CN104002816B - 一种车辆地理环境挖掘感知节油方法 - Google Patents
一种车辆地理环境挖掘感知节油方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104002816B CN104002816B CN201410218446.1A CN201410218446A CN104002816B CN 104002816 B CN104002816 B CN 104002816B CN 201410218446 A CN201410218446 A CN 201410218446A CN 104002816 B CN104002816 B CN 104002816B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- data
- uniform velocity
- mrow
- data frame
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 239000000446 fuel Substances 0.000 title claims abstract description 20
- 239000012634 fragment Substances 0.000 claims abstract description 78
- 230000006855 networking Effects 0.000 claims abstract description 44
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 40
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims abstract 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 21
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 12
- 230000004087 circulation Effects 0.000 claims description 12
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 9
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 4
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 3
- 230000000712 assembly Effects 0.000 claims description 3
- 238000000429 assembly Methods 0.000 claims description 3
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 3
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 3
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 abstract description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
- B60W40/06—Road conditions
- B60W40/076—Slope angle of the road
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
- B60W40/06—Road conditions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
- B60W40/105—Speed
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/12—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to parameters of the vehicle itself, e.g. tyre models
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
- B60W2520/10—Longitudinal speed
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2530/00—Input parameters relating to vehicle conditions or values, not covered by groups B60W2510/00 or B60W2520/00
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
- B60W2552/15—Road slope, i.e. the inclination of a road segment in the longitudinal direction
