【摘 要】
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为了辨识前方道路附着系数，利用灰度共生矩阵和HSV（hue, saturation, value）颜色空间提取了典型路面图像7种纹理特征参数，基于类比特性对Burckhardt μ-s模型进行改进，提出一种当前路面峰值附着系数实时估计算法，通过Carsim和Simulink联合仿真验证了其有效性和实时性.建立基于隐马尔可夫模型（hidden Markov model, HMM）的前方道路-轮胎附着
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51775247）；
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为了辨识前方道路附着系数，利用灰度共生矩阵和HSV（hue, saturation, value）颜色空间提取了典型路面图像7种纹理特征参数，基于类比特性对Burckhardt μ-s模型进行改进，提出一种当前路面峰值附着系数实时估计算法，通过Carsim和Simulink联合仿真验证了其有效性和实时性.建立基于隐马尔可夫模型（hidden Markov model, HMM）的前方道路-轮胎附着特性模型，并验证所建模型的正确性.通过实车试验对HMM模型算法进行了验证.结果表明：HMM模型对前方道路-轮胎附着系数识别率达到90%以上，并且能够用于智能汽车自动紧急制动模块中，可以在前方恶劣路面环境下进行提前制动，有效缩短制动距离.
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