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【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及汽车控制,尤其涉及一种车身姿态预测方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、汽车悬架可以在汽车通过凹凸不平地面时提供缓冲、保障车轮在固定角度内活动,维持车身转向的稳定。在汽车悬架控制的设计过程中,通常是对汽车悬架整体建模,然后再根据汽车悬架模型构建一系列的状态以及各个状态之间的变化,以调整并控制悬架的姿态数据。
2、但是,这一方法实现的过程中,针对不同车型、不同场景下,均需要重新建模,这一过程较为繁琐,影响汽车悬架测试调整阶段的工作效率。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种车身姿态预测方法、装置、设备和介质,可以通过利用汽车动力学对车身姿态进行预测,能够对不同场景的车身姿态进行预测,降低车身姿态预测的成本,提高车身姿态预测的效率。
2、第一方面,本专利技术实施例提供了一种车身姿态预测方法,该方法包括:
3、获取目标车辆的当前车辆控制参数和当前车辆运动状态参数;
4、将所述前车辆控制参数和/或所述当前车辆运动状态参数中与目标预测姿态数据关联的参数,输入到与所述目标预测姿态数据对应的姿态数据预测模型中,得到所述目标预测姿态数据的预测结果。
5、第二方面,本专利技术实施例提供了一种车身姿态预测装置,该装置包括:
6、参数获取模块,用于获取目标车辆的当前车辆控制参数和当前车辆运动状态参数;
7、模型预测模块,用于将所述当前车辆控制参数和/或所述当前车辆运动状态参数中与目标预测姿态
8、第三方面,本专利技术实施例还提供了一种计算机设备,所述计算机设备包括:
9、一个或多个处理器;
10、存储器,用于存储一个或多个程序;
11、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如本专利技术任意实施例所提供的车身姿态预测方法。
12、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如本专利技术任意实施例所提供的车身姿态预测方法。
13、上述专利技术中的实施例具有如下优点或有益效果:
14、本专利技术实施例通过获取目标车辆的当前车辆控制参数和当前车辆运动状态参数;将所述当前车辆控制参数和/或所述当前车辆运动状态参数中与目标预测姿态数据关联的参数,输入到与所述目标预测姿态数据对应的姿态数据预测模型中,得到所述目标预测姿态数据的预测结果。本专利技术实施例的技术方案,解决了当前对汽车悬架整体建模进行姿态预测过程繁琐、效率低的问题,可以通过利用汽车动力学对车身姿态进行预测,能够对不同场景的车身姿态进行预测,降低车身姿态预测的成本,提高车身姿态预测的效率。
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1.一种车身姿态预测方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标预测姿态数据为车速,所述将所述当前车辆控制参数和所述当前车辆运动状态参数中与目标预测姿态数据关联的参数,输入到与所述目标预测姿态数据对应的姿态数据预测模型中,得到所述目标预测姿态数据的预测结果,包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标预测姿态数据为三轴加速度,所述将所述当前车辆控制参数和所述当前车辆运动状态参数中与目标预测姿态数据关联的参数,输入到与所述目标预测姿态数据对应的姿态数据预测模型中,得到所述目标预测姿态数据的预测结果,包括:
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标预测姿态数据为姿态角,所述将所述当前车辆控制参数和所述当前车辆运动状态参数中与目标预测姿态数据关联的参数,输入到与所述目标预测姿态数据对应的姿态数据预测模型中,得到所述目标预测姿态数据的预测结果,包括:
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标预测姿态数据为轮端状态,所述将所述当前车辆控制参数和所述当前车辆运动状态参数中与目标预
6.根据权利要求1-5中任一所述的方法,其特征在于,所述目标预测姿态数据对应的姿态数据预测模型的训练过程包括如下步骤:
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述损失函数包括基于所述模型输入参数得到的第一模型预测结果与对应的所述标签数据的均方误差损失函数,和基于以所述第一模型预测结果为模型输入数据得到的第二模型预测结果与对应的所述标签数据的均方误差损失函数。
8.一种车身姿态预测装置,其特征在于,包括:
9.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括:
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的车身姿态预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车身姿态预测方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标预测姿态数据为车速,所述将所述当前车辆控制参数和所述当前车辆运动状态参数中与目标预测姿态数据关联的参数,输入到与所述目标预测姿态数据对应的姿态数据预测模型中,得到所述目标预测姿态数据的预测结果,包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标预测姿态数据为三轴加速度,所述将所述当前车辆控制参数和所述当前车辆运动状态参数中与目标预测姿态数据关联的参数,输入到与所述目标预测姿态数据对应的姿态数据预测模型中,得到所述目标预测姿态数据的预测结果,包括:
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标预测姿态数据为姿态角,所述将所述当前车辆控制参数和所述当前车辆运动状态参数中与目标预测姿态数据关联的参数,输入到与所述目标预测姿态数据对应的姿态数据预测模型中,得到所述目标预测姿态数据的预测结果,包括:
5.根据权利要求1所述的方法,...
【专利技术属性】
技术研发人员:许玉燕,林浩鑫,周俊杰,徐大亨,姚志安,
申请(专利权)人:南栖仙策南京高新技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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