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明提供一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,该方法包括如下步骤:步骤1、将启动车辆的位置数据与行驶数据融合成数据帧传给车联网中心;步骤2、调用并清洗存储的数据帧,得到车辆的所有匀速片段;步骤3、对匀速片段进行中心数据融合,得到路段坡度数据并传给车联网中心;步骤4、车联网中心根据行驶车辆传来的位置,将坡度数据下发给行驶车辆;步骤5、行驶车辆利用返回的坡度数据,计算出该行驶车辆的卫星定位坐标与前方坡度E起始位置之间的距离D,并根据坡度E和距离D进行决策。本发明的优点是:不仅能得到准确的坡度数据,而且无需专门对道路进行大量的采样工作,也不需安装额外的传感器,这大大降低了投入成本。
Description
技术领域
本发明涉及一种车辆地理环境挖掘感知节油方法。
背景技术
提高汽车燃油经济性是现代汽车技术发展的重要方向,除了载重、外形结构、传动效率等因素外,地理环境对燃油经济性也有重大影响。当能够预先探知前方道路的地理环境时,我们就可以在适当的位置开始控制车辆合适的加速度或者发动机涡轮压力等,进而提高车辆过坡时的耗油性能。因此,如何感知车辆行驶的地理环境是一个很重要的问题。
传统对车辆坡度感知主要用到传感器,例如倾角传感器(发明专利号:201210076260.8),加速度传感器(发明专利号:200910088125.3和201210272414.0)或者GPS测高。传统方法的缺陷是:当传感器测量到坡度时,汽车已经在坡上了,因而错过了提前调整动力的时机;若采用事先测量坡度信息,进而构建道路坡度信息数据库方法,则需要投入专门的测量车辆,且每辆测量车辆都需要安装额外的传感器设备,每个传感器还需要处理各自的误差,这大大增加了投入成本;若采用GPS测高方法,则在测量过程中很容易受到卫星信号的影响,特别是在隧道情况下,往往会完全不能使用。
发明内容
本发明要解决的技术问题,在于提供一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,通过对启动车辆的位置数据与行驶数据进行采集和融合,并将融合的数据帧传给车联网中心,再对所有车辆的数据帧进行数据清洗和中心数据融合,并将得到的坡度数据存储在车联网中心,行驶车辆则根据车联网中心下发的坡度数据进行车辆决策,从而达到节油效果。
本发明一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,包括如下步骤:
步骤1、车辆启动后,便开始采集该车辆的卫星定位坐标,并将卫星定位坐标与道路映射匹配得到该车辆的位置数据,同时采集该车辆的行驶数据,之后将该车辆的行驶数据与位置数据融合成数据帧,并上传给车联网中心;
步骤2、调用存储在车联网中心的所有车辆的数据帧,并对所有车辆的数据帧进行数据清洗,得到所有匀速片段;
步骤3、对上述所有匀速片段进行中心数据融合,得到整个路段的坡度数据,并将坡度数据上传给车联网中心;
步骤4、车联网中心根据行驶车辆传来的数据帧或者卫星定位坐标,将前方的坡度数据下发给该行驶车辆;
步骤5、行驶车辆通过车联网中心返回的坡度数据,计算出该行驶车辆的卫星定位坐标与前方坡度E起始位置之间的距离D,并根据坡度E和距离D进行决策。
进一步的,所述步骤1具体包括如下步骤:
步骤11、当启动车辆后,便根据采样的时间间隔△T,对该车辆的卫星定位坐标进行采集;若卫星定位处于有效状态,则记下采样时刻ts及该车辆的卫星定位坐标ps,之后进入步骤12;若卫星定位处于失效状态,则进入步骤13;
步骤12、利用最小垂直投影距离法结合车辆行驶方向,将该车辆的卫星定位坐标ps与道路进行映射匹配,得到该车辆的位置数据,并将该车辆位置数据中的匹配位置ps’与采样时刻ts记录到有效位置缓存中;同时采集该车辆的行驶数据,再将该车辆的行驶数据与位置数据构成一个数据帧,并通过无线通信将数据帧发送给车联网中心,之后进入步骤14;
步骤13、当上述有效位置缓存中有记录时,就从有效位置缓存中取出该车辆存储的前一采样时刻ts的匹配位置ps’,并以匹配位置ps’为起点,通过该车辆的里程表数据与道路地图算出该车辆的位置数据,同时将该车辆的位置数据与采集的行驶数据构成一个数据帧,并通过无线通信将数据帧发送给车联网中心,之后进入步骤14;当上述有效位置缓存中没有记录时,就直接进入步骤14;
步骤14、若该车辆停止行驶,则清空其有效位置缓存;若该车辆继续行驶,则返回步骤11循环执行。
进一步的,所述步骤2具体包括如下步骤:
步骤21、从车联网中心的车辆数据存储表中取出其中一辆车的所有数据帧;
步骤22、根据相邻采样时刻之间的时间间隔△t的特征,将该车辆所有从启动到停止过程的连续数据帧逐段分开,并将每一段连续数据帧按采样时刻ts顺序排列;
步骤23、取出上述车辆的一段连续数据帧,通过发动机转速n和车辆档位d,换算出该段连续数据帧在每一采样时刻ts的速度vs,并对每一相邻时刻的速度进行求导,得到加速度as;根据选取的阈值ε,判断as是否小于阈值ε,若是则该车辆在采样时刻ts处为匀速行驶,标记该采样时刻ts的数据帧为1;若否则该车辆在采样时刻ts处为非匀速行驶,标记该采样时刻ts的数据帧为0,继续比较as的值,直到标记完该段连续数据帧;
步骤24、按采样时刻ts排列的顺序,扫描标记完的连续数据帧,将其中连续标记为1的数据帧全部取出,并做为匀速片段存入到匀速片段缓存中;
步骤25、若未处理完该车辆的所有连续数据帧,则返回步骤23循环执行;若已处理完该车辆的所有连续数据帧,则进入步骤26;
步骤26、若已执行完车辆数据存储表中所有车辆的数据帧,则进入步骤3;若未执行完车辆数据存储表中所有车辆的数据帧,则返回步骤21循环执行。
进一步的,所述步骤3具体包括如下步骤:
步骤31、从匀速片段缓存中取一已知载重车辆A的匀速片段a做为初始片段,设该初始片段中,车辆的位置数据为{pa1,pa2,…pan,pd1,pd2,…pdk},并由发动机扭矩T与发动机转速n算出各点功率P;设相邻位置数据pa2与pa1的功率变化量为ΔPa2,a1,则该匀速片段相邻位置的功率变化序列为:
步骤32、将初始片段a做为当前参考片段,并根据其位置数据,从匀速片段缓存中找出与该匀速片段a有位置数据重叠的匀速片段b,并设该匀速片段b属于车辆B,位置数据为{pd1,pd2,…pdk,pb1,pb2,…pbm},由发动机扭矩T与发动机转速n算出各点功率P,则该匀速片段相邻位置的功率变化序列为:
步骤33、在重叠的位置数据{pd1,pd2,…pdk-1}处,计算出B车速度与质量乘积特征相对于A车速度与质量乘积特征的归一化系数{Cd1,Cd2,…Cdk-1};
步骤34、将得到的归一化系数的值Cd1,Cd2,…Cdk-1求平均,得到总体归一化系数C;
步骤35、利用总体归一化系数C,将B车在匀速片段b上以载重GB及匀速uB行驶的功率变化序列归一化为A车在匀速片段b上以载重GA及匀速uA行驶的功率变化序列,归一化后的功率变化序列为:
步骤36、将A车在匀速片段a与匀速片段b上以载重GA及匀速uA行驶的功率变化序列进行拼接融合,得到拼接融合后的功率变化序列为:
{ΔPa2,a1,ΔPa3,a2,…,ΔPan,an-1,
CΔPb2,b1,CΔPb3,b2,…,CΔPbm,bm-1};
步骤37、若还未找出与匀速片段a有位置数据重叠的所有匀速片段,则将已拼接的匀速片段作为当前参考片段,并返回步骤32循环执行;若已找出与匀速片段a有位置数据重叠的所有匀速片段,并将所有匀速片段拼接得到整条路段的功率变化序列,则进入步骤38;
步骤38、利用坡度变化量将整条路段的功率变化序列转变为坡度变化序列,并将得到的坡度数据传送给车联网中心,其中u为速度,G为质量,ΔP为功率变化量,ηT为机械传动效率。
进一步的,所述步骤4具体包括如下步骤:
步骤41、车联网中心将传来的坡度数据存入坡度数据存储表中;
步骤42、行驶车辆将卫星定位坐标与行驶方向上传给车联网中心;
步骤43、车联网中心接收行驶车辆传来的数据帧或者卫星定位坐标及行驶方向,若接收的是该行驶车辆的数据帧,则取出数据帧中的匹配位置ps’和路段ID rs,之后进入步骤44;若接收的是该行驶车辆的卫星定位坐标及行驶方向,则利用最小垂直投影距离法并结合行驶方向,将该行驶车辆的卫星定位坐标与道路进行映射匹配,得到该行驶车辆的匹配位置ps”和路段ID rs’,之后进入步骤44;
步骤44、根据匹配位置ps’及路段ID rs或者匹配位置ps”及路段ID rs’,将前方的坡度数据下发给该行驶车辆。
进一步的,所述位置数据包括匹配位置ps’和路段ID rs;所述行驶数据包括发动机转速n、发动机扭矩T及车辆档位d。
进一步的,所述数据帧为{n,T,d,ps’,ts,rs}。
进一步的,所述相邻采样时刻之间的时间间隔△t的特征为:若在同一连续数据帧中,则该时间间隔△t等于采样的时间间隔△T;若在两段连续数据帧中,则该时间间隔△t大于采样的时间间隔△T。
进一步的,所述步骤33的具体计算过程为:先由发动机扭矩T与发动机转速n,分别算出重叠位置数据pd2、pd1处A车的发动机输出功率Pad2及Pad1;再根据坡度i与汽车功率P的关系得到在位置数据pd2与pd1之间,A车遇到的实际坡度变化B车遇到的实际坡度变化其中u为速度,G为质量,ηT为机械传动效率;接着根据ΔiB=ΔiA,得到令则B车速度uB与质量GB的乘积相对于A车速度uA与质量GA乘积的归一化系数继续选取重叠位置数据进行计算,直到得到该重叠位置数据的所有归一化系数Cd2,Cd3,…Cdk-1,之后进入步骤34。
本发明具有如下优点:将卫星定位坐标进行匹配,并对融合的数据帧进行数据清洗,使得到的坡度数据更加准确,可靠性高;利用现有的车联网在网运营,自动完成信息的收集功能,不需要投入大量车辆去完成道路采样工作,也不需要安装额外传感器,使成本得到了降低;将处理后的坡度数据顺序存入专门的坡度数据存储表中,使查找时方便快捷。
附图说明
下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。
图1为本发明一种车辆地理环境挖掘感知节油方法的流程框图。
具体实施方式
请参照图1所示,一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,包括如下步骤:
步骤1、车辆启动后,便开始采集该车辆的卫星定位坐标,并将卫星定位坐标与道路映射匹配得到该车辆的位置数据,同时采集该车辆的行驶数据,之后将该车辆的行驶数据与位置数据融合成数据帧,并上传给车联网中心;具体步骤如下:
步骤11、车辆启动后,便开始根据采样的时间间隔△T,对该车辆的卫星定位坐标进行采集,通常采样的时间间隔越小,最终反应的坡度数据就越精确,所以我们一般取采样的时间间隔△T为100ms;若卫星定位处于有效状态,则记下采样时刻ts及该车辆的卫星定位坐标ps,之后进入步骤12;若卫星定位处于失效状态(例如当车辆进入隧道时),则进入步骤13;
步骤12、利用最小垂直投影距离法并结合车辆行驶方向,将该车辆的卫星定位坐标ps与道路进行映射匹配,得到该车辆的位置数据(包括匹配位置ps’和路段ID rs),并将匹配位置ps’与采样时刻ts记录到有效位置缓存中,用于卫星定位处于无效状态时取用;同时从汽车CAN总线采集该车辆的行驶数据(包括发动机转速n、发动机扭矩T及车辆档位d),并将该车辆的位置数据与行驶数据构成一个数据帧{n,T,d,ps’,ts,rs},并通过无线通信将数据帧发送给车联网中心,之后进入步骤14;
步骤13、当上述有效位置缓存中有记录时,就从有效位置缓存中取出该车辆存储的前一采样时刻ts的匹配位置ps’,并以匹配位置ps’为起点,通过该车辆的里程表数据与道路地图算出该车辆的位置数据,同时将该车辆的位置数据与采集的行驶数据构成一个数据帧,并通过无线通信将数据帧发送给车联网中心,之后进入步骤14;当上述有效位置缓存中没有记录时,则说明卫星定位一直处于无效状态,此时直接进入步骤14;
