CN113518902A - 用于确定车辆的质量特性的方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于确定陆基货物运输车辆的质量特性的方法。该方法包括：登记进入车辆的货物单元的一种或多种特性，其中，所述特性中的至少一种特性与货物单元的质量相关；估算货物单元在车辆中的位置；以及基于一种或多种登记的特性并基于货物单元的估算位置来确定车辆的至少一种车辆质量特性。

Description

用于确定车辆的质量特性的方法
技术领域
本公开涉及用于确定与用于货物运输的陆基车辆(诸如卡车和半挂车)相关的质量特性和车辆动态的方法、控制单元和系统。
本发明可以应用于重型车辆，诸如卡车和建筑设备。虽然本发明将主要针对半挂车辆和牵引车-半挂车组合进行描述，但本发明不限于这种特定的车辆，还可以用于其它车辆，诸如不同类型的卡车、挂车、叉车和运输集装箱。
背景技术
在机动期间当速度过高的情况下，通过弯道或执行快速机动的车辆可能失去控制或甚至倾翻。倾翻类型的事件被称为车辆侧翻。车辆失去控制的事件包括例如挂车外摆和折拢，这是指铰接式车辆的不受控制地折叠，使得其类似于折叠小刀的锐角。可以基于车辆质量、车辆速度和作用在车辆上的力之间的已知机械关系来确定极限速度或侧翻阈值。只要车辆在给定情况下的侧翻极限速度以下操作，就可以确保安全的驾驶条件。
US2010198491公开了一种车辆安全系统，其考虑在检测潜在危险情况时(例如，当在车辆具有高重心的同时以过高速度进入弯道时)的车辆动态。
当涉及确定侧翻阈值等时，货物运输车辆的问题是车辆的质量特性(如重心(COG)位置)随货物而变化。例如，与重载的车辆(尤其是在货舱中的负载的高度很大的情况下)相比，承载有轻载的车辆更不容易发生车辆侧翻。
在自主或半自主车辆(其中不存在驾驶员来采取修正措施)中，与快速机动期间的侧翻和车辆稳定性相关的问题变得更加明显。由于车辆质量特性(诸如COG位置)的不确定性，这些车辆在涉及侧翻阈值时可能需要配置有大安全裕度。
因此，需要有效率且可靠的方法来确定货物运输车辆的质量特性。还需要改进的方法来确定快速车辆机动期间的极限速度。
发明内容
本公开的目的是提供用于确定货物运输车辆的质量特性的改进方法。该目的至少部分地通过一种用于确定陆基货物运输车辆的质量特性的方法来实现。该方法包括登记进入车辆的货物单元的一种或多种特性，其中，所述特性中的至少一种特性与货物单元的质量相关。该方法还包括估算货物单元在车辆中的位置，并且基于一种或多种所登记的货物单元特性并基于货物单元的估算位置来确定车辆的质量特性。
这样，随着货物进入车辆，车辆的质量特性被更新。通过跟踪进入车辆的货物的特性以及货物放置的位置，可以获得车辆质量特性的稳健和可靠的估算，包括来自货物的影响。有利地，可以基于最新的质量特性来确定诸如侧翻阈值等的车辆动态，从而产生更安全的车辆操作。由于关于车辆质量的改进信息，所以自主车辆的安全裕度可能会降低，从而产生更有效率的操作。
根据方面，该方法还包括基于所确定的车辆质量特性来确定车辆动态特性和/或车辆静态特性。因此，诸如最大速度、最大转弯率、侧翻阈值等的车辆能力可以被通信到用于自主驾驶的车辆控制系统和/或车辆的驾驶员。这样可以获得关于车辆能力的更细化的信息，这是一个优点。
根据一些这样的方面，车辆动态特性包括货物和/或车辆在偏航方向上的惯性矩、货物和/或车辆在侧倾方向上的惯性矩、货物和/或车辆在俯仰方向上的惯性矩、稳态侧翻侧向加速度极限(即，当重力指向内轮外侧时)以及车辆在通过弯道和/或执行快速机动时的极限速度中的任一者。因此，本文提供了一种用于基于当前货物配置估算车辆动态特性(诸如惯性值)的稳健且有效率的方法。
