CN107300863B - 一种基于map图和在线标定的纵向加速度控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明是一种基于MAP图和在线标定的纵向加速度控制方法。该方法包括以下步骤：1、建立汽车纵向动力学参数模型，并搭建整车仿真环境；2、将目标车型参数倒入该模型；3、模拟道路试验绘制汽车纵向加速度控制MAP图；4、结合MAP图与汽车纵向动力学组成的近似线性系统，给出相应的指导纵向加速度；5、对绘制的MAP图的基础在进行在线标定。本发明是一种采用基于MAP图的纵向加速度控制方法，该方法可以减少由于道路试验带来的系统开发成本，缩短系统开发周期，并且采用在线标定对常用车速区间和对应加速度区间进行进一步精确标定，一方面可以弥补汽车纵向动力学模型建模的不准确，另一方面能够缓解由于使用时间的增加，引起系统老化的问题。

Description

一种基于MAP图和在线标定的纵向加速度控制方法

技术领域

本发明属于汽车辅助驾驶技术领域，具体的说是一种基于MAP图和在线标定的纵向加速度控制方法。

背景技术

近年来，驾驶员辅助系统和自动驾驶技术得到了越来越多的关注，其中自适应巡航控制系统可以实现定速巡航、自动跟车行驶、并行行驶和换道超车等多种工况的自动驾驶，能够有效减轻驾驶员驾驶强度、提高车辆行驶安全性和舒适性，近年来逐步成为研究开发热点。

自适应巡航控制系统通常采用分层控制算法，上层控制器通常根据典型的交通路况设计不同的控制模式，控制过程中以车间相对运动关系和自车运行状态确定控制模式，并根据安全车距算法和相应控制模式下的控制算法确定主车期望加速度。下层控制器根据汽车纵向动力学特性，通过控制驱动/制动系统的执行机构动作以实现该期望加速度，从而满足上层控制器的控制意图，因此下层控制器对于期望纵向加速度的跟随控制精度是系统算法设计的基础。

在辅助驾驶系统中，汽车纵向加速度的控制难度主要在于汽车纵向动力学模型中组成部件多，同时具有较强的非线性特征，如驱动系统中发动机的转矩特性，液力变矩器的变距和效率特性，档位的离散特性等，制动系统中存在液压传力模型的时滞特性和摩擦副的特性等。此外，汽车的生命周期较长，使用环境条件多变，使得汽车纵向动力学模型的特性随着车辆使用时间的延长和实际运行条件的不同出现一定地变化，针对以上问题，目前的处理方法主要有一下三种：

一、采用搭建系统逆模型对汽车纵向动力学模型中的非线性特征进行线性化，然后基于逆模型和正向模型构成的近似线性系统设计控制算法，如PID控制，模型预测控制等。这种基于逆模型补偿系统模型非线性特征的控制方式，为达到较好的控制精度需要建立尽可能精确的系统模型，而由于汽车纵向动力学模型的复杂性，使得搭建精确动力学模型有一定难度，同时模型的精确性与控制过程的实时性之前存在一定矛盾，难以实现较为理想的效果。

二、采用基于道路试验获取的MAP图控制，通过类似发动机查询MAP图的控制方式，通过道路试验直接建立车速-纵向加速度-节气门开度和车速-纵向加速度-制动主缸压力查询表，以此补偿汽车纵向动力学模型的非线性特征。基于道路试验的查表算法，在控制精度和实时性间达到了一定的均衡，但道路试验的条件，测量精度和成本在一定程度上限制了查询表的建模精度，同时其开发周期相对较长。此外，随汽车使用时间的增加，汽车纵向动力学模型的特性会出现一定程度上的改变，使得基于理想条件下进行道路试验获取的MAP图与汽车实际特性产生一定差别，出现模型失配，影响控制精度。

三、采用智能控制算法，如神经网络控制、模糊控制等，其特点是学习模仿实际驾驶员的油门和刹车操作，从而回避了纵向动力学模型的建立。然而由于模型计算量较大，难以满足控制实时性的要求。基于机器学习的方式，所需样本容量大，周期长，所需处理器成本高，使得对于汽车成本控制造成了困难。同时由于实际驾驶员的驾驶行为特质因人、驾驶员的状态和交通环境等的不同而不同，难以获得和准确描述，使得其控制存在较大的误差，难以满足使用性的要求。

