CN110758548A - 转向助力控制方法、车辆、服务器、存储介质及*** - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种转向助力控制方法、车辆、服务器、存储介质及***,用以解决现有技术对车辆转向助力控制不够灵活准确的技术问题。该方法包括:获取车辆当前的转向状态信息;向服务器发送转向助力请求,转向助力请求包括转向状态信息,服务器建立有助力模型,用于服务器基于车辆发送的转向助力请求输出转向助力力矩;接收服务器发送的用于响应转向助力请求的转向助力力矩,并根据转向助力力矩以及车辆当前的转向力矩驱动车辆转向。
Description
技术领域
本公开涉及车辆技术领域,具体地,涉及一种转向助力控制方法、车辆、服务器、存储介质及***。
背景技术
转向助力***是车辆的重要组成部分,该***主要由力矩传感器、车速传感器、电动机、减速机构和电子控制单元等部件组成。现有技术中,驾驶人员在操纵转向盘时,转矩传感器检测驾驶人员施加在转向盘上的转矩大小并产生相应的电压信号,车速传感器检测车辆当前的行驶速度,电子控制单元则根据电压信号以及车速生成电机控制指令,以控制电动机运转,从而产生转向助力协助驾驶人员进行转向操作。然而,车辆在不同路面状况的道路上行驶,所需要的转向助力力矩不同,通过上述方法得到的转向助力力矩可能难以准确适配当前行驶工况,导致车辆的可控性不佳。
发明内容
本公开的目的是提供一种转向助力控制方法、车辆、服务器、存储介质及***,用以解决现有技术对车辆转向助力控制不够灵活准确的技术问题。
为了实现上述目的,本公开实施例的第一方面,提供一种转向助力控制方法,应用于车辆,所述方法包括:
获取所述车辆当前的转向状态信息;
向服务器发送转向助力请求,所述转向助力请求包括所述转向状态信息,所述服务器建立有助力模型,用于所述服务器基于车辆发送的转向助力请求输出转向助力力矩;
接收所述服务器发送的用于响应所述转向助力请求的转向助力力矩,并根据所述转向助力力矩以及所述车辆当前的转向力矩驱动所述车辆转向。
可选地,所述方法还包括:
根据所述车辆的所述转向状态信息以及所述车辆内置的助力曲线函数,得到预估助力力矩,将所述转向状态信息以及预估助力力矩作为模型训练样本上传给所述服务器。
可选地,所述方法还包括:
实时获取所述车辆的转向状态信息,并将获取到的转向状态信息上传给所述服务器。
可选地,所述方法还包括:接收服务器发送的路况预警信息,并根据所述路况预警信息对驾驶员进行预警。
本公开实施例的第二方面,提供一种转向助力控制方法,应用于服务器,所述方法包括:
接收车辆发送的转向助力请求,所述转向助力请求包括转向状态信息;
根据所述转向状态信息通过助力模型计算得到转向助力力矩,其中,所述助力模型是所述服务器根据车辆历史上传的模型训练样本建立的;
向所述车辆发送所述转向助力力矩。
可选地,所述转向助力请求包括车辆位置信息,所述服务器预先建立有对应每一路段的助力模型;
所述根据所述转向状态信息通过助力模型计算得到转向助力力矩,包括:
根据所述转向状态信息中的车辆位置信息确定所述车辆当前所处的目标路段;
将所述转向状态信息输入所述目标路段对应的助力模型,以计算得到所述转向助力力矩。
可选地,所述转向助力请求包括目标车辆类型,所述服务器预先建立有对应每一种车辆类型的助力模型;
所述根据所述转向状态信息通过助力模型计算得到转向助力力矩,包括:
将所述转向状态信息输入所述目标车辆类型对应的助力模型,以计算得到所述转向助力力矩。
可选地,所述方法还包括:
接收所述车辆上传的模型训练样本,所述模型训练样本包括所述车辆的转向状态信息以及预估助力力矩;
根据所述模型训练样本更新助力模型。
可选地,所述方法还包括:
将接收到的所有模型训练样本缓存到待处理区;
所述根据所述模型训练样本更新助力模型,包括:
对所述待处理区中的模型训练样本进行筛选,得到有效模型训练样本,并根据所述有效模型训练样本更新所述助力模型。
可选地,所述模型训练样本还可以包括车辆行驶的路况信息,所述方法还包括:
根据所述路况信息确定所述车辆当前行驶的道路的路况是否属于预警路况;
若所述车辆当前行驶的道路的路况属于预警路况,则向所述车辆发送路况预警信息。
