CN113264056A - 车重估算方法、装置、车辆和可读存储介质 - Google Patents

车重估算方法、装置、车辆和可读存储介质 Download PDF

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CN113264056A CN202110572477.7A CN202110572477A CN113264056A CN 113264056 A CN113264056 A CN 113264056A CN 202110572477 A CN202110572477 A CN 202110572477A CN 113264056 A CN113264056 A CN 113264056A
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Abstract

本发明提供了一种车重估算方法、装置、车辆和可读存储介质，其中，车重估算方法，包括：获取车辆的当前状态信息；基于当前状态信息，记录车辆处于零扭矩输出状态下，车辆的加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值；将加速度检测值和坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，得到车重信息，由于车辆的加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值是在车辆处于零扭矩输出状态下的检测信息，因此，降低了电机扭矩误差对车重预估值的影响，提高了估算得到的车重信息的准确性，最终降低车重信息估计精度对车辆的动力输出和安全***的影响。

Description

车重估算方法、装置、车辆和可读存储介质
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，具体而言，涉及一种车重估算方法、装置、车辆和可读存储介质。
背景技术
现有的自卸车辆具有载货质量变化范围区间大的特点，在该特点下，自卸车辆在作业时，载货质量对车辆输出的动力输出以及车辆的安全***有较大影响，因此，在对自卸车辆进行车重估计的时候，车重估计的越准确，对车辆的动力输出和安全***的影响越小。
而现有车重估计的精度较低，无法满足现阶段的使用需求。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
为此，本发明的第一个方面在于，提供了一种车重估算方法。
本发明的第二个方面在于，提供了一种车重估算装置。
本发明的第三个方面在于，提供了一种车辆。
本发明的第四个方面在于，提供了一种可读存储介质。
有鉴于此，根据本发明的第一个方面，本发明提供了一种车重估算方法，包括：获取车辆的当前状态信息；基于当前状态信息，记录车辆处于零扭矩输出状态下，车辆的加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值；将加速度检测值和坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，得到车重信息。
本申请的技术方案提出了一种车重估算方法，通过运行该方法，可以实现车重信息的估算，在此过程中，由于车辆的加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值是在车辆处于零扭矩输出状态下的检测信息，因此，降低了电机扭矩误差对车重预估值的影响，提高了估算得到的车重信息的准确性，最终降低车重信息估计精度对车辆的动力输出和安全***的影响。
具体地，本申请的技术方案是通过以下方式实现的，具体地，获取车辆的当前状态信息，并判断车辆的当前状态信息是否满足零扭矩输出状态，在车辆满足零扭矩输出状态下，记录车辆的加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值，并将加速度检测值和坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，以便根据该目标动态整车重量预估算法模型得到车重信息。
其中，目标动态整车重量预估算法模型是基于汽车纵向动力学方程，通过采集加速度，利用最小二乘法，在VCU中建立动态整车重量预估算法模型。
具体地，该动态整车重量预估算法模型所引用的公式为：
Figure BDA0003083073010000021
其中，在上述公式的基础上，在车辆处于零扭矩输出状态，等号左侧值等于零，上述公式变形得到以下公式，即目标动态整车重量预估算法模型：
Figure BDA0003083073010000022
其中，Ttq为电机转矩，ig为变速机构的当前传动比，i0为减速机构的传动比，ηT为车辆的传动***的机械效率，r为车辆轮胎滚动半径，CD为空气阻力系数，ρ为空气密度，v为车辆的行驶速度，A为车辆的迎风面积，f0和f1是滚动阻力系数F的速度拟合常数项、一次项系数，M为车重信息，g为重力常数，α为车辆的当前行驶道路的坡道角度值，δ为旋转质量换算系数，
Figure BDA0003083073010000023
为车辆的当前加速度。
其中，对于同一车辆处于相同车速状态下，上述公式中仅坡道角度值和当前加速度为变量，因此，通过测定该参数，即可估算得到一个车重信息。
另外，根据本发明上述技术方案提供的车重估算方法，还具有如下附加技术特征：
在上述技术方案中，记录车辆处于零扭矩输出状态下，车辆的加速度检测值，还包括：获取车辆处于零扭矩输出状态下，车辆的运行姿态；基于车辆的运行姿态处于平稳状态下，记录车辆的加速度检测值。
在该技术方案中，再次限定了记录车辆的加速度检测值的时机，具体地，通过获取车辆的运行姿态，以便根据车辆的运行姿态来判断车辆是否处于平稳状态，只有在车辆处于平稳状态下，才记录车辆的加速度检测值，避免了车辆的姿态变化对获取得到的加速度检测值所产生的影响，以此来提高估算车重信息的准确性。
在上述任一技术方案中，车辆的处于运动状态、车辆处于无制动状态以及车辆的变速机构的当前档位为换挡间隙下的空档下，输出的扭矩为零的状态为零扭矩输出状态。
在该技术方案中，具体限定了车辆处于零扭矩输出状态的情况，具体地，零扭矩输出状态即车辆处于运动状态、当前车辆无制动且车辆的变速机构为换挡间隙下的空档下，输出扭矩为零的状态，在此过程中，通过限定零扭矩输出状态的具体情况，以便在实际使用场景下，通过获取车辆的当前状态信息，来判定车辆是否属于零扭矩输出状态，降低了电机扭矩误差对车重预估值的影响，提高了估算得到的车重信息的准确性，最终降低车重信息估计精度对车辆的动力输出和安全***的影响。
在上述任一技术方案中，基于加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量不存在跳变，车辆处于运行姿态平稳状态；其中，宽度方向、高度方向、车辆的行进方向两两垂直。
在该技术方案中，具体限定了车辆处于运行姿态平稳状态下的判定标准，以便在实际使用场景下，通过获取车辆的当前状态信息，来判定车辆的运行姿态是否平稳状态，避免了车辆的姿态变化对获取得到的加速度检测值所产生的影响，以此来提高估算车重信息的准确性。
