CN111426368A - 一种汽车载重的移动称重测量方法 - Google Patents

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    • G01S13/58Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems

Abstract

本发明涉及动态汽车称重技术领域,具体是一种汽车载重的移动称重测量方法,包括步骤1、车辆基础信息采集,步骤2、车辆行驶速度采集,步骤3、称重,车辆基础信息采集通过摄像头对即将入站的车辆进行拍摄,拍摄后的数据传递至称重系统,由称重系统将接收的图片与数据库图片特征进行比对识别,得出车辆的型号以及相应的基础信息。本发明构思清晰明了,通过计算得出最佳的采集数据段,保证了数据采集的准确性,为精确计算提供前提,提高了动态车辆称重数据的精准,同时利用微分方程将系统的传递函数离散化,为计算机提供离散化的数据,有效的提高了计算的效率,增加了实用性。

Description

一种汽车载重的移动称重测量方法
技术领域
本发明涉及动态汽车称重技术领域,具体是一种汽车载重的移动称重测量方法。
背景技术
汽车,即本身具有动力得以驱动,不须依轨道或电力架设,得以机动行驶之车辆,汽车为了提高行驶安全,都会有相应的荷载量,另外货车在经过收费站时都需要根据载货量来确定收费。
但是目前现有的动态汽车称重没有计算出有效采集数据段,从而造成监测以及后续的计算出现误差,严重影响了动态汽车称重的精准性,另外计算机的处理是基于离散信号,而现有的数据并没有离散化,从而造成计算效率低下的问题,因此,本领域技术人员提供了一种汽车载重的移动称重测量方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种汽车载重的移动称重测量方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种汽车载重的移动称重测量方法,包括以下测量步骤:
步骤1、车辆基础信息采集:摄像头对即将入站的车辆进行拍摄,拍摄后的数据传递至称重系统,由称重系统将接收的图片与数据库图片特征进行比对识别,得出车辆的型号以及相应的基础信息;
步骤2、车辆行驶速度采集:车辆靠近雷达天线时,雷达天线会向车辆发射电磁波,根据反射回来的电磁波计算出车辆的行驶速度;
步骤3、称重:车辆入站后行驶在称重台上,由称重系统对行驶的汽车进行整车称重,称重后减去汽车自重得到载物重量。
作为本发明更进一步的方案:所述步骤1中摄像头采用500W像素,所述系统数据库中存有市面上所有车辆的外观特征图片,每个特征图片都匹配有相应车辆的基础信息,基础信息包含车身长宽高、整车重量、轴距、前轮距以及后轮距。
作为本发明更进一步的方案:所述步骤2中车辆的行驶速度的测量方法:
雷达天线发射两次电磁波,根据回波定位两个时间点的车辆,将两个位置坐标进行相减运算,得到车辆在两次电磁波发射时间内所走的距离,用该距离除以电磁波发射的时间间隔,即可得到车辆的行驶速度。
作为本发明更进一步的方案:所述步骤3中称重系统为一二阶欠阻尼系统,系统无阻尼振荡频率(固有频率)为Wn=(k/M1/2),阻尼比为ζ=c/(2(k/M)1/2),且称重系统的计算方法如下:
S1、设d(t)是反映车辆通过称重台台面过程中施加台面的一个幅值为单位1的输入信号,w(t)为称重台面向下位移,M为称重台面重量,m为车辆真实载荷,K、c分别为称重传感器的弹性系数盒阻尼次数;
S2、根据牛顿第二定律对模型建立力学方程:M*d2w(t)/d2t+c*dw(t)/d(t) +kw(t)=mgd(t);
再进行拉氏变换,得到其传递函数:G(S)=W(S)/D(S)=mg/(MS2+Cs+k);
S3、建模后,车辆驶入称重台相当于给系统施加了一个信号mgd(t),综合分析模型和实测数据后,可以发现车辆在称重台上所产生的信号d(t)实为一个梯形波,梯形波的两腰分别对应车辆上下称重台的过程(有效采集数据段),输入信号d(t)的上升和水平阶段可以两个速度信号叠加,根据拉氏变换的叠加原理可得
D(S)=1(ε0*S*S)-e-Εs/(ε0*S*S);
再依据拉氏变化的终止定理有W(+∞)=mg/k;
