本申请公开了一种车辆轮速的估计方法、装置、控制方法、设备和存储介质，属于车辆工程的技术领域。车辆轮速的估计方法包括：获取目标车轮的状态参数，并根据状态参数建立针对目标车轮的动力学模型；根据动力学模型，建立针对目标车轮的轮速的状态方程；采用目标车轮的轮速采集值和参考车轮的轮速采集值作为观测向量，建立针对目标车轮的轮速的观测方程；根据状态方程和观测方程，通过卡尔曼滤波器对目标车轮的轮速采集值进行滤波处理，获得目标车轮的轮速估计值；其中，参考车轮包括：目标车轮的同轴车轮和/或同侧车轮。本申请能够提高车辆轮速估计的准确程度。轮速估计的准确程度。轮速估计的准确程度。
【技术实现步骤摘要】
车辆轮速的估计方法、装置、控制方法、设备和存储介质
[0001]本申请属于车辆工程的
，具体涉及一种车辆轮速的估计方法、装置、控制方法、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]在车辆动力学控制领域，车辆轮速是一个至关重要的状态量，也是车辆制动控制系统、车辆自动驾驶系统的基本输入信号之一。车辆轮速对车轮滑移率、参考车速等关键参数的计算至关重要。
[0003]由于在车上安装直接测量车速的传感器成本太高，因此，在实际研究和开发中，车速作为不易直接获取的状态量，通常采用各种估算算法估算获得。相关技术中的估算算法包括最大轮速法、斜率法和综合法等等。然而，上述算法的估算精度不高。随着车辆工程领域智能化的发展趋势，本领域对车辆动力学的集成控制精度要求进一步提高。
[0004]此外，车辆控制系统十分复杂，车辆行驶于各种复杂的工况时，作为弱电系统的轮速信号，难免会受到各种干扰的影响。
[0005]因此，如何获取准确的车辆轮速估计结果，是本领域技术人员亟待解决的问题，也是对车辆实现安全有效控制的关键。
技术实现思路
[0006]本申请实施例的目的是提供一种估计方法、装置、控制方法、设备和存储介质，能够解决车辆轮速估计结果准确程度低的问题。
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种车辆轮速的估计方法，包括：获取目标车轮的状态参数，并根据状态参数建立针对目标车轮的动力学模型；根据动力学模型，建立针对目标车轮的轮速的状态方程；采用目标车轮的轮速采集值和参考车轮的轮速采集值作为观测向量，建立针对目标车轮的轮速的观测方程；根据状态方程和观测方程，通过卡尔曼滤波器对目标车轮的轮速采集值进行滤波处理，获得目标车轮的轮速估计值；其中，参考车轮包括：目标车轮的同轴车轮和/或同侧车轮。
[0008]另外，根据本申请上述技术方案还可以具有以下技术特征：上述任一技术方案中，根据状态参数建立针对目标车轮的动力学模型，包括：根据包括目标车轮的转动惯量、驱动力矩、与地面之间作用的地面制动力、有效半径和制动力矩的状态参数，建立针对目标车轮的角加速度的动力学模型。
[0009]上述任一技术方案中，根据动力学模型，建立针对目标车轮的轮速的状态方程，包括：根据动力学模型预测目标车轮的角加速度，并根据角加速度、有效半径和对目标车轮的轮速进行采样的时间间隔，建立针对目标车轮的轮速的状态方程；
其中，状态方程为预测目标车轮当前时刻轮速与下一时刻轮速之间关系的方程；采用目标车轮的轮速采集值和参考车轮的轮速采集值作为观测向量，建立针对目标车轮的轮速的观测方程，包括：采用目标车轮的下一时刻轮速采集值、同轴车轮的下一时刻轮速采集值和同侧车轮的下一时刻轮速采集值作为观测向量，建立针对目标车轮的轮速的观测方程；其中，观测方程为表征轮速采集值、观测矩阵和观测噪声之间关系的方程。
[0010]上述任一技术方案中，根据状态方程和观测方程，通过卡尔曼滤波器对目标车轮的轮速采集值进行滤波处理，获得目标车轮的轮速估计值，包括：根据状态方程和观测方程，通过卡尔曼滤波器得出当前时刻目标车轮的先验误差协方差矩阵和轮速先验估计值；根据先验误差协方差矩阵和轮速先验估计值，通过卡尔曼滤波器得出当前时刻目标车轮的后验误差协方差矩阵和轮速后验估计值；采用轮速后验估计值作为当前时刻的轮速估计值，并采用后验误差协方差矩阵作为下一时刻目标车轮的先验误差协方差矩阵。
[0011]上述任一技术方案中，在获得目标车轮的轮速估计值之后，该方法还包括：识别轮速估计值中的轮速异常点；对轮速异常点进行剔除和插值替换。
[0012]上述任一技术方案中，识别轮速估计值中的轮速异常点，包括：根据轮速估计值，获取目标车轮在第一时刻的加速度和第二时刻的加速度；根据第一时刻的加速度和第二时刻的加速度，识别轮速估计值中的轮速异常点。
[0013]上述任一技术方案中，对轮速异常点进行剔除和插值替换，包括：获取相对于轮速异常点的在先正常轮速点和在后正常轮速点；对轮速异常点进行剔除，并根据在先正常轮速点和在后正常轮速点，对轮速异常点进行插值替换。
[0014]本申请实施例提供的车辆轮速的估计方法首先获取目标车轮的状态参数，并根据该状态参数建立针对目标车轮的动力学模型。进而，根据该动力学模型，建立针对目标车轮的轮速的状态方程。随后，则采用目标车轮的轮速采集值和参考车轮的轮速采集值作为观测向量，建立针对目标车轮的轮速的观测方程。最后，则可以根据状态方程和观测方程，通过卡尔曼滤波器对目标车轮的轮速采集值进行滤波处理，并由此获得目标车轮的轮速估计值。其中，参考车轮包括：目标车轮的同轴车轮和同侧车轮。由于本申请实施例提供的车辆轮速的估计方法在进行卡尔曼滤波时，采用目标车轮的轮速采集值和参考车轮的轮速采集值作为观测向量建立观测方程，因此其能够针对目标车轮得到更为准确的轮速估计值。由此，本申请实施例提供的车辆轮速的估计方法能够提高车辆轮速估计的准确程度，进而使得车辆能够根据精准的轮速估计结果进行进一步安全、有效地行车控制。
