CN116080666A - 车辆控制方法、装置、车辆及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于车辆技术领域，提供了车辆控制方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取目标车辆的目标车速和目标方向盘转角，从预先存储的映射关系中，查找与目标车速和目标方向盘转角对应的目标侧偏刚度；将目标车速、目标方向盘转角和目标侧偏刚度，输入单轨车辆模型，得到目标车辆的运动状态参数；基于运动状态参数，控制目标车辆运行。本申请中，在车辆运行过程中，通过从预先存储的映射关系中，查找得到与当前车速和方向盘转角对应的侧偏刚度，可以实现快速得到准确有效的侧偏刚度，将该侧偏刚度用于单轨车辆模型时，可以使得单轨车辆模型准确预估车辆的运动状态参数，从而保障车辆稳定可靠运行。

Description

车辆控制方法、装置、车辆及存储介质

技术领域

本申请属于车辆技术领域，尤其涉及一种车辆控制方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术

车辆动力学模型，比如，单轨车辆模型，通常用于预估车辆的运动状态参数。实践中，车辆的侧偏刚度(前轴侧偏刚度和后轴侧偏刚度)是车辆动力学模型非常关键的参数，不同的车速和方向盘转角下，侧偏刚度通常不同。

相关技术中，由于在线估算轴侧偏刚度计算量较大，且耗时较长，为了降低计算复杂度，通常是将侧偏刚度简化为固定值。但是，将侧偏刚度简化为固定值，容易导致车辆动力学模型所预估的车辆的运动状态参数准确性不够高。

发明内容

本申请实施例提供了车辆控制方法、装置、车辆及存储介质，旨在解决相关技术中，将侧偏刚度简化为固定值，容易导致车辆动力学模型所预估的车辆的运动状态参数准确性不够高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种车辆控制方法，该方法包括：

获取目标车辆的目标车速和目标方向盘转角，从预先存储的映射关系中，查找与目标车速和目标方向盘转角对应的目标侧偏刚度，其中，映射关系用于指示车速、方向盘转角和侧偏刚度之间的对应关系；

将目标车速、目标方向盘转角和目标侧偏刚度，输入单轨车辆模型，得到目标车辆的运动状态参数；

基于运动状态参数，控制目标车辆运行。

第二方面，本申请实施例提供了一种车辆控制装置，包括：

信息获取单元，用于获取目标车辆的目标车速和目标方向盘转角，从预先存储的映射关系中，查找与目标车速和目标方向盘转角对应的目标侧偏刚度，其中，映射关系用于指示车速、方向盘转角和侧偏刚度之间的对应关系；

参数确定单元，用于将目标车速、目标方向盘转角和目标侧偏刚度，输入单轨车辆模型，得到目标车辆的运动状态参数；

运行控制单元，用于基于运动状态参数，控制目标车辆运行。

第三方面，本申请实施例提供了一种车辆，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一项车辆控制方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项车辆控制方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在车辆上运行时，使得车辆执行上述任一项车辆控制方法。

本申请实施例与相关技术相比存在的有益效果是：在车辆运行过程中，通过从预先存储的映射关系中，查找得到与当前的车速和方向盘转角对应的侧偏刚度，可以实现快速得到准确有效的侧偏刚度，将该侧偏刚度用于单轨车辆模型时，可以使得单轨车辆模型准确预估车辆的运动状态参数，从而保障车辆稳定可靠运行。

可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本申请实施例提供的一种车辆控制方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的另一种车辆控制方法的实现流程图；

图3是本申请实施例提供的车辆控制装置的结构示意图；

图4是本申请实施例提供的车辆的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其它一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其它方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其它方式另外特别强调。

