CN112526978A - 车辆驾驶性能检测方法及系统、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种车辆驾驶性能检测方法及系统、电子设备和存储介质，所述方法包括：通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果。本发明实施例能够兼顾精度与成本，在保证采集的车辆纵向控制性能数据精度的基础上，降低采集数据所需的成本，准确而全面的获取车辆的线控性能。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶车辆技术领域，尤其涉及一种车辆驾驶性能检测方法及系统、电子设备和存储介质。
背景技术
现阶段国内外对自动驾驶的研究逐渐深入，不断从辅助驾驶向无人驾驶推进。而无论是自动驾驶研发的哪个阶段的产物，都需要对车辆性能进行测试，通过检测结果来证实或提高车辆的安全性。
在自动驾驶车辆控制领域，车辆的线控性能直接影响车辆的控制效果。传统的控制器输出为车辆加速度(减速度)或者是车辆油门刹车开度，这都要求对车辆这一惯性系统性能有全面了解。
而要得到车辆这一被控对象的性能，就要求获取车辆系统的真实加速度。现有技术中通过车辆自身总线反馈的加速度，精度不够；通过组合惯性导航系统获取加速度的方法成本过高。
因此，如何提供一种车辆驾驶性能检测方法及系统、电子设备和存储介质，在保证采集的车辆纵向控制性能数据精度的基础上，降低成本，成为亟待解决的问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供一种车辆驾驶性能检测方法及系统、电子设备和存储介质。
第一方面，本发明实施例提供一种车辆驾驶性能检测方法，包括：
通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；
通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；
根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果。
可选的，在所述车辆驾驶性能检测方法中，所述通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度，具体包括：
以车辆当前位置为原点，构建试验场坐标系；
使用GPS-RTK技术确定所述车辆在所述试验场坐标系中相同时间间隔连续至少三个时刻的坐标位置；
根据所述连续至少三个时刻的坐标位置，以及车辆的原始位置，确定每两个时刻之间车辆运行的距离；
根据所述每两个时刻之间车辆运行的距离，计算得到所述车辆实时加速度。
可选的，在所述车辆驾驶性能检测方法中，所述根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果，具体包括：
根据所述加速度指令绘制车辆行驶时间-目标加速度图像；
根据所述实时加速度，绘制车辆行驶时间-实时加速度图像；
根据所述车辆行驶时间-目标加速度图像和所述车辆行驶时间-实时加速度图像，确定所述车辆纵向控制性能。
可选的，在所述车辆驾驶性能检测方法中，
所述根据所述车辆行驶时间-目标加速度图像和所述车辆行驶时间-实时加速度图像，确定所述车辆纵向控制性能，具体包括：
比较所述车辆行驶时间-目标加速度图像和所述车辆行驶时间-实时加速度图像，根据图像中对应的数据信息，获取车辆加速度的反映性能；
根据车辆加速度的反映性能，确定所述车辆纵向控制性能。可选的，在所述车辆驾驶性能检测方法中，
所述控制信号类型包括：阶跃信号、方波信号和正弦波信号。
可选的，在所述车辆驾驶性能检测方法中，还包括：
获取车辆当前位置的路面坡度；
通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；
通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；
根据所述加速度指令、所述实时加速度以及所述路面坡度，确定车辆的坡道起步性能。
可选的，在所述车辆驾驶性能检测方法中，还包括：
获取路面状态信息；
调整车辆当前位置的路面坡度；
通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述车辆位移信息；
根据所述车辆位移信息和所述路面状态信息，确定车辆的驻车性能和溜车性能。
第二方面，本发明实施例提供一种车辆驾驶性能检测系统，包括：
指令施加模块，用于通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；