发明内容

本发明提供了一种采用基于MAP图的纵向加速度控制方法，该方法可以减少由于道路试验带来的系统开发成本，缩短系统开发周期，此外由于模型具有通用性，可以通过调整模型参数快速适配同类车型，并且采用在线标定对常用车速区间和对应加速度区间进行进一步精确标定，一方面可以弥补汽车纵向动力学模型建模的不准确，另一方面能够缓解由于使用时间的增加，引起系统老化，性能改变而引起的MAP图模型失配等问题，提高系统控制的稳定性，解决了系统纵向动力学模型的非线性较强、系统易老化等问题。

本发明技术方案结合附图说明如下：

一种基于MAP图和在线标定的纵向加速度控制方法，该方法包括以下步骤：

步骤一、利用汽车动力学软件建立精确的汽车纵向动力学参数模型，并搭建整车仿真环境；

步骤二、将目标车型参数导入该模型；

步骤三、模拟道路试验绘制汽车纵向加速度控制MAP图即各挡位下的车速-纵向加速度-节气门开度三维查询表和各挡位下的车速-纵向加速度-制动主缸压力三维查询表；

步骤四、结合步骤三获取的汽车纵向加速度控制MAP图与汽车纵向动力学组成的近似线性系统，给出不同情况时相应的指导纵向加速度；

步骤五、车辆实时运行过程中，记录车辆行驶位置、变速器挡位、车速、纵向加速度、节气门开度和制动主缸压力，并上传云端，以供在线标定使用；

步骤六、对步骤三绘制的汽车纵向加速度控制MAP图的基础在进行在线标定。

步骤二所述的目标车型参数包括发动机参数、变速器参数、传动轴参数、差速器参数、轮胎参数、制动系统液压特性参数和制动系统机械传动特性参数。

步骤三中所述的绘制汽车纵向加速度控制MAP图的具体方法如下：

31)根据变速器挡位切换策略，确定各挡位对应的车速区间；

32)设置模拟环境为无风、平直正常的附着路面；

33)将变速器挡位依次固定在各挡位，将节气门开度从0％～100％，每隔5％设置为一个模拟的节气门开度，使车辆模拟节气门加速度试验，记录车速随时间的变化；

34)在各个挡位对应的车速区间以5km/h为速度间隔区间，求其平均加速度值；

35)以0.5m/s²为特征值，找到其对应车速区间，并与车速区间中值对应，建立各挡位下的车速-纵向加速度-节气门开度三维查询表；

36)同步骤31)和32)，将制动主缸压力从0.25Mpa～3.5Mpa，每隔0.25Mpa设置为一个模拟的制动主缸压力，进行模拟试验，建立各挡位下的车速-纵向加速度-制动主缸压力三维查询表。

步骤四所述的给出不同情况时相应的指导纵向加速度的具体方法如下：

41)加速度跟随控制接收上层控制器传来的期望加速度信息和车辆运行的实时加速度，通过PID控制器控制误差，得出修正后的期望加速度值；

42)根据修正后的期望加速度值，确定采用驱动、制动或怠速控制；通常可采用基于车辆怠速曲线的阈值控制方法，即通过模拟车辆怠速滑行获得加速度随车速的变化曲线，并在曲线两端设置一定的过渡区间，从而划分驱动、怠速和制动控制；

43)根据变速器挡位和修正后的期望加速度值，查询对应的汽车纵向加速度控制MAP图，获得对应的期望节气门开度和期望制动主缸压力，并驱动相应的执行机构实现期望值，从而使车辆实现对应的期望纵向加速度。

步骤六中所述的在线标定的具体方法如下：

61)实车行驶过程中，记录车辆节气门开度、制动主缸压力、车速、汽车纵向加速度及位置、时间、道路坡度等参数，并存在在车载数据存储单元9中；

62)当车辆处于联网状态时，车载终端11通过4G或5G无线通讯模块12，将车载数据储存单元9储存的数据上传至云端数据处理中心13中；

63)在云端数据处理中心13中，结合车载终端11传来的汽车实时运行数据中的位置和时间信息，与云端数据中的天气条件和道路条件等信息对应，组成更加全面的数据库，便于后续分析；

