CN109839122A - 一种车辆行驶状态的确定方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种车辆行驶状态的确定方法和装置。方法包括:获取车辆的车速v(k)和v(k‑1)、纵向加速度ai(k)和预设的车辆的悬架系数λ;依据车辆的v(k)、v(k‑1)、ai(k)、λ和g,得到第k时刻的坡度角θ(k);获取车辆从第k‑1时刻到第k时刻的行驶距离L(k);判断L(k)是否小于预设的行驶距离阈值,若小于,则从第k时刻之前获取的各时刻对应行驶距离中,按照离第k时刻由近及远的顺序,获取与L(k)的累计和值小于预设的距离阈值的行驶距离及其对应的时刻;依据获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角;若平均坡度角大于预设的第一阈值,确定车辆处于上坡状态;若平均坡度角小于预设的第二阈值,确定车辆处于下坡状态。本申请提高了确定车辆处于上下坡状态的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及导航定位技术领域,尤其涉及一种车辆行驶状态的确定方法和装置。
背景技术
车辆导航系统需要对车辆上下高架桥的行为进行识别,从而实现准确的定位导航功能。
现有技术对于车辆上下坡状态的判断,是依据卫星传送的车辆的定位信号以及感测到的车辆的加速度信号,计算出车辆运行方向相对于水平面的倾斜角度,进而依据该倾斜角度判断车辆正在上坡还是下坡。这种判断方式准确性较低。
发明内容
有鉴于此,本申请提供一种车辆行驶状态的确定方法和装置,能够提高确定车辆处于上下坡状态的准确性。技术方案如下:
基于本申请的一方面,本申请提供一种车辆行驶状态的确定方法,包括:
获取车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)和预设的车辆的悬架系数λ;
依据车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)、车辆的悬架系数λ和重力加速度g,得到第k时刻的坡度角θ(k),i大于0;
获取车辆从第k-1时刻到第k时刻的行驶距离L(k);
判断所述L(k)是否小于预设的行驶距离阈值,若小于,则从第k时刻之前获取的各时刻对应行驶距离中,按照离第k时刻由近及远的顺序,获取与L(k)的累计和值小于预设的距离阈值的行驶距离及其对应的时刻;
依据所述获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角;
若所述平均坡度角大于预设的第一阈值,确定所述车辆处于上坡状态;
若所述平均坡度角小于预设的第二阈值,确定所述车辆处于下坡状态;所述第二阈值小于所述第一阈值。
可选地,所述依据车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)、车辆的悬架系数λ和重力加速度g,得到第k时刻的坡度角θ(k)包括:
获取时间间隔T内所产生的纵向加速度ai(k)的和值,其中T为第k-1时刻到第k时刻的时间间隔,0<i≤T;
计算车辆的悬架系数λ和车速变化值的乘积值,所述车速变化值等于车速v(k)减去车速v(k-1)的值;
计算所述和值与所述乘积值的差值;
用所述差值除以重力加速度g、时间间隔T和车辆的悬架系数λ,得到第k时刻的坡度角θ(k)。
可选地,所述预设的车辆的悬架系数λ为预先选择的悬架系数经验值或者根据车辆在平直道路上的行驶数据计算得到的悬架系数λ。
可选地,所述行驶数据包括:车速和纵向加速度,根据车辆在平直道路上的行驶数据计算得到悬架系数λ,具体包括:
获取车辆的实时定位位置;
根据车辆的实时定位位置以及电子地图中的道路属性,判断车辆是否在平直道路上行驶,如果是,则获取车辆在所述平直道路上行驶时所产生的车速和纵向加速度;
获取车辆在所述平直道路上行驶时相邻时刻所产生的车速的车速差值和车速差值的平方值;
获取车辆在所述平直道路上行驶时相邻时刻所产生的所有纵向加速度的和值和所有车速差值的平方值的和值;
获取同一相邻时刻所产生的车速差值与纵向加速度和值的乘积值;
用所述乘积值的和值除以所述车速差值的平方值的和值,得到车辆的悬架系数λ。