数据处理模块，用于通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；
数据分析模块，用于根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上述车辆驾驶性能检测方法的各个步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述车辆驾驶性能检测方法的各个步骤。
本发明实施例提供的车辆驾驶性能检测方法及系统、电子设备和存储介质，通过GPS-RTK技术获取车辆实时加速度，能够兼顾精度与成本，在保证采集的车辆纵向控制性能数据精度的基础上，降低采集数据所需的成本，准确而全面的获取车辆的线控性能。
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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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车辆驾驶性能检测方法流程图；
图2为本发明实施例提供的阶跃信号目标加速度及实时加速度图像；
图3为本发明实施例提供的方波信号目标加速度及实时加速度图像；
图4为本发明实施例提供的正弦波信号目标加速度及实时加速度图像；
图5为本发明实施例提供的车辆驾驶性能检测系统结构示意图；
图6为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作出创造性劳动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。
RTK(Real-time kinematic，实时动态)载波相位差分技术，是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差解算坐标。
这是一种新的卫星定位测量方法，以前的静态、快速静态、动态测量都需要事后进行解算才能获得厘米级的精度，而RTK是能够在野外实时得到厘米级定位精度的测量方法，它采用了载波相位动态实时差分方法，是GPS(Global Positioning System，全球定位系统)应用的重大里程碑，它的出现为工程放样、地形测图，各种控制测量带来了新的测量原理和方法，极大地提高了作业效率。
RTK作业模式是通过基准站采集卫星数据后，通过数据链将其观测值和站点坐标信息一起传送给流动站，而流动站通过对所采集到的卫星数据和接收到的数据链进行实时载波相位差分的处理，得出定位结果，可以消除无人机传统的GPS定位技术所带来的卫星钟误差、星历误差，并修正信号在电离层及对流层中传播的误差。
自动驾驶车辆是一个复杂的软硬件结合系统，其软件算法模块主要包含感知、定位、轨迹预测、行为决策、运动规划及反馈控制等。
反馈控制是无人驾驶车辆最底层的软件算法模块，包括横向控制和纵向控制两个部分，其中横向控制主要用于车辆方向盘的控制，纵向控制则主要负责车辆油门、刹车的控制，包括位移、速度和加速度。两者协同工作以使无人驾驶车辆按照预定的参考轨迹行驶。
车辆的纵向控制性能反映了在沿车辆纵轴方向施加控制信号后车辆响应的特性。
图1为本发明实施例提供的车辆驾驶性能检测方法流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤S1，通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；
步骤S2，通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；
步骤S3，根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果；
具体的，在自动驾驶车辆控制领域，车辆的纵向控制性能直接影响车辆的控制效果，在本发明实施例中，通过将车辆被施加的控制信号和车辆实时加速度进行比较，反映车辆的纵向控制性能。
在步骤S1中，首先选取平直开阔长度大于300米的公路作为试验场地，向试验场地中的测试车辆施加控制信号，以该控制信号作为车辆需要达到的目标，测试车辆在接收到该控制信号后对车辆进行控制。
需要是说明的是，首先，试验场地的选择根据实际需求进行选择，本实施例仅作为一个具体的例子进行说明，具体试验场地选择情况可根据实际情况进行调整，本实施例对此不作限定。
其次，在进行车辆控制时，可使用总线控制车辆进行车辆油门或刹车开度的控制，除此之外，还可以使用其他控制方式，本实施例对此不作限定。