64)数据滤波，结合数据库中的数据对数据进行筛选，过滤到数据中的奇异点、恶劣天气和路面条件不良路段数据；

65)坡度修正，比较车辆路径信息和车辆运行参数，判断是否存在往返区间的相同工况的数据，若存在，则通过往返区间数据抵消坡度影响，若不存在往返区间，则根据车辆位置信息在网络数据库中查询其道路的坡度信息，并根据坡度阻力公式修正车辆纵向加速度参数，若未查询到相关数据，则作为无效数据删除；

66)载荷修正，根据停车时的胎压变化，判断车辆运行时的载重量，选择空载、满载或经常出现的载重情况下的数据保留；

67)统计分析，纵向比较某一辆汽车不同使用时长的数据，横向比较车况相同车型特性数据，当实时运行数据在统计上呈现出一定规律，并与车辆当前纵向加速度控制MAP数据存在差距时，对车辆控制MAP进行修正，并通过网络发送到车载终端，在汽车ECU10的控制下对实车采用的汽车纵向加速度控制MAP图进行更新。

本发明的有益效果为：

1、本发明采用基于车辆参数模型的MAP图对汽车纵向动力学模型的非线性特征进行补偿，相对于采用汽车动力学逆模型的补偿方式，较好的处理了汽车动力学模型建模进度和控制实时性的矛盾。相对于采用道路实验的MAP图构造方法，可以大大减少系统开发时间成本和经济成本。

2、本发明采用在线标定对系统控制MAP图进行修正，一方面可以根据实车性能对常用MAP图区间进行修正，以减少汽车纵向动力学模型的建模和数据处理所产生的控制误差，另一方面可以对由于汽车使用时间增加所引起的汽车性能的变化，使得该控制方法具有更强的稳定性和适应性。

3、本发明对于变速度离散档位这种强非线性特征，针对各个档位设计了独立的MAP图，从而根据实际档位特征选择MAP，避免由于升档规律和降档规律的不同而引起的系统控制的不稳定性。基于车辆模型的MAP图构造方法，可以方便的将汽车纵向动力学模型中的强非线性特征通过硬件在环试验来替换，从而进一步提高控制系统MAP的精度。

附图说明

图1为自适应巡航系统结构框图；

图2为基于车辆参数模型的MAP图建立过程图；

图3为纵向加速度控制器结构图；

图4为在线标定系统架构图；

图5为本发明中在线标定方法流程图；

图6为加速度对阶跃信号的相应曲线图；

图7为负载为200kg时的加速度相应曲线图；

图8为3％坡度下控制和不控制的效果对比图。

具体实施方式

自适应巡航控制系统通常采用图1所示的分层控制算法，通过车载激光雷达、毫米波雷达和摄像头等传感器感知主车周围驾驶环境，上层控制器根据主车与附近车辆运动关系，选择控制模式，由安全车距算法和对应控制模式下的控制算法确定主车期望纵向加速度。下层控制器根据上层控制器输入的期望纵向加速度选择采用驱动、怠速或制动控制，并计算对应的节气门开度和制动主缸压力，并结合执行机构跟踪控制算法，驱动执行机构动作以实现期望的纵向加速度，进而满足上层控制器的控制意图。

本发明针对下层控制器对汽车纵向加速度的跟随控制，设计了一种基于MAP和在线标定的纵向加速度控制方法。基于参数化模型的MAP图，在补偿系统非线性特征的同时，能够满足控制系统对实时性的要求，而且具有一定的通用性，能够减少道路试验带来的经济和时间成本。在线标定过程通过对车辆实时运行数据的采集和统计分析，一方面可以修正由于模型和试验精度带来的控制误差，另一方面可以在车辆性能参数随使用时间的增加而发生改变时，及时对控制MAP图进行修正，保证车辆使用周期内系统的控制精度，和运行的稳定性。具体的实施方案如下：

