CN114088102B - 基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法及装置 - Google Patents

基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN114088102B
CN114088102B CN202210058192.6A CN202210058192A CN114088102B CN 114088102 B CN114088102 B CN 114088102B CN 202210058192 A CN202210058192 A CN 202210058192A CN 114088102 B CN114088102 B CN 114088102B
Authority
CN
China
Prior art keywords
accelerations
vehicle
angular velocities
sampling period
axis
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
Application number
CN202210058192.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114088102A (zh
Inventor
邹李兵
张海强
李成军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhidao Network Technology Beijing Co Ltd
Original Assignee
Zhidao Network Technology Beijing Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhidao Network Technology Beijing Co Ltd filed Critical Zhidao Network Technology Beijing Co Ltd
Priority to CN202210058192.6A priority Critical patent/CN114088102B/zh
Publication of CN114088102A publication Critical patent/CN114088102A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114088102B publication Critical patent/CN114088102B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01C—CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C23/00—Auxiliary devices or arrangements for constructing, repairing, reconditioning, or taking-up road or like surfaces
    • E01C23/01—Devices or auxiliary means for setting-out or checking the configuration of new surfacing, e.g. templates, screed or reference line supports; Applications of apparatus for measuring, indicating, or recording the surface configuration of existing surfacing, e.g. profilographs
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/42—Road-making materials
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本申请涉及一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法及装置。该方法包括：获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度；分别计算在所述一个采样周期所述至少一个轴输出的多个加速度的振动频率和多个角速度的振动频率；分别计算在所述一个采样周期所述至少一个轴输出的多个加速度的方差和多个角速度的方差；根据所述多个加速度的振动频率和方差，以及所述多个角速度的振动频率和方差，计算在所述一个采样周期车辆经过道路的路面质量值。本申请提供的方案，能够满足自动驾驶车辆导航和控制的实时性需求。

Description

基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法及装置
技术领域
本申请涉及导航技术领域，尤其涉及一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法及装置。
背景技术
IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）包括三轴（X、Y、Z轴）加速度计和三轴（X、Y、Z轴）陀螺仪，可以用于测量物体在惯性空间中的角速度和加速度。
自动驾驶车辆的自动驾驶***利用各种车载传感器和决策规划控制算法来实现车辆的变道、汇流、超车、跟车等行为。良好的乘车体验是自动驾驶车辆自动驾驶过程中必须考虑的，影响乘车体验的要素包括车辆的速度控制、轨迹控制及路面质量等。
道路的路面质量的好坏直接影响自动驾驶车辆的乘车体验。相关技术中，自动驾驶车辆在导航过程中获得的路面质量通过前期的地图采集完成，存在滞后性和不精确性，不能满足自动驾驶车辆导航和控制的实时性需求。