可选地,所述依据所述获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角包括:
获取各时刻的坡度角与对应的车速的乘积的累计和值;
用所述乘积的累计和值除以获取的各时刻的车速的累计和值,得到平均坡度角。
可选地,所述方法还包括:
获取车辆第k时刻匹配的道路;
从所述匹配的道路中,选择坡度属性与车辆第k时刻的行驶状态一致的道路作为所述车辆所在的道路。
基于本申请的另一方面,本申请还提供一种车辆行驶状态的确定装置,包括:
车辆信息获取单元,用于获取车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)和预设的车辆的悬架系数λ;
坡度角获取单元,用于依据车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)、车辆的悬架系数λ和重力加速度g,得到第k时刻的坡度角θ(k),i大于0;
行驶距离获取单元,用于获取车辆从第k-1时刻到第k时刻的行驶距离L(k);
判断单元,用于判断所述L(k)是否小于预设的行驶距离阈值;
车辆历史信息获取单元,用于在所述判断单元判断所述L(k)小于预设的行驶距离阈值时,从第k时刻之前获取的各时刻对应行驶距离中,按照离第k时刻由近及远的顺序,获取与L(k)的累计和值小于预设的距离阈值的行驶距离及其对应的时刻;
状态确定单元,用于依据所述获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角,若所述平均坡度角大于预设的第一阈值,确定所述车辆处于上坡状态,若所述平均坡度角小于预设的第二阈值,确定所述车辆处于下坡状态;所述第二阈值小于所述第一阈值。
可选地,所述坡度角获取单元包括:
纵向加速度和值获取子单元,用于获取时间间隔T内所产生的纵向加速度ai(k)的和值,其中T为第k-1时刻到第k时刻的时间间隔,0<i≤T;
第一计算子单元,用于计算车辆的悬架系数λ和车速变化值的乘积值,所述车速变化值等于车速v(k)减去车速v(k-1)的值;
第二计算子单元,用于计算所述和值与所述乘积值的差值;
第三计算子单元,用于用所述差值除以重力加速度g、时间间隔T和车辆的悬架系数λ,得到的第k时刻的坡度角θ(k)。
可选地,所述装置进一步包括:
悬挂系数确定单元,用于根据车辆在平直道路上的行驶数据计算得到的悬架系数λ。
可选地,所述行驶数据包括:车速和纵向加速度,所述悬挂系数确定单元具体包括:
车辆定位位置获取子单元,用于获取车辆的实时定位位置;
车辆行驶判断子单元,用于根据车辆的实时定位位置以及电子地图中的道路属性,判断车辆是否在平直道路上行驶;
第一获取子单元,用于在所述车辆行驶判断子单元判断车辆在平直道路上行驶时,获取车辆在所述平直道路上行驶时所产生的车速和纵向加速度;
第二获取子单元,用于获取车辆在所述平直道路上行驶时相邻时刻所产生的车速的车速差值和车速差值的平方值;
第三获取子单元,用于获取车辆在所述平直道路上行驶时相邻时刻所产生的所有纵向加速度的和值和所有车速差值的平方值的和值;
第四获取子单元,用于获取同一相邻时刻所产生的车速差值与纵向加速度和值的乘积值;
悬架系数确定子单元,用于用所述乘积值的和值除以所述车速差值的平方值的和值,得到车辆的悬架系数λ。
可选地,所述状态确定单元,依据所述获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角的过程具体包括:
获取各时刻的坡度角与对应的车速的乘积的累计和值;
用所述乘积的累计和值除以获取的各时刻的车速的累计和值,得到平均坡度角。
可选地,所述装置还包括:
道路匹配单元,用于获取车辆第k时刻匹配的道路;
道路确定单元,用于从所述匹配的道路中,选择坡度属性与车辆第k时刻的行驶状态一致的道路作为所述车辆所在的道路。
