CN111853223B - 一种线控换挡自适应学习方法及其系统 - Google Patents

一种线控换挡自适应学习方法及其系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种线控换挡自适应学习方法及其系统，所述方法包括如下步骤：步骤S1、连续检测换挡杆的旋转角度N次得到对应的N个旋转角度值；N为大于1的正整数；步骤S2、根据检测到的旋转角度值以及检测到的旋转角度值与预设阈值的比较结果确定当前换杆挡位置，并确定当前换杆挡位置新的目标角度值；其中，若所述N个旋转角度值相同，且所述N个旋转角度值中任一旋转角度值减去当前稳态位置目标角度值小于a/2，则确定当前换杆挡位置为稳态位置，并确定检测到的旋转角度值为新的稳态位置目标角度值；其中，a为预设阈值。所述系统用于实现所述方法，本发明解决线控换挡可能出现位置判断不准确的技术问题。

Description

一种线控换挡自适应学习方法及其系统
技术领域
本发明涉及车辆换挡器技术领域，具体涉及一种线控换挡自适应学习方法及其系统。
背景技术
随着汽车行业的电动化趋势，换挡器从传统的机械式换挡逐步迈进线控换挡方式。线控换挡技术通过采用电机替代传统的拉锁来拉动或推动变速箱摇臂，实现变速箱换挡功能；线控换挡技术驾驶员目标需求挡位的确定从传统的纯机械卡位的方式，转变成通过机械换挡拨杆、旋转按钮、开关等其他方式转换成电信号来实现。
对于通过旋转霍尔角度传感器检测换挡拨杆移动角度位置来判断目标需求挡位的方式来说，机构日积月累的磨损会导致角度的偏差、磁性元件磁场强度随时间而衰弱导致角度偏差、磁性元件磁场强度随环境温度变化而变化导致角度偏差，会使目标位置值偏差，因此会导致拨杆位置判断不准确，而目标需求挡位是通过拨杆到达过的位置值与目标位置值进行对比，计算出所需的目标挡位，由此导致目标需求挡位判断出错，使线控换挡未按照用户需求切换挡位。
发明内容
本发明的目的在于提出线控换挡自适应学习方法及其系统、车辆，以解决线控换挡可能出现位置判断不准确的技术问题。
为了实现本发明目的，根据本发明第一方面，本发明实施例提供一种线控换挡自适应学习方法，包括如下步骤：
步骤S1、连续检测换挡杆的旋转角度N次得到对应的N个旋转角度值；N为大于1的正整数；
步骤S2、根据检测到的旋转角度值以及检测到的旋转角度值与预设阈值的比较结果确定当前换杆挡位置，并确定当前换杆挡位置新的目标角度值；
其中，若所述N个旋转角度值相同，且检测到的N个旋转角度值中任一旋转角度值减去当前稳态位置目标角度值小于a/2，则确定当前换杆挡位置为稳态位置，并确定检测到的旋转角度值为新的稳态位置目标角度值；其中，a为预设阈值。
优选地，所述五个预设位置包括依序排列的F2位置、F1位置、稳态位置、B1位置和B2位置；
所述五个预设位置对应的目标角度值大小关系如下：
F2位置目标角度值>F1位置目标角度值>稳态位置目标角度值>B1位置目标角度值>B2位置目标角度值。
优选地，所述步骤S2包括：
若所述N个旋转角度值不完全相同，则再连续检测换挡杆的旋转角度M次得到对应的M个旋转角度值；M为大于1的正整数；
将所述N个旋转角度值和所述M个旋转角度值按时间顺序排序构成一角度数据集合；
筛选出所述角度数据集合中的极值，并确定所述极值在所述角度数据集合中的排序位置；其中，所述极值包括最大旋转角度值和最小旋转角度值；
根据所述极值在所述角度数据集合中的排序位置以及所述极值与预设阈值的比较结果确定换杆挡位置，并确定所述极值为该换杆挡位置的目标角度值；
在汽车下电时，将所述极值保存覆盖当前换杆挡位置对应的当前目标角度值。
优选地，所述根据所述极值在所述角度数据集合中的排序位置以及所述极值与预设阈值的比较结果确定换杆挡位置包括：