步骤一、利用汽车动力学软件建立精确的汽车纵向动力学参数模型，并搭建整车仿真环境；

汽车动力学软件可以选用Carsim、DYNA4、CarMaker等。

步骤二、将目标车型参数导入该模型；步骤二所述的目标车型参数包括发动机参数、变速器参数、传动轴参数、差速器参数、轮胎参数、制动系统液压特性参数和制动系统机械传动特性参数。

基于车辆参数模型的建立过程如图2所示：分别以节气门开度、制动主缸压力和变速器档位为仿真初始条件，结合搭建的道路试验模拟环境和建立的汽车纵向动力学参数模型，依次模拟各档位下的定节气门加速试验和定制动主缸压力制动试验，获取车速随时间的变化，以5km/h为区间长度计算对应区间的平均加速度，以0.25m/s²为特征加速度值通过插值获得其对应车速区间，以区间中点作为对应点，建立各档位下的车速-纵向加速度-节气门开度和车速-纵向加速度-制动主缸压力MAP图。

步骤三、模拟道路试验绘制汽车纵向加速度控制MAP图即各挡位下的车速-纵向加速度-节气门开度三维查询表和各挡位下的车速-纵向加速度-制动主缸压力三维查询表；

步骤三中所述的绘制汽车纵向加速度控制MAP图的具体方法如下：

31)根据变速器挡位切换策略，确定各挡位对应的车速区间；

32)设置模拟环境为无风、平直正常的附着路面；

33)将变速器挡位依次固定在各挡位，将节气门开度从0％～100％，每隔5％设置为一个模拟的节气门开度，使车辆模拟节气门加速度试验，记录车速随时间的变化；

34)在各个挡位对应的车速区间以5km/h为速度间隔区间，求其平均加速度值；

35)以0.5m/s²为特征值，找到其对应车速区间，并与车速区间中值对应，建立各挡位下的车速-纵向加速度-节气门开度三维查询表；

36)同步骤31)和32)，将制动主缸压力从0.25Mpa～3.5Mpa，每隔0.25Mpa设置为一个模拟的制动主缸压力，进行模拟试验，建立各挡位下的车速-纵向加速度-制动主缸压力三维查询表。

步骤四、结合步骤三获取的汽车纵向加速度控制MAP图与汽车纵向动力学组成的近似线性系统，给出不同情况时相应的指导纵向加速度；

步骤四所述的给出不同情况时相应的指导纵向加速度的具体方法如下：

41)加速度跟随控制接收上层控制器传来的期望加速度信息和车辆运行的实时加速度，通过PID控制器控制误差，得出修正后的期望加速度值；

42)根据修正后的期望加速度值，确定采用驱动、制动或怠速控制；通常可采用基于车辆怠速曲线的阈值控制方法，即通过模拟车辆怠速滑行获得加速度随车速的变化曲线，并在曲线两端设置一定的过渡区间，从而划分驱动、怠速和制动控制；

43)根据变速器挡位和修正后的期望加速度值，查询对应的汽车纵向加速度控制MAP图，获得对应的期望节气门开度和期望制动主缸压力，并驱动相应的执行机构实现期望值，从而使车辆实现对应的期望纵向加速度。

纵向加速度控制器结构如图3所示，上层控制器输入期望纵向加速度，纵向加速度控制器，由于MAP图相当于被控车辆纵向动力学的逆模型，对其非线性特征有补偿效果，其组成的控制对象为近似线性系统，可以采用PID反馈等线性控制算法，增加纵向加速度跟踪控制的控制精度、稳定性和对参数变化的适应性。控制器根据期望纵向加速度及其与实时纵向加速度的误差确定采用的执行结构，可以采用车辆带档滑行模拟试验获取怠速曲线，并在曲线两侧设置一定的过渡区间，从而采用驱动、怠速和制动控制，并输出对应的节气门开度和制动主缸压力，并驱动执行机构实现对应的期望纵向加速度。在车辆实时行驶的过程中，通过CAN总线采集并存在车辆的位置，变速器档位、车速、纵向加速度、节气门开度和制动主缸压力等参数，并通过网络上传云端。