本申请提供的车辆行驶状态的确定方法和装置中,在计算车辆在第k时刻的坡度角θ(k)时,通过引入车辆的悬架系数λ,充分考虑车辆悬架发生倾斜的影响,相比于现有技术提高了坡度角的计算准确度,进一步,本申请在判断车辆从第k-1时刻到第k时刻的行驶距离L(k)小于预设的行驶距离阈值时,从第k时刻之前获取的各时刻对应行驶距离中,按照离第k时刻由近及远的顺序,获取与L(k)的累计和值小于预设的距离阈值的行驶距离及其对应的时刻,并依据获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角,该平均坡度角能够准确地表明当前车辆相对于水平面的倾斜角度,通过对平均坡度角的判断确定车辆处于上坡状态还是下坡状态,能够有效提高确定车辆行驶状态的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的实施例,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,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种车辆行驶状态的确定方法的流程图;
图2为本申请实施例提供的另一种车辆行驶状态的确定方法的流程图;
图3为本申请实施例中计算悬架系数λ的方法流程图;
图4为本申请实施例中得到第k时刻的坡度角θ(k)的方法流程图;
图5为本申请实施例提供的一种车辆行驶状态的确定装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
现有技术对于车辆上下坡状态的判断,是依据卫星传送的车辆的定位信号以及感测到的车辆的加速度信号,计算出车辆运行方向相对于水平面的倾斜角度,进而依据该倾斜角度判断车辆处于上坡状态还是处于下坡状态。
对此本申请的发明人发现,现有方案忽略了车辆的悬架对倾斜角度信号的影响,使得计算得到的倾斜角度信号的准确性较低。在实际应用时,当车辆进行加减速时,不仅会对加速度传感器输出的加速度信号带来影响,还同时会引起车辆的悬架倾斜。例如,车辆加速时,车辆头部抬起,车辆刹车时,车辆头部下沉。当车辆的悬架发生倾斜时,会导致安装在车内的加速度传感器产生额外的重力加速度分量输出,该重力加速度分量的引入直接降低了加速度信号的准确度,从而也就降低了倾斜角度信号的准确度。
基于此,本申请通过引入车辆的悬架系数λ计算车辆在第k时刻的坡度角θ(k),充分考虑车辆悬架发生倾斜的影响,相比于现有技术提高了坡度角的计算准确度,进一步,本申请在判断车辆从第k-1时刻到第k时刻的行驶距离L(k)小于预设的行驶距离阈值时,从第k时刻之前获取的各时刻对应行驶距离中,按照离第k时刻由近及远的顺序,获取与L(k)的累计和值小于预设的距离阈值的行驶距离及其对应的时刻,并依据获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角,该平均坡度角能够准确地表明当前车辆相对于水平面的倾斜角度,通过对平均坡度角的判断确定车辆处于上坡状态还是下坡状态,能够有效提高确定车辆行驶状态的准确度。
本申请提供的一种车辆行驶状态的确定方法可参阅图1所示,具体包括:
步骤101,获取车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)和预设的车辆的悬架系数λ。
本申请实施时,需要实时获取车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k),k为实时变化的时刻值,i大于0。
本申请实施例中,车辆的车速v(k)和v(k-1)的获取方式包括但不限于:GPS(Global Positioning System,全球定位系统)速度、车速脉冲、汽车CAN(Controller AreaNetwork,控制器局域网络)总线等。纵向加速度ai(k)的获取方式包括但不限于:加速度传感器、汽车CAN总线等。
步骤102,依据车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)、车辆的悬架系数λ和重力加速度g,得到第k时刻的坡度角θ(k)。
步骤103,获取车辆从第k-1时刻到第k时刻的行驶距离L(k)。
步骤104,判断所述L(k)是否小于预设的行驶距离阈值。如果小于,执行步骤105,如果不小于,执行步骤109。
步骤105,从第k时刻之前获取的各时刻对应行驶距离中,按照离第k时刻由近及远的顺序,获取与L(k)的累计和值小于预设的距离阈值的行驶距离及其对应的时刻。
步骤106,依据所述获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角。