具体地，在该技术方案中，通过获取加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量的变化情况来确定车辆是否处于运行姿态平稳状态，若加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量不存在跳变，则认定车辆处于运行姿态平稳状态。
可以理解的是，单位时间内，加速度检测值在车辆的高度方向的分量对应的增大量或减小量超过预设值和/或在宽度方向的分量的增大量或减小量超过预设值，认为存在跳变。
在其中一个技术方案中，检测到的加速度检测值在车辆的高度方向的分量中的多个检测值之间的波动值超过预设值和/或检测到的加速度检测值在车辆的宽度方向的分量中的多个检测值之间的波动值超过预设值，认为存在跳变。
在上述任一技术方案中，车重估算方法还包括：获取车辆的装载信息；基于装载信息指示车辆为空载状态，根据处于空载状态下的车重信息对目标动态整车重量预估算法模型进行参数修正。
在该技术方案中，通过获取车辆的装载信息，并确定处于空载状态下的车重信息，利用该车重对目标动态整车重量预估算法模型进行参数修正，以便参数修正后的目标动态整车重量预估算法模型估算得到的车重信息更加准确。
具体地，修正后的目标动态整车重量预估算法模型表述如下：
Figure BDA0003083073010000041
其中，Ttq为电机转矩，ig为变速机构的当前传动比，i0为减速机构的传动比，ηT为车辆的传动***的机械效率，r为车辆轮胎滚动半径，CD为空气阻力系数，ρ为空气密度，v为车辆的行驶速度，A为车辆的迎风面积，f0和f1是滚动阻力系数F的速度拟合常数项、一次项系数，M为车重信息，g为重力常数，α为车辆的当前行驶道路的坡道角度值，δ为旋转质量换算系数，
Figure BDA0003083073010000042
为车辆的当前加速度，其中，F(k)为车重修正系数，其中，空载状态下的车重信息对应一个k值，将k值输入至F(k)得到车重修正系数。
在其中一个技术方案中，F(k)可以是一次线性函数，也可以是分段函数。
在该技术方案中，利用处于空载状态下的车重信息对目标动态整车重量预估算法模型进行修正，减小车辆磨损等因素对预估模型造成的偏差，进而提高车重信息的估算精度。
在上述任一技术方案中，根据装载信息确定车辆完成一次卸货处理，确定车辆为空载状态；根据装载信息确定车辆完成一次装货处理，确定车辆为装载状态；其中，装载信息包括车辆的箱体的举升状态、车辆的取力开关的历史工作信息、车辆的变速机构的历史档位切换信息和车辆的车速信息中的一种或多种。
在该技术方案中，通过采用完成一次卸货处理或车辆完成一次装货处理来确定车辆的当前状态，以便确保获得到的处于空载状态下的车重信息与实际应用场景下的车重信息相匹配，减少了处于空载状态下的车重信息与实际应用场景下的车重信息不匹配这一情况出现的几率。
在上述任一技术方案中，加速度检测值和坡道角度值为多个，将加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，得到车重信息，具体包括：根据多个加速度检测值和多个坡道角度值，得到多个车重信息估算值；对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到车重信息。
在该技术方案中，具体限定了车重信息的确定过程，本申请的技术方案通过获取得到多个加速度检测值和多个坡道角度值，并将多个加速度检测值和多个坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，以便得到多个车重信息估算值，通过对多个车重信息估算值进行收敛性计算，以得到车重信息，在此过程中，车重信息是从多个车重信息估算值进行收敛性计算得到的，因此，该车重信息能够表征车重信息的分布情况，因此，确保了估算结果的可信度。
在上述任一技术方案中，对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到车重信息，具体包括：对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到第一个收敛车重；基于统计得到的收敛车重的数量大于或等于预设数值，对预设数值个第一收敛车重进行收敛性判断，以得到车重信息。
在该技术方案中，具体限定了车重信息是基于二次收敛性判断所得到的，得到的车重信息能够表征多个第一收敛车重的分布情况，因此，收敛性判断得到的车重信息能够更加准确的反应车辆的实际车重信息，提高车重信息的估算精度。
在上述任一技术方案中，对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到车重信息，具体包括：对每个第一预设时间间隔内获取得到的车重信息估算值进行收敛性判断，得到第二收敛车重；对每个第二预设时间间隔内的第二收敛车重进行收敛性判断，得到车重信息。
在该技术方案中，给出了另外一种基于二次收敛性判断得到的车重信息的方案，具体地，第一预设时间间隔小于第二预设时间间隔，由于得到的车重信息能够表征多个第一收敛车重的分布情况，因此，收敛性判断得到的车重信息能够更加准确的反应车辆的实际车重信息，提高车重信息的估算精度。
在上述任一技术方案中，基于输出的车重信息较上一次输出的车重信息的偏差大于或等于5％，将输出的车重信息作为最新的车重信息进行存储，在输出的车重信息较上一次输出的车重信息的偏差小于5％，将上一次输出的车重信息作为最新的车重信息进行存储。
在上述任一技术方案中，收敛车重为其对应的收敛时间内的车重信息估算值的平均值，或为其对应的收敛时间内的出现频率最高的车重信息估算值。
根据本发明的第二个方面，本发明提供了一种车重估算装置，包括：获取模块，用于获取车辆的当前状态信息；记录模块，用于基于当前状态信息，记录车辆处于零扭矩输出状态下，车辆的加速度检测值；计算模块，用于将加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，得到车重信息。
本申请的技术方案提出了一种车重估算装置，设置有该车重估算装置的车辆可以实现车重信息的估算，在此过程中，由于车辆的加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值是在车辆处于零扭矩输出状态下的检测信息，因此，降低了电机扭矩误差对车重预估值的影响，提高了估算得到的车重信息的准确性，最终降低车重信息估计精度对车辆的动力输出和安全***的影响。
具体地，本申请的技术方案是通过以下方式实现的，具体地，获取车辆的当前状态信息，并判断车辆的当前状态信息是否满足零扭矩输出状态，在车辆满足零扭矩输出状态下，记录车辆的加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值，并将加速度检测值和坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，以便根据该目标动态整车重量预估算法模型得到车重信息。