根据其它这样的方面，车辆静态特性包括静态侧翻角阈值、车辆稳定性值和预期车轴负载分布中的任一者。因此，本文提供了一种用于基于当前货物估算车辆静态特性的稳健且有效率的方法。
根据方面，登记和/或估算包括估算货物单元的物理尺寸和质量。通过获取与每个货物单元的尺寸和质量相关的信息，可以获得更细化的车辆质量特性的估算，这是一个优点。
根据方面，登记和/或估算包括通过与陆基货物运输车辆的车门分开(即，远离)布置的传感器单元进行登记和/或估算，由此可以在车辆的装载期间执行登记和/或估算。传感器单元未布置在货物运输车辆的车门上是有利的，因为在货物的装载和卸载期间车门是打开的。通过将传感器与车门分开布置，无论车门如何配置，传感器都可以用于在货物运输车辆的装载和卸载期间进行感测，这是一个优点。
根据方面，该方法还包括登记离开车辆的货物单元的一种或多种特性并且将卸载的货物单元与车辆中的相应位置相关联。这样，有利地，即使在路线期间(例如，在路线的终点站之前)装载和/或从车辆卸载各个货物单元，也可以维持车辆质量特性的最新描述。
根据一些方面，登记包括基于条形码扫描、射频识别、RFID、红外标签、雷达应答器和手动输入中的任一者将识别与货物单元相关联，并且基于该识别从物流数据库中获取货物单元的一种或多种特性。关于各个包裹的信息通常可从远程服务器获得。通过识别包裹或货物单元，可以下载这种特性并将其与进入车辆的货物相关联。关于例如尺寸、重量、最终目的地等的信息通常可从远程服务器获得，这些信息可以用于细化对车辆质量特性的估算。远程服务器可以是属于例如运输或物流公司的第三方远程服务器，或者它可以是仅配置成支持本方法的专有远程服务器。
根据其它方面，登记包括获取预配置的货物单元类型数据和/或预配置的货物单元质量数据。例如，可以预先知晓在每个停靠点处将要进入车辆的哪种类型的货物。然后可以预先预配置货物特性，并将其存储在存储器中，这允许在货物进入车辆时有效率且便捷地获取货物特性。
根据另外的方面，登记包括基于视觉传感器、X射线传感器和雷达传感器中的任一者来识别与货物单元相关的货物类型。这样，可以基于所识别的货物类型自主推断货物特性，这是一个优点。人工智能程序可以用于基于先前的训练或配置对进入车辆的货物进行识别或分类。
根据方面，登记包括基于货物运输车辆的位置和/或基于与货物运输车辆相关的预配置路线信息来估算与货物单元相关的货物类型。在一些情况下，货物类型可以与给定位置(例如，特定仓库或工厂的位置)相关。因此，通过将车辆位置与货物类型相关联，可以实现简化但更有效率的货物类型估算。
根据方面，该方法还包括检测陆基货物运输车辆中的一个或多个货物单元的重新定位或移动，并基于该重新定位或移动来更新质量特性。这些类型的方面可能特别适用于货物重新布置在货舱中且随后可能需要更新车辆的质量特性的情况。这些方面也适用以便检测驾驶期间的货物的意外移动，这可能对车辆稳定性有害。检测驾驶期间的货物的移动(例如，由于未固定的负载)也可以保证通知或警告驾驶员以防止货物损坏并维持安全的驾驶条件。
根据一些方面，该方法包括评估车辆中可用的空闲或占用空间的量并且基于所估算的空间和货物单元的大小来确定附加的货物单元是否可以装配在货物区域中。这样，可以使车辆操作和货物运输更有效率，这是一个优点。
本文还公开了与上述优点相关的计算机程序、计算机可读介质、控制单元、传感器单元和车辆。
通常，除非本文另有明确说明，否则权利要求中使用的所有术语均应根据其在技术领域中的通常含义来解释。除非另有明确说明，否则所有对“一/一个/该元件、设备、部件、装置、步骤等”的引用均应被开放地解释为指元件、设备、部件、装置、步骤等的至少一个实例。除非明确说明，否则本文公开的任何方法的步骤不必以所公开的确切顺序执行。当研究所附权利要求和以下描述时，本发明的进一步特征和优点将变得显而易见。本领域技术人员认识到，在不脱离本发明的范围的情况下，可以组合本发明的不同特征以创建除以下描述的实施例之外的实施例。
