路面状态信息辨识时间数据集

该数据集主要面向智能轮胎路面状态实时感知技术中的辨识时效性需求构建，主要用于验证路面状态信息辨识算法的响应速度。数据集的指标要求为路面状态信息辨识时间≤10ms，来源于课题三“复杂场景下路面及轮胎状态精准感知技术研究”，并依据《轮胎内嵌集成传感器阵列及路面状态感知应用测试大纲》采集与测试，已通过中国软件评测中心的第三方检测。本项目构建了基于pvdf压电传感器阵列的智能轮胎系统，数据通过内置在轮胎内壁的数据采集模块采集并通过tcp无线通讯的方式发送至上位机。数据集通过实车道路试验采集，使用内嵌于轮胎的PVDF压电传感器获取轮胎与路面相互作用时的动态响应信号，记录为一维时序数据，以CSV格式存储。数据内容涵盖路面种类、路面异常和路面平整度三种典型路面状态信息，分别对应路面类型识别、异常状态检测及平整度等级判定任务。在数据结构上，数据集包含三个数据文件与三个对应标签文件，分别为：type_data.csv 与 type_labels.csv（路面种类）；anomaly_data.csv 与 anomaly_labels.csv（路面异常）；roughness_data.csv 与 roughness_labels.csv（路面平整度）；数据总量共计6个CSV文件，配套提供数据说明文档及第三方检测报告。本数据集完全共享，可用于评估路面状态感知模型在嵌入式或实时系统中的端到端辨识延迟，支持基于真实传感器信号的时间性能测试，对于推动智能轮胎在自动驾驶、主动悬架控制、路面预警等对实时性要求较高的应用场景具有重要的工程价值和参考意义。数据量82.87M。