步骤107,当平均坡度角大于预设的第一阈值,确定车辆处于上坡状态。
步骤108,当平均坡度角小于预设的第二阈值,确定车辆处于下坡状态。
步骤109,丢弃所述L(k)。
本申请以水平线作为X轴建立坐标系,因此,第一阈值为正数,第二阈值为负数,第二阈值小于第一阈值。
本申请在计算得到平均坡度角θL后,当判断平均坡度角θL大于预设的第一阈值θ′L,则确定车辆正在上坡,处于上坡状态;当判断平均坡角θL小于预设的第二阈值θ″L,则确定车辆正在下坡,处于下坡状态。
应用本申请提供的车辆行驶状态的确定方法,在计算车辆在第k时刻的坡度角时,通过引入车辆的悬架系数λ,充分考虑车辆悬架发生倾斜的影响,相比于现有技术提高了坡度角的计算准确度。且,本申请在判断车辆从第k-1时刻到第k时刻的行驶距离L(k)小于预设的行驶距离阈值时,从第k时刻之前获取的各时刻对应行驶距离中,按照离第k时刻由近及远的顺序,获取与L(k)的累计和值小于预设的距离阈值的行驶距离及其对应的时刻,并依据获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角,该平均坡度角能够准确地表明当前车辆相对于水平面的倾斜角度,进而通过对平均坡度角的判断确定车辆处于上坡状态还是下坡状态,能够有效提高确定车辆行驶状态的准确度。由于本申请可以准确地判断出车辆的上下坡状态,因此,即使在巡航状态下,本申请也能够实时准确地判断出车辆上下高架桥的行驶状态。所述巡航状态是指导航软件并没有为用户规划导航路线的状态。
在上述实施例的基础上,本申请在确定出当前车辆的行驶状态后,如图2所示,还可以进一步包括如下步骤:
步骤110,获取车辆第k时刻匹配的道路。
步骤111,从所述匹配的道路中,选择坡度属性与车辆第k时刻的行驶状态一致的道路作为所述车辆所在的道路。
其中,道路的坡度属性已预置在地图数据中,包括上坡、下坡、无上下坡。
具体在本申请中,当确定车辆处于上坡状态时,获取车辆第k时刻匹配的道路,并从匹配的道路中,选择坡度属性为上坡的道路作为车辆所在的道路;当确定车辆处于下坡状态时,获取车辆第k时刻匹配的道路,并从匹配的道路中,选择坡度属性为下坡的道路作为车辆所在的道路。
需要说明的是,在本申请中,如果规划路线中为车辆匹配的道路的坡度属性为上坡或下坡,但在车辆实际行驶过程中,车辆在当前道路上的行驶长度超过一定距离,如60m,采用本申请提供的方案未判断出车辆处于上坡状态或下坡状态,则从匹配的道路中,选择坡度属性为无上下坡的道路作为所述车辆所在的道路。
因此,采用本申请提供的技术方案,不仅能够在巡航状态下实现对车辆上下坡状态的准确识别,还能够辅助对车辆所在的道路进行精确匹配。
以上是本申请提供的车辆行驶状态的确定方法,上述方案以k-1时刻和k时刻为例对本申请提供的技术方案进行了介绍,在车辆行驶过程中,为了准确获得车辆的行驶状态,上述方案需要在车辆行驶过程中实时运行,即,即便当前判断出车辆是上坡状态或者下坡状态或者L(k)被丢弃,并不意味着上述方案停止运行,而是继续按照上述流程确定车辆行驶状态。
以下结合附图对该方法中各步骤采用的具体技术方案进行详细介绍。
首先,关于本申请中预设的车辆的悬架系数λ。
本申请中,预设的车辆的悬架系数λ可以为预先由技术人员根据经验选择的悬架系数经验值,也可根据车辆在平直道路上的行驶数据计算得到的悬架系数λ。
如图3所示,当行驶数据包括:车辆的车速和纵向加速度时,本申请根据车辆在平直道路上的行驶数据计算得到悬架系数λ的方法可采用如下步骤201-步骤207来实现:
步骤201,获取车辆的实时定位位置。
步骤202,根据车辆的实时定位位置以及电子地图中的道路属性,判断车辆是否在平直道路上行驶。如果是,执行步骤203,如果否,可以选择返回执行步骤201。
电子地图中的道路属性可以包括平路、弯路、陡路等,本申请根据车辆的实时定位位置,以及结合电子地图中的道路属性,能够判断出当前车辆是否行驶在平直道路上。
步骤203,获取车辆在所述平直道路上行驶时所产生的车速和纵向加速度。
步骤204,获取车辆在所述平直道路上行驶时相邻时刻所产生的车速的车速差值Δv平(k)和车速差值的平方值
步骤205,获取车辆在所述平直道路上行驶时相邻时刻所产生的所有纵向加速度的和值Δa平(k)和所有车速差值的平方值的和值
