商用车侧向坡度估计方法、设备和存储介质技术

本发明专利技术实施例公开了一种商用车侧向坡度估计方法、设备和介质，涉及软件测试技术领域。其中，方法包括：在商用车于侧坡上行驶时，获取纵向车速和侧向加速度传感器采集到的侧向加速度信号；采用所述侧向加速度信号建立侧向加速度传感器模型；联立所述侧向加速度传感器模型，车身侧倾模型和车辆二自由度运动学公式，得到系统状态方程；以所述系统状态方程中的纵向车速为量测，采用卡尔曼滤波算法估计侧向坡度。本实施例实现低成本、高实时性的侧向坡度估计方案。估计方案。估计方案。

【技术实现步骤摘要】
商用车侧向坡度估计方法、设备和存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及车辆参数测量技术，尤其涉及一种商用车侧向坡度估计方法、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着汽车电控系统的发展，汽车主动安全系统，如电子稳定控制系统、防侧翻稳定性控制系统，已广泛应用于量产车辆。但目前绝大多数的控制系统都假设在完全水平的路面上，而道路的侧向坡度将对汽车的侧向动力学产生严重影响。尤其对于商用车而言，其重心较高，易发生侧翻，因此对侧向坡度和车身侧倾角的准确估计将直接影响车辆侧向稳定性。
[0003]目前对于侧向坡度估计的相关研究较少，估计方法可主要分为动力学方法和运动学方法。其中动力学方法基于车辆动力学模型，一般为基于整车二自由度模型和侧倾模型进行估计，但轮胎侧向力的求解将依赖轮胎模型，算法实时性较差。运动学方法基于车载传感器，如全球定位系统、悬架高度传感器等直接对侧向坡度进行求解，但由于成本限制，短期内无法配备在量产车辆中。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种商用车侧向坡度估计方法、设备和存储介质，以实现低成本、高实时性的侧向坡度估计方案。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种商用车侧向坡度估计方法，包括：在商用车于侧坡上行驶时，获取纵向车速和侧向加速度传感器采集到的侧向加速度信号；采用所述侧向加速度信号建立侧向加速度传感器模型；联立所述侧向加速度传感器模型，车身侧倾模型和车辆二自由度运动学公式，得到系统状态方程；所述系统状态方程的状态量包括侧向车速、所述纵向车速和侧向坡度；以所述系统状态方程中的纵向车速为量测，采用卡尔曼滤波算法估计侧向坡度。
[0006]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现任一实施例所述的商用车侧向坡度估计方法。
[0007]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一实施例所述的商用车侧向坡度估计方法。
[0008]本专利技术实施例通过在商用车于侧坡上行驶时，采用侧向加速度信号建立侧向加速度传感器模型，联立侧向加速度传感器模型，车身侧倾模型和车辆二自由度运动学公式，得到以侧向车速、所述纵向车速和侧向坡度为状态量的系统状态方程，以系统状态方程中的
纵向车速为量测，采用卡尔曼滤波算法估计侧向坡度，不需要加装悬架高度传感器；本实施例通过联立侧向加速度传感器模型，车身侧倾模型和车辆二自由度运动学公式并结合卡尔曼滤波算法估计得到侧向坡度，这些模型相对于轮胎模型更简单，提高了估计的实时性。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0010]图1是本专利技术实施例提供的一种商用车侧向坡度估计方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的车身侧倾的示意图；图3是本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0011]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本专利技术的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本专利技术所保护的范围。