本公开实施例的第三方面,提供一种车辆,包括:
信息获取模块,用于获取所述车辆当前的转向状态信息;
第一发送模块,用于向服务器发送转向助力请求,所述转向助力请求包括所述转向状态信息,所述服务器建立有助力模型,用于所述服务器基于车辆发送的转向助力请求输出转向助力力矩;
第一接收模块,用于接收所述服务器发送的用于响应所述转向助力请求的转向助力力矩,并根据所述转向助力力矩以及所述车辆当前的转向力矩驱动所述车辆转向。
可选地,所述车辆还包括:
样本上传模块,用于根据所述车辆的所述转向状态信息以及所述车辆内置的助力曲线函数,得到预估助力力矩,将所述转向状态信息以及预估助力力矩作为模型训练样本上传给所述服务器。
可选地,所述样本上传模块还用于:
实时获取所述车辆的转向状态信息,并将获取到的转向状态信息上传给所述服务器。
本公开实施例的第四方面,提供一种服务器,包括:
第二接收模块,用于接收车辆发送的转向助力请求,所述转向助力请求包括转向状态信息;
助力计算模块,用于根据所述转向状态信息通过助力模型计算得到转向助力力矩,其中,所述助力模型是所述服务器根据车辆历史上传的模型训练样本建立的;
第二发送模块,用于向所述车辆发送所述转向助力力矩。
可选地,所述转向助力请求包括车辆位置信息,所述服务器预先建立有对应每一路段的助力模型;
所述助力计算模块,用于根据所述转向状态信息中的车辆位置信息确定所述车辆当前所处的目标路段,并将所述转向状态信息输入所述目标路段对应的助力模型,以计算得到所述转向助力力矩。
可选地,所述转向助力请求包括目标车辆类型,所述服务器预先建立有对应每一种车辆类型的助力模型;
所述助力计算模块,用于将所述转向状态信息输入所述目标车辆类型对应的助力模型,以计算得到所述转向助力力矩。
可选地,所述服务器还包括:
样本接收模块,用于接收所述车辆上传的模型训练样本,所述模型训练样本包括所述车辆的转向状态信息以及预估助力力矩;
模型更新模块,用于根据所述模型训练样本更新助力模型。
可选地,所述服务器还包括:
缓存处理模块,用于将接收到的所有模型训练样本缓存到待处理区;
所述模型更新模块,用于对所述待处理区中的模型训练样本进行筛选,得到有效模型训练样本,并根据所述有效模型训练样本更新所述助力模型。
本公开实施例的第五方面,提供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本公开实施例的第一方面所提供的应用于车辆的转向助力控制方法的步骤。
本公开实施例的第六方面,提供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本公开实施例的第二方面所提供的应用于服务器的转向助力控制方法的步骤。
本公开实施例的第七方面,提供一种车辆,包括:
存储器,其上存储有计算机程序;
处理器,用于执行所述存储器中的所述计算机程序,以实现本公开实施例的第一方面所提供的应用于车辆的转向助力控制方法的步骤。
本公开实施例的第八方面,提供一种服务器,包括:
存储器,其上存储有计算机程序;
处理器,用于执行所述存储器中的所述计算机程序,以实现本公开实施例的第二方面所提供的应用于服务器的转向助力控制方法的步骤。
本公开实施例的第九方面,提供一种转向助力控制***,该***包括本公开实施例的第三方面所提供的车辆以及本公开实施例的第四方面所提供的服务器。
在上述技术方案中,在获取车辆当前的转向状态信息之后,向服务器发送包括该转向状态信息的转向助力请求,服务器基于车辆发送的转向助力请求,通过助力模型则可计算得到当前转向过程所需的转向助力力矩大小,车辆接收服务器发送的用于响应转向助力请求的转向助力力矩,根据转向助力力矩以及车辆当前的转向力矩可以驱动车辆转向。其中,助力模型是经过大量模型训练样本训练得到的,利用助力模型计算转向助力力矩使转向助力控制结果更加准确,提高车辆的操纵稳定性,使转向助力***的助力效果更佳,提升驾驶人员的驾驶体验。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本公开,但并不构成对本公开的限制。在附图中:
图1是本公开实施例提供的一种应用于车辆的转向助力控制方法的流程图;
图2是本公开实施例提供的一种应用于车辆的转向助力控制方法的流程图;
