【摘 要】
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为了提升自动驾驶过程中的乘坐舒适性,需要对自动驾驶车辆通过不同路面特征的车速进行精益控制,而其中一个前提是对所通过的路面按路面特征进行分类识别.本文分析了时间序列信号的平移、缩放和旋转三种相似性特征,并基于形态相似距离,结合欧氏距离、曼哈顿距离和余弦距离提出了信号相似距离,用以综合度量不同时间序列信号的相似性程度.基于MotionView仿真分析了同一车辆通过不同路面的响应,并对各响应信号进行了相
【机 构】
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泛亚汽车技术中心有限公司,上海201201
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为了提升自动驾驶过程中的乘坐舒适性,需要对自动驾驶车辆通过不同路面特征的车速进行精益控制,而其中一个前提是对所通过的路面按路面特征进行分类识别.本文分析了时间序列信号的平移、缩放和旋转三种相似性特征,并基于形态相似距离,结合欧氏距离、曼哈顿距离和余弦距离提出了信号相似距离,用以综合度量不同时间序列信号的相似性程度.基于MotionView仿真分析了同一车辆通过不同路面的响应,并对各响应信号进行了相似度分析,从分析结果可以看出,利用基准车辆响应信号的相似度分析和分层聚类方法可对路面特征进行分类识别,信号相似距离能够较好地反映时间序列信号的相似程度,具有较高的计算精度和稳定性,能够满足工程应用的需要,可用于路面特征分类识别.
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