CN110861462B - 一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，以路面信息为平台进行数据融合处理，考虑汽车多种行驶工况，基于整车智能混合悬架展开协调控制研究。包括前端传感器数据检测模块，及前端道路信息智能识别算法模块；中端多工况判定模块及后端基于多工况的智能混合悬架协调控制算法模块。本发明工作稳定性和可靠性高，汽车智能化程度更高，实时性高，能够准确识别道路行驶信息对不同工况作出一个安全舒适的协调控制调整。

Description

一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统
技术领域
本发明属于车辆智能控制及悬架系统技术领域，具体涉及一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统。
背景技术
车辆上广泛使用的是被动悬架，由于悬架弹簧刚度和减振器阻尼无法随路面和车辆行驶状况而改变，设计时只能保证其在某种特定行驶工况下满足减振要求,被动悬架无法从根本上解决车辆平顺性和操纵稳定性之间的矛盾问题，限制了车辆性能的进一步提高，已成为当前车辆设计开发中的关键瓶颈问题之一。主动悬架是根据汽车的运动状态和路况，适时地调节悬架的参数，使其处于最佳减振状态。主动悬架由传感器、作动器、控制器和电源组成的闭环控制系统，根据车辆的运动状况和路面状况主动做出反应，来抑制车身的振动，可以随着道路条件的变化和行驶需要的不同要求而自动地改变弹簧刚度和减振器阻尼系数，适时地调节悬架的参数，使悬架始终处于最佳的减振状态和行驶姿态。
但是，现有技术中的主动悬架技术并未能够完全集成智能化的发展趋势，没有能够在现时代智能车辆发展的前提下有效结合。伴随着现如今智能网联技术的科普与发展，大数据深度学习的技术进步，以及各种智能道路智能车辆系统的崛起，如何将车辆悬架系统与该背景相结合是当下的研究热点。只有与智能车辆、智能道路结合，借助当下各种先进的智能技术算法才能真正实现智能混合悬架的发展与普及。同时汽车行驶过程中存在各种工况，并不是单一的直线行驶工况，因此如何利用先进技术及算法对行驶工况进行判定以及后面的如何利用，才能真正实现智能混合悬架技术的发展普及。而目前并未有该技术手段能够实现基于整车智能背景下的悬架多工况下的控制来达到整车悬架的协调控制。
发明内容
为了解决上述现有技术中的不足，，提供一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，其控制结构简单，方法新颖合理，工作稳定性和可靠性高，能够准确识别汽车当下行驶工况并根据控制策略作出对应的调整使主动悬架系统处于最佳的减振状态，实用性强，便于推广使用。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，其特征在于：包括智能混合悬架作动器与控制单元，智能混合悬架作动器主要包括油气弹簧模块和Halbach永磁阵列直线电机模块两部分，所述智能混合悬架作动器的直线电机模块包括作动器外壳体(3)、基座(4)、初级铁心(5)、次级铁心(22)，所述智能混合悬架作动器的初级铁心(5)镶嵌安装在基座(4)内，所述智能混合悬架作动器的次级铁心(22)镶嵌安装在活塞杆(2)内，所述智能混合悬架作动器的油气弹簧模块包括第一油封(6)、分隔板(7)、阻尼孔(8)、压缩阀(9)、储气室(10)、螺杆(11)、螺母(12)、下垫片(14)、上垫片(15)、调节气泵(16)、可控阀门(17)、弹性隔膜(18)、活塞(19)、伸张阀(20)、第二油封(21)，所述智能混合悬架作动器的分隔板(7)将油气弹簧模块与直线电机模块分隔开，所述智能混合悬架作动器的第一油封(6)和第二油封(21)布置在分隔板(7)上，所述智能混合悬架作动器的活塞杆(2)上开有阻尼孔(8)，所述智能混合悬架作动器的压缩阀(9)和伸张阀(20)布置在活塞(19)上，所述智能混合悬架作动器的储气室(10)的上端通过弹性隔膜(18)与油液内腔分开，所述智能混合悬架作动器的储气室(10)通过可控阀门(17)与调节气泵(16)相连，所述智能混合悬架作动器的储气室(10)通过螺杆(11)、螺母(12)与下吊耳(13)固定连接，所述智能混合悬架作动器的螺杆(11)与螺母(12)设有下垫片(14)和上垫片(15)，所述基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统还包括路面不平度传感器(24)、雷达检测装置(25)、汽车方向盘转向角传感器(26)、整车侧倾角速度传感器(27)、整车横摆角速度传感器(28)、整车俯仰角速度传感器(29)以及力控制器(30)。
