【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员能够理解，基于车辆地图的商用车位置信息估算方法的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本专利技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本专利技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本专利技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
技术介绍
1、随着商用车智能化的发展，商用车都配备了相应的智能设备实现对车辆位置的获取并进行分析使用。
2、比如现有文件中公开了一种车辆位置估算系统及方法，包括gps接收机、多个车辆传感器、模型预测单元以及控制单元，控制单元控制在gps接收机有位置数据输出时，将gps接收机获得的车辆位置、速度以及车辆传感器获得的里程计和角度数据进行融合以获得车辆当前的实时精确位置；当gps接收机没有位置数据输出时，利用通过神经网络建立的航位推算位置误差预测模型对车辆航位推算位置进行修正从而获得车辆当前的实时精确位置。该文件通过卡尔曼滤波模型进行多个数据融合既保证了滤波器的实时性和精度。该文件通过对位置误差预测模型的训练，可以对车辆位置进行估算定位。
3、但是该文件只获取了当前车辆的位置信息，无法对车辆其他相
4、为了丰富商用车的功能，商用车上都已经配备了地图盒子，主要用于实时测量和反馈前方道路的地图信息，主要包括位置距离，这些信息可以作为输入给到智能化节油算法控制中去，同时智能化节油算法最终能实现的节油能力和地图信息提供的数据精度息息相关。而车辆在使用地图盒子时，反馈的车辆位置信息是每隔较长更新一次行驶状态，存在部分路段区域地图信息刷新缓慢或丢失的情况，影响了驾驶员驾驶车辆正常行驶
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，方法提高车辆地图信息应用的精度，利用地图信息进行实时计算的精度和控制的可靠性。
2、方法包括：
3、步骤一：基于地图盒子获取车辆行驶信息；
4、步骤二：以数组的形式存储车辆行驶信息；
5、步骤三：基于卡尔曼滤波函数模块对车辆行驶信息进行计算，得出卡尔曼滤波计算结果x_hat和输出状态估计误差协方差z；
6、步骤四：通过卡尔曼滤波模块对车辆行驶信息进行实时计算，获取滤波计算结果x_hat，作为实际位置距离信号offsposnact的输出值，确定车辆的当前位置距离信息为offsposnact和坡度信息slop_act。
7、进一步需要说明的是，车辆行驶信息包括：当前车速和车辆当前位置信息和坡度信息。
8、进一步需要说明的是，步骤一还包括：地图盒子采集当前车速信息以及两条报文信息；
9、两条报文信息包括每间隔预设距离的位置报文和车辆前方预设距离的地图位置信息报文以及坡度信息报文。
10、进一步需要说明的是，步骤二中以数组的形式分别存储前方道路信息返回的地图位置信息和坡度信息形成地图位置信息数组off[]以及坡度信息数组slop[]。
11、进一步需要说明的是，步骤三还包括：
12、预设状态估计误差协方差p0值和初始状态量x0，选择车速值作为状态输入变量，报文反馈的位置信息offsposnraw作为观测输入量，设定卡尔曼滤波函数模块的状态方程系数，同时预设过程噪声协方差值q,测量噪声协方差值r，过程与测量噪声交叉协方差矩阵n，选择离散时域方式进行计算；
13、计算时，启用信号更新使能状态和信号重置复位状态，并计算出卡尔曼滤波计算结果x_hat以及输出状态估计误差协方差z。
14、进一步需要说明的是，步骤三还包括：
15、反馈的当前位置信息与上一个采样时刻的位置信息更新间隔小于预设间隔，且当前位置信息为有效值时，定义为更新使能状态属于有效状态，激活卡尔曼滤波函数模块进行数据更新。
16、进一步需要说明的是，当状态估计协方差z的绝对偏差从小于等于预设绝对偏差阈值变为大于预设绝对偏差阈值，或者当前车速从大于预设车速阈值变为小于预设车速阈值时，则获取的车辆行驶信息的状态信号重置复位状态有效。
17、进一步需要说明的是，步骤四还包括：
18、调取地图位置信息数组off[]中，满足off[num]<offsposnact，同时offsposnact<off[num+1]的num值，将调取到的num值对应的存在坡度信息数组slop[]中的相邻坡度位移点，分别为slop[num]和slop[num+1]，通过差值计算实时计算当前位置对应的坡度值，并确定车辆的当前位置距离信息为offsposnact和坡度信息slop_act。
19、本专利技术还提供一种基于车辆地图的商用车位置信息估算系统，系统包括：地图盒子、车辆控制器以及储存器；