图3是本公开实施例提供的一种应用于服务器的转向助力控制方法的流程图;
图4是本公开实施例提供的一种应用于服务器的转向助力控制方法的流程图;
图5是本公开实施例提供的一种车辆与服务器交互的示意图;
图6是本公开实施例提供的一种车辆的框图;
图7是本公开实施例提供的一种服务器的框图;
图8是本公开实施例提供的一种服务器的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开,并不用于限制本公开。
图1是本公开实施例提供的一种应用于车辆的转向助力控制方法的流程图,如图1所示,该方法包括以下步骤:
在步骤S101中,获取车辆当前的转向状态信息。
其中,转向状态信息包括车辆转向力矩以及车速信息。具体地,可以通过力矩传感器检测驾驶人员施加在转向盘上的力矩方向和大小,通过车速传感器检测车辆当前的行驶速度。
在步骤S102中,向服务器发送转向助力请求。
具体地,转向助力请求包括转向状态信息,且服务器建立有助力模型,该助力模型是通过车辆在不同路况下转向行驶所采集到的大量历史模型训练样本训练得到的,用于服务器基于车辆发送的转向助力请求输出转向助力力矩。在服务器接收到包括转向状态信息的转向助力请求之后,根据转向状态信息通过助力模型可以计算得到转向助力力矩。
在步骤S103中,接收服务器发送的用于响应转向助力请求的转向助力力矩,并根据转向助力力矩以及车辆当前的转向力矩驱动车辆转向。
在接收到服务器发送的转向助力力矩计算结果之后,控制电动机运转输出相应大小和方向的转向助力力矩,该转向助力力矩与车辆当前的转向力矩共同作用,辅助驾驶人员进行转向操作。
采用上述方法,在获取车辆当前的转向状态信息之后,向服务器发送包括该转向状态信息的转向助力请求,服务器基于车辆发送的转向助力请求,通过助力模型则可计算得到当前转向过程所需的转向助力力矩大小,车辆接收服务器发送的用于响应转向助力请求的转向助力力矩,根据转向助力力矩以及车辆当前的转向力矩可以驱动车辆转向。其中,助力模型是经过大量模型训练样本训练得到的,利用助力模型计算车辆在当前转向状态下所需的转向助力力矩,计算结果更加准确,提高车辆的操纵稳定性,提升驾驶人员的驾驶体验。
图2是本公开实施例提供的一种应用于车辆的转向助力控制方法的流程图,如图2所示,该方法包括以下步骤:
在步骤S201中,获取车辆当前的转向状态信息。
在步骤S202中,向服务器发送转向助力请求。
在步骤S203中,接收服务器发送的用于响应转向助力请求的转向助力力矩,并根据转向助力力矩以及车辆当前的转向力矩驱动车辆转向。
在步骤S204中,根据车辆的转向状态信息以及车辆内置的助力曲线函数,得到预估助力力矩,将转向状态信息以及预估助力力矩作为模型训练样本上传给服务器。
在本公开实施例中,获取到车辆当前的转向状态信息之后,可以根据车辆内置的助力曲线函数预估当前转向状态下所需的助力力矩,并将转向状态信息以及预估助力力矩上传到服务器,用于更新助力模型训练样本数据库,以提高助力模型的准确度,使服务器发送的转向助力力矩精准匹配车辆当前行驶工况,转向助力***的助力效果更佳。
值得说明的是,车辆行驶过程中,对模型训练样本的采集与上传是实时进行的。获取到车辆当前的转向状态信息之后,在车辆向服务器请求转向助力同时,通过车辆内置的助力曲线函数预估当前转向状态下所需的助力力矩,并将转向状态信息以及预估助力力矩上传至服务器;在车辆未向服务器请求转向助力时,也可以按照预设时长周期性上传采集到的转向状态信息以及对应的预估助力力矩至服务器,以丰富助力模型训练样本数据库,对助力模型进行调整完善。
根据上述技术方案,在获取到车辆当前的转向状态信息之后,向服务器发送转向助力请求,以通过服务器建立的助力模型计算得到当前行驶工况下转向助力力矩。此外,还可以将获取到的车辆当前的转向状态信息通过车辆内置的助力曲线函数预估当前转向状态下所需的助力力矩,并将转向状态信息以及预估助力力矩上传至服务器以完善助力模型训练样本数据库,用于优化助力模型的准确度,使服务器发送转向助力力矩更加适配车辆当前行驶工况,提升车辆转向助力***的助力效果。
图3是本公开实施例提供的一种应用于服务器的转向助力控制方法的流程图,如图3所示,该方法包括以下步骤:
在步骤S301中,接收车辆发送的转向助力请求。
其中,转向助力请求包括转向状态信息,该转向状态信息可以包括车辆转向力矩以及车速信息。
在步骤S302中,根据转向状态信息通过助力模型计算得到转向助力力矩。
其中,助力模型是服务器根据车辆历史上传的模型训练样本建立的,用于服务器基于车辆发送的转向助力请求输出转向助力力矩。
步骤S303中,向车辆发送转向助力力矩。
现有车辆自身内置的助力曲线函数是根据单一车辆的数据建立的,采用上述方案,服务器的助力模型是经过大量同一类型的车辆的模型训练样本训练得到的,数据量更大,通过助力模型预估得到的转向助力力矩更加准确,提高车辆的操纵稳定性,使转向助力***的助力效果更佳,提升驾驶人员的驾驶体验。
可选地,转向助力请求包括车辆位置信息,服务器预先建立有对应每一路段的助力模型,这样上述步骤S302即可以包括:根据转向状态信息中的车辆位置信息确定车辆当前所处的目标路段;将转向状态信息输入目标路段对应的助力模型,以计算得到转向助力力矩。
示例地,服务器可以针对不同路况的路段分别建立对应的助力模型。具体实施时,车辆上传的模型训练样本数据除了包括车辆转向力矩、车速信息以及预估转向助力力矩外,还包括车辆的位置信息,这样,服务器就可以根据车辆的位置信息筛选得到处于同一路段的车辆发送的模型训练样本,从而可以根据每一路段的模型训练样本分别建立一助力模型,得到每一路段对应的助力模型。
可选地,转向助力请求包括目标车辆类型,服务器预先建立有对应每一种车辆类型的助力模型;根据转向状态信息通过助力模型计算得到转向助力力矩,包括:将转向状态信息输入目标车辆类型对应的助力模型,以计算得到转向助力力矩。
示例地,服务器可以针对不同类型的车辆分别建立对应的助力模型。具体实施时,车辆上传的模型训练样本数据除了包括车辆转向力矩、车速信息以及预估转向助力力矩外,还包括车辆类型。这样,服务器就可以根据车辆的类型信息筛选得到同一种类型的车辆发送的模型训练样本,从而可以根据每一种类型的车辆发送的模型训练样本分别建立一助力模型,得到每一种车辆类型对应的助力模型。
另外,本公开实施例还可以结合上述两种可选的实现方式,基于车辆的类型以及位置信息,建立对应每一种类型的车辆以及每一种类型的车辆所处路段的助力模型,具体地,图4是本公开实施例提供的一种应用于服务器的转向助力控制方法的流程图,如图4所示,该方法包括以下步骤:
在步骤S401中,接收车辆发送的转向助力请求,该转向助力请求包括转向状态信息、车辆的类型信息以及车辆当前的位置信息。
在步骤S402中,根据类型信息确定服务器为该类型的车辆建立的所有助力模型集合。
在步骤S403中,根据位置信息确定车辆当前所处的路段,并在助力模型集合中确定对应该路段的目标助力模型。
在步骤S404中,将转向状态信息输入目标助力模型以计算得到转向助力力矩。
在步骤S405中,向车辆发送转向助力力矩。
采用上述方法,不同路况的路段对应有不同的助力模型,同一路段上不同类型的车辆也对应不同的助力模型,减小了车辆类型或者路况不同对助力模型的预测精度的影响,使得服务器能够为车辆提供更大程度上符合车辆类型和行驶路况的助力力矩。
另外,为了使得服务器上已有的助力模型能够持续优化,本公开实施例中,服务器还可以接收车辆上传的模型训练样本,并将接收到的所有模型训练样本缓存到待处理区。其中,模型训练样本包括车辆的转向状态信息以及预估助力力矩,用于丰富助力模型有效模型训练样本数据库,以对助力模型进行结构优化。
进一步地,为了达到优化助力模型的目的,需要对待处理区中的模型训练样本进行筛选,得到有效模型训练样本,并根据有效模型训练样本更新助力模型。
具体地,首先对异常模型训练样本进行判断排除,例如,若同一车辆在预设时长内上传模型训练样本超出预设次数,和/或在预设时长内未能完成一次完整的模型训练样本上传过程,类似于上述过于频繁上传模型训练样本或者同一组模型训练样本上传超时的情况,可能是车辆传感器发生异常,可以对该车辆上传的数据屏蔽处理,并向车辆反馈异常警告,以通知车辆驾驶人员车辆存在故障。
其次,对正常模型训练样本进行筛选,以实现经过模型训练样本的训练可以优化助力模型,例如,可以通过服务器中数据平台的多个校验模块校验模型训练样本,判断模型训练样本是否为较优模型训练样本,并在模型训练样本校验结果为“是”的情况下,将模型训练样本录入数据待处理区。