步骤五、车辆实时运行过程中，记录车辆行驶位置、变速器挡位、车速、纵向加速度、节气门开度和制动主缸压力，并上传云端，以供在线标定使用；

步骤六、对步骤三绘制的汽车纵向加速度控制MAP图的基础在进行在线标定。

步骤六中所述的在线标定的具体方法如下：

61)实车行驶过程中，记录车辆节气门开度、制动主缸压力、车速、汽车纵向加速度及位置、时间、道路坡度等参数，并存在在车载数据存储单元9中；

62)当车辆处于联网状态时，车载终端11通过4G或5G无线通讯模块12，将车载数据储存单元9储存的数据上传至云端数据处理中心13中；

63)在云端数据处理中心13中，结合车载终端11传来的汽车实时运行数据中的位置和时间信息，与云端数据中的天气条件和道路条件等信息对应，组成更加全面的数据库，便于后续分析；

64)数据滤波，结合数据库中的数据对数据进行筛选，过滤到数据中的奇异点、恶劣天气和路面条件不良路段数据；

65)坡度修正，比较车辆路径信息和车辆运行参数，判断是否存在往返区间的相同工况的数据，若存在，则通过往返区间数据抵消坡度影响，若不存在往返区间，则根据车辆位置信息在网络数据库中查询其道路的坡度信息，并根据坡度阻力公式修正车辆纵向加速度参数，若未查询到相关数据，则作为无效数据删除；

66)载荷修正，根据停车时的胎压变化，判断车辆运行时的载重量，选择空载、满载或经常出现的载重情况下的数据保留；

67)统计分析，纵向比较某一辆汽车不同使用时长的数据，横向比较车况相同车型特性数据，当实时运行数据在统计上呈现出一定规律，并与车辆当前纵向加速度控制MAP数据存在差距时，对车辆控制MAP进行修正，并通过网络发送到车载终端，在汽车ECU的控制下对实车采用的汽车纵向加速度控制MAP图进行更新。

步骤六中所述系统硬件实现方式如图4所示：

通过车速传感器1、档位传感器2、纵向加速度传感器3、节气门开度传感器4、制动主缸压力传感器5、差分GPS6、轮胎压力传感器7采集车辆实时运行参数；

其中车速传感器1、档位传感器2、纵向加速度传感器3、节气门开度传感器4、制动主缸压力传感器5采集的为纵向加速度控制信号，控制过程中通过CAN通讯发送至纵向加速度控制8，用于对纵向加速度的控制。

差分GPS6、轮胎压力传感器7采集的信息为在线标定时进行数据筛选所用；

所有传感器信息采集后储存在车载数据储存单元9中，在网络条件良好的情况下，车载终端11在ECU 10的控制下，通过串口通信将储存在车载数据存储单元中的车辆运行数据发送至4G/5G通讯模块12，并经由4G/5G网络发送至云端数据中心13；

云端数据中心根据差分GPS6获取的车辆行驶位置信息，从网络数据库获取对应路径的天气、路形及路面条件等信息，并根据在线标定流程对数据进行整合分析；

当有标定需求时，将更新MAP图通过4G/5G网络发送至4G/5G无线通讯模块12，4G/5G无线通讯模块12对数据进行解析之后通过串口通讯传至车载终端11；

车载终端11将解析后的标定参数按照基于ASAM协议的CCP协议格式进行整合、打包，并通过CAN总线发送至车载CAN网络中，在ECU10的控制下，对加速度控制器中所采用的MAP图数据进行更新。

整个过程可以在云端管理终端14中进行监控和管理。

基于车联网的在线标定流程如图5所示。云端数据中心13接收车辆上传的运行数据后，根据车辆位置信息获取对应的天气信息，保留良好天气条件下的行驶数据。比较车辆路径信息和车辆运行参数，判断是否存在往返区间的相同工况的数据，若存在，则通过往返区间数据抵消坡度影响，若不存在往返区间，则根据车辆位置信息在网络数据库中查询其道路的坡度信息，并根据坡度阻力公式修正车辆纵向加速度参数。若未查询到相关数据，则作为无效数据删除。根据停车时的胎压变化，判断车辆运行时的载重量，选择空载、满载或经常出现的载重情况下的数据保留。随后结合车辆当前纵向加速度控制MAP图数据，对车辆实时运行数据进行分析滤波，当实时运行数据在统计上呈现出一定规律，并与车辆当前纵向加速度控制MAP数据存在一定差距时，对车辆控制MAP进行修正。

