技术巡猎 比亚迪 路面类型识别方法、系统、电子装置和车辆---很多人聊“路面识别”的时候，第一反应都是摄像头，看颜色、看纹理、看积水反光。但是用车里最烦的场景---夜里下雨、逆光、路面补丁一块深一块浅、前车溅起一层雾，你会发现“看路”这条链路其实非常虚，画面糊了之后，模型就开始猜了，感知开始猜，底盘/驱动策略也跟着猜，舒适性和安全边界是啥情况你都猜得到。
比亚迪这份专利的思路是不仅仅让“眼睛”兜底，也考虑让车用“手”去摸摸路上的石头。核心检测数据，放在了“未被减震设备吸收的路面触觉数据”上---悬架减振器天生会把路面的高频、尖锐激励过滤掉，过滤完你再去判断路面，已经像隔着手套摸东西了；那就把传感器放到更靠近轮端、刚性连接更强的位置，把那口“原汁原味”的触觉拿回来。
触觉数据，本质就是振动加速度，而且是三轴：横向、纵向、垂向。识别方法上，主要是用时域特征（均值、方差、最大最小、峰峰值这类），再做傅里叶得到频域特征（平均频率、能量谱、中心频率这些），也做连续小波变换拿时频域特征。你可以把它理解成---同一段路，在不同路面上给轮端的“震动指纹”不一样，模型要学会认这个指纹。
但比亚迪也没走极端，这里不仅是“触觉就够了”。它也加了声学：胎噪音频可以通过声学传感器采集，安装点是车轮后挡泥板。音频这条线的处理就是典型语音/声学套路：预加重、分帧、加窗、短时傅里叶，再过 Mel 滤波器变成 Mel 频谱图，然后用深度残差网络去提特征。触觉+声学融合成一个“第一识别结果”，等于又多了一条证据链：路面不只“震起来不一样”，也“响起来不一样”。
视觉这条线也保留了，但它在体系里更像是“第三方证人”，而不是“法官”。视频数据会分帧，每一帧用 ResNet-18 去做候选路面识别，再用投票把出现频率最高的候选当成“第二识别结果”。最后做仲裁：第一识别路面和第二识别路面一致，就直接确认；如果不一致，就比置信度，置信度高的赢---它承认多模态会冲突，所以把冲突的处理写成规则。
多传感器数据要时间同步，就用时间戳对齐；系统形态上是云端+车端，云服务器算力做主识别，车端在云故障或车辆脱网时接管执行。那识别出来干嘛？
专利给的落点是根据路面类型去选驾驶模式，建立“路面类型---驾驶模式”的对应关系。如果你要让CDC、扭矩分配、牵引控制、能量回收强度这些策略，不总是在“反应之后”才动作，就要考虑这个。如果路面识别更稳，它们就能更早进入合适的状态，车的感觉会更一致，驾驶员也更省心。很多时候，用户说不出哪里高级，但事实就是觉得高级了。
从“视觉世界”拉回到“轮端物理世界”，是个不错的想法。
