CN110231496A - 一种车速校准装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电子电器领域，提出了一种车速校准装置及方法。所述车速校准装置包括轮速传感器、环境信息采集模块、实时车速计算模块、参考车速计算模块、校准信息获得模块和车速校准模块。通过环境信息采集模块采集周边环境信息，获得参考车速。通过轮速传感器获得轮速信息，计算实时车速。将参考车速和实时车速进行比对，获得校准系数。所述采集环境信息的方式可以有多种，最终获得多组参考车速及对应的校准系数，根据置信度权重获得最终的校准信息，根据所述信息进行实时车速的校准。所述车速校准装置及方法可以实时有效地增强高速自动驾驶的输入信号精确性，大幅提高功能安全水平。

Description

一种车速校准装置及方法

技术领域

本发明涉及电子电器领域，尤其涉及一种车速校准装置及方法。

背景技术

轮速传感器作为汽车的基础元器件，主要用来测量车轮转速和计算实际车速，是整车运行过程的重要参数。对于现代汽车而言，轮速信息是必不可少的，汽车动态控制系统、汽车电子稳定程序、防抱死制动系统、自动变速器的控制系统等都需要轮速信息。所以轮速传感器是现代汽车中最为关键的传感器之一。在主动安全领域，其测量结果用于计算汽车周围环境中运动物体的绝对速度、作为主动安全功能的决策条件，直接影响了各项功能的准确性和功能安全等级。

一般来说，所有的转速传感器都可以作为轮速传感器，但是考虑到车轮的工作环境以及空间大小等实际因素，常用的轮速传感器主要有：磁电式轮速传感器、霍尔式轮速传感器。虽然霍尔式轮速传感器弥补了磁电式轮速传感器频率响应不高和抗电磁波干扰能力差的不足，但仍无法避免在高速行驶时，由于轮胎在风阻压力下变形导致的计算误差。在轮胎侧偏、侧倾等情况下，轮胎的半径等信息发生改变，增加计算误差，导致了轮速传感器测量汽车纵向速度不准的现象。

自车车速对高速自动驾驶的相关功能的状态判断和控制决策都起到至关重要的作用，是高速自动驾驶功能安全的重要影响因素。虽然目前轮速传感器已经发展的较为成熟，但在高速行驶时，轮胎因风阻压力、载荷变化、路面激励而导致的变形仍无准确计算方法，因此轮速传感器仍然存在着一定误差。