接下来,对待处理区中缓存的模型训练样本进行分类,以确定各模型训练样本所对应的优化目标,分类依据可以是根据模型训练样本来源的车辆类型、路段或者驾驶模式,分类之后的模型训练样本则用于,按照预设时长周期或在发生助力模型更新触发事件时更新模型训练样本类别对应的助力模型。
这样,在车辆行驶过程中通过实时采集大量模型训练样本,经过判断确定为有效样本后用于助力模型的优化更新,确保了服务器建立的助力模型计算得到的转向助力力矩更加灵活准确,在条件多变的行驶工况下能相应输出合适的转向助力力矩,提高了车辆的操纵稳定性,提升驾驶人员的驾驶体验。
图5是本公开实施例提供的一种车辆与服务器交互的示意图,如图5所示,该方法包括以下步骤:
在步骤S501中,获取车辆当前的转向状态信息。
在步骤S502中,向服务器发送转向助力请求。
在步骤S503中,接收车辆发送的转向助力请求。
在步骤S504中,根据转向状态信息通过助力模型计算得到转向助力力矩。
在步骤S505中,向车辆发送转向助力力矩。
在步骤S506中,接收服务器发送的用于响应转向助力请求的转向助力力矩,并根据转向助力力矩以及车辆当前的转向力矩驱动车辆转向。
可选地,在车辆执行转向操作时,若未向服务器发送转向助力请求,则可以通过车辆内置的助力曲线函数计算当前转向状态下所需的转向助力力矩;在车辆向服务器发送转向助力请求之后,车辆也可以根据内置的助力曲线函数计算当前转向状态下所需的转向助力力矩,避免因服务器故障而无法正确提供转向助力。
可选地,本公开实施例还可以基于模型训练样本数据库的数据处理结果确定前方路况,例如数据库中模型训练样本表明当前路段的前方路况为连续弯路时,向车辆发送路况预警信息。车辆接收到服务器发送的路况预警信息,可以通过电子显示屏或者扬声器等多媒体设备展示该预警信息,以提醒驾驶人员前方路况复杂,需提高警惕。
图6是本公开实施例提供的一种车辆的框图,如图6所示,该车辆600包括:
信息获取模块601,用于获取车辆当前的转向状态信息;
第一发送模块602,用于向服务器发送转向助力请求,转向助力请求包括转向状态信息,服务器建立有助力模型,用于服务器基于车辆发送的转向助力请求输出转向助力力矩;
第一接收模块603,用于接收服务器发送的用于响应转向助力请求的转向助力力矩,并根据转向助力力矩以及车辆当前的转向力矩驱动车辆转向。
可选地,车辆还包括:
样本上传模块,用于根据车辆的转向状态信息以及车辆内置的助力曲线函数,得到预估助力力矩,将转向状态信息以及预估助力力矩作为模型训练样本上传给服务器。
可选地,样本上传模块还用于:
实时获取车辆的转向状态信息,并将获取到的转向状态信息上传给服务器。
采用上述装置,信息获取模块601获取车辆当前的转向状态信息之后,向服务器发送包括该转向状态信息的转向助力请求,服务器基于车辆发送的转向助力请求,通过助力模型则可计算得到当前转向过程所需的转向助力力矩大小,车辆接收服务器发送的用于响应转向助力请求的转向助力力矩,根据转向助力力矩以及车辆当前的转向力矩可以驱动车辆转向。其中,助力模型是经过大量模型训练样本训练得到的,利用助力模型计算车辆在当前转向状态下所需的转向助力力矩,计算结果更加准确,且不同的车辆类型、路段以及驾驶模式所对应的助力模型是不同的,这样可以实现车辆在不同路面状况的道路上行驶,根据实际行驶工况灵活准确地输出相适应的转向助力力矩,提高车辆的操纵稳定性,提升驾驶人员的驾驶体验。
图7是本公开实施例提供的一种服务器的框图,如图7所示,该服务器700包括:
第二接收模块701,用于接收车辆发送的转向助力请求,转向助力请求包括转向状态信息;
助力计算模块702,用于根据转向状态信息通过助力模型计算得到转向助力力矩,其中,助力模型是服务器根据车辆历史上传的模型训练样本建立的;
第二发送模块703,用于向车辆发送转向助力力矩。
可选地,转向助力请求包括车辆位置信息,服务器预先建立有对应每一路段的助力模型;
助力计算模块,用于根据转向状态信息中的车辆位置信息确定车辆当前所处的目标路段,并将转向状态信息输入目标路段对应的助力模型,以计算得到转向助力力矩。
可选地,转向助力请求包括目标车辆类型,服务器预先建立有对应每一种车辆类型的助力模型;