步骤206,获取同一相邻时刻所产生的车速差值Δv平(k)与纵向加速度和值Δa平(k)的乘积值Δv平(k)Δa平(k)。
步骤207,用所述乘积值的和值除以所述车速差值的平方值的和值得到车辆的悬架系数λ。
具体的,本申请步骤203-步骤207可表达为如下公式(1):
其中,Δv平(k)=v平(k)-v平(k-1),v平(k)是车辆在平直道路上行驶时第k时刻的车速,v平(k-1)是车辆在平直道路上行驶时第k-1时刻的车速,Δv平(k)为车辆在平直道路上行驶时第k-1时刻到第k时刻所产生的车速差值,a平i(k)为车辆在平直道路上行驶时第k-1时刻到第k时刻所产生的纵向加速度,i大于0,第k时刻和第k-1时刻是本申请所述的相邻时刻,T为相邻时刻的时间间隔,比如,第k-1时刻到第k时刻的时间间隔。
利用上述公式(1)即可计算得到车辆的悬架系数λ。
其次,如图4所示,本申请中,步骤102依据车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)、车辆的悬架系数λ和重力加速度g,得到第k时刻的坡度角θ(k),可以采用如下步骤1021-步骤1024来实现。
步骤1021,获取时间间隔T内所产生的所有纵向加速度ai(k)的和值其中,T为相邻时刻的时间间隔,比如,第k-1时刻到第k时刻的时间间隔,0<i≤T。
步骤1022,计算车辆的悬架系数λ和车速变化值的乘积值λ[v(k)-v(k-1)],所述车速变化值等于车速v(k)减去车速v(k-1)的值。
步骤1023,计算所述和值与所述乘积值的差值
步骤1024,用所述差值除以重力加速度g、时间间隔T和车辆的悬架系数λ,得到第k时刻的坡度角θ(k)。
具体的,本申请步骤1021-步骤1024可表达为如下公式(2):
其中,θ(k)为第k时刻的坡度角,T为第k-1时刻到第k时刻的时间间隔,ai(k)为第k-1时刻到k时刻所产生的纵向加速度,λ为车辆的悬架系数,v(k)为第k时刻的车速,v(k-1)为第k-1时刻的车速,g为重力加速度,0<i≤T。
利用上述公式(2)能够直接计算得到第k时刻的坡度角θ(k)。
需要说明的是,本申请公式(1)和公式(2)采用了部分相同的字母来代表相应的参数,比如,均用k表示时刻,但是这并不意味着参数的具体取值是相同的。本申请计算悬架系数λ可以在任何时刻在任意一条平直道路上进行计算,并不需要和本申请确定车辆上下坡状态的技术方案同时进行。
再次,关于步骤104,判断所述L(k)是否小于预设的行驶距离阈值。
在实际应用本申请的过程中,发明人发现在道路的坡度较缓的情况下,如果选择的预设的行驶距离阈值较小,很可能会误将上坡或下坡状态确定为无上下坡状态。因此,为了保证车辆行驶状态的识别准确度,可以预先设置多个行驶距离阈值,如L1、L2、L3,且对应不同的距离阈值,分别设置不同的坡度角阈值,如L1对应坡度角阈值θ11、θ12,L2对应坡度角阈值θ21、θ22,L3对应坡度角阈值θ31、θ32。在这种情况下,如果步骤104判断得到所述L(k)小于L1、L2、L3中的一个或多个,则针对这些行驶距离阈值需要均执行前述步骤105至步骤108。比如,步骤104判断得到所述L(k)小于L1和L3,则需要基于预设的L1、L3,从第k时刻之前获取的各时刻对应行驶距离中,按照离第k时刻由近及远的顺序,分别获取与L(k)的累计和值小于距离阈值L1的行驶距离及其对应的时刻,以及,与L(k)的累计和值小于距离阈值L3的行驶距离及其对应的时刻。基于L1、L3分别得到的平均坡度角θL1、θL3,依据θL1、θL3和L1对应的坡度角阈值θ11、θ12,L3对应的坡度角阈值θ31、θ32,分别确定出车辆的行驶状态,最终综合两个行驶状态确定出车辆处于上坡状态或下坡状态,进一步保证了车辆行驶状态的识别准确度。
最后,本申请中,步骤106,依据所述获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角,具体包括:
获取各时刻的坡度角θ(j)与对应的车速v(j)的乘积的累计和值
用所述乘积的累计和值除以获取的各时刻的车速的累计和值得到平均坡度角θL。
其中,k-n≤j≤k,j表示第k-n时刻到第k时刻,θ(j)为第j时刻计算得到的坡度角,v(j)为第j时刻获取的车辆的车速。
