CN110778714A - 一种燃油车挡位识别方法和系统 - Google Patents

一种燃油车挡位识别方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种燃油车挡位识别方法和系统，通过获取燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速；计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比；计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值；通过K‑means算法对所述反正切函数值进行聚类训练，得到聚类模型；将燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值带入聚类模型，识别车辆档位。本发明解决了现有技术中燃油车没有部署挡位传感器，无法对车辆挡位进行识别，增加了挡位传感器成本增加的问题，本发明提出的一种车辆挡位的识别方法和系统，能够在不增加硬件设备的前提下，有效识别车辆的挡位状态信息。

Description

一种燃油车挡位识别方法和系统
技术领域
本发明属于汽车控制技术领域，特别是一种燃油车挡位识别方法和系统。
背景技术
Tbox等车机通信设备能够从车辆上采集到各种车辆信号，基于采集到的车辆行驶数据可以提取车辆驾驶人员的驾驶行为数据。对于驾驶行为数据的分析，能够帮助主机厂优化道路试验规范，改善车辆设计，同时也能帮助驾驶人员优化驾驶行为，实现节能减排。
车辆挡位数据对于车辆驾驶行为分析是一项重要的特征数据，对于某些特定的驾驶行为的提取，必须采集车辆的挡位信息。然而目前燃油车辆罕有部署车辆挡位识别传感器，加装挡位识别传感器，势必增加车辆制造的成本，并且加装挡位识别传感器后，挡位识别传感器出现故障后无法对车辆挡位数据进行采集，导致无法获取车辆驾驶人员的驾驶行为数据。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种燃油车挡位识别方法和系统。
为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：
一种燃油车挡位识别方法，其特征在于，包括：
S100.获取燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速；
S200.计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比；
S300.计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值；
S400.通过K-means算法对所述反正切函数值进行聚类，得到聚类模型；
S500.将燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值带入聚类模型，识别车辆档位。
进一步地，S400包括：
S401.根据燃油车挡位参数确定车辆挡位类别K值,随机初始化K个反正切函数值作为中心点；
S402.将每一个反正切函数值与中心点进行欧式距离计算，选取欧式距离最近的中心点作为当前反正切函数值类别；
S403.将所有反正切函数值进行聚类后，将每一类平均点重新设置为该类别中所有反正切函数值的新中心点,重新计算每一个反正切函数值与新中心点进行欧式距离；
S404.当反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值时，则聚类成功；当反正切函数值与新中心点进行欧式距离大于预设阈值时，重复S402-S403,直至反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值。
进一步地，所述S403中新中心点计算公式为：
Figure 830013DEST_PATH_IMAGE001
其中，x'表示反正切值新中心点坐标，xi表示每一类类型反正切值任意坐标，n表示当前类型一共n个坐标点。
进一步地，车辆挡位类别K值可以由外部实时输入，也可以自动获取。
进一步地，一种燃油车挡位识别方法，还包括:获取车辆车速数据，将获取到的车辆车速用于挡位辅助识别。
进一步地，一种燃油车挡位识别方法，还包括：
S600.将识别的车辆挡位信息进行可视化输出或进行储存。
本发明还公开了一种燃油车挡位识别系统，其特征在于，包括：第一转速传感器、第二转速传感器、电子控制单元、通讯装置、云计算平台；
第一转速传感器，用于采集燃油车变速箱输出轴转速；
第二转速传感器，用于采集发动机转速；
电子控制单元，用于接收燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，并将所述燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速通过通讯装置发送给云计算平台；
通讯装置，用于将电子控制单元和云计算平台进行通讯连接；
云计算平台，用于接收燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，构建聚类模型，并利用聚类模型进行档位识别。
进一步地，接收燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，构建聚类模型，并利用聚类模型进行档位识别方法为：
计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比；
计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值；
通过K-means算法对所述反正切函数值进行聚类，得到聚类模型；
将燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值带入聚类模型，识别车辆档位。