所述路面不平度传感器(24)用来对汽车行驶路面进行判断，四个车轮处各安装一个；所述雷达检测装置(25)用来对道路行驶路面进行探测，包括汽车正前方，正后方，四个车轮处共6个雷达装置，用来对汽车行驶路面探测进行一个全面的观测；所述汽车方向盘转向角传感器(26)用来对汽车在道路上行驶的直线度进行检测，用来处理判断其处于直行工况还是转向工况；所述整车侧倾角速度传感器(27)安装到车辆质心处，用来对车辆侧倾工况进行一个检测判定；所述整车横摆角速度传感器(28)安装在车辆驾驶位置与质心处中间，用以对车辆发生横摆工况的判定；所述整车俯仰角速度传感器(29)用以对车辆俯仰工况进行检测与判定，安装在质心处。
所述路面不平度传感器(24)进行初步采集处理，可以得到其大致路面信息；所述方向盘转向角传感器(26)进行初步采集处理可以得到汽车转向程度或直线行驶程度；所述整车侧倾角速度传感器(27)进行初步采集处理可以得到汽车行驶工况中整车侧倾程度；所述整车横摆角速度传感器(28)进行数据初步处理可以得到汽车行驶工况中横摆程度；所述整车俯仰角速度传感器(29)进行数据初步处理可以得到汽车行驶工况中的俯仰程度；雷达检测装置(25)回传图像信息，上传的动态图像信息通过深度学习网络算法智能识别出前端大致行驶路面动态，可以初步判断汽车下一步行驶方向规划，如转向、直行、侧倾、横摆还是俯仰。
所述雷达检测装置(25)通过图像检测，再通过图像识别算法获得路面图像信息，具体步骤包括：
步骤一、雷达检测装置(25)进行图像采集。
步骤二、对采集图像进行低通滤波处理。
步骤三、对滤波图像进行Canny边缘检测。
步骤四、加粗处理。
步骤五、边缘图像中的边缘连接。
步骤六、对边缘加粗的图像进行区域增长分割。
步骤七、将区域增长区域转化为地面区域。
步骤八、地面区域到汽车路面行驶环境的初步判定。
所述智能混合悬架协调控制系统通过图像识别得到前后左右路面信息后，结合各个传感器检测到的信息进行综合处理，得到各行驶工况的判定。具体步骤如下：
步骤一：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车直线行驶时，同时汽车方向盘转向角传感器(26)、整车侧倾角速度传感器(27)、整车横摆角速度传感器(28)、整车俯仰角速度传感器(29)检测到汽车行驶过程中各信息均在安全范围内，则认定汽车处于正常直线行驶状态。
步骤二：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车转向行驶时，同时汽车方向盘转向角传感器(26)检测到汽车方向盘处于转向状态、而整车侧倾角速度传感器(27)、整车横摆角速度传感器(28)、整车俯仰角速度传感器(29)检测到汽车行驶过程中各信息均在安全范围内，则认定汽车处于转向行驶状态。
步骤三：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车行驶车身发生抖动，回传的动态图像信息存在大幅度晃动时，且整车侧倾角速度传感器(27)，整车横摆角速度传感器(28)与整车俯仰角速度传感器(29)同时进行信息检测，当汽车行驶过程中整车侧倾角速度变化速率最大时，则认定汽车处于侧倾行驶状态。
步骤四：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车行驶车身发生抖动，回传的动态图像信息存在大幅度晃动时，且整车侧倾角速度传感器(27)，整车横摆角速度传感器(28)与整车俯仰角速度传感器(29)同时进行信息检测，当汽车行驶过程中整车横摆角速度变化速率最大时，则认定汽车处于横摆行驶状态。
步骤五：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车行驶车身发生抖动，回传的动态图像信息存在大幅度晃动时，且整车侧倾角速度传感器(27)，整车横摆角速度传感器(28)与整车俯仰角速度传感器(29)同时进行信息检测，当汽车行驶过程中整车俯仰角速度变化速率最大时，则认定汽车处于俯仰行驶状态。
所述智能混合悬架作动器为一种集成了Halbach阵列的大推力直线电机串联油气悬架构成。
