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图3 混合路面加速道路识别结果 图4 干柏油路面加速道路识别结果

图5 雪(压实)路面加速道路识别结果 图6 冰路面起步加速道路识别结果

表3 几种试验工况下道路识别系统的性能对比

由对比结果可以看出，当车辆在各种路面上行驶过程中，无论是否装备了防滑控制系统，基于BP神经网络的道路识别系统在对网络输出经过修正算法调谐后都能够比较准确地辨识出实际的路面状况，神经网络系统的杂乱输出结果修正算法处理后能够较好地聚类，大部分收敛于目标点。网络的输出振荡较修正算法处理前有大幅度减小，网络的识别偏差有所改善，容错性能也得到了一定程度的提高。这充分证明了本文提出的基于动力学参数的路面辨识算法的有效性。

5 结论

车辆防滑控制系统的效果主要依赖于其控制算法和策略的准确性，由于在各种道路工况下车辆动力学控制系统的目标控制参数都不尽相同，相应地所采取的控制策略和算法也应该有所差别，所以在车辆行驶的过程中实时精确地识别路面状况对车辆防滑控制系统的意义非常重大。在道路识别技术的研究中采用车辆本身的动力学参数对车轮所处路面进行判别的方法不但能够使用车辆防滑控制系统固有的传感器，从而简化系统结构并降低成本，而且也能够保证路面判别的准确性。与其它的如采用仪器直接测量或采用光、电传感器以及数字图像分析和频谱分析的方法相比，具有明显的优势和更为广阔的应用前景。

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关键词： 汽车防滑 动力学 道路识别技术