在本申请实际应用中,在车辆的行驶过程中,会实时计算车辆从第k-1时刻到第k时刻的行驶距离L(k),当判断L(k)小于预设的行驶距离阈值时,本申请以车辆当前第k时刻对应的位置为基准,向前回溯,从第k时刻之前获取的各时刻对应行驶距离中,按照离第k时刻由近及远的顺序,获取与L(k)的累计和值小于预设的距离阈值的行驶距离及其对应的时刻,进而依据获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),利用公式(3)计算得到平均坡度角。
例如,预设的距离阈值为L,按照离第k时刻由近及远的顺序,获取的行驶距离及其对应的时刻分别为:L(k-1)、第k-1时刻;L(k-2)、第k-2时刻;L(k-3)、第k-3时刻;L(k-4)、第k-4时刻。当L(k)+L(k-1)+L(k-2)+L(k-3)的累计和值小于L,而L(k)+L(k-1)+L(k-2)+L(k-3)+L(k-4)的累计和值大于L时,本申请获取第k时刻对应的坡度角θ(k)及车速v(k)、第k-1时刻对应的坡度角θ(k-1)及车速v(k-1)、第k-2时刻对应的坡度角θ(k-2)及车速v(k-2)、以及第k-3时刻对应的坡度角θ(k-3)及车速v(k-3),利用公式(3)计算得到平均坡度角θL。在此例中,前述k-n中n=3。本申请所有距离均为更清楚说明本申请技术方案,不应视为对本申请的限制。
基于前文本申请提供的一种车辆行驶状态的确定方法,本申请还提供一种车辆行驶状态的确定装置,如图5所示,包括:
车辆信息获取单元10,用于获取车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)和预设的车辆的悬架系数λ;
坡度角获取单元20,用于依据车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)、车辆的悬架系数λ和重力加速度g,得到第k时刻的坡度角θ(k),i大于0;
行驶距离获取单元30,用于获取车辆从第k-1时刻到第k时刻的行驶距离L(k);
判断单元40,用于判断所述L(k)是否小于预设的行驶距离阈值;
车辆历史信息获取单元50,用于在所述判断单元40判断所述L(k)小于预设的行驶距离阈值时,从第k时刻之前获取的各时刻对应行驶距离中,按照离第k时刻由近及远的顺序,获取与L(k)的累计和值小于预设的距离阈值的行驶距离及其对应的时刻;
状态确定单元60,用于依据所述获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角,若所述平均坡度角大于预设的第一阈值,确定所述车辆处于上坡状态,若所述平均坡度角小于预设的第二阈值,确定所述车辆处于下坡状态;所述第二阈值小于所述第一阈值。
其中,所述坡度角获取单元20包括:
纵向加速度和值获取子单元,用于获取时间间隔T内所产生的所有纵向加速度ai(k)的和值,其中T为第k-1时刻到第k时刻的时间间隔,0<i≤T;
第一计算子单元,用于计算车辆的悬架系数λ和车速变化值的乘积值,所述车速变化值等于车速v(k)减去车速v(k-1)的值;
第二计算子单元,用于计算所述和值与所述乘积值的差值;
第三计算子单元,用于用所述差值除以重力加速度g、时间间隔T和车辆的悬架系数λ,得到的第k时刻的坡度角θ(k)。
可选地,本申请提供的车辆行驶状态的确定装置还可以包括:
悬挂系数确定单元,用于根据车辆在平直道路上的行驶数据计算得到的悬架系数λ。
其中,行驶数据包括:车速和纵向加速度,所述悬挂系数确定单元具体包括:
车辆定位位置获取子单元,用于获取车辆的实时定位位置;
车辆行驶判断子单元,用于根据车辆的实时定位位置以及电子地图中的道路属性,判断车辆是否在平直道路上行驶;
第一获取子单元,用于在所述车辆行驶判断子单元判断车辆在平直道路上行驶时,获取车辆在所述平直道路上行驶时所产生的车速和纵向加速度;
第二获取子单元,用于获取车辆在所述平直道路上行驶时相邻时刻所产生的车速的车速差值和车速差值的平方值;
第三获取子单元,用于获取车辆在所述平直道路上行驶时相邻时刻所产生的所有纵向加速度的和值和所有车速差值的平方值的和值;
第四获取子单元,用于获取同一相邻时刻所产生的车速差值与纵向加速度和值的乘积值;