附图说明
参考附图，下面是作为示例引用的本发明的实施例的更详细描述。在附图中：
图1示意性地示出了用于货物运输的车辆；
图2示出了作用在车辆上的示例力；
图3示出了用于货物运输的车辆的俯视图；
图4a和图4b示出了示例货物单元；
图5示意性地示出了货物运输路线；
图6示意性地示出了控制单元；
图7是示出了方法的流程图；以及
图8示出了示例计算机程序产品。
具体实施方式
现在将在下文中参考附图更全面地描述本发明，其中示出了本发明的某些方面。然而，本发明可以以许多不同的形式体现并且不应被解释为限于本文阐述的实施例和方面；相反，这些实施例是通过示例的方式提供的，使得本公开将是彻底和完整的，并且将向本领域技术人员充分传达本发明的范围。在整个说明书中，相同的数字指代相同的元件。
应当理解，本发明不限于本文描述和在附图中示出的实施例；相反，技术人员将认识到在所附权利要求的范围内可以做出许多改变和修改。
图1示出了布置成运输货物120的陆基车辆100。车辆100是挂车，但是应当理解，本文公开的技术可以用于多种不同类型的车辆，例如不同类型的卡车、整体式车架载重卡车、自卸卡车、叉车等。所公开的技术也适用于运输集装箱。
希望知晓车辆100的质量特性，诸如重心(COG)位置(210)和整体上的质量分布。这至少部分是因为质量特性影响车辆的机械特性，诸如稳定性和侧翻特性。例如，侧翻阈值受COG高度的强烈影响。
车辆100的惯性特性也是值得关注的并且可以从车辆的质量特性推断。下面将结合斯坦纳定理(也称为平行轴定理)更详细地讨论惯性。
与车辆的质量和惯性特性相关的更准确的信息也可以用于通过例如自主或半自主系统(诸如高级自动驾驶辅助系统(ADAS))来改进稳定性控制干预。这是因为与从不太准确和粗略估算的质量特性数据确定动态的情况相比，在预测是基于准确的质量特性信息的情况下，可以更准确地预测车辆的预期动态。因此，借助于本文公开的技术，不仅可以确定速度极限以防止侧翻、折拢等，而且稳定性控制和/或一般运动控制器可以更好地预测和控制车辆的运动，这是一个优点。
下面将结合图2给出关于车辆稳定性和动态的更详细讨论。
车辆100包括传感器单元110，该传感器单元被布置成登记进入车辆的货物单元120的一种或多种特性。登记的特性与货物单元的质量相关。例如，在一些示例中，传感器被布置成检测货物单元尺寸并获取货物单元重量的估算。
传感器单元110还被布置成估算货物单元在车辆中的位置。已知货物单元质量、尺寸和位置，可以确定货物单元120对车辆的整体COG的影响。这样，可以以稳健且有效率的方式确定车辆100的质量特性。
质量的集合的COG是物体的所有重量可以认为集中在的点。如果(Xcg,Ycg)是分别位于坐标(x1,y1)、(x2,y2)的点质量m1、m2等的集合的COG的坐标，则：
(m1+m2+..)*g*Xcg＝m1*g*x1+m2*g*x2+…，以及
(m1+m2+..)*g*Ycg＝m1*g*y1+m2*g*y2+...，其中，g表示重力。类似的方程适用于三维示例。
如果整个重量通过重心起作用而不是通过单独的质量起作用，则关于原点的扭矩将是相同的。例如，求解重心的x坐标得到加权总和，其中，质量由相应的坐标加权，并且其中，总和由总质量归一化。
通常，本文的车辆质量特性可以包括车辆总货物质量、车辆质量空间分布、车辆重心、质心高度、质心侧向位置和质心纵向位置中的任一者。可以理解，不同的机动和驾驶场景需要不同的质量特性来确定安全驾驶极限等。