进一步地，，K-means算法具体方法为：
根据燃油车挡位参数确定车辆挡位类别K值,随机初始化K个反正切函数值作为中心点；
将每一个反正切函数值与中心点进行欧式距离计算，选取欧式距离最近的中心点作为当前反正切函数值类别；
将所有反正切函数值进行聚类后，将每一类平均点重新设置为该类别中所有反正切函数值的新中心点,重新计算每一个反正切函数值与新中心点进行欧式距离；
当反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值时，则聚类成功；当反正切函数值与新中心点进行欧式距离大于预设阈值时，重复S402-S403,直至反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值。
本发明还公开了一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以使所述一个或者多个处理器执行如权利要求1至6中任一项所述的基于神经网络的语音合成方法关联分析步骤。
本发明的有益效果是：
本发明通过采集燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，通过计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比，计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值；通过K-means算法对所述反正切函数值进行聚类训练，得到聚类模型，利用聚类模型识别燃油车挡位信息。解决了现有技术中燃油车没有部署挡位传感器，无法对车辆挡位进行识别，增加了挡位传感器成本增加的问题，本发明提出的一种车辆挡位的识别方法和系统，能够在不增加硬件设备的前提下，有效识别车辆的挡位状态信息。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例一中，一种燃油车挡位识别方法流程图；
图2为本发明实施例一中，车辆转速散点图；
图3为本发明实施例一中，聚类结果示意图；
图4为本发明实施例二中，一种燃油车挡位识别系统结构图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开发明，并且能够将本公开发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
为了解决现有技术燃油车没有部署挡位传感器，无法对车辆挡位进行识别，增加了挡位传感器成本增加的问题，本发明公开了一种燃油车挡位识别方法和系统。
实施例一
本实施例公开了一种燃油车挡位识别方法，其特征在于，包括：
S100.获取燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速；具体的，可以在燃油车变速箱和发动机分别安装转速传感器，采集燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，将转速值传输给电子控制单元，电子控制单元接收到转速值后，通过通讯装置将同一时间变速箱输出轴转速和发动机转速一并发送给云平台计算。
S200.计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比；具体的，车辆发动机输出轴转速为engine_rpm，变速箱输出轴转速为gear_box_rpm，变速箱输出轴转速和发动机转速之比为ratio，则
Figure 340629DEST_PATH_IMAGE002
将车辆的gear_box_rpm数据作为x轴，将车辆的engine_rpm数据作为y轴，绘制散点图，如图2所示。
S300.计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值；具体的，反正切角度为θ，则
Figure 854787DEST_PATH_IMAGE003
S400.通过K-means算法对所述反正切函数值进行聚类训练，得到聚类模型；
S400具体方法包括：
S401.根据燃油车挡位参数确定车辆挡位类别K值,随机初始化K个反正切函数值作为中心点；对于同车型，燃油车挡位不同，在本实施例中，燃油车挡位一共为8档，根据燃油车车型，确定聚类类型K值为8。可以理解的，对于不同车型聚类K值不同，所述K值可以由外部导入，也可以根据车型自动获得。
在一些优选方案中，随机K值有的选取方法为，第一种是选择彼此距离最远的点，具体来说就是先选第一个点，然后选离第一个点最远的当第二个点，然后选第三个点，第三个点到第一、第二两点的距离之和最小，以此类推。第二种是先根据其他聚类算法（如层次聚类）得到聚类结果，从结果中每个分类选一个点。
S402.将每一个反正切函数值与中心点进行欧式距离计算，选取欧式距离最近的中心点作为当前反正切函数值类别。
为了更好理解本方法，下面举具体实施例。例如1类型中心点A为（1，1），2类型中心点B为（2，2），而需要聚类的点C为（1，0）,则C点与A点距离更近，将C点聚类为1型，对于其他点，采用同样方法，对此进行聚类，再此不进行赘述。
S403.将所有反正切函数值进行聚类后，将每一类平均点重新设置为该类别中所有反正切函数值的新中心点,重新计算每一个反正切函数值与新中心点进行欧式距离；
具体的新中心点为当前类别平均中心点，具体公式为：
其中，x'表示反正切值新中心点坐标，xi表示每一类类型反正切值任意坐标，n表示当前类型一共n个坐标点。
S404.当反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值时，则聚类成功；当反正切函数值与新中心点进行欧式距离大于预设阈值时，重复S402-S403,直至反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值。具体聚类结果为图3。