为了说明本申请的技术方案，下面通过以下实施例来进行说明。

实施例一

请参阅图1，本申请实施例提供一种车辆控制方法，如图1所示，车辆控制方法可以包括如下步骤101-步骤103。

步骤101，获取目标车辆的目标车速和目标方向盘转角，从预先存储的映射关系中，查找与目标车速和目标方向盘转角对应的目标侧偏刚度。

其中，映射关系用于指示车速、方向盘转角和侧偏刚度之间的对应关系。实际应用中，侧偏刚度通常包括前轴侧偏刚度和后轴侧偏刚度。

其中，上述目标车辆可以是各种车辆。上述目标车速为目标车辆的车速，上述目标方向盘转角为目标车辆的方向盘转角。上述目标侧偏刚度为与上述目标车速和目标方向盘转角对应的侧偏刚度。

在本实施例中，上述车辆控制方法的执行主体通常为车辆，且具体可以为上述目标车辆。在目标车辆运行过程中，上述执行主体可以获取目标车辆的目标车速和目标方向盘转角。之后，上述执行主体可以采用目标车辆的目标车速和目标方向盘转角，从映射关系中查找得到与该目标车速和目标方向盘转角对应的侧偏刚度，该查找到的侧偏刚度即为上述目标侧偏刚度。

步骤102，将目标车速、目标方向盘转角和目标侧偏刚度，输入单轨车辆模型，得到目标车辆的运动状态参数。

其中，运动状态参数通常是用于描述车辆的运动状态的参数。运动状态参数可以包括横摆角速度、质心侧偏角、前轮转角、后轮转角等。

其中，上述单轨车辆模型为预先建立的二自由度的车辆动力学模型。

这里，上述执行主体可以将目标车速、目标方向盘转角和目标侧偏刚度输入单轨车辆模型，从而得到单轨车辆模型输出的目标车辆的运动状态参数。

实践中，单轨车辆模型的基本方程可以包括如下公式(1)和公式(2)。

其中，m为整车质量，lf为质心到前轴的距离，lr为质心到后轴的距离；kf为前轴的侧偏刚度，kr为后轴的侧偏刚度，v_x为纵向车速，v_y为侧向车速；

为车辆横摆角速度，

为横摆角加速度，β为质心侧偏角；δf为前轮转角，δr为后轮转角；I_z为整车绕车辆坐标系Z轴的转动惯量。

步骤103，基于运动状态参数，控制目标车辆运行。

这里，上述执行主体可以基于目标车辆的运动状态参数，控制目标车辆运行。作为示例，在目标车辆的横摆角速度大于某个速度阈值时，可以对一个或多个车辆进行制动，降低车速，保障目标车辆平稳运行。

本实施例提供的方法，在车辆运行过程中，通过从预先存储的映射关系中，查找得到与当前的车速和方向盘转角对应的侧偏刚度，可以实现快速得到准确有效的侧偏刚度，将该侧偏刚度用于单轨车辆模型时，可以使得单轨车辆模型准确预估车辆的运动状态参数，从而保障车辆稳定可靠运行。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述车辆控制方法还可以包括如下步骤：首先，生成模拟数据集，模拟数据集中的模拟数据包括模拟车速和模拟方向盘转角。然后，根据预先设定的基础侧偏刚度，确定各模拟数据分别对应的侧偏刚度。最后，根据各模拟数据分别对应的侧偏刚度，生成映射关系。

其中，模拟车速为模拟生成的车速，比如，20公里每小时、30公里每小时、40公里每小时等。模拟方向盘转角为模拟生成的方向盘转角，比如，10度、15度、20度等。

其中，上述基础侧偏刚度通常是预先设定的侧偏刚度。在一些应用场景中，侧偏刚度可以简化为该基础侧偏刚度，以及车辆动力学模型可以基于该简化的侧偏刚度预估车辆的运动状态参数。

这里，执行主体可以针对每个模拟数据，采用基础侧偏刚度，生成针对该模拟数据的侧偏刚度。作为示例，若基础侧偏刚度为kf0和kr0，其中，kf0为前轴侧偏刚度，以及kr0为后轴侧偏刚度，则可以通过如下方式生成各模拟数据的侧偏刚度：kf(i)＝kf0+randn×0.01×kf0，kr(i)＝kr0+randn×0.01×kr0。其中，randn为随机函数，kf(i)为第i个模拟数据对应的前轴侧偏刚度，kr(i)为第i个模拟数据对应的后轴侧偏刚度。