发明内容
为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法及装置，能够满足自动驾驶车辆导航和控制的实时性需求。
本申请第一方面提供一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法，所述方法包括：
获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度；
分别计算在所述一个采样周期所述至少一个轴输出的多个加速度的振动频率和多个角速度的振动频率；
分别计算在所述一个采样周期所述至少一个轴输出的多个加速度的方差和多个角速度的方差；
根据所述多个加速度的振动频率和方差，以及所述多个角速度的振动频率和方差，计算在所述一个采样周期车辆经过道路的路面质量值。
优选的，所述获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度，包括获取所述车载惯性测量单元在一个采样周期三个轴中每个轴输出的多个加速度和三个轴中每个轴输出的多个角速度；
所述分别计算在所述一个采样周期所述至少一个轴输出的多个加速度的振动频率和多个角速度的振动频率，包括分别计算在所述一个采样周期所述三个轴中每个轴输出的多个加速度的振动频率和所述三个轴中每个轴输出的多个角速度的振动频率；
所述分别计算在所述一个采样周期所述至少一个轴输出的多个加速度的方差和多个角速度的方差，包括分别计算在所述一个采样周期所述三个轴中每个轴输出的多个加速度的方差和所述三个轴中每个轴输出的多个角速度的方差。
优选的，所述获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度之前，还包括：
对所述车载惯性测量单元进行误差标定。
优选的，所述获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度之后，还包括：
分别对所述获取的多个加速度和多个角速度进行预处理，所述预处理包括温度补偿、交叉耦合补偿、低通滤波中的至少一项。
优选的，所述根据所述多个加速度的振动频率和方差，以及所述多个角速度的振动频率和方差，计算在所述一个采样周期车辆经过道路的路面质量值，包括：
根据所述多个加速度的振动频率和方差，以及所述多个角速度的振动频率和方差，通过Sigmoid函数计算在所述一个采样周期车辆经过道路的路面质量值。
本申请第二方面提供一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度；
第一计算模块，用于分别计算在所述一个采样周期所述数据获取模块获取的至少一个轴输出的多个加速度的振动频率和多个角速度的振动频率；
第二计算模块，用于分别计算在所述一个采样周期所述数据获取模块获取的至少一个轴输出的多个加速度的方差和多个角速度的方差；
第三计算模块，用于根据所述第一计算模块计算的多个加速度的振动频率和所述第二计算模块计算的多个加速度的方差，以及所述第一计算模块计算的多个角速度的振动频率和所述第二计算模块计算的多个角速度的方差，计算在所述一个采样周期车辆经过道路的路面质量值。
优选的，所述装置还包括：
标定模块，用于对所述车载惯性测量单元进行误差标定。
优选的，所述装置还包括：
预处理模块，分别对所述数据获取模块获取的多个加速度和多个角速度进行预处理，所述预处理包括温度补偿、交叉耦合补偿、低通滤波中的至少一项。
优选的，所述第三计算模块，还用于根据所述第一计算模块计算的多个加速度的振动频率和所述第二计算模块计算的多个加速度的方差，以及所述第一计算模块计算的多个角速度的振动频率和所述第二计算模块计算的多个角速度的方差，通过Sigmoid函数计算在所述一个采样周期车辆经过道路的路面质量值。
本申请第三方面提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本申请的技术方案，根据实时获取的车载惯性测量单元在一个采样周期前进轴输出的多个加速度和航向轴输出的多个角速度，计算车辆在一个采样周期经过道路的路面质量值，能够获得具有实时性和精确性的路面质量值，实现对路面质量的实时评估，能够满足自动驾驶车辆导航和控制的实时性需求，有利于自动驾驶车辆行驶过程中的导航和控制，提高了自动驾驶车辆的乘车体验。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细地描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是本申请实施例示出的基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法的流程示意图；
图2是本申请实施例示出的基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法的另一流程示意图；
图3是本申请实施例示出的基于车载惯性测量单元的路面质量评估装置的结构示意图；
图4是本申请实施例示出的基于车载惯性测量单元的路面质量评估装置的另一结构示意图；
图5是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的实施方式。虽然附图中显示了本申请的实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
本申请实施例提供一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法，能够满足自动驾驶车辆导航和控制的实时性需求。
以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。
图1是本申请实施例示出的基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法的流程示意图。