具体实施例

以某B级车平台为例，基于Carsim平台进行道路模拟实验

步骤1：搭建汽车动力学模型。

根据CarSim中的动力学模型，选择同级别类似车型(车身形式和尺寸、动力系统结构、)作为参考车型。按CarSim中整车动力学模型结构，依次输入车身尺寸、发动机、变速器、主减速器、轮胎、液压制动等系统部件的特性参数，搭建出实验目标车型的纵向动力学模型。

步骤2：搭建模拟道路实验环境。

在CarSim中搭建模拟道路实验仿真环境。

2.1设置仿真环境，在CarSim中Driver Controls依次设置为开环节气门、制动压力、定档位、驾驶员路径跟随模式；设置仿真道路条件为平直、无风、道路附着系数为0.8；

2.2以Simulink作为求解器，在CarSim中设置模型输入变量为节气门开度、制动主缸压力、变速器档位，输出变量为车速，纵向加速度，并在在Simulink中搭建联合仿真模型，连接对应输入输出端口，设置记录数据。

2.3编写脚本文件，将变速器档位依次固定在各档位，将节气门开度从0％～100％，每隔5％设置为一个节气门开度，模拟定节气门加速度试验，记录车速随时间的变化。

2.4采用类似的方式，将制动主缸压力从0.25Mpa～3.5Mpa每隔0.25Mpa设置为一个模拟的制动主缸压力，进行以150km/h为初速度的模拟制动试验，记录车速随时间的变化。

步骤3：数据后处理。

3.1在各个档位对应的车速区间以5km/h为速度间隔区间，求其平均加速度值。

3.2以0.5m/s²为特征值，找到其对应车速区间，并与车速区间中值对应，建立各档位下的车速-纵向加速度-节气门开度三维查询表；

3.3同理采用类似的方式，以0.5m/s²为特征值，找到其对应车速区间，并与车速区间中值对应，建立各档位下的车速-纵向加速度-制动主缸压力三维查询表；

步骤4：设计控制算法；

4.1上述得到的车速-纵向加速度-节气门开度三维查询表和车速-纵向加速度-制动主缸压力三维查询表是汽车纵向动力学的简化逆模型，其可以与被控车辆组成动力学模型组成近似线性模型，针对由两者组成的被控对象，可以设计线性控制算法增强系统的适应性和稳定性。

4.2本次采用实际应用中常采用的PID控制算法。纵向加速度控制器结构如图3所示，上层控制器输入期望纵向加速度，纵向加速度控制器，由于MAP图相当于被控车辆纵向动力学的逆模型，对其非线性特征有补偿效果，其组成的控制对象为近似线性系统，可以采用PID反馈等线性控制算法，增加纵向加速度跟踪控制的控制精度、稳定性和对参数变化的适应性。控制器根据期望纵向加速度及其与实时纵向加速度的误差确定采用的执行结构，可以采用车辆带档滑行模拟试验获取怠速曲线，并在曲线两侧设置一定的过渡区间，从而采用驱动、怠速和制动控制，并输出对应的节气门开度和制动主缸压力，并驱动执行机构实现对应的期望纵向加速度。

步骤5：验证控制算法

采用了仿真的方法对以上控制算法进行了验证，结果如图6、图7、图8所示。

从上述仿真结果中可以看到本发明不仅对于阶跃和正弦加速度信号有较好的控制效果，同时对于实际运行过程中可能出现的车辆载荷和道路坡度的变化也具有一定的适应性。

Claims (1)

1.一种基于MAP图和在线标定的纵向加速度控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、利用汽车动力学软件建立精确的汽车纵向动力学参数模型，并搭建整车仿真环境；