S4、根据先后顺序可以得到测量值Z1、Z2……ZK,在线且实时地估计参数θ的值,其中Z1、Z2……ZK是向量,待估参数θ可以为矩阵,根据PLS算法的基本递推算式为θk=θk-1+Kk[ZK-hk*θk-1];Kk=PK-1*hg[hkPk-1+1];Pk=[1-Kk*hk]*Pk-1;
S5、系统实际的输入信号是连续的,而计算机的处理是基于离散信号,因此依据微分方程将系统的传递函数离散化,得出G(Z)=(b0+b1Z-1+b2Z-2)/(1+a1Z-1+a2Z-2),根据Z变化的中值定理W(+∞)=(b0+b1+b2)/(1+a1+a2)可以得出mg/k=(b0+b1+ b2)/(1+a1+a2);
S6、经变化计算可以得出理想精度的汽车质量m=(b0+b1+b2)/(1+a1+ a2)*(k/g)。
作为本发明更进一步的方案:所述S2式中D(S)、W(S)分别为输出信号和输出信号的拉氏变换。
作为本发明更进一步的方案:所述S5式中a1、a2、b0、b1、b2为Z变换的相关参数。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明构思清晰明了,通过计算得出最佳的采集数据段,保证了数据采集的准确性,为精确计算提供前提,提高了动态车辆称重数据的精准,同时利用微分方程将系统的传递函数离散化,为计算机提供离散化的数据,有效的提高了计算的效率,增加了实用性。
附图说明
图1为一种汽车载重的移动称重测量方法的步骤图。
具体实施方式
请参阅图1,本发明实施例中,一种汽车载重的移动称重测量方法,包括以下测量步骤:
步骤1、车辆基础信息采集:摄像头对即将入站的车辆进行拍摄,拍摄后的数据传递至称重系统,由称重系统将接收的图片与数据库图片特征进行比对识别,得出车辆的型号以及相应的基础信息;
步骤2、车辆行驶速度采集:车辆靠近雷达天线时,雷达天线会向车辆发射电磁波,根据反射回来的电磁波计算出车辆的行驶速度;
步骤3、称重:车辆入站后行驶在称重台上,由称重系统对行驶的汽车进行整车称重,称重后减去汽车自重得到载物重量。
步骤1中摄像头采用500W像素,系统数据库中存有市面上所有车辆的外观特征图片,每个特征图片都匹配有相应车辆的基础信息,基础信息包含车身长宽高、整车重量、轴距、前轮距以及后轮距。
进一步的:步骤2中车辆的行驶速度的测量方法:
雷达天线发射两次电磁波,根据回波定位两个时间点的车辆,将两个位置坐标进行相减运算,得到车辆在两次电磁波发射时间内所走的距离,用该距离除以电磁波发射的时间间隔,即可得到车辆的行驶速度。
进一步的:步骤3中称重系统为一二阶欠阻尼系统,系统无阻尼振荡频率(固有频率)为Wn=(k/M1/2),阻尼比为ζ=c/(2(k/M)1/2),且称重系统的计算方法如下:
S1、设d(t)是反映车辆通过称重台台面过程中施加台面的一个幅值为单位1的输入信号,w(t)为称重台面向下位移,M为称重台面重量,m为车辆真实载荷,K、c分别为称重传感器的弹性系数盒阻尼次数;
S2、根据牛顿第二定律对模型建立力学方程:M*d2w(t)/d2t+c*dw(t)/d(t) +kw(t)=mgd(t);
再进行拉氏变换,得到其传递函数:G(S)=W(S)/D(S)=mg/(MS2+Cs+k);
S3、建模后,车辆驶入称重台相当于给系统施加了一个信号mgd(t),综合分析模型和实测数据后,可以发现车辆在称重台上所产生的信号d(t)实为一个梯形波,梯形波的两腰分别对应车辆上下称重台的过程(有效采集数据段),输入信号d(t)的上升和水平阶段可以两个速度信号叠加,根据拉氏变换的叠加原理可得
D(S)=1(ε0*S*S)-e-Εs/(ε0*S*S);
再依据拉氏变化的终止定理有W(+∞)=mg/k;
S4、根据先后顺序可以得到测量值Z1、Z2……ZK,在线且实时地估计参数θ的值,其中Z1、Z2……ZK是向量,待估参数θ可以为矩阵,根据PLS算法的基本递推算式为θk=θk-1+Kk[ZK-hk*θk-1];Kk=PK-1*hg[hkPk-1+1];Pk=[1-Kk*hk]*Pk-1;
S5、系统实际的输入信号是连续的,而计算机的处理是基于离散信号,因此依据微分方程将系统的传递函数离散化,得出G(Z)=(b0+b1Z-1+b2Z-2)/(1+a1Z-1+a2Z-2),根据Z变化的中值定理W(+∞)=(b0+b1+b2)/(1+a1+a2)可以得出mg/k=(b0+b1+ b2)/(1+a1+a2);
