令预测车辆的行驶轨迹线；
步骤六、采用基于矢量量化的说话人识别算法，得到驾驶人的身份标签，并据此从所有驾驶人历史语音样本库中检索该驾驶人的历史语音样本库，采用Relief特征选择算法从所提取的语音特征中筛选可以反映该驾驶人个体疲劳信息的语音特征参数，进行驾驶疲劳识别；
步骤七、根据预测的车辆的行驶轨迹线及驾驶疲劳识别结果对施加到车辆的减速度和执行减速控制中使用的阈值进行修正，根据重力补偿系数和重力扭矩算出加减速度修正系数；
步骤八、通过插补运算器，对速度命令进行插补运算，并输出一脉冲速度，根据该脉冲速度及这些缓存器的权重值计算得出一加减速脉冲，通过驱动转换单元将该加减速脉冲转换成驱动信号控制车架轻量化用圆柱减速器。
2.如权利要求1所述车架轻量化用圆柱减速器控制方法,其特征在于,如果道路样本的数量大于非道路样本的数量，确定相似集合中的所有待定像素点均为反映道路特征的像素点；如果所述道路样本的数量小于所述非道路样本的数量，确定所述相似集合中的所有所述待定像素点均为反映非道路特征的像素点。
3.如权利要求1所述车架轻量化用圆柱减速器控制方法,其特征在于,采用LBG算法对每个驾驶人的说话人特征矢量序列进行聚类，生成具有L个码字的VQ码本模型其中，n为驾驶人标签,n＝1,2,…，N；l为码字编号，l＝1,2…，L存储所有驾驶人语音的码本模型，形成驾驶人码本库Y＝{Y1，Y2，…YN}。
4.如权利要求1所述车架轻量化用圆柱减速器控制方法,其特征在于,提取待测驾驶人语音样本的特征矢量序列X1，X2，…，XM，M为矢量序列的长度，也即待测语音所包含语音帧的总数，并将该矢量序列依次与各个码本模型进行矢真距离测度计算，得到待测语音与各码本间的平均量化误差为：
式中，代表第m个待测试量Xm与第n个码本模型的第1个码字之间的失真距离。
5.如权利要求1所述车架轻量化用圆柱减速器控制方法,其特征在于,所述步骤一中获取车辆运动前方的参考图像，将参考图像的像素特征相似的像素点组成一个相似集合，具体包括：
(1)搜集多幅高分辨率自然图像；
(2)将高分辨率自然图像从红、绿、蓝RGB颜色空间转换到亮度、蓝色色度、红色色度YCbCr颜色空间；
(3)收集所有亮度图像作为高分辨率训练图像集其中表示第p幅高分辨率亮度图像，n表示图像的数量；
(4)对中的每幅图像，使用模糊核对其进行模糊操作；
(5)对图像隔点取像素得到下采样3倍后的临时低分辨率图像集其中表示第p幅低分辨率亮度图像，n表示图像的数量；
(6)将临时低分辨率图像集中每幅图像用双立方插值方法预放大2倍得到图像集
(7)基于图像块的非局部相似性，计算图像集中每幅图像的相似像
(8)分别将图像集中每幅图像作为迭代初值，按如下公式迭代：
Xt+1＝Xt+τ{HTDT(Y-DHXt)-μ(I-W)T(I-W)Xt}
其中，t表示梯度下降法当前迭代次数；
Xt表示第t次梯度下降法迭代更新的图像；τ表示梯度下降步长；H表示模糊矩阵；D表示下采样矩阵；T表示矩阵转置操作；Y表示中与对应的低分辨率图像；W表示非局部权值矩阵；I表示和W大小相同的单位矩阵；μ表示正则化因子；
逐步迭代更新，最终得到低分辨率训练图像集其中表示第p幅低分辨率训练图像，n表示图像的数量，与是一一对应的；
(9)将低分辨率训练图像集中所有图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块；
(10)将所有方形图像块分别用列矢量表示；
(11)收集所有列矢量生成低分辨率训练图像块集其中表示中的第p个列矢量，Ns表示训练图像块的数量；
(12)将高分辨率训练图像集中所有图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块；
(13)将所有方形图像块分别用列矢量表示；
(14)收集所有列矢量生成高分辨率训练图像块集其中表示中的第p个列矢量，Ns表示训练图像块的数量，它们与是一一对应的。
6.如权利要求5所述车架轻量化用圆柱减速器控制方法,其特征在于,
所述步骤一中获取车辆运动前方的参考图像，将参考图像的像素特征相似的像素点组成一个相似集合，还包括：
(a)读入待处理的低分辨率图像TLR，将其从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，可分别得到亮度图像蓝色色度图像和红色色度图像
(b)将其中的亮度图像预放大2倍得到图像
(a)将图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块；
(b)将所有方形图像块分别用列矢量表示；
(c)收集所有列矢量生成低分辨率输入图像块集其中xt q表示低分辨率输入图像块集中的第q个列矢量，Nt表示输入图像块的数量；
(d)对于低分辨率输入图像块集XT中的每一个图像块xt q，在低分辨率训练图像块集中寻找低分辨率K近邻即与xt q相距最近的前K个图像块；