步骤二、将目标车型参数导入该模型；

步骤三、模拟道路试验绘制汽车纵向加速度控制MAP图即各挡位下的车速-纵向加速度-节气门开度三维查询表和各挡位下的车速-纵向加速度-制动主缸压力三维查询表；

步骤四、结合步骤三获取的汽车纵向加速度控制MAP图与汽车纵向动力学组成的近似线性系统，给出不同情况时相应的指导纵向加速度；

步骤五、车辆实时运行过程中，记录车辆行驶位置、变速器挡位、车速、纵向加速度、节气门开度和制动主缸压力，并上传云端，以供在线标定使用；

步骤六、对步骤三绘制的汽车纵向加速度控制MAP图的基础在进行在线标定；

步骤二所述的目标车型参数包括发动机参数、变速器参数、传动轴参数、差速器参数、轮胎参数、制动系统液压特性参数和制动系统机械传动特性参数；

步骤三中所述的绘制汽车纵向加速度控制MAP图的具体方法如下：

31)根据变速器挡位切换策略，确定各挡位对应的车速区间；

32)设置模拟环境为无风、平直正常的附着路面；

33)将变速器挡位依次固定在各挡位，将节气门开度从0％～100％，每隔5％设置为一个模拟的节气门开度，使车辆模拟节气门加速度试验，记录车速随时间的变化；

34)在各个挡位对应的车速区间以5km/h为速度间隔区间，求其平均加速度值；

35)以0.5m/s²为特征值，找到其对应车速区间，并与车速区间中值对应，建立各挡位下的车速-纵向加速度-节气门开度三维查询表；

36)同步骤31)和32)，将制动主缸压力从0.25Mpa～3.5Mpa，每隔0.25Mpa设置为一个模拟的制动主缸压力，进行模拟试验，建立各挡位下的车速-纵向加速度-制动主缸压力三维查询表；

步骤四所述的给出不同情况时相应的指导纵向加速度的具体方法如下：

41)加速度跟随控制接收上层控制器传来的期望加速度信息和车辆运行的实时加速度，通过PID控制器控制误差，得出修正后的期望加速度值；

42)根据修正后的期望加速度值，确定采用驱动、制动或怠速控制；通常可采用基于车辆怠速曲线的阈值控制方法，即通过模拟车辆怠速滑行获得加速度随车速的变化曲线，并在曲线两端设置一定的过渡区间，从而划分驱动、怠速和制动控制；

43)根据变速器挡位和修正后的期望加速度值，查询对应的汽车纵向加速度控制MAP图，获得对应的期望节气门开度和期望制动主缸压力，并驱动相应的执行机构实现期望值，从而使车辆实现对应的期望纵向加速度；

步骤六中所述的在线标定的具体方法如下：

61)实车行驶过程中，记录车辆节气门开度、制动主缸压力、车速、汽车纵向加速度及位置、时间、道路坡度等参数，并存在在车载数据存储单元(9)中；

62)当车辆处于联网状态时，车载终端(11)通过4G或5G无线通讯模块(12)，将车载数据储存单元(9)储存的数据上传至云端数据处理中心(13)中；

63)在云端数据处理中心(13)中，结合车载终端(11)传来的汽车实时运行数据中的位置和时间信息，与云端数据中的天气条件和道路条件等信息对应，组成更加全面的数据库，便于后续分析；

64)数据滤波，结合数据库中的数据对数据进行筛选，过滤到数据中的奇异点、恶劣天气和路面条件不良路段数据；

65)坡度修正，比较车辆路径信息和车辆运行参数，判断是否存在往返区间的相同工况的数据，若存在，则通过往返区间数据抵消坡度影响，若不存在往返区间，则根据车辆位置信息在网络数据库中查询其道路的坡度信息，并根据坡度阻力公式修正车辆纵向加速度参数，若未查询到相关数据，则作为无效数据删除；

66)载荷修正，根据停车时的胎压变化，判断车辆运行时的载重量，选择空载、满载或经常出现的载重情况下的数据保留；

67)统计分析，纵向比较某一辆汽车不同使用时长的数据，横向比较车况相同车型特性数据，当实时运行数据在统计上呈现出一定规律，并与车辆当前纵向加速度控制MAP数据存在差距时，对车辆控制MAP进行修正，并通过网络发送到车载终端，在汽车ECU(10)的控制下对实车采用的汽车纵向加速度控制MAP图进行更新。

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