参见图1，一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法，包括：
在步骤S101中，获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度。
在一实现方式中，车载IMU包括三轴加速度计和三轴陀螺仪，三轴加速度计和三轴陀螺仪的X轴与车辆前后方向（车辆中心轴）垂直，指向车辆的右侧，Y轴与车辆前后方向平行，指向车辆的前方，Z轴和X轴、Y轴满足右手坐标法则指向天向。可以通过三轴加速度计和三轴陀螺仪的X轴、Y轴、Z轴获得的X轴、Y轴、Z轴三轴的多个加速度和多个角速度，实时获取车载IMU在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度。
在一实现方式中，以加速度计的Y轴为前进轴，陀螺仪的X轴为航向轴，实时获取车载惯性测量单元在一个采样周期T前进轴输出的多个加速度和航向轴输出的多个角速度。
在步骤S102中，分别计算在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度的振动频率和多个角速度的振动频率。
在一实现方式中，分别计算在一个采样周期车载惯性测量单元的前进轴输出的多个加速度的振动频率和车载惯性测量单元的航向轴输出的多个角速度的振动频率。
在一个采样周期T，车载惯性测量单元的前进轴输出A个加速度fy，计算A个加速度fy的平均值
Figure 531063DEST_PATH_IMAGE001
；A个加速度fy中有a个加速度大于α×
Figure 568290DEST_PATH_IMAGE002
，统计A个加速度fy中大于α×
Figure 722190DEST_PATH_IMAGE001
的个数a，则a为一个采样周期T车载惯性测量单元的前进轴A个加速度fy的跳变次数，即a为一个采样周期T车载惯性测量单元的前进轴A个加速度的振动频率q_fy，其中，α为设定的车载惯性测量单元前进轴的跳变系数。
在一个采样周期T，车载惯性测量单元的航向轴输出B个角速度rx，计算B个角速度rx的平均值
Figure 870275DEST_PATH_IMAGE003
；B个角速度rx中有b个角速度大于β×
Figure 426021DEST_PATH_IMAGE003
，统计B个角速度rx中大于β×
Figure 634149DEST_PATH_IMAGE003
的个数b，则b为一个采样周期T车载惯性测量单元的航向轴B个角速度rx的跳变次数，即b为一个采样周期T车载惯性测量单元的航向轴B个角速度的振动频率q_rx，其中，β为设定的车载惯性测量单元航向轴的跳变系数。
需要说明的是，车载惯性测量单元前进轴的跳变系数α与航向轴的跳变系数β可以是相等的，也可以是不相等的。
在步骤S103中，分别计算在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度的方差和多个角速度的方差。
在一实现方式中，分别计算在一个采样周期车载惯性测量单元的前进轴输出的多个加速度的方差和车载惯性测量单元的航向轴输出的多个角速度的方差。
在一个采样周期T，车载惯性测量单元的前进轴输出A个加速度fy，计算A个加速度fy的平均值
Figure 275346DEST_PATH_IMAGE001
；根据平均值
Figure 961542DEST_PATH_IMAGE001
，计算在一个采样周期T车载惯性测量单元的前进轴A个加速度fy的方差v_fy。
在一个采样周期T，车载惯性测量单元的航向轴输出B个角速度rx，计算B个角速度rx的平均值
Figure 434112DEST_PATH_IMAGE003
；根据平均值
Figure 5950DEST_PATH_IMAGE003
，计算在一个采样周期T车载惯性测量单元的航向轴B个角速度rx的方差v_rx。
在步骤S104中，根据多个加速度的振动频率和方差，以及多个角速度的振动频率和方差，计算在一个采样周期车辆经过道路的路面质量值。
在一实现方式中，道路的路面质量可以用路面质量值Y表示，Y的取值范围为0~1，路面质量值Y的取值越大，表示道路的路面质量越差。在一个采样周期，根据车载惯性测量单元的前进轴输出的A个加速度的振动频率q_fy和方差v_fy，以及航向轴输出的B个角速度的振动频率q_rx和方差v_rx，通过Sigmoid函数计算车辆经过道路的路面质量值Y，
Y=Sigmoid（M1*q_fy+M2*q_rx+N1*v_fy+N2*v_rx），
式中，M1、M2、N1、N2为设定的超参数，可倾向性调整。
本申请实施例示出的基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法，根据实时获取的车载惯性测量单元在一个采样周期前进轴输出的多个加速度和航向轴输出的多个角速度，计算车辆在一个采样周期经过道路的路面质量值，能够获得具有实时性和精确性的路面质量值，实现对路面质量的实时评估，能够满足自动驾驶车辆导航和控制的实时性需求，有利于自动驾驶车辆行驶过程中的导航和控制，提高了自动驾驶车辆的乘车体验。
图2是本申请实施例示出的基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法的另一流程示意图。
参见图2，一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法，包括：
在步骤S201中，对车载惯性测量单元进行误差标定。
在一实现方式中，车载IMU的测量精度与加工工艺和安装工艺的有关。在使用车载IMU之前，需要对车载IMU的误差进行标定。车载IMU的误差包括确定性误差、随机误差，确定性误差包括三轴加速度计和三轴陀螺仪各轴的轴偏角误差、尺度因子、温漂，随机误差包括三轴加速度计和三轴陀螺仪各轴的噪声、零偏。可利用标定工具IMU_tk标定车载IMU的确定性误差，利用标定工具IMU_utils标定车载IMU的随机误差，分别得到三轴加速度计各轴和三轴陀螺仪各轴的的确定性误差和随机误差。
