基于司机行为的露天矿道路状况在线评估技术研究

针对露天矿道路状况测量困难的问题,本文提出了一种基于司机行为的露天矿道路状况在线评估方法。该方法以路况恶劣程度与司机操作频繁程度呈正相关为基本假设,以司机驾驶过程中CAN总线上加速/制动踏板的输入为基础数据,司机常规操作的高振幅、低频率数据信号采用快速傅立叶变换,可实现对数据特征的提取和过滤。针对过滤后的特征数据结果,通过位置信息匹配卡车在露天矿对应道路的控制功率,形成司机对该路段上驾驶难易程度的个体认知指标。为降低评估过程中的偶然性,采用贝叶斯评分法获得道路状况的综合评分。现场研究表明,路况越差则司机操作越频繁的基本假设是合理的,基于司机行为的道路状况在线评估算法是有效的。

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本文档关键词:露天矿,在线,司机,状况,道路