CN105468888B - 一种汽车运动控制性能的评估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种汽车运动控制性能的评估方法，包括：获取测试车的基准GPS轨迹以及沿所述基准GPS轨迹行驶的基准速度变化曲线；使所述测试车在其运动控制系统的控制下，按所述基准轨迹及基准实时速度行驶，获取实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制动百分比变化曲线；分别计算得到四个评估结果。本发明利用统计学和频谱分析这两种数学工具，分别从四个角度分析测试数据，将控制误差与乘坐舒适度进行量化，得出了运动控制系统评估结果，从数学的角度全方位反映运动控制性能，有效代替了人为感观粗略评价汽车运动控制性能的方法，并且有利于形成统一的评估标准。

Description

一种汽车运动控制性能的评估方法及装置

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种汽车运动控制性能的评估方法及装置。

背景技术

近年来，智能车己经成为世界汽车领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。智能车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。其中智能车的运动控制是自动驾驶系统中一项比较重要的技术。它直接影响智能车在实时运动过程中跟随预期路径及预期速度的准确程度、乘客的舒适感以及驾驶安全。

在开发智能车的过程中，往往会单独对其运动控制性能进行调试与评估，直至达到满意程度或者达到后续工作的基本要求。但现有评估方法大多只是开发人员的主观感受，缺少科学的实验数据分析。比如开发人员会以是否偏离车道线判断横向误差好坏、速度是否在给定数值附近波动判断纵向误差好坏、人为感觉评定舒适程度等。

若利用上述人为主观感受来判断智能车运动控制性能，首先不能准确地知道运动控制的过程中产生的误差到底有多大。以车道线为参照物，车辆在不压线的前提下，可能会存在1m的误差，也就是说运动控制误差在1m以内，开发人员可能会认为没有误差。其次，人能感觉到速度的不平稳，但是并不能对不平稳程度进行量化。再者，开发人员较难分辨性能接近但又不同的运动控制系统的性能高低。最后，不同的开发人员可能有不同的感受，从而得出不同的评价，缺少一个公认标准。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种汽车运动控制性能的评估方法及装置，能够多角度定量地评估汽车的运动控制性能。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种汽车运动控制性能的评估方法，包括：

步骤S1，获取测试车的基准GPS轨迹以及沿所述基准GPS轨迹行驶的基准速度变化曲线；

步骤S2，使所述测试车在其运动控制系统的控制下，按所述基准轨迹及基准实时速度行驶，获取实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制动百分比变化曲线；

步骤S3，计算所述实际行驶的GPS轨迹与所述基准GPS轨迹的不重合度，得到第一评估结果；

步骤S4，计算所述实际行驶的速度变化曲线与所述基准速度变化曲线的不重合度，得到第二评估结果；

步骤S5，根据所述方向盘转角变化曲线的幅频特性，计算在第一频率段中所有大于第一阈值的振幅的和，得到第三评估结果；

步骤S6，根据所述扭矩变化曲线的幅频特性，计算在第二频率段中所有大于第二阈值的振幅的和，以及根据所述制动百分比变化曲线的幅频特性，计算在第三频率段中所有大于第三阈值的振幅的和，得到第四评估结果。

其中，所述步骤S1具体包括：

人工驾驶所述测试车，分别在各个采样点的采集实时GPS坐标及实时速度值，由所述各个采样点的实时GPS坐标形成所述基准GPS轨迹，所述各个采样点的实时速度值形成所述基准速度变化曲线。

其中，所述步骤S2具体包括：

使所述测试车在其运动控制系统的控制下，重现所述步骤S1所获取的各采样点实时GPS坐标及实时速度，采集实际行驶的实时GPS坐标、速度、方向盘转角、扭矩和制动百分比，并分别形成实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制动百分比变化曲线。

其中，所述步骤S3具体包括：

计算所述基准GPS轨迹与所述实际行驶的GPS轨迹横向距离误差的标准差，所述横向距离误差的标准差为所述第一评估结果。

其中，所述步骤S4具体包括：

计算所述基准速度与实际行驶的速度误差的标准差，所述速度误差的标准差为所述第二评估结果。

其中，所述步骤S5还包括：

通过标定测试确定所述第一频率段、频率变化的第一分度值以及振幅第一阈值。

其中，所述步骤S6还包括：

通过标定测试确定所述第二频率段、第三频率段、频率变化的第二分度值以及振幅的第二阈值、第三阈值。

其中，还包括步骤：

根据重视程度为所述四个评估结果分别设定权重，然后相加，求得加权和，所述述加权和为综合评估结果。

其中，在所述设定权重之前还包括步骤：

将所述四个评估结果归一到同一个数量级上。

本发明还提供一种汽车运动控制性能的评估装置，包括：

第一获取单元，用于获取测试车的基准GPS轨迹以及沿所述基准GPS轨迹行驶的基准速度变化曲线；

第二获取单元，用于使所述测试车在其运动控制系统的控制下，按所述基准轨迹及基准实时速度行驶，获取实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制动百分比变化曲线；