当所述极值为最大旋转角度值时，如果所述角度数据集合中的第一个旋转角度值和最后一个旋转角度值均不是所述角度数据集合中的最大旋转角度值，且所述最大旋转角度值减去当前F2位置目标角度值小于a/2，则确定当前换挡杆位置为F2位置。
优选地，所述根据所述极值在所述角度数据集合中的排序位置以及所述极值与阈值的比较结果确定换杆挡位置包括：
当所述极值为最小旋转角度值时，如果所述角度数据集合中的第一个旋转角度值和最后一个旋转角度值均不是所述角度数据集合中的最小旋转角度值，且所述最小旋转角度值减去当前B2位置目标角度值小于a/2，则确定当前换挡杆位置为B2位置。
优选地，所述步骤S2包括：
根据以下公式(1)计算新的F1位置目标角度值，并在汽车下电时将所述新的F1位置目标角度值保存覆盖当前F1位置目标角度值；
βF1＝β0-(β0-βF2)/2 (1)
其中，βF1为F1位置目标角度值，β0为稳态位置目标角度值，βF2为F2位置目标角度值。
优选地，所述步骤S2还包括：
根据以下公式(2)计算新的B1位置目标角度值，并在汽车下电时将所述新的B1位置目标角度值保存覆盖当前B1位置目标角度值；
βB1＝β0-(β0-βB2)/2 (2)
其中，βB1为B1位置目标角度值，β0为稳态位置目标角度值，βB2为B2位置目标角度值。
优选地，在汽车下电时，将所述新的稳态位置目标角度值保存覆盖当前稳态位置目标角度值。
为了实现本发明目的，根据本发明第二方面，本发明实施例提供一种实现如本发明第一方面所述线控换挡自适应学习方法的系统，包括：
检测单元，用于连续检测换挡杆的旋转角度N次得到对应的N个旋转角度值；N为大于1的正整数；
自适应学习单元，用于根据检测到的旋转角度值以及检测到的旋转角度值与预设阈值的比较结果确定当前换杆挡位置，并确定当前换杆挡位置新的目标角度值；
其中，所述自适应学习单元包括第一处理单元，所述第一处理单元用于在所述N个旋转角度值相同且所述N个旋转角度值中任一旋转角度值减去当前稳态位置目标角度值小于a/2，确定当前换杆挡位置为稳态位置，并确定检测到的旋转角度值为新的稳态位置目标角度值；其中，a为预设阈值。
优选地，所述自适应学习单元包括：
第二处理单元，用于在所述N个旋转角度值不完全相同时控制所述检测单元连续检测换挡杆的旋转角度M次得到对应的M个旋转角度值；M为大于1的正整数；
第三处理单元，用于将所述N个旋转角度值和所述M个旋转角度值按时间顺序排序构成一角度数据集合；
第四处理单元，用于筛选出所述角度数据集合中的极值，并确定所述极值在所述角度数据集合中的排序位置；其中，所述极值包括最大旋转角度值和最小旋转角度值；
第五处理单元，用于根据所述极值在所述角度数据集合中的排序位置以及所述极值与预设阈值的比较结果确定换杆挡位置，并确定所述极值为该换杆挡位置的目标角度值；
第六处理单元，用于在汽车下电时，将所述极值保存覆盖当前换杆挡位置对应的当前目标角度值、以及将所述新的稳态位置目标角度值保存覆盖当前稳态位置目标角度值。
优选地，所述自适应学习单元包括：
第七处理单元，用于根据以下公式(1)计算新的F1位置目标角度值；
βF1＝β0-(β0-βF2)/2 (1)
其中，βF1为F1位置目标角度值，β0为稳态位置目标角度值，βF2为F2位置目标角度值；
其中，所述第六处理单元还用于在汽车下电时将所述新的F1位置目标角度值保存覆盖当前F1位置目标角度值。
优选地，所述自适应学习单元包括：
第八处理单元，用于根据以下公式(2)计算新的B1位置目标角度值；
βB1＝β0-(β0-βB2)/2 (2)
其中，βB1为B1位置目标角度值，β0为稳态位置目标角度值，βB2为B2位置目标角度值；