通过CAN总线分析仪获取施加给车辆的控制信号，并获取控制信号的对应的加速度指令，确定给定车辆目标加速度的大小及变化趋势相关数据。
需要说明的是，在本发明实施例中，使用CAN总线分析仪获取对应的加速度指令，除此之外，还可以使用LIN总线分析仪、FlexRay总线分析仪等其他类型的总线分析仪，或是采用其他不同获取对应加速度指令的方法，本实施例对此不作限定。
在步骤S2中，测试车辆在测试前事先在车辆上安装有RTK模块(包括GPS天线及解算单元)，能够通过GPS-RTK技术获取车辆的位置信息，进一步获取车辆的实时加速度。仅需要进行RTK模块的安装即可实现实时加速度的计算和获取，安装简单，无需对目标进行标定，减少了数据获取的复杂度和成本需求。
在步骤S3中，将事先在步骤S1中获取的加速度指令和在步骤S2中获取的实时加速度数据进行比对，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值，确定车辆纵向控制性能。需要说明的是，车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值，可根据车辆控制反馈的响应曲线计算或根据系统的结构获得的传递函数求取，具体使用的计算方法可根据实际需求进行调整，本实施例对此不做限定。
其次，在本实施例中，提到的加速度，无论是来自控制信号还是车辆的实时加速度，其数值可为正也可为负(包括加速和减速)，本发明实施例对加速度控制信号的施加模式，施加加速度信号的变化趋势和周期均不作限定。
进一步地，在获得车辆的纵向控制性能后，能够反映车辆对加速度激励的相应特征，进而可以根据车辆反映出的控制性能，对车辆的控制方法设计上进行适当的补偿和优化。还能够根据目标加速度与实时加速度之间的区别，确定车辆从接收控制信号到进行反应达到目标的时间，以其作为自动驾驶列车实现无人驾驶的控制反应延迟时间，进一步提高无人驾驶的安全程度。
除此之外，本发明实施例中的方法，在适用于自动驾驶场景外，还能够适用于普通车辆(小轿车、商用车以及轨道列车等),均能实现对加速度快速准确的获取。
本发明实施例提供的车辆驾驶性能检测方法，通过GPS-RTK技术获取车辆实时加速度，将车辆的加速度指令和实时加速度进行对比，能够兼顾精度与成本，在保证采集的车辆纵向控制性能数据精度的基础上，降低采集数据所需的成本，准确而全面的获取车辆的线控性能，进一步实现对自动驾驶车辆控制系统的优化做出数据支持，提高自动驾驶车辆的安全性和稳定性。
基于上述实施例，可选的，在所述车辆驾驶性能检测方法中，所述通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度，具体包括：
以车辆当前位置为原点，构建试验场坐标系；
使用GPS-RTK技术确定所述车辆在所述试验场坐标系中相同时间间隔连续至少三个时刻的坐标位置；
根据所述连续至少三个时刻的坐标位置，以及车辆的原始位置，确定每两个时刻之间车辆运行的距离；
根据所述每两个时刻之间车辆运行的距离，计算得到所述车辆实时加速度。
具体的，以车辆当前的位置作为原点，构建试验场坐标系，在该坐标系中，车辆的位移可根据坐标点的形式进行记录和计算，简化了数据获取和处理的复杂度。
在车辆接收到控制信号根据对应的加速度指令行驶时，以车辆当前位置为坐标原点，使用GPS-RTK技术确定在车辆行驶过程中，至少三个连续的时刻车辆的坐标位置。
以下以选取三个连续时刻车辆的坐标位置为例进行说明：
假设连续的三个点坐标为(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)，起点(x0,y0),根据距离计算公式，可得每两个时刻之间车辆运行的距离分别为S1，S2，S3，根据二阶中心差商数值微分公式，
可得：a2＝(S3-2*S2+S1)/delta_t2
其中，delta_t为三个连续时刻中每两个连续时刻之间的时间差，该时间差的大小可根据需求进行调整。
除此之外，由于本发明实施例选取的试验场为平直开阔的公路，在本实施例中，试验场近似于平面，因此在计算时仅使用了二维坐标系。进一步地，还可以设置不同的试验场，比如说存在坡道情况的试验场。使用三维坐标系对车辆的加速度进行测试，获取车辆的三维空间坐标，实现对两点之间距离的计算，其计算方法与本发明实施例基本相同，进一步地，还可以使用时间间隔不连续的多个点进行加速度的计算，详细的计算方法在此不再赘述。
对于采取的样本大于三个连续时刻的位置点时，可采取随机采样或者是按规则采样选取三个时刻的位置点作为计算的数据基础，或者是仍然使用大量数据(剔除其中明显不科学的数据)，在进行加速度计算时，计算一小段时间内的平均加速度。
