一种确定机动车载重状态的方法和设备技术

本发明专利技术公开了一种确定机动车载重状态的方法和设备，该方法包括：获取所述机动车在预设时间间隔内的历史运行数据，所述历史运行数据至少包括运行轨迹数据、运行速度数据、发动机声音数据以及实际载重数据；根据不同时间点位的所述运行速度数据和所述发动机声音数据确定所述机动车运行时的重量特征值序列；基于所述重量特征值序列和所述运行轨迹数据对预设多元线性回归模型进行训练，以确定所述预设多元线性回归模型的模型结构；当所述机动车在加速度为零的预设行驶状态时，基于所述模型结构确定所述机动车的当前载重状态，从而在不依赖地磅秤或高刚度载荷感应传感器的情况下灵活高效的确定机动车的载重状态。

【技术实现步骤摘要】
一种确定机动车载重状态的方法和设备
本申请涉及机动车载重检测
，更具体地，涉及一种确定机动车载重状态的方法和设备。
技术介绍
对于用于运输货物的机动车，其载重信息非常重要。对于车队管理者来说，载重信息能用于监控机动车运行情况；对于交通管理部门来说，载重信息可用于监控机动车是否出现超载，避免交通安全损失。然而，获取货车载重信息需要付出很大的人力和物力成本，市场上缺少智能检测货车载重的系统或装置。传统的机动车载重检测需要把载货的机动车行驶到有地磅称的地方进行检测有没有超载，这对货车司机和远程管理者带来不便。或需要安装相应的载荷感应传感器，货箱需要压在传感器一端，传感器另一端压在车架上，这样的检测系统，对传感器有很高的刚度设计要求，传感器需要承载货箱重量，若长时间使用会造成传感器损坏使得检测功能失效。安装这种传感器，整车年检的安全检测也不容易通过；若选择安装不易损坏的传感器，如国外的电容式的传感器，几千元一只，整个系统软硬件成本下来得万元以上，价格昂贵，且安装设计不灵活。因此，如何更加高效便捷地确定机动车的载重状态，是目前有待解本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种确定机动车载重状态的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取所述机动车在预设时间间隔内的历史运行数据，所述历史运行数据至少包括运行轨迹数据、运行速度数据、发动机声音数据以及实际载重数据；/n根据不同时间点位的所述运行速度数据和所述发动机声音数据确定所述机动车运行时的重量特征值序列；/n基于所述重量特征值序列和所述运行轨迹数据对预设多元线性回归模型进行训练，以确定所述预设多元线性回归模型的模型结构；/n当所述机动车在加速度为零的预设行驶状态时，基于所述模型结构确定所述机动车的总重量，并根据所述总重量与所述机动车的空载重状态的差值确定所述机动车的当前载重状态，所述预设行驶状态为发动机扭矩在...

【技术特征摘要】
1.一种确定机动车载重状态的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取所述机动车在预设时间间隔内的历史运行数据，所述历史运行数据至少包括运行轨迹数据、运行速度数据、发动机声音数据以及实际载重数据；
根据不同时间点位的所述运行速度数据和所述发动机声音数据确定所述机动车运行时的重量特征值序列；
基于所述重量特征值序列和所述运行轨迹数据对预设多元线性回归模型进行训练，以确定所述预设多元线性回归模型的模型结构；
当所述机动车在加速度为零的预设行驶状态时，基于所述模型结构确定所述机动车的总重量，并根据所述总重量与所述机动车的空载重状态的差值确定所述机动车的当前载重状态，所述预设行驶状态为发动机扭矩在第一预设范围内，且运行速度在第二预设范围内，且速度偏差在第三预设范围内。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述重量特征值序列和所述运行轨迹数据对预设多元线性回归模型进行训练，具体为：
基于一阶差分算法和或均值滤波算法对所述重量特征值序列进行过滤；
根据所述过滤的结果确定最终重量特征值序列；
基于窗口函数确定所述运行轨迹数据中的有效运行轨迹数据；
从所述有效运行轨迹数据中筛选出非上下坡数据，所述非上下坡数据为所述机动车在预设时间内的海拔差值的绝对值小于预设距离的数据；
将所述最终重量特征值序列和所述非上下坡数据作为训练数据进行所述训练。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，预先确定所述预设多元线性回归模型的相关系数，所述相关系数至少包括发动机在传递过程中的损失系数、空气阻力对机动车行驶的阻碍系数以及影响因数系数，将所述最终重量特征值序列和所述非上下坡数据作为训练数据进行所述训练，具体为：
将各所述相关系数的预设值和所述训练数据输入所述预设多元线性回归模型，以确定预测载重状态；
根据所述预测载重状态和所述实际载重数据的差值确定预测误差；
当所述预测误差的绝对值小于预设阈值时，基于各所述预设值确定所述模型结构；
当所述预测误差的绝对值不小于所述预设阈值时，设定各所述相关系数的新的预设值，继续将各所述新的预设值和所述训练数据输入所述预设多元线性回归模型。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于窗口函数确定所述运行轨迹数据中的有效运行轨迹数据，具体为：
确定所述运行轨迹数据中的异常数据点，所述异常数据点包括：在同一时间戳上存在多条运行轨迹数据的数据点，和或里程数据丢失的数据点，和或里程信号跳变的数据点；
基于所述窗口函数提取所述异常数据点并进行剔除操作，所述剔除操作具体包括合并、和或填充、和或删除的操作；
基于所述剔除操作的结果确定所述有效运行轨迹数据。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据不同时间点位的所述运行速度数据和所述发动机声音数据确定所述机动车运行时的重量特征值序列，具体为：
基于所述运行速度数据确定所述机动车各次加速的开始时刻和结束时刻；
根据各次所述开始时刻和所述结束时刻确定所述机动车的加速度时间序列；
根据所述加速度时间序列中每次加速的四分位距数据中的二三分位数据的平均值确定加速度特征值序列；
基于所述发动机声音数据确定与所述加速度时间序列对应的声音能量时间序列，所述声音能量时间序列的时间点位超前所述加速度时间序列的时间点位预设时长；
根据所述声音能量时间序列中每次加速的四分位距数据中的二三分位数据的平均值确定声音能量特征值序列；
根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢浩雷，张鹏，孟德超，王让，顾伟伟，张雷，武震宇，金鑫，于清源，张敏，
申请(专利权)人：北京蜂云科创信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11