基于多传感器信息融合的路面等级识别研究

摘要

针对车辆行驶路面等级识别的问题,通过采集与融合多种传感器的信号数据,提出一种基于小波包和经验模态分解(EMD)协同信号处理方法.通过最大相关最小冗余(MRMR)算法对特征子集进行优化,优质特征子集将进入概率神经网络分类器(PNN)与随机森林分类器组成的级联分类器进行训练与测试,得到最终路面等级分类结果.仿真结果显示,与使用单一传感器进行路面等级识别相比,分类结果正确率得到有效提高.