第一评估单元，用于计算所述实际行驶的GPS轨迹与所述基准GPS轨迹的不重合度，得到第一评估结果；

第二评估单元，用于计算所述实际行驶的速度变化曲线与所述基准速度变化曲线的不重合度，得到第二评估结果；

第三评估单元，用于根据所述方向盘转角变化曲线的幅频特性，计算在第一频率段中所有大于第一阈值的振幅的和，得到第三评估结果；

第四评估单元，用于根据所述扭矩变化曲线的幅频特性，计算在第二频率段中所有大于第二阈值的振幅的和，以及根据所述制动百分比变化曲线的幅频特性，计算在第三频率段中所有大于第三阈值的振幅的和，得到第四评估结果。

实施本发明实施例将带来如下有益效果：本发明利用统计学和频谱分析这两种数学工具，分别从四个角度分析测试数据，将控制误差与乘坐舒适度进行量化，得出了运动控制系统评估结果，从数学的角度全方位反映运动控制性能，有效代替了人为感观粗略评价汽车运动控制性能的方法，并且有利于形成统一的评估标准。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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发明的一些实施例，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他的附图。

图1是本发明实施例一一种汽车运动控制性能的评估方法的流程示意图。

图2是本发明实施例二一种汽车运动控制性能的评估装置的结构示意图。

具体实施方式

下面参考附图对本发明的优选实施例进行描述。

请参照图1所示，本发明实施例一提供一种汽车运动控制性能的评估方法，包括：

步骤S1，获取测试车基准GPS轨迹以及沿所述基准GPS轨迹行驶的基准速度变化曲线；

步骤S2，使所述测试车在其运动控制系统的控制下，按所述基准轨迹及基准实时速度行驶，获取实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制动百分比变化曲线；

步骤S3，计算所述实际行驶的GPS轨迹与所述基准GPS轨迹的不重合度，得到第一评估结果；

步骤S4，计算所述实际行驶的速度变化曲线与所述基准速度变化曲线的不重合度，得到第二评估结果；

步骤S5，根据所述方向盘转角变化曲线的幅频特性，计算在第一频率段中所有大于第一阈值的振幅的和，得到第三评估结果；

步骤S6，根据所述扭矩变化曲线的幅频特性，计算在第二频率段中所有大于第二阈值的振幅的和，以及根据所述制动百分比变化曲线的幅频特性，计算在第三频率段中所有大于第三阈值的振幅的和，得到第四评估结果。

以下对各步骤进行具体说明。本发明实施例中，测试车具体可以是智能车、自动驾驶车或其他具有自动行驶功能的汽车。

步骤S1中，获取测试车的基准GPS轨迹以及沿所述基准GPS轨迹行驶的基准速度变化曲线，用于为后续步骤S2重现所述轨迹和速度提供一个基准。由于本发明实施例通过步骤S2的重现，来评估智能车运动控制的误差，所以步骤S1的基准也并非固定不变，但只要获取到GPS轨迹以及速度变化曲线，则后续由步骤S2在智能车自身运动控制系统控制下进行重现。至于步骤S1的获取方式，可以通过计算机模拟，也可以通过测试人员在测试路段人工驾驶。以人工驾驶为例，测试人员在测试路段手动驾驶测试智能车，并用软件记录测试智能车分别在各个采样点的实时GPS坐标（本实施例中记为X₀, Y₀）及实时速度（本实施例中记为V₀），需要说明的是，这些数据均为矢量数据。由这些各个采样点的实时GPS坐标形成基准GPS轨迹，各个采样点的实时速度值形成基准速度变化曲线。

步骤S2对步骤S1所获取的基准GPS轨迹以及基准速度变化曲线的重现，是获取评估用的实验数据的方式。让测试智能车在其运动控制系统的控制下，重现步骤S1所获得的各采样点GPS坐标形成的轨迹及速度，并同样通过软件记录实时的GPS坐标（本实施例中记为X₁, Y₁）、速度（本实施例中记为V₁）、方向盘转角（本实施例中记为θ₁）、扭矩（本实施例中记为T₁）和制动百分比（本实施例中记为B₁），由这些数据分别形成实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制动百分比变化曲线。需要说明的是，这些数据均为矢量数据。

通过步骤S1和S2获取的曲线，可以分别进行两个角度的评估，其中，步骤S3从横向距离误差角度评估运动控制性能，而步骤S4从速度误差角度评估运动控制性能，这两个角度均属于运动控制误差的角度，反映跟随准确性。