在正常直线行驶工况下时，油气悬架处于正常高度，减振的主动控制力由直线电机模块输出完成。转向行驶工况下时，转向侧的两个油气悬架工作原理与非转向侧的两个油气悬架工作原理不同，转向时为了避免转向带来的车身不稳定影响汽车行驶安全性，转向侧的油气悬架高度升高到设定位置h1，非转向侧的油气悬架升高到设定位置h2，其中h1＞h2，是为了避免转向侧带来车身翻车等危险工况。
所述的一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，其作动器输出力采用LQG控制策略，在具体不同行驶工况下，LQG控制策略输出力不同。具体步骤如下：
步骤一：所述力控制器(30)根据公式
Figure GDA0003790322280000061
计算得到第次采样得到的车辆悬架LQG控制下的阻尼力Fi，其中，q1为车辆悬架LQG控制的加速度的权重系数且q1的取值为1～1010，q2为车辆悬架LQG控制的速度的权重系数且q2的取值为1～1010，q3为车辆悬架LQG控制的位移的权重系数且q3的取值为1～1010，q4为车辆悬架LQG控制的转向角速度的权重系数且q4的取值为1～1010，q5为车辆悬架LQG控制的侧倾角速度的权重系数且q5的取值为1～1010，q6为车辆悬架LQG控制的横摆角速度的权重系数且q6的取值为1～1010，q7为车辆悬架LQG控制的俯仰角速度的权重系数且q7的取值为1～1010，ti为第i次采样的时间；
步骤二、所述力控制器(30)根据终端工况判定在不同的行驶工况下时，采取不同的权重系数进行调节来达到对应的行驶工况下的控制目的。先对上述权重系数进行归一化处理到0-1的区间范围，然后根据不同行驶工况判定得到各个行驶工况下的权重系数。
其中正常直线减振工况下，各权重系数取值如下：
q1＝0.5；q2＝0.5；q3＝0.5；q4＝0.5；q5＝0.5；q6＝0.5；q7＝0.5；
转向行驶工况下各权重系数取值如下：
q1＝0.33；q2＝0.33；q3＝0.33；q4＝0.8；q5＝0.3；q6＝0.3；q7＝0.3；
侧倾行驶工况下各权重系数取值如下：
q1＝0.33；q2＝0.33；q3＝0.33；q4＝0.3；q5＝0.8；q6＝0.3；q7＝0.3；
横摆行驶工况下各权重系数取值如下：
q1＝0.33；q2＝0.33；q3＝0.33；q4＝0.3；q5＝0.3；q6＝0.8；q7＝0.3；
俯仰行驶工况下各权重系数取值如下：
q1＝0.33；q2＝0.33；q3＝0.33；q4＝0.3；q5＝0.3；q6＝0.3；q7＝0.8；
本发明的有益效果是：
1、本发明一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统其控制结构简单，设计方法新颖合理，实现方便且成本低。
2、本发明高效、响应速度快，实时性高，可以根据道路行驶信息准确判断当下行驶工况并作出对应协调控制。
3、本发明的基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，不仅能发挥一般主动悬架系统的作用，而且，结合了当下的智能道路技术，通过图像识别技术结合传感器手段对汽车行驶工况进行准确判断，在行驶工况判断的基础上，结合了混合作动器各部件的优点，并设计了不同行驶工况各有侧重的LQG控制策略来完成多工况下的协调控制。
4、本发明的基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统技术步骤简单，通过不同行驶工况的判定来切换所述车辆悬架的工作状态，所述车辆智能混合悬架的油气悬架单元与直线电机单元协调工作，完成了整车不同行驶工况下的协调控制研究。
5、本发明的基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统在各工况判定的基础上先通过油气悬架在各工况下完成高度调节作出大概的车身稳定性控制，然后根据控制策略由直线电机输出主动力减振，方法简单，效果明显。
6、本发明的基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统的工作稳定性和可靠性高，不易发生故障，无需经常维护维修。
7、本发明的实用性强，使用效果好，便于推广使用。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚的了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于图像识别的智能混合悬架控制系统流程。
图2为本发明整车智能混合悬架安装示意图。
图3为本发明智能混合悬架作动器结构示意图。