在上述实施例的基础上，本发明实施例使用了GPS-RTK技术，通过构建坐标系，获取车辆在不同时刻的位移，计算车辆的加速度，保证车辆定位的精准度，并降低数据采集的成本，实现车辆加速度信息的准确、实时和全方面的获取。
基于上述实施例，可选的，在所述车辆驾驶性能检测方法中，所述根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果，具体包括：
根据所述加速度指令绘制车辆行驶时间-目标加速度图像；
根据所述实时加速度，绘制车辆行驶时间-实时加速度图像；
根据所述车辆行驶时间-目标加速度图像和所述车辆行驶时间-实时加速度图像，确定所述车辆纵向控制性能。
具体的，对车辆的控制为持续一段时间的控制，在车辆行驶的时间段内，使用GPS-RTK技术获取该段时间内加速度的值以及其变化。
在获取车辆的加速度指令以及车辆的实时加速度之后，可以根据时间以及对应的车辆的加速度指令以及车辆实时加速度分别绘制车辆行驶时间-目标加速度图像和车辆行驶时间-实时加速度图像。
通过车辆行驶时间-目标加速度图像和车辆行驶时间-实时加速度图像之间的差异，确定车辆纵向控制性能。进一步地，为了更直观的反映车辆控制性能，可将上述车辆行驶时间-目标加速度图像和车辆行驶时间-实时加速度图像绘制于同一坐标系统，将两路信号按照时间线进行对比，可得被控对象的响应时间、超调量和稳态误差等信息，进而在设计控制方法时进行适当的补偿。
除此之外，还可根据实际需求，获取车辆的实时速度与目标速度对应的图像进行对比，本实施例对此不做限定。
在上述实施例的基础上，本发明实施例通过获取的加速度指令以及使用GPS-RTK技术获取该段时间内车辆实时加速度，分别绘制车辆行驶时间-目标加速度图像和车辆行驶时间-实时加速度图像，通过图像能够直观的反映车辆加速度与时间变化的关系，清晰明了的确定车辆对加速度激励的相应特征。
基于上述实施例，可选的，在所述车辆驾驶性能检测方法中，
所述根据所述车辆行驶时间-目标加速度图像和所述车辆行驶时间-实时加速度图像，确定所述车辆纵向控制性能，具体包括：
比较所述车辆行驶时间-目标加速度图像和所述车辆行驶时间-实时加速度图像，根据图像中对应的数据信息，获取车辆加速度的反映性能；
根据车辆加速度的反映性能，确定所述车辆纵向控制性能。
具体的，图2为本发明实施例提供的阶跃信号目标加速度及实时加速度图像，如图2所示，该图为在控制信号为阶跃信号时，车辆行驶时间-目标加速度图像和车辆行驶时间-实时加速度图像绘制于同一坐标系统形成的图像。其中，规则的阶跃信号代表的曲线201为车辆行驶时间-目标加速度图像，不规则的曲线202代表的图像代表车辆行驶时间-实时加速度图像。
分析数据后，可以得到整车加速度响应时间和/或超调量、和/或稳态误差等，进而在设计控制方法时进行适当的补偿。
响应时间是指从发出控制信号到车辆作出反应的时间，反映发出控制信号后车辆能否及时、准确地跟进，及时作出相应的反应。
对于阶跃信号输入，超调量为被调量的瞬时最大偏差值与稳态值之比，反映被调参数动态偏离给定值的最大程度。
上升时间是指车辆第一次到达稳态值所需要的时间(稳态值对于阶跃信号为1m/s2)，在图中表示为响应曲线从零时刻到首次达到稳态值1m/s2的时间，反映车辆自动控制系统的快速性。
以某一自动控制车辆在阶跃信号下的反应为例，在阶跃信号1m/s2的激励下，系统的响应时间为1.5s，超调量为0.3，上升时间为11s，系统存在较大的稳态误差。由此可以确定，该车的相应性能较差，需要进一步的优化调整。
需要说明的是，除了本发明实施例提到的数据信息外，还可以获取系统的延迟时间、峰值时间以及调节时间等数据对系统的纵向控制性能进行评估，具体的选择可根据实际情况进行调整，本实施例对此不做限定。
基于上述实施例，可选的，在所述车辆驾驶性能检测方法中，
所述控制信号类型包括：阶跃信号、方波信号和正弦波信号。
具体的，图3为本发明实施例提供的方波信号目标加速度及实时加速度图像，图4为本发明实施例提供的正弦波信号目标加速度及实时加速度图像，如图3和图4所示。
图3为在控制信号为方波信号时，车辆行驶时间-目标加速度图像和车辆行驶时间-实时加速度图像绘制于同一坐标系统形成的图像。其中，规则的方波信号代表的曲线301为车辆行驶时间-目标加速度图像，不规则的曲线302代表的图像代表车辆行驶时间-实时加速度图像。
分析图3可以知道，在方波作用下，减速控制时，车辆事实加速度曲线更贴合于目标加速度的方波曲线，车辆对减速度响应性能优于加速度，稳态的减速度值大于信号值，在相同加速度和减速度作用下，车辆减速的时间小于加速的时间。需要对车辆对加速度的响应性能进行优化。
图4为在控制信号为正弦波信号时，车辆行驶时间-目标加速度图像和车辆行驶时间-实时加速度图像绘制于同一坐标系统形成的图像。其中，规则的正弦波信号代表的曲线401为车辆行驶时间-目标加速度图像，不规则的曲线402代表的图像代表车辆行驶时间-实时加速度图像。
图4中可以知道，在正弦波作用下，车辆对减速度的响应情况优于加速度，车辆的减速度值基本与信号值相同，而加速度值存在较大跳动。通过图4中曲线与坐标系围成区域的面积以及与坐标轴的关系，能够直观的确定，由于该车辆的减速调控比加速调控更为灵敏，在车辆给定的减速信号还未结束时，车辆的速度以提前将至零。需要对车辆的加速控制的敏感性进行优化，适当进行减速控制敏感性的弱化。
需要说明的是，对于本发明实施例在对于阶跃信号、方波以及正弦波作为目标加速度的控制信号，仅作为一个具体的例子对本发明实施例进行说明，具体的选择可根据实际需求进行调整，本市实施例对此不做限定。
在上述实施例的基础上，本发明实施例使用的控制信号覆盖阶跃信号、方波以及正弦波，三种不同的控制信号能够反映不同的车辆性能，从而实现准确全方面的获取车辆线控性能，解决了现有技术中仅单一的使用一种控制信号，无法准确、细致以及全面的车辆线控性能的技术问题。
基于上述实施例，可选的，在所述车辆驾驶性能检测方法中，还包括：
获取车辆当前位置的路面坡度；
通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；
通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；
根据所述加速度指令、所述实时加速度以及所述路面坡度，确定车辆的坡道起步性能。具体的，动力性是车辆最基本、最重要的性能，坡道起步性能能够有效得评价车辆的动力性。坡道起步性能是指车辆停止在一定角度的坡道上，从静止加速到正常行驶的能力。
在本发明实施例中，选取具有一定角度的坡道作为试验场，记录车辆所在的位置，以及当前车辆所处位置的路面坡度角度。以车辆当前位置为原点，构建试验场坐标系。
向车辆施加控制信号，并通过CAN总线分析仪获取所述控制信号的对应的加速度指令。需要说明的是，除了总线分析仪外，还可使用其他手段获取加速度指令，本发明实施例对此不做限定。
根据事先构建的试验场坐标系，以及预先安装在车辆上的RTK模块，通过GPS-RTK技术获取连续至少三个时刻车辆的坐标位置信息，进一步计算得到车辆实时加速度。
根据加速度指令、实时加速度以及所述路面坡度，确定车辆的坡道起步性能。需要说明的是，根据实际需求，可将加速度-时间图像转换为速度-时间图像，具体情况可根据实际情况进行调整，本实施例对此不做限定。
在上述实施例的基础上，本发明实施例通过对在不同坡度上车辆接收的控制信号对应的目标加速度以及实时加速度确定车辆的坡道起步性能，反映车辆的动力性，实现对车辆性能的综合评估。
基于上述实施例，可选的，在所述车辆驾驶性能检测方法中，还包括：
获取路面状态信息；
调整车辆当前位置的路面坡度；
通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述车辆位移信息；
根据所述车辆位移信息和所述路面状态信息，确定车辆的驻车性能和溜车性能。
具体的，车辆的驻车性能和溜车性能一定程度上反映了车辆的刹车能力，溜车现象的存在一定的安全隐患，因此需要对车辆的驻车性能和溜车性能进行检测。
在本发明实施例中，由于驻车性能和溜车性能的监测需要多种不同角度的坡面进行检测，在本实施例中选取可以调剂坡度角度的路面作为试验场，并获取路面信息，该路面信息包括坡度角度路面材质(沥青路、柏油路和水泥路等)和路面温度等。
调整车辆当前位置的路面坡度，由于车辆的起始状态为静止状态，仅需要通过GPS-RTK技术获取车辆实时位置信息，判断车辆是否产生位移，根据获取的车辆位移信息，根据所述车辆位移信息和所述路面状态信息，确定车辆的驻车性能和溜车性能。
需要说明的是，在本发明实施例中，路面信息的种类可根据实际需求进行调整，进一步的，还可以获取车辆的负载信息，作为车辆驻车溜车能力的测试对象。具体的选择可根据实际需求进行调整，本实施例对此不做限定。
在上述实施例的基础上，本发明实施例通过车辆在不同状况的路面上的状态确定车辆的驻车性能和溜车性能，能够确定车辆最大能够稳定驻车在多少坡度角度的路面上，确定车辆的驻车制动能力，确定车辆是否存在溜车的安全隐患。
图5为本发明实施例提供的车辆驾驶性能检测系统结构示意图，如图5所示，车辆驾驶性能检测系统，包括：