特别地，传感器单元110与陆基货物运输车辆100、300的车门130分开布置，即，传感器单元未附接到车门130，而是附接到例如车辆100的车顶或车壁。这意味着可以在车辆的装载期间执行货物特性的登记和货物位置的估算，这是一个优点。布置在车门上的传感器单元在车辆的装载和卸载期间很可能无效，因为车门随后被打开，从而使传感器移位。
一旦确定了车辆的质量特性，就可以导出例如卡车和挂车组合在通过弯道和进行快速机动时的极限速度。下面将结合图2给出这种类型的确定的一些示例细节。
基于所估算的质量特性，还可以确定与车辆100相关的偏航惯性值。这种类型的信息在例如偏航率控制系统和稳定性控制系统中是有用的，其中，控制可以基于所确定的与车辆100相关的惯性参数。
图2示意性地示出了在平稳转弯操作中作用在车辆200上的力。在图2中，ay是侧向加速度，Fi是竖直轮胎负载(i＝1、2)，h是COG的高度，T是轮距宽度，W是车辆的重量，并且Δy是COG相对于轮距的侧向运动。车辆的COG由花纹点210表示。该COG随货物而变化。例如，在重型板条箱位于车辆货物区域的右手侧的情况下，COG将向右移动一定量。如果在车辆中放置了一大堆重型货物物品，则COG将向上移动，等等。
关于轮距中心处的地面上的点的侧倾力矩的稍微简化的平衡方程是W*h*ay＝(F2–F1)*T/2–W*Δy。从这个方程，设定F2＝W和F1＝0，可以找到最大许用侧向加速度的近似值，ay,max＝T*h/2。从该最大许用侧向加速度，可以推导出最大许用速度的估算值：
ay＝vx,max 2/R或vx,max＝sqrt(ay,max*R)，其中，vx,max是最大许用速度，R是转弯半径，并且sqrt()表示平方根运算。
应当理解，这是基于多个假设的粗略估算，技术人员意识到可以使用减少数目的假设来执行更高级的计算以便获得更准确的结果。基于车辆的质量特性的这种计算是已知的，且在此不再详细讨论。计算可以在车辆移动时实时执行，或者可以离线执行，从而产生许多规则，这些规则例如取决于货物负载限定速度极限。
诸如最大许用侧向加速度、给定转弯半径R的最大速度等的车辆特性是动态特性，其可以报告给车辆控制系统以用于改进车辆控制。如果车辆是自主车辆或半自主车辆(其中没有驾驶员对例如机动期间的车辆速度进行修正)，则这一点尤其重要。车辆静态特性也可能是值得关注的，例如，知晓在什么水平的倾斜路边停车是安全的以及车辆侧翻没有风险的位置可能是值得关注的。因此，本文提出的技术可以包括基于所确定的车辆质量特性来确定一种或多种车辆动态特性和/或车辆静态特性。
通常，值得关注的车辆动态特性可以包括以下中的任一者：货物和/或车辆在偏航方向的惯性矩、货物和/或车辆在侧倾方向上的惯性矩、货物和/或车辆在俯仰方向的惯性矩以及车辆在通过弯道和/或执行快速机动时的极限速度。同样，车辆静态特性可以包括以下中的任一者：静态侧翻角阈值、总车辆质量值和预期车轴负载。
车辆动态特性和静态特性还可以包括车辆稳定性值。该值可以例如与最大倾斜角相关，在该最大倾斜角下车辆可以在倾斜的表面上停车而没有倾翻或使货物移动的风险。车辆稳定性值还可以与指示相对于某个基线值的动态稳定性的车辆特性相关。例如，如上所述，稳定性控制和/或一般运动控制器可以基于所确定的车辆稳定性值更好地预测和控制车辆的运动，这是一个优点。车辆稳定性值可以通过自主或半自主系统(诸如高级ADAS)与车辆稳定性控制相关。
例如，可以基于所确定的稳定性值来控制悬架或备用车轮阻尼，以便基于所确定的质量特性来调整整体车辆稳定性特性。
除了车辆的质量特性之外，车辆100、300的惯性特性可能如上所述也是值得关注的。惯性特性包括惯性矩和惯性积两者，它们与角速度一起确定角动量，即，
Figure BDA0003238499930000101