S6、经变化计算可以得出理想精度的汽车质量m=(b0+b1+b2)/(1+a1+ a2)*(k/g)。
进一步的:S2式中D(S)、W(S)分别为输出信号和输出信号的拉氏变换。
进一步的:S5式中a1、a2、b0、b1、b2为Z变换的相关参数。
综上所述:本发明构思清晰明了,通过计算得出最佳的采集数据段,保证了数据采集的准确性,为精确计算提供前提,提高了动态车辆称重数据的精准,同时利用微分方程将系统的传递函数离散化,为计算机提供离散化的数据,有效的提高了计算的效率,增加了实用性。
以上所述的,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种汽车载重的移动称重测量方法,其特征在于,包括以下测量步骤:
步骤1、车辆基础信息采集:摄像头对即将入站的车辆进行拍摄,拍摄后的数据传递至称重系统,由称重系统将接收的图片与数据库图片特征进行比对识别,得出车辆的型号以及相应的基础信息;
步骤2、车辆行驶速度采集:车辆靠近雷达天线时,雷达天线会向车辆发射电磁波,根据反射回来的电磁波计算出车辆的行驶速度;
步骤3、称重:车辆入站后行驶在称重台上,由称重系统对行驶的汽车进行整车称重,称重后减去汽车自重得到载物重量。
2.根据权利要求1所述的一种汽车载重的移动称重测量方法,其特征在于,所述步骤1中摄像头采用500W像素,所述系统数据库中存有市面上所有车辆的外观特征图片,每个特征图片都匹配有相应车辆的基础信息,基础信息包含车身长宽高、整车重量、轴距、前轮距以及后轮距。
3.根据权利要求1所述的一种汽车载重的移动称重测量方法,其特征在于,所述步骤2中车辆的行驶速度的测量方法:
雷达天线发射两次电磁波,根据回波定位两个时间点的车辆,将两个位置坐标进行相减运算,得到车辆在两次电磁波发射时间内所走的距离,用该距离除以电磁波发射的时间间隔,即可得到车辆的行驶速度。
4.根据权利要求1所述的一种汽车载重的移动称重测量方法,其特征在于,所述步骤3中称重系统为一二阶欠阻尼系统,系统无阻尼振荡频率(固有频率)为Wn=(k/M1/2),阻尼比为ζ=c/(2(k/M)1/2),且称重系统的计算方法如下:
S1、设d(t)是反映车辆通过称重台台面过程中施加台面的一个幅值为单位1的输入信号,w(t)为称重台面向下位移,M为称重台面重量,m为车辆真实载荷,K、c分别为称重传感器的弹性系数盒阻尼次数;
S2、根据牛顿第二定律对模型建立力学方程:M*d2w(t)/d2t+c*dw(t)/d(t)+kw(t)=mgd(t);
再进行拉氏变换,得到其传递函数:G(S)=W(S)/D(S)=mg/(MS2+Cs+k);
S3、建模后,车辆驶入称重台相当于给系统施加了一个信号mgd(t),综合分析模型和实测数据后,可以发现车辆在称重台上所产生的信号d(t)实为一个梯形波,梯形波的两腰分别对应车辆上下称重台的过程(有效采集数据段),输入信号d(t)的上升和水平阶段可以两个速度信号叠加,根据拉氏变换的叠加原理可得
D(S)=1(ε0*S*S)-e-Εs/(ε0*S*S);
再依据拉氏变化的终止定理有W(+∞)=mg/k;
S4、根据先后顺序可以得到测量值Z1、Z2……ZK,在线且实时地估计参数θ的值,其中Z1、Z2……ZK是向量,待估参数θ可以为矩阵,根据PLS算法的基本递推算式为θk=θk-1+Kk[ZK-hk*θk-1];Kk=PK-1*hg[hkPk-1+1];Pk=[1-Kk*hk]*Pk-1;
S5、系统实际的输入信号是连续的,而计算机的处理是基于离散信号,因此依据微分方程将系统的传递函数离散化,得出G(Z)=(b0+b1Z-1+b2Z-2)/(1+a1Z-1+a2Z-2),根据Z变化的中值定理W(+∞)=(b0+b1+b2)/(1+a1+a2)可以得出mg/k=(b0+b1+b2)/(1+a1+a2);
S6、经变化计算可以得出理想精度的汽车质量m=(b0+b1+b2)/(1+a1+a2)*(k/g)。
5.根据权利要求4所述的一种汽车载重的移动称重测量方法,其特征在于,所述S2式中D(S)、W(S)分别为输出信号和输出信号的拉氏变换。
6.根据权利要求4所述的一种汽车载重的移动称重测量方法,其特征在于,所述S5式中a1、a2、b0、b1、b2为Z变换的相关参数。
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