CN116985825B - 用于确定车辆状态的方法、***及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请的一个方面提供一种用于确定车辆状态的方法，车辆状态包括车轮的转速、车辆的质心纵向速度和质心横向速度以及车辆所处的坡度，所述方法包括下列步骤：至少基于上一时刻车轮的刚度、转速和电机的电轴力矩确定当前时刻车轮的转速，所述当前时刻车轮的转速用于校正下一时刻车轮的受力和转速；至少基于当前时刻车轮的受力确定当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度，所述当前时刻车轮的受力至少由所述当前时刻车轮的转速确定；以及至少基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度确定当前时刻的坡度，所述当前时刻的坡度用于校正下一时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度的确定。
Description
技术领域
本申请涉及车辆控制领域，并且更具体地涉及用于确定车辆状态的方法、用于确定车辆状态的***以及计算机可读存储介质。
背景技术
随着车辆智能化的发展，越来越多的车辆具有高级辅助驾驶、稳定性控制等功能，而这些功能对车辆状态的精度提出了更高的要求。
目前，一般采用全球定位***、惯性测量单元、激光雷达、图像传感器等测量单元来采集车辆状态信号并使用融合算法处理采集的车辆状态信号以确定车辆状态。然而，高精度的测量单元成本较高，低价测量单元由于精度较低又会导致观测噪声较大，且存在标定误差、观测时延等问题。
发明内容
为了解决或至少缓解以上问题中的一个或多个，提供了以下技术方案。
按照本申请的第一方面，提供一种用于确定车辆状态的方法，所述车辆状态包括车轮的转速、车辆的质心纵向速度和质心横向速度以及车辆所处的坡度，所述方法包括下列步骤：至少基于上一时刻车轮的刚度、转速和电机的电轴力矩确定当前时刻车轮的转速，所述当前时刻车轮的转速用于校正下一时刻车轮的受力和转速；至少基于当前时刻车轮的受力确定当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度，所述当前时刻车轮的受力至少由所述当前时刻车轮的转速确定；以及至少基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度确定当前时刻的坡度，所述当前时刻的坡度用于校正下一时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度。
根据本申请一实施例所述的用于确定车辆状态的方法，其中所述电轴力矩包括驱动力矩和制动力矩。
根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的用于确定车辆状态的方法，其中至少基于上一时刻车轮的刚度、转速和电机的电轴力矩确定当前时刻车轮的转速包括：基于所述上一时刻车轮的刚度、转速和电机的电轴力矩确定上一时刻电轴转速变化率；基于所述上一时刻电轴转速变化率和上一时刻车轮的转速确定当前时刻车轮的预测转速；以及利用滤波算法对所述当前时刻车轮的预测转速和当前时刻车轮的测量转速执行加权平均操作，以确定所述当前时刻车轮的转速。
根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的用于确定车辆状态的方法，其中所述当前时刻车轮的受力通过以下步骤来获取：至少基于所述当前时刻车轮的转速确定当前时刻车轮的纵向滑移率和横向滑移率；以及至少基于当前时刻车轮的纵向滑移率、横向滑移率和刚度确定当前时刻车轮的受力。
根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的用于确定车辆状态的方法，其中至少基于当前时刻车轮的受力确定当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度包括：至少基于所述当前时刻车轮的受力确定当前时刻车辆的质心纵向速度变化率和质心横向速度变化率；利用滤波算法至少基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度变化率确定当前时刻车辆的质心纵向速度；以及利用积分算法至少基于所述当前时刻车辆的质心横向速度变化率确定当前时刻车辆的质心横向速度。
根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的用于确定车辆状态的方法，其中利用滤波算法至少基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度变化率确定当前时刻车辆的质心纵向速度包括：基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度变化率和上一时刻车辆的质心纵向速度确定当前时刻车辆的预测质心纵向速度；基于所述当前时刻车轮的转速和上一时刻车轮的纵向滑移率确定当前时刻车轮的纵向平动速度和横向平动速度；基于对所述当前时刻车轮的纵向平动速度和横向平动速度的矢量处理确定当前时刻车辆的观测质心纵向速度；以及利用滤波算法对所述当前时刻车辆的预测质心纵向速度和所述当前时刻车辆的观测质心纵向速度执行加权平均操作，以确定所述当前时刻车辆的质心纵向速度。
根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的用于确定车辆状态的方法，其中利用积分算法至少基于所述当前时刻车辆的质心横向速度变化率确定当前时刻车辆的质心横向速度包括：基于所述当前时刻质心横向速度变化率对时间的积分与上一时刻车辆的质心横向速度之和确定所述当前时刻车辆的质心横向速度。
根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的用于确定车辆状态的方法，其中所述当前时刻的坡度通过以下方式来校正下一时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度：至少基于所述当前时刻的坡度和横摆角速度确定下一时刻车辆的质心纵向速度变化率和质心横向速度变化率；利用滤波算法至少基于所述下一时刻车辆的质心纵向速度变化率校正下一时刻车辆的质心纵向速度；以及利用积分算法至少基于所述下一时刻车辆的质心横向速度变化率校正下一时刻车辆的质心横向速度。
根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的用于确定车辆状态的方法，其中所述方法还包括：基于对当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度的矢量处理确定当前时刻车轮的纵向平动校正速度和横向平动校正速度；以及利用所述当前时刻车轮的纵向平动校正速度和横向平动校正速度来校正下一时刻车轮的受力、纵向滑移率和横向滑移率。
根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的用于确定车辆状态的方法，其中至少基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度确定当前时刻的坡度包括：至少基于当前时刻车辆的质心横向速度、质心纵向速度和质心纵向速度变化率确定当前时刻的纵坡角度；至少基于所述当前时刻车辆的质心横向速度、质心纵向速度和质心横向速度变化率确定当前时刻的横坡角度；以及将所述当前时刻的纵坡角度和当前时刻的横坡角度确定为所述当前时刻的坡度。
根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的用于确定车辆状态的方法，其中所述方法还包括：利用第一低通滤波器处理所述当前时刻的纵坡角度；利用第二低通滤波器处理所述当前时刻的横坡角度；其中响应于车辆处于瞬态工况或稳态工况而调整所述第一低通滤波器的截止频率和所述第二低通滤波器的截止频率。
根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的用于确定车辆状态的方法，其中响应于车辆处于瞬态工况或稳态工况而调整所述第一低通滤波器的截止频率包括：基于质心纵向加速度的变化率、质心纵向速度变化率的变化率、质心横向速度的变化率、横摆角速度的变化率中的一个或多个确定车辆处于瞬态工况或稳态工况；以及响应于车辆确定处于瞬态工况或稳态工况而调整所述第一低通滤波器的截止频率。
根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的用于确定车辆状态的方法，其中响应于车辆处于瞬态工况或稳态工况而调整所述第二低通滤波器的截止频率包括：基于质心横向加速度的变化率、质心横向速度变化率的变化率、质心纵向速度的变化率、横摆角速度的变化率中的一个或多个确定车辆处于瞬态工况或稳态工况；以及响应于车辆确定处于瞬态工况或稳态工况而调整所述第二低通滤波器的截止频率。
按照本申请的第二方面，提供一种用于确定车辆状态的***，所述***包括：存储器；与所述存储器耦合的处理器；以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序的运行导致执行根据本申请的第一方面所述的用于确定车辆状态的方法的步骤。
根据本申请的第三方面，提供一种计算机存储介质，其包括指令，所述指令在运行时执行根据本申请的第一方面所述的用于确定车辆状态的方法的步骤。
根据本申请的一个或多个实施例的用于确定车辆状态的方案能够通过借助于车轮的刚度、电机的电轴力矩、车轮的受力以及坡度来充分考虑车轮横纵向力学特性、电轴动力学特性以及车辆动力学特性，由此实现对车辆状态的***，减小或消除直接利用测量单元采集的车辆状态数据在时间上的滞后，同时形成车轮的转速的闭环校正以及坡度对车辆的质心纵向速度和质心横向速度的闭环校正，从而能够低时延地获取高精度的车辆状态数据，为后续的高级辅助驾驶、稳定性控制等功能提供鲁棒且可靠的输入。
附图说明
本申请的上述和/或其它方面和优点将通过以下结合附图的各个方面的描述变得更加清晰和更容易理解，附图中相同或相似的单元采用相同的标号表示。附图包括：
图1示出了根据本申请的一个或多个实施例的用于确定车辆状态的方法的流程图。
图2示出了根据本申请的一个或多个实施例的车轮的转速的闭环校正流程框图。
图3示出了根据本申请的一个或多个实施例的车辆的质心速度的闭环校正流程框图。
图4示出了根据本申请的一个或多个实施例的坡度的闭环校正流程框图。
图5示出了根据本申请的一个或多个实施例的用于确定车辆状态的***的框图。
具体实施方式
下面参照其中图示了本申请示意性实施例的附图更为全面地说明本申请。但本申请可以按不同形式来实现，而不应解读为仅限于本文给出的各实施例。给出的上述各实施例旨在使本文的披露全面完整，以将本申请的保护范围更为全面地传达给本领域技术人员。
在本说明书中，诸如“包含”和“包括”之类的用语表示除了具有在说明书和权利要求书中有直接和明确表述的单元和步骤以外，本申请的技术方案也不排除具有未被直接或明确表述的其它单元和步骤的情形。
除非特别说明，诸如“第一”和“第二”之类的用语并不表示单元在时间、空间、大小等方面的顺序而仅仅是作区分各单元之用。
在本申请的上下文中，车辆状态可以包括但不限于车轮的转速、车辆的质心纵向速度和质心横向速度以及车辆所处的坡度等。需要说明的是，根据本申请的一个或多个实施例的用于确定车辆状态的方案可以应用于车辆的每个车轮，以确定针对每个车轮的车辆状态。
在下文中，将参考附图详细地描述根据本申请的各个示例性实施例。
图1示出了根据本申请的一个或多个实施例的用于确定车辆状态的方法的流程图。
如图1中所示，在步骤S101中，至少基于上一时刻车轮的刚度、转速和电机的电轴力矩确定当前时刻车轮的转速，所述当前时刻车轮的转速用于校正下一时刻车轮的受力和转速。
可选地，车轮的刚度可以通过查询预先标定的数据库来得到或者通过预先训练的神经网络模型来得到。可选地，电轴力矩可以包括驱动力矩和制动力矩。示例性地，驱动力矩可以通过电机的电压和电流来计算，制动力矩可以通过制动卡钳压力和摩擦系数来估计。
可选地，在步骤S101中，可以基于上一时刻车轮的刚度、转速和电机的电轴力矩确定上一时刻电轴转速变化率，基于上一时刻电轴转速变化率和上一时刻车轮的转速确定当前时刻车轮的预测转速，以及利用滤波算法（例如，卡尔曼滤波算法）对当前时刻车轮的预测转速和当前时刻车轮的测量转速执行加权平均操作，以确定当前时刻车轮的转速。
在一个实施例中，可以通过以下公式（1）来确定电轴转速变化率w_dot：
Twhl-FxWhlPred*r=J*w_dot 公式（1）
其中，Twhl表示电轴的驱动力矩与制动力矩之和，FxWhlPred表示车轮的纵向受力，r表示车轮半径，J表示车轮与电轴的转动惯量之和。
在一个实施例中，可以通过以下公式（2）来确定车轮的纵向受力FxWhlPred：
FxWhlPred=Fz*SlipLng*Cx 公式（2）
其中，Fz表示车轮的垂向载荷，SlipLng表示车轮的纵向滑移率，Cx表示车轮的纵向刚度。可选地，车轮的纵向滑移率SlipLng和车轮的纵向刚度Cx可以至少基于上一时刻车轮的转速来确定。
在一个实施例中，可以通过以下公式（3）来确定当前时刻车轮的预测转速wPred(k)：
wPred(k)=wCorr(k-1)+w_dot*dT 公式（3）
其中，k和k-1分别表示当前时刻和上一时刻，wCorr(k-1)表示上一时刻车轮的转速，w_dot表示电轴转速变化率，dT表示运算周期的导数。
在一个实施例中，可以通过以下公式（4）来利用卡尔曼滤波算法对当前时刻车轮的预测转速wPred(k)和当前时刻车轮的测量转速wMeas(k)执行加权平均操作，以确定当前时刻车轮的转速wCorr(k)：
wCorr(k)=wPred(k)*i+wMeas(k)*(1-i) 公式（4）
其中，i和1-i表示加权平均的权重，iϵ(0,1)。示例性地，i可以设置为大于0.9而小于1的数值。
根据本申请的一个或多个实施例，车轮的纵向滑移率SlipLng、车轮的纵向刚度Cx、当前时刻车轮的预测转速wPred(k)可以至少基于上一时刻车轮的转速wCorr(k-1)来确定。可选地，在下一时刻，在步骤S101中确定的当前时刻车轮的转速可以实现为闭环校正值而作为上一时刻车轮的转速来确定车轮的纵向滑移率SlipLng、车轮的纵向刚度Cx、当前时刻车轮的预测转速，从而提高车轮的纵向滑移率SlipLng、车轮的纵向刚度Cx、当前时刻车轮的预测转速的精确性。根据本申请的一个或多个实施例，通过电机的电轴力矩和车轮的受力来构建如以上公示（1）所述的力矩平衡方程以确定电轴转速变化率，利用电轴转速变化率进一步预测当前时刻车轮的转速，减小或消除直接利用测量单元采集的车轮的转速在时间上的滞后。此外，当前时刻车轮的转速能够用于校正下一时刻车轮的受力和转速（例如，参考上述公式（3）），从而形成车轮的转速的闭环校正，进一步提高由此确定的车轮的转速的精度。
在步骤S103中，至少基于当前时刻车轮的受力确定当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度，所述当前时刻车轮的受力至少由所述当前时刻车轮的转速确定。
可选地，当前时刻车轮的受力可以包括纵向受力和横向受力，其可以通过以下步骤来获取：至少基于当前时刻车轮的转速确定当前时刻车轮的纵向滑移率和横向滑移率，以及至少基于当前时刻车轮的纵向滑移率、横向滑移率和刚度确定当前时刻车轮的受力。
在一个实施例中，可以通过以下公式（5）来确定当前时刻车轮的纵向滑移率SlipLng(k)：
SlipLng(k)=(wCorr(k)*r-VxWhl(k-1))/max(wCorr(k)*r,VxWhl(k-1)) 公式（5）
其中，k和k-1分别表示当前时刻和上一时刻，wCorr(k)表示当前时刻车轮的转速，r表示车轮半径，VxWhl(k-1)表示上一时刻车轮的纵向平动速度。
在一个实施例中，可以通过以下公式（6）来确定当前时刻车轮的横向滑移率SlipLat(k)：
SlipLat(k)=VyWhl(k-1)/VxWhl(k-1) 公式（6）
其中，k和k-1分别表示当前时刻和上一时刻，VyWhl(k-1)表示上一时刻车轮的横向平动速度，VxWhl(k-1)表示上一时刻车轮的纵向平动速度。
可选地，当前时刻车轮的受力可以包括纵向受力和横向受力。在一个实施例中，可以通过以下公式（7）来确定当前时刻车轮的纵向受力FxWhl(k)：
FxWhl(k)=Fz(k)*SlipLng(k)*Cx(k) 公式（7）
其中，Fz(k)表示当前时刻车轮的垂向载荷，SlipLng(k)表示当前时刻车轮的纵向滑移率，Cx(k)表示当前时刻车轮的纵向刚度。
在一个实施例中，可以通过以下公式（8）来确定当前时刻车轮的横向受力FyWhl(k)：
FyWhl(k)=Fz(k)*MueY(k) 公式（8）
其中，Fz(k)表示当前时刻车轮的垂向载荷，MueY(k)表示当前时刻车轮的横向相对于地面的摩擦系数。
可选地，在步骤S103中，可以至少基于由当前时刻车轮的转速确定的当前时刻车轮的受力确定当前时刻车辆的质心纵向速度变化率和质心横向速度变化率，利用滤波算法（例如，卡尔曼滤波算法）至少基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度变化率确定当前时刻车辆的质心纵向速度，以及利用积分算法至少基于所述当前时刻车辆的质心横向速度变化率确定当前时刻车辆的质心横向速度。
在一个实施例中，利用滤波算法至少基于当前时刻车辆的质心纵向速度变化率确定当前时刻车辆的质心纵向速度可以包括：基于当前时刻车辆的质心纵向速度变化率和上一时刻车辆的质心纵向速度确定当前时刻车辆的预测质心纵向速度；基于当前时刻车轮的转速和上一时刻车轮的纵向滑移率确定当前时刻车轮的纵向平动速度和横向平动速度；基于对所述当前时刻车轮的纵向平动速度和横向平动速度的矢量处理确定当前时刻车辆的观测质心纵向速度；以及利用滤波算法对当前时刻车辆的预测质心纵向速度和当前时刻车辆的观测质心纵向速度执行加权平均操作，以确定当前时刻车辆的质心纵向速度。
在一个实施例中，可以通过以下公式（9）来确定当前时刻车辆的预测质心纵向速度VxVehPred(k)：
VxVehPred(k)=VxVehCorr(k-1)+dVxVeh/dT(k)*dT 公式（9）
其中，k和k-1分别表示当前时刻和上一时刻，VxVehCorr(k-1)表示上一时刻车辆的质心纵向速度，dVxVeh/dT(k)表示当前时刻车辆的质心纵向速度变化率，dT表示运算周期的导数。
在一个实施例中，可以通过以下公式（10）来确定当前时刻车辆的观测质心纵向速度VxVehMeas(k)：
VxVehMeas(k)=f(VxWhl(k),VyWhl(k),YawRate(k),WhlStrAng(k)) 公式（10）
其中，VxWhl(k)表示当前时刻车轮的纵向平动速度，VyWhl(k)表示当前时刻车轮的横向平动速度，YawRate(k)表示当前时刻车辆的横摆角速度，WhlStrAng(k)表示当前时刻车轮的转角，f表示矢量处理，其用于将当前时刻车轮的纵向平动速度VxWhl(k)和横向平动速度VyWhl(k)平移旋转为车辆的质心纵向速度。
在一个实施例中，可以通过以下公式（11）来基于公式（9）和（10）的结果利用卡尔曼滤波算法确定当前时刻车辆的质心纵向速度VxVehCorr(k)：
VxVehCorr(k)=VxVehMeas(k)*i+VxVehPred(k)*(1-i) 公式（11）
其中，i和1-i表示加权平均的权重，iϵ(0,1)。示例性地，i可以设置为大于0而小于0.2的数值。
在一个实施例中，利用积分算法至少基于当前时刻车辆的质心横向速度变化率确定当前时刻车辆的质心横向速度可以包括：基于当前时刻质心横向速度变化率对时间的积分与上一时刻车辆的质心横向速度之和确定当前时刻车辆的质心横向速度。在一个实施例中，可以通过以下公式（12）来确定当前时刻车辆的质心横向速度VyVeh(k)：
VyVeh(k)=VyVeh(k-1)+dVyVeh/dT(k)*dT 公式（12）
其中，k和k-1分别表示当前时刻和上一时刻，VyVeh(k-1)表示上一时刻车辆的质心横向速度，dVyVeh/dT(k)表示当前时刻车辆的质心横向速度变化率，dT表示运算周期的导数。
可选地，在本申请的一个或多个实施例中，在确定当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度之后，可以基于对当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度的矢量处理确定当前时刻车轮的纵向平动校正速度和横向平动校正速度（即，参考以上公式（10）的逆变换），以及利用所述当前时刻车轮的纵向平动校正速度和横向平动校正速度来校正下一时刻车轮的受力、纵向滑移率和横向滑移率。
在步骤S105中，至少基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度确定当前时刻的坡度，所述当前时刻的坡度用于校正下一时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度。
可选地，在步骤S105中，可以至少基于当前时刻车辆的质心横向速度、质心纵向速度和质心纵向速度变化率确定当前时刻的纵坡角度，至少基于当前时刻车辆的质心横向速度、质心纵向速度和质心横向速度变化率确定当前时刻的横坡角度，以及将所述当前时刻的纵坡角度和当前时刻的横坡角度确定为当前时刻的坡度。
在一个实施例中，可以通过以下公式（13）来确定当前时刻的纵坡角度SlopAng(k)：
gsin(SlopAng(k))=Ax_Sensor(k)-dVxVeh/dT(k)+VyVeh(k)*YawRate(k) 公式（13）
其中，g表示重力加速度，Ax_Sensor(k)表示当前时刻纵向加速度的测量值，dVxVeh/dT(k)表示当前时刻车辆的质心纵向速度变化率，VyVeh(k)表示当前时刻车辆的质心横向速度，YawRate(k)表示当前时刻车辆的横摆角速度。
在一个实施例中，可以通过以下公式（14）来确定当前时刻的横坡角度BankAng(k)：
gsin(BankAng(k))=Ay_Sensor(k)-dVyVeh/dT(k)-VxVeh(k)*YawRate(k) 公式（14）
其中，g表示重力加速度，Ay_Sensor(k)表示当前时刻横向加速度的测量值，dVyVeh/dT(k)表示当前时刻车辆的质心横向速度变化率，VxVeh(k)表示当前时刻车辆的质心纵向速度，YawRate(k)表示当前时刻车辆的横摆角速度。
可选地，在确定当前时刻的纵坡角度和当前时刻的横坡角度之后，可以对当前时刻的纵坡角度和当前时刻的横坡角度进行低通滤波处理。可选地，低通滤波的截止频率可以响应于车辆处于瞬态工况或稳态工况而调整。可替代地，在确定当前时刻的纵坡角度和当前时刻的横坡角度之后，可以对当前时刻的纵坡角度和当前时刻的横坡角度进行递推最小二乘法处理。可选地，递推最小二乘法的遗忘因子可以响应于车辆处于瞬态工况或稳态工况而调整。
在一个实施例中，可以利用第一低通滤波器处理当前时刻的纵坡角度，利用第二低通滤波器处理当前时刻的横坡角度，其中响应于车辆处于瞬态工况或稳态工况而调整所述第一低通滤波器的截止频率和所述第二低通滤波器的截止频率。在一个实施例中，可以基于质心纵向加速度的变化率、质心纵向速度变化率的变化率（其可以通过质心纵向速度变化率的变化量与发生所述变化量所用时间的比值来确定）、质心横向速度的变化率、横摆角速度的变化率中的一个或多个确定车辆处于瞬态工况或稳态工况，以及响应于车辆确定处于瞬态工况或稳态工况而调整第一低通滤波器的截止频率。在一个实施例中，可以基于质心横向加速度的变化率、质心横向速度变化率的变化率（其可以通过质心横向速度变化率的变化量与发生所述变化量所用时间的比值来确定）、质心纵向速度的变化率、横摆角速度的变化率中的一个或多个确定车辆处于瞬态工况或稳态工况，以及响应于车辆确定处于瞬态工况或稳态工况而调整第二低通滤波器的截止频率。类似地，递推最小二乘法的遗忘因子也可以基于车辆所处的工况进行类似调整。