发明内容

本发明要解决的技术问题是高速行驶时轮速传感器存在误差的问题。为了解决上述问题，本发明提出了一种车速校准装置及方法，本发明具体是以如下技术方案实现的：

本发明的第一个方面提出了一种车速校准装置，所述装置包括：轮速传感器、环境信息采集模块、实时车速计算模块、参考车速计算模块、校准信息获得模块和车速校准模块；

所述轮速传感器用于获得实时的车轮转速；

所述环境信息采集模块用于采集环境信息，所述环境信息包括图像信息、雷达信息和定位信息；

所述实时车速计算模块用于根据车轮转速信息计算实时车速；

所述参考车速计算模块用于根据环境信息计算参考车速；

所述轮速传感器状态判断模块用于对比实时车速和参考车速，判断轮速传感器是否存在计算误差；

所述校准信息获得模块用于当判断轮速传感器存在计算误差时，获得校准信息；

所述车速校准模块用于根据获得的校准信息，对实时车速进行校准。

进一步地，所述环境信息采集模块包括多个环境信息采集单元，所述每个环境信息采集单元通过不同的方式采集环境信息。

进一步地，所述参考车速计算模块包括多个参考车速计算单元，所述参考车速计算单元与环境信息采集单元对应，分别根据每个环境采集单元采集的环境信息，进行参考车速的计算。

进一步地，所述轮速传感器状态判断模块包括纵向车速获得单元和车速对比单元；

所述纵向车速获得单元用于获得实时纵向车速和参考纵向车速，所述实时纵向车速为实时车速在汽车纵轴方向上的车速，所述参考纵向车速为参考车速在汽车纵轴方向上的车速；

所述车速对比单元用于对比实时纵向车速和参考纵向车速，判断轮速传感器结果是否存在计算误差。

进一步地，所述校准信息获得模块包括校准系数获得单元、置信度权重判断单元和校准系数融合单元；

所述校准系数获得单元用于根据实时纵向车速和参考纵向车速，获得校准系数，每个参考纵向车速对应一个校准系数；

所述置信度权重判断单元用于根据每个环境信息采集单元的可靠性，判断每个参考纵向车速的置信度权重；

所述校准系数融合单元用于融合置信度权重和校准系数，获得校准信息。

具体地，所述车速校准装置引入轮速传感器校准系数概念，用K表示，校准系数初始值为1，假设当前校准系数范围为[0.95,1.05]。其中，K的取值与实时纵向车速和参考纵向车速的速度差有关，所述计算公式如下：

式中，V2表示环境模型探测车速的纵向车速，为参考纵向车速，V1表示轮速传感器探测车速的纵向车速，为实时纵向车速，a为设计参数，a值越大，K的变化率越小。

将获得的多个校准系数，根据各自的置信度权重，融合得到一个更为准确可靠的校准信息，使用所述校准信息进行实时车速的校准。所述置信度权重由采集单元探测信息的可靠程度进行判断，比如说，毫米波雷达采集的雷达回波信号置信度会高一些，而定位单元采集到的定位信息置信度会低一些，采集单元采集到的信息越精确，置信度就越高，置信度权重也越大。

所述融合后的校准系数计算公式如下：

假设当前传感器的个数为n,各传感器计算出的纵向车速校准系数分别为K1、K2、……、Kn，各传感器当前的置信度权重分别为P1、P2、……、Pn，则融合的校准系数为：

修正后的实时纵向车速会进作为下一周期实时纵向车速校准的输入，重复上述校准过程。

本发明的第二个方面提出了一种车速校准方法，所述方法包括：

获取轮速信息；

根据轮速信息，获取实时车速；

通过不同的环境信息采集单元采集周边环境信息；

根据周边环境信息，获取对应的参考车速；

对比实时车速和参考车速，判断实时车速是否存在误差；

当判断车速存在误差时，获得校准信息；

根据校准信息，对实时纵向车速进行校准。

进一步地，获得实时车速的实时纵向车速，获得参考车速的参考纵向车速，对比实时纵向车速和参考纵向车速，判断实时纵向车速是否存在计算误差。

进一步地，判断实时纵向车速存在计算误差后，根据实时纵向车速和参考纵向车速，获得校准系数。

进一步地，根据每个环境信息采集单元的可靠性，判断每个参考纵向车速的置信度权重；

融合置信度权重和校准系数，获得校准信息。

进一步地，根据校准信息对实时车速进行校准后，所述校准后的实时车速作为下一周期的实时车速输入。

具体地，所述车速校准装置引入轮速传感器校准系数概念，用K表示，校准系数初始值为1，假设当前校准系数范围为[0.95,1.05]。其中，K的取值与实时纵向车速和参考纵向车速的速度差有关，所述计算公式如下：

式中，V2表示环境模型探测车速的纵向车速，为参考纵向车速，V1表示轮速传感器探测车速的纵向车速，为实时纵向车速，a为设计参数，a值越大，K的变化率越小。

将获得的多个校准系数，根据各自的置信度权重，融合得到一个更为准确可靠的校准信息，使用所述校准信息进行实时车速的校准。所述置信度权重由采集单元探测信息的可靠程度进行判断，比如说，毫米波雷达采集的雷达回波信号置信度会高一些，而定位单元采集到的定位信息置信度会低一些，采集单元采集到的信息越精确，置信度就越高，置信度权重也越大。