在步骤S202中，获取车载惯性测量单元在一个采样周期三个轴中每个轴输出的多个加速度和三个轴中每个轴输出的多个角速度。
在一实现方式中，车载IMU包括三轴（X轴、Y轴、Z轴）加速度计和三轴（X轴、Y轴、Z轴）陀螺仪。三轴加速度计和三轴陀螺仪的X轴与车辆前后方向（车辆中心轴）垂直，指向车辆的右侧，Y轴与车辆前后方向平行，指向车辆的前方，Z轴和X轴、Y轴满足右手坐标法则指向天向。可以通过误差标定后的三轴加速度计和三轴陀螺仪的X轴、Y轴、Z轴实时获得的X轴、Y轴、Z轴三轴的多个加速度和多个角速度，实时获取误差标定后的车载IMU在一个采样周期T三个轴中X轴、Y轴、Z轴输出的多个加速度和三个轴中X轴、Y轴、Z轴输出的多个角速度。
在步骤S203中，分别对获取的多个加速度和多个角速度进行预处理。
在一实现方式中，分别对实时获取的多个加速度和多个角速度进行预处理包括：对多个加速度和多个角速度进行温度补偿、交叉耦合补偿、以及对进行温度补偿和交叉耦合补偿后的多个加速度和多个角速度进行低通滤波。
在一实现方式中，在一定的温度变化范围内，车载IMU的X轴、Y轴、Z轴输出的多个加速度和多个角速度随温度变化是线性的，因此，为了保证车载IMU各轴输出的多个加速度和多个角速度的准确性，可采用线性差值的方法对车载IMU各轴输出的多个加速度和多个角速度进行温度补偿。
在一实现方式中，可以根据对车载IMU进行误差标定获得的三轴加速度计X轴、Y轴、Z轴和三轴陀螺仪X轴、Y轴、Z轴的确定性误差和随机误差，分别对车载IMU各轴输出的多个加速度和多个角速度进行交叉耦合补偿。
在一实现方式中，对经过温度补偿和交叉耦合补偿的车载IMU各轴输出的多个加速度和多个角速度进行低通滤波以去除高频噪声，可以降低车载IMU原始状态各轴输出的多个加速度和多个角速度的噪声。
预处理后的多个加速度包括三轴加速度计X轴输出的多个加速度fx、Y轴输出的多个加速度fy、Z轴输出的多个加速度fz，预处理后的多个角速度包括三轴陀螺仪X轴输出的多个角速度rx、Y轴输出的多个角速度ry、Z轴输出的多个角速度rz。
在步骤S204中，分别计算在一个采样周期车载惯性测量单元三个轴中每个轴输出的多个加速度的振动频率和车载惯性测量单元三个轴中每个轴输出的多个角速度的振动频率。
在一实现方式中，以计算在一个采样周期T车载IMU的X轴的多个加速度的振动频率q_fx为例。在一个采样周期T车载IMU的X轴有A个加速度，根据预处理后的A个加速度fx，计算A个加速度fx的平均值
Figure 196760DEST_PATH_IMAGE004
；A个加速度fx中有a1个加速度大于α1×
Figure 889910DEST_PATH_IMAGE004
，统计A个加速度fx中大于α1×
Figure 154669DEST_PATH_IMAGE004
的个数a1，则a1为车载IMU的X轴A个加速度fx的跳变次数，即a1为一个采样周期T车载IMU的X轴A个加速度的振动频率q_fx，其中，α1为设定的车载IMU的X轴加速度的跳变系数。
同理，分别计算车载IMU的Y轴A个加速度的振动频率q_fy，车载IMU的Z轴A个加速度的振动频率q_fz。
需要说明的是，计算振动频率q_fy、振动频率q_fz时，车载IMU三轴中Y轴加速度、Z轴加速度的跳变系数与车载IMU的X轴加速度的跳变系数α1可以相等，也可以不相等；与α1相等时，可以全部相等，也可以部分相等；与α1不相等时，可以全部不相等，也可以部分不相等。
在一实现方式中，以计算在一个采样周期T车载IMU的X轴的多个角速度的振动频率q_rx为例。在一个采样周期T车载IMU的X轴有B个角速度，根据预处理后的B个角速度rx，计算B个角速度rx的平均值
Figure 704599DEST_PATH_IMAGE003
；B个角速度rx中有b1个角速度大于β1×
Figure 117126DEST_PATH_IMAGE003
，统计B个角速度rx中大于β1×
Figure 348387DEST_PATH_IMAGE003
的个数b1，则b1为车载IMU的X轴B个角速度rx的跳变次数，即b1为一个采样周期T车载IMU的X轴B个角速度的振动频率q_rx，其中，β1为设定的车载IMU的X轴角速度的跳变系数。
同理，分别计算车载IMU的Y轴B个角速度的振动频率q_ry，车载IMU的Z轴B个角速度的振动频率q_rz。
需要说明的是，计算振动频率q_ry、振动频率q_rz时，车载IMU的Y轴角速度、Z轴角速度的跳变系数与车载IMU的X轴角速度的跳变系数β1可以相等，也可以不相等；与β1相等时，可以全部相等，也可以部分相等；与β1不相等时，可以全部不相等，也可以部分不相等。
在步骤S205中，分别计算在一个采样周期车载惯性测量单元三个轴中每个轴输出的多个加速度的方差和车载惯性测量单元三个轴中每个轴输出的多个角速度的方差。
在一实现方式中，以计算在一个采样周期T车载IMU的X轴的A个加速度的方差v_fx为例。在一个采样周期T车载IMU的X轴有A个加速度，根据预处理后的A个加速度fx，计算A个加速度fx的平均值
Figure 795549DEST_PATH_IMAGE004
；根据平均值
Figure 437752DEST_PATH_IMAGE004
，计算车载IMU的X轴A个加速度的方差v_fx。
同理，分别计算车载IMU的Y轴A个加速度的方差v_fy，车载IMU的Z轴A个加速度的方差v_fz。
在一实现方式中，以计算在一个采样周期T车载IMU的X轴的B个角速度的方差v_rx为例。在一个采样周期T车载IMU的X轴有B个角速度，根据预处理后的B个角速度rx，计算B个加速度rx的平均值
Figure 806416DEST_PATH_IMAGE003
；根据平均值
Figure 372527DEST_PATH_IMAGE003
，计算车载IMU的X轴B个角速度的方差v_rx。
同理，分别计算车载IMU的Y轴B个角速度的方差v_ry，车载IMU的Z轴B个角速度的方差v_rz。
