It is common to utilise dynamic models to measure the tyre-road friction in real-time. Alternatively, predictive approaches estimate the tyre-road friction by identifying the environmental factors affecting it. This work aims to formulate the problem of friction estimation as a visual perceptual learning task. The problem is broken down into detecting surface characteristics by applying semantic segmentation and using the extracted features to predict the frictional force. This work for the first time formulates the friction estimation problem as a regression from the latent space of a semantic segmentation model. The preliminary results indicate that this approach can estimate frictional force.


翻译:利用动态模型实时测量轮胎-路面摩擦系数是常见方法。另一种方案是通过识别影响摩擦的环境因素进行预测性估计。本研究旨在将摩擦估计问题构建为视觉感知学习任务,通过应用语义分割检测表面特征,并利用提取的特征预测摩擦力。本研究首次将摩擦估计问题形式化为从语义分割模型的潜在空间进行回归的任务。初步结果表明该方法能够有效估计摩擦力。

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