其中，目标动态整车重量预估算法模型是基于汽车纵向动力学方程，通过采集加速度，利用最小二乘法，在VCU中建立动态整车重量预估算法模型。
具体地，该动态整车重量预估算法模型所引用的公式为：
Figure BDA0003083073010000071
其中，在上述公式的基础上，在车辆处于零扭矩输出状态，等号左侧值等于零，上述公式变形得到以下公式：
Figure BDA0003083073010000072
其中，Ttq为电机转矩，ig为变速机构的当前传动比，i0为减速机构的传动比，ηT为车辆的传动***的机械效率，r为车辆轮胎滚动半径，CD为空气阻力系数，ρ为空气密度，v为车辆的行驶速度，A为车辆的迎风面积，f0和f1是滚动阻力系数F的速度拟合常数项、一次项系数，M为车重信息，g为重力常数，α为车辆的当前行驶道路的坡道角度值，δ为旋转质量换算系数，
Figure BDA0003083073010000073
为车辆的当前加速度。
其中，对于同一车辆处于相同车速状态下，上述公式中仅坡道角度值和当前加速度为变量，因此，通过测定该参数，即可估算得到一个车重信息。
在上述任一技术方案中，记录模块还用于：获取车辆处于零扭矩输出状态下，车辆的运行姿态；基于车辆的运行姿态处于平稳状态下，记录车辆的加速度检测值。
在该技术方案中，再次限定了记录车辆的加速度检测值的时机，具体地，通过获取车辆的运行姿态，以便根据车辆的运行姿态来判断车辆是否处于平稳状态，只有在车辆处于平稳状态下，才记录车辆的加速度检测值，避免了车辆的姿态变化对获取得到的加速度检测值所产生的影响，以此来提高估算车重信息的准确性。
在上述任一技术方案中，车辆的处于运动状态、车辆处于无制动状态以及车辆的变速机构的当前档位为换挡间隙下的空档下，输出的扭矩为零的状态为零扭矩输出状态。
在该技术方案中，具体限定了车辆处于零扭矩输出状态的情况，具体地，零扭矩输出状态即车辆处于运动状态、当前车辆无制动且车辆的变速机构为换挡间隙下的空档下，输出扭矩为零的状态，在此过程中，通过限定零扭矩输出状态的具体情况，以便在实际使用场景下，通过获取车辆的当前状态信息，来判定车辆是否属于零扭矩输出状态，降低了电机扭矩误差对车重预估值的影响，提高了估算得到的车重信息的准确性，最终降低车重信息估计精度对车辆的动力输出和安全***的影响。
在上述任一技术方案中，基于加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量不存在跳变，车辆处于运行姿态平稳状态；其中，宽度方向、高度方向、车辆的行进方向两两垂直。
在该技术方案中，具体限定了车辆处于运行姿态平稳状态下的判定标准，以便在实际使用场景下，通过获取车辆的当前状态信息，来判定车辆的运行姿态是否平稳状态，避免了车辆的姿态变化对获取得到的加速度检测值所产生的影响，以此来提高估算车重信息的准确性。
具体地，在该技术方案中，通过获取加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量的变化情况来确定车辆是否处于运行姿态平稳状态，若加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量不存在跳变，则认定车辆处于运行姿态平稳状态。
可以理解的是，单位时间内，加速度检测值在车辆的高度方向的分量对应的增大量或减小量超过预设值和/或在宽度方向的分量的增大量或减小量超过预设值，认为存在跳变。
在其中一个技术方案中，检测到的加速度检测值在车辆的高度方向的分量中的多个检测值之间的波动值超过预设值和/或检测到的加速度检测值在车辆的宽度方向的分量中的多个检测值之间的波动值超过预设值，认为存在跳变。
在上述任一技术方案中，计算模块还用于：获取车辆的装载信息；基于装载信息指示车辆为空载状态，根据处于空载状态下的车重信息对目标动态整车重量预估算法模型进行参数修正。
在该技术方案中，通过获取车辆的装载信息，并确定处于空载状态下的车重信息，利用该车重对目标动态整车重量预估算法模型进行参数修正，以便参数修正后的目标动态整车重量预估算法模型估算得到的车重信息更加准确。
具体地，修正后的目标动态整车重量预估算法模型表述如下：
Figure BDA0003083073010000091
其中，Ttq为电机转矩，ig为变速机构的当前传动比，i0为减速机构的传动比，ηT为车辆的传动***的机械效率，r为车辆轮胎滚动半径，CD为空气阻力系数，ρ为空气密度，v为车辆的行驶速度，A为车辆的迎风面积，f0和f1是滚动阻力系数F的速度拟合常数项、一次项系数，M为车重信息，g为重力常数，α为车辆的当前行驶道路的坡道角度值，δ为旋转质量换算系数，
Figure BDA0003083073010000092
为车辆的当前加速度，其中，F(k)为车重修正系数，其中，空载状态下的车重信息对应一个k值，将k值输入至F(k)得到车重修正系数。
在其中一个技术方案中，F(k)可以是一次线性函数，也可以是分段函数。
在该技术方案中，利用处于空载状态下的车重信息对目标动态整车重量预估算法模型进行修正，减小车辆磨损等因素对预估模型造成的偏差，进而提高车重信息的估算精度。
在上述任一技术方案中，根据装载信息确定车辆完成一次卸货处理，确定车辆为空载状态；根据装载信息确定车辆完成一次装货处理，确定车辆为装载状态；其中，装载信息包括车辆的箱体的举升状态、车辆的取力开关的历史工作信息、车辆的变速机构的历史档位切换信息和车辆的车速信息中的一种或多种。
在该技术方案中，通过采用完成一次卸货处理或车辆完成一次装货处理来确定车辆的当前状态，以便确保获得到的处于空载状态下的车重信息与实际应用场景下的车重信息相匹配，减少了处于空载状态下的车重信息与实际应用场景下的车重信息不匹配这一情况出现的几率。
在上述任一技术方案中，加速度检测值和坡道角度值为多个，计算模块具体用于：根据多个加速度检测值和多个坡道角度值，得到多个车重信息估算值；对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到车重信息。
在该技术方案中，具体限定了车重信息的确定过程，本申请的技术方案通过获取得到多个加速度检测值和多个坡道角度值，并将多个加速度检测值和多个坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，以便得到多个车重信息估算值，通过对多个车重信息估算值进行收敛性计算，以得到车重信息，在此过程中，车重信息是从多个车重信息估算值进行收敛性计算得到的，因此，该车重信息能够表征车重信息的分布情况，因此，确保了估算结果的可信度。
在上述任一技术方案中，对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到车重信息，具体包括：对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到第一个收敛车重；基于统计得到的收敛车重的数量大于或等于预设数值，对预设数值个第一收敛车重进行收敛性判断，以得到车重信息。