助力计算模块,用于将转向状态信息输入目标车辆类型对应的助力模型,以计算得到转向助力力矩。
可选地,服务器还包括:
样本接收模块,用于接收车辆上传的模型训练样本,模型训练样本包括车辆的转向状态信息以及预估助力力矩;
模型更新模块,用于根据模型训练样本更新助力模型。
可选地,服务器还包括:
缓存处理模块,用于将接收到的所有模型训练样本缓存到待处理区;
模型更新模块,用于对待处理区中的模型训练样本进行筛选,得到有效模型训练样本,并根据有效模型训练样本更新助力模型。
采用上述装置,助力模型是经过大量模型训练样本训练得到的,利用助力模型计算转向助力力矩使转向助力控制结果更加准确,且不同的车辆类型、不同的路段或者不同的驾驶模式所对应的助力模型是不同的,并在车辆行驶过程中实时采集大量模型训练样本,经过判断确定为有效样本后才用于助力模型的优化更新。这样可以实现车辆在不同路面状况的道路上行驶,根据实际行驶工况灵活准确地输出相适应的转向助力力矩,提高车辆的操纵稳定性,提升驾驶人员的驾驶体验。
图8是本公开实施例提供的一种服务器的框图,如图8所示,服务器800包括处理器801,其数量可以为一个或多个,以及存储器802,用于存储可由处理器801执行的计算机程序。存储器802中存储的计算机程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外,处理器801可以被配置为执行该计算机程序,以执行上述应用于服务器的转向助力控制方法。
另外,服务器800还可以包括电源组件803和通信组件804,该电源组件803可以被配置为执行服务器800的电源管理,该通信组件804可以被配置为实现服务器800的通信,例如,有线或无线通信。此外,该服务器800还可以包括输入/输出(I/O)接口805。服务器800可以操作基于存储在存储器802的操作***,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM等。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
相应地,本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该程序指令被处理器执行时实现上述公开实施例提供的应用于车辆的转向助力控制方法的步骤。
相应地,本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该程序指令被处理器执行时实现上述公开实施例提供的应用于服务器的转向助力控制方法的步骤。
相应地,本公开实施例还提供一种车辆,包括存储器,其上存储有计算机程序;处理器,用于执行存储器中的计算机程序,以实现上述公开实施例提供的应用于车辆的转向助力控制方法的步骤。
相应地,本公开实施例还提供一种服务器,包括存储器,其上存储有计算机程序;处理器,用于执行存储器中的计算机程序,以实现上述公开实施例提供的应用于服务器的转向助力控制方法的步骤。
相应地,本公开实施例还提供一种转向助力控制***,该***包括上述公开实施例所提供的车辆以及服务器。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式,但是,本公开并不限于上述实施方式中的具体细节,在本公开的技术构思范围内,可以对本公开的技术方案进行多种简单变型,这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是,在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征,在不矛盾的情况下,可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复,本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外,本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合,只要其不违背本公开的思想,其同样应当视为本公开所公开的内容。
Claims (14)
1.一种转向助力控制方法,应用于车辆,其特征在于,所述方法包括:
获取所述车辆当前的转向状态信息;
