CN116279112B - 一种引擎模拟方法、声浪合成方法和相关装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种引擎模拟方法、声浪合成方法和相关装置，该方法包括：获取目标车辆电门的踏板深度，并获取目标车辆的行驶速度；基于踏板深度和行驶速度，确定目标车辆的虚拟引擎的切换状态；其中，切换状态为不切换、升挡切换、降挡切换、油门切换中任一者；基于虚拟引擎的切换状态，得到在踏板深度和行驶速度下虚拟引擎等效的预测转速，上述方式，能够提高汽车引擎模拟的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及汽车技术领域，特别是涉及一种引擎模拟方法、声浪合成方法和相关装置。
背景技术
随着新能源汽车行业的蓬勃发展，新能源驱动的动力***已经成为当前汽车动力***设计的重要方式之一。而由于动力***缺乏了传统燃油机气缸以及排气物理***，导致新能源汽车在驾驶过程中缺少了传统驾驶习惯中的匹配汽车品牌的声浪反馈，也在一定程度上影响了驾驶员的沉浸式驾驶体验。而针对新能源汽车的发动机引擎声浪模拟则可以提高驾驶员在该方面的驾驶体验。
现有的引擎模拟方法对新能源汽车的引擎模拟不够准确。然而，新能源汽车的声浪模拟，在很大程度上也依赖于其引擎模拟的准确性。有鉴于此，如何提高新能源汽车引擎模拟的准确性，成为亟待解决的问题。
发明内容
本申请主要解决的技术问题是提供一种引擎模拟方法、声浪合成方法和相关装置，能够提高汽车引擎模拟的准确性。
为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种引擎模拟方法，该方法包括：获取目标车辆电门的踏板深度，并获取目标车辆的行驶速度；基于踏板深度和行驶速度，确定目标车辆的虚拟引擎的切换状态；其中，切换状态为不切换、升挡切换、降挡切换、油门切换中任一者；基于虚拟引擎的切换状态，得到在踏板深度和行驶速度下虚拟引擎等效的预测转速。
其中，基于踏板深度和行驶速度，确定目标车辆的虚拟引擎的切换状态，包括：基于踏板深度和行驶速度，确定目标车辆的运动状态，并基于踏板深度，确定虚拟引擎的油门状态；其中，运动状态为加速、减速、怠速中任一者，油门状态表征在电门的踏板深度下虚拟引擎等效的开合喷油量，基于运动状态和油门状态，确定虚拟引擎的切换状态。
其中，基于运动状态和油门状态，确定虚拟引擎的切换状态，包括以下至少一者：响应于运动状态为减速或怠速，确定目标车辆的切换状态为不切换；响应于运动状态为加速，基于油门状态，确定虚拟引擎的切换状态。
其中，基于油门状态，确定虚拟引擎的切换状态，包括：基于虚拟引擎之前确定的切换状态，获取虚拟引擎当前所处周期类型的第一判断结果；其中，周期类型与切换状态相匹配，第一判断结果表征虚拟引擎当前是否已经处于升挡周期、降挡周期、油门切换周期中任一种周期类型；基于第一判断结果和油门状态，确定虚拟引擎当前的切换状态。
其中，在第一判断结果表征虚拟引擎当前未处于升挡周期、降挡周期、油门切换周期中任一种周期类型的情况下，基于第一判断结果和油门状态，确定虚拟引擎当前的切换状态，包括：获取表征油门状态是否变化的检测结果；基于检测结果，选择第二判断结果、之前的踏板深度中任一者，确定虚拟引擎当前的切换状态；其中，第二判断结果表征是否满足升挡条件和降挡条件。
其中，基于检测结果，选择第二判断结果、之前的踏板深度中任一者，确定虚拟引擎当前的切换状态，包括以下至少一者：响应于检测结果表征油门状态不变，基于第二判断结果，确定虚拟引擎当前的切换状态；响应于检测结果表征油门状态变化，基于之前的踏板深度，确定虚拟引擎当前的切换状态。
其中，基于踏板深度，确定虚拟引擎的油门状态，包括：获取之前第一预设时长内踏板深度的平均值；基于踏板深度的平均值，从若干预设油门状态中选择一者作为油门状态。
其中，基于虚拟引擎的切换状态，得到在踏板深度和行驶速度下虚拟引擎等效的预测转速包括：基于虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期；基于虚拟引擎的油门状态，得到虚拟引擎在切换状态对应周期内的预测转速；其中，油门状态基于电门的踏板深度确定，且表征在电门的踏板深度下对应的虚拟引擎等效的开合喷油量。
其中，基于虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期包括：根据虚拟引擎的切换状态为升挡切换，确定长度为第二预设时长的升挡周期，升挡周期包括第一升挡阶段、第二升挡阶段和第三升挡阶段，第三升挡阶段分为若干时间段；基于虚拟引擎的油门状态，得到虚拟引擎在切换状态对应周期内的预测转速包括：获取目标车辆当前确定的油门状态下的最大转速，并获取最大转速与第一升挡系数的第一乘积，以及在最大转速与第一乘积之间进行插值，得到第一升挡阶段内的预测转速；获取最大转速与第一升挡系数的第一乘积，并获取最大转速与第二升挡系数的第二乘积，以及在第一乘积与第二乘积之间进行插值，得到第二升挡阶段内的预测转速；将第三升挡阶段内的各时间段依次作为第一目标时间段，根据第一目标时间段的转速预测第三升挡阶段最后一个时间段的转速，基于预测得到的最后一个时间段的转速获取第一目标时间段的预测转速。
其中，基于虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期包括：根据虚拟引擎的切换状态为降挡切换，确定长度为第三预设时长的降挡周期，降挡周期包括第一降挡阶段和第二降挡阶段，第二降挡阶段分为若干时间段；基于虚拟引擎的油门状态，得到虚拟引擎在切换状态对应周期内的预测转速包括：获取目标车辆当前确定的油门状态下的最小转速，并获取降挡系数与目标车辆当前确定的油门状态下的最大转速的第三乘积，以及在最小转速与第三乘积之间进行插值，得到第一降挡阶段内的预测转速；将第二降挡阶段内的各时间段依次作为第二目标时间段，根据第二目标时间段的转速预测第二降挡阶段最后一个时间段的转速，基于预测得到的最后一个时间段的转速获取第二目标时间段的预测转速。
其中，基于虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期包括：根据虚拟引擎的切换状态为油门切换，基于油门切换周期退出条件确定油门切换周期，油门切换周期表示由原始油门状态切换至目标油门状态，原始油门状态和目标油门状态一者为高油门状态，另一者为低油门状态；基于虚拟引擎的油门状态，得到虚拟引擎在切换状态对应周期内的预测转速包括：利用目标映射方式将油门切换周期内的行驶速度映射为油门切换周期内的预测转速，目标映射方式为基于高油门状态和低油门状态建立的行驶速度与转速的映射关系。
其中，利用目标映射方式将油门切换周期内的行驶速度映射为油门切换周期内的预测转速包括：对油门切换周期内的行驶速度与低油门状态下的速度之差进行凸优化处理，得到凸优化处理后的速度差值，获取高油门状态下的预设转速和低油门状态下的预设转速之差与高油门状态下的速度和低油门状态下的速度之差的比值，将比值、凸优化处理后的速度差值相乘，得到第四乘积，将第四乘积与低油门状态下的预设转速相加，得到油门切换周期内的预测转速。
其中，目标车辆为台架测试时的测试车辆，获取目标车辆的行驶速度包括：获取目标车辆刹车的踏板深度；根据目标车辆电门和刹车的踏板深度，预测行驶速度。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种声浪合成方法，该方法包括：基于目标车辆的电门的踏板深度和行驶速度，得到目标车辆的虚拟引擎的切换状态和预测转速；其中，切换状态和预测转速基于上述任一项中的引擎模拟方法得到；基于切换状态和预测转速，合成得到目标车辆的声浪数据。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种引擎模拟装置，该装置包括获取模块、确定模块和预测模块，获取模块用于获取目标车辆电门的踏板深度，并获取目标车辆的行驶速度；确定模块用于基于踏板深度和行驶速度，确定目标车辆的虚拟引擎的切换状态；其中，切换状态为不切换、升挡切换、降挡切换、油门切换中任一者；预测模块用于基于虚拟引擎的切换状态，得到在踏板深度和行驶速度下虚拟引擎等效的预测转速。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种声浪合成装置，该装置包括预测模块和合成模块，预测模块用于基于目标车辆的电门的踏板深度和行驶速度，得到目标车辆的虚拟引擎的切换状态和预测转速；其中，切换状态和预测转速基于上述引擎模拟装置得到；合成模块用于基于切换状态和预测转速，合成得到目标车辆的声浪数据。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，处理器用于执行存储器中存储的程序数据，以实现上述任一引擎模拟方法或者声浪合成方法。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种车辆，该车辆至少包括车辆本体和承载于车辆本体的智能设备，且智能设备为上述电子设备。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序数据，程序数据被处理器执行时实现上述任一引擎模拟方法或者声浪合成方法。