在该技术方案中，具体限定了车重信息是基于二次收敛性判断所得到的，得到的车重信息能够表征多个第一收敛车重的分布情况，因此，收敛性判断得到的车重信息能够更加准确的反应车辆的实际车重信息，提高车重信息的估算精度。
在上述任一技术方案中，对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到车重信息，具体包括：对每个第一预设时间间隔内获取得到的车重信息估算值进行收敛性判断，得到第二收敛车重；对每个第二预设时间间隔内的第二收敛车重进行收敛性判断，得到车重信息。
在该技术方案中，给出了另外一种基于二次收敛性判断得到的车重信息的方案，具体地，第一预设时间间隔小于第二预设时间间隔，由于得到的车重信息能够表征多个第一收敛车重的分布情况，因此，收敛性判断得到的车重信息能够更加准确的反应车辆的实际车重信息，提高车重信息的估算精度。在上述任一技术方案中，基于输出的车重信息较上一次输出的车重信息的偏差大于或等于5％，将输出的车重信息作为最新的车重信息进行存储，在输出的车重信息较上一次输出的车重信息的偏差小于5％，将上一次输出的车重信息作为最新的车重信息进行存储。
在上述任一技术方案中，收敛车重为其对应的收敛时间内的车重信息估算值的平均值，或为其对应的收敛时间内的出现频率最高的车重信息估算值。
根据本发明的第三个方面，本发明提供了一种车辆，包括：处理器；存储器，存储器上存储有可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面中任一项的车重估算方法的步骤。
根据本发明的第四个方面，本发明提供了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面中任一项的车重估算方法的步骤
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1示出了本发明实施例中的车重估算方法的流程示意图之一；
图2示出了本发明实施例中的车重估算方法的流程示意图之二；
图3示出了本发明实施例中的车辆的高度方向和宽度方向的示意图；
图4示出了本发明实施例中的车重估算方法的流程示意图之三；
图5示出了本发明实施例中的车辆姿态获取时的车辆各部件的连接示意图；
图6示出了本发明实施例中的将加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，得到车重信息的流程示意图；
图7示出了本发明实施例中的车重估算方法的流程示意图之四；
图8示出了本发明实施例中的车重估算装置的示意框图；
图9示出了本发明实施例中的车辆的示意框图。
其中，图8和图9中的附图标记与部件名称之间的对应关系为：
800车重估算装置，802获取模块，804记录模块，806计算模块，900车辆，902处理器，904存储器。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述方面、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例一
如图1所示，根据本发明的一个实施例中，本发明提供了一种车重估算方法，包括：
步骤102，获取车辆的当前状态信息；
步骤104，基于当前状态信息，记录车辆处于零扭矩输出状态下，车辆的加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值；
步骤106，将加速度检测值和坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，得到车重信息。
本申请的实施例提出了一种车重估算方法，通过运行该方法，可以实现车重信息的估算，在此过程中，由于车辆的加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值是在车辆处于零扭矩输出状态下的检测信息，因此，降低了电机扭矩误差对车重预估值的影响，提高了估算得到的车重信息的准确性，最终降低车重信息估计精度对车辆的动力输出和安全***的影响。
具体地，本申请的实施例是通过以下方式实现的，具体地，获取车辆的当前状态信息，并判断车辆的当前状态信息是否满足零扭矩输出状态，在车辆满足零扭矩输出状态下，记录车辆的加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值，并将加速度检测值和坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，以便根据该目标动态整车重量预估算法模型得到车重信息。
其中，目标动态整车重量预估算法模型是基于汽车纵向动力学方程，通过采集加速度，利用最小二乘法，在VCU中建立动态整车重量预估算法模型。
具体地，该动态整车重量预估算法模型所引用的公式为：
Figure BDA0003083073010000131
其中，在上述公式的基础上，在车辆处于零扭矩输出状态，等号左侧值等于零，上述公式变形得到以下公式：
Figure BDA0003083073010000132
其中，Ttq为电机转矩，ig为变速机构的当前传动比，i0为减速机构的传动比，ηT为车辆的传动***的机械效率，r为车辆轮胎滚动半径，CD为空气阻力系数，ρ为空气密度，v为车辆的行驶速度，A为车辆的迎风面积，f0和f1是滚动阻力系数F的速度拟合常数项、一次项系数，M为车重信息，g为重力常数，α为车辆的当前行驶道路的坡道角度值，δ为旋转质量换算系数，
Figure BDA0003083073010000133
为车辆的当前加速度。
其中，对于同一车辆处于相同车速状态下，上述公式中仅坡道角度值和当前加速度为变量，因此，通过测定该参数，即可估算得到一个车重信息。
在其中一个实施例中，坡道角度值可以通过安装角度传感器获取。
实施例二
在上述实施例中，记录车辆处于零扭矩输出状态下，车辆的加速度检测值，如图2所示，还包括：
步骤202，获取车辆处于零扭矩输出状态下，车辆的运行姿态；
步骤204，基于车辆的运行姿态处于平稳状态下，记录车辆的加速度检测值。
在该实施例中，再次限定了记录车辆的加速度检测值的时机，具体地，通过获取车辆的运行姿态，以便根据车辆的运行姿态来判断车辆是否处于平稳状态，只有在车辆处于平稳状态下，才记录车辆的加速度检测值，避免了车辆的姿态变化对获取得到的加速度检测值所产生的影响，以此来提高估算车重信息的准确性。
实施例三
在该实施例中，限定了零扭矩输出状态的判定方式，具体地，车辆处于运动状态、车辆处于无制动状态以及车辆的变速机构的当前档位为换挡间隙下的空档下，输出的扭矩为零的状态为零扭矩输出状态。
在该实施例中，具体限定了车辆处于零扭矩输出状态的情况，具体地，零扭矩输出状态即车辆处于运动状态、当前车辆无制动且车辆的变速机构为换挡间隙下的空档下，输出的扭矩为零的状态，在此过程中，通过限定零扭矩输出状态的具体情况，以便在实际使用场景下，通过获取车辆的当前状态信息，来判定车辆是否属于零扭矩输出状态，降低了电机扭矩误差对车重预估值的影响，提高了估算得到的车重信息的准确性，最终降低车重信息估计精度对车辆的动力输出和安全***的影响。
实施例四
