【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆导航数据处理，具体为一种用于制作刹车标定表的数据处理方法及系统。
技术介绍
1、在现代汽车工业中，车辆数据处理技术的发展已成为提高驾驶安全性和效率的关键，随着自动驾驶技术的兴起，对车辆行为的精确预测和控制变得尤为重要，传统的车辆数据处理方法主要依赖于基础的传感器数据，如车速、加速度等，以及简单的数据处理算法，这些方法在处理复杂驾驶场景时往往显得力不从心，尤其是在动态变化的路况和多变的驾驶模式下，近年来，随着计算能力的提升和机器学习技术的发展，车辆数据处理开始向更高级的数据分析和预测模型转变，特别是卡尔曼滤波和神经网络的结合使用，为车辆行为分析提供了新的视角。
2、然而，尽管技术不断进步，现有的车辆数据处理方法仍存在一些不足，首先，大多数方法在处理高维度和复杂数据时效率不高，难以实时响应，其次，现有技术在处理不确定性和非线性问题时往往缺乏精确性，这在复杂的驾驶环境中尤为明显，此外，现有技术在融合多源数据进行综合决策时还存在一定的局限性，如难以准确预测在不同驾驶模式下的车辆行为。
3、我方专利技术通...
【技术保护点】
1.一种用于制作刹车标定表的数据处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于制作刹车标定表的数据处理方法，其特征在于：所述采集驾驶场景中的车辆数据包括车速数据、制动踏板数据、纵向加速度数据、RTK和导航数据、车辆状态数据以及驾驶员行为数据；
3.如权利要求2所述的用于制作刹车标定表的数据处理方法，其特征在于：所述对车辆数据进行预处理包括通过一阶滤波器对车辆数据中的车速数据、制动踏板数据、纵向加速度数据以及RTK和导航数据进行噪声处理，设置噪声波动约束，去除尖峰、毛刺数据，将剩余数据进行合并处理，滤波器差分方程表示为：
4...
【技术特征摘要】
1.一种用于制作刹车标定表的数据处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于制作刹车标定表的数据处理方法，其特征在于：所述采集驾驶场景中的车辆数据包括车速数据、制动踏板数据、纵向加速度数据、rtk和导航数据、车辆状态数据以及驾驶员行为数据；
3.如权利要求2所述的用于制作刹车标定表的数据处理方法，其特征在于：所述对车辆数据进行预处理包括通过一阶滤波器对车辆数据中的车速数据、制动踏板数据、纵向加速度数据以及rtk和导航数据进行噪声处理，设置噪声波动约束，去除尖峰、毛刺数据，将剩余数据进行合并处理，滤波器差分方程表示为：
4.如权利要求3所述的用于制作刹车标定表的数据处理方法，其特征在于：所述通过滑动窗口筛选车速稳定点包括将噪声处理后的车速数据导入滑动窗口，单个车速数据时间窗口为，滑动窗口中速度数据点表示为：
5.如权利要求4所述的用于制作刹车标定表的数据处理方法，其特征在于：所述构建车辆导航距离约束模型包括基于车辆数据，对车辆行驶过程中与物体距离进行约束分析，综合分析车辆数据状况，当车辆向静态物体靠近时，约束模型为静态车辆导航距离约束模型，表示为：
6.如权利要求5所述的用于制作刹车标定表的数据处理方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁延超，俞宏胜，刘玉敏，袁之亮，刘启龙，冯天留，李博，
申请(专利权)人：苏州观瑞汽车技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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