在步骤S206中，根据多个加速度的振动频率和方差，以及多个角速度的振动频率和方差，通过Sigmoid函数计算在一个采样周期车辆经过道路的路面质量值。
在一实现方式中，道路的路面质量用路面质量值Y表示，Y的取值范围为0~1，路面质量值Y的取值越大，表示道路的路面质量越差。在一个采样周期，根据车载IMU的X轴、Y轴、Z轴输出的多个加速度对应的振动频率q_fx、q_fy、q_fz，和方差v_fx、v_fy、v_fz，以及车载IMU的X轴、Y轴、Z轴输出的多个角速度对应的振动频率q_rx、q_ry、q_rz，和方差v_rx、v_ry、v_rz，通过Sigmoid函数计算车辆经过道路的路面质量值Y，
Y=Sigmoid（m1*q_rx+m2*q_ry+m3*q_rz+m4*q_fx+m5*q_fy+m6*q_fz+
n1*v_rx+n2*v_ry+n3*v_rz+n4*v_fx+n5*v_fy+n6*v_fz），
式中，m1、m2、m3、m4、m5、m6、n1、n2、n3、n4、n5、n6为设定的超参数，可倾向性调整。
本申请实施例示出的基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法，根据实时获取的车载惯性测量单元在一个采样周期前进轴输出的多个加速度和航向轴输出的多个角速度，计算车辆在一个采样周期经过道路的路面质量值，能够获得具有实时性和精确性的路面质量值，实现对路面质量的实时评估，能够满足自动驾驶车辆导航和控制的实时性需求，有利于自动驾驶车辆行驶过程中的导航和控制，提高了自动驾驶车辆的乘车体验。
进一步地，本申请实施例示出的基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法，根据实时获取的车载惯性测量单元在一个采样周期X轴、Y轴、Z轴三个轴输出的多个加速度和多个角速度，计算车辆在一个采样周期经过道路的路面质量值，能够进一步提高路面质量值的精确性，进一步提高自动驾驶车辆行驶过程中导航和控制的精度，提高自动驾驶车辆的乘车体验。
与前述应用功能实现方法实施例相对应，本申请还提供了一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估装置、电子设备及相应的实施例。
图3是本申请实施例示出的基于车载惯性测量单元的路面质量评估装置的结构示意图。
参见图3，一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估装置，包括数据获取模块301、第一计算模块302、第二计算模块303、第三计算模块304。
数据获取模块301，用于获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度。
第一计算模块302，用于分别计算在一个采样周期数据获取模块301获取的至少一个轴输出的多个加速度的振动频率和多个角速度的振动频率。
第二计算模块303，用于分别计算在一个采样周期数据获取模块301获取的至少一个轴输出的多个加速度的方差和多个角速度的方差。
第三计算模块304，用于根据第一计算模块302计算的多个加速度的振动频率和第二计算模块303计算的多个加速度的方差，以及第一计算模块302计算的多个角速度的振动频率和第二计算模块303计算的多个角速度的方差，计算在一个采样周期车辆经过道路的路面质量值。
本申请实施例示出的技术方案，根据实时获取的车载惯性测量单元在一个采样周期前进轴输出的多个加速度和航向轴输出的多个角速度，计算车辆在一个采样周期经过道路的路面质量值，能够获得具有实时性和精确性的路面质量值，实现对路面质量的实时评估，能够满足自动驾驶车辆导航和控制的实时性需求，有利于自动驾驶车辆行驶过程中的导航和控制，提高了自动驾驶车辆的乘车体验。
图4是本申请实施例示出的基于车载惯性测量单元的路面质量评估装置的另一结构示意图。
参见图4，一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估装置，包括数据获取模块301、第一计算模块302、第二计算模块303、第三计算模块304、标定模块401、预处理模块402。
标定模块401，用于对所述车载惯性测量单元进行误差标定。
数据获取模块301，获取标定模块401误差标定后车载惯性测量单元在一个采样周期三个轴中每个轴输出的多个加速度和三个轴中每个轴输出的多个角速度。
预处理模块402，分别对数据获取模块301获取的多个加速度和多个角速度进行预处理，预处理包括温度补偿、交叉耦合补偿、低通滤波中的至少一项。
第一计算模块302，还用于分别计算在一个采样周期预处理模块402预处理后的三个轴中每个轴的多个加速度的振动频率和预处理模块402预处理后的三个轴中每个轴输出的多个角速度的振动频率。
第二计算模块303，用于分别计算在一个采样周期预处理模块402预处理后的三个轴中每个轴输出的多个加速度的方差和预处理模块402预处理后的三个轴中每个轴输出的多个角速度的方差。
第三计算模块304，还用于根据第一计算模块302计算的多个加速度的振动频率和第二计算模块303计算的多个加速度的方差，以及第一计算模块302计算的多个角速度的振动频率和第二计算模块303计算的多个角速度的方差，通过Sigmoid函数计算在一个采样周期车辆经过道路的路面质量值。
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，此处将不再做详细阐述说明。
图5是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。
参见图5，电子设备500包括存储器501和处理器502。