之后，执行主体可以采用模拟数据及模拟数据对应的侧偏刚度，生成上述映射关系。之后，可以将所生成的映射关系进行存储，比如，可以存入车辆的ECU中。

本实施例可以实现在车辆不运行的情况下，预先针对该车辆生成映射关系，便于在车辆运行的过程中，基于该映射关系，快速查找与当前的车速和方向盘转角对应的侧偏刚度，从而使得单轨车辆模型能够准确预估车辆的运动状态参数，保障车辆稳定可靠运行。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述根据预先设定的基础侧偏刚度，确定各模拟数据分别对应的侧偏刚度，可以包括如下步骤一至步骤四。

步骤一，根据基础侧偏刚度，生成各模拟数据分别对应的迭代侧偏刚度。

其中，迭代侧偏刚度为用于迭代过程的侧偏刚度。

这里，执行主体可以针对每个模拟数据，采用基础侧偏刚度，生成针对该模拟数据的迭代侧偏刚度。

实践中，若基础侧偏刚度为kf0和kr0，其中，kf0为前轴侧偏刚度，以及kr0为后轴侧偏刚度，则可以通过如下公式(3)和公式(4)生成各模拟数据的迭代侧偏刚度。

kf(i)＝kf0+randn×0.02×kf0                              (3)

kr(i)＝kr0+randn×0.02×kr0                               (4)

其中，randn为随机函数，kf(i)为第i个模拟数据对应的前轴侧偏刚度，kr(i)为第i个模拟数据对应的后轴侧偏刚度。

实际应用中，执行主体还可以通过如下公式(5)和公式(6)生成各模拟数据的刚度变化速度。其中，刚度变化速度用于描述侧偏刚度可能的变化速度。

vf(i) ＝ randn*0.1* kf0                                 (5)

vr(i) ＝ randn*0.1* kr0                                  (6)

其中，vf(i)为第i个模拟数据对应的前轴侧偏刚度的刚度变化速度，vr(i)为第i个模拟数据对应的后轴侧偏刚度的刚度变化速度。

步骤二，针对各模拟数据，将相应模拟数据，输入复杂车辆模型，得到第一横摆角速度和第一质心侧偏角，以及将相应模拟数据及对应的迭代侧偏刚度输入单轨车辆模型，得到第二横摆角速度和第二质心侧偏角。

其中，复杂车辆模型通常为高精度、多自由度的车辆模型。单轨车辆模型通常为二自由度的车辆模型。

这里，针对每个模拟数据，可以将该模拟数据输入复杂车辆模型，得到复杂车辆模型输出的横摆角速度和质心侧偏角。这里，为了便于区分描述，将复杂车辆模型输出的横摆角速度记作第一横摆角速度，以及将复杂车辆模型输出的质心侧偏角记作第一质心侧偏角。另外，还可以将该模拟数据和该模拟数据对应的迭代侧偏刚度输入单轨车辆模型，得到单轨车辆模型输出的横摆角速度和质心侧偏角。这里，为了便于区分描述，将单轨车辆模型输出的横摆角速度记作第二横摆角速度，以及将单轨车辆模型输出的质心侧偏角记作第二质心侧偏角。

步骤三，生成粒子群，其中，粒子群中的粒子与模拟数据相对应，粒子包括相对应的模拟数据的第一横摆角速度、第二横摆角速度、第一质心侧偏角、第二质心侧偏角、迭代侧偏刚度和适应度值，适应度值用于描述横摆角速度偏差和质心侧偏角偏差。

其中，横摆角速度偏差通常为第一横摆角速度与第二横摆角速度之间的偏差，质心侧偏角偏差通常为第一质心侧偏角与第二质心侧偏角之间的偏差。

这里，针对每个模拟数据可以生成一个粒子，从而得到粒子群。

在一些可选的实现方式中，粒子群中的粒子的适应度值的计算公式包括如下公式(7)。

其中，Fitness(p_i)为第i个粒子的适应度值，β(j)为第j个粒子对应的第一质心侧偏角，β_2dof(j)为第j个粒子对应的第二质心侧偏角，γ(j)为第j个粒子对应的第一横摆角速度，γ_2dof(j)为第j个粒子对应的第二横摆角速度，

为i个粒子对应的第二质心侧偏角中的最大值的平方，

为i个粒子对应的第二横摆角速度中的最大值的平方。

步骤四，从粒子群中选取对应适应度值满足预设选取条件的目标粒子，以及根据目标粒子的迭代侧偏刚度，对粒子群中的各其它粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新；在当前满足预设停止条件时，将各粒子当前的迭代侧偏刚度，确定为相应粒子对应的模拟数据的侧偏刚度。

其中，上述预设选取条件通常是预先设定的选取条件。作为示例，预设选取条件可以为：从粒子群中选取对应适应度值最小的粒子，作为目标粒子。需要指出的是，粒子对应的适应度值越小，通常说明单轨车模模型预估得到的第二横摆角速度和第二质心侧偏角，与复杂车辆模型预估得到的第一横摆角速度和第一质心侧偏角，偏差越小，也即是，单轨车模模型越准确。其中，上述预设停止条件通常是预先设定的用于停止迭代的条件，作为示例，上述预设停止条件可以包括以下至少一项：到达预设迭代次数，各粒子的适应度值全部小于预设数值，比如，小于5。

这里，执行主体可以从粒子群中选取对应适应度值满足预设选取条件的粒子，作为目标粒子。之后，可以采用目标粒子的迭代侧偏刚度，对其它各粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新。

在对各粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新之后，执行主体可以判断当前是否满足预设停止条件，若满足，则针对每个粒子，将该粒子当前迭代得到的迭代侧偏刚度，确定为该粒子对应的模拟数据的侧偏刚度。

可选地，在对粒子群中的各其它粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新之后，还包括：若当前不满足预设停止条件，则继续执行从粒子群中选取对应适应度值满足预设选取条件的目标粒子，以及根据目标粒子的迭代侧偏刚度，对粒子群中的各其它粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新。

本实施例可以通过迭代的方式，迭代得到模拟数据的准确的侧偏刚度，准确性和稳定性较高。

可选的，预设选取条件可以包括以下至少一项：从粒子群中选取对应适应度值最小的粒子。从粒子群中选取对应出现概率最大的粒子，作为目标粒子。从粒子群中选取对应出现概率大于预设概率阈值的粒子，作为目标粒子。

其中，各粒子的出现概率通常是基于预先设定的概率计算公式计算得到。实践中，概率计算公式可以为如下公式(8)。

其中，TF(p_i)为第i个粒子的出现概率，f(p_i)为第i个粒子的适应度值，f(p_g)为对应适应度值最小的粒子的适应度值，T_t为t时刻的模拟退火温度，T_t+1＝λT_t，T₀＝f(p_g0)/ln5，f(p_g0)为初始时刻对应适应度最小的粒子的适应度值，λ为退火常数，实践中，λ的取值可以为0.8。

实际应用中，对应适应度值最小的粒子通常为个体最优粒子。对应出现概率最大的粒子通常为种群最优粒子。

在一些实施例的可选的实现方式中，根据目标粒子的迭代侧偏刚度，对粒子群中的各其它粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新，包括：

首先，针对各其它粒子，根据相应其它粒子的迭代侧偏刚度、目标粒子的迭代侧偏刚度和预先设定的更新公式，计算得到相应其它粒子的更新后的侧偏刚度，以及将相应粒子的迭代侧偏刚度切换为更新后的侧偏刚度。

其中，上述更新公式通常是预先设定的用于对迭代侧偏刚度进行更新的公式。实践中，更新公式可以实现为如下公式(9)和公式(10)。针对每个其它粒子，可以采用如下公式(9)和公式(10)更新该粒子的迭代侧偏刚度。

其中，v_i(t+1)为t+1时刻第i个粒子的刚度变化速度，v_i(t)为t时刻第i个粒子的刚度变化速度，

c₁、c₂为学习因子，C＝c₁+c₂，r₁、r₂为随机数，p_g为对应适应度值最小的粒子的迭代侧偏刚度，p′_g为对应出现概率最大的粒子的迭代侧偏刚度，k_i(t+1)为t+1时刻第i个粒子的迭代侧偏刚度，k_i(t)为t时刻第i个粒子的迭代侧偏刚度。

然后，根据各粒子的迭代侧偏刚度和单轨车辆模型，计算得到各粒子的更新后的第二横摆角速度和第二质心侧偏角，以及将各粒子的第二横摆角速度和第二质心侧偏角分别切换为更新后的第二横摆角速度和更新后的第二质心侧偏角。

这里，针对每个粒子，可以采用该粒子更新后的迭代侧偏刚度和该粒子对应的模拟数据，输入单轨车辆模型，从而得到该单轨车辆模型输出的更新后的第二横摆角速度和第二质心侧偏角，之后，可以将该粒子的第二横摆角速度切换为更新后的第二横摆角速度，以及可以将该粒子的第二质心侧偏角切换为更新后的第二质心侧偏角。

最后，根据各粒子的第一横摆角速度、第二横摆角速度、第一质心侧偏角、第二质心侧偏角，确定各粒子分别对应的适应度值。

这里，针对每个粒子，可以采用前述公式(7)计算得到该粒子的新的适应度值，以及将该粒子的适应度值切换为该新的适应度值，从而实现对各粒子的适应度值进行更新。

本实施例可以实现对各粒子的侧偏刚度和适应度值进行更新。

实施例二

继续参阅图2，图2为本申请实施例提供的车辆控制方法的实现过程图。如图2所示，该车辆控制方法可以包括如下步骤201至步骤204。

步骤201，将模拟数据分别输入单轨车辆模型和复杂车辆模型，得到复杂车辆模型输出的第一横摆角速度γ、第一质心侧偏角β，以及得到单轨车辆模型输出的第二横摆角速度γ_2dof和第二质心侧偏角β_2dof。

其中，模拟数据包括模拟车速V和模拟方向盘转角δ。

这里，模拟数据集中通常具有很多个模拟数据，比如，可以具有40个模拟数据。针对模拟数据集中的每个模拟数据，可以得到该模拟数据对应的第一横摆角速度、第一质心侧偏角，第二横摆角速度和第二质心侧偏角。

步骤202，将各个模拟数据对应的第一横摆角速度、第一质心侧偏角，第二横摆角速度和第二质心侧偏角，输入模拟退火的粒子群优化算法(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization，SAPSO)，从而得到各模拟数据对应的侧偏刚度，该侧偏刚度包括前轴侧偏刚度和后轴侧偏刚度。

步骤203，采用各模拟数据分别对应的侧偏刚度，生成前、后轴侧偏刚度MAP。

这里，前、后轴侧偏刚度MAP为前述映射关系。

步骤204，获取车辆运行过程中的当前车速V1和当前方向盘转角δ1，以及从步骤203所生成的前、后轴侧偏刚度MAP中，查找得到与当前车速和当前方向盘转角相对应的侧偏刚度，以及将查找得到的侧偏刚度输入单轨车辆模型，使得单轨车辆模型可以基于实时准确的侧偏刚度预估车辆的运行状态。

其中，上述步骤202中，SAPSO算法通过如下第一步至第七步实现。

第一步，对各粒子进行初始化。

这里，针对每个模拟数据可以生成一个粒子，从而得到粒子群。粒子群中的粒子包括相对应的模拟数据的第一横摆角速度、第二横摆角速度、第一质心侧偏角、第二质心侧偏角、迭代侧偏刚度和适应度值。

其中，初始时刻，各个粒子的迭代侧偏刚度可以通过前述公式(3)和公式(4)计算得到。另外，可以通过前述公式(5)和公式(6)计算各粒子对应的刚度变化速度。

第二步，计算各个粒子的适应度值，以及将对应适应度值最小的粒子确定为个体最优粒子。

这里，可以通过前述公式(7)计算得到各粒子的适应度值。

第三步，退火温度初始化。T₀＝f(p_g0)/ln5，f(p_g0)为初始时刻对应适应度最小的粒子的适应度值。

第三步，采用轮盘赌策略，从各个粒子中找出种群最优粒子。

这里，可以采用前述公式(8)逐个计算各粒子的出现概率，直至某个粒子的出现概率大于预设概率阈值，以及将该大于预设概率阈值的粒子确定为种群最优粒子。其中，上述预设概率阈值通常是预先的概率值，比如，可以为0.8。

第四步，采用种群最优粒子的迭代侧偏刚度、公式(9)和公式(10)，对各其它粒子的迭代侧偏刚度进行更新。

第五步，计算各粒子新的适应度值，并根据各粒子的新的适应度值确定新的个体最优粒子和种群最优粒子。

第六步，进行退温操作。

这里，退温方式为T_t+1＝λT_t，其中，λ为退火常数，实践中，λ的取值可以为0.8。

第七步，根据设定的终止条件判断是否终止优化迭代。若满足终止条件退出循环，并输出各粒子最终的迭代侧偏刚度，否则继续执行第四步。

这里，终止条件与前述预设停止条件概念相同。

实施例三

对应于上文实施例的车辆控制方法，图3示出了本申请实施例提供的车辆控制装置300的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。参照图3，该装置包括信息获取单元301、参数确定单元302和运行控制单元303。

信息获取单元301，用于获取目标车辆的目标车速和目标方向盘转角，从预先存储的映射关系中，查找与目标车速和目标方向盘转角对应的目标侧偏刚度，其中，映射关系用于指示车速、方向盘转角和侧偏刚度之间的对应关系；

参数确定单元302，用于将目标车速、目标方向盘转角和目标侧偏刚度，输入单轨车辆模型，得到目标车辆的运动状态参数；

运行控制单元303，用于基于运动状态参数，控制目标车辆运行。

在一些实施例中，装置还包括数据生成单元、数据确定单元和关系生成单元。

数据生成单元，用于生成模拟数据集，模拟数据集中的模拟数据包括模拟车速和模拟方向盘转角；

数据确定单元，用于根据预先设定的基础侧偏刚度，确定各模拟数据分别对应的侧偏刚度；

关系生成单元，用于根据各模拟数据分别对应的侧偏刚度，生成映射关系。

在一些实施例中，数据确定单元，包括信息生成模块、数据处理模块、粒子生成模块、数据更新模块。

信息生成模块，用于根据基础侧偏刚度，生成各模拟数据分别对应的迭代侧偏刚度；

数据处理模块，用于针对各模拟数据，将相应模拟数据，输入复杂车辆模型，得到第一横摆角速度和第一质心侧偏角，以及将相应模拟数据及对应的迭代侧偏刚度输入单轨车辆模型，得到第二横摆角速度和第二质心侧偏角；

粒子生成模块，用于生成粒子群，其中，粒子群中的粒子与模拟数据相对应，粒子包括相对应的模拟数据的第一横摆角速度、第二横摆角速度、第一质心侧偏角、第二质心侧偏角、迭代侧偏刚度和适应度值，适应度值用于描述横摆角速度偏差和质心侧偏角偏差；

数据更新模块，用于从粒子群中选取对应适应度值满足预设选取条件的目标粒子，以及根据目标粒子的迭代侧偏刚度，对粒子群中的各其它粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新；在当前满足预设停止条件时，将各粒子当前的迭代侧偏刚度，确定为相应粒子对应的模拟数据的侧偏刚度。

在一些实施例中，数据更新模块，还用于若当前不满足预设停止条件，则继续执行从粒子群中选取对应适应度值满足预设选取条件的目标粒子，以及根据目标粒子的迭代侧偏刚度，对粒子群中的各其它粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新。

在一些实施例中，粒子群中的粒子的适应度值的计算公式包括：

其中，Fitness(p_i)为第i个粒子的适应度值，β(j)为第j个粒子对应的第一质心侧偏角，β_2dof(j)为第j个粒子对应的第二质心侧偏角，γ(j)为第j个粒子对应的第一横摆角速度，γ_2dof(j)为第j个粒子对应的第二横摆角速度，

为i个粒子对应的第二质心侧偏角中的最大值的平方，

为i个粒子对应的第二横摆角速度中的最大值的平方。

在一些实施例中，预设选取条件包括以下至少一项：

从粒子群中选取对应适应度值最小的粒子，作为目标粒子；

从粒子群中选取对应出现概率最大的粒子，作为目标粒子。

在一些实施例中，数据更新模块中，根据目标粒子的迭代侧偏刚度，对粒子群中的各其它粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新，包括：

针对各其它粒子，根据相应其它粒子的迭代侧偏刚度、目标粒子的迭代侧偏刚度和预先设定的更新公式，计算得到相应其它粒子的更新后的侧偏刚度，以及将相应粒子的迭代侧偏刚度切换为更新后的侧偏刚度；

根据各粒子的迭代侧偏刚度和单轨车辆模型，计算得到各粒子的更新后的第二横摆角速度和第二质心侧偏角，以及将各粒子的第二横摆角速度和第二质心侧偏角分别切换为更新后的第二横摆角速度和更新后的第二质心侧偏角；

根据各粒子的第一横摆角速度、第二横摆角速度、第一质心侧偏角、第二质心侧偏角，确定各粒子分别对应的适应度值。

本实施例提供的装置，在车辆运行过程中，通过从预先存储的映射关系中，查找得到与当前的车速和方向盘转角对应的侧偏刚度，可以实现快速得到准确有效的侧偏刚度，将该侧偏刚度用于单轨车辆模型时，可以使得单轨车辆模型准确预估车辆的运动状态参数，从而保障车辆稳定可靠运行。

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

实施例四

图4为本申请一实施例提供的车辆400的结构示意图。如图4所示，该实施例的车辆400包括：至少一个处理器401(图4中仅示出一个处理器)、存储器402以及存储在存储器402中并可在至少一个处理器401上运行的计算机程序403，例如车辆控制程序。处理器401执行计算机程序403时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。处理器401执行计算机程序403时实现上述各个车辆控制方法的实施例中的步骤。处理器401执行计算机程序403时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示信息获取单元301、参数确定单元302和运行控制单元303的功能。

示例性的，计算机程序403可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器402中，并由处理器401执行，以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序403在车辆400中的执行过程。例如，计算机程序403可以被分割成信息获取单元，参数确定单元，运行控制单元，各单元具体功能在上述实施例中已有描述，此处不再赘述。

车辆400可包括：但不仅限于，处理器401，存储器402。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是车辆400的示例，并不构成对车辆400的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如车辆还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器401可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、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)或者其它可编程逻辑器件、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402可以是车辆400的内部存储单元，例如车辆400的硬盘或内存。存储器402也可以是车辆400的外部存储设备，例如车辆400上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器402还可以既包括车辆400的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器402用于存储计算机程序以及车辆所需的其它程序和数据。存储器402还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/车辆和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/车辆实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。其中，计算机可读存储介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读存储介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标车辆的目标车速和目标方向盘转角，从预先存储的映射关系中，查找与所述目标车速和所述目标方向盘转角对应的目标侧偏刚度，其中，所述映射关系用于指示车速、方向盘转角和侧偏刚度之间的对应关系；

将所述目标车速、所述目标方向盘转角和所述目标侧偏刚度，输入单轨车辆模型，得到所述目标车辆的运动状态参数；

基于所述运动状态参数，控制所述目标车辆运行。

2.根据权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

生成模拟数据集，所述模拟数据集中的模拟数据包括模拟车速和模拟方向盘转角；

根据预先设定的基础侧偏刚度，确定各模拟数据分别对应的侧偏刚度；

根据各模拟数据分别对应的侧偏刚度，生成所述映射关系。

3.根据权利要求2所述的车辆控制方法，其特征在于，所述根据预先设定的基础侧偏刚度，确定各模拟数据分别对应的侧偏刚度，包括：

根据所述基础侧偏刚度，生成各模拟数据分别对应的迭代侧偏刚度；

针对各模拟数据，将相应模拟数据，输入复杂车辆模型，得到第一横摆角速度和第一质心侧偏角，以及将相应模拟数据及对应的迭代侧偏刚度输入所述单轨车辆模型，得到第二横摆角速度和第二质心侧偏角；

生成粒子群，其中，所述粒子群中的粒子与模拟数据相对应，所述粒子包括相对应的模拟数据的第一横摆角速度、第二横摆角速度、第一质心侧偏角、第二质心侧偏角、迭代侧偏刚度和适应度值，所述适应度值用于描述横摆角速度偏差和质心侧偏角偏差；

从所述粒子群中选取对应适应度值满足预设选取条件的目标粒子，以及根据所述目标粒子的迭代侧偏刚度，对所述粒子群中的各其它粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新；在当前满足预设停止条件时，将各粒子当前的迭代侧偏刚度，确定为相应粒子对应的模拟数据的侧偏刚度。

4.根据权利要求3所述的车辆控制方法，其特征在于，在所述对所述粒子群中的各其它粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新之后，还包括：

若当前不满足所述预设停止条件，则继续执行所述从所述粒子群中选取对应适应度值满足预设选取条件的目标粒子，以及根据所述目标粒子的迭代侧偏刚度，对所述粒子群中的各其它粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新。

5.根据权利要求3所述的车辆控制方法，其特征在于，所述粒子群中的粒子的适应度值的计算公式包括：

其中，Fitness(p_i)为第i个粒子的适应度值，β(j)为第j个粒子对应的第一质心侧偏角，β_2dof(j)为第j个粒子对应的第二质心侧偏角，γ(j)为第j个粒子对应的第一横摆角速度，γ_2dof(j)为第j个粒子对应的第二横摆角速度，

为i个粒子对应的第二质心侧偏角中的最大值的平方，

为i个粒子对应的第二横摆角速度中的最大值的平方。

6.根据权利要求3所述的车辆控制方法，其特征在于，所述预设选取条件包括以下至少一项：

从所述粒子群中选取对应适应度值最小的粒子，作为所述目标粒子；

从所述粒子群中选取对应出现概率最大的粒子，作为所述目标粒子。

7.根据权利要求3-6中任一项所述的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述目标粒子的迭代侧偏刚度，对所述粒子群中的各其它粒子的迭代侧偏刚度和适应度值进行更新，包括：

针对各其它粒子，根据相应其它粒子的迭代侧偏刚度、所述目标粒子的迭代侧偏刚度和预先设定的更新公式，计算得到相应其它粒子的更新后的侧偏刚度，以及将相应粒子的迭代侧偏刚度切换为更新后的侧偏刚度；

根据各粒子的迭代侧偏刚度和所述单轨车辆模型，计算得到各粒子的更新后的第二横摆角速度和第二质心侧偏角，以及将各粒子的第二横摆角速度和第二质心侧偏角分别切换为更新后的第二横摆角速度和更新后的第二质心侧偏角；

根据各粒子的第一横摆角速度、第二横摆角速度、第一质心侧偏角、第二质心侧偏角，确定各粒子分别对应的适应度值。

8.一种车辆控制装置，其特征在于，所述装置包括：

信息获取单元，用于获取目标车辆的目标车速和目标方向盘转角，从预先存储的映射关系中，查找与所述目标车速和所述目标方向盘转角对应的目标侧偏刚度，其中，所述映射关系用于指示车速、方向盘转角和侧偏刚度之间的对应关系；

参数确定单元，用于将所述目标车速、所述目标方向盘转角和所述目标侧偏刚度，输入单轨车辆模型，得到所述目标车辆的运动状态参数；

运行控制单元，用于基于所述运动状态参数，控制所述目标车辆运行。

9.一种车辆，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的车辆控制方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的车辆控制方法。

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