一种行车数据处理方法、装置、计算机存储介质及控制器制造方法及图纸

本发明专利技术属于车辆工程技术领域，尤其涉及一种行车数据处理方法、装置、计算机存储介质及控制器；基于组合低通滤波和多滚阻模型滑动平均，实现了行进中车辆质量及相关数据的处理和信息融合；其收敛判定过程和滑动平均过程有利于剔除干扰信息并使处理过程的可信度和精度得到改善；通过将车重估值和滚阻系数估值过程进行融合，还实现了相关数据的分段联合辨识，进一步改善了估值效果并拓展了应用场景；其处理过程摆脱了相关技术对车型、道路类型、天气状况等因素的依赖，亦无需提前进行阻力系数的标定；可广泛适用于不同的车型，并对不同的道路类型均能取得较为稳定的输出和精度；其实施例公开的典型滚阻系数参考值，在乘用车等系统亦得到了验证。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于车辆工程，尤其涉及一种行车数据处理方法、装置、计算机存储介质及控制器。

技术介绍

1、重量或质量是车辆系统的重要动力学参数，除了可以在车辆相对于地面静止时进行称量外，在车辆行进中进行估值更有其实用的价值。一方面，车辆承载的人员或者货物在日常使用中很可能经常变动；另一方面，称量装置往往是固定在特定的位置，难以随着车辆一同运动的。

2、相关技术中，以中国专利公开号cn113859252a为代表的方法和产品虽给出了车辆行驶过程中进行估算的方案；但为了获得不同道路、不同天气状况下的滚动阻力系数，需要提前基于实际道路环境进行大量的实车试验，来确定上述阻力系数；亟需对相关技术进行改进，在确保精度的基础上，适应更为广泛的应用场景和工程需求。

技术实现思路

1、本专利技术实施例公开了一种行车数据处理方法，包括第一实时采集步骤、第二车重估值步骤；其第一实时采集步骤获取车辆的行驶数据并采用组合低通滤波过程求解车辆的加速度a；其行驶数据包括时间、整车驱动力、车速、变速箱档位、制动踏板状态、道路坡度信息等；本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种行车数据处理方法，其特征在于，包括第一实时采集步骤（100）、第二车重估值步骤（200）；其中，所述第一实时采集步骤（100）获取车辆（900）的行驶数据（101）并采用组合低通滤波过程求解所述车辆（900）的加速度（111）a；所述行驶数据（101）包括时间、整车驱动力、车速（099）、变速箱档位、制动踏板状态、道路坡度信息；如所述整车驱动力和所述加速度（111）a同时大于0且所述制动踏板状态处于“未踩下”时，则进入所述第二车重估值步骤（200），否则继续执行所述第一实时采集步骤（100）；所述第二车重估值步骤（200）通过滚阻模型采用预设的滚动阻力系数序列分别解算获得车重的第...

【技术特征摘要】

1.一种行车数据处理方法，其特征在于，包括第一实时采集步骤（100）、第二车重估值步骤（200）；其中，所述第一实时采集步骤（100）获取车辆（900）的行驶数据（101）并采用组合低通滤波过程求解所述车辆（900）的加速度（111）a；所述行驶数据（101）包括时间、整车驱动力、车速（099）、变速箱档位、制动踏板状态、道路坡度信息；如所述整车驱动力和所述加速度（111）a同时大于0且所述制动踏板状态处于“未踩下”时，则进入所述第二车重估值步骤（200），否则继续执行所述第一实时采集步骤（100）；所述第二车重估值步骤（200）通过滚阻模型采用预设的滚动阻力系数序列分别解算获得车重的第一估值（210）、第二估值（220）、第三估值（230）直至第r估值（2r0）；所述滚动阻力系数序列包括第一阻力系数、第二阻力系数、第三阻力系数直至第r阻力系数；r为不小于3的整数；输出所述第一估值（210）、所述第二估值（220）、所述第三估值（230）直至所述第r估值（2r0）的实时统计量并以所述实时统计量作为行车重量的估算值。

2.如权利要求1的所述行车数据处理方法，其中：所述第二车重估值步骤（200）还包括收敛判断过程（290）；所述收敛判断过程（290）通过所述第一估值（210）、所述第二估值（220）、所述第三估值（230）直至所述第r估值（2r0）反向解算得到驱动力序列；所述驱动力序列包括与所述第一估值（210）、所述第二估值（220）、所述第三估值（230）直至所述第r估值（2r0）对应的第一驱动力（131）、第二驱动力（132）、第三驱动力（133）直至第r驱动力（13r）；若所述驱动力序列中每一估值与所述整车驱动力的相对误差大于或等于驱动力相对误差限阈值，则重新进入所述第一实时采集步骤（100）。

3.如权利要求1或2的所述行车数据处理方法，还包括第三估值优化步骤（300）；所述第三估值优化步骤（300）根据所述车辆（900）裸重、准载人数和/或额定载重量确定车重可信区间（310）；并根据所述车重可信区间（310）剔除所述第一估值（210）、所述第二估值（220）、所述第三估值（230）直至所述第r估值（2r0）中超出所述车重可信区间（310）的部分；若所述第一估值（210）、所述第二估值（220）、所述第三估值（230）直至所述第r估值（2r0）均未落入所述车重可信区间（310）则重新进入所述第一实时采集步骤（100）；否则，以所述第一估值（210）、所述第二估值（220）、所述第三估值（230）直至所述第r估值（2r0）中落入所述车重可信区间（310）部分的均值作为所述实时统计量。

4.如权利要求3的所述行车数据处理方法，其中：所述第三估值优化步骤（300）还包括滑动平均处理步骤（333）；所述滑动平均处理步骤（333）对预设总时长内窗口大小（323）为n的收敛数据集以预设的滑动间隔（313）l进行滑动平均并得到滑动平均输出值；所述收敛数据集经由所述收敛判断过程（290）和/或所述第三估值优化步骤（300）进行筛选；n，l为零或正整数；如n为零，则以所述滑动平均处理步骤（333）执行前的所述实时统计量为所述滑动平均输出值。

5.如权利要求1、2或4中任一项的所述行车数据处理方法，其中：所述第一估值（210）、第二估值（220）、第三估值（230）直至第r估值（2r0）的个数r为3；所述第一阻力系数为0.01、第二阻力系数为0.015、第三阻力系数为0.02；所述驱动力相对误差限阈值为10%；所述道路坡度信息通过网联信息和车辆位置得到。

6.如权利要求5的所述行车数据处理方法，其中：所述加速度（111）a根据车辆的纵向动力学模型（191）进行解算；所述纵向动力学模型（191）给出发动机实际输出扭矩t、变速箱传动比ig、主减速器主减速比i0及传动效率η之积除以车轮半径后与相关参量线性组合的关系；所述线性组合包括重力分量mgf、重力正弦分量mgsinα、速度平方分量及加速度分量；所述速度平方分量为速度平方与空气阻力系数cd、车辆迎风面积a的21.15分之一；所述加速度分量为旋转质量换算系数乘以车辆质量m与所述加速度（111）a。

7.如权利要求6的所述行车数据处理方法，其中：所述第一估值（210）、第二估值（220）、第三估值（230）直至第r估值（2r0）采用最小二乘辨识过程得到；所述最小二乘辨识过程基于所述纵向动力学模型（191），并由输入向量φ、输出向量y和待估参数向量θ的线性关系进行参数辨识；所述反向解算将所述第一估值（210）、第二估值（220）、第三估值（230）或所述第r估值（2r0）代入所述纵向动力学模型（191）得到所述驱动力序列。

8.如权利要求1、2、4、6或7中任一项的所述行车数据处理方法，其中：经由行车重量的所述估算值获得所述第一阻力系数、所述第二阻力系数、所述第三阻力系数直至所述第r阻力系数的滚动阻力系数序列；以所述滚动阻力系数序列替换所述第一阻力系数、所述第二阻力系数、所述第三阻力系数直至所述第r阻力系数并执行所述第一实时采集步骤（100）的处理过程。

9.一种行车重量估算装置（600），包括第一实时采...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱彦懿，程玉佼，鄢挺，
申请(专利权)人：联合汽车电子有限公司，
类型：发明
国别省市：