在该实施例中，限定了车辆处于运行姿态平稳状态的判定方式，具体地，基于加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量不存在跳变，车辆处于运行姿态平稳状态；其中，宽度方向、高度方向、车辆的行进方向两两垂直。
在该实施例中，具体限定了车辆处于运行姿态平稳状态下的判定标准，以便在实际使用场景下，通过获取车辆的当前状态信息，来判定车辆的运行姿态是否平稳状态，避免了车辆的姿态变化对获取得到的加速度检测值所产生的影响，以此来提高估算车重信息的准确性。
具体地，如图3所示，在该实施例中，通过获取加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量的变化情况来确定车辆是否处于运行姿态平稳状态，若加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量不存在跳变，则认定车辆处于运行姿态平稳状态。
可以理解的是，单位时间内，加速度检测值在车辆的高度方向的分量对应的增大量或减小量超过预设值和/或在宽度方向的分量的增大量或减小量超过预设值，认为存在跳变。
在其中一个实施例中，检测到的加速度检测值在车辆的高度方向的分量中的多个检测值之间的波动值超过预设值和/或检测到的加速度检测值在车辆的宽度方向的分量中的多个检测值之间的波动值超过预设值，认为存在跳变。
实施例五
在上述任一实施例中，如图4所示，车重估算方法还包括：
步骤402，获取车辆的装载信息；
步骤404，基于装载信息指示车辆为空载状态，根据处于空载状态下的车重信息对目标动态整车重量预估算法模型进行参数修正。
在该实施例中，通过获取车辆的装载信息，并确定处于空载状态下的车重信息，利用该车重对目标动态整车重量预估算法模型进行参数修正，以便参数修正后的目标动态整车重量预估算法模型估算得到的车重信息更加准确。
具体地，修正后的目标动态整车重量预估算法模型表述如下：
Figure BDA0003083073010000151
其中，Ttq为电机转矩，ig为变速机构的当前传动比，i0为减速机构的传动比，ηT为车辆的传动***的机械效率，r为车辆轮胎滚动半径，CD为空气阻力系数，ρ为空气密度，v为车辆的行驶速度，A为车辆的迎风面积，f0和f1是滚动阻力系数F的速度拟合常数项、一次项系数，M为车重信息，g为重力常数，α为车辆的当前行驶道路的坡道角度值，δ为旋转质量换算系数，
Figure BDA0003083073010000152
为车辆的当前加速度，其中，F(k)为车重修正系数，其中，空载状态下的车重信息对应一个k值，将k值输入至F(k)得到车重修正系数。
在其中一个实施例中，F(k)可以是一次线性函数，也可以是分段函数。
在该实施例中，利用处于空载状态下的车重信息对目标动态整车重量预估算法模型进行修正，减小车辆磨损等因素对预估模型造成的偏差，进而提高车重信息的估算精度。
在上述任一实施例中，根据装载信息确定车辆完成一次卸货处理，确定车辆为空载状态；根据装载信息确定车辆完成一次装货处理，确定车辆为装载状态；其中，装载信息包括车辆的箱体的举升状态、车辆的取力开关的历史工作信息、车辆的变速机构的历史档位切换信息和车辆的车速信息中的一种或多种。
在该实施例中，通过采用完成一次卸货处理或车辆完成一次装货处理来确定车辆的当前状态，以便确保获得到的处于空载状态下的车重信息与实际应用场景下的车重信息相匹配，减少了处于空载状态下的车重信息与实际应用场景下的车重信息不匹配这一情况出现的几率。
如图5所示，车辆的仪表、加速度传感器、换挡手柄通过CAN与VCU连接，取力开关、举升状态以及制动信号通过电气连接传输到VCU，其中，VCU是纯电动汽车的电控***。
实施例六
在上述任一实施例中，加速度检测值和坡道角度值为多个，将加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，得到车重信息，如图6所示，具体包括：
步骤602，根据多个加速度检测值和多个坡道角度值，得到多个车重信息估算值；
步骤604，对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到车重信息。
在该实施例中，具体限定了车重信息的确定过程，本申请的实施例通过获取得到多个加速度检测值和多个坡道角度值，并将多个加速度检测值和多个坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，以便得到多个车重信息估算值，通过对多个车重信息估算值进行收敛性计算，以得到车重信息，在此过程中，车重信息是从多个车重信息估算值进行收敛性计算得到的，因此，该车重信息能够表征车重信息的分布情况，因此，确保了估算结果的可信度。
在上述任一实施例中，对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到车重信息，具体包括：对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到第一个收敛车重；基于统计得到的收敛车重的数量大于或等于预设数值，对预设数值个第一收敛车重进行收敛性判断，以得到车重信息。
在该实施例中，具体限定了车重信息是基于二次收敛性判断所得到的，得到的车重信息能够表征多个第一收敛车重的分布情况，因此，收敛性判断得到的车重信息能够更加准确的反应车辆的实际车重信息，提高车重信息的估算精度。
在上述任一实施例中，对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到车重信息，具体包括：对每个第一预设时间间隔内获取得到的车重信息估算值进行收敛性判断，得到第二收敛车重；对每个第二预设时间间隔内的第二收敛车重进行收敛性判断，得到车重信息。
在该实施例中，给出了另外一种基于二次收敛性判断得到的车重信息的方案，具体地，第一预设时间间隔小于第二预设时间间隔，由于得到的车重信息能够表征多个第一收敛车重的分布情况，因此，收敛性判断得到的车重信息能够更加准确的反应车辆的实际车重信息，提高车重信息的估算精度。
在上述任一实施例中，基于输出的车重信息较上一次输出的车重信息的偏差大于或等于5％，将输出的车重信息作为最新的车重信息进行存储，在输出的车重信息较上一次输出的车重信息的偏差小于5％，将上一次输出的车重信息作为最新的车重信息进行存储。
在其中一个实施例中，收敛车重为其对应的收敛时间内的车重信息估算值的平均值，或为其对应的收敛时间内的出现频率最高的车重信息估算值。
具体实施例
如图7所示，车重估算方法包括：
步骤702，控制车辆以车速大于5km/h运动；
步骤704，在换挡间隙且变速机构零扭矩输出；
步骤706，车辆运行姿态稳定状态识别；
步骤708，在判断车辆运行姿态是否稳定，在判断结果为是，执行步骤710，在判断结果为否时，执行步骤708；
步骤710，输入至目标动态整车重量预估算法模型；
步骤712，对目标动态整车重量预估算法模型进行参数修正；
步骤714，输出车重信息。