[0015]第二方面，本申请实施例提供了一种车辆控制方法，包括：采用如上述任一技术方案的车辆轮速的估计方法，获得目标车轮的轮速估计值；根据轮速估计值对车辆进行控制。
[0016]本申请实施例提供的车辆控制方法采用如上述任一技术方案的车辆轮速的估计方法获得目标车轮的轮速估计值，因此其具有如上述任一技术方案的车辆轮速的估计方法
的全部有益效果，在此不再赘述。
[0017]第三方面，本申请实施例提供了一种车辆轮速的估计装置，包括：模型建立模块，用于获取目标车轮的状态参数，并根据状态参数建立针对目标车轮的动力学模型；状态方程建立模块，用于根据动力学模型，建立针对目标车轮的轮速的状态方程；观测方程建立模块，用于采用目标车轮的轮速采集值和参考车轮的轮速采集值作为观测向量，建立针对目标车轮的轮速的观测方程；滤波模块，用于根据状态方程和观测方程，通过卡尔曼滤波器对目标车轮的轮速采集值进行滤波处理，获得目标车轮的轮速估计值；其中，参考车轮包括：目标车轮的同轴车轮和/或同侧车轮。
[0018]本申请实施例提供的车辆轮速的估计装置采用如上述任一技术方案的车辆轮速的估计方法，因此其具有如上述任一技术方案的车辆轮速的估计方法的全部有益效果，在此不再赘述。
[0019]第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器，存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述任一技术方案的方法的步骤。
[0020]本申请实施例提供的电子设备实现如上述任一技术方案的车辆轮速的估计方法，因此其具有如上述任一技术方案的车辆轮速的估计方法的全部有益效果，在此不再赘述。
[0021]第五方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，其特征在于，可读存储介质上存储程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述任一技术方案的方法的步骤。
[0022]本申请实施例提供的可读存储介质实现如上述任一技术方案的车本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆轮速的估计方法，其特征在于，包括：获取目标车轮的状态参数，并根据所述状态参数建立针对所述目标车轮的动力学模型；根据所述动力学模型，建立针对所述目标车轮的轮速的状态方程；采用所述目标车轮的轮速采集值和参考车轮的轮速采集值作为观测向量，建立针对所述目标车轮的轮速的观测方程；根据所述状态方程和所述观测方程，通过卡尔曼滤波器对所述目标车轮的轮速采集值进行滤波处理，获得所述目标车轮的轮速估计值；其中，所述参考车轮包括：所述目标车轮的同轴车轮和/或同侧车轮。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态参数建立针对所述目标车轮的动力学模型，包括：根据包括所述目标车轮的转动惯量、驱动力矩、与地面之间作用的地面制动力、有效半径和制动力矩的所述状态参数，建立针对所述目标车轮的角加速度的所述动力学模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述动力学模型，建立针对所述目标车轮的轮速的状态方程，包括：根据所述动力学模型预测所述目标车轮的角加速度，并根据所述角加速度、所述有效半径和对所述目标车轮的轮速进行采样的时间间隔，建立针对所述目标车轮的轮速的所述状态方程；其中，所述状态方程为预测所述目标车轮当前时刻轮速与下一时刻轮速之间关系的方程；所述采用所述目标车轮的轮速采集值和参考车轮的轮速采集值作为观测向量，建立针对所述目标车轮的轮速的观测方程，包括：采用所述目标车轮的下一时刻轮速采集值、所述同轴车轮的下一时刻轮速采集值和所述同侧车轮的下一时刻轮速采集值作为观测向量，建立针对所述目标车轮的轮速的观测方程；其中，所述观测方程为表征轮速采集值、观测矩阵和观测噪声之间关系的方程。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态方程和所述观测方程，通过卡尔曼滤波器对所述目标车轮的轮速采集值进行滤波处理，获得所述目标车轮的轮速估计值，包括：根据所述状态方程和所述观测方程，通过所述卡尔曼滤波器得出当前时刻所述目标车轮的先验误差协方差矩阵和轮速先验估计值；根据所述先验误差协方差矩阵和所述轮速先验估计值，通过所述卡尔曼滤波器得出当前时刻所述目标车轮的后验误差协方差矩阵和轮速后验估计值；采用所述轮速后验估计值作为当前时刻的所述轮速估计值...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐显杰，何臣修，
申请(专利权)人：所托杭州汽车智能设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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