处理器502可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器501可以包括各种类型的存储单元，例如***内存、只读存储器（ROM）和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器502或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置（例如磁或光盘、闪存）作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备（例如软盘、光驱）。***内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。***内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器501可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片（例如DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器），磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器501可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片（CD）、只读数字多功能光盘（例如DVD-ROM，双层DVD-ROM）、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡（例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等）、磁性软盘等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
存储器501上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器502处理时，可以使处理器502执行上文述及的方法中的部分或全部。
此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
或者，本申请还可以实施为一种计算机可读存储介质（或非暂时性机器可读存储介质或机器可读存储介质），其上存储有可执行代码（或计算机程序或计算机指令代码），当可执行代码（或计算机程序或计算机指令代码）被电子设备（或服务器等）的处理器执行时，使处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。
以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (8)

1.一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法，其特征在于，包括：
获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度；
分别计算在所述一个采样周期所述至少一个轴输出的多个加速度的振动频率和多个角速度的振动频率；
分别计算在所述一个采样周期所述至少一个轴输出的多个加速度的方差和多个角速度的方差；
根据所述多个加速度的振动频率和方差，以及所述多个角速度的振动频率和方差，计算在所述一个采样周期车辆经过道路的路面质量值，其中，所述路面质量值用Y表示，所述多个加速度的振动频率用q_fy表示，所述多个加速度的方差用v_fy表示，所述多个角速度的振动频率用q_rx表示，所述多个角速度的方差用v_rx表示，通过Sigmoid函数计算所述路面质量值Y，Y=Sigmoid（M1*q_fy+M2*q_rx+N1*v_fy+N2*v_rx），式中，M1、M2、N1、N2为设定的超参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度，包括获取所述车载惯性测量单元在一个采样周期三个轴中每个轴输出的多个加速度和三个轴中每个轴输出的多个角速度；
所述分别计算在所述一个采样周期所述至少一个轴输出的多个加速度的振动频率和多个角速度的振动频率，包括分别计算在所述一个采样周期所述三个轴中每个轴输出的多个加速度的振动频率和所述三个轴中每个轴输出的多个角速度的振动频率；
所述分别计算在所述一个采样周期所述至少一个轴输出的多个加速度的方差和多个角速度的方差，包括分别计算在所述一个采样周期所述三个轴中每个轴输出的多个加速度的方差和所述三个轴中每个轴输出的多个角速度的方差。
3.根据权利要求1或2任一项所述的方法，其特征在于，所述获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度之前，还包括：
对所述车载惯性测量单元进行误差标定。
4.根据权利要求1或2任一项所述的方法，其特征在于，所述获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度之后，还包括：
分别对所述获取的多个加速度和多个角速度进行预处理，所述预处理包括温度补偿、交叉耦合补偿、低通滤波中的至少一项。
5.一种基于车载惯性测量单元的路面质量评估装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取车载惯性测量单元在一个采样周期至少一个轴输出的多个加速度和多个角速度；
第一计算模块，用于分别计算在所述一个采样周期所述数据获取模块获取的至少一个轴输出的多个加速度的振动频率和多个角速度的振动频率；
第二计算模块，用于分别计算在所述一个采样周期所述数据获取模块获取的至少一个轴输出的多个加速度的方差和多个角速度的方差；
第三计算模块，用于根据所述第一计算模块计算的多个加速度的振动频率和所述第二计算模块计算的多个加速度的方差，以及所述第一计算模块计算的多个角速度的振动频率和所述第二计算模块计算的多个角速度的方差，计算在所述一个采样周期车辆经过道路的路面质量值，其中，所述路面质量值用Y表示，所述多个加速度的振动频率用q_fy表示，所述多个加速度的方差用v_fy表示，所述多个角速度的振动频率用q_rx表示，所述多个角速度的方差用v_rx表示，通过Sigmoid函数计算所述路面质量值Y，Y=Sigmoid（M1*q_fy+M2*q_rx+N1*v_fy+N2*v_rx），式中，M1、M2、N1、N2为设定的超参数。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