其中，车重估算方法还包括：整车装载状态识别：整车控制器通过采集仪表的车速信息，上装控制器的顶盖开启关闭状态信息，换挡手柄D/R档切换信息、取力开关以及举升状态信息，在整车控制器中建立算法模型，当时别到车辆完成一次卸货工况后，认为车辆为“空载”状态，当识别到车辆完成一次装货工况后，则认为车辆为“装载”状态。
零扭矩输出状态识别：当车速大于5km/h(可以根据实际使用场景进行设定)，且整车无机械制动，变速机构换挡过程，驱动电机需要退出当前档位，切换至空挡进行调速，然后进入目标档位，切换空挡过程中电机控制无扭矩输出至整车，此时为零扭矩输出状态。
整车运行姿态识别：整车控制器通过采集加速度传感器报文，基于车辆垂直及宽度方向加速度，车速等信息建立车辆运行姿态模型，当车辆行使时无垂直及宽度方向跳变时，认为车辆运行姿态平稳。
整车车重预估：在整车控制器中基于车辆纵向动力学公式搭建车重预估模型，模型搭建过程中需要进行采集不同车重整车数据，对车重预估模型进行修正。车辆运行后，当VCU识别到车速大于5km/h后，且车辆进入零扭矩状态后，VCU开始对车重进行计算，换挡间隙为1.5s左右，VCU每次换挡过程中对所有计算的车重(m1，m2，m3……mn)进行一次收敛处理，得到车重Mn，VCU对换挡间隙得到的收敛车重(M1，M2，M3……Mn)再次进行收敛处理，得到最终的预估车重M，如计算车重偏差小于5％不对输出预估车重进行修改，反之则输出最新预估车重。当整车控制器(VCU)识别到车辆处于空载状态时，需要利用“空载”车重对车重预估模型进行修正，确保车重预估的准确性。
在该实施例中，VCU基于整车CAN总线信息，建立车辆载重状态模型，不需要增加额外的成本，基于整车控制和软件实现车重的预估，识别载重状态。
实施例七
如图8所示，本发明提供了一种车重估算装置800，包括：获取模块802，用于获取车辆的当前状态信息；记录模块804，用于基于当前状态信息，记录车辆处于零扭矩输出状态下，车辆的加速度检测值；计算模块806，用于将加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，得到车重信息。
本申请的实施例提出了一种车重估算装置800，设置有该车重估算装置800的车辆可以实现车重信息的估算，在此过程中，由于车辆的加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值是在车辆处于零扭矩输出状态下的检测信息，因此，降低了电机扭矩误差对车重预估值的影响，提高了估算得到的车重信息的准确性，最终降低车重信息估计精度对车辆的动力输出和安全***的影响。
具体地，本申请的实施例是通过以下方式实现的，具体地，获取车辆的当前状态信息，并判断车辆的当前状态信息是否满足零扭矩输出状态，在车辆满足零扭矩输出状态下，记录车辆的加速度检测值和车辆的当前行驶道路的坡道角度值，并将加速度检测值和坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，以便根据该目标动态整车重量预估算法模型得到车重信息。
在其中一个实施例中，记录模块804还用于获取车辆处于零扭矩输出状态下，车辆的运行姿态；基于车辆的运行姿态处于平稳状态下，记录车辆的加速度检测值。
在其中一个实施例中，基于车辆的处于运动状态、车辆处于无制动状态以及车辆的变速机构的当前档位为换挡间隙下的空档，车辆处于零扭矩输出状态。
在其中一个实施例中，基于加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量不存在跳变，车辆处于运行姿态平稳状态；其中，宽度方向是与高度方向和车辆的行进方向同时垂直的方向。
在其中一个实施例中，计算模块806还用于获取车辆的装载信息；基于装载信息指示车辆为空载状态，根据处于空载状态下的车重信息对目标动态整车重量预估算法模型进行参数修正。
在其中一个实施例中，根据装载信息确定车辆完成一次卸货处理，确定车辆为空载状态；根据装载信息确定车辆完成一次装货处理，确定车辆为装载状态；其中，装载信息包括车辆的箱体的举升状态、车辆的取力开关的历史工作信息、车辆的变速机构的历史档位切换信息和车辆的车速信息中的一种或多种。
在其中一个实施例中，加速度检测值和坡道角度值为多个，计算模块806用于根据多个加速度检测值和多个坡道角度值，得到多个车重信息估算值；对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到一个收敛车重；基于统计得到的收敛车重的数量大于或等于预设数值，对预设数值收敛车重进行收敛性判断，以得到车重信息。
在上述任一实施例中，记录模块804还用于：获取车辆处于零扭矩输出状态下，车辆的运行姿态；基于车辆的运行姿态处于平稳状态下，记录车辆的加速度检测值。
在该实施例中，再次限定了记录车辆的加速度检测值的时机，具体地，通过获取车辆的运行姿态，以便根据车辆的运行姿态来判断车辆是否处于平稳状态，只有在车辆处于平稳状态下，才记录车辆的加速度检测值，避免了车辆的姿态变化对获取得到的加速度检测值所产生的影响，以此来提高估算车重信息的准确性。
在上述任一实施例中，车辆的处于运动状态、车辆处于无制动状态以及车辆的变速机构的当前档位为换挡间隙下的空档下，输出的扭矩为零的状态为零扭矩输出状态。
在该实施例中，具体限定了车辆处于零扭矩输出状态的情况，具体地，零扭矩输出状态即车辆处于运动状态、当前车辆无制动且车辆的变速机构为换挡间隙下的空档下，输出扭矩为零的状态，在此过程中，通过限定零扭矩输出状态的具体情况，以便在实际使用场景下，通过获取车辆的当前状态信息，来判定车辆是否属于零扭矩输出状态，降低了电机扭矩误差对车重预估值的影响，提高了估算得到的车重信息的准确性，最终降低车重信息估计精度对车辆的动力输出和安全***的影响。
在上述任一实施例中，基于加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量不存在跳变，车辆处于运行姿态平稳状态；其中，宽度方向、高度方向、车辆的行进方向两两垂直。
在该实施例中，具体限定了车辆处于运行姿态平稳状态下的判定标准，以便在实际使用场景下，通过获取车辆的当前状态信息，来判定车辆的运行姿态是否平稳状态，避免了车辆的姿态变化对获取得到的加速度检测值所产生的影响，以此来提高估算车重信息的准确性。
具体地，在该实施例中，通过获取加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量的变化情况来确定车辆是否处于运行姿态平稳状态，若加速度检测值在车辆的高度方向和宽度方向的分量不存在跳变，则认定车辆处于运行姿态平稳状态。
可以理解的是，单位时间内，加速度检测值在车辆的高度方向的分量对应的增大量或减小量超过预设值和/或在宽度方向的分量的增大量或减小量超过预设值，认为存在跳变。
在其中一个实施例中，检测到的加速度检测值在车辆的高度方向的分量中的多个检测值之间的波动值超过预设值和/或检测到的加速度检测值在车辆的宽度方向的分量中的多个检测值之间的波动值超过预设值，认为存在跳变。
在上述任一实施例中，计算模块806还用于：获取车辆的装载信息；基于装载信息指示车辆为空载状态，根据处于空载状态下的车重信息对目标动态整车重量预估算法模型进行参数修正。