所述融合后的校准系数计算公式如下：

假设当前传感器的个数为n,各传感器计算出的纵向车速校准系数分别为K1、K2、……、Kn，各传感器当前的置信度权重分别为P1、P2、……、Pn，则融合的校准系数为：

修正后的实时纵向车速会进作为下一周期实时纵向车速校准的输入，重复上述校准过程。

采用上述技术方案，本发明所述的一种车速校准装置及方法，具有如下

有益效果：

1)本发明提出了一种车速校准装置，所述车速校准装置能够采集周边环境信息，通过周边环境信息获得参考车速，比较参考车速和通过轮速信息计算的实时车速，获得校准系数对实时车速进行校准，避免了在高速行驶时，轮胎因风阻压力、载荷变化、路面激励而导致的变形而无法准确计算车速；

2)本发明提出的车速校准装置，在采集周边环境信息时，能够通过图像采集、雷达采集等不同的采集方式采集周边环境信息，并分别计算这些信息所对应的参考车速，因此获得多个参考车速，通过多个参考车速获得多个校准系数，再通过置信度权重的方式，按比例计入校准系数，最终获得一个校准信息，进行实时车速的校准，可以实时有效地增强高速自动驾驶的输入信号精确性，大幅提高功能安全水平。

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为本发明实施例提供的一种车速校准装置的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种车速校准装置的校准信息获得模块的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的一种车速校准方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，模块或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

实施例1：

本发明实施例中提供了一种车速校准装置，如图1所示，所述装置包括：轮速传感器、环境信息采集模块、实时车速计算模块、参考车速计算模块、校准信息获得模块和车速校准模块。

所述轮速传感器用于获得实时的车轮转速信息；

所述环境信息采集模块用于采集环境信息；

所述实时车速计算模块用于根据车轮转速信息计算实时车速；

所述参考车速计算模块用于根据环境信息计算参考车速；

所述轮速传感器状态判断模块用于对比实时车速和参考车速，判断轮速传感器是否存在误差；

所述校准信息获得模块用于当判断轮速传感器存在计算误差时，获得校准信息；

所述车速校准模块用于根据获得的校准信息，对实时车速进行校准。

进一步地，所述环境信息采集模块包括多个环境信息采集单元，所述每个环境信息采集单元通过不同的方式采集环境信息。

所述环境信息采集单元可以是图像采集单元、雷达信息采集单元和定位单元。所述图像采集单元用于采集车辆周围的图像信息，所述雷达信息采集单元用于采集雷达回波信息，所述雷达为毫米波雷达，所述定位单元用于采集车辆的位置信息及周边情况。所述环境信息采集模块对周边环境进行探测时，不同的信息采集单元采集到的周边环境信息，都可以获得车辆的运动状态，能够计算得到车速，所述环境信息采集单元并不只限于上述的图像采集单元、雷达信息采集单元和定位单元。每个环境信息采集单元都对应一个参考车速。

进一步地，所述参考车速计算模块包括多个参考车速计算单元，所述参考车速计算单元与环境信息采集单元对应，分别根据每个环境采集单元采集的环境信息，进行参考车速的计算。

例如：当存在图像采集单元、雷达信息采集单元和定位单元对周边环境信息进行采集时，所述参考车速计算模块包括第一参考车速计算单元、第二参考车速计算单元和第三参考车速计算单元。所述第一参考车速计算单元根据图像信息，获得第一参考车速。所述第二参考车速计算单元根据雷达信息，获得第二参考车速。所述第三参考车速计算单元根据车辆的位置信息，获得第三参考车速。

所述参考车速计算模块能够根据图像信息、雷达信息和位置信息等，分别构建环境模型，即根据图像信息构建环境模型，根据雷达信息构建环境模块和根据位置信息构建环境模型，通过环境模型能够进行车速的探测，分别获得三个参考车速。