悬架系数确定子单元,用于用所述乘积值的和值除以所述车速差值的平方值的和值,得到车辆的悬架系数λ。
本申请中,所述状态确定单元60,依据所述获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角的过程具体包括:
获取各时刻的坡度角与对应的车速的乘积的累计和值;
用所述乘积的累计和值除以获取的各时刻的车速的累计和值,得到平均坡度角。
进一步可选地,本申请提供的车辆行驶状态的确定装置还可以包括:
道路匹配单元,用于获取车辆第k时刻匹配的道路;
道路确定单元,用于从所述匹配的道路中,选择坡度属性与车辆第k时刻的行驶状态一致的道路作为所述车辆所在的道路。
需要说明的是,本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种车辆行驶状态的确定方法和装置进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (12)
1.一种车辆行驶状态的确定方法,其特征在于,包括:
获取车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)和预设的车辆的悬架系数λ;
依据车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)、车辆的悬架系数λ和重力加速度g,得到第k时刻的坡度角θ(k),i大于0;
获取车辆从第k-1时刻到第k时刻的行驶距离L(k);
判断所述L(k)是否小于预设的行驶距离阈值,若小于,则从第k时刻之前获取的各时刻对应行驶距离中,按照离第k时刻由近及远的顺序,获取与L(k)的累计和值小于预设的距离阈值的行驶距离及其对应的时刻;
依据所述获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角;
若所述平均坡度角大于预设的第一阈值,确定所述车辆处于上坡状态;
若所述平均坡度角小于预设的第二阈值,确定所述车辆处于下坡状态;所述第二阈值小于所述第一阈值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依据车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)、车辆的悬架系数λ和重力加速度g,得到第k时刻的坡度角θ(k)包括:
获取时间间隔T内所产生的纵向加速度ai(k)的和值,其中T为第k-1时刻到第k时刻的时间间隔,0<i≤T;
计算车辆的悬架系数λ和车速变化值的乘积值,所述车速变化值等于车速v(k)减去车速v(k-1)的值;
计算所述和值与所述乘积值的差值;
用所述差值除以重力加速度g、时间间隔T和车辆的悬架系数λ,得到第k时刻的坡度角θ(k)。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设的车辆的悬架系数λ为预先选择的悬架系数经验值或者根据车辆在平直道路上的行驶数据计算得到的悬架系数λ。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述行驶数据包括:车速和纵向加速度,根据车辆在平直道路上的行驶数据计算得到悬架系数λ,具体包括:
获取车辆的实时定位位置;
根据车辆的实时定位位置以及电子地图中的道路属性,判断车辆是否在平直道路上行驶,如果是,则获取车辆在所述平直道路上行驶时所产生的车速和纵向加速度;
获取车辆在所述平直道路上行驶时相邻时刻所产生的车速的车速差值和车速差值的平方值;
获取车辆在所述平直道路上行驶时相邻时刻所产生的所有纵向加速度的和值和所有车速差值的平方值的和值;
获取同一相邻时刻所产生的车速差值与纵向加速度和值的乘积值;
用所述乘积值的和值除以所述车速差值的平方值的和值,得到车辆的悬架系数λ。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依据所述获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角包括:
获取各时刻的坡度角与对应的车速的乘积的累计和值;