在该实施例中，通过获取车辆的装载信息，并确定处于空载状态下的车重信息，利用该车重对目标动态整车重量预估算法模型进行参数修正，以便参数修正后的目标动态整车重量预估算法模型估算得到的车重信息更加准确。
具体地，修正后的目标动态整车重量预估算法模型表述如下：
Figure BDA0003083073010000211
其中，Ttq为电机转矩，ig为变速机构的当前传动比，i0为减速机构的传动比，ηT为车辆的传动***的机械效率，r为车辆轮胎滚动半径，CD为空气阻力系数，ρ为空气密度，v为车辆的行驶速度，A为车辆的迎风面积，f0和f1是滚动阻力系数F的速度拟合常数项、一次项系数，M为车重信息，g为重力常数，α为车辆的当前行驶道路的坡道角度值，δ为旋转质量换算系数，
Figure BDA0003083073010000212
为车辆的当前加速度，其中，F(k)为车重修正系数，其中，空载状态下的车重信息对应一个k值，将k值输入至F(k)得到车重修正系数。
在其中一个实施例中，F(k)可以是一次线性函数，也可以是分段函数。
在该实施例中，利用处于空载状态下的车重信息对目标动态整车重量预估算法模型进行修正，减小车辆磨损等因素对预估模型造成的偏差，进而提高车重信息的估算精度。
在上述任一实施例中，根据装载信息确定车辆完成一次卸货处理，确定车辆为空载状态；根据装载信息确定车辆完成一次装货处理，确定车辆为装载状态；其中，装载信息包括车辆的箱体的举升状态、车辆的取力开关的历史工作信息、车辆的变速机构的历史档位切换信息和车辆的车速信息中的一种或多种。
在该实施例中，通过采用完成一次卸货处理或车辆完成一次装货处理来确定车辆的当前状态，以便确保获得到的处于空载状态下的车重信息与实际应用场景下的车重信息相匹配，减少了处于空载状态下的车重信息与实际应用场景下的车重信息不匹配这一情况出现的几率。
在上述任一实施例中，加速度检测值和坡道角度值为多个，计算模块806具体用于：根据多个加速度检测值和多个坡道角度值，得到多个车重信息估算值；对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到车重信息。
在该实施例中，具体限定了车重信息的确定过程，本申请的实施例通过获取得到多个加速度检测值和多个坡道角度值，并将多个加速度检测值和多个坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，以便得到多个车重信息估算值，通过对多个车重信息估算值进行收敛性计算，以得到车重信息，在此过程中，车重信息是从多个车重信息估算值进行收敛性计算得到的，因此，该车重信息能够表征车重信息的分布情况，因此，确保了估算结果的可信度。
在上述任一实施例中，对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到车重信息，具体包括：对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到第一个收敛车重；基于统计得到的收敛车重的数量大于或等于预设数值，对预设数值个第一收敛车重进行收敛性判断，以得到车重信息。
在该实施例中，具体限定了车重信息是基于二次收敛性判断所得到的，得到的车重信息能够表征多个第一收敛车重的分布情况，因此，收敛性判断得到的车重信息能够更加准确的反应车辆的实际车重信息，提高车重信息的估算精度。
在上述任一实施例中，对多个车重信息估算值进行收敛性判断，得到车重信息，具体包括：对每个第一预设时间间隔内获取得到的车重信息估算值进行收敛性判断，得到第二收敛车重；对每个第二预设时间间隔内的第二收敛车重进行收敛性判断，得到车重信息。
在该实施例中，给出了另外一种基于二次收敛性判断得到的车重信息的方案，具体地，第一预设时间间隔小于第二预设时间间隔，由于得到的车重信息能够表征多个第一收敛车重的分布情况，因此，收敛性判断得到的车重信息能够更加准确的反应车辆的实际车重信息，提高车重信息的估算精度。
在上述任一实施例中，基于输出的车重信息较上一次输出的车重信息的偏差大于或等于5％，将输出的车重信息作为最新的车重信息进行存储，在输出的车重信息较上一次输出的车重信息的偏差小于5％，将上一次输出的车重信息作为最新的车重信息进行存储。
在上述任一实施例中，收敛车重为其对应的收敛时间内的车重信息估算值的平均值，或为其对应的收敛时间内的出现频率最高的车重信息估算值。
实施例八
在其中一个实施例中，如图9所示，提出了一种车辆900，包括：处理器902；存储器904，存储器904上存储有可在处理器902上运行的程序或指令，程序或指令被处理器902执行时实现如上述中任一项的车重估算方法的步骤。
在该实施例中，提出了一种车辆900，其中，车辆900包括如处理器902和存储器904，其中，处理器902执行存储在存储器904中的程序或指令能够实现如上述中任一项的车重估算方法，因此，车辆900具有上述中任一项的车重估算方法的全部有益技术效果，在此，不再赘述。
实施例九
在其中一个实施例中，提出了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述中任一项的车重估算方法的步骤。
本发明所提出的可读存储介质上存储的程序或指令被执行时，能够实现如上述中任一项的车重估算方法的步骤，因此，可读存储介质具有上述任一项车重估算方法的全部有益技术效果，在此，不再赘述。
在本发明的描述中，术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制；术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本发明中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (24)

1.一种车重估算方法，其特征在于，包括：
获取车辆的当前状态信息；
基于所述当前状态信息，记录所述车辆处于零扭矩输出状态下，所述车辆的加速度检测值和所述车辆的当前行驶道路的坡道角度值；
将所述加速度检测值和所述坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，得到车重信息。
2.根据权利要求1所述的车重估算方法，其特征在于，所述记录所述车辆处于零扭矩输出状态下，所述车辆的加速度检测值，还包括：
获取所述车辆处于零扭矩输出状态下，所述车辆的运行姿态；
基于所述车辆的运行姿态处于平稳状态下，记录所述车辆的加速度检测值。
3.根据权利要求1所述的车重估算方法，其特征在于，
所述车辆处于运动状态、所述车辆处于无制动状态以及所述车辆的变速机构的当前档位为换挡间隙下的空档下，输出的扭矩为零的状态为所述零扭矩输出状态。
4.根据权利要求2所述的车重估算方法，其特征在于，
基于所述加速度检测值在所述车辆的高度方向和宽度方向的分量不存在跳变，所述车辆处于运行姿态平稳状态；
其中，所述宽度方向、所述高度方向、所述车辆的行进方向两两垂直。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的车重估算方法，其特征在于，所述车重估算方法还包括：