(e)用低分辨率K近邻线性表示xt q，求得重建系数w保证如下公式中的重建误差最小：
其中εq表示重建误差；xt q表示输入低分辨率图像块；表示xt q的低分辨率K近邻；表示的第p个近邻；wqp是第p个近邻的重建系数；wqp≥0表示系数需要满足非负要求；
(f)对低分辨率输入图像块集XT中的每个图像块xt q,其对应的高分辨率输出图像块由如下公式求得：
其中表示待求的高分辨率输出图像块；表示与对应的高分辨率训练图像块；表示与对应的高分辨率K近邻；
(g)将所有得到的高分辨率输出图像块拼接起来，重叠区域像素取平均值，得到最终的高分辨率输出亮度图像
(h)将步骤(a)步骤得到的图像的色变图像和插值放大到与同样的大小，得到和联合高分辨率亮度图像由YCbCr颜色空间转换到RGB颜色空间，将转换结果作为高分辨率输出图像THR。
7.一种如权利要求1所述车架轻量化用圆柱减速器控制方法的车架轻量化用圆柱减速器控制系统,其特征在于，所述车架轻量化用圆柱减速器控制系统,包括：
发动机通过离合器与变速箱连接，变速箱将发动机传送来的动力通过传动轴传送给轴间差速器，轴间差速器进行差速匹配；
轴间差速器与中桥差速器总成连接，并将动力传给中桥差速器总成，并且中桥差速器总成包括中桥右轮和中桥左轮，中桥右轮以及中桥左轮对中桥差速器总成进行动力补充；
中桥差速器总成通过贯通轴与后桥差速器总成连接，并且贯通轴将中桥差速器总成传送来的动力做进一步处理后传送给后桥差速器总成，后桥差速器总成包括后桥右轮和后桥左轮，后桥右轮以及后桥左轮对后桥差速器总成进行额外动力补充。
8.根据权利要求7所述的车架轻量化用圆柱减速器控制系统，其特征在于，所述发动机内设置有综合通断电保护器，所述离合器采用电磁式离合器，所述轴间差速器采用防滑式轴间差速器。
9.根据权利要求7所述的车架轻量化用圆柱减速器控制系统，其特征在于，所述车架轻量化用圆柱减速器控制系统还包括控制单元、摄像机；所述控制单元通过信号线与发动机连接；所述摄像机通过信号线与控制单元连接；所述控制单元还用于对离合器、变速箱、轴间差速器中桥差速器总成以及后桥差速器总成进行控制；
所述摄像机设置有图像采集模块、智能图像分析模块、射频模块；
所述的图像采集模块用于将采集到的参考图像传送至智能图像分析模块，智能图像分析模块将参考图像的像素特征相似的像素点组成一个相似集合后发送至所述的射频模块；所述射频模块将智能图像分析模块传输的相似集合数据信号发送至控制单元。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610965394.3A CN106274904B (zh) | 2016-11-04 | 2016-11-04 | 一种车架轻量化用圆柱减速器控制方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610965394.3A CN106274904B (zh) | 2016-11-04 | 2016-11-04 | 一种车架轻量化用圆柱减速器控制方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106274904A CN106274904A (zh) | 2017-01-04 |
| CN106274904B true CN106274904B (zh) | 2018-08-17 |
Family
ID=57719405
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610965394.3A Active CN106274904B (zh) | 2016-11-04 | 2016-11-04 | 一种车架轻量化用圆柱减速器控制方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106274904B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106994966A (zh) * | 2017-01-05 | 2017-08-01 | 宁波华盛联合制动科技有限公司 | 一种液力缓速器控制装置及方法 |
| CN107729951B (zh) * | 2017-11-14 | 2024-02-09 | 吉林大学 | 一种考虑道路与环境特征的驾驶员行为分析装置及方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101976435A (zh) * | 2010-10-07 | 2011-02-16 | 西安电子科技大学 | 基于对偶约束的联合学习超分辨方法 |
| CN103020948A (zh) * | 2011-09-28 | 2013-04-03 | 中国航天科工集团第二研究院二○七所 | 智能车载防撞预警系统中的夜间图像特征提取方法 |
