一种准确度更高的车辆横向稳定状态判定方法

摘要

本发明涉及车辆主动安全控制领域，特别是一种准确度更高的车辆横向稳定状态判定方法。该判定方法包括如下步骤：S1：采集特征属性值，获得车辆横向属性数据集；S2：采用“快速搜索与密度峰值算法”对车辆横向属性数据集进行聚类，确定聚类中心和类别数；S3：利用部分聚类后的属性数据集，对可拓神经网络进行训练；S4：实时采集表征车辆横向稳定性的特征属性值，利用训练完成后的可拓神经网络对新采集的车辆横向属性数据集进行识别，获取车辆的实时横向稳定性状态。本发明提供的判定方法，采集了更多的特征属性，利用“快速搜索与密度峰值算法”对获取的特征属性数据集进行聚类，并利用可拓神经网络进行状态识别，状态识别结果的准确性更高。