获取所述车辆的装载信息；
基于所述装载信息指示所述车辆为空载状态，根据处于空载状态下的车重信息对所述目标动态整车重量预估算法模型进行参数修正。
6.根据权利要求5所述的车重估算方法，其特征在于，修正后的目标动态整车重量预估算法模型表述如下：
Figure FDA0003083073000000011
其中，Ttq为电机转矩，ig为变速机构的当前传动比，i0为减速机构的传动比，ηT为车辆的传动***的机械效率，r为车辆轮胎滚动半径，CD为空气阻力系数，ρ为空气密度，v为车辆的行驶速度，A为车辆的迎风面积，f0和f1是滚动阻力系数F的速度拟合常数项、一次项系数，M为车重信息，g为重力常数，α为车辆的当前行驶道路的坡道角度值，δ为旋转质量换算系数，
Figure FDA0003083073000000021
为车辆的当前加速度，其中，F(k)为车重修正系数，其中，空载状态下的车重信息对应一个k值，将k值输入至F(k)得到车重修正系数。
7.根据权利要求5所述的车重估算方法，其特征在于，
根据所述装载信息确定所述车辆完成一次卸货处理，确定所述车辆为空载状态；
根据所述装载信息确定所述车辆完成一次装货处理，确定所述车辆为装载状态；
其中，装载信息包括所述车辆的箱体的举升状态、所述车辆的取力开关的历史工作信息、所述车辆的变速机构的历史档位切换信息和所述车辆的车速信息中的一种或多种。
8.根据权利要求1至4中任一项所述的车重估算方法，其特征在于，所述加速度检测值和所述坡道角度值为多个，所述将所述加速度检测值和所述车辆的当前行驶道路的坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，得到车重信息，具体包括：
根据多个所述加速度检测值和所述多个坡道角度值，得到多个车重信息估算值；
对多个所述车重信息估算值进行收敛性判断，得到所述车重信息。
9.根据权利要求8所述的车重估算方法，其特征在于，所述对多个所述车重信息估算值进行收敛性判断，得到所述车重信息，具体包括：
对多个所述车重信息估算值进行收敛性判断，得到第一收敛车重；
基于统计得到的收敛车重的数量大于或等于预设数值，对预设数值个所述第一收敛车重进行收敛性判断，以得到所述车重信息。
10.根据权利要求8所述的车重估算方法，其特征在于，所述对多个所述车重信息估算值进行收敛性判断，得到所述车重信息，具体包括：
对每个第一预设时间间隔内获取得到的车重信息估算值进行收敛性判断，得到第二收敛车重；
对每个第二预设时间间隔内的第二收敛车重进行收敛性判断，得到所述车重信息。
11.根据权利要求8所述的车重估算方法，其特征在于，所述收敛车重为其对应的收敛时间内的所述车重信息估算值的平均值，或为其对应的收敛时间内的出现频率最高的所述车重信息估算值。
12.一种车重估算装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取车辆的当前状态信息；
记录模块，用于基于所述当前状态信息，记录所述车辆处于零扭矩输出状态下，所述车辆的加速度检测值；
计算模块，用于将所述加速度检测值和所述车辆的当前行驶道路的坡道角度值输入至目标动态整车重量预估算法模型，得到车重信息。
13.根据权利要求12所述的车重估算装置，其特征在于，所述记录模块还用于：
获取所述车辆处于零扭矩输出状态下，所述车辆的运行姿态；
基于所述车辆的运行姿态处于平稳状态下，记录所述车辆的加速度检测值。
14.根据权利要求12所述的车重估算装置，其特征在于，所述车辆处于运动状态、所述车辆处于无制动状态以及所述车辆的变速机构的当前档位为换挡间隙下的空档下，输出的扭矩为零的状态为所述零扭矩输出状态。
15.根据权利要求13所述的车重估算装置，其特征在于，基于所述加速度检测值在所述车辆的高度方向和宽度方向的分量不存在跳变，所述车辆处于运行姿态平稳状态；
其中，所述宽度方向、所述高度方向、所述车辆的行进方向两两垂直。
16.根据权利要求12至15中任一项所述的车重估算装置，其特征在于，所述计算模块还用于：
获取所述车辆的装载信息；
基于所述装载信息指示所述车辆为空载状态，根据处于空载状态下的车重信息对所述目标动态整车重量预估算法模型进行参数修正。
17.根据权利要求16所述的车重估算装置，其特征在于，修正后的目标动态整车重量预估算法模型表述如下：
Figure FDA0003083073000000041
其中，Ttq为电机转矩，ig为变速机构的当前传动比，i0为减速机构的传动比，ηT为车辆的传动***的机械效率，r为车辆轮胎滚动半径，CD为空气阻力系数，ρ为空气密度，v为车辆的行驶速度，A为车辆的迎风面积，f0和f1是滚动阻力系数F的速度拟合常数项、一次项系数，M为车重信息，g为重力常数，α为车辆的当前行驶道路的坡道角度值，δ为旋转质量换算系数
Figure FDA0003083073000000042
为车辆的当前加速度，其中，F(k)为车重修正系数，其中，空载状态下的车重信息对应一个k值，将k值输入至F(k)得到车重修正系数。
18.根据权利要求16所述的车重估算装置，其特征在于，
根据所述装载信息确定所述车辆完成一次卸货处理，确定所述车辆为空载状态；
根据所述装载信息确定所述车辆完成一次装货处理，确定所述车辆为装载状态；
其中，装载信息包括所述车辆的箱体的举升状态、所述车辆的取力开关的历史工作信息、所述车辆的变速机构的历史档位切换信息和所述车辆的车速信息中的一种或多种。
19.根据权利要求12至15中任一项所述的车重估算装置，其特征在于，所述加速度检测值和所述坡道角度值为多个，所述计算模块具体用于：
根据多个所述加速度检测值和所述多个坡道角度值，得到多个车重信息估算值；
对多个所述车重信息估算值进行收敛性判断，得到所述车重信息。
20.根据权利要求19所述的车重估算装置，其特征在于，所述计算模块具体用于：
对多个所述车重信息估算值进行收敛性判断，得到第一收敛车重；
基于统计得到的收敛车重的数量大于或等于预设数值，对预设数值个所述第一收敛车重进行收敛性判断，以得到所述车重信息。
21.根据权利要求19所述的车重估算装置，其特征在于，所述计算模块具体用于：
对每个第一预设时间间隔内获取得到的车重信息估算值进行收敛性判断，得到第二收敛车重；
对每个第二预设时间间隔内的第二收敛车重进行收敛性判断，得到所述车重信息。
22.根据权利要求19所述的车重估算装置，其特征在于，所述收敛车重为其对应的收敛时间内的所述车重信息估算值的平均值，或为其对应的收敛时间内的出现频率最高的所述车重信息估算值。
23.一种车辆，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至11中任一项所述的车重估算方法的步骤。
24.一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，其特征在于，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至11中任一项所述的车重估算方法的步骤。
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