标定模块，用于对所述车载惯性测量单元进行误差标定。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
预处理模块，分别对所述数据获取模块获取的多个加速度和多个角速度进行预处理，所述预处理包括温度补偿、交叉耦合补偿、低通滤波中的至少一项。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于：其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-4中任一项所述的方法。
CN202210058192.6A 2022-01-19 2022-01-19 基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法及装置 Active CN114088102B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210058192.6A CN114088102B (zh) 2022-01-19 2022-01-19 基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210058192.6A CN114088102B (zh) 2022-01-19 2022-01-19 基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114088102A CN114088102A (zh) 2022-02-25
CN114088102B true CN114088102B (zh) 2022-04-12

Family

ID=80308540

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210058192.6A Active CN114088102B (zh) 2022-01-19 2022-01-19 基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114088102B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116660965B (zh) * 2023-07-26 2023-09-29 北京北斗星通导航技术股份有限公司 一种北斗惯性导航定位方法、装置及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6484089B1 (en) * 1999-10-15 2002-11-19 Magellan Dis, Inc. Navigation system with road condition sampling
CN101661048A (zh) * 2008-08-29 2010-03-03 索尼株式会社 速度计算装置、速度计算方法和导航装置
CN103235891A (zh) * 2013-05-05 2013-08-07 吉林大学 基于车辆垂向振动***辨识的路面识别***及方法
CN110155066A (zh) * 2018-02-13 2019-08-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种颠簸检测、预警方法、装置、设备及***
CN110986938A (zh) * 2019-12-26 2020-04-10 斑马网络技术有限公司 颠簸道路识别方法、装置、及电子设备
JP2020169901A (ja) * 2019-04-03 2020-10-15 株式会社デンソー 位置推定装置および運転支援装置
CN111928869A (zh) * 2020-10-10 2020-11-13 蘑菇车联信息科技有限公司 车辆运动轨迹估计方法、装置及电子设备
WO2021247016A1 (en) * 2020-06-03 2021-12-09 Sensata Technologies, Inc. Detecting a condition of a road surface

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109050535B (zh) * 2018-07-25 2020-02-14 北京理工大学 一种基于车辆姿态的快速地形工况辨识方法
US11584377B2 (en) * 2019-11-21 2023-02-21 Gm Cruise Holdings Llc Lidar based detection of road surface features
CN111967308A (zh) * 2020-07-01 2020-11-20 清华大学 一种在线路面不平度辨识方法及***

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6484089B1 (en) * 1999-10-15 2002-11-19 Magellan Dis, Inc. Navigation system with road condition sampling
CN101661048A (zh) * 2008-08-29 2010-03-03 索尼株式会社 速度计算装置、速度计算方法和导航装置
CN103235891A (zh) * 2013-05-05 2013-08-07 吉林大学 基于车辆垂向振动***辨识的路面识别***及方法
CN110155066A (zh) * 2018-02-13 2019-08-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种颠簸检测、预警方法、装置、设备及***
JP2020169901A (ja) * 2019-04-03 2020-10-15 株式会社デンソー 位置推定装置および運転支援装置
CN110986938A (zh) * 2019-12-26 2020-04-10 斑马网络技术有限公司 颠簸道路识别方法、装置、及电子设备
WO2021247016A1 (en) * 2020-06-03 2021-12-09 Sensata Technologies, Inc. Detecting a condition of a road surface
CN111928869A (zh) * 2020-10-10 2020-11-13 蘑菇车联信息科技有限公司 车辆运动轨迹估计方法、装置及电子设备

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Performance Enhanced Predictive Control for Adaptive Cruise Control System Considering Road Elevation Information;Shengbo Eben Li 等;《IEEE Transactions on Intelligent Vehicles》;20170804;第2卷(第3期);第150-160页 *
RoadSense: Smartphone Application to Estimate Road Conditions Using Accelerometer and Gyroscope;Azza Allouch 等;《IEEE SENSORS JOURNAL》;20170701;第17卷(第13期);第4231-4238页 *
路面平整度评价发展及趋势;周晓青 等;《公路交通科技》;20051031;第22卷(第10期);第18-22页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114088102A (zh) 2022-02-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2591018C2 (ru) Способ калибровки инерционного датчика, установленного в произвольной позиции на борту транспортного средства, и система датчиков динамических параметров транспортного средства, выполненная с возможностью установки на борту в произвольной позиции
US10360476B2 (en) Sensor system comprising a fusion filter for common signal processing
EP2519803B1 (en) Technique for calibrating dead reckoning positioning data
CN111426332B (zh) 航向安装误差确定方法、装置、电子设备和存储介质
CN111928869B (zh) 车辆运动轨迹估计方法、装置及电子设备
Villano et al. Cross-combined UKF for vehicle sideslip angle estimation with a modified Dugoff tire model: design and experimental results
CN111982158B (zh) 一种惯性测量单元标定方法及装置
CN112461269B (zh) 惯性测量单元标定方法、设备及服务器
US10126130B2 (en) Device for detecting the attitude of motor vehicles
CN114088102B (zh) 基于车载惯性测量单元的路面质量评估方法及装置
CN112762933B (zh) 基于神经网络模型的车辆定位方法及装置
CN113091770B (zh) 惯性测量传感器的零偏的补偿方法
CN113607176B (zh) 组合导航***轨迹输出方法及装置
CN113917512B (zh) 自动驾驶车辆的定位方法、装置、电子设备及存储介质
Eising et al. 2.5 D vehicle odometry estimation
CN114919590A (zh) 自动驾驶车辆的速度确定方法、装置及电子设备、存储介质
CN113280813B (zh) 基于神经网络模型的惯性测量数据补偿方法及装置
CN113375668B (zh) 卫星导航***的天线安装角标定方法及装置
CN112985463B (zh) 基于卷积神经网络模型的惯性测量单元标定方法及装置
CN113985466A (zh) 一种基于模式识别的组合导航方法及***
Vignati et al. A fuzzy sensor fusion sideslip angle estimation algorithm combining inertial measurements with GPS data
US20230202487A1 (en) Onboard device and orientation converting method
WO2023286865A1 (ja) 演算装置
CN113665566B (zh) 自动泊车处理方法、装置及车辆
CN114582135A (zh) 检测路面异常方法、装置、终端及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant