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应急救援车辆特殊的工作性质及应用场合决定了其在面对复杂路况时仍旧需要保持行驶的平顺性,而提高车辆行驶平顺性的一个有效途径是通过轴前预瞄控制技术调节主动悬架。目前,对轴前预瞄控制的研究多集中在控制算法上,而对轴前预瞄控制输入信息获取方法的研究则有很大空白。为此,本文基于2.5D重构技术及数据融合技术对车前路面工况进行了重构,并从中提取了车辆预测轨迹上的高程信息作为预瞄控制的输入信息。本文结合国家重点研发计划项目“高机动多功能应急救援车辆关键技术研究与应用示范”(编号:2016YFC0802900),研究了车前路面工况信息的2.5D重构方法及路面工况高程信息的提取方法。全文的主要研究工作如下:(1)完成了车前路面工况重构系统的硬件搭建和软件设计。根据需求对传感器进行了选择并在合适的位置安装各传感器,然后基于Win10系统通过编程实现了系统的软件设计。(2)为了提高系统稳定性及车辆位姿估计精度,建立了车辆坡路运动模型,并基于该模型的辅助实现了车辆位姿估计。首先建立了车辆坡路运动模型,并根据该模型分析了道路坡度对车辆位置估计的影响,然后基于车辆坡路运动模型的辅助应用扩展卡尔曼滤波方法实现了车辆位姿估计。针对GPS位置信息出现异常值的情况,提出了基于马氏距离减小GPS异常值影响的方法。(3)针对传统方法无法平衡车前路况信息获取的实时性与精度问题,提出了基于2.5D重构技术及数据融合技术的车前路面工况重构方法。首先分析了系统测量误差并建立了误差传递模型,然后构建了车前路况局部高程图并根据位姿数据及点云数据对高程图进行更新。为了提高精度,采用了卡尔曼滤波方法对高程值进行估计。最后基于Grid Map库实现了对车前路况数据的存储,并基于OpenGL库实现了车前路况数据的可视化。(4)考虑到轴前预瞄控制的输入信息为车前路面工况的高程信息,提出了一种车前路况高程信息提取的方法。本文根据实际情况,将车轮与地面接触的部分近似为一个椭圆,把椭圆范围内所有网格高程值的加权均值作为车轮接地处的高程值。在选取权重时,以椭圆范围内每个网格距离椭圆中心距离的远近作为权重,即距离越大,权重越小。(5)通过实验验证了方法的有效性和实用性。本文基于所搭建的硬件平台完成了车辆位姿估计实验、车前路况重构实验及车前路况高程信息提取实验。实验结果表明了本文所用的方法是有效的,能够在满足实时性要求的情况下保证路况信息的精度。