用所述乘积的累计和值除以获取的各时刻的车速的累计和值,得到平均坡度角。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取车辆第k时刻匹配的道路;
从所述匹配的道路中,选择坡度属性与车辆第k时刻的行驶状态一致的道路作为所述车辆所在的道路。
7.一种车辆行驶状态的确定装置,其特征在于,包括:
车辆信息获取单元,用于获取车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)和预设的车辆的悬架系数λ;
坡度角获取单元,用于依据车辆的车速v(k)和v(k-1)、纵向加速度ai(k)、车辆的悬架系数λ和重力加速度g,得到第k时刻的坡度角θ(k),i大于0;
行驶距离获取单元,用于获取车辆从第k-1时刻到第k时刻的行驶距离L(k);
判断单元,用于判断所述L(k)是否小于预设的行驶距离阈值;
车辆历史信息获取单元,用于在所述判断单元判断所述L(k)小于预设的行驶距离阈值时,从第k时刻之前获取的各时刻对应行驶距离中,按照离第k时刻由近及远的顺序,获取与L(k)的累计和值小于预设的距离阈值的行驶距离及其对应的时刻;
状态确定单元,用于依据所述获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角,若所述平均坡度角大于预设的第一阈值,确定所述车辆处于上坡状态,若所述平均坡度角小于预设的第二阈值,确定所述车辆处于下坡状态;所述第二阈值小于所述第一阈值。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述坡度角获取单元包括:
纵向加速度和值获取子单元,用于获取时间间隔T内所产生的纵向加速度ai(k)的和值,其中T为第k-1时刻到第k时刻的时间间隔,0<i≤T;
第一计算子单元,用于计算车辆的悬架系数λ和车速变化值的乘积值,所述车速变化值等于车速v(k)减去车速v(k-1)的值;
第二计算子单元,用于计算所述和值与所述乘积值的差值;
第三计算子单元,用于用所述差值除以重力加速度g、时间间隔T和车辆的悬架系数λ,得到的第k时刻的坡度角θ(k)。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置进一步包括:
悬挂系数确定单元,用于根据车辆在平直道路上的行驶数据计算得到的悬架系数λ。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述行驶数据包括:车速和纵向加速度,所述悬挂系数确定单元具体包括:
车辆定位位置获取子单元,用于获取车辆的实时定位位置;
车辆行驶判断子单元,用于根据车辆的实时定位位置以及电子地图中的道路属性,判断车辆是否在平直道路上行驶;
第一获取子单元,用于在所述车辆行驶判断子单元判断车辆在平直道路上行驶时,获取车辆在所述平直道路上行驶时所产生的车速和纵向加速度;
第二获取子单元,用于获取车辆在所述平直道路上行驶时相邻时刻所产生的车速的车速差值和车速差值的平方值;
第三获取子单元,用于获取车辆在所述平直道路上行驶时相邻时刻所产生的所有纵向加速度的和值和所有车速差值的平方值的和值;
第四获取子单元,用于获取同一相邻时刻所产生的车速差值与纵向加速度和值的乘积值;
悬架系数确定子单元,用于用所述乘积值的和值除以所述车速差值的平方值的和值,得到车辆的悬架系数λ。
11.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述状态确定单元,依据所述获取的时刻对应的坡度角及车速,和,第k时刻的坡度角θ(k)及车速v(k),得到平均坡度角的过程具体包括:
获取各时刻的坡度角与对应的车速的乘积的累计和值;
用所述乘积的累计和值除以获取的各时刻的车速的累计和值,得到平均坡度角。
12.根据权利要求7-11任一项所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
道路匹配单元,用于获取车辆第k时刻匹配的道路;
道路确定单元,用于从所述匹配的道路中,选择坡度属性与车辆第k时刻的行驶状态一致的道路作为所述车辆所在的道路。
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