向服务器发送转向助力请求,所述转向助力请求包括所述转向状态信息,所述服务器建立有助力模型,用于所述服务器基于车辆发送的转向助力请求输出转向助力力矩;
接收所述服务器发送的用于响应所述转向助力请求的转向助力力矩,并根据所述转向助力力矩以及所述车辆当前的转向力矩驱动所述车辆转向。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述车辆的所述转向状态信息以及所述车辆内置的助力曲线函数,得到预估助力力矩,将所述转向状态信息以及预估助力力矩作为模型训练样本上传给所述服务器。
3.一种转向助力控制方法,应用于服务器,其特征在于,所述方法包括:
接收车辆发送的转向助力请求,所述转向助力请求包括转向状态信息;
根据所述转向状态信息通过助力模型计算得到转向助力力矩,其中,所述助力模型是所述服务器根据车辆历史上传的模型训练样本建立的;
向所述车辆发送所述转向助力力矩。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述转向助力请求包括车辆位置信息,所述服务器预先建立有对应每一路段的助力模型;
所述根据所述转向状态信息通过助力模型计算得到转向助力力矩,包括:
根据所述转向状态信息中的车辆位置信息确定所述车辆当前所处的目标路段;
将所述转向状态信息输入所述目标路段对应的助力模型,以计算得到所述转向助力力矩。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述转向助力请求包括目标车辆类型,所述服务器预先建立有对应每一种车辆类型的助力模型;
所述根据所述转向状态信息通过助力模型计算得到转向助力力矩,包括:
将所述转向状态信息输入所述目标车辆类型对应的助力模型,以计算得到所述转向助力力矩。
6.根据权利要求3至5中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收所述车辆上传的模型训练样本,所述模型训练样本包括所述车辆的转向状态信息以及预估助力力矩;
根据所述模型训练样本更新助力模型。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将接收到的所有模型训练样本缓存到待处理区;
所述根据所述模型训练样本更新助力模型,包括:
对所述待处理区中的模型训练样本进行筛选,得到有效模型训练样本,并根据所述有效模型训练样本更新所述助力模型。
8.一种车辆,其特征在于,包括:
信息获取模块,用于获取所述车辆当前的转向状态信息;
第一发送模块,用于向服务器发送转向助力请求,所述转向助力请求包括所述转向状态信息,所述服务器建立有助力模型,用于所述服务器基于车辆发送的转向助力请求输出转向助力力矩;
第一接收模块,用于接收所述服务器发送的用于响应所述转向助力请求的转向助力力矩,并根据所述转向助力力矩以及所述车辆当前的转向力矩驱动所述车辆转向。
9.一种服务器,其特征在于,包括:
第二接收模块,用于接收车辆发送的转向助力请求,所述转向助力请求包括转向状态信息;
助力计算模块,用于根据所述转向状态信息通过助力模型计算得到转向助力力矩,其中,所述助力模型是所述服务器根据车辆历史上传的模型训练样本建立的;
第二发送模块,用于向所述车辆发送所述转向助力力矩。
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权利要求1或2所述方法的步骤。
11.一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权利要求3至7中任一项所述方法的步骤。
12.一种车辆,其特征在于,包括:
存储器,其上存储有计算机程序;
处理器,用于执行所述存储器中的所述计算机程序,以实现权利要求1或2所述方法的步骤。
13.一种服务器,其特征在于,包括:
存储器,其上存储有计算机程序;
处理器,用于执行所述存储器中的所述计算机程序,以实现权利要求3至7中任一项所述方法的步骤。
14.一种转向助力控制***,其特征在于,该***包括权利要求8所述的车辆以及权利要求9所述的服务器。
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