图4为本发明Halbach永磁体阵列。
图5为本发明图像识别技术流程。
图6为本发明图像识别技术联合传感器技术的多工况判定流程。
图7为本发明各个传感器及力控制器的安装位置。
图8为智能混合悬架协调控制框图。
图中：1—下吊耳；2—活塞杆；3—作动器外壳体；4—基座；5—初级铁心；6—第一油封；7—分隔板；8—阻尼孔；9—压缩阀；10—储气室；11—螺杆；12—螺母；13—下吊耳；14—下垫片；15—上垫片；16—调节气泵；17—可控阀门；18—弹性隔膜；19—活塞；20—伸张阀；21—第二油封；22—次级铁心；23—密封圈；24—路面不平度传感器；25—雷达检测装置；26—转向角速度传感器；27—侧倾角速度传感器；28—横摆角速度传感器；29—俯仰角速度传感器；30—力控制器。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
根据图1、图2、图3、图5、图6、图7、图8所示的一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，其特征在于：包括智能混合悬架作动器与控制单元，智能混合悬架作动器主要包括油气弹簧模块和Halbach永磁阵列直线电机模块两部分。所述智能混合悬架作动器的直线电机模块包括作动器外壳体(3)、基座(4)、初级铁心(5)、次级铁心(22)。所述智能混合悬架作动器的初级铁心(5)镶嵌安装在基座(4)内，所述智能混合悬架作动器的次级铁心(22)镶嵌安装在活塞杆(2)内。所述智能混合悬架作动器的油气弹簧模块包括第一油封(6)、分隔板(7)、阻尼孔(8)、压缩阀(9)、储气室(10)、螺杆(11)、螺母(12)、下垫片(14)、上垫片(15)、调节气泵(16)、可控阀门(17)、弹性隔膜(18)、活塞(19)、伸张阀(20)、第二油封(21)。所述智能混合悬架作动器的分隔板(7)将油气弹簧模块与直线电机模块分隔开，所述智能混合悬架作动器的第一油封(6)和第二油封(21)布置在分隔板(7)上，所述智能混合悬架作动器的活塞杆(2)上开有阻尼孔(8)，所述智能混合悬架作动器的压缩阀(9)和伸张阀(20)布置在活塞(19)上，所述智能混合悬架作动器的储气室(10)的上端通过弹性隔膜(18)与油液内腔分开，所述智能混合悬架作动器的储气室(10)通过可控阀门(17)与调节气泵(16)相连，所述智能混合悬架作动器的储气室(10)通过螺杆(11)、螺母(12)与下吊耳(13)固定连接，所述智能混合悬架作动器的螺杆(11)与螺母(12)设有下垫片(14)和上垫片(15)。所述基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统还包括路面不平度传感器(24)、雷达检测装置(25)、汽车方向盘转向角传感器(26)、整车侧倾角速度传感器(27)、整车横摆角速度传感器(28)、整车俯仰角速度传感器(29)以及力控制器(30)。
进一步地，所述路面不平度传感器(24)用来对汽车行驶路面进行判断，四个车轮处各安装一个；所述雷达检测装置(25)用来对道路行驶路面进行探测，包括汽车正前方，正后方，四个车轮处共6个雷达装置，用来对汽车行驶路面探测进行一个全面的观测；所述汽车方向盘转向角传感器(26)用来对汽车在道路上行驶的直线度进行检测，用来处理判断其处于直行工况还是转向工况；所述整车侧倾角速度传感器(27)安装到车辆质心处，用来对车辆侧倾工况进行一个检测判定；所述整车横摆角速度传感器(28)安装在车辆驾驶位置与质心处中间，用以对车辆发生横摆工况的判定；所述整车俯仰角速度传感器(29)用以对车辆俯仰工况进行检测与判定，安装在质心处。
进一步地，所述路面不平度传感器(24)进行初步采集处理，可以得到其大致路面信息；所述方向盘转向角传感器(26)进行初步采集处理可以得到汽车转向程度或直线行驶程度；所述整车侧倾角速度传感器(27)进行初步采集处理可以得到汽车行驶工况中整车侧倾程度；所述整车横摆角速度传感器(28)进行数据初步处理可以得到汽车行驶工况中横摆程度；所述整车俯仰角速度传感器(29)进行数据初步处理可以得到汽车行驶工况中的俯仰程度；雷达检测装置(25)回传图像信息，上传的动态图像信息通过深度学习网络算法智能识别出前端大致行驶路面动态，可以初步判断汽车下一步行驶方向规划，如转向、直行、侧倾、横摆还是俯仰。
进一步地，所述一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，其特征在于：雷达检测装置(25)通过图像检测，再通过图像识别算法获得路面图像信息，具体步骤包括：