具体来说，步骤S3计算所述实际行驶的GPS轨迹与所述基准GPS轨迹的不重合度，即计算基准GPS轨迹与实际行驶的GPS轨迹横向距离误差的“标准差”。在采样点足够多的情况下，可以直接求得实际行驶的GPS坐标（X₁, Y₁）与基准GPS坐标（X₀, Y₀）的距离值，再除以采样点数量n，即

SD_D即为所述横向距离误差的“标准差”，也是第一评估结果，其值越大，说明轨迹跟随性能越差；反之，越好。

步骤S4计算所述实际行驶的速度变化曲线与所述基准速度变化曲线的不重合度，即计算基准速度与实际行驶的速度误差的“标准差”。如果采样的速度频率足够大，可以直接求得实际速度V₁与基准速度V₀的速度差，再除以采样点数量n，即

SD_V即为所述速度误差的“标准差”，也是第二评估结果，其值越大，说明速度跟随性能越差；反之，越好。

虽然根据步骤S3得到的第一评估结果，当横向距离误差的“标准差”比较小时，确实可以反映其轨迹跟随效果好。但是，它不能反映在运动过程中方向盘调整过于频繁或调整幅度过大这些特性，这些特性直接影响舒适度与稳定性。由于转向机械特性，方向盘反复左右调整频率是在某个区域内的，频率不会太高，振幅太小，可能不会响应。因此，本发明实施例还将通过步骤S5，从第三个角度——分析方向盘转角θ₁的变化曲线的幅频特性，来定量评估乘坐舒适度。

具体来说，通过标定测试可确定需要分析的频率段为[f1, f2]（第一频率段）、频率变化的第一分度值为D₁以及振幅第一阈值A₁。通过频谱分析软件对方向盘转角变化曲线进行处理，根据其幅频特性，可以求得在该第一频率段中，所有大于第一阈值A₁的振幅的和A_θ，即第三评估结果。A_θ越大说明方向盘抖动越厉害，舒适度差，反之，舒适度好。频谱分析可以有多种方法实现，其中之一为利用Matlab软件中cheb1ord及cheby1函数构造带通数字滤波器，滤波器参数输入通过观察该滤波器的频谱图进行调整，然后通过该滤波器对实验数据进行频率滤波，最后将振幅小的数据舍弃，剩下的数据绝对值求和得到A_θ。

同样，虽然根据步骤S4得到的第二评估结果，当速度误差的“标准差”比较小时，确实可以反映其速度跟随效果较好。但是，它不能反映速度调整过程中产生的抖动及顿挫的感觉，这些特性也直接影响舒适度与稳定性。由于车辆的质量因素，能让人感觉到的扭矩与制动变化频率应在某个范围内，频率太高了人感觉不到，振幅太小并不会给人造成影响。因此，本发明实施例还将通过步骤S6，从第四个角度——分析扭矩T1与制动百分比B1的变化曲线的幅频特性，来定量评估乘坐舒适度。

具体来说，通过标定测试可确定扭矩变化曲线上需分析的频率段为[f3, f4]（第二频率段）、制动百分比变化曲线需分析的频率段为[f6, f5]（第三频率段）、频率变化的第二分度值D₂以及振幅的第二阈值A₂、第三阈值A₃。通过频谱分析软件对扭矩变化曲线和制动百分比变化曲线进行处理，根据各自的幅频特性，可以分别求得在第二频率段中所有大于第二阈值A₂的振幅的和A_T，以及在第三频率段中所有大于第三阈值A₃的振幅的和A_B，即为第三评估结果和第四评估结果。若A_T、A_B越大，说明测试智能车因速度调节抖动多，舒适性差，反之，舒适性好。

通过上述四个角度的评估结果，便可以评价测试智能车的运动控制系统不同方面的运动控制性能，可为开发过程中评判是否达到开发要求提供参考，也可供不同系统对比单方面性能提供参考。

进一步地，本发明实施例还给出了综合评估策略。虽然四个评估结果的单位并不统一，不具有可比性，但可以根据重视程度设定权重，将他们相加，不让一种角度的数值掩盖其他角度数值的影响，求得加权和EV，即

EV = d₁×SD_D + d₂×SD_V + d₃×A_θ + d₄×A_T + d₅×A_B （3）

上述加权和EV作为综合评估结果，可以反映运动控制的整体性能水平。这样既可以通过四个评估结果，从多个角度评估局部性能，又能通过综合评估结果评估整体性能。

对于采用本发明实施例的评估方法及参数，评估不同运动控制系统的运动控制性能，为使其具有一定的可比性，可以先将四个评估结果归一到同一个数量级上，然后同样根据重要程度分别设定权重，求得加权和EV。

通过上述说明可知，本发明利用统计学和频谱分析这两种数学工具，分别从四个角度分析测试数据，将控制误差与乘坐舒适度进行量化，得出了运动控制系统评估结果，从数学的角度全方位反映运动控制性能，有效代替了人为感观粗略评价智能车运动控制性能的方法，并且有利于形成统一的评估标准。

