智能轮胎多源传感器路面特征识别数据集

该数据集主要面向基于智能轮胎的路面特征感知技术研究需求而构建，主要用于路面类型识别、路面异常状态识别及路面平整度识别等任务。 数据集来源于课题研究过程中开展的实车道路试验，依托《课题三：复杂场景下路面及轮胎状态精准感知技术研究》的要求搭建，满足相应测试内容，并已通过中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）的第三方检测。智能驾驶系统在复杂交通环境中的可靠运行，高度依赖于对路面状态（如类型、异常及平整度）的精准感知。因此，构建基于真实车辆-道路激励的智能轮胎多源传感器路面特征数据集，对于提升路面识别算法的泛化能力和鲁棒性具有重要的基础支撑作用。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。该数据集记录车辆在不同典型路面条件下行驶时的轮胎动态响应信号，提取为一维时序数据，以CSV文件格式存储。数据集共包含三大子集：路面种类数据、路面异常数据和路面平整度数据。路面种类数据涵盖沥青、水泥混凝土、草地、泥泞、干沙土、碎砾石、半整齐石块、铺砖路面等8种路面类型，覆盖多种车速条件。路面异常数据包含覆冰、裂缝、减速带、坑槽损坏、井盖、波浪拥包、积雪和积水等8种异常状态，路面平整度数据对应B、D、E三个平整度等级，所有数据均为实车采集，使用压电传感器记录。数据集整体结构清晰，包含原始采集数据、对应标签文件、数据说明文档及第三方检测报告等配套材料，支持深度学习、信号处理、特征工程等多种方法的路面感知建模与分析。该数据集完全共享，可用于路面状态识别、智能轮胎系统开发、自动驾驶环境感知等研究方向。数据量183.97M。