上述方案，利用目标车辆电门的踏板深度和行驶速度，确定目标车辆的虚拟引擎的切换状态，基于虚拟引擎的切换状态，得到在踏板深度和行驶速度下虚拟引擎等效的预测转速，其中，切换状态为不切换、升挡切换、降挡切换、油门切换中任一者，一方面在引擎模拟的过程中利用踏板深度和行驶速度准确表征目标车辆的行驶状态，有利于提升引擎模拟的准确性，另一方面，得到了虚拟引擎的切换状态，有助于进一步表征目标车辆虚拟引擎的工作状态，进而基于虚拟引擎的切换状态确定预测转速有助于提升引擎模拟的准确性。
附图说明
图1是本申请引擎模拟方法一实施例的流程示意图；
图2是本申请步骤S120另一实施例的流程示意图；
图3是本申请步骤S222另一实施例的流程示意图；
图4是本申请步骤S222再一实施例的流程示意图；
图5是本申请步骤S130另一实施例的流程示意图；
图6是本申请步骤S130再一实施例的流程示意图；
图7是本申请步骤S130又一实施例的流程示意图；
图8是本申请步骤S130又一实施例的流程示意图；
图9是本申请引擎模拟方法又一实施例的流程示意图；
图10是本申请声浪合成方法一实施例的流程示意图；
图11是本申请声浪合成方法另一实施例的流程示意图；
图12是本申请声浪合成方法再一实施例的流程示意图；
图13是本申请引擎模拟装置一实施例的框架示意图；
图14是本申请声浪合成装置一实施例的框架示意图；
图15是本申请电子设备一实施例的框架示意图；
图16是本申请计算机可读存储介质一实施例的框架示意图；
图17是本申请车辆一实施例的框架示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本申请进一步详细说明。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、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
请参阅图1，图1是本申请引擎模拟方法一实施例的流程示意图。具体而言，该方法可以包括如下步骤：
步骤S110：获取目标车辆电门的踏板深度，并获取目标车辆的行驶速度。
需要说明的是，本申请中提供的引擎模拟方式可以应用于目标车辆，目标车辆可以为新能源车辆（如、电车、氢能源车等），用于得到目标车辆对应的虚拟引擎的等效工作信息，其中，相较于燃油车而言，电车等新能源汽车在动力构造等方面存在相应变化，虚拟引擎为新能源汽车模拟燃油车其动力构造的相关部件，示例性地，可以包括但不限于虚拟发动机、虚拟变速箱等，前者用于模拟燃油车的发动机，后者用于模拟燃油车的变速箱，其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。例如，对于某一电动汽车，通过引擎模拟可以得到在该电动汽车在当前行驶信息下对应的虚拟引擎的等效工作信息。
此外，利用引擎模拟方法得到的虚拟引擎的等效工作信息可以用于与目标车辆相关的处理工作中，例如，可以用于进行引擎声浪模拟、将目标车辆与燃油车辆比较、作为目标车辆相关的数据处理的参考等等。
需要说明的是，引擎模拟可以应用于实车运行场景，或者也可以应用于台架测试或离线模拟场景。
在实车运行场景中，目标车辆的电门的踏板深度和行驶速度可以为对目标车辆采集而得到的。具体来说，可以从目标车辆的总线信息中获取。
在台架测试或者离线模拟场景中，目标车辆为台架测试时的测试车辆，目标车辆的行驶速度可以是基于目标车辆的刹车的踏板深度和电门的踏板深度进行预测得到的。
以实车运行场景为例进行说明，可以预先设置有固定的第一预设时长作为引擎模拟的单位时长，可以将当前时刻之前、长度为第一预设时长的时间段作为当前时间段，在目标车辆行驶的过程中，获取当前时间段内的电门的踏板深度和行驶速度，确定目标车辆在当前时间段内的虚拟引擎的切换状态，从而得到当前时间段内的虚拟引擎等效的预测转速。
进一步来说，目标车辆电门的踏板深度和行驶速度可以是以一定频率间隔采样得到的，上述单位时长内可以有若干个采样点。相应地，预测转速可以包括当前时间段内的若干采样点分别的预测转速。需要说明的是，上述第一预设时长可以为与一个音频帧对应的时长，从而得到目标车辆的虚拟引擎在该时间段内的时间点等效的预测转速后，可以用于合成一个音频帧对应的声浪数据。
在实车运行的应用场景中，可以根据预先设定的采样频率对目标车辆进行踏板深度和行驶速度的采集，例如，在每个采样点分别采集行驶速度、电门的踏板深度，分别形成序列数据。
上述行驶速度、踏板深度为离散序列，可以具有相同的目标长度，即在相同时间段内的若干采样点进行采集得到的，序列长度是指序列数据中包含的元素数量，与该时间段内包括的采样点数量相同，序列长度可以为任意正整数。进一步来说，不同序列中相同位置的元素是在相同采样点采集到的。例如，在一个时间段内的n个采样点分别采集行驶速度、电门踏板的第一深度、刹车踏板的第二深度，得到三个长度为n的序列数据，序列一为行驶速度数据序列，包括A1、A2、A3、…、An，序列二为电门踏板的第一深度序列，包括B1、B2、B3、…、Bn，序列三为刹车踏板的第二深度序列，包括C1、C2、C3、…、Cn，其中，不同序列中相同位置的元素为在相同采样点采集到的，具体举例来说，A1、B1和C1是在相同采样点采集到的。
在一具体的应用场景中，目标车辆的行驶信息可以为在长度120ms-300ms之间的时间内采集的，采样频率可以设置为8kHz，序列长度记为L，L取值可以在960-2400之间。进一步地，L的典型取值可以为1024或2048。
步骤S120：基于踏板深度和行驶速度，确定目标车辆的虚拟引擎的切换状态。
其中，切换状态为不切换、升挡切换、降挡切换、油门切换中任一者。本实施例中，虚拟引擎可以包括虚拟发动机和虚拟变速箱，切换状态表征虚拟引擎是否存在升降挡或者油门切换。升挡切换表示虚拟引擎在由低挡位变化为高挡位，降挡切换表示虚拟引擎由高挡位变化为低挡位，油门切换表示虚拟引擎的油门状态发生了变化，油门状态表征虚拟引擎等效的开合喷油量，油门状态可以为若干预设油门状态中的一者，不切换表示虚拟引擎没有发生升降挡以及没有发生油门切换。
在一具体的应用场景中，切换状态可以被设置为取值范围为0、1、2、3，分别对应了不切换、升挡切换、降挡切换、油门切换。
步骤S130：基于虚拟引擎的切换状态，得到在踏板深度和行驶速度下虚拟引擎等效的预测转速。
需要说明的是，虚拟引擎的切换状态能够从是否存在升降挡或者油门切换的方面表征目标车辆对应的假定的虚拟引擎的运转状态，虚拟引擎的运转状态与其切换状态存在关联关系，故在对虚拟引擎进行模拟以得到预测转速的过程中，将切换状态纳入模拟的考量因素能够提升引擎模拟的准确性。
一些实施例中，可以先基于虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期，并预测虚拟引擎在切换状态对应的周期内的预测转速。当然，上述举例仅仅是实际应用中可能的实施方式，在前述所举实施方式基础上，根据实际应用的具体需求，可以合理变换，以适应实际需求。例如，还可以首先采用预设映射方式将行驶速度映射为转速，然后根据切换状态对各个时间段的转速进行调整。
上述方案，一方面在引擎模拟的过程中利用踏板深度和行驶速度准确表征目标车辆的行驶状态，有利于提升引擎模拟的准确性，另一方面，得到了虚拟引擎的切换状态，有助于进一步表征目标车辆虚拟引擎的工作状态，进而基于虚拟引擎的切换状态确定预测转速有助于提升引擎模拟的准确性。
请参阅图2，图2是本申请步骤S120另一实施例的流程示意图。具体而言，步骤S120可以包括如下步骤：
步骤S221：基于踏板深度和行驶速度，确定目标车辆的运动状态，并基于踏板深度确定虚拟引擎的油门状态。
其中，运动状态表征整车运行的基础状态，可以为加速、监督、怠速中任一者。油门状态表征在电门的踏板深度下虚拟引擎等效的开合喷油量，油门状态可以为若干预设状态中任一者。
在一具体的应用场景中，运动状态可以被设置为取值范围为0、1、2，分别对应怠速、加速和减速的整车运行状态。
在一具体的应用场景中，油门状态表征电门的踏板深度对应的虚拟燃油机引擎等效的开合喷油量百分比大小，被设置为取值范围为0、1、2、3、4、5，分别对应了电门踏板深度以及虚拟喷油量由低至高的变化范围，共6挡预设状态。
需要说明的是，电门的踏板深度/行驶速度均包含当前时间段内的若干采样点对应的电门的踏板深度/行驶速度。对于当前时间段来说，可以基于该时间段内若干采样点分别的电门的踏板深度和行驶速度确定当前时间段对应的运动状态。可以基于该时间段内若干采样点分别的踏板深度确定该时间段内的虚拟引擎的油门状态。