请再参照图2所示，基于本发明实施例一，本发明实施例二提供一种汽车运动控制性能的评估装置，包括：

第一获取单元21，用于测试车的获取基准GPS轨迹以及沿所述基准GPS轨迹行驶的基准速度变化曲线；

第二获取单元22，用于使所述测试车在其运动控制系统的控制下，按所述基准轨迹及基准实时速度行驶，获取实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制动百分比变化曲线；

第一评估单元31，用于计算所述实际行驶的GPS轨迹与所述基准GPS轨迹的不重合度，得到第一评估结果；

第二评估单元32，用于计算所述实际行驶的速度变化曲线与所述基准速度变化曲线的不重合度，得到第二评估结果；

第三评估单元33，用于根据所述方向盘转角变化曲线的幅频特性，计算在第一频率段中所有大于第一阈值的振幅的和，得到第三评估结果；

第四评估单元34，用于根据所述扭矩变化曲线的幅频特性，计算在第二频率段中所有大于第二阈值的振幅的和，以及根据所述制动百分比变化曲线的幅频特性，计算在第三频率段中所有大于第三阈值的振幅的和，得到第四评估结果。

有关本实施例的原理、有益效果等请参照本发明实施例一的描述，此处不再赘述。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种汽车运动控制性能的评估方法，包括：

步骤S1，获取测试车的基准GPS轨迹以及沿所述基准GPS轨迹行驶的基准速度变化曲线；

步骤S2，使所述测试车在其运动控制系统的控制下，按所述基准GPS轨迹及基准实时速度行驶，获取实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制动百分比变化曲线；

步骤S3，计算所述实际行驶的GPS轨迹与所述基准GPS轨迹的不重合度，得到第一评估结果；

步骤S4，计算所述实际行驶的速度变化曲线与所述基准速度变化曲线的不重合度，得到第二评估结果；

步骤S5，根据所述方向盘转角变化曲线的幅频特性，计算在第一频率段中所有大于第一阈值的振幅的和，得到第三评估结果；

步骤S6，根据所述扭矩变化曲线的幅频特性，计算在第二频率段中所有大于第二阈值的振幅的和，以及根据所述制动百分比变化曲线的幅频特性，计算在第三频率段中所有大于第三阈值的振幅的和，得到第四评估结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

人工驾驶所述测试车，分别在各个采样点的采集实时GPS坐标及实时速度值，由所述各个采样点的实时GPS坐标形成所述基准GPS轨迹，所述各个采样点的实时速度值形成所述基准速度变化曲线。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

使所述测试车在其运动控制系统的控制下，重现所述步骤S1所获取的各采样点实时GPS坐标及实时速度，采集实际行驶的实时GPS坐标、速度、方向盘转角、扭矩和制动百分比，并分别形成实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制动百分比变化曲线。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

计算所述基准GPS轨迹与所述实际行驶的GPS轨迹横向距离误差的标准差，所述横向距离误差的标准差为所述第一评估结果。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

计算所述基准速度与实际行驶的速度误差的标准差，所述速度误差的标准差为所述第二评估结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S5还包括：

通过标定测试确定所述第一频率段、频率变化的第一分度值以及振幅第一阈值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S6还包括：

通过标定测试确定所述第二频率段、第三频率段、频率变化的第二分度值以及振幅的第二阈值、第三阈值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括步骤：

根据重视程度为所述四个评估结果分别设定权重，然后相加，求得加权和，所述加权和为综合评估结果。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述设定权重之前还包括步骤：

将所述四个评估结果归一到同一个数量级上。

10.一种汽车运动控制性能的评估装置，其特征在于，包括：

第一获取单元21，用于获取测试车的基准GPS轨迹以及沿所述基准GPS轨迹行驶的基准速度变化曲线；

第二获取单元22，用于使所述测试车在其运动控制系统的控制下，按所述基准GPS轨迹及基准实时速度行驶，获取实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制动百分比变化曲线；

第一评估单元31，用于计算所述实际行驶的GPS轨迹与所述基准GPS轨迹的不重合度，得到第一评估结果；

第二评估单元32，用于计算所述实际行驶的速度变化曲线与所述基准速度变化曲线的不重合度，得到第二评估结果；

第三评估单元33，用于根据所述方向盘转角变化曲线的幅频特性，计算在第一频率段中所有大于第一阈值的振幅的和，得到第三评估结果；

第四评估单元34，用于根据所述扭矩变化曲线的幅频特性，计算在第二频率段中所有大于第二阈值的振幅的和，以及根据所述制动百分比变化曲线的幅频特性，计算在第三频率段中所有大于第三阈值的振幅的和，得到第四评估结果。