步骤14、若该车辆停止行驶,则清空其有效位置缓存,用于车辆下次启动时使用;若该车辆继续行驶,则返回步骤11循环执行。
步骤2、调用存储在车联网中心的所有车辆的数据帧,并对所有车辆的数据帧进行数据清洗,得到所有匀速片段;具体步骤如下:
步骤21、从车联网中心的车辆数据存储表中取出其中一辆车的所有数据帧;
步骤22、根据相邻采样时刻之间的时间间隔△t的特征(若在同一连续数据帧中,则该时间间隔△t为100ms;若在两段连续数据帧中,则该时间间隔△t大于100ms),将该车辆所有从启动到停止过程的连续数据帧逐段分开,并将每一段连续数据帧按采样时刻ts顺序排列;
步骤23、取出上述车辆的一段连续数据帧,通过发动机转速n和车辆档位d,换算出该段连续数据帧在每一采样时刻ts的速度vs,并对每一相邻时刻的速度进行求导,得到加速度as;根据选取的阈值ε(ε趋近于0),判断as是否小于阈值ε,若是则该车辆在采样时刻ts处为匀速行驶,标记该采样时刻ts的数据帧为1;若否则该车辆在采样时刻ts处为非匀速行驶,标记该采样时刻ts的数据帧为0,继续比较as的值,直到标记完该段连续数据帧;
步骤24、按采样时刻ts排列的顺序,扫描标记完的连续数据帧,将其中连续标记为1的数据帧全部取出,并做为匀速片段存入到匀速片段缓存中;
步骤25、若未处理完该车辆的所有连续数据帧,则返回步骤23循环执行;若已处理完该车辆的所有连续数据帧,则进入步骤26;
步骤26、若已执行完车辆数据存储表中所有车辆的数据帧,则进入步骤3;若未执行完车辆数据存储表中所有车辆的数据帧,则返回步骤21循环执行。
经过以上数据清洗并进行过滤后,保留的数据帧都是车辆近似匀速行驶的片段,这样做的目的是排除加速度对功率变化的影响,并且在匀速片段上,车辆的速度和质量都不变,因此道路摩擦阻力消耗的功率相等,风阻消耗的功率也近似相等,这样就使汽车功率变化的影响因素主要来自于坡度数据。
步骤3、对上述所有匀速片段进行中心数据融合,得到整个路段的坡度数据,并将坡度数据上传给车联网中心;具体步骤如下:
步骤31、从匀速片段缓存中取一已知载重车辆A的匀速片段a做为初始片段,设该初始片段中,车辆的位置数据为{pa1,pa2,…pan,pd1,pd2,…pdk},并由发动机扭矩T与发动机转速n算出各点功率P;设相邻位置数据pa2与pa1的功率变化量为ΔPa2,a1,则该匀速片段相邻位置的功率变化序列为:
步骤32、将初始片段a做为当前参考片段,并根据其位置数据,从匀速片段缓存中找出与该匀速片段a有位置数据重叠的匀速片段b,并设该匀速片段b属于车辆B,位置数据为{pd1,pd2,…pdk,pb1,pb2,…pbm},由发动机扭矩T与发动机转速n算出各点功率P,则该匀速片段相邻位置的功率变化序列为:
步骤33、在重叠的位置数据{pd1,pd2,…pdk-1}处,计算出B车速度与质量乘积特征相对于A车速度与质量乘积特征的归一化系数{Cd1,Cd2,…Cdk-1};具体计算过程为:
先由发动机扭矩T与发动机转速n,分别算出重叠位置数据pd2、pd1处A车的发动机输出功率Pad2及Pad1;再根据坡度i与汽车功率P的关系得到在位置数据pd2与pd1之间,A车遇到的实际坡度变化B车遇到的实际坡度变化其中u为速度,G为质量,ηT为机械传动效率;接着根据ΔiB=ΔiA,得到(这里为了方便公式的表示,我们设车辆A与车辆B为同一型号车子,则分子分母中的ηT可约去,若实际中,车辆A与车辆B的型号不同,我们只需要将相应ηT值代入公式即可),令则B车速度uB与质量GB的乘积相对于A车速度uA与质量GA乘积的归一化系数继续选取重叠位置数据进行计算,直到得到该重叠位置数据的所有归一化系数Cd2,Cd3,…Cdk-1,之后进入步骤34;
步骤34、将得到的归一化系数的值Cd1,Cd2,…Cdk-1求平均,得到总体归一化系数C;
步骤35、利用总体归一化系数C,将B车在匀速片段b上以载重GB及匀速uB行驶的功率变化序列归一化为A车在匀速片段b上以载重GA及匀速uA行驶的功率变化序列,归一化后的功率变化序列为:
步骤36、将A车在匀速片段a与匀速片段b上以载重GA和匀速uA行驶的功率变化序列进行拼接融合,得到拼接融合后的功率变化序列为:
{ΔPa2,a1,ΔPa3,a2,…,ΔPan,an-1,
CΔPb2,b1,CΔPb3,b2,…,CΔPbm,bm-1};
步骤37、若还未找出与匀速片段a有位置数据重叠的所有匀速片段,则将已拼接的匀速片段作为当前参考片段,并返回步骤32循环执行;若已找出与匀速片段a有位置数据重叠的所有匀速片段,并将所有匀速片段拼接得到整条路段的功率变化序列,则进入步骤38;
步骤38、利用坡度变化量将整条路段的功率变化序列转变为坡度变化序列,并将得到的坡度数据传送给车联网中心,其中u为速度,G为质量,ΔP为功率变化量,ηT为机械传动效率。
在中心数据融合的过程中,我们只需要知道做为初始参考片段A车的载重,就可以通过对匀速片段进行中心数据融合,得到整个路段的坡度数据,而不需要知道其它车辆的载重数据,这在实际车联网业务中很容易实现。
步骤4、车联网中心根据行驶车辆传来的数据帧或者卫星定位坐标,将前方的坡度数据下发给该行驶车辆;具体步骤如下:
步骤41、车联网中心将传来的坡度数据存入坡度数据存储表中;
步骤42、行驶车辆将卫星定位坐标与行驶方向上传给车联网中心;
步骤43、车联网中心接收行驶车辆传来的数据帧或者卫星定位坐标及行驶方向,若接收的是该行驶车辆的数据帧,则取出数据帧中的匹配位置ps’和路段ID rs,之后进入步骤44;若接收的是该行驶车辆的卫星定位坐标及行驶方向,则利用最小垂直投影距离法并结合行驶方向,将该行驶车辆的卫星定位坐标与道路进行映射匹配,得到该行驶车辆的匹配位置ps”和路段IDrs’,之后进入步骤44;