步骤一、雷达检测装置(25)进行图像采集。
步骤二、对采集图像进行低通滤波处理。
步骤三、对滤波图像进行Canny边缘检测。
步骤四、加粗处理。
步骤五、边缘图像中的边缘连接。
步骤六、对边缘加粗的图像进行区域增长分割。
步骤七、将区域增长区域转化为地面区域。
步骤八、地面区域到汽车路面行驶环境的初步判定。
进一步地，通过图像识别得到前后左右路面信息后，结合各个传感器检测到的信息进行综合处理，得到各行驶工况的判定。具体步骤如下：
步骤一：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车直线行驶时，同时汽车方向盘转向角传感器(26)、整车侧倾角速度传感器(27)、整车横摆角速度传感器(28)、整车俯仰角速度传感器(29)检测到汽车行驶过程中各信息均在安全范围内，则认定汽车处于正常直线行驶状态。
步骤二：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车转向行驶时，同时汽车方向盘转向角传感器(26)检测到汽车方向盘处于转向状态、而整车侧倾角速度传感器(27)、整车横摆角速度传感器(28)、整车俯仰角速度传感器(29)检测到汽车行驶过程中各信息均在安全范围内，则认定汽车处于转向行驶状态。
步骤三：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车行驶车身发生抖动，回传的动态图像信息存在大幅度晃动时，且整车侧倾角速度传感器(27)，整车横摆角速度传感器(28)与整车俯仰角速度传感器(29)同时进行信息检测，当汽车行驶过程中整车侧倾角速度变化速率最大时，则认定汽车处于侧倾行驶状态。
步骤四：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车行驶车身发生抖动，回传的动态图像信息存在大幅度晃动时，且整车侧倾角速度传感器(27)，整车横摆角速度传感器(28)与整车俯仰角速度传感器(29)同时进行信息检测，当汽车行驶过程中整车横摆角速度变化速率最大时，则认定汽车处于横摆行驶状态。
步骤五：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车行驶车身发生抖动，回传的动态图像信息存在大幅度晃动时，且整车侧倾角速度传感器(27)，整车横摆角速度传感器(28)与整车俯仰角速度传感器(29)同时进行信息检测，当汽车行驶过程中整车俯仰角速度变化速率最大时，则认定汽车处于俯仰行驶状态。
在实际使用当中，当雷达检测装置经过动态图像回传后与传感器检测到的信息进行联合判定可以确定汽车行驶工况。当雷达检测装置通过图像识别与路面不平度传感器检测到汽车直线行驶时，同时汽车方向盘转向角、整车侧倾角速度传感器、整车横摆角速度传感器、整车俯仰角速度传感器检测到汽车行驶过程中各信息均在安全范围内，则认定汽车处于正常直线行驶状态。当雷达检测装置通过图像识别与路面不平度传感器检测到汽车转向行驶时，同时汽车方向盘转角检测到汽车方向盘处于转向状态、而整车侧倾角速度传感器、整车横摆角速度传感器、整车俯仰角速度传感器检测到汽车行驶过程中各信息均在安全范围内，则认定汽车处于转向行驶状态。当雷达检测装置通过图像识别与路面不平度传感器检测到汽车行驶车身发生抖动，回传的动态图像信息存在大幅度晃动时，且整车侧倾角速度传感器，整车横摆角速度传感器与整车俯仰角速度传感器同时进行信息检测，当汽车行驶过程中整车侧倾角速度变化速率最大时，则认定汽车处于侧倾行驶状态。当雷达检测装置通过图像识别与路面不平度传感器检测到汽车行驶车身发生抖动，回传的动态图像信息存在大幅度晃动时，且整车侧倾角速度传感器，整车横摆角速度传感器与整车俯仰角速度传感器同时进行信息检测，当汽车行驶过程中整车横摆角速度变化速率最大时，则认定汽车处于横摆行驶状态。当雷达检测装置通过图像识别与路面不平度传感器检测到汽车行驶车身发生抖动，回传的动态图像信息存在大幅度晃动时，且整车侧倾角速度传感器，整车横摆角速度传感器与整车俯仰角速度传感器同时进行信息检测，当汽车行驶过程中整车俯仰角速度变化速率最大时，则认定汽车处于俯仰行驶状态。
实施例2：
根据图4、图6、图8所示的一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，还包括一种集成了Halbach阵列的大推力直线电机串联油气悬架构成。
进一步地，在正常直线行驶工况下时，油气悬架处于正常高度，减振的主动控制力由直线电机模块输出完成。转向行驶工况下时，转向侧的两个油气悬架工作原理与非转向侧的两个油气悬架工作原理不同，转向时为了避免转向带来的车身不稳定影响汽车行驶安全性，转向侧的油气悬架高度升高到设定位置h1，非转向侧的油气悬架升高到设定位置h2，其中h1＞h2，是为了避免转向侧带来车身翻车等危险工况。
在实际使用当中，智能混合悬架作动器根据前端传感器信息检测、中端行驶工况判定后，基于整车的智能混合悬架展开研究，根据不同行驶工况采用各指标各有侧重的LQG控制策略得到理想力，通过作动器输出完成终端协调控制，作动器分成了直线电机单元和油气单元两个部分，油气单元先初步根据不同行驶工况作出大概高度调整；然后根据LQG得到不同行驶工况下的具体主动力由直线电机来输出对应推力完成减振控制。正常直线行驶工况下时，油气悬架处于正常高度，减振的主动控制力由直线电机模块输出完成。转向行驶工况下时，转向测的两个油气悬架工作原理与非转向侧的两个油气悬架工作原理不同，转向时为了避免转向带来的车身不稳定影响汽车行驶安全性，转向侧的油气悬架高度升高到设定位置h1，非转向侧的油气悬架升高到设定位置h2，其中h1＞h2，是为了避免转向侧带来车身翻车等危险工况。侧倾工况行驶时侧倾一侧的油气悬架应该升高，非侧倾一侧的油气悬架应降低高度依次来避免侧倾带来车身不稳定的危险情况。横摆工况行驶时容易造成甩尾等危险情况发生，因此横摆侧应降低油气悬架高度，非横摆侧应升高车身高度依次来平衡稳定车身。
实施例3：
根据图5、图6、图7、图8所示一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，作动器输出力采用LQG控制策略，在具体不同行驶工况下，LQG控制策略输出力不同。具体步骤如下：
步骤一：所述力控制器(30)根据公式
Figure GDA0003790322280000141
计算得到第i次采样得到的车辆悬架LQG控制下的阻尼力Fi，其中，q1为车辆悬架LQG控制的加速度的权重系数且q1的取值为1～1010，q2为车辆悬架LQG控制的速度的权重系数且q2的取值为1～1010，q3为车辆悬架LQG控制的位移的权重系数且q3的取值为1～1010，q4为车辆悬架LQG控制的转向角速度的权重系数且q4的取值为1～1010，q5为车辆悬架LQG控制的侧倾角速度的权重系数且q5的取值为1～1010，q6为车辆悬架LQG控制的横摆角速度的权重系数且q6的取值为1～1010，q7为车辆悬架LQG控制的俯仰角速度的权重系数且q7的取值为1～1010，ti为第i次采样的时间；
步骤二、所述力控制器(30)根据终端工况判定在不同的行驶工况下时，采取不同的权重系数进行调节来达到对应的行驶工况下的控制目的。先对上述权重系数进行归一化处理到0-1的区间范围，然后根据不同行驶工况判定得到各个行驶工况下的权重系数。
其中正常直线减振工况下，各权重系数取值如下：
q1＝0.5；q2＝0.5；q3＝0.5；q4＝0.5；q5＝0.5；q6＝0.5；q7＝0.5；
转向行驶工况下各权重系数取值如下：
q1＝0.33；q2＝0.33；q3＝0.33；q4＝0.8；q5＝0.3；q6＝0.3；q7＝0.3；
侧倾行驶工况下各权重系数取值如下：
q1＝0.33；q2＝0.33；q3＝0.33；q4＝0.3；q5＝0.8；q6＝0.3；q7＝0.3；
横摆行驶工况下各权重系数取值如下：
q1＝0.33；q2＝0.33；q3＝0.33；q4＝0.3；q5＝0.3；q6＝0.8；q7＝0.3；
俯仰行驶工况下的各权重系数如下：
q1＝0.33；q2＝0.33；q3＝0.33；q4＝0.3；q5＝0.3；q6＝0.3；q7＝0.8；
在实际使用当中，根据终端工况判定在不同的行驶工况下时，采取不同的权重系数进行调节来达到对应的行驶工况下的控制目的。先对上述权重系数进行归一化处理到0-1的区间范围，然后根据不同行驶工况判定得到各个行驶工况下的权重系数。采用LQG控制策略，在具体不同行驶工况下，LQG控制策略输出力不同。根据不同行驶工况采用各指标各有侧重的LQG控制策略得到理想力，通过作动器输出完成终端协调控制，作动器分成了直线电机单元和油气单元两个部分，油气单元先初步根据不同行驶工况作出大概高度调整；然后根据LQG得到不同行驶工况下的具体主动力由直线电机来输出对应推力完成减振控制。
需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，其特征在于：包括智能混合悬架作动器与控制单元，智能混合悬架作动器主要包括油气弹簧模块和Halbach永磁阵列直线电机模块两部分，智能混合悬架作动器的直线电机模块包括作动器外壳体(3)、基座(4)、初级铁芯(5)、次级铁芯(22)；所述智能混合悬架作动器的初级铁芯(5)镶嵌安装在基座(4)内，所述智能混合悬架作动器的次级铁芯(22)镶嵌安装在活塞杆(2)内，所述智能混合悬架作动器的油气弹簧模块包括第一油封(6)、分隔板(7)、阻尼孔(8)、压缩阀(9)、储气室(10)、螺杆(11)、螺母(12)、下垫片(14)、上垫片(15)、调节气泵(16)、可控阀门(17)、弹性隔膜(18)、活塞(19)、伸张阀(20)、第二油封(21)，所述智能混合悬架作动器的分隔板(7)将油气弹簧模块与直线电机模块分隔开，所述智能混合悬架作动器的第一油封(6)和第二油封(21)布置在分隔板(7)上，所述智能混合悬架作动器的活塞杆(2)上开有阻尼孔(8)，所述智能混合悬架作动器的压缩阀(9)和伸张阀(20)布置在活塞(19)上，所述智能混合悬架作动器的储气室(10)的上端通过弹性隔膜(18)与油液内腔分开，所述智能混合悬架作动器的储气室(10)通过可控阀门(17)与调节气泵(16)相连，所述智能混合悬架作动器的储气室(10)通过螺杆(11)、螺母(12)与下吊耳(13)固定连接，所述智能混合悬架作动器的螺杆(11)与螺母(12)设有下垫片(14)和上垫片(15)，
所述基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统还包括路面不平度传感器(24)、雷达检测装置(25)、汽车方向盘转向角传感器(26)、整车侧倾角速度传感器(27)、整车横摆角速度传感器(28)、整车俯仰角速度传感器(29)以及力控制器(30)；
所述智能混合悬架协调控制系统通过图像识别得到前后左右路面信息后，结合各个传感器检测到的信息进行综合处理，得到各行驶工况的判定；具体步骤如下：
步骤一：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车直线行驶时，同时汽车方向盘转向角传感器(26)、整车侧倾角速度传感器(27)、整车横摆角速度传感器(28)、整车俯仰角速度传感器(29)检测到汽车行驶过程中各信息均在安全范围内，则认定汽车处于正常直线行驶状态；
步骤二：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车转向行驶时，同时汽车方向盘转向角传感器(26)检测到汽车方向盘处于转向状态、而整车侧倾角速度传感器(27)、整车横摆角速度传感器(28)、整车俯仰角速度传感器(29)检测到汽车行驶过程中各信息均在安全范围内，则认定汽车处于转向行驶状态；
步骤三：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车行驶车身发生抖动，回传的动态图像信息存在大幅度晃动时，且整车侧倾角速度传感器(27)，整车横摆角速度传感器(28)与整车俯仰角速度传感器(29)同时进行信息检测，当汽车行驶过程中整车侧倾角速度变化速率最大时，则认定汽车处于侧倾行驶状态；
步骤四：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车行驶车身发生抖动，回传的动态图像信息存在大幅度晃动时，且整车侧倾角速度传感器(27)，整车横摆角速度传感器(28)与整车俯仰角速度传感器(29)同时进行信息检测，当汽车行驶过程中整车横摆角速度变化速率最大时，则认定汽车处于横摆行驶状态；
步骤五：当雷达检测装置(25)通过图像识别与路面不平度传感器(24)检测到汽车行驶车身发生抖动，回传的动态图像信息存在大幅度晃动时，且整车侧倾角速度传感器(27)，整车横摆角速度传感器(28)与整车俯仰角速度传感器(29)同时进行信息检测，当汽车行驶过程中整车俯仰角速度变化速率最大时，则认定汽车处于俯仰行驶状态；
其作动器输出力采用LQG控制策略，在具体不同行驶工况下，LQG控制策略输出力不同；具体步骤如下：
步骤一：所述力控制器(30)根据公式
Figure FDA0003790322270000031
计算得到第i次采样得到的车辆悬架LQG控制下的阻尼力Fi，其中，q1为车辆悬架LQG控制的加速度的权重系数且q1的取值为1～1010，q2为车辆悬架LQG控制的速度的权重系数且q2的取值为1～1010，q3为车辆悬架LQG控制的位移的权重系数且q3的取值为1～1010，q4为车辆悬架LQG控制的转向角速度的权重系数且q4的取值为1～1010，q5为车辆悬架LQG控制的侧倾角速度的权重系数且q5的取值为1～1010，q6为车辆悬架LQG控制的横摆角速度的权重系数且q6的取值为1～1010，q7为车辆悬架LQG控制的俯仰角速度的权重系数且q7的取值为1～1010，ti为第i次采样的时间；
步骤二、所述力控制器(30)根据终端工况判定在不同的行驶工况下时，采取不同的权重系数进行调节来达到对应的行驶工况下的控制目的；先对上述权重系数进行归一化处理到0-1的区间范围，然后根据不同行驶工况判定得到各个行驶工况下的权重系数；
其中正常直线减振工况下，各权重系数取值如下：
q1＝0.5；q2＝0.5；q3＝0.5；q4＝0.5；q5＝0.5；q6＝0.5；q7＝0.5；
转向行驶工况下各权重系数取值如下：
q1＝0.33；q2＝0.33；q3＝0.33；q4＝0.8；q5＝0.3；q6＝0.3；q7＝0.3；
侧倾行驶工况下各权重系数取值如下：
q1＝0.33；q2＝0.33；q3＝0.33；q4＝0.3；q5＝0.8；q6＝0.3；q7＝0.3；
横摆行驶工况下各权重系数取值如下：
q1＝0.33；q2＝0.33；q3＝0.33；q4＝0.3；q5＝0.3；q6＝0.8；q7＝0.3；
俯仰行驶工况下各权重系数取值如下：
q1＝0.33；q2＝0.33；q3＝0.33；q4＝0.3；q5＝0.3；q6＝0.3；q7＝0.8。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，其特征在于：所述路面不平度传感器(24)用来对汽车行驶路面进行判断，四个车轮处各安装一个；所述雷达检测装置(25)用来对道路行驶路面进行探测，包括汽车正前方，正后方，四个车轮处共6个雷达装置，用来对汽车行驶路面探测进行一个全面的观测；所述汽车方向盘转向角传感器(26)用来对汽车在道路上行驶的直线度进行检测，用来处理判断其处于直行工况还是转向工况；所述整车侧倾角速度传感器(27)安装到车辆质心处，用来对车辆侧倾工况进行一个检测判定；所述整车横摆角速度传感器(28)安装在车辆驾驶位置与质心处中间，用以对车辆发生横摆工况的判定；所述整车俯仰角速度传感器(29)用以对车辆俯仰工况进行检测与判定，安装在质心处。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，其特征在于：所述路面不平度传感器(24)进行初步采集处理，可以得到其大致路面信息；所述方向盘转向角传感器(26)进行初步采集处理可以得到汽车转向程度或直线行驶程度；所述整车侧倾角速度传感器(27)进行初步采集处理可以得到汽车行驶工况中整车侧倾程度；所述整车横摆角速度传感器(28)进行数据初步处理可以得到汽车行驶工况中横摆程度；所述整车俯仰角速度传感器(29)进行数据初步处理可以得到汽车行驶工况中的俯仰程度；雷达检测装置(25)回传图像信息，上传的动态图像信息通过深度学习网络算法智能识别出前端大致行驶路面动态，可以初步判断汽车下一步行驶方向规划，汽车下一步行驶方向为转向、直行、侧倾、横摆或俯仰。
4.根据权利要求1所述一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，其特征在于：所述雷达检测装置(25)通过图像检测，再通过图像识别算法获得路面图像信息，具体步骤包括：
步骤一、雷达检测装置(25)进行图像采集；
步骤二、对采集图像进行低通滤波处理；
步骤三、对滤波图像进行Canny边缘检测；
步骤四、加粗处理；
步骤五、边缘图像中的边缘连接；
步骤六、对边缘加粗的图像进行区域增长分割；
步骤七、将区域增长区域转化为地面区域；
步骤八、地面区域到汽车路面行驶环境的初步判定。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的整车智能混合悬架协调控制系统，其特征在于：在正常直线行驶工况下时，油气悬架处于正常高度，减振的主动控制力由直线电机模块输出完成，转向行驶工况下时，转向侧的两个油气悬架工作原理与非转向侧的两个油气悬架工作原理不同，转向时为了避免转向带来的车身不稳定影响汽车行驶安全性，转向侧的油气悬架高度升高到设定位置h1，非转向侧的油气悬架升高到设定位置h2，其中h1＞h2，是为了避免转向侧带来车身翻车的危险工况。
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