【摘 要】
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为提高无人驾驶汽车在破损和小型障碍物路面行驶的安全性和平顺性，提出了一种基于多传感器信息融合的半主动悬架控制方法。建立考虑多传感器信息融合的汽车1/4悬架振动模型，揭示路面不平信息与汽车振动量之间的关系；利用摄像头和雷达波扫描并识别不平路面状况，创建路面不平度数学模型，通过检测边缘交并比和图神经网络（GNN）算法对不平路面进行信息融合和匹配，得到复杂环境下可信度较高的路面不平数学模型；提出利用车速
【基金项目】
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江苏省高校青蓝工程项目（2023）；
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为提高无人驾驶汽车在破损和小型障碍物路面行驶的安全性和平顺性，提出了一种基于多传感器信息融合的半主动悬架控制方法。建立考虑多传感器信息融合的汽车1/4悬架振动模型，揭示路面不平信息与汽车振动量之间的关系；利用摄像头和雷达波扫描并识别不平路面状况，创建路面不平度数学模型，通过检测边缘交并比和图神经网络（GNN）算法对不平路面进行信息融合和匹配，得到复杂环境下可信度较高的路面不平数学模型；提出利用车速和路面不平信息计算半主动悬架最佳阻尼比，将悬架调节至该阻尼比以实时适应不同路面状况；开展典型路面输入工况下汽车平顺性试验，对比与分析不同悬架的振动加速度响应信号。结果表明：相同条件下多信息融合控制的无人驾驶悬架振动加速度最大峰值比被动悬架减少43%，验证了所提方法的优越性。
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