步骤44、根据匹配位置ps’及路段ID rs或者匹配位置ps”及路段ID rs’,将前方的坡度数据下发给该行驶车辆。
步骤5、行驶车辆通过车联网中心返回的坡度数据,计算出该行驶车辆的卫星定位坐标与前方坡度E起始位置之间的距离D,并根据坡度E和距离D进行决策,使车辆达到较好节油效果。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式,但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解,我们所描述的具体的实施例只是说明性的,而不是用于对本发明的范围的限定,熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化,都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。
Claims (9)
1.一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤:
步骤1、车辆启动后,便开始采集该车辆的卫星定位坐标,并将卫星定位坐标与道路映射匹配得到该车辆的位置数据,同时采集该车辆的行驶数据,之后将该车辆的行驶数据与位置数据融合成数据帧,并上传给车联网中心;
步骤2、调用存储在车联网中心的所有车辆的数据帧,并对所有车辆的数据帧进行数据清洗,得到所有匀速片段;
步骤3、对上述所有匀速片段进行中心数据融合,得到整个路段的坡度数据,并将坡度数据上传给车联网中心;
步骤4、车联网中心根据行驶车辆传来的数据帧或者卫星定位坐标,将前方的坡度数据下发给该行驶车辆;
步骤5、行驶车辆通过车联网中心返回的坡度数据,计算出该行驶车辆的卫星定位坐标与前方坡度E起始位置之间的距离D,并根据坡度E和距离D进行决策。
2.如权利要求1所述的一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,其特征在于:所述步骤1具体包括如下步骤:
步骤11、当启动车辆后,便根据采样的时间间隔△T,对该车辆的卫星定位坐标进行采集;若卫星定位处于有效状态,则记下采样时刻ts及该车辆的卫星定位坐标ps,之后进入步骤12;若卫星定位处于失效状态,则进入步骤13;
步骤12、利用最小垂直投影距离法结合车辆行驶方向,将该车辆的卫星定位坐标ps与道路进行映射匹配,得到该车辆的位置数据,并将该车辆位置数据中的匹配位置ps’与采样时刻ts记录到有效位置缓存中;同时采集该车辆的行驶数据,再将该车辆的行驶数据与位置数据构成一个数据帧,并通过无线通信将数据帧发送给车联网中心,之后进入步骤14;
步骤13、当上述有效位置缓存中有记录时,就从有效位置缓存中取出该车辆存储的前一采样时刻ts的匹配位置ps’,并以匹配位置ps’为起点,通过该车辆的里程表数据与道路地图算出该车辆的位置数据,同时将该车辆的位置数据与采集的行驶数据构成一个数据帧,并通过无线通信将数据帧发送给车联网中心,之后进入步骤14;当上述有效位置缓存中没有记录时,就直接进入步骤14;
步骤14、若该车辆停止行驶,则清空其有效位置缓存;若该车辆继续行驶,则返回步骤11循环执行。
3.如权利要求1或2所述的一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,其特征在于:所述位置数据包括匹配位置ps’和路段IDrs;所述行驶数据包括发动机转速n、发动机扭矩T及车辆档位d。
4.如权利要求2所述的一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,其特征在于:所述数据帧为{n,T,d,ps’,ts,rs}。
5.如权利要求1所述的一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,其特征在于:所述步骤2具体包括如下步骤:
步骤21、从车联网中心的车辆数据存储表中取出其中一辆车的所有数据帧;
步骤22、根据相邻采样时刻之间的时间间隔△t的特征,将该车辆所有从启动到停止过程的连续数据帧逐段分开,并将每一段连续数据帧按采样时刻ts顺序排列;
步骤23、取出上述车辆的一段连续数据帧,通过发动机转速n和车辆档位d,换算出该段连续数据帧在每一采样时刻ts的速度vs,并对每一相邻时刻的速度进行求导,得到加速度as;根据选取的阈值ε,判断as是否小于阈值ε,若是则该车辆在采样时刻ts处为匀速行驶,标记该采样时刻ts的数据帧为1;若否则该车辆在采样时刻ts处为非匀速行驶,标记该采样时刻ts的数据帧为0,继续比较as的值,直到标记完该段连续数据帧;
步骤24、按采样时刻ts排列的顺序,扫描标记完的连续数据帧,将其中连续标记为1的数据帧全部取出,并做为匀速片段存入到匀速片段缓存中;
步骤25、若未处理完该车辆的所有连续数据帧,则返回步骤23循环执行;若已处理完该车辆的所有连续数据帧,则进入步骤26;
步骤26、若已执行完车辆数据存储表中所有车辆的数据帧,则进入步骤3;若未执行完车辆数据存储表中所有车辆的数据帧,则返回步骤21循环执行。
6.如权利要求5所述的一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,其特征在于:所述相邻采样时刻之间的时间间隔△t的特征为:若在同一连续数据帧中,则该时间间隔△t等于采样的时间间隔△T;若在两段连续数据帧中,则该时间间隔△t大于采样的时间间隔△T。
7.如权利要求1所述的一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,其特征在于:所述步骤3具体包括如下步骤:
步骤31、从匀速片段缓存中取一已知载重车辆A的匀速片段a做为初始片段,设该初始片段中,车辆的位置数据为{pa1,pa2,…pan,pd1,pd2,…pdk},并由发动机扭矩T与发动机转速n算出各点功率P;设相邻位置数据pa2与pa1的功率变化量为ΔPa2,a1,则该匀速片段相邻位置的功率变化序列为:
步骤32、将初始片段a做为当前参考片段,并根据其位置数据,从匀速片段缓存中找出与该匀速片段a有位置数据重叠的匀速片段b,并设该匀速片段b属于车辆B,位置数据为{pd1,pd2,…pdk,pb1,pb2,…pbm},由发动机扭矩T与发动机转速n算出各点功率P,则该匀速片段相邻位置的功率变化序列为:
步骤33、在重叠的位置数据{pd1,pd2,…pdk-1}处,计算出B车速度与质量乘积特征相对于A车速度与质量乘积特征的归一化系数{Cd1,Cd2,…Cdk-1};
步骤34、将得到的归一化系数的值Cd1,Cd2,…Cdk-1求平均,得到总体归一化系数C;
步骤35、利用总体归一化系数C,将B车在匀速片段b上以载重GB及匀速uB行驶的功率变化序列归一化为A车在匀速片段b上以载重GA及匀速uA行驶的功率变化序列,归一化后的功率变化序列为:
步骤36、将A车在匀速片段a与匀速片段b上以载重GA及匀速uA行驶的功率变化序列进行拼接融合,得到拼接融合后的功率变化序列为:
<mrow>
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mo>{</mo>
<msub>
<mi>&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>a</mi>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mi>a</mi>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>a</mi>
<mn>3</mn>
<mo>,</mo>
<mi>a</mi>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>a</mi>
<mi>n</mi>
<mo>,</mo>
<mi>a</mi>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>,</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mi>d</mi>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>a</mi>
</msubsup>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>C&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mi>d</mi>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>b</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mn>3</mn>
<mo>,</mo>
<mi>d</mi>
<mn>2</mn>
</mrow>
<mi>a</mi>
</msubsup>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>C&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mn>3</mn>
<mo>,</mo>
<mi>d</mi>
<mn>2</mn>
</mrow>
<mi>b</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>a</mi>
</msubsup>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>C&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>d</mi>
<mi>k</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>b</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>C&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>b</mi>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mi>b</mi>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>C&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>b</mi>
<mn>3</mn>
<mo>,</mo>
<mi>b</mi>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>C&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>b</mi>
<mi>m</mi>
<mo>,</mo>
<mi>b</mi>
<mi>m</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>}</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
<mo>;</mo>
</mrow>