具体的，当预设阈值为10时，当前反正切函数值与新的中心点欧氏距离小于10时，则聚类成功，反之，则聚类失败，继续重复S402-S403，不断训练，直至反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值10，确定聚类模型。
S500.将燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值带入聚类模型，识别车辆档位。
具体的，将聚类模型进行储存，实时获取燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，将燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值带入聚类模型，识别当前燃油车挡位。
在一些优选实施例中，所述方法还包括：获取车辆车速数据，将获取到的车辆车速用于挡位粗识别。可以理解的，通过聚类模型获取到的挡位信息后，还可以根据车速和挡位关系进行辅助识别，达到档位识别更精准目的。
在一些优选实施例中，获取到的燃油车挡位信息可以可视化输出，监控车辆挡位信息，也可以将挡位信息进行储存，用于对车辆驾驶行为分析。
本实施例通过采集燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，通过计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比，计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值；通过K-means算法对所述反正切函数值进行聚类训练，得到聚类模型，利用聚类模型识别燃油车挡位信息。解决了现有技术中燃油车没有部署挡位传感器，无法对车辆挡位进行识别，增加了挡位传感器成本增加的问题，本发明提出的一种车辆挡位的识别方法和系统，能够在不增加硬件设备的前提下，有效识别车辆的挡位状态信息。
实施例二
本实施例中公开了一种燃油车挡位识别系统，其特征在于，包括：第一转速传感器1、第二转速传感器2、电子控制单元3、通讯装置4、云计算平台5；
第一转速传感器1，用于采集燃油车变速箱输出轴转速；
第二转速传感器2，用于采集发动机转速；
电子控制单元3，用于接收燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，并将所述燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速通过通讯装置4发送给云计算平台5；在一些实施例中，电子控制单元3为车载ECU装置。
通讯装置4，用于将电子控制单元3和云计算平台5进行通讯连接；在一些实施例中，通讯单元为车载Tbox设备。
云计算平台5，用于接收燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，构建聚类模型，并利用聚类模型进行档位识别。
云计算平台5具体的识别过程为：
计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比；
计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值；
通过K-means算法对所述反正切函数值进行聚类，得到聚类模型；
将燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值带入聚类模型，识别车辆档位。
其中，K-means算法具体方法为：
根据燃油车挡位参数确定车辆挡位类别K值,随机初始化K个反正切函数值作为中心点；
将每一个反正切函数值与中心点进行欧式距离计算，选取欧式距离最近的中心点作为当前反正切函数值类别；
将所有反正切函数值进行聚类后，将每一类平均点重新设置为该类别中所有反正切函数值的新中心点,重新计算每一个反正切函数值与新中心点进行欧式距离；
当反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值时，则聚类成功；当反正切函数值与新中心点进行欧式距离大于预设阈值时，重复S402-S403,直至反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值。
本实施例通过第一转速传感器1和第二转速传感器2采集燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，通过电子控制单元3和通讯装置4将转速上传给云计算平台5，通过云计算平台5计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比，计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值。通过K-means算法对所述反正切函数值进行聚类训练，得到聚类模型，利用聚类模型识别燃油车挡位信息。解决了现有技术中燃油车没有部署挡位传感器，无法对车辆挡位进行识别，增加了挡位传感器成本增加的问题，本发明提出的一种车辆挡位的识别方法和系统，能够在不增加硬件设备的前提下，有效识别车辆的挡位状态信息。
应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开发明的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
本领域技术人员还应当理解，结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性，上面对各种说明性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本公开发明的保护范围。
结合本文的实施例所描述的方法或者算法的步骤可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或其组合。软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质连接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该ASIC可以位于用户终端中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于用户终端中。
对于软件实现，本申请中描述的技术可用执行本申请所述功能的模块(例如，过程、函数等)来实现。这些软件代码可以存储在存储器单元并由处理器执行。存储器单元可以实现在处理器内，也可以实现在处理器外，在后一种情况下，它经由各种手段以通信方式耦合到处理器，这些都是本领域中所公知的。
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。

Claims (10)

1.一种燃油车挡位识别方法，其特征在于，包括：
S100.获取燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速；
S200.计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比；
S300.计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值；
S400.通过K-means算法对所述反正切函数值进行聚类训练，得到聚类模型；
S500.将燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值带入聚类模型带入聚类模型，识别车辆档位。
2.如权利要求1所述的一种燃油车挡位识别方法，其特征在于，S400包括：
S401.根据燃油车挡位参数确定车辆挡位类别K值,随机初始化K个反正切函数值作为中心点；
S402.将每一个反正切函数值与中心点进行欧式距离计算，选取欧式距离最近的中心点作为当前反正切函数值类别；
S403.将所有反正切函数值进行聚类后，将每一类平均点重新设置为该类别中所有反正切函数值的新中心点,重新计算每一个反正切函数值与新中心点进行欧式距离；
S404.当反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值时，则聚类成功；当反正切函数值与新中心点进行欧式距离大于预设阈值时，重复S402-S403,直至反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值。
3.如权利要求2所述的一种燃油车挡位识别方法，其特征在于，所述S403中新中心点计算公式为：
Figure 559577DEST_PATH_IMAGE001
其中，x'表示反正切值新中心点坐标，xi表示每一类类型反正切值任意坐标，n表示当前类型一共n个坐标点。
4.如权利要求2所述的一种燃油车挡位识别方法，其特征在于，车辆挡位类别K值可以由外部实时输入，也可以自动获取。
5.如权利要求1所述的一种燃油车挡位识别方法，其特征在于，还包括:获取车辆车速数据，将获取到的车辆车速用于辅助挡位识别。
6.如权利要求1所述的一种燃油车挡位识别方法，其特征在于，还包括：
S600.将识别的车辆挡位信息进行可视化输出或进行储存。
7.一种燃油车挡位识别系统，其特征在于，包括：第一转速传感器、第二转速传感器、电子控制单元、通讯装置、云计算平台；
第一转速传感器，用于采集燃油车变速箱输出轴转速；
第二转速传感器，用于采集发动机转速；
电子控制单元，用于接收燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，并将所述燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速通过通讯装置发送给云计算平台；
通讯装置，用于将电子控制单元和云计算平台进行通讯连接；
云计算平台，用于接收燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，构建聚类模型，并利用聚类模型进行档位识别。
8.如权利要求7所述的一种燃油车挡位识别系统，其特征在于，接收燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速，构建聚类模型，并利用聚类模型进行档位识别方法为：
计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比；
计算变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值；
通过K-means算法对所述反正切函数值进行聚类，得到聚类模型；
将燃油车变速箱输出轴转速和发动机转速之比的反正切函数值带入聚类模型，识别车辆档位。
9.如权利要求8所述的一种燃油车挡位识别系统，其特征在于，K-means算法具体方法为：
根据燃油车挡位参数确定车辆挡位类别K值，随机初始化K个反正切函数值作为中心点；
将每一个反正切函数值与中心点进行欧式距离计算，选取欧式距离最近的中心点作为当前反正切函数值类别；
将所有反正切函数值进行聚类后，将每一类平均点重新设置为该类别中所有反正切函数值的新中心点，重新计算每一个反正切函数值与新中心点进行欧式距离；
当反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值时，则聚类成功；当反正切函数值与新中心点进行欧式距离大于预设阈值时，重复S402-S403，直至反正切函数值与新中心点进行欧式距离小于预设阈值。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以使所述一个或者多个处理器执行如权利要求1至6中任一项所述的燃油车挡位识别方法关联分析步骤。
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