20、车辆控制器分别与地图盒子和储存器连接，基于地图盒子获取车辆行驶信息；
21、以数组的形式将车辆行驶信息储存至储存器中；储存器还储存有卡尔曼滤波函数模块；
22、车辆控制器执行卡尔曼滤波函数模块对车辆行驶信息进行计算，得出卡尔曼滤波计算结果x_hat和输出状态估计误差协方差z；
23、其中，车辆在运行过程中，通过卡尔曼滤波模块对车辆行驶信息进行实时计算，获取滤波计算结果x_hat，作为实际位置距离信号offsposnact的输出值，确定车辆的当前位置距离信息为offsposnact，和坡度信息slop_act。
24、本专利技术还提供一种车辆，包括基于车辆地图的商用车位置信息估算系统。
25、从以上技术方案可以看出，本专利技术具有以下优点：
26、本专利技术提供的基于车辆地图的商用车位置信息估算方法可以实时估计当前车辆的地图位置距离和坡度信息，提高了车辆地图信息应用的精度，提高了需要利用地图信息进行实时计算的精度和控制的可靠性。
27、而且地图盒子将当前位置信息上传给车辆控制器，并有车辆控制器进行处理并保存，避免了地图盒子出现数据丢失的时候，影响了驾驶员驾驶车辆正常行驶的问题。而且本实施例的方法可以在有限时间内可以预估车辆当前位置的地图信息，保证需要地图信息算法的正常运行，提高算法可靠性。
28、本专利技术提供还能够对车辆行驶信息进行汇总，方便用户进行查阅，防止数据丢失。还能够对车辆行驶信息高效率地收集、存储，并进行处理，使用多维空间描述整个行驶过程。及时获取路况信息以及车辆行驶信息，提高行驶安全性。
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1.一种基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，车辆行驶信息包括：当前车速和车辆当前位置信息和坡度信息。
3.根据权利要求2所述基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，步骤一还包括：地图盒子采集当前车速信息以及两条报文信息；
4.根据权利要求1或2所述基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，步骤二中以数组的形式分别存储前方道路信息返回的地图位置信息和坡度信息形成地图位置信息数组off[]以及坡度信息数组slop[]。
5.根据权利要求1所述基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，步骤三还包括：
6.根据权利要求5所述基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，步骤三还包括：
7.根据权利要求6所述基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，当状态估计协方差Z的绝对偏差从小于等于预设绝对偏差阈值变为大于预设绝对偏差阈值，或者当前车速从大于预设车速阈值变为小于预设车速阈值时，则获
8.根据权利要求6所述基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，步骤四还包括：
9.一种基于车辆地图的商用车位置信息估算系统，其特征在于，系统采用如权利要求1至8任意一项所述的基于车辆地图的商用车位置信息估算方法；系统包括：地图盒子、车辆控制器以及储存器；
10.一种车辆，包括如权利要求9所述的基于车辆地图的商用车位置信息估算系统。
...【技术特征摘要】
1.一种基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，车辆行驶信息包括：当前车速和车辆当前位置信息和坡度信息。
3.根据权利要求2所述基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，步骤一还包括：地图盒子采集当前车速信息以及两条报文信息；
4.根据权利要求1或2所述基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，步骤二中以数组的形式分别存储前方道路信息返回的地图位置信息和坡度信息形成地图位置信息数组off[]以及坡度信息数组slop[]。
5.根据权利要求1所述基于车辆地图的商用车位置信息估算方法，其特征在于，步骤三还包括：
6.根据权利要求5所述基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄少文，李延红，翟霄雁，
申请(专利权)人：中国重汽集团济南动力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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