| CN106057212A (zh) * | 2016-05-19 | 2016-10-26 | 华东交通大学 | 基于语音个性特征和模型自适应的驾驶疲劳检测方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SE539607C2 (sv) * | 2014-06-24 | 2017-10-17 | Dsensed Tech Ab | En metod och ett system för reglering av stabilitet och gir-svar hos ett fordon |
-
2016
- 2016-11-04 CN CN201610965394.3A patent/CN106274904B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101976435A (zh) * | 2010-10-07 | 2011-02-16 | 西安电子科技大学 | 基于对偶约束的联合学习超分辨方法 |
| CN103020948A (zh) * | 2011-09-28 | 2013-04-03 | 中国航天科工集团第二研究院二○七所 | 智能车载防撞预警系统中的夜间图像特征提取方法 |
| CN106057212A (zh) * | 2016-05-19 | 2016-10-26 | 华东交通大学 | 基于语音个性特征和模型自适应的驾驶疲劳检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106274904A (zh) | 2017-01-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113902915B (zh) | 一种基于低光照复杂道路场景下的语义分割方法及系统 | |
| JP2022515895A (ja) | 物体認識方法及び装置 | |
| CN109740463A (zh) | 一种车载环境下的目标检测方法 | |
| CN110197152B (zh) | 一种用于自动驾驶系统的道路目标识别方法 | |
| CN109886200A (zh) | 一种基于生成式对抗网络的无人驾驶车道线检测方法 | |
| CN113283444B (zh) | 一种基于生成对抗网络的异源图像迁移方法 | |
| CN106274904B (zh) | 一种车架轻量化用圆柱减速器控制方法及系统 | |
| CN107679462A (zh) | 一种基于小波的深度多特征融合分类方法 | |
| CN110473266A (zh) | 一种基于姿态指导的保留源场景人物动作视频生成方法 | |
| CN114514535A (zh) | 基于语义分割的实例分割系统和方法 | |
| CN110427797B (zh) | 一种基于几何条件限制的三维车辆检测方法 | |
| CN113269133A (zh) | 一种基于深度学习的无人机视角视频语义分割方法 | |
| CN113255589B (zh) | 一种基于多卷积融合网络的目标检测方法及系统 | |
| CN112686207A (zh) | 一种基于区域信息增强的城市街道场景目标检测方法 | |
| CN109426825A (zh) | 一种物体封闭轮廓的检测方法和装置 | |
| CN114820708A (zh) | 一种基于单目视觉运动估计的周边多目标轨迹预测方法、模型训练方法及装置 | |
| CN110115024A (zh) | 图像处理装置、图像处理方法和程序 | |
| CN110222837A (zh) | 一种基于CycleGAN的图片训练的网络结构ArcGAN及方法 | |
| CN113298817A (zh) | 一种准确率高的遥感图像语义分割方法 | |
| CN111462208A (zh) | 一种基于双目视差和外极线约束的无监督深度预测方法 | |
| CN114882430A (zh) | 一种基于Transformer的轻量化早期火灾检测方法 | |
| CN115861036A (zh) | 用于改进工业图像的图像到图像平移的合成图像生成的设备和方法 | |
| CN114426069A (zh) | 一种基于实时语义分割的室内救援车及图像语义分割方法 | |
| CN113724286A (zh) | 显著性目标的检测方法、检测设备及计算机可读存储介质 | |
| CN110324605B (zh) | 一种基于神经网络的智能裸眼3d显示系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |