CN104103174B - 用于量化道路表面轮廓和道路噪声的相关性的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了用于量化道路表面轮廓和道路噪声的相关性的系统和方法。轮廓和车辆的内部噪声和行驶速度被同时实时测量，并且通过使用测量信息，在数量上具体化轮廓和道路噪声之间的相关性。轮廓被实时测量，并且同时，内部噪声和行驶速度被测量。使用行驶速度数据，轮廓数据被转换成基于位移的信号。通过使用测量的行驶速度数据，与配合轮廓的距离频率相对应的误差分量被去除。平均轮廓深度（MPD）通过使用轮廓数据被计算。道路噪声从内部噪声数据测量。并且，MPD与道路噪声匹配以生成相关性图。

Description

用于量化道路表面轮廓和道路噪声的相关性的系统和方法

技术领域

本公开涉及用于量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的系统和方法，更具体而言，涉及如下所述的用于量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的系统和方法：在车辆行驶的真实道路上，道路表面轮廓和内部噪声与车辆的行驶速度被同时实时测量，并且通过使用测量信息，在数量上具体化针对该真实道路的道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性。

背景技术

一般而言，在车辆行驶期间所生成的噪声之中，由施加轮胎激发力的道路表面轮廓所生成的噪声被称为“道路噪声”。

为了就道路噪声而测量道路表面轮廓，在传统上是以硬币或常见的物体等与道路表面颗粒进行真实尺寸上的比较(基于它们的图片进行比较)。

这种传统方法基于图片来大体识别道路表面的粗糙度，而无法量化或具体化道路表面轮廓，因此无法在数量上表示道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性。

在需要时，可以使用激光扫描仪或片来测量道路表面轮廓，但是这种方法由于在车辆停止状态期间测量道路表面轮廓而需要大量时间和成本，并甚至可能伴随危险。

背景技术部分所公开的信息仅用于增强对本发明的一般背景的理解，不应被视为承认或任何方式建议该信息构成本领域技术人员已知的现有技术。

发明内容

因此，本发明的各个方面被用来解决前述问题，并提供用于量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的系统和方法，其中，在车辆行驶的真实道路上，道路表面轮廓和车辆的内部噪声与行驶速度被同时实时测量，并且通过使用诸如测量的道路表面轮廓、内部噪声和行驶速度之类的信息，可以在数量上具体化针对真实道路的道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性。

根据本发明各个方面，提供了一种用于量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的系统。该系统包括：道路表面轮廓测量单元，用于测量道路的道路表面轮廓，以提供道路表面轮廓数据；噪声测量单元，用于测量车辆的内部噪声，以提供噪声数据；振动测量单元，用于测量车辆的主体振动，以提供振动数据；电子控制单元(ECU)，用于通过控制器区域网(CAN)通信来获得行驶数据；全球定位系统(GPS)接收器，用于通过与GPS卫星协作来获得电子地图上的行驶路线信息；以及系统主体，用于通过使用道路表面轮廓数据来计算平均轮廓深度(MPD)，并基于测量时间将所计算的MPD与从噪声数据测量的道路噪声匹配，以生成相关性图。

根据本发明各个方面，提供了一种用于量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的方法。该方法包括：第一步骤，在车辆行驶期间实时测量道路的道路表面轮廓，并同时测量车辆的内部噪声和车辆的行驶速度；第二步骤，通过使用测量的行驶速度数据，将道路表面轮廓的数据转换成基于位移的信号；第三步骤，通过使用测量的行驶速度数据，去除与配合道路表面轮廓的距离频率相对应的误差分量；第四步骤，通过使用已经在第三步骤中去除了误差分量的道路表面轮廓数据，计算平均轮廓深度(MPD)；第五步骤，从内部噪声数据测量道路噪声；以及第六步骤，将MPD与所述道路噪声匹配，以生成相关性图。

本发明的方法和装置具有其他特征和优点，这些特征和优点将从这里并入的附图和以下具体实施方式部分中显现或更详细地提出，以下具体实施方式部分与附图一起用来说明本发明的某些原理。

附图说明

图1是示出根据本发明用于量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的示例性系统的图示；

图2示出由根据本发明的示例性系统和方法获得的道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性图；

图3是示意性地示出根据本发明用于量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的方法的流程图；

图4图示了示出用于检查道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性而获得的数据的表；以及

图5示出使用图4的数据示出的平均轮廓深度(MPD)和道路噪声之间的相关性图。

具体实施方式

现在将详细参考本发明的各个实施例，实施例的示例在附图中示出并描述如下。虽然将结合示例性实施例来描述本发明，但是将会理解，本描述不希望将本发明局限于这些示例性实施例。相反，本发明希望不仅覆盖示例性实施例，还覆盖可以包括在由所附权利要求所限定的发明的精神和范围内的各种替代、修改、等同和其他实施例。

如图1所示，根据本发明的用于量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的系统可以包括道路表面轮廓测量单元10、噪声测量单元20、振动测量单元30、全球定位系统(GPS)接收器40、电子控制单元(ECU)50、系统主体(包括存储单元)60、显示单元70和输入单元80，所有这些单元都安装在车辆上。

道路表面轮廓测量单元10用于测量真实道路上的道路表面轮廓并包括激光位移传感器11和道路表面测量相机12。

激光位移传感器11是用于使用激光测量位移的激光传感器。激光位移传感器11当被安装在车辆上时被安装在车辆朝向地面的外表面上，并通过测量从传感器到地面的距离来记录道路表面轮廓。

影响道路噪声的道路表面轮廓的波长通常在1mm至100mm。因此，为了在车辆行驶期间、在不打扰交通的情况下测量道路表面轮廓，需要使用具有高采样频率的激光位移传感器。例如，当车辆行驶在36kph时，激光位移传感器的合适采样频率是10kHz。

本发明使用具有30kHz的采样频率的激光位移传感器，并且该激光位移传感器甚至在车辆以最高108kph行驶时也可以测量道路表面轮廓。

道路表面测量相机12当被安装在车辆上时也被安装在车辆朝向地面的外表面上，以将道路表面状态记录为图像，从而使得能够从视觉上(利用裸眼)检查所测量的道路表面状态(接缝、不平处、等等)。

道路表面轮廓测量单元10可在行驶的车辆中工作，并且可以安全且容易地在不打扰车辆行驶的情况下测量车辆行驶的真实道路上的道路表面轮廓。

噪声测量单元20是安装在车辆内部的传感器，用于测量车辆的内部噪声，并且包括麦克风等。

麦克风附接在与坐在前座的乘客的耳朵高度相对应的位置(例如，座位的靠头部分)上以及后座的中心部分，用来测量内部噪声。

振动测量单元30是安装在车辆的驾驶员座椅的两条轨道上的传感器，用于测量行驶的车辆的主体振动，并且包括加速计。由于加速度通常被测量来分析车辆的振动特性，因此加速计被用作振动测量单元30。

GPS接收器40将从GPS卫星接收的信息存储在系统主体60中，并在电子地图上表示车辆的行驶路线，在必要时，GPS接收器40还可以测量车辆速度。

就是说，GPS接收器40可以通过与GPS卫星协作来获得电子地图(例如，Google地图等)上的行驶路线信息。行驶路线信息可以包括车辆的位置信息、时间信息、交通信息等等。

ECU 50是用于控制和管理与车辆的行驶速度、引擎RPM、加速踏板位置传感器(APS)、节气门位置传感器(TPS)等相关的各种信息的设备，并且通过控制器区域网(CAN)，ECU 50获得行驶数据(CAN数据)。

ECU 50通过连接器向系统主体60传递车辆的CAN数据，该连接器随后将CAN数据通过车辆的车载诊断(OBD)终端转发到系统主体60。

系统主体60包括ECU 50，该ECU 50是诸如计算机之类的处理器，用于控制车辆的整体操作，通过与测量单元10、20和30以及GPS接收器40合作来收集实时的噪声/振动/粗糙度(NVH)和车辆行驶数据，并且包括用于存储所收集的数据的存储单元。

存储单元是包括在系统主体60中的存储介质，并且具有128GB(1GB/1小时)或更多的容量。

系统主体60将CAN数据、道路表面轮廓数据、振动数据和噪声数据与车辆行驶路线信息匹配，并将它们存储在存储单元中。

系统主体60还基于测量时间匹配实时同时测量的道路表面轮廓数据和噪声数据和振动数据，并将它们存储在存储单元中。

系统主体60被以黑盒子的形式设置在车辆的后备箱中，以执行系统的整体管理，并且还充当数据记录器，用来存储接收自道路表面轮廓测量单元10、噪声测量单元20、振动测量单元30、GPS接收器40和ECU 50的测量数据。

例如，系统主体60通过4个信道从振动测量单元30和噪声测量单元20接收数据，并且在此情况下，采样频率是100Hz。

系统主体60不仅可以接收从ECU 50提供的CAN数据，还可以接收各种数据，例如从加速计提供的模拟信号形式的数据、从麦克风提供的数字(脉冲)信号形式的数据和从诸如通用串行总线(USB)之类的移动存储装置提供的数据。

模拟数据是通过8个信道测量的，数字数据是通过2个信道测量的。

系统主体60通过使用从道路表面轮廓测量单元10(具体讲，激光位移传感器11)输入的道路表面轮廓数据来计算平均轮廓深度(MPD)，并将计算出的MPD与在与MPD同时测量的噪声数据(车辆的内部噪声)一起表示在图上，用来利用相关性图示出它们之间的相关性。

所获得的相关性图在数量上具体化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性，并例如如图2所绘。

系统主体60基于测量时间匹配所测量的MPD和噪声数据，以生成相关性图。

系统主体60将所获得的相关性图发送到显示单元70，以允许用户对其进行监控。

显示单元70是用于允许用户实时监控NVH和车辆行驶数据的输出设备，并输出在系统主体60中生成的相关性图，以允许用户视觉上检查相关性图。显示单元70可以使用平板PC等。

输入单元80是接通/关断系统主体60的电力和数据记录的触发开关，并且设置在驾驶员容易手持的位置上，以使得驾驶员可以在驾驶期间简单地操纵该系统。

输入单元80可以接收用于执行系统主体60的预触发功能和标记功能的用户输入。

预触发功能从接通输入单元80的数据记录开关之前的预定时间，将道路表面轮廓数据、噪声数据、振动数据、行驶路线信息和CAN数据存储在系统主体60的存储单元中。

标记功能通过用户从记录在系统主体60的存储单元中的数据进行选择(输入)来检查重要数据。

一旦系统主体60被加电，其收集数据而无需对其单独输入，通过显示单元70向用户示出某些收集的数据，并在接通输入单元80的数据记录开关的同时存储所收集的数据。

在下文中，将描述通过使用根据本发明的系统来量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的过程。

图3示出根据本发明量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的过程。

如图3所示，在步骤S100，系统主体60首先通过输入单元80而运行。

操作系统主体60运行的同时，在步骤S110，激光位移传感器11测量车辆行驶的真实道路上的道路表面轮廓，并且在步骤S120，噪声测量单元20测量在行驶的车辆的前/后座中的内部噪声，并且在步骤S130，ECU 50通过CAN通信获得行驶速度数据。

诸如道路表面轮廓、内部噪声和行驶速度之类的数据都基于时间被测量为时基信号。

道路表面轮廓数据包括车辆的动作/振动分量以及道路表面轮廓分量。

因此，实际的道路表面轮廓可以通过从激光位移传感器11的测量值中去除车辆的垂直振动分量而获得。

当从激光位移传感器11接收道路表面轮廓数据时，系统主体60去除包括在道路表面轮廓数据中的主体振动分量。

就是说，激光位移传感器11被安装在车辆主体中，并因此受行驶的车辆的动作所影响，因此要减去由振动测量单元30测量的车辆主体振动数据以消除误差。

振动测量单元30包括加速计，并且系统主体60将振动测量单元30的输入测量值转换成与道路表面轮廓相对应的位移值，并从激光位移传感器11的道路表面轮廓数据中减去该位移值，从而校正由车辆主体的振动所导致的激光位移传感器11的误差。

就是说，通过从道路表面轮廓数据中减去振动测量单元30的测量值，从而可以获得去除了车辆的振动分量的实际道路表面的轮廓数据。

系统主体60通过使用振动测量单元30所测量的振动数据(车辆主体振动信息)获得了从道路表面轮廓数据中去除了道路表面轮廓数据的误差分量的信号，并在步骤S140中，通过使用从ECU 50接收的行驶速度数据，将基于时间的道路表面轮廓数据转换成基于位移的位移基信号。

随后，在步骤S150中，通过过滤与行驶速度协同的距离频率相对应的分量，系统主体60从被转换成位移基信号的道路表面轮廓中去除与车辆的动作相对应的误差和噪声。

影响道路噪声的道路表面轮廓的距离频率是10-1000m^-1，从而通过过滤排除了受影响的距离频率的分量，可以从道路表面轮廓数据中去除与车辆的动作相对应的误差和噪声。

在此情况下，用于过滤的距离频率在与实时测量的车辆行驶速度协同地被测量，并且行驶速度使用ECU 50的CAN数据或GPS接收器40的数据。

例如，当车辆以60kph行驶时，过滤频率包括高通频率167Hz和低通频率1667Hz。

就是说，当车辆以60kph行驶时，系统主体60从道路表面轮廓数据中过滤与167Hz或更低频率相对应的数据以及与1667Hz或更高频率相对应的数据，从而去除与车辆的动作相对应的误差和噪声。

当车辆在平坦的道路表面上(即，在光滑道路上)行驶时，车辆的动作几乎不影响激光位移传感器11的数据。因此，当车辆的动作不大时，激光位移传感器11的与车辆的动作相对应的误差可以仅仅通过距离频率过滤来校正。

在步骤S160中，在计算MPD之前，系统主体60还从已经去除了误差和噪声的道路表面轮廓数据中去除尖峰噪声。

系统主体60确定道路表面轮廓数据之中与预设值相对应的数据作为尖峰噪声，并仅针对排除了相应数据的道路表面轮廓数据计算MPD。

例如，系统主体60将道路表面轮廓数据的每个脉冲的峰值与其之前或之后的脉冲相比较，从而如果该脉冲的峰值是之前和之后脉冲中的一个或多个的两倍或更大，系统主体60则确定该脉冲为尖峰噪声并在MPD计算中排除该脉冲。

在步骤S170中，系统主体60通过使用已经通过先前过程去除了误差和噪声的道路表面轮廓数据来计算MPD。

MPD是指示在道路表面的直线上的平均深度的参数，并且被系统主体60计算为道路表面轮廓的数量值。

如已知，MPD可以通过使用如下等式基于ISO 13473来计算：

其中，H₁指示用于计算MPD的道路表面轮廓数据被划分成的两部分中的前一部分的最大高度值(即，道路表面轮廓数据的前部分的最大值)，H₂指示用于计算MPD的道路表面轮廓数据被划分成的两部分中的后一部分的最大高度值(即，道路表面轮廓数据的后部分的最大值)，并且H_ave指示用于计算MPD的道路表面轮廓数据的平均高度值(即，道路表面轮廓数据的平均值)。

在步骤S180中，系统主体60将计算出的MPD存储在系统主体60的存储单元中。

而且，如已知，MPD具有与道路噪声的相关性，并且该道路噪声是从车辆的内部噪声测量的，车辆的内部噪声是与道路表面轮廓和行驶速度的实时测量同时测量的。

系统主体60在步骤S190中针对从噪声测量单元20输入的车辆内部噪声执行频率分析(FFT)，以在步骤S200中测量道路噪声，并在步骤S210中将测量的道路噪声存储在存储单元中。

先前的过程针对各条道路被重复，从而保证针对各条道路的MPD和道路噪声数据。

就是说，如果关断信号没被输入到输入单元80，系统主体60则操作激光位移传感器11、噪声测量单元20、振动测量单元30、GPS接收器40和ECU 50重复前述过程，从而保证针对各条道路的MPD和道路噪声数据。

如果在步骤S220中通过输入单元80输入关断信号，系统主体60则在步骤S230中停止测量和记录MPD和道路噪声数据，并将MPD数据与存储在存储单元中的道路噪声数据匹配，以绘制它们之间的相关性图。

就是说，系统主体60根据同时实时测量的道路表面轮廓数据和车辆内部噪声数据将MPD数据与道路噪声数据匹配，从而示出相关性图。

系统主体60将生成的相关性图发送到显示单元70，以允许用户通过显示单元70监控相关性图。

通过以这种方式生成MPD数据和道路噪声数据之间的相关性图，可以获得如图2所示量化MPD数据和道路噪声数据之间的相关性的图。

一般而言，MPD是针对每条道路/道路表面的数十个部分测量的，并且多个MPD的平均值被用作相应的道路/道路表面的MPD。

同时，为了检查MPD和道路噪声之间的相关性，如图4所示，针对在沥青道路上以60kph行驶的车辆，道路噪声和与道路表面轮廓和车辆内部噪声相对应的MPD数据被保证并相互匹配，从而绘制出如图5所示的相关性图。

结果，如图5所示，除了特殊部分之外，可以识别出在一般道路表面部分上的MPD和道路噪声之间的相关性，所述特殊部分例如是安装了吸音墙的吸音墙部分和安装了桥梁的桥梁部分。

根据本发明的用于量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的系统和方法同时实时测量道路表面轮廓和车辆的内部噪声和行驶速度，从而在数量上具体化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性，并因此预测与特定道路表面相对应的道路噪声。