其中，所述第六处理单元还用于在汽车下电时将所述新的B1位置目标角度值保存覆盖当前B1位置目标角度值。
本发明实施例具有如下有益效果：
在不改变现有的结构和硬件的基础上增加控制算法，基于所述控制算法进行自适应学习，通过连续检测换挡杆位置得到多个换挡杆旋转角度值，根据检测到的多个换挡杆旋转角度值以及预设阈值和判断逻辑确定换挡杆的当前位置，并得到换挡杆位置所对应的新的目标角度值，在汽车下电时，用新的目标角度值覆盖保存原来的目标角度值，通过不断地学习和修正目标角度值，能够实现解决在整个生命周期内由于机构日积月累的磨损会导致角度的偏差、磁性元件磁场强度随时间而衰弱导致角度偏差、磁性元件磁场强度随环境温度变化而变化导致角度偏差而使目标位置值偏差，导致挡位判断不准确的问题。
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为本发明实施例一所述一种线控换挡自适应学习方法流程图。
图2为本发明实施例一所述换挡器结构示意图。
图3为本发明实施例一所述五个预设位置结构示意图。
图4为本发明实施例二所述一种线控换挡自适应学习系统示意图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施例中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的手段未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。
如图1所示，本发明实施例一提供一种线控换挡自适应学习方法，其应用于通过旋转霍尔角度传感器检测换挡拨杆移动角度位置来判断目标需求挡位的汽车。
其中，通过旋转霍尔角度传感器检测换挡拨杆移动角度位置的换挡器结构如图2所示，换挡器上设置有磁性元件20，随着换杆档的移动，所述磁性元件20也会随之移动，对应地，设置一旋转霍尔传感器10，所述旋转霍尔传感器10用于感应磁性元件的位置，实现对换杆档旋转角度值的检测。旋转霍尔传感器10检测得到的换杆档旋转角度值将传输至控制线控换挡的自适应学习单元进行自适应学习。
所述方法包括如下步骤：
步骤S1、连续检测换挡杆的旋转角度N次得到对应的N个旋转角度值；N为大于1的正整数；
具体而言，本实施例中N优选但不限于为10，即通过旋转霍尔角度传感器连续检测换挡杆旋转角度值10次。
步骤S2、根据检测到的旋转角度值以及检测到的旋转角度值与预设阈值的比较结果确定当前换杆挡位置，并确定当前换杆挡位置新的目标角度值；
其中，若所述10个旋转角度值相同，且任一旋转角度值减去当前稳态位置目标角度值小于a/2，则确定当前换杆挡位置为稳态位置，并确定检测到的旋转角度值为新的稳态位置目标角度值。
其中，若所述10个旋转角度值相同，且任一旋转角度值减去当前稳态位置目标角度值大于等于a/2，则不修正稳态位置目标角度值，返回步骤S1继续进行检测。
可以理解的是，当检测到的10个旋转角度值相同，说明检测过程中换挡杆的位置没有变化，由于汽车的换挡器包括五个预设位置，当换挡杆没有外力作用时，换挡杆会复位至五个预设位置中的稳态位置，因此若所述10个旋转角度值相同，说明换挡杆一直处于稳态位置，据此，本实施例初步确定换挡杆处于稳态位置。
其中，a为预设阈值，具体为机械机构中设计相邻位置之间的角度差值，本实施例中为五个预设位置中相邻位置之间的换挡杆角度差值；
在初步确定换挡杆处于稳态位置后，进一步地，当旋转角度值θ减去当前稳态位置目标角度值小于a/2时，说明满足阈值要求，则最终认定当前换杆挡位置为稳态位置，并确定检测到的旋转角度值作为自适应学习得到的新的稳态位置目标角度值。