进一步地，所述轮速传感器状态判断模块包括纵向车速获得单元和车速对比单元。所述纵向车速获得单元用于根据参考车速和实时车速，提取车速在汽车纵轴方向上的速度信息作为实时纵向车速。环境采集模块里的各个环境信息采集单元对应建立不同的环境模型，并获得不同的参考车速，分别从这些参考车速上提取汽车纵轴方向上的速度信息作为参考纵向车速。

所述车速对比单元用于对比实时纵向车速和参考纵向车速，判断实时车速的计算结果是否存在误差。将获得的实时纵向车速分别与每个参考纵向车速对比，若两者之间相差大于2％，则认为从轮速传感器获得的实时车速与实际的车速之间存在误差。

进一步地，如图2所示，所述校准信息获得模块包括校准系数获得单元、置信度权重判断单元和校准系数融合单元。

所述校准系数获得单元用于根据实时纵向车速和参考纵向车速，计算根据当前参考车速校准实时车速所需的校准系数。

所述置信度权重判断单元用于判断每个参考车速的可靠性，获得不同的参考纵向车速的置信度权重。

所述校准系数融合单元用于根据获得多组校准系数和置信度权重，获得融合后修正系数，并根据融合后的校准系数对实时车速进行校准。

修正后的纵向车速会进作为下一周期纵向车速校准的输入，重复上述校准过程。

具体地，所述车速校准装置通过探测周边环境，获得参考车速，对轮速传感器测出的实时车速进行校准。

在车辆行驶时，轮速传感器获得轮速信息，所述实时车速计算模块能够根据轮速信息和滚动半径计算实时车速。

环境信息采集模块能够对周边环境进行信息采集。所述环境信息采集模块能够通过利用摄像头采集图像，或者利用毫米波雷达采集雷达的回波信号，以及GPS定位获得的定位信息等方式，来获取周边环境的信息。所述参考车速计算模块根据获得的周边环境信息，分别建立对应的环境模型。即根据采集到的图像信息建立图像信息构成的环境模型，根据采集到的雷达的回波信号建立雷达回波信号构成的环境模块，根据定位信息建立定位信息构成的环境模型。除了图像信息、雷达信息和定位信息外，若有其余的探测周边环境的传感器，也可以建立相应的环境模型。所述参考车速计算模块能够利用不同的环境模型，在所述环境模型中，计算车辆的速度，获得多个参考车速。

所述纵向车速获得单元提取轮速在汽车纵轴方向上的速度信息作为实时纵向车速，并分别提取不同环境模型得到的参考车速的参考纵向车速。将获得的实时纵向车速分别与每个参考纵向车速对比，若两者之间相差大于2％，则认为从轮速传感器获得的实时车速与实际的车速之间存在误差。

此时，引入轮速传感器校准系数概念，用K表示，校准系数初始值为1，假设当前校准系数范围为[0.95,1.05]。其中，K的取值与实时纵向车速和参考纵向车速的速度差有关，所述计算公式如下：

式中，V2表示环境模型探测车速的纵向车速，为参考纵向车速，V1表示轮速传感器探测车速的纵向车速，为实时纵向车速，a为设计参数，a值越大，K的变化率越小。

将获得的多个校准系数，根据各自的置信度权重，融合得到一个更为准确可靠的校准信息，使用所述校准信息进行实时车速的校准。所述置信度权重由采集单元探测信息的可靠程度进行判断，比如说，毫米波雷达采集的雷达回波信号置信度会高一些，而定位单元采集到的定位信息置信度会低一些，采集单元采集到的信息越精确，置信度就越高，置信度权重也越大。

所述融合后的校准系数计算公式如下：

假设当前传感器的个数为n,各传感器计算出的纵向车速校准系数分别为K1、K2、……、Kn，各传感器当前的置信度权重分别为P1、P2、……、Pn，则融合的校准系数为：

修正后的实时纵向车速会进作为下一周期实时纵向车速校准的输入，所述环境信息采集模块采集新的环境信息，获得新的参考车速，重复上述校准过程。

本实施例提出了一种车速校准装置，所述车速校准装置能够通过不同的信息采集单元来采集周边的环境信息，并分别建立环境模型，根据环境模型获得多个参考车速。根据轮速传感器测得的轮速信息，根据轮速信息获得实时车速，将实时车速和参考车速对比，若误差大于某一定值，则进行实时车速的校准。所述车速校准装置能够通过环境模型测得的车速，对轮速传感器测得的车速进行校准，避免因为高速行驶时轮胎形变使得轮速传感器测量出现误差，测量得到的车速更为准确，保证了行车安全，提高了驾驶体验。

实施例2：

本发明一个可行的实施例中提供了一种轮速传感器校准方法，具体地，如图3所示，所述方法包括：

S1.获得轮速信息，根据轮速信息，获得实时车速；

S2.通过不同的采集单元采集周边环境信息，根据不同的周边环境信息分别获得对应的参考车速；

S3.获得实时车速的实时纵向车速，获得参考车速的参考纵向车速；

S4.对比实时纵向车速和参考纵向车速，判断实时纵向车速是否存在计算误差；

S5.当判断实时纵向车速存在计算误差时，根据实时纵向车速和参考纵向车速，获得校准系数；

S6.根据不同采集单元的置信度权重对实时纵向车速的校准系数进行融合，根据融合后的校准系数，对实时纵向车速进行校准。

具体地，所述车速校准方法通过探测周边环境，获得参考车速，对轮速传感器测出的实时车速进行校准。

在车辆行驶时，轮速传感器获得轮速信息，所述实时车速计算模块能够根据轮速信息和滚动半径计算实时车速。

环境信息采集模块能够对周边环境进行信息采集。所述环境信息采集模块能够通过利用摄像头采集图像，或者利用毫米波雷达采集雷达的回波信号，以及GPS定位获得的定位信息等方式，来获取周边环境的信息。所述参考车速计算模块根据获得的周边环境信息，分别建立对应的环境模型。即根据采集到的图像信息建立图像信息构成的环境模型，根据采集到的雷达的回波信号建立雷达回波信号构成的环境模块，根据定位信息建立定位信息构成的环境模型。除了图像信息、雷达信息和定位信息外，若有其余的探测周边环境的传感器，也可以建立相应的环境模型。所述参考车速计算模块能够利用不同的环境模型，在所述环境模型中，计算车辆的速度，获得多个参考车速。

所述纵向车速获得单元提取轮速在汽车纵轴方向上的速度信息作为实时纵向车速，并分别提取不同环境模型得到的参考车速的参考纵向车速。将获得的实时纵向车速分别与每个参考纵向车速对比，若相差大于2％，则认为其轮速传感器存在计算误差。

此时，引入轮速传感器校准系数概念，用K表示，校准系数初始值为1，假设当前校准系数范围为[0.95,1.05]。其中，K的取值与实时纵向车速和参考纵向车速的速度差有关，所述计算公式如下：

式中，V2表示环境模型探测车速的纵向车速，为参考纵向车速，V1表示轮速传感器探测车速的纵向车速，为实时纵向车速，a为设计参数，a值越大，K的变化率越小。

将获得的多个校准系数，根据各自的置信度权重，融合得到一个更为准确可靠的校准信息，使用所述校准信息进行实时纵向车速的校准。

所述融合后的校准系数计算公式如下：

假设当前传感器的个数为n,各传感器计算出的实时纵向车速校准系数分别为K1、K2、……、Kn，各传感器当前的置信度权重分别为P1、P2、……、Pn，则融合的校准系数为：

修正后的实时纵向车速会进作为下一周期实时纵向车速校准的输入，所述环境信息采集模块采集新的环境信息，获得新的参考车速，重复上述校准过程。

本实施例提出了一种车速校准方法，所述车速校准方法能够通过不同的信息采集单元来采集周边的环境信息，并分别建立环境模型，根据环境模型获得多个参考车速。根据轮速传感器测得的轮速信息，根据轮速信息获得实时车速，将实时车速和参考车速对比，若误差大于某一定值，则进行实时车速的校准。所述车速校准装置能够通过环境模型测得的车速，对轮速传感器测得的车速进行校准，避免因为高速行驶时轮胎形变使得轮速传感器测量出现误差，测量得到的车速更为准确，保证了行车安全，提高了驾驶体验。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车速校准装置，其特征在于，所述装置包括：轮速传感器、环境信息采集模块、实时车速计算模块、参考车速计算模块、校准信息获得模块和车速校准模块；

所述轮速传感器用于获得实时的车轮转速；

所述环境信息采集模块用于采集环境信息，所述环境信息包括图像信息、雷达信息和定位信息；

所述实时车速计算模块用于根据车轮转速信息计算实时车速；

所述参考车速计算模块用于根据环境信息计算参考车速；

所述轮速传感器状态判断模块用于对比实时车速和参考车速，判断实时车速是否存在计算误差；

所述校准信息获得模块用于当判断实时车速存在计算误差时，获得校准信息；

所述车速校准模块用于根据获得的校准信息，对实时车速进行校准。

2.根据权利要求1所述的一种车速校准装置，其特征在于，所述环境信息采集模块包括多个环境信息采集单元，所述每个环境信息采集单元通过不同的方式采集环境信息。

3.根据权利要求2所述的一种车速校准装置，其特征在于，所述参考车速计算模块包括多个参考车速计算单元，所述参考车速计算单元与环境信息采集单元对应，分别根据每个环境采集单元采集的环境信息，进行参考车速的计算。

4.根据权利要求1所述的一种车速校准装置，其特征在于，所述轮速传感器状态判断模块包括纵向车速获得单元和车速对比单元；

所述纵向车速获得单元用于获得实时纵向车速和参考纵向车速，所述实时纵向车速为实时车速在汽车纵轴方向上的车速，所述参考纵向车速为参考车速在汽车纵轴方向上的车速；

所述车速对比单元用于对比实时纵向车速和参考纵向车速，判断实时纵向车速是否存在计算误差。

5.根据权利要求4所述的一种车速校准装置，其特征在于，所述校准信息获得模块包括校准系数获得单元、置信度权重判断单元和校准系数融合单元；

所述校准系数获得单元用于根据实时纵向车速和参考纵向车速，获得校准系数，每个参考纵向车速对应一个校准系数；

所述置信度权重判断单元用于根据每个环境信息采集单元的可靠性，判断每个参考纵向车速的置信度权重；

所述校准系数融合单元用于融合置信度权重和校准系数，获得校准信息。

6.一种车速校准方法，其特征在于，所述方法包括：

获取轮速信息；

根据轮速信息，获取实时车速；

通过不同的环境信息采集单元采集周边环境信息；

根据周边环境信息，获取对应的参考车速；

对比实时车速和参考车速，判断实时车速是否存在误差；

当判断车速存在误差时，获得校准信息；

根据校准信息，对实时纵向车速进行校准。

7.根据权利要求6所述的一种车速校准方法，其特征在于，获得实时车速的实时纵向车速，获得参考车速的参考纵向车速，对比实时纵向车速和参考纵向车速，判断实时纵向车速是否存在计算误差。

8.根据权利要求7所述的一种车速校准方法，其特征在于，判断实时纵向车速存在计算误差后，根据实时纵向车速和参考纵向车速，获得校准系数。

9.根据权利要求8所述的一种车速校准方法，其特征在于，根据每个环境信息采集单元的可靠性，判断每个参考纵向车速的置信度权重；

融合置信度权重和校准系数，获得校准信息。

10.根据权利要求6所述的一种车速校准方法，其特征在于，根据校准信息对实时车速进行校准后，所述校准后的实时车速作为下一周期的实时车速输入。