步骤37、若还未找出与匀速片段a有位置数据重叠的所有匀速片段,则将已拼接的匀速片段作为当前参考片段,并返回步骤32循环执行;若已找出与匀速片段a有位置数据重叠的所有匀速片段,并将所有匀速片段拼接得到整条路段的功率变化序列,则进入步骤38;
步骤38、利用坡度变化量将整条路段的功率变化序列转变为坡度变化序列,并将得到的坡度数据传送给车联网中心,其中u为速度,G为质量,ΔP为功率变化量,ηT为机械传动效率。
8.如权利要求7所述的一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,其特征在于:所述步骤33的具体计算过程为:先由发动机扭矩T与发动机转速n,分别算出重叠位置数据pd2、pd1处A车的发动机输出功率Pad2及Pad1;再根据坡度i与汽车功率P的关系得到在位置数据pd2与pd1之间,A车遇到的实际坡度变化B车遇到的实际坡度变化其中u为速度,G为质量,ηT为机械传动效率;接着根据ΔiB=ΔiA,得到令则B车速度uB与质量GB的乘积相对于A车速度uA与质量GA乘积的归一化系数继续选取重叠位置数据进行计算,直到得到该重叠位置数据的所有归一化系数Cd2,Cd3,…Cdk-1,之后进入步骤34。
9.如权利要求1所述的一种车辆地理环境挖掘感知节油方法,其特征在于:所述步骤4具体包括如下步骤:
步骤41、车联网中心将传来的坡度数据存入坡度数据存储表中;
步骤42、行驶车辆将卫星定位坐标与行驶方向上传给车联网中心;
步骤43、车联网中心接收行驶车辆传来的数据帧或者卫星定位坐标及行驶方向,若接收的是该行驶车辆的数据帧,则取出数据帧中的匹配位置ps’和路段ID rs,之后进入步骤44;若接收的是该行驶车辆的卫星定位坐标及行驶方向,则利用最小垂直投影距离法并结合行驶方向,将该行驶车辆的卫星定位坐标与道路进行映射匹配,得到该行驶车辆的匹配位置ps”和路段ID rs’,之后进入步骤44;
步骤44、根据匹配位置ps’及路段ID rs或者匹配位置ps”及路段ID rs’,将前方的坡度数据下发给该行驶车辆。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410218446.1A CN104002816B (zh) | 2014-05-22 | 2014-05-22 | 一种车辆地理环境挖掘感知节油方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410218446.1A CN104002816B (zh) | 2014-05-22 | 2014-05-22 | 一种车辆地理环境挖掘感知节油方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104002816A CN104002816A (zh) | 2014-08-27 |
CN104002816B true CN104002816B (zh) | 2018-04-27 |
Family
ID=51363793
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410218446.1A Active CN104002816B (zh) | 2014-05-22 | 2014-05-22 | 一种车辆地理环境挖掘感知节油方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104002816B (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9821809B2 (en) * | 2016-01-11 | 2017-11-21 | Ford Global Technologies, Llc | Management of autonomous vehicle lanes |
CN106427984B (zh) * | 2016-07-12 | 2017-06-16 | 吉林大学 | 一种基于道路参数的挡位变换方法 |
US10207559B2 (en) * | 2017-06-15 | 2019-02-19 | GM Global Technology Operations LLC | Systems and methods for the real-time determination of tire normal forces |
CN107222572A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-09-29 | 江苏大学 | 一种智能网联环境下车载网络社会生态***信息交互安全模型设计方法 |
CN109927708B (zh) * | 2017-12-15 | 2021-05-14 | 宝沃汽车(中国)有限公司 | 车辆扭矩的控制方法、控制***、车辆和车联网*** |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101644568A (zh) * | 2008-08-07 | 2010-02-10 | 矢崎总业株式会社 | 坡路检测方法和坡路检测装置 |
CN102089196A (zh) * | 2008-03-27 | 2011-06-08 | 丰田自动车株式会社 | 坡度信息计算***、车辆行驶控制***、导航***、以及坡度信息计算方法 |
DE102011086342A1 (de) * | 2011-11-15 | 2013-05-16 | Robert Bosch Gmbh | Vorrichtung und verfahren zum betreiben eines fahrzeugs |
CN103208205A (zh) * | 2013-03-20 | 2013-07-17 | 北京航空航天大学 | 一种基于车联网的车辆安全行驶预警方法 |