进一步地，在汽车下电时，将所述新的稳态位置目标角度值保存覆盖当前稳态位置目标角度值。
本实施例中，如图3所示，所述五个预设位置包括依序排列的F2位置、F1位置、稳态位置、B1位置和B2位置；
所述五个预设位置对应的目标角度值大小关系如下：
F2位置目标角度值>F1位置目标角度值>稳态位置目标角度值>B1位置目标角度值>B2位置目标角度值。
具体而言，本实施例中以稳态位置为基准位置，稳态位置目标角度值初始值为0度，F2位置目标角度值和F1位置目标角度值的初始值大于0度，B2位置目标角度值和B1位置目标角度值的初始值小于0度。换挡杆从稳态位置O向F2位置移动，旋转角度值逐渐增大；换挡杆从稳态位置O向B2位置移动，旋转角度值逐渐减小。
在一些实施例中，所述步骤S2包括：
若所述N个旋转角度值不完全相同，也就是说换挡杆在检测过程中发生了移动，则再连续检测换挡杆的旋转角度M次得到对应的M个旋转角度值；M为大于1的正整数；本实施例中M优选但不限于为10。
将所述N个旋转角度值和所述M个旋转角度值按时间顺序排序构成一角度数据集合；也就是说，本实施例所述的角度数据集合有20个旋转角度值，这20个旋转角度值按时间排序，那么第一个旋转角度值为第一次检测得到的值，最后一个旋转角度值为最后一次检测得到的值。
筛选出所述角度数据集合中的极值，并确定所述极值在所述角度数据集合中的排序位置；其中，所述极值包括最大旋转角度值和最小旋转角度值；如前所述，换挡杆从稳态位置O向F2位置移动过程中旋转角度值逐渐增大；换挡杆从稳态位置O向B2位置移动过程中旋转角度值逐渐减小，因此，则最大旋转角度值对应于F2位置旋转角度值，最小旋转角度值对应于B2位置旋转角度值。
根据所述极值在所述角度数据集合中的排序位置以及所述极值与预设阈值的比较结果确定换杆挡位置，并确定所述极值为该换杆挡位置的目标角度值；其中，如果极值为最大旋转角度值，则初步确定换挡杆位置为F2位置，如果极值为最大旋转角度值，则初步确定换挡杆位置为B2位置，在初始确定之后，根据极值与预设阈值的比较结果最终确定换杆挡位置。
在汽车下电时，将所述极值保存覆盖当前换杆挡位置对应的当前目标角度值。
在一些实施例中，所述根据所述极值在所述角度数据集合中的排序位置以及所述极值与预设阈值的比较结果确定换杆挡位置包括：
当所述极值为最大旋转角度值时，如果所述角度数据集合中的第一个旋转角度值和最后一个旋转角度值均不是所述角度数据集合中的最大旋转角度值，且所述最大旋转角度值减去当前F2位置目标角度值小于a/2，则确定当前换挡杆位置为F2位置。
当所述极值为最大旋转角度值时，虽然所述角度数据集合中的第一个旋转角度值和最后一个旋转角度值均不是所述角度数据集合中的最大旋转角度值，但所述最大旋转角度值减去当前F2位置目标角度值大于等于a/2，则不修正F2位置目标角度值，返回步骤S1继续进行检测。
具体而言，当最大旋转角度值是在所述角度数据集合中间的18个角度值之一时，初步确定当前换挡杆位置为F2位置，并进一步，当该最大旋转角度值减去当前F2位置目标角度值小于a/2，最终确定当前换挡杆位置为F2位置。
在一些实施例中，所述根据所述极值在所述角度数据集合中的排序位置以及所述极值与阈值的比较结果确定换杆挡位置包括：
当所述极值为最小旋转角度值时，如果所述角度数据集合中的第一个旋转角度值和最后一个旋转角度值均不是所述角度数据集合中的最小旋转角度值，且所述最小旋转角度值减去当前B2位置目标角度值小于a/2，则确定当前换挡杆位置为B2位置。
当所述极值为最大旋转角度值时，虽然所述角度数据集合中的第一个旋转角度值和最后一个旋转角度值均不是所述角度数据集合中的最小旋转角度值，但所述最大旋转角度值减去当前B2位置目标角度值大于等于a/2，则不修正B2位置目标角度值，返回步骤S1继续进行检测。
具体而言，当最小旋转角度值是在所述角度数据集合中间的18个角度值之一时，初步确定当前换挡杆位置为B2位置，并进一步，当该最小旋转角度值减去当前B2位置目标角度值小于a/2，最终确定当前换挡杆位置为B2位置。
在一些实施例中，所述步骤S2包括：
根据以下公式(1)计算新的F1位置目标角度值，并在汽车下电时将所述新的F1位置目标角度值保存覆盖当前F1位置目标角度值；
βF1＝β0-(β0-βF2)/2 (1)
其中，βF1为F1位置目标角度值，β0为稳态位置目标角度值，βF2为F2位置目标角度值。
在一些实施例中，所述步骤S2还包括：
根据以下公式(2)计算新的B1位置目标角度值，并在汽车下电时将所述新的B1位置目标角度值保存覆盖当前B1位置目标角度值；
βB1＝β0-(β0-βB2)/2 (2)
其中，βB1为B1位置目标角度值，β0为稳态位置目标角度值，βB2为B2位置目标角度值。
如图4所示，本发明实施例二提供一种线控换挡自适应学习系统，其用于实现如实施例一所述线控换挡自适应学习方法。
所述系统包括：
检测单元1，用于连续检测换挡杆的旋转角度N次得到对应的N个旋转角度值；N为大于1的正整数；
自适应学习单元2，用于根据检测到的旋转角度值以及检测到的旋转角度值与预设阈值的比较结果确定当前换杆挡位置，并确定当前换杆挡位置新的目标角度值；
其中，所述自适应学习单元2包括第一处理单元21，所述第一处理单元21用于在所述N个旋转角度值相同且所述N个旋转角度值中任一旋转角度值减去当前稳态位置目标角度值小于a/2，确定当前换杆挡位置为稳态位置，并确定检测到的旋转角度值为新的稳态位置目标角度值；其中，a为预设阈值。
在本实施例中，所述自适应学习单元2包括：
第二处理单元22，用于在所述N个旋转角度值不完全相同时控制所述检测单元连续检测换挡杆的旋转角度M次得到对应的M个旋转角度值；M为大于1的正整数；
第三处理单元23，用于将所述N个旋转角度值和所述M个旋转角度值按时间顺序排序构成一角度数据集合；
第四处理单元24，用于筛选出所述角度数据集合中的极值，并确定所述极值在所述角度数据集合中的排序位置；其中，所述极值包括最大旋转角度值和最小旋转角度值；
第五处理单元25，用于根据所述极值在所述角度数据集合中的排序位置以及所述极值与预设阈值的比较结果确定换杆挡位置，并确定所述极值为该换杆挡位置的目标角度值；
第六处理单元26，用于在汽车下电时，将所述极值保存覆盖当前换杆挡位置对应的当前目标角度值、以及将所述新的稳态位置目标角度值保存覆盖当前稳态位置目标角度值。
在本实施例中，所述自适应学习单元包括：
第七处理单元27，用于根据以下公式(1)计算新的F1位置目标角度值；
βF1＝β0-(β0-βF2)/2 (1)
其中，βF1为F1位置目标角度值，β0为稳态位置目标角度值，βF2为F2位置目标角度值；
其中，所述第六处理单元还用于在汽车下电时将所述新的F1位置目标角度值保存覆盖当前F1位置目标角度值。
在本实施例中，所述自适应学习单元包括：
第八处理单元28，用于根据以下公式(2)计算新的B1位置目标角度值；
βB1＝β0-(β0-βB2)/2 (2)
其中，βB1为B1位置目标角度值，β0为稳态位置目标角度值，βB2为B2位置目标角度值；
其中，所述第六处理单元还用于在汽车下电时将所述新的B1位置目标角度值保存覆盖当前B1位置目标角度值。
需说明的是，实施例二提出的系统与实施例一提出的方法对应，因此，对于实施例二提出的系统未详述的其他部分可以参见实施例一提出的方法得到，此处不再赘述。
通过以上实施例的描述可知，本发明实施例在不改变现有的结构和硬件的基础上增加控制算法，基于所述控制算法进行自适应学习，通过连续检测换挡杆位置得到多个换挡杆旋转角度值，根据检测到的多个换挡杆旋转角度值以及预设阈值和判断逻辑确定换挡杆的当前位置，并得到换挡杆位置所对应的新的目标角度值，在汽车下电时，用新的目标角度值覆盖保存原来的目标角度值，通过不断地学习和修正目标角度值，能够实现解决在整个生命周期内由于机构日积月累的磨损会导致角度的偏差、磁性元件磁场强度随时间而衰弱导致角度偏差、磁性元件磁场强度随环境温度变化而变化导致角度偏差而使目标位置值偏差，导致挡位判断不准确的问题。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (12)

1.一种线控换挡自适应学习方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1、连续检测换挡杆的旋转角度N次得到对应的N个旋转角度值；N为大于1的正整数；
步骤S2、根据检测到的旋转角度值以及检测到的旋转角度值与预设阈值的比较结果确定当前换杆挡位置，并确定当前换杆挡位置新的目标角度值；
其中，若所述N个旋转角度值相同，且所述N个旋转角度值中任一旋转角度值减去当前稳态位置目标角度值小于a/2，则确定当前换杆挡位置为稳态位置，并确定检测到的旋转角度值为新的稳态位置目标角度值；其中，a为预设阈值；
其中，若所述N个旋转角度值不完全相同，则再次连续检测换挡杆的旋转角度M次得到对应的M个旋转角度值；M为大于1的正整数；将所述N个旋转角度值和所述M个旋转角度值按时间顺序排序构成一角度数据集合；筛选出所述角度数据集合中的极值，并确定所述极值在所述角度数据集合中的排序位置；根据所述极值在所述角度数据集合中的排序位置以及所述极值与预设阈值的比较结果确定换杆挡位置，并确定所述极值为该换杆挡位置的目标角度值。
2.根据权利要求1所述的线控换挡自适应学习方法，其特征在于，所述换挡杆有五个预设位置，包括依序排列的F2位置、F1位置、稳态位置、B1位置和B2位置；
所述五个预设位置对应的目标角度值大小关系如下：
F2位置目标角度值>F1位置目标角度值>稳态位置目标角度值>B1位置目标角度值>B2位置目标角度值。
3.根据权利要求2所述线控换挡自适应学习方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
在汽车下电时，将所述极值保存覆盖当前换杆挡位置对应的当前目标角度值。
4.根据权利要求3所述线控换挡自适应学习方法，其特征在于，所述根据所述极值在所述角度数据集合中的排序位置以及所述极值与预设阈值的比较结果确定换杆挡位置包括：
当所述极值为最大旋转角度值时，如果所述角度数据集合中的第一个旋转角度值和最后一个旋转角度值均不是所述最大旋转角度值，且所述最大旋转角度值减去当前F2位置目标角度值小于a/2，则确定当前换挡杆位置为F2位置。
5.根据权利要求3所述线控换挡自适应学习方法，其特征在于，所述根据所述极值在所述角度数据集合中的排序位置以及所述极值与阈值的比较结果确定换杆挡位置包括：
当所述极值为最小旋转角度值时，如果所述角度数据集合中的第一个旋转角度值和最后一个旋转角度值均不是所述最小旋转角度值，且所述最小旋转角度值减去当前B2位置目标角度值小于a/2，则确定当前换挡杆位置为B2位置。
6.根据权利要求4所述线控换挡自适应学习方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
根据以下公式(1)计算新的F1位置目标角度值，并在汽车下电时将所述新的F1位置目标角度值保存覆盖当前F1位置目标角度值；
βF1＝β0-(β0-βF2)/2 (1)
其中，βF1为F1位置目标角度值，β0为稳态位置目标角度值，βF2为F2位置目标角度值。
7.根据权利要求5所述线控换挡自适应学习方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：
根据以下公式(2)计算新的B1位置目标角度值，并在汽车下电时将所述新的B1位置目标角度值保存覆盖当前B1位置目标角度值；
βB1＝β0-(β0-βB2)/2 (2)
其中，βB1为B1位置目标角度值，β0为稳态位置目标角度值，βB2为B2位置目标角度值。
8.根据权利要求1至7任一项所述的线控换挡自适应学习方法，其特征在于，在汽车下电时，将所述新的稳态位置目标角度值保存覆盖当前稳态位置目标角度值。
9.一种实现如权利要求1-8任一项所述线控换挡自适应学习方法的系统，其特征在于，包括：
检测单元，用于连续检测换挡杆的旋转角度N次得到对应的N个旋转角度值；N为大于1的正整数；
自适应学习单元，用于根据检测到的旋转角度值以及检测到的旋转角度值与预设阈值的比较结果确定当前换杆挡位置，并确定当前换杆挡位置新的目标角度值；
其中，所述自适应学习单元包括第一处理单元、第二处理单元、第三处理单元、第四处理单元、第五处理单元，所述第一处理单元用于在所述N个旋转角度值相同且所述N个旋转角度值中任一旋转角度值减去当前稳态位置目标角度值小于a/2，确定当前换杆挡位置为稳态位置，并确定检测到的旋转角度值为新的稳态位置目标角度值；其中，a为预设阈值；所述第二处理单元用于在所述N个旋转角度值不完全相同时控制所述检测单元连续检测换挡杆的旋转角度M次得到对应的M个旋转角度值；M为大于1的正整数；所述第三处理单元用于将所述N个旋转角度值和所述M个旋转角度值按时间顺序排序构成一角度数据集合；所述第四处理单元用于筛选出所述角度数据集合中的极值，并确定所述极值在所述角度数据集合中的排序位置；其中，所述极值包括最大旋转角度值和最小旋转角度值；所述第五处理单元用于根据所述极值在所述角度数据集合中的排序位置以及所述极值与预设阈值的比较结果确定换杆挡位置，并确定所述极值为该换杆挡位置的目标角度值。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述自适应学习单元包括：
第六处理单元，用于在汽车下电时，将所述极值保存覆盖当前换杆挡位置对应的当前目标角度值、以及将所述新的稳态位置目标角度值保存覆盖当前稳态位置目标角度值。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述换挡杆有五个预设位置，包括依序排列的F2位置、F1位置、稳态位置、B1位置和B2位置；
所述自适应学习单元包括：
第七处理单元，用于根据以下公式(1)计算新的F1位置目标角度值；
βF1＝β0-(β0-βF2)/2 (1)
其中，βF1为F1位置目标角度值，β0为稳态位置目标角度值，βF2为F2位置目标角度值；
其中，所述第六处理单元还用于在汽车下电时将所述新的F1位置目标角度值保存覆盖当前F1位置目标角度值。
12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述自适应学习单元包括：
第八处理单元，用于根据以下公式(2)计算新的B1位置目标角度值；
βB1＝β0-(β0-βB2)/2 (2)
其中，βB1为B1位置目标角度值，β0为稳态位置目标角度值，βB2为B2位置目标角度值；
其中，所述第六处理单元还用于在汽车下电时将所述新的B1位置目标角度值保存覆盖当前B1位置目标角度值。
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