指令施加模块501，用于通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；
数据处理模块502，用于用于通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；
数据分析模块503，用于根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果；
数据分析模块504，用于根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆纵向控制性能。
具体的，在自动驾驶车辆控制领域，车辆的线控性能直接影响车辆的控制效果，在本发明实施例中，通过将车辆被施加的控制信号和车辆实时加速度进行比较，反映车辆的纵向控制性能。
首先，选取平直开阔长度大于300米的公路作为试验场地，指令施加模块501，用于向试验场地中的测试车辆施加控制信号，以该控制信号作为车辆需要达到的目标，后续车辆在接收到该控制信号后对车辆进行控制。
需要是说明的是，首先，试验场地的选择根据实际需求进行选择，本实施例仅作为一个具体的例子进行说明，具体试验场地选择情况可根据实际情况进行调整，本实施例对此不作限定。
其次，在进行车辆控制时，可使用总线控制车辆进行车辆油门或刹车开度的控制，除此之外，还可以使用其他控制方式，本实施例对此不作限定。
用于通过CAN总线分析仪获取在信号施加模块中施加给车辆的控制信号，并获取控制信号的对应的加速度指令，确定给定车辆目标加速度的大小及变化趋势相关数据。
需要说明的是，在本发明实施例中，使用CAN总线分析仪获取对应的加速度指令，除此之外，还可以使用LIN总线分析仪、FlexRay总线分析仪等其他类型的总线分析仪，或是采用其他不同获取对应加速度指令的方法，本实施例对此不作限定。
数据处理模块502测试车辆在测试前事先在车辆上安装有RTK模块(包括GPS天线及解算单元)，能够通过GPS-RTK技术获取车辆的位置信息，进一步获取车辆的实时加速度。仅需要进行RTK模块的安装即可实现实时加速度的计算和获取，安装简单，无需对目标进行标定，减少了数据获取的复杂度和成本需求。
数据分析模块503，将事先指令施加模块501中获取的加速度指令和数据处理模块502，用于中获取的实时加速度数据进行比对，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值，确定车辆纵向控制性能。
需要说明的是，车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值，可根据车辆控制反馈的响应曲线计算或根据系统的结构获得的传递函数求取，具体使用的计算方法可根据实际需求进行调整，本实施例对此不做限定。
其次，在本实施例中，提到的加速度，无论是来自控制信号还是车辆的实时加速度，其数值可为正也可为负(包括加速和减速)，本发明实施例对加速度控制信号的施加模式，施加加速度信号的变化趋势和周期均不作限定。
进一步地，在获得车辆的纵向控制性能后，能够反映车辆对加速度激励的相应特征，进而可以根据车辆反映出的控制性能，对车辆的控制方法设计上进行适当的补偿和优化。还能够根据两数据之间的区别，确定车辆从接收控制信号到进行反应达到目标的时间，以其作为自动驾驶列车实现无人驾驶的控制反应延迟时间，进一步提高无人驾驶的安全程度。
除此之外，本发明实施例中的方法，在适用于自动驾驶场景外，还能够适用于普通车辆(小轿车、商用车以及轨道列车等),均能实现对加速度快速准确的获取。
本发明实施例提供的车辆驾驶性能检测系统，通过GPS-RTK技术获取车辆实时加速度，将车辆的加速度指令和实时加速度进行对比，能够兼顾精度与成本，在保证采集的车辆纵向控制性能数据精度的基础上，降低采集数据所需的成本，准确而全面的获取车辆的线控性能，进一步实现对自动驾驶车辆控制系统的优化做出数据支持，提高自动驾驶车辆的安全性和稳定性。
需要说明的是，本发明实施例提供的车辆驾驶性能检测系统用于执行上述车辆驾驶性能检测方法，其具体的实施方式与方法实施方式一致，在此不再赘述。
图6为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图，如图6所示，所述电子设备可以包括：处理器(processor)601、通信接口(communication interface)602、存储器(memory)603和通信总线(bus)604，其中，处理器601，通信接口602，存储器603通过通信总线604完成相互间的通信。处理器601可以调用存储器603中的逻辑指令，以执行上述车辆驾驶性能检测方法，包括：通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果。
此外，上述的存储器603中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的车辆驾驶性能检测方法，包括：通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果。
又一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的以执行车辆驾驶性能检测方法，包括：通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种车辆驾驶性能检测方法，其特征在于，包括：
通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；
通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；
根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果。
2.根据权利要求1所述的车辆驾驶性能检测方法，其特征在于，所述通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度，具体包括：
以车辆当前位置为原点，构建试验场坐标系；
使用GPS-RTK技术确定所述车辆在所述试验场坐标系中相同时间间隔连续至少三个时刻的坐标位置；
根据所述连续至少三个时刻的坐标位置，以及车辆的原始位置，确定每两个时刻之间车辆运行的距离；
根据所述每两个时刻之间车辆运行的距离，计算得到所述车辆实时加速度。
3.根据权利要求1所述的车辆驾驶性能检测方法，其特征在于，所述根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果，具体包括：
根据所述加速度指令绘制车辆行驶时间-目标加速度图像；
根据所述实时加速度，绘制车辆行驶时间-实时加速度图像；
根据所述车辆行驶时间-目标加速度图像和所述车辆行驶时间-实时加速度图像，确定所述车辆纵向控制性能。
4.根据权利要求3所述的车辆驾驶性能检测方法，其特征在于，
所述根据所述车辆行驶时间-目标加速度图像和所述车辆行驶时间-实时加速度图像，确定所述车辆纵向控制性能，具体包括：
比较所述车辆行驶时间-目标加速度图像和所述车辆行驶时间-实时加速度图像，根据图像中对应的数据信息，获取车辆加速度的反映性能；
根据车辆加速度的反映性能，确定所述车辆纵向控制性能。
5.根据权利要求1-4任一项所述的车辆驾驶性能检测方法，其特征在于，
所述控制信号类型包括：阶跃信号、方波信号和正弦波信号。
6.根据权利要求5所述的车辆驾驶性能检测方法，其特征在于，还包括：
获取车辆当前位置的路面坡度；
通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；
通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；
根据所述加速度指令、所述实时加速度以及所述路面坡度，确定车辆的坡道起步性能。
7.根据权利要求5所述的车辆驾驶性能检测方法，其特征在于，还包括：
获取路面状态信息；
调整车辆当前位置的路面坡度；
通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述车辆位移信息；
根据所述车辆位移信息和所述路面状态信息，确定车辆的驻车性能和溜车性能。
8.一种驾驶车辆驾驶性能检测系统，其特征在于，包括：
指令施加模块，用于通过CAN总线获取向待检测的车辆输入的控制信号对应的所述待检测的车辆的加速度指令；
数据处理模块，用于通过所述待检测的车辆上预装的RTK模块获取所述待检测的车辆的实时加速度；
数据分析模块，用于根据所述加速度指令和所述实时加速度，确定车辆在车身坐标系中纵向驾驶控制的响应时间参数值、超调量参数值以及稳态误差参数值的检测结果。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的车辆驾驶性能检测方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一所述的车辆驾驶性能检测方法。
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