CN103640569A (zh) * | 2013-11-28 | 2014-03-19 | 江苏大学 | 基于多智能体技术的混合动力汽车能量管理***与方法 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2322903A1 (en) * | 2009-11-13 | 2011-05-18 | Iveco S.p.A. | Vehicle control system and method by using 3D navigation maps |
US9428124B2 (en) * | 2011-05-03 | 2016-08-30 | Savannah Nuclear Solutions, Llc | Haptic seat for fuel economy feedback |
-
2014
- 2014-05-22 CN CN201410218446.1A patent/CN104002816B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102089196A (zh) * | 2008-03-27 | 2011-06-08 | 丰田自动车株式会社 | 坡度信息计算***、车辆行驶控制***、导航***、以及坡度信息计算方法 |
CN101644568A (zh) * | 2008-08-07 | 2010-02-10 | 矢崎总业株式会社 | 坡路检测方法和坡路检测装置 |
DE102011086342A1 (de) * | 2011-11-15 | 2013-05-16 | Robert Bosch Gmbh | Vorrichtung und verfahren zum betreiben eines fahrzeugs |
CN103208205A (zh) * | 2013-03-20 | 2013-07-17 | 北京航空航天大学 | 一种基于车联网的车辆安全行驶预警方法 |
CN103640569A (zh) * | 2013-11-28 | 2014-03-19 | 江苏大学 | 基于多智能体技术的混合动力汽车能量管理***与方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104002816A (zh) | 2014-08-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104002816B (zh) | 一种车辆地理环境挖掘感知节油方法 | |
RU2741818C1 (ru) | Способ формирования энергоэффективного трека транспортного средства, устройство формирования энергоэффективного трека и система формирования энергоэффективного трека | |
CN102032910B (zh) | 一种车载导航地图实时自排查的新路生成方法 | |
CN107000750B (zh) | 用于车辆经济性改进的设备及方法 | |
CN103954275B (zh) | 基于车道线检测和gis地图信息开发的视觉导航方法 | |
JP5051140B2 (ja) | 走行案内装置、走行案内方法及びコンピュータプログラム | |
CN104246851B (zh) | 前车确定装置 | |
CN110969178B (zh) | 自动驾驶车辆的数据融合***、方法及自动驾驶*** | |
JP6766798B2 (ja) | 道路地図生成システム及び道路地図生成方法 | |
CN105882684B (zh) | 一种城市轨道交通公里标定标方法 | |
CN103295272B (zh) | 里程计监测和冗余存储*** | |
CN106568456B (zh) | 基于gps/北斗定位和云计算平台的不停车收费方法 | |
CN1590965A (zh) | 用于在导航***中检测车辆位置的装置和方法 | |
US9842438B1 (en) | Mileage and speed estimation | |
CN103454660A (zh) | 一种车辆定位方法及装置 | |
CN104608766A (zh) | 智能车利用泊车记忆棒自动泊车的方法及*** | |
JP2010107203A (ja) | 走行案内装置、走行案内方法及びコンピュータプログラム | |
CN104898139A (zh) | 一种车辆定位纠偏方法及装置 | |
CN105526937B (zh) | 一种基于can总线的辅助定位***及方法 | |
CN102980589A (zh) | 一种通过gps速度自动计算车辆脉冲系数的方法及装置 | |
JP2009006889A (ja) | 道路勾配測定装置、道路勾配測定方法及びコンピュータプログラム | |
CN105716617A (zh) | 基于车辆数据绘制驾驶轨迹的***及方法 | |
CN103842772A (zh) | 导航方法和导航设备 | |
FR3058214A1 (fr) | Procede d'elaboration d'une carte d'autonomie de navigation pour un vehicule | |
CN106248099A (zh) | 直观且最小化里程焦虑的总车辆行程里程的显示器 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |