基于行驶车辆簧下和簧上响应的路面平整度识别研究：方法与试验

【作者】 段忠东； 曾清；

【机构】 哈尔滨工业大学(深圳)土木与环境工程学院； 深圳市土木工程智能结构系统重点实验室；

【摘要】 路面平整度检测是交通路面状况评估的一项重要内容。近几十年我国交通建设的迅猛发展,2022年我国公路路网里程达到501.25万公里,公路养护里程495.31万公里,占公路总里程98.8%,路面养护维修业务对快速高效的路面平整度检测技术有着十分巨大的需求。本文介绍了一种基于车辆簧下车轮和簧上车体响应的车辆参数和路面平整度识别方法。本方法将车辆模拟为由簧下轮胎和簧上车体组成的三维多刚体模型,采用弹簧和阻尼模拟连接簧上和簧下的悬挂系统。通过加速度计和陀螺仪获取车体加速度和角速度以及车轮加速度,基于卡尔曼滤波算法,实现车辆参数和路面平整度的同步识别:采用未知输入卡尔曼滤波算法由车轮加速度估计车体加速度,采用扩展卡尔曼滤波算法由车体加速度估计轮胎加速度,并且两种卡尔曼滤波法均可得到路面平整度。通过结合遗传算法从数学优化角度使卡尔曼滤波算法估计得到的簧上和簧下响应与测得的簧上和簧下响应最小,得到同时适用于簧下和簧上响应的车辆参数,从而避免了目前已有的同类方法需要事先通过减速带试验或者跌落试验确定车辆参数的限制。本研究在一条900米的标准路面进行测试与验证,考虑有减速带和无减速带两种路面情况和多个车辆行驶速度,将识别的空间域路面平整度转换为国际路面平整度指数IRI,最终与车载激光路面轮廓仪输出结果对比。测试结果表明,减速带试验或者跌落试验中强激励状态下和普通路面行驶状态下车辆呈现不同车辆参数,因此普通路面行驶状态下识别的车辆参数有助于提高最终路面平整度识别精度。基于簧下车轮响应得到的路面平整度准确性(平均约98%)高于簧上车体响应得到的结果(平均约94%)。保持车辆低速行驶可提高路面平整度识别精度,路面检测推荐车速不高于40km/h。更多还原