全线控电动汽车摇杆量程自学习方法、装置、汽车及介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种全线控电动汽车摇杆量程自学习方法、装置、汽车及介质。该方法包括：在车辆上电自检通过后，若整车未进入可行驶状态并检测到自学习开关被打开，则将摇杆拨到预设位置；根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习，以得到摇杆的有效量程。本发明专利技术实施例所提供的技术方案，通过在整车未进入可行驶状态下使用自学习开关来学习摇杆的量程，实现了在安全的环境下自学习摇杆的有效量程以供车辆行驶使用，操作简单，也保证了车辆的行驶安全，并为后续车辆具体控制算法提供支撑。为后续车辆具体控制算法提供支撑。为后续车辆具体控制算法提供支撑。

【技术实现步骤摘要】
全线控电动汽车摇杆量程自学习方法、装置、汽车及介质


[0001]本专利技术实施例涉及电动汽车
，尤其涉及一种全线控电动汽车摇杆量程自学习方法、装置、汽车及介质。

技术介绍

[0002]采用分布式四轮独立控制的全线控电动汽车将会是未来汽车工业发展的重要方向。传统的电动汽车的驱动扭矩输入来自电子油门踏板，其油门开度是通过油门踏板电压采样得来，电子油门踏板通常在出厂进行一次初始标定并固化到程序中，即量程为固定值，之后便不再处理。
[0003]而对于使用摇杆的线控小车，使用手持式遥控终端作为控制终端，远程控制车辆的前进、后退、转向等功能，传统的油门踏板标定也不适用于摇杆。同时由于无线传输的不稳定性，以及摇杆硬件设备的不可靠性，都会导致信号的偏移、丢失、错误等，影响车辆行驶精度和行驶稳定性，严重时可能造成很严重的安全事故，因此更要保证信号值的准确性。且车辆在使用过程中因为使用时间或者使用工况，会导致量程发生偏移，此时再使用原有的固化值则无法按照驾驶员的需求进行加速、减速、转向、停车、制动等，可能会造成很大的安全隐患。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种全线控电动汽车摇杆量程自学习方法、装置、汽车及介质，以实现摇杆量程的自学习和更新，保证车辆的行驶安全。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种全线控电动汽车摇杆量程自学习方法，该方法包括：
[0006]在车辆上电自检通过后，若整车未进入可行驶状态并检测到自学习开关被打开，则将摇杆拨到预设位置；
[0007]根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习，以得到摇杆的有效量程。
[0008]可选的，所述预设位置包括自然初始位置；
[0009]相应的，所述根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习，包括：
[0010]根据所述自然初始位置的第一摇杆量程信号，使用所述预设自学习算法对摇杆量程最小值进行自学习。
[0011]可选的，所述预设位置包括最大量程位置；
[0012]相应的，所述根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习，包括：
[0013]根据所述最大量程位置的第二摇杆量程信号，使用所述预设自学习算法对摇杆量程最大值进行自学习。
[0014]可选的，在所述根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习，以得到摇杆的有效量程之后，还包括：
[0015]根据预设幅度对自学习得到的所述摇杆量程进行修正，并将修正后的所述摇杆量程作为所述有效量程。
[0016]可选的，在所述根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习之后，还包括：
[0017]对自学习过程产生的量程故障进行记录并分级，所述量程故障包括无法自学习到有效量程、量程最大值小于等于量程最小值、量程偏移以及自学习结果偏差过大中的一种或多种；
[0018]根据故障等级执行保护指令，所述保护指令包括警告、限速以及禁止行驶中的一种或多种。
[0019]可选的，在所述根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习，以得到摇杆的有效量程之后，还包括：
[0020]将所述有效量程存储到外部存储设备中。
[0021]可选的，在车辆上电自检通过后，还包括：
[0022]若整车已进入可行驶状态，则使用所述外部存储设备中存储的所述有效量程；
[0023]在实际使用过程中，若无法达到所述有效量程的最大值或最小值，则记录故障并报警。
[0024]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种全线控电动汽车摇杆量程自学习装置，该装置包括：
[0025]摇杆拨动模块，用于在车辆上电自检通过后，若整车未进入可行驶状态并检测到自学习开关被打开，则将摇杆拨到预设位置；
[0026]量程自学习模块，用于根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习，以得到摇杆的有效量程。
[0027]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电动汽车，该电动汽车包括：
[0028]一个或多个处理器；
[0029]存储器，用于存储一个或多个程序；
[0030]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本专利技术任意实施例所提供的全线控电动汽车摇杆量程自学习方法。
[0031]第四方面，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本专利技术任意实施例所提供的全线控电动汽车摇杆量程自学习方法。
[0032]本专利技术实施例提供了一种全线控电动汽车摇杆量程自学习方法，首先在车辆上电自检通过后，若整车未进入可行驶状态并检测到自学习开关被打开，则先将摇杆拨到预设位置，然后根据在预设位置产生的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习，从而得到摇杆的有效量程。本专利技术实施例所提供的全线控电动汽车摇杆量程自学习方法，通过在整车未进入可行驶状态下使用自学习开关来学习摇杆的量程，实现了在安全的环境下自学习摇杆的有效量程以供车辆行驶使用，操作简单，也保证了车辆的行驶安全，并为后续车辆具体控制算法提供支撑。
附图说明
[0033]图1为本专利技术实施例一提供的全线控电动汽车摇杆量程自学习方法的流程图；
[0034]图2为本专利技术实施例二提供的全线控电动汽车摇杆量程自学习装置的结构示意图；
[0035]图3为本专利技术实施例三提供的电动汽车的结构示意图。
具体实施方式
[0036]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0037]在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
[0038]实施例一
[0039]图1为本专利技术实施例一提供的全线控电动汽车摇杆量程自学习方法的流程图。本实施例可适用于根据用户需要随时对电动汽车的摇杆量程进行学习更新的情况，该方法可以由本专利技术实施例所提供的全线控电动汽车摇杆量程自学习装置来执行，该装置可以由硬件和/或软件的方式来实现，一般可集成于电动汽车中。如图1所示，具体包括如下步骤：
[0040]S11、在车辆上电自检通过后，若整车未进入可行驶状态并检测到自学习开关被打开，则将摇杆拨到预设位置。
[0041]其中，车辆上电自检是电动汽车上电后会检测各个器件的状态，各个控制单元会本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种全线控电动汽车摇杆量程自学习方法，其特征在于，包括：在车辆上电自检通过后，若整车未进入可行驶状态并检测到自学习开关被打开，则将摇杆拨到预设位置；根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习，以得到摇杆的有效量程。2.根据权利要求1所述的全线控电动汽车摇杆量程自学习方法，其特征在于，所述预设位置包括自然初始位置；相应的，所述根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习，包括：根据所述自然初始位置的第一摇杆量程信号，使用所述预设自学习算法对摇杆量程最小值进行自学习。3.根据权利要求1所述的全线控电动汽车摇杆量程自学习方法，其特征在于，所述预设位置包括最大量程位置；相应的，所述根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习，包括：根据所述最大量程位置的第二摇杆量程信号，使用所述预设自学习算法对摇杆量程最大值进行自学习。4.根据权利要求1所述的全线控电动汽车摇杆量程自学习方法，其特征在于，在所述根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习，以得到摇杆的有效量程之后，还包括：根据预设幅度对自学习得到的所述摇杆量程进行修正，并将修正后的所述摇杆量程作为所述有效量程。5.根据权利要求1所述的全线控电动汽车摇杆量程自学习方法，其特征在于，在所述根据所述预设位置的摇杆量程信号，使用预设自学习算法对摇杆量程进行自学习之后，还包括：对自学习过程产生的量程故障进行记录并分级，所述量程故障包括无法自学习到有效量程、量程最大值小于等于量...

【专利技术属性】
技术研发人员：房立存，李跃，杨照坤，
申请(专利权)人：深圳技术大学，
类型：发明
国别省市：