此外，根据本发明，可以在车辆行驶的实际道路上、在不打扰交通的情况下容易地测量道路表面轮廓。

为了便于说明以及权利要求中的准确限定，术语“前”或“后”等被用来参考图中所显示的示例性实施例的特征的位置来描述这些特征。

前面已经出于举例和描述的目的提供了本发明的特定示例性实施例的描述。它们不应当是穷尽的或将本发明局限于所公开的精确形式，并且显而易见，鉴于以上教导可以有很多修改和变化。示例性实施例被选择和描述，以便说明本发明的某些原理和它们的实际应用，从而使得本领域技术人员能够制造和使用本发明的各个示例性实施例及其各种替代和修改。希望本发明的范围由所附权利要求及其等同物来限定。

Claims (11)

1.一种用于量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的系统，该系统包括：

道路表面轮廓测量单元，用于测量道路的道路表面轮廓，以提供道路表面轮廓数据，道路表面轮廓测量单元安装于朝向地面的车辆的外部，并且记录通过测量从道路表面轮廓测量单元到地面的距离而获得的道路表面轮廓；

噪声测量单元，用于测量车辆的内部噪声，以提供噪声数据；

振动测量单元，用于测量车辆的主体振动，以提供车辆的振动数据；

电子控制单元ECU，用于通过控制器区域网CAN获得行驶数据；

全球定位系统GPS接收器，用于通过与GPS卫星协作来获得电子地图上的行驶路线信息；以及

系统主体，用于通过使用所述道路表面轮廓数据来计算平均轮廓深度MPD，并基于测量时间将所计算的MPD与从所述噪声数据测量的道路噪声匹配，以生成相关性图，MPD为指示在道路表面的直线上的平均深度的参数，

其中，系统主体将振动测量单元的输入测量值转换成与道路表面轮廓相对应的位移值，并从道路表面轮廓测量单元的道路表面轮廓数据中减去该位移值，从而校正由车体振动所导致的道路表面轮廓测量单元的误差，以获得实际道路表面的道路表面轮廓数据。

2.根据权利要求1所述的系统，还包括：

输入单元，用于接通/关断所述系统主体的电力和数据记录；以及

显示单元，用于输出由所述系统主体生成的所述相关性图，以允许用户在视觉上检查所述相关性图。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述系统主体包括用于在其中存储数据的存储单元，并且所述系统主体将同时实时测量的道路表面轮廓数据、行驶数据、噪声数据和振动数据与行驶路线信息匹配，以将它们存储在所述存储单元中。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述道路表面轮廓测量单元包括激光位移传感器。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述道路表面轮廓测量单元包括具有30kHz采样频率的激光位移传感器。

6.一种用于量化道路表面轮廓和道路噪声之间的相关性的方法，该方法包括：

第一步骤，在车辆行驶期间实时测量道路的道路表面轮廓，并同时测量车辆的内部噪声和车辆的行驶速度，通过测量从道路表面轮廓测量单元到地面的距离而获得的道路表面轮廓；

第二步骤，通过使用测量的行驶速度数据，将所述道路表面轮廓的数据转换成基于位移的信号；

第三步骤，通过使用测量的行驶速度数据，去除与配合所述道路表面轮廓的距离频率相对应的误差分量；

第四步骤，通过使用已经在所述第三步骤中去除了所述误差分量的道路表面轮廓数据，计算平均轮廓深度MPD，MPD为指示在道路表面的直线上的平均深度的参数；

第五步骤，从内部噪声数据测量道路噪声；以及

第六步骤，将MPD与所述道路噪声匹配，以生成相关性图，其中，通过将车体振动数据的输入测量值转换成与道路表面轮廓相对应的位移值，并从道路表面轮廓测量单元的道路表面轮廓数据中减去该位移值，从而获得误差分量，以校正由车体振动所导致的道路表面轮廓测量单元的误差，以获得实际道路表面的道路表面轮廓数据，将道路表面轮廓数据的每个脉冲的峰值与其之前和之后的脉冲相比较，从而当该脉冲的峰值是之前和之后脉冲中的一个或更多个的两倍或更大时，确定该脉冲为尖峰噪声并在MPD计算中去除该脉冲。

7.根据权利要求6所述的方法，其中：在所述第二步骤之前执行从所述道路表面轮廓数据中减去车辆主体振动数据。

8.根据权利要求6所述的方法，其中：在所述第四步骤之前执行从所述道路表面轮廓数据中去除尖峰噪声。

9.根据权利要求6所述的方法，其中，在所述第五步骤中，所述内部噪声数据被频率分析，以测量所述道路噪声。

10.根据权利要求6所述的方法，还包括：通过显示单元输出在所述第六步骤中生成的所述相关性图，以允许用户监控所述相关性图。

11.根据权利要求6所述的方法，其中，所述距离频率是10-1000m^-1。