[0012]在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0013]在本专利技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0014]本专利技术实施例提供一种商用车侧向坡度估计方法，其流程图如图1所示，可适用于在商用车于侧坡上行驶时，对侧向坡度进行实时估计的情况。本实施例由电子设备执行。本实施例基于低成本的惯性测量单元，利用运动学方法对侧向坡度进行估计。为提高估计精度，额外考虑车身侧倾角对估计的影响。由于IMU已经成为汽车电控系统的标配，此方法可以实现对侧向坡度的准确估计，并且算法简单、成本低。
[0015]结合图1，本实施例提供的方法具体包括：S110、在商用车于侧坡上行驶时，获取纵向车速和侧向加速度传感器采集到的侧向加速度信号。
[0016]在商用车于侧坡上行驶时，获取轮速、纵向加速度信号和侧向加速度信号。运动学方法的缺陷在于传感器的零点漂移和噪声将对估计结果产生重要影响，因此需要对轮速进行偏移量修正，得到纵向车速；对侧向加速度信号进行偏移量修正和零点漂移修正。
[0017]在S110之后，还包括对所述纵向加速度信号进行偏移量修正和零点漂移修正；根据所述纵向加速度信号和纵向坡度，得到实际纵向加速度，实际纵向加速度用于构建车辆二自由度运动学公式。
[0018]具体的，商用车上搭载有低成本的惯性测量单元和轮速传感器，在惯性测量单元和轮速传感器上电时采集各轮速传感器信号和惯性测量单元的纵、侧向加速度信号ax
i_bias
、ay
i_bias
，并以此计算各轮速信号的偏移量和纵、侧向加速度的偏移量ax
bias
、ay
bias
。其中n代表在上电后的采样次数，为防止过度修正，不应过长。
[0019]接着，根据偏移量对轮速信号修正，并以此计算纵向车速v
x
（驾驶不出现滑移的情况），具体方法参见现有技术，此处不再赘述。对侧向加速度信号进行零点漂移修正得到ay
sen
；对纵向加速度信号进行零点漂移修正得到ax
sen
，由于纵向加速度信号包含重力加速度在纵向坡度q
r
上的分量，而纵坡的估计方法已较为成熟，本实施例直接计算实际纵向加速度ax：其中，g是重力加速度。纵向坡度的估计可采用本领域内成熟的估计方法，本实施例不作描述。
[0020]S120、采用所述侧向加速度信号建立侧向加速度传感器模型。
[0021]可选的，本实施例根据微机电加速度传感器的工作原理建立侧向加速度传感器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商用车侧向坡度估计方法，其特征在于，包括：在商用车于侧坡上行驶时，获取纵向车速和侧向加速度传感器采集到的侧向加速度信号；采用所述侧向加速度信号建立侧向加速度传感器模型；联立所述侧向加速度传感器模型，车身侧倾模型和车辆二自由度运动学公式，得到系统状态方程；所述系统状态方程的状态量包括侧向车速、所述纵向车速和侧向坡度；以所述系统状态方程中的纵向车速为量测，采用卡尔曼滤波算法估计侧向坡度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述系统状态方程中的纵向车速为量测，采用卡尔曼滤波算法估计侧向坡度，包括：以所述系统状态方程中的纵向车速为量测，采用卡尔曼滤波算法估计侧向坡度，作为第一侧向坡度；根据所述侧向加速度传感器模型估计侧向坡度，作为第二侧向坡度；对所述第一侧向坡度和第二侧向坡度进行加权求和，得到最终的侧向坡度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述侧向加速度传感器模型估计侧向坡度，作为第二侧向坡度，包括：根据所述侧向加速度传感器模型得到侧向坡度与所述侧向加速度信号的关系；根据所述关系，估计得到第二侧向坡度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述关系，估计得到第二侧向坡度，包括：采用下式得到所述关系；根据下式，得到第二侧向坡度；其中，为侧向坡度，ay
sen
为侧向加速度信号。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一侧向坡度和第二侧向坡度进行加权求和，得到最终的侧向坡度，包括：根据横摆角速度确定所述第一侧向坡度和第二侧向坡度的权值；基于所述第一侧向坡度和第二侧向坡度的权值进行加权求和，得到最终的侧向坡度。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在商用车于...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐显杰，伦凯悦，刘轶材，
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：