一些实施例中，基于踏板深度，确定虚拟引擎的油门状态可以包括：获取之前第一预设时长内踏板深度的平均值，基于踏板深度的平均值，从若干预设油门状态中选择一者作为虚拟引擎的油门状态。
可以理解的是，第一预设时长可以为单位时长，即根据当前时间段内的踏板深度的平均值，确定预设油门状态中的一者作为当前时间段的虚拟引擎的油门状态。
在一具体的应用场景中，踏板深度以百分比形式表示，可以通过下式确定虚拟引擎的油门状态：
其中，表示油门状态，/>表示第一预设时长内的电门的踏板深度的平均值，按百分比计算，//表示除法运算后取整。
一些实施例中，基于踏板深度和行驶速度，确定目标车辆的运动状态可以包括：判断电门的踏板深度为大于零还是等于零，响应于电门的踏板深度大于零确定目标车辆的运动状态为加速，响应于电门的踏板深度等于零，判断行驶速度为大于零还是等于零，响应于行驶速度大于零确定目标车辆的运动状态为减速，响应于行驶速度小于零确定目标车辆的运动状态为怠速。其中，电门的踏板深度可以是当前时间段内的踏板深度平均值，行驶速度可以是当前时间段内的行驶速度平均值。
在一具体的应用场景中，当电门踏板=0%且实时速度>0时，运动状态对应减速，以数值2表征，当电门踏板=0%且实时速度=0时，运动状态对应怠速，以数值0表征，当电门踏板>0%时，运动状态对应加速，以数值1表征。
步骤S222：基于运动状态和油门状态，确定虚拟引擎的切换状态。
可以理解的是，虚拟引擎的切换状态是对虚拟引擎的工作状态的表征，而虚拟引擎的运动状态和油门状态则反映了虚拟引擎的工作状态，故而可以基于运动状态和油门状态来确定虚拟引擎的切换状态。
上述方式，利用踏板深度和行驶速度得到运动状态，以及利用踏板深度得到油门状态。结合运动状态表示的整车运行的基础状态和踏板深度表示的车辆行驶动力情况两方面信息，可以更为准确地确定虚拟引擎的切换状态。
当然，上述举例仅仅是实际应用中可能的实施方式，在前述所举实施方式基础上，根据实际应用的具体需求，可以合理变换，以适应实际需求。例如，虚拟引擎的切换状态是对虚拟引擎的工作状态的表征，还可以增加其他表征虚拟引擎工作状态的相关参数，如刹车踏板的踏板深度、车辆的相关属性、行驶路况等，结合电门的踏板深度和行驶速度一并用于确定目标车辆虚拟引擎的切换状态。
请参阅图3，图3是本申请步骤S222另一实施例的流程示意图。具体而言，步骤S222可以包括如下步骤：
步骤S3221：判断运动状态为加速、减速、怠速中的何者。
需要说明的是，为了确定虚拟引擎的切换状态，可以先判断运动状态为加速、减速、怠速中的何者，响应于运动状态为减速或怠速，执行步骤S3222，响应于运动状态为加速，执行步骤S3223。
步骤S3222：确定目标车辆的切换状态为不切换。
本实施例中，在目标车辆处于减速或怠速的情况下，认为目标车辆不存在升降挡或者油门切换的切换状态，从而可以确定切换状态为不切换。
步骤S3223：基于油门状态，确定虚拟引擎的切换状态。
需要说明的是，在当前时间段的运动状态为加速的情况下，可能存在升降挡或者油门切换。故响应于运动状态为加速，进一步基于油门状态判断当前时间段是否存在升降挡或者油门切换。
上述方式，在减速和怠速情况下能够便捷、直接地确定切换状态，在加速情况下，根据不同切换状态的油门状态特征而准确确定切换状态，进而提升虚拟引擎模拟的准确性。
当然，上述举例仅仅是实际应用中可能的实施方式，在前述所举实施方式基础上，根据实际应用的具体需求，可以合理变换，以适应实际需求。例如，还可以增加其他表征虚拟引擎工作状态的相关参数，与运动状态和油门状态一并用于确定虚拟引擎的切换状态，例如，行驶速度、行驶路况等。
请参阅图4，图4是本申请步骤S222再一实施例的流程示意图。具体而言，步骤S222可以包括如下步骤：
步骤S4221：判断运动状态为加速、减速、怠速中的何者。
需要说明的是，为了确定虚拟引擎的切换状态，可以先判断运动状态为加速、减速、怠速中的何者，响应于运动状态为减速或怠速，执行步骤S4222，响应于运动状态为加速，执行步骤S4223-步骤S4224。步骤S3223可以通过步骤S4223-步骤S4224实现。
步骤S4222：确定目标车辆的切换状态为不切换。
步骤S4222的相关描述可以参考前述关于步骤S3222的相关内容，在此不做赘述。
步骤S4223：基于虚拟引擎之前确定的切换状态，获取虚拟引擎当前所处周期类型的第一判断结果。
其中，周期类型与切换状态相匹配，以升挡切换为例进行说明，升挡切换表示从低挡位切换到高挡位，例如，从1挡升到2挡，切换的过程可以称为升挡周期，降挡切换和油门切换同理，降挡切换对应降挡周期，油门切换对应油门切换周期。
本实施例中，可以预先设置第二预设时长作为升挡周期的时长，第三预设时长作为降挡周期的时长，用户可以根据实际需要而对第二预设时长和第三预设时长进行调整。对于油门切换来说，可以通过预先设定油门切换周期退出条件，从切换状态转变为油门切换状态到满足油门切换周期退出条件的期间为油门切换周期。
其中，第一判断结果可以用于表征虚拟引擎当前是否已经处于升挡周期、降挡周期、油门切换周期中任一种周期类型。需要说明的是，当前时间段内的切换状态表征虚拟燃油机在当前时间段内是否存在升降挡或者油门切换。若虚拟引擎在之前的切换状态为升降挡或者油门切换中的任一者，在当前时间段内仍然处于对应的周期内，那么可以直接确定当前时间段的虚拟引擎的切换状态。具体举例说明，在前一时间段确定的虚拟引擎的切换状态为升挡切换，那么对于从前一时间段起第二预设时长内可以被认为是处于升挡周期，故根据虚拟引擎之前确定的切换状态，可以判断虚拟引擎当前是否已经处于升挡周期、降挡周期、油门切换周期中任一种周期类型。
步骤S4224：基于第一判断结果和油门状态，确定虚拟引擎当前的切换状态。
具体地，基于第一判断结果可以确定虚拟引擎当前是否已经处于升挡周期、降挡周期、油门切换周期中任一种周期类型，若已经处于上述任一种类型，那么虚拟引擎当前的切换状态即当前时间段内的切换状态与当前所处的周期一致。
若基于第一判断结果确定虚拟引擎当前未处于上述任一种周期类型，那么进一步可以基于油门状态判断虚拟引擎当前的切换状态。
一些实施例中，在第一判断结果表征虚拟引擎当前未处于升挡周期、降挡周期、油门切换周期中任一种周期类型的情况下，可以通过如下步骤确定虚拟引擎当前的切换状态：获取表征油门状态是否变化的检测结果，基于检测结果，选择第二判断结果、之前的踏板深度中任一者，确定虚拟引擎当前的切换状态，其中，第二判断结果表征是否满足升挡条件和降挡条件。
其中，油门状态是否变化是指当前时间段的油门状态与上一时间段的油门状态相比是否发生变化。检测结果可以表征当前时间段的油门状态相比于上一时间段的油门状态发生变化或者不发生变化。之前的踏板深度是指当前时刻之前的踏板深度。一些实施例中，之前的踏板深度可以是上一时间段的踏板深度。一些实施例中，也可以用与踏板深度存在关联的油门状态确定虚拟引擎当前的切换状态。
进一步地，基于检测结果，选择第二判断结果、之前的踏板深度中任一者，确定虚拟引擎当前的切换状态包括：响应于检测结果表征油门状态不变，基于第二判断结果确定虚拟引擎当前的切换状态，响应于检测结果表征油门状态变化，基于之前的踏板深度，确定虚拟引擎当前的切换状态。
在一具体的应用场景中，可以通过检测当前时间段的油门状态stateThrottle[i]与上一时间段的油门状态stateThrottle[i-1]是否一致来得到检测结果。
可以理解的是，若检测结果表征油门状态不变，那么虚拟引擎的切换状态不为油门切换，那么则根据第二判断结果确定是否满足升挡条件和降挡条件，若满足升挡条件，那么切换状态为升挡切换，若满足降挡条件，那么切换状态为降挡切换，若不满足升挡条件和降挡条件，那么切换状态为不切换。
需要说明的是，升挡/降挡表示挡位的变化，用户根据实际需要可以预先设定有若干预设的油门状态和挡位数，通过效果调试，预先设置各油门状态在不同挡位分别可以达到的最大速度。基于目标车辆的行驶速度与对应油门状态和挡位下的最大速度确定目标车辆当前的挡位以及是否存在升降挡。
在一具体的应用场景中，给定具体油门状态（stateThrottle）取值在0-5时，在不同挡位分别可以达到的最大速度max_speed[stateThrottle][stateGear]，挡位状态（stateGear）的取值范围即为所有挡位数，典型车辆的挡位数总共为5挡或6挡，例如可以通过设定参数max_speed[5][0:6]=[0,0.1,0.2，0.4，0.6，0.8，1.0]表征在较高油门（踏板开合度>80%）时，虚拟挡位1-6挡分别可以达到的最高车速为车辆最高设计车速的0.1,0.2，0.4，0.6，0.8，1.0倍。
一些实施例中，升挡条件包括行驶速度升高，并且行驶速度超过油门状态和之前挡位下的最大速度。进一步具体来说，可以是当前时间段的行驶速度大于上一时间段的行驶速度，并且当前时间段的行驶速度超过了与当前时间段的油门状态和上一时间段的挡位对应的最大速度。
一些实施例中，降挡条件包括行驶速度降低，并且行驶速度低于油门状态和之前挡位的下一挡位下的最大速度。进一步具体来说，可以是当前时间段的行驶速度小于上一时间段的行驶速度，并且当前时间段的形式速度小于当前时间段的油门状态和上一时间段挡位的下一挡位对应的最大速度。
在油门切换以及初始化升挡的过程中均可能出现油门状态变化的情况，故若检测结果表征油门状态变化，通过之前的踏板深度可以区分油门切换和初始化升挡。具体来说，若之前的踏板深度为零，那么车辆是进行初始化升挡，可以确定切换状态为升挡切换，若之前的踏板深度不为零，那么确定切换状态为油门切换。其中，之前的踏板深度可以为上一时间段的踏板深度，即可以为上一时间段内的所有采样点踏板深度，进一步地，可以为上一时间段内所有采样点踏板深度的平均值、最大值、最小值等等。
一些实施例中，还可以利用与踏板深度关联的油门状态来确定切换状态。具体来说，若之前的油门状态为零，那么车辆是进行初始化升挡，可以确定切换状态为升挡切换，若之前的油门状态不为零，那么确定切换状态为油门切换。其中，之前的油门状态可以为上一时间段的油门状态。
当然，上述举例仅仅是实际应用中可能的实施方式，在前述所举实施方式基础上，根据实际应用的具体需求，可以合理变换，以适应实际需求。例如，不区分第一判断结果，一并结合第一判断结果和油门状态共同综合确定虚拟引擎当前的切换状态。
在一具体的应用场景中，虚拟引擎等效的预测转速由虚拟引擎的模拟***得到。虚拟引擎的模拟***包括实时状态机维护模块，实时状态机维护模块包括运动状态机、油门状态机、切换状态机，运动状态机表征整车运行的基础状态，油门状态机表征了电门踏板深度对应的虚拟燃油机引擎开合喷油量百分比大小，切换状态机表征了虚拟燃油机是否存在升降挡或者油门切换。在实车运行场景中，实时获取目标车辆的电门的踏板深度和实时行驶速度作为输入，基于踏板深度和行驶速度确定目标车辆当前的运动状态，并且基于踏板深度确定油门状态。而后，判断当前运动状态为加速、减速、怠速中的何者，响应于运动状态为减速或者怠速，确定目标车辆当前的切换状态为不切换。响应于运动状态为加速，基于虚拟引擎之前确定的切换状态，获取虚拟引擎当前所处周期类型的第一判断结果，响应于第一判断结果表征虚拟引擎当前已经处于升挡周期、降挡周期、油门切换周期任一者的情况下，确定切换状态与周期类型对应。响应于第一切换结果表征虚拟引擎当前未处于升挡周期、降挡周期、油门切换周期任一者的情况下，获取表征油门状态是否变化的检测结果，响应于检测结果表征油门状态不变，判断是否满足升挡条件和降挡条件，若满足，则确定切换状态为对应的升挡/降挡，若不满足，则确定切换状态为不切换，响应于检测结果表征油门状态变化，判断之前的踏板深度是否为零，若为零则确定切换状态为升挡切换，若不为零则确定切换状态为油门切换。
一些实施例中，实时状态机维护模块还包括挡位状态机，表征虚拟引擎等效的工作挡位，取值范围0-6，分别对应了N挡以及虚拟引擎的1-6挡。挡位状态的确定可以是基于给定的各油门状态（stateThrottle）下，不同挡位分别可以达到的最大速度max_speed[stateThrottle][stateGear]而确定。
请参阅图5，图5是本申请步骤S130另一实施例的流程示意图。
具体而言，步骤S130可以包括：
步骤S531：基于虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期。
其中，周期类型与切换状态匹配。对于切换状态为不切换的情况，也可以认为当前时间段即为对应的周期，预测对该周期内的预测转速，具体来说，可以采用预设映射方式将当前时间段内的行驶速度映射为预测转速。
步骤S532：基于虚拟引擎的油门状态，得到虚拟引擎在切换状态对应周期内的预测转速。
其中，油门状态基于电门踏板深度确定，且表征在电门踏板深度下对应的虚拟引擎等效的开合喷油量。可以理解的是，对于升挡切换、降挡切换、油门切换来说，可以确定其分别对应的周期。这三种切换状态对应的周期内，预测转速与虚拟引擎在当前时间段内的油门状态存在关联，因此基于虚拟引擎的油门状态来预测对应周期内的预测转速。
上述方案，基于踏板深度和行驶速度得到虚拟引擎的切换状态，有助于进一步表征目标车辆虚拟引擎的工作状态，进而基于虚拟引擎的切换状态确定预测转速有助于提升引擎模拟的准确性，进一步地，针对切换过程存在的特征，基于不同切换状态确定对应的周期，对切换周期内的转速采用区别于预设映射方式的方案进行转速预测，从而提升对虚拟引擎切换过程模拟的准确性，也就提升了对虚拟引擎模拟的准确性。
请参阅图6，图6是本申请步骤S130再一实施例的流程示意图。具体而言，步骤S130可以包括：
步骤S631：根据虚拟引擎的切换状态为升挡切换，确定长度为第二预设时长的升挡周期。
步骤S631的相关描述可以参考前述关于步骤S531的相关内容，步骤S632-步骤S634的相关描述可以参考前述关于步骤S532的相关内容。其中，第二预设时长是预先确定的，并且可以根据用户的实际需要而进行调整。升挡周期包括第一升挡阶段、第二升挡阶段和第三升挡阶段，第三升挡阶段又可以分为若干时间段，每个时间段均为单位时长。
在一具体的应用场景中，升挡时，发动机转速先经过一段时间的线性平稳降低（Tfall），然后再短时间内快速升高（Tattack），随后经过一段时间逐渐平稳升高过渡至对应转速（Tspike）。对应地，升挡周期为：
其中，Tupgear为升挡周期，Tfall、Tattack、Tspike分别为第一升挡阶段、第二升挡阶段和第三升挡阶段。第一升挡阶段、第二升挡阶段和第三升挡阶段的时长也可以预先确定，并且可以根据实际情况进行调整。
当处于具体的挡位或油门切换状态周期时，由于真实燃油发动机中存在主减速器传导、不同尺寸从动齿轮啮合切换、动力输出和扭矩变化调整以及考虑车轮状态的动态调整等，然而当采用物理模型建模描述换挡过程时，通常是无法完整精确地描述整个车辆动力***的全部特性的，也就意味着换挡周期内通常包含了发动机转速的瞬变。以将预测转速应用于声浪合成为例进行说明，上述瞬变会导致模拟引擎声浪效果会产生明显突变的瑕疵感，出于美化合成声浪听感的目的，可以通过确定切换周期以及对切换过程的转速数据进行修正或平滑处理来克服上述问题。
步骤S632：获取目标车辆当前确定的油门状态下的最大转速，并获取最大转速与第一升挡系数的第一乘积，以及在最大转速与第一乘积之间进行插值，得到第一升挡阶段内的预测转速。
本实施例中，主张一个参数可配置的不同油门状态下可以达到的最高转速和最低转速，对应公式表达如下：
其中，i表示油门状态，式中为可配置参数，/>表示在油门状态为i下可以达到的最大转速，/>表示在油门状态为i下可以达到的最小转速。例如，当采用了较高油门/>=5时，对应此时虚拟燃油发动机的转速可以取值的范围在区间[/>，/>]之间。
本实施例中，在之前处于不切换状态，当前基于目标车辆的踏板深度和行驶速度判断得到切换状态为升挡切换时，即当前处于升挡周期的起始时，可以预测整个升挡周期的预测转速。
在一具体的应用场景中，对于第一升挡阶段Tfall，可以采用如下公式：
其中，表示线性插值操作，/>（第一升挡系数）为可调参数，对应升挡环节的转换声自然度调整，rpm数据以queue队列形式数据结构保存。/>为对应油门状态量计算的到最高转速值，即当前时间段的油门状态下可以达到的最高转速，n表示插值数量，第一升挡阶段可以划分为若干时间段，每个时间段内又包括有相同数量的采样点，插值后的数据包含的rpm数量可以与第一升挡阶段包含的采样点数量一致，以表示每个采样点对应的预测转速。
步骤S633：获取最大转速与第一升挡系数的第一乘积，并获取最大转速与第二升挡系数的第二乘积，以及在第一乘积与第二乘积之间进行插值，得到第二升挡阶段内的预测转速。
在一具体的应用场景中，对于第二升挡阶段Tattack，可以采用如下公式：
其中，表示线性插值操作，/>（第一升挡系数）和/>（第二升挡系数）为可调参数，对应升挡环节的转换声自然度调整，rpm（转速）数据以queue队列形式数据结构保存。/>为对应油门状态量计算的到最高转速值，即当前时间段的油门状态下可以达到的最高转速，n表示插值数量，第二升挡阶段可以划分为若干时间段，每个时间段内又包括有相同数量的采样点，插值后的数据包含的rpm数量可以与第二升挡阶段包含的采样点数量一致，以表示每个采样点对应的预测转速。
步骤S634：将第三升挡阶段内的各时间段依次作为第一目标时间段，根据第一目标时间段的转速预测第三升挡阶段最后一个时间段的转速，基于预测得到的最后一个时间段的转速获取第一目标时间段的预测转速。
第三升挡阶段Tspike可以划分为若干时间段，按照先后顺序将各个时间段依次作为第一目标时间段。
在一具体的应用场景中，对第一目标时间段可以利用预设映射方式将行驶速度映射为转速，以作为第一目标时间段的转速进行计算。或者对于第一目标时间段，也可以基于第二目标时间段的前一时间段对应的插值操作而得到该第一目标时间段的转速。
根据第一目标时间段的转速，采用B样条插值预测和更新整个升挡周期结束时的最后一个时间段的转速数据/>。随后根据预测得到的最后一个时间段中的首采样点的转速/>和尾采样点的转速/>以及第一目标时间段的转速中首采样点的转速/>，基于三个点的数据同样进行B样条插值计算得到第一目标时间段的预测转速/>，替换掉第一目标时间段原本的转速/>输出，公式表达如下：
式中，为当前时间段到最后一个时间段之间剩余的时间段数量，L为一个时间段包含的采样点数量，/>表示计算B样条插值表达式操作，/>表示基于插值表达式进行B样条插值操作，同时/>和/>分别代表用于预测最后一个时间段的转速的插值表达式和用于预测第一目标时间段的预测转速的插值表达式。
在一具体的应用场景中，第三升挡阶段包括200个时间段，对每个时间段依次作为第一目标时间段，利用当前的第一目标时间段的转速，预测第三升挡阶段最后一个时间段的转速，即第200个时间段的转速，基于预测得到的最后一个时间段的转速获取当前的第一目标时间段的预测转速。
当然，上述举例仅仅是实际应用中可能的实施方式，在前述所举实施方式基础上，根据实际应用的具体需求，可以合理变换，以适应实际需求。例如，对于切换周期内的转速美化方式可以根据实际应用情况来调整，也可以利用切换周期内实际行驶速度采用预设映射方式得到的转速，在此基础上进一步进行平滑美化。
请参阅图7，图7是本申请步骤S130又一实施例的流程示意图。具体而言，步骤S130可以包括：
步骤S731：根据虚拟引擎的切换状态为降挡切换，确定长度为第三预设时长的降挡周期。
步骤S731的相关描述可以参考前述关于步骤S531的相关内容，步骤S732-步骤S733的相关描述可以参考前述关于步骤S532的相关内容。其中，第三预设时长是预先确定的，并且可以根据用户的实际需要而进行调整。降挡周期包括第一降挡阶段和第二降挡阶段，第二降挡阶段又可以分为若干时间段，每个时间段均为单位时长。
在一具体的应用场景中，降挡时，发动机转速先经过一段时间的平稳升高（Tlift），随后经过一段时间逐渐平稳降低过渡至对应转速（Tland）。对应地，降挡周期为：
其中，Tdowngear为降挡周期，Tlift、Tland分别为第一降挡阶段和第二降挡阶段。第一降挡阶段和第二降挡阶段的时长也可以预先确定，并且可以根据实际情况进行调整。
步骤S732：获取目标车辆当前确定的油门状态下的最小转速，并获取降挡系数与目标车辆当前确定的油门状态下的最大转速的第三乘积，以及在最小转速与第三乘积之间进行插值，得到第一降挡阶段内的预测转速。
本实施例中，在之前处于不切换状态，当前基于目标车辆的踏板深度和行驶速度判断得到切换状态为降挡切换时，即当前处于降挡周期的起始时，可以预测整个降挡周期的预测转速。
在一具体的应用场景中，对于第一降挡阶段Tlift，可以采用如下公式：
其中，表示线性插值操作，/>（降挡系数）为对应降挡环节转换声自然度调整的可调参数，rpm（转速）数据以queue队列形式数据结构保存。/>为对应油门状态量计算的到最高转速值，即当前时间段的油门状态下可以达到的最高转速，/>为对应油门状态量计算的到最低转速值，即当前时间段的油门状态下可以达到的最低转速，n表示插值数量，第一降挡阶段可以划分为若干时间段，每个时间段内又包括有相同数量的采样点，插值后的数据包含的rpm数量可以与第一降挡阶段包含的采样点数量一致，以表示每个采样点对应的预测转速。
步骤S733：将第二降挡阶段内的各时间段依次作为第二目标时间段，根据第二目标时间段的转速预测第二降挡阶段最后一个时间段的转速，基于预测得到的最后一个时间段的转速获取第二目标时间段的预测转速。
第二降挡阶段Tland可以划分为若干时间段，按照先后顺序将各个时间段依次作为第二目标时间段。
在一具体的应用场景中，对第二目标时间段可以利用预设映射方式将行驶速度映射为转速，以作为第二目标时间段的转速进行计算。或者对于第二目标时间段，也可以基于第二目标时间段的前一时间段对应的插值操作而得到该第二时间段的转速。
对第二降挡阶段内的预测转速可以采用与第三升挡阶段相近的方式得到，具体来说，根据第二目标时间段的转速，采用B样条插值预测和更新整个升挡周期结束时的最后一个时间段的转速数据/>。随后根据预测得到的最后一个时间段中的首采样点的转速/>和尾采样点的转速/>以及第二目标时间段的转速中首采样点的转速/>，基于三个点的数据同样进行B样条插值计算得到第二目标时间段的预测转速/>，替换掉第二目标时间段原本的转速/>输出。
当然，上述举例仅仅是实际应用中可能的实施方式，在前述所举实施方式基础上，根据实际应用的具体需求，可以合理变换，以适应实际需求。例如，对于切换周期内的转速美化方式可以根据实际应用情况来调整，也可以利用切换周期内实际行驶速度采用预设映射方式得到的转速，在此基础上进一步进行平滑美化。
请参阅图8，图8是本申请步骤S130又一实施例的流程示意图。具体而言，步骤S130可以包括：
步骤S831：根据虚拟引擎的切换状态为油门切换，基于油门切换周期退出条件确定油门切换周期。
步骤S831的相关描述可以参考前述关于步骤S531的相关内容，步骤S832的相关描述可以参考前述关于步骤S532的相关内容。其中，油门切换周期表示由原始油门状态切换至目标油门状态，原始油门状态和目标油门状态中一者为高油门状态，另一者为低油门状态。油门切换可以是由高油门状态切换到低油门状态，也可以是由低油门状态切换到高油门状态。
一些实施例中，原始油门状态为上一时间段的油门状态，目标油门状态为当前时间段的油门状态。
可以理解的是，在当前时间段确定切换状态为油门切换时，可以确定当前时间段的油门状态为该油门切换周期的目标油门状态，上一时间段的油门状态为该油门切换周期的原始油门状态。
其中，油门切换周期的退出可以包括两种类型，一种是已经完成了油门切换，另一种是不再进行油门切换。具体来说，当油门切换为由低油门状态切换到高油门状态时，油门切换周期退出条件可以包括：当前时间段的速度大于目标油门状态对应的速度，或者，当前时间段的油门状态小于目标油门状态。具体可以表示为下式：
其中，表示当前时间段的速度，/>为进入油门切换周期时所确定的目标油门状态，/>表示目标油门状态对应的速度，该值由研发阶段的参数调试得到，即对应0-5每一个油门值，/>。表示油门状态。
当油门切换为由高油门状态切换到低油门状态时，油门切换周期退出条件可以包括：当前时间段的速度小于目标油门状态对应的速度，或者，当前时间段的油门状态大于目标油门状态。具体可以表示为下式：
在一具体的应用场景中，在当前时间段判断进入油门切换周期，在后续的时间段，根据油门切换周期退出条件可以确定该时间段是否处于油门切换周期内，若处于油门切换周期内，则采用目标映射方式将该时间段内的行驶速度映射为预测转速。若该时间段满足油门切换周期退出条件，那么则确定从该时间段起退出油门切换周期，对该时间段另行判断切换状态。
步骤S832：利用目标映射方式将油门切换周期内的行驶速度映射为油门切换周期内的预测转速。
其中，目标映射方式为基于高油门状态和低油门状态建立的行驶速度与转速的映射关系。
对于油门切换周期来说，通过重新建立在低油门状态与高油门状态间的转速与速度映射关系，即目标映射方式，通过这一特定的目标映射方式来优化油门切换周期内的预测转速。
一些实施例中，利用目标映射方式将油门切换周期内的行驶速度映射为油门切换周期内的预测转速可以通过如下步骤实现：对油门切换周期内的行驶速度与低油门状态下的速度之差进行凸优化处理，得到凸优化处理后的速度差值，获取高油门状态下的预设转速和低油门状态下的预设转速之差与高油门状态下的速度和低油门状态下的速度之差的比值，将比值、凸优化处理后的速度差值相乘，得到第四乘积，将第四乘积与低油门状态下的预设转速相加，得到油门切换周期内的预测转速。
具体来说，油门切换阶段可以划分为若干时间段，每个时间段包含相同数量的采样点。对每个时间段分别作为第三目标时间段，对于第三目标时间段执行上述操作，具体可以表示为下式：
其中，表示凸优化操作，其中/>为对应油门切换状态的可调参数，/>为的第三目标时间段内行驶速度的均值，/>和/>为对应触发油门切换周期时低油门状态的速度和对应转速，/>和/>为此时高油门状态的速度和对应转速。
可以理解的是，在同一个油门切换周期内，高油门状态和低油门状态是固定不变的，为触发油门切换周期时确定的，一者为该油门切换周期的原始油门状态，另一者为目标油门状态。表示低油门状态对应的速度，可以是低油门状态对应的时间段内的平均行驶速度，或者该油门状态预设的速度，/>为低油门状态对应的转速，可以是对/>采用预设映射方式映射得到，/>表示高油门状态对应的速度，可以是高油门状态对应的时间段内的平均行驶速度，或者该油门状态预设的速度，/>为高油门状态对应的转速，可以是对/>采用预设映射方式映射得到。
一些实施例中，在台架测试（离线模拟）场景中，目标车辆为台架测试时的测试车辆，对于目标车辆来说可以通过实时离线车速模拟来获取其行驶速度。具体来说，获取目标车辆的行驶速度包括：获取目标车辆刹车的踏板深度，根据目标车辆电门和刹车的踏板深度，预测行驶速度。
进一步具体来说，虚拟引擎的模拟***包括实时离线车速模拟模块，用于基于目标车辆电门的踏板深度和目标车辆刹车的踏板深度，预测行驶速度。行驶速度可以是由车速预测模型得到，车速预测模型整体依赖于整车重量、车辆行驶路况、汽车的动力和发动机缸数等参数。
在一具体的应用场景中，经过参数化简化后的公式表述如下：
其中，式中，和/>分别为实时电门踏板深度输入序列和实时刹车踏板深度输入序列，/>为实时模拟得到的离线车速序列，/>为离散序列的两个离散样本点间的最小时间间隔，为离散序列频率采样率的倒数,对应差分方程可以通过迭代求解实现，进一步，对差分方程的各项参数说明如下：
表示虚拟引擎总输出功率，为与汽车动力、发动机缸数相关的可调参数；/>表示汽车虚拟燃油机输出热功率至机械功率的转换效率系数；/>表示风阻力系数；/>表示整车总重量；/>表示综合路况阻力系数，包含行驶路面摩擦系数以及坡度情况等；/>表示归一化的刹车传动阻力系数。
上述方案，基于踏板深度和行驶速度得到虚拟引擎的切换状态，有助于进一步表征目标车辆虚拟引擎的工作状态，进而基于虚拟引擎的切换状态确定预测转速有助于提升引擎模拟的准确性，进一步地，针对切换过程存在的特征，基于不同切换状态确定对应的周期，对切换周期内的转速采用区别于预设映射方式的方案进行转速预测，从而提升对虚拟引擎切换过程模拟的准确性，也就提升了对虚拟引擎模拟的准确性。更进一步来说，对于不同切换周期，采用了不同的预测方案，从而能够针对各切换过程的特性，更为准确地对虚拟引擎进行模拟。
通过上述方式得到目标车辆的预测转速之后，预测转速可以用于合成目标车辆虚拟引擎的声浪，具体可以采用阶次合成方案、波表合成方案、粒子合成方案实现声浪合成。对虚拟引擎模拟准确性的提升能够带来虚拟引擎声浪合成的准确性的提升，从而提升了虚拟引擎声浪音频的准确性和真实性，使得用户能够获得更为真实的燃油机引擎声浪体验。
请参阅图9，图9是本申请引擎模拟方法又一实施例的流程示意图。
本实施例中，虚拟引擎等效的预测转速由虚拟引擎的模拟***得到。虚拟引擎的模拟***包括实时状态机维护模块。图9给出了实时状态机维护模块中信号流程图。其中，表示一个时间段内平均的电门的踏板深度，按百分比计算，//表示除法运算后取整。/>表示一个时间段内平均的行驶速度，&&表示逻辑与。
其中，以电门的踏板深度序列seqPedal和实时采集的行驶速度序列seqSpeed作为输入，油门状态stateThrottle基于电门的踏板深度序列seqPedal而确定，油门状态分挡0->5对应了电门踏板深度0%->100%。基于电门的踏板深度序列seqPedal和行驶速度序列seqSpeed共同确定运动状态stateMotion。而后，根据油门状态stateThrottle和运动状态stateMotion共同确定切换状态stateShift。当运动状态=2时，切换状态为不切换，以数值0表征；当运动状态=0时，切换状态为不切换，以数值0表征；当运动状态=1时，存在四种场景，切换状态为不切换，以数值0表征；切换状态为升挡切换，以数值1表征，切换状态为降挡切换，以数值2表征；切换状态为油门切换，以数值3表征。
需要说明的是，seq表示一个时间段对应的数据为序列数据，包括该时间段内各采样点分别的数据，state表示一个时间段对应的数值，从而能够减少方案整体的计算量。例如，对当前时间段，电门的踏板深度包括L个采样点的踏板深度，基于该L个踏板深度确定该当前时间段的油门状态为0。
请参阅图10，图10是本申请声浪合成方法一实施例的流程示意图。具体而言，该方法可以包括如下步骤：
步骤S1010：基于目标车辆的电门的踏板深度和行驶速度，得到目标车辆的虚拟引擎的切换状态和预测转速。
其中，虚拟引擎的切换状态和预测转速可以是利用前述实施例中的任一虚拟引擎模拟方法得到，具体描述可以参考前述实施例中的内容，在此不做赘述。
步骤S1020：基于切换状态和预测转速，合成得到目标车辆的声浪数据。
需要说明的是，合成声浪的方法可以包括但不限于阶次合成方案、波表合成方案、粒子合成方案，以下以采用粒子合成方案合成目标车辆的虚拟引擎声浪为例进行说明。
在一具体的应用场景中，声浪合成可以通过如下步骤实现：获取目标车辆的虚拟引擎在不同切换状态下的音频粒子集合，并获取目标车辆的行驶信息，基于行驶信息，得到目标车辆的虚拟引擎的切换状态和预测转速，基于切换状态和预测转速，从音频粒子集合中选择匹配的音频粒子作为目标音频粒子，基于当前已经缓存的目标音频粒子，合成得到目标车辆的声浪数据。
其中，虚拟引擎在不同切换状态下的音频粒子集合是预先确定的。音频粒子集合包括各个转速分别对应的音频粒子，行驶信息包括电门的踏板深度和行驶速度。具体来说，基于切换状态选择对应的音频粒子集合，根据预测转速从已经选择的音频粒子集合中选择匹配的音频粒子作为目标音频粒子。
上述方案，对虚拟引擎模拟准确性的提升能够带来虚拟引擎声浪合成的准确性的提升，从而提升了虚拟引擎声浪音频的准确性和真实性，使得用户能够获得更为真实的燃油机引擎声浪体验。
请参阅图11，图11是本申请声浪合成方法另一实施例的流程示意图。
本申请中的引擎模拟方法可以适用于实车运行和台架测试场景，应用场景广泛。本实施例中，以实车运行场景为例进行说明。虚拟引擎等效的预测转速由虚拟引擎的模拟***得到，虚拟引擎的模拟***包括实时状态机维护模块，实时状态机维护模块包括运动状态机、油门状态机、切换状态机和挡位状态机。将实时电门踏板深度和实时运行速度输入虚拟引擎的模拟***，得到运动状态、油门状态、切换状态和挡位状态，基于切换状态，得到虚拟引擎等效的预测转速。基于虚拟燃油机引擎的基础工作状态输出（加速、减速、或者怠速）以及对应的实时虚拟燃油机引擎转速序列输出，可以进一步采用粒子合成等方式实现车内主动声浪的声音合成得到模拟引擎声浪音频。进一步来说，基于虚拟燃油机引擎的基础工作状态输出（加速、减速、或者怠速）以及对应的区分挡位分段的实时虚拟燃油机引擎转速序列输出合成模拟引擎声浪音频。
请参阅图12，图12是本申请声浪合成方法再一实施例的流程示意图。
本实施例中，以台架测试或离线模拟场景为例进行说明。虚拟引擎等效的预测转速由虚拟引擎的模拟***得到，虚拟引擎的模拟***包括实时状态机维护模块和实时离线车速模拟模块。将实时电门踏板深度和实时刹车踏板深度作为实时离线车速模拟模块的输入，利用车速预测模型，结合整车重量、车辆行驶路况、汽车的动力和发动机缸数等参数预测实时模拟车速。其中，车辆行驶路况为模拟路况。而后将实时电门踏板深度和实时模拟车速输入实时状态机维护模块，得到运动状态、油门状态、切换状态和挡位状态，基于切换状态，得到虚拟引擎等效的预测转速。基于虚拟燃油机引擎的基础工作状态输出（加速、减速、或者怠速）以及对应的实时虚拟燃油机引擎转速序列输出，可以进一步采用粒子合成等方式实现车内主动声浪的声音合成得到模拟引擎声浪音频。进一步来说，基于虚拟燃油机引擎的基础工作状态输出（加速、减速、或者怠速）以及对应的区分挡位分段的实时虚拟燃油机引擎转速序列输出合成模拟引擎声浪音频。
请参阅图13，图13是本申请引擎模拟装置一实施例的框架示意图。
本实施例中，引擎模拟装置130包括获取模块131、确定模块132和预测模块133，获取模块131用于获取目标车辆电门的踏板深度，并获取所述目标车辆的行驶速度；确定模块132用于基于所述踏板深度和行驶速度，确定所述目标车辆的虚拟引擎的切换状态；其中，所述切换状态为不切换、升挡切换、降挡切换、油门切换中任一者；预测模块133用于基于所述虚拟引擎的切换状态，得到在所述踏板深度和所述行驶速度下所述虚拟引擎等效的预测转速。
其中，确定模块132包括第一确定子模块和第二确定子模块，第一确定子模块用于基于踏板深度和行驶速度，确定目标车辆的运动状态，并基于踏板深度，确定虚拟引擎的油门状态；其中，运动状态为加速、减速、怠速中任一者，油门状态表征在电门的踏板深度下虚拟引擎等效的开合喷油量，第二确定子模块用于基于运动状态和油门状态，确定虚拟引擎的切换状态。
其中，第二确定子模块包括第一响应单元和第二响应单元中至少一者，第一响应单元用于响应于运动状态为减速或怠速，确定目标车辆的切换状态为不切换；第二响应单元用于响应于运动状态为加速，基于油门状态，确定虚拟引擎的切换状态。
其中，第二响应单元包括获取子单元和确定子单元，获取子单元用于基于虚拟引擎之前确定的切换状态，获取虚拟引擎当前所处周期类型的第一判断结果；其中，周期类型与切换状态相匹配，第一判断结果表征虚拟引擎当前是否已经处于升挡周期、降挡周期、油门切换周期中任一种周期类型；确定子单元用于基于第一判断结果和油门状态，确定虚拟引擎当前的切换状态。
其中，在第一判断结果表征虚拟引擎当前未处于升挡周期、降挡周期、油门切换周期中任一种周期类型的情况下，确定子单元用于基于第一判断结果和油门状态，确定虚拟引擎当前的切换状态，具体包括：获取表征油门状态是否变化的检测结果；基于检测结果，选择第二判断结果、之前的踏板深度中任一者，确定虚拟引擎当前的切换状态；其中，第二判断结果表征是否满足升挡条件和降挡条件。
其中，确定子单元用于基于检测结果，选择第二判断结果、之前的踏板深度中任一者，确定虚拟引擎当前的切换状态，具体包括以下至少一者：响应于检测结果表征油门状态不变，基于第二判断结果，确定虚拟引擎当前的切换状态；响应于检测结果表征油门状态变化，基于之前的踏板深度，确定虚拟引擎当前的切换状态。
其中，第一确定子模块包括获取单元和选择单元，获取单元用于获取之前第一预设时长内踏板深度的平均值；选择单元用于基于踏板深度的平均值，从若干预设油门状态中选择一者作为油门状态。
其中，预测模块133包括第三确定子模块和预测子模块，第三确定子模块用于基于虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期；预测子模块用于基于虚拟引擎的油门状态，得到虚拟引擎在切换状态对应周期内的预测转速；其中，油门状态基于电门的踏板深度确定，且表征在电门的踏板深度下对应的虚拟引擎等效的开合喷油量。
其中，第三确定子模块用于基于虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期，具体包括：根据虚拟引擎的切换状态为升挡切换，确定长度为第二预设时长的升挡周期，升挡周期包括第一升挡阶段、第二升挡阶段和第三升挡阶段，第三升挡阶段分为若干时间段；预测子模块用于基于虚拟引擎的油门状态，得到虚拟引擎在切换状态对应周期内的预测转速，具体包括：获取目标车辆当前确定的油门状态下的最大转速，并获取最大转速与第一升挡系数的第一乘积，以及在最大转速与第一乘积之间进行插值，得到第一升挡阶段内的预测转速；获取最大转速与第一升挡系数的第一乘积，并获取最大转速与第二升挡系数的第二乘积，以及在第一乘积与第二乘积之间进行插值，得到第二升挡阶段内的预测转速；将第三升挡阶段内的各时间段依次作为第一目标时间段，根据第一目标时间段的转速预测第三升挡阶段最后一个时间段的转速，基于预测得到的最后一个时间段的转速获取第一目标时间段的预测转速。
其中，第三确定子模块用于基于虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期具体包括：根据虚拟引擎的切换状态为降挡切换，确定长度为第三预设时长的降挡周期，降挡周期包括第一降挡阶段和第二降挡阶段，第二降挡阶段分为若干时间段；预测子模块用于基于虚拟引擎的油门状态，得到虚拟引擎在切换状态对应周期内的预测转速，具体包括：获取目标车辆当前确定的油门状态下的最小转速，并获取降挡系数与目标车辆当前确定的油门状态下的最大转速的第三乘积，以及在最小转速与第三乘积之间进行插值，得到第一降挡阶段内的预测转速；将第二降挡阶段内的各时间段依次作为第二目标时间段，根据第二目标时间段的转速预测第二降挡阶段最后一个时间段的转速，基于预测得到的最后一个时间段的转速获取第二目标时间段的预测转速。
其中，第三确定子模块用于基于虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期，具体包括：根据虚拟引擎的切换状态为油门切换，基于油门切换周期退出条件确定油门切换周期，油门切换周期表示由原始油门状态切换至目标油门状态，原始油门状态和目标油门状态一者为高油门状态，另一者为低油门状态；预测子模块用于基于虚拟引擎的油门状态，得到虚拟引擎在切换状态对应周期内的预测转速，具体包括：利用目标映射方式将油门切换周期内的行驶速度映射为油门切换周期内的预测转速，目标映射方式为基于高油门状态和低油门状态建立的行驶速度与转速的映射关系。
其中，预测子模块用于利用目标映射方式将油门切换周期内的行驶速度映射为油门切换周期内的预测转速，具体包括：对油门切换周期内的行驶速度与低油门状态下的速度之差进行凸优化处理，得到凸优化处理后的速度差值，获取高油门状态下的预设转速和低油门状态下的预设转速之差与高油门状态下的速度和低油门状态下的速度之差的比值，将比值、凸优化处理后的速度差值相乘，得到第四乘积，将第四乘积与低油门状态下的预设转速相加，得到油门切换周期内的预测转速。
其中，目标车辆为台架测试时的测试车辆，获取模块131包括获取子模块和速度预测子模块，获取子模块用于获取目标车辆刹车的踏板深度；速度预测子模块用于根据目标车辆电门和刹车的踏板深度，预测行驶速度。
请参阅图14，图14是本申请声浪合成装置一实施例的框架示意图。
本实施例中，声浪合成装置140包括预测模块141和合成模块142，预测模块141用于基于目标车辆的电门的踏板深度和行驶速度，得到目标车辆的虚拟引擎的切换状态和预测转速；其中，切换状态和预测转速基于上述引擎模拟装置得到；合成模块142用于基于切换状态和预测转速，合成得到目标车辆的声浪数据。
请参阅图15，图15是本申请电子设备一实施例的框架示意图。
本实施例中，电子设备150包括存储器151、处理器152，其中存储器151耦接处理器152。具体地，电子设备150的各个组件可通过总线耦合在一起，或者电子设备150的处理器152分别与其他组件一一连接。该电子设备150可以为具有处理能力的任意设备，例如计算机、平板电脑、手机等。
存储器151用于存储处理器152执行的程序数据以及处理器152在处理过程中的数据等。例如，行驶速度、踏板深度、音频粒子等。其中，该存储器151包括非易失性存储部分，用于存储上述程序数据。
处理器152控制电子设备150的操作，处理器152还可以称为CPU（CentralProcessing Unit，中央处理单元）。处理器152可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器152还可以是通用处理器、数字信号处理器（DSP）、专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（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。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。另外，处理器152可以由多个成电路芯片共同实现。
处理器152通过调用存储器151存储的程序数据，用于执行指令以实现上述任一引擎模拟方法或者声浪合成方法。
请参阅图16，图16是本申请计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。
本实施例中，该计算机可读存储介质160存储有处理器可运行的程序数据161，该程序数据161能够被执行，用以实现上述任一引擎模拟方法或者声浪合成方法。
该计算机可读存储介质160具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等可以存储程序数据的介质，或者也可以为存储有该程序数据161的服务器，该服务器可将存储的程序数据发送给其他设备运行，或者也可以自运行该存储的程序数据。
在一些实施例中，计算机可读存储介质160还可以为如图15所示的存储器。
请参阅图17，图17是本申请车辆一实施例的框架示意图。
本实施例中，车辆170包括车辆本体171和承载于车辆本体的智能设备172，其中，智能设备可以为图15所示的电子设备，可以实现上述任一引擎模拟方法或者声浪合成方法。相关描述可以参考前述实施例的相关内容，在此不做赘述。
以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (11)
1.一种引擎模拟方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标车辆电门的踏板深度，并获取所述目标车辆的行驶速度；
基于所述踏板深度和所述行驶速度，确定所述目标车辆的运动状态，并基于所述踏板深度，确定虚拟引擎的油门状态；基于所述运动状态和所述油门状态，确定所述虚拟引擎的切换状态；其中，所述运动状态为加速、减速、怠速中任一者，所述切换状态为不切换、升挡切换、降挡切换、油门切换中任一者；
基于所述虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期；
基于所述虚拟引擎的油门状态，得到所述虚拟引擎在所述切换状态对应所述周期内的预测转速；其中，所述油门状态基于所述电门的踏板深度确定，且表征在所述电门的踏板深度下对应的所述虚拟引擎等效的开合喷油量，所述预测转速表征在所述踏板深度和所述行驶速度下所述虚拟引擎的等效转速；
其中，所述基于所述运动状态和所述油门状态，确定所述虚拟引擎的切换状态，包括以下至少一者：
响应于所述运动状态为所述减速或所述怠速，确定所述目标车辆的切换状态为所述不切换；
响应于所述运动状态为所述加速，基于所述油门状态，确定所述虚拟引擎的切换状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述油门状态，确定所述虚拟引擎的切换状态，包括：
基于所述虚拟引擎之前确定的切换状态，获取所述虚拟引擎当前所处周期类型的第一判断结果；其中，所述周期类型与所述切换状态相匹配，所述第一判断结果表征所述虚拟引擎当前是否已经处于升挡周期、降挡周期、油门切换周期中任一种所述周期类型；
基于所述第一判断结果和所述油门状态，确定所述虚拟引擎当前的所述切换状态。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第一判断结果表征所述虚拟引擎当前未处于所述升挡周期、所述降挡周期、所述油门切换周期中任一种所述周期类型的情况下，所述基于所述第一判断结果和所述油门状态，确定所述虚拟引擎当前的所述切换状态，包括：
获取表征所述油门状态是否变化的检测结果；
基于所述检测结果，选择第二判断结果、之前的踏板深度中任一者，确定所述虚拟引擎当前的所述切换状态；其中，所述第二判断结果表征是否满足升挡条件和降挡条件。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期包括：
根据所述虚拟引擎的切换状态为所述升挡切换，确定长度为第二预设时长的升挡周期，所述升挡周期包括第一升挡阶段、第二升挡阶段和第三升挡阶段，所述第三升挡阶段分为若干时间段；
所述基于所述虚拟引擎的油门状态，得到所述虚拟引擎在所述切换状态对应所述周期内的预测转速包括：
获取所述目标车辆当前确定的油门状态下的最大转速，并获取所述最大转速与第一升挡系数的第一乘积，以及在所述最大转速与所述第一乘积之间进行插值，得到所述第一升挡阶段内的预测转速；
获取所述最大转速与第一升挡系数的第一乘积，并获取所述最大转速与第二升挡系数的第二乘积，以及在所述第一乘积与所述第二乘积之间进行插值，得到所述第二升挡阶段内的预测转速；
将所述第三升挡阶段内的各所述时间段依次作为第一目标时间段，根据所述第一目标时间段的转速预测所述第三升挡阶段最后一个时间段的转速，基于预测得到的所述最后一个时间段的转速获取所述第一目标时间段的预测转速。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期包括：
根据所述虚拟引擎的切换状态为所述降挡切换，确定长度为第三预设时长的降挡周期，所述降挡周期包括第一降挡阶段和第二降挡阶段，所述第二降挡阶段分为若干时间段；
所述基于所述虚拟引擎的油门状态，得到所述虚拟引擎在所述切换状态对应所述周期内的预测转速包括：
获取所述目标车辆当前确定的油门状态下的最小转速，并获取降挡系数与所述目标车辆当前确定的油门状态下的最大转速的第三乘积，以及在所述最小转速与所述第三乘积之间进行插值，得到所述第一降挡阶段内的预测转速；
将所述第二降挡阶段内的各所述时间段依次作为第二目标时间段，根据所述第二目标时间段的转速预测所述第二降挡阶段最后一个时间段的转速，基于预测得到的所述最后一个时间段的转速获取所述第二目标时间段的预测转速。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述虚拟引擎的切换状态，确定对应的周期包括：
根据所述虚拟引擎的切换状态为所述油门切换，基于油门切换周期退出条件确定油门切换周期，所述油门切换周期表示由原始油门状态切换至目标油门状态，所述原始油门状态和所述目标油门状态一者为高油门状态，另一者为低油门状态；
所述基于所述虚拟引擎的油门状态，得到所述虚拟引擎在所述切换状态对应所述周期内的预测转速包括：
利用目标映射方式将所述油门切换周期内的所述行驶速度映射为所述油门切换周期内的预测转速，所述目标映射方式为基于所述高油门状态和所述低油门状态建立的所述行驶速度与转速的映射关系。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用目标映射方式将所述油门切换周期内的所述行驶速度映射为所述油门切换周期内的预测转速包括：
对所述油门切换周期内的行驶速度与所述低油门状态下的速度之差进行凸优化处理，得到所述凸优化处理后的速度差值，获取所述高油门状态下的预设转速和所述低油门状态下的预设转速之差与所述高油门状态下的速度和所述低油门状态下的速度之差的比值，将所述比值、所述凸优化处理后的速度差值相乘，得到第四乘积，将所述第四乘积与所述低油门状态下的预设转速相加，得到所述油门切换周期内的预测转速。
8.一种声浪合成方法，其特征在于，包括：
基于目标车辆的电门的踏板深度和行驶速度，得到所述目标车辆的虚拟引擎的切换状态和预测转速；其中，所述切换状态和预测转速基于权利要求1至7任一项所述的引擎模拟方法得到；
基于所述切换状态和所述预测转速，合成得到所述目标车辆的声浪数据。
9.一种电子设备，其特征在于，包括相互耦接的存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序数据，以实现权利要求1至7中任一项所述的引擎模拟方法或者权利要求8所述的声浪合成方法。
10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括：
车辆本体；
承载于所述车辆本体的智能设备，且所述智能设备为权利要求9所述的电子设备。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序数据，其特征在于，所述程序数据被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的引擎模拟方法或者权利要求8所述的声浪合成方法。
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Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
| JP2011215437A (ja) * | 2010-03-31 | 2011-10-27 | Namco Bandai Games Inc | 音制御装置、車両、ゲームシステム、プログラム及び情報記憶媒体 |
| CN107089185A (zh) * | 2017-03-28 | 2017-08-25 | 广汽丰田汽车有限公司 | 一种发动机转速的模拟方法、装置以及电动车报警控制方法 |
| CN112265550A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-01-26 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种虚拟发动机转速控制方法、主动发声***及汽车 |
| CN112406698A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-02-26 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种电动汽车主动发声***转速控制方法及车辆 |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011215437A (ja) * | 2010-03-31 | 2011-10-27 | Namco Bandai Games Inc | 音制御装置、車両、ゲームシステム、プログラム及び情報記憶媒体 |
| CN107089185A (zh) * | 2017-03-28 | 2017-08-25 | 广汽丰田汽车有限公司 | 一种发动机转速的模拟方法、装置以及电动车报警控制方法 |
| CN112406698A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-02-26 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种电动汽车主动发声***转速控制方法及车辆 |
| CN112265550A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-01-26 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种虚拟发动机转速控制方法、主动发声***及汽车 |
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