需要说明的是，车辆处于瞬态工况可以理解为车辆的方向盘转角和/或车速的变化率超过了对应的阈值，车辆处于稳态工况可以理解为车辆的方向盘转角和/或车速的变化率未超过对应的阈值。示例性地，方向盘转角的阈值可以设置为1度左右，车速的变化率的阈值可以设置为0.5米/秒2左右。通过上述调整低通滤波器的截止频率或调整递推最小二乘法的遗忘因子，可以在稳态工况下加快坡度的更新速度（即，减小坡度历史值的权重而增大坡度当前值的权重），在瞬态工况下减缓坡度的更新速度（即，增大坡度历史值的权重而减少坡度当前值的权重），从而提高坡度的精确性。
根据本申请的一个或多个实施例的用于确定车辆状态的方案能够通过借助于车轮的刚度、电机的电轴力矩、车轮的受力以及坡度来充分考虑车轮横纵向力学特性、电轴动力学特性以及车辆动力学特性，由此实现对车辆状态的***，减小或消除直接利用测量单元采集的车辆状态数据在时间上的滞后，同时形成车轮的转速的闭环校正以及坡度对车辆的质心纵向速度和质心横向速度的闭环校正，从而能够低时延地获取高精度的车辆状态数据，为后续的高级辅助驾驶、稳定性控制等功能提供鲁棒且可靠的输入。
图2示出了根据本申请的一个或多个实施例的车轮的转速的闭环校正流程框图。
如图2所示，在步骤S201中，确定车轮的纵向刚度。可选地，可以通过查询预先标定的数据库来得到或者通过预先训练的神经网络模型来得到车轮的纵向刚度，其中预先标定的数据库或预先训练的神经网络模型至少基于车轮的转速来生成或训练。
在步骤S203中，确定车轮的纵向滑移率。可选地，可以参考以上公式（5）来至少基于当前时刻车轮的转速确定当前时刻车轮的纵向滑移率。
在步骤S205中，确定车轮的纵向力。可选地，可以参考以上公式（2）来确定车轮的纵向受力。
在步骤S207中，确定车轮的预测转速。可选地，可以参考以上公式（3）来确定当前时刻车轮的预测转速。
在步骤S209中，确定车轮的转速。可选地，可以参考以上公式（4）来利用滤波算法对当前时刻车轮的预测转速和当前时刻车轮的测量转速执行加权平均操作，以确定当前时刻车轮的转速。
在确定当前时刻车轮的转速之后，在下一时刻，在步骤S209中确定的当前时刻车轮的转速可以被反馈至步骤S201、步骤S203和步骤S207以作为上一时刻车轮的转速，从而实现对步骤S201中的纵向刚度、步骤S203中的纵向滑移率和步骤S207中的车轮的预测转速的闭环校正，因此能够提高步骤S201中的纵向刚度、步骤S203中的纵向滑移率和步骤S207中的车轮的预测转速的精度。
图3示出了根据本申请的一个或多个实施例的车辆的质心速度的闭环校正流程框图。
如图3所示，在步骤S301中，确定车轮的滑移率。可选地，可以参考以上公式（5）和公式（6）来确定当前时刻车轮的纵向滑移率和横向滑移率。
在步骤S303中，确定车轮的受力。可选地，可以参考以上公式（7）和公式（8）来确定当前时刻车轮的纵向受力和横向受力。
在步骤S305中，确定质心纵向速度变化率和横向速度变化率。
在步骤S307中，基于质心纵向速度变化率确定质心纵向速度。可选地，可以参考以上公式（11）来确定利用滤波算法确定当前时刻车辆的质心纵向速度。
在步骤S309中，基于质心横向速度变化率确定质心横向速度。可选地，可以参考以上公式（12）来确定当前时刻车辆的质心横向速度。
在确定车辆的质心纵向速度和质心横向速度之后，在下一时刻，可以对在步骤S307和在步骤S309中分别确定的车辆的质心纵向速度和质心横向速度进行矢量处理以生成车轮的纵向平动速度和横向平动速度（即，参考以上公式（10）的逆变换），并将生成的车轮的纵向平动速度和横向平动速度反馈至步骤S301以作为上一时刻车轮的纵向平动速度和横向平动速度，从而实现对步骤301中车轮的滑移率的闭环校正，因此能够提高步骤S301中的车轮的滑移率的精度。
图4示出了根据本申请的一个或多个实施例的坡度的闭环校正流程框图。
如图4中所示，至少基于车辆的质心纵向速度和质心横向速度确定坡度。可选地，可以参考以上公式（13）和公式（14）来确定当前时刻的纵坡角度和横坡角度。在确定纵坡角度和横坡角度之后，在下一时刻，可以将纵坡角度和横坡角度反馈至步骤S305，以作为上一时刻的纵坡角度和横坡角度来确定当前时刻车辆的质心纵向速度变化率和质心横向速度变化率，从而分别利用滤波算法和积分算法确定当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度，由此实现坡度对车辆的质心纵向速度和质心横向速度的闭环校正，提高车辆的质心纵向速度和质心横向速度的精度。
示例性地，横坡角度可以用于确定横坡重力加速度分量，从而确定车辆的质心横向速度变化率，以借助于以上公式（12）来确定车辆的质心横向速度。示例性地，纵坡角度可以用于确定纵坡重力加速度分量，从而确定车辆的质心纵向速度变化率，以借助于以上公式（9）来确定车辆的预测质心纵向速度，从而通过以上公式（11）来利用滤波算法确定车辆的质心纵向速度。
图5示出了根据本申请的一个或多个实施例的用于确定车辆状态的***的框图。
如图5中所示，用于确定车辆状态的***50包括通信单元510、存储器520（例如，诸如闪存、ROM、硬盘驱动器、磁盘、光盘之类的非易失存储器）、处理器530以及存储在存储器520上并可在处理器530上运行的计算机程序540。
通信单元510作为通信接口，被配置为在任务调度***50与外部设备或网络（例如，云端、移动终端等）之间建立通信连接。
存储器520存储可由处理器530执行的计算机程序540。此外。存储器520还可存储处理器530执行计算机程序时生成的数据（例如，车轮的转速、车辆的质心纵向速度和质心横向速度、坡度等）和经通信单元510从外部接收的数据或命令。
处理器530配置为执行计算机程序540以实施根据本申请的一个或多个实施例的用于确定车辆状态的方法。
根据本申请的一个或多个实施例的用于确定车辆状态的***能够通过借助于车轮的刚度、电机的电轴力矩、车轮的受力以及坡度来充分考虑车轮横纵向力学特性、电轴动力学特性以及车辆动力学特性，由此实现对车辆状态的***，减小或消除直接利用测量单元采集的车辆状态数据在时间上的滞后，同时形成车轮的转速的闭环校正以及坡度对车辆的质心纵向速度和质心横向速度的闭环校正，从而能够低时延地获取高精度的车辆状态数据，为后续的高级辅助驾驶、稳定性控制等功能提供鲁棒且可靠的输入。
在可适用的情况下，可以使用硬件、软件或硬件和软件的组合来实现由本申请提供的各种实施例。而且，在可适用的情况下，在不脱离本申请的范围的情况下，本文中阐述的各种硬件部件和/或软件部件可以被组合成包括软件、硬件和/或两者的复合部件。在可适用的情况下，在不脱离本申请的范围的情况下，本文中阐述的各种硬件部件和/或软件部件可以被分成包括软件、硬件或两者的子部件。另外，在可适用的情况下，预期的是，软件部件可以被实现为硬件部件，以及反之亦然。
根据本申请的软件（诸如程序代码和/或数据）可以被存储在一个或多个计算机存储介质上。还预期的是，可以使用联网的和/或以其他方式的一个或多个通用或专用计算机和/或计算机***来实现本文中标识的软件。在可适用的情况下，本文中描述的各个步骤的顺序可以被改变、被组合成复合步骤和/或被分成子步骤以提供本文中描述的特征。
提供本文中提出的实施例和示例，以便最好地说明按照本申请及其特定应用的实施例，并且由此使本领域的技术人员能够实施和使用本申请。但是，本领域的技术人员将会知道，仅为了便于说明和举例而提供以上描述和示例。所提出的描述不是意在涵盖本申请的各个方面或者将本申请局限于所公开的精确形式。
Claims (15)
1.一种用于确定车辆状态的方法，其特征在于，所述车辆状态包括车轮的转速、车辆的质心纵向速度和质心横向速度以及车辆所处的坡度，所述方法包括下列步骤：
至少基于上一时刻车轮的刚度、转速和电机的电轴力矩确定当前时刻车轮的转速，所述当前时刻车轮的转速用于校正下一时刻车轮的受力和转速；
至少基于当前时刻车轮的受力确定当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度，所述当前时刻车轮的受力至少由所述当前时刻车轮的转速确定；以及
至少基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度确定当前时刻的坡度，所述当前时刻的坡度用于校正下一时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述电轴力矩包括驱动力矩和制动力矩。
3.根据权利要求1所述的方法，其中至少基于上一时刻车轮的刚度、转速和电机的电轴力矩确定当前时刻车轮的转速包括：
基于所述上一时刻车轮的刚度、转速和电机的电轴力矩确定上一时刻电轴转速变化率；
基于所述上一时刻电轴转速变化率和上一时刻车轮的转速确定当前时刻车轮的预测转速；以及
利用滤波算法对所述当前时刻车轮的预测转速和当前时刻车轮的测量转速执行加权平均操作，以确定所述当前时刻车轮的转速。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述当前时刻车轮的受力通过以下步骤来获取：
至少基于所述当前时刻车轮的转速确定当前时刻车轮的纵向滑移率和横向滑移率；以及
至少基于当前时刻车轮的纵向滑移率、横向滑移率和刚度确定当前时刻车轮的受力。
5.根据权利要求1所述的方法，其中至少基于当前时刻车轮的受力确定当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度包括：
至少基于所述当前时刻车轮的受力确定当前时刻车辆的质心纵向速度变化率和质心横向速度变化率；
利用滤波算法至少基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度变化率确定当前时刻车辆的质心纵向速度；以及
利用积分算法至少基于所述当前时刻车辆的质心横向速度变化率确定当前时刻车辆的质心横向速度。
6.根据权利要求5所述的方法，其中利用滤波算法至少基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度变化率确定当前时刻车辆的质心纵向速度包括：
基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度变化率和上一时刻车辆的质心纵向速度确定当前时刻车辆的预测质心纵向速度；
基于所述当前时刻车轮的转速和上一时刻车轮的纵向滑移率确定当前时刻车轮的纵向平动速度和横向平动速度；
基于对所述当前时刻车轮的纵向平动速度和横向平动速度的矢量处理确定当前时刻车辆的观测质心纵向速度；以及
利用滤波算法对所述当前时刻车辆的预测质心纵向速度和所述当前时刻车辆的观测质心纵向速度执行加权平均操作，以确定所述当前时刻车辆的质心纵向速度。
7.根据权利要求5所述的方法，其中利用积分算法至少基于所述当前时刻车辆的质心横向速度变化率确定当前时刻车辆的质心横向速度包括：
基于所述当前时刻质心横向速度变化率对时间的积分与上一时刻车辆的质心横向速度之和确定所述当前时刻车辆的质心横向速度。
8.根据权利要求5所述的方法，其中所述当前时刻的坡度通过以下方式来校正下一时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度：
至少基于所述当前时刻的坡度和横摆角速度确定下一时刻车辆的质心纵向速度变化率和质心横向速度变化率；
利用滤波算法至少基于所述下一时刻车辆的质心纵向速度变化率校正下一时刻车辆的质心纵向速度；以及
利用积分算法至少基于所述下一时刻车辆的质心横向速度变化率校正下一时刻车辆的质心横向速度。
9.根据权利要求6或7所述的方法，其中所述方法还包括：
基于对当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度的矢量处理确定当前时刻车轮的纵向平动校正速度和横向平动校正速度；以及
利用所述当前时刻车轮的纵向平动校正速度和横向平动校正速度来校正下一时刻车轮的受力、纵向滑移率和横向滑移率。
10.根据权利要求1所述的方法，其中至少基于所述当前时刻车辆的质心纵向速度和质心横向速度确定当前时刻的坡度包括：
至少基于当前时刻车辆的质心横向速度、质心纵向速度和质心纵向速度变化率确定当前时刻的纵坡角度；
至少基于所述当前时刻车辆的质心横向速度、质心纵向速度和质心横向速度变化率确定当前时刻的横坡角度；以及
基于所述当前时刻的纵坡角度和当前时刻的横坡角度确定所述当前时刻的坡度。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述方法还包括：
利用第一低通滤波器处理所述当前时刻的纵坡角度；
利用第二低通滤波器处理所述当前时刻的横坡角度；
其中响应于车辆处于瞬态工况或稳态工况而调整所述第一低通滤波器的截止频率和所述第二低通滤波器的截止频率。
12.根据权利要求11所述的方法，其中响应于车辆处于瞬态工况或稳态工况而调整所述第一低通滤波器的截止频率包括：
基于质心纵向加速度的变化率、质心纵向速度变化率的变化率、质心横向速度的变化率、横摆角速度的变化率中的一个或多个确定车辆处于瞬态工况或稳态工况；以及
响应于车辆确定处于瞬态工况或稳态工况而调整所述第一低通滤波器的截止频率。
13.根据权利要求11所述的方法，其中响应于车辆处于瞬态工况或稳态工况而调整所述第二低通滤波器的截止频率包括：
基于质心横向加速度的变化率、质心横向速度变化率的变化率、质心纵向速度的变化率、横摆角速度的变化率中的一个或多个确定车辆处于瞬态工况或稳态工况；以及
响应于车辆确定处于瞬态工况或稳态工况而调整所述第二低通滤波器的截止频率。
14.一种用于确定车辆状态的***，其特征在于，所述***包括：
存储器；
与所述存储器耦合的处理器；以及
存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序的运行导致执行根据权利要求1-13中的任一项所述的用于确定车辆状态的方法。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质包括指令，所述指令在运行时执行根据权利要求1-13中的任一项所述的用于确定车辆状态的方法。
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