其中HGx，HGy，HGz是角动量，并且ωx，ωy，ωz是角速度。取决于所使用的坐标参考系，Izz是挂车的偏航惯量，其可以用于例如偏航控制以防止折拢外摆。Ixx是挂车的侧倾惯量，其给出了挂车的本征周期的概念。Iyy是挂车的俯仰惯量，该值可以用于例如车辆运动控制。
挂车或挂车和牵引车组合的惯性值可以基于例如斯坦纳定理(也称为平行轴定理)和惠更斯-斯坦纳定理来计算。给定了刚性体绕穿过物体重心的平行轴的惯性矩以及轴之间的垂直距离，它可以用于确定刚性体绕任何轴的质量惯性矩或断面二次矩。
因此，当刚性体的质量分布已知时，可以通过使用斯坦纳定理计算惯性特性，诸如惯性矩Ixx,IyyIzz以及惯性积。示意性地，斯坦纳定理给出了质量为mi的n个粒子在相对于某个参考点S的位置ri处的惯性矩矩阵为
Figure BDA0003238499930000102
其中，[ri-S]是执行叉积[ri-S]y＝(ri-S)×y的斜对称矩阵。斯坦纳定理及其用于确定惯量的用途是众所周知的，且本文将不再详细讨论。
假设空挂车和空牵引车单元的质量特性是已知的，因为这些可以在装载车辆之前测量或确定。
可以理解，知晓各件货物的特定惯性矩特性可以用于进一步细化所确定的车辆质量特性。这样，可以使用平行轴定理来逐个全面解释来自独立货物单元的对车辆整体质量特性的贡献。假设一件货物的重量在其体积上均匀分布，登记特定货物物品的惯性特性(或许从远程服务器340下载)，或者基于例如货物单元的尺寸及其质量来更粗略地估算特定货物物品的惯性特性。
图3示出了车辆300的示例俯视图。车辆300是具有用于牵拉挂车的牵引车单元330的挂车车辆。车辆包括远离货物区域的车门布置的传感器单元110。第一货物单元120已放置在车辆中的由坐标Xc、Yc、Zc给出的位置310处。由于第一货物单元120，所以与车辆中心轴线370相比，车辆300的COG位置已经向左移动。
第二货物单元320即将进入车辆。因此，当第二货物单元进入车辆时，将根据本教导更新车辆300的质量特性。如果第二货物单元也放置在车辆关闭的左手侧，则COG位置210将甚至更向左移动。如果第二货物单元相反地放置在车辆中心轴线37的相反侧，则COG位置210将可能向右移动一些距离。
例如，该更新程序可以包括使用传感器110来检测进入货物区域的货物单元的类型及其放置的位置。然后可以基于感测到的信息更新车辆质量特性。然后重复该过程，直到所有货物单元进入货物区域。
货物单元体积和质量例如通过自动系统读取箱子或在物流系统与车辆组合挂车系统之间传输的数据给出。关于货物单元的信息也可以从远程服务器340下载345，或经由无线或有线链路365手动配置360。例如，第二货物单元可以由传感器110或通过手动输入360识别为属于某个物流公司。然后，系统访问属于该物流公司的远程服务器340以便下载货物单元尺寸和重量。然后，传感器110检测第二货物单元在货舱中放置的位置，因此可以如上文讨论的那样更新车辆的质量特性。
根据一些方面，所公开的功能和方法中涉及的位置估算和一般信号处理可以由传感器单元110本身执行。然而，信号处理功能的部分也可以位于控制单元350中。该控制单元350在此示出为布置在卡车330的前部中，其中，控制单元可以构成车辆电子控制单元(ECU)中的模块。
总而言之，图1和图3示意性地示出了用于确定陆基货物运输车辆100、300的质量特性的系统。所公开的技术包括登记进入车辆的货物单元120、320的一种或多种特性，例如，通过传感器单元110或手动360进行登记，其中，特性中的至少一种特性与货物单元的质量相关。然后估算货物单元在车辆中的位置310。基于货物质量和位置，然后确定车辆100、300的质量特性。
图4a和图4b示出了确定货物单元尺寸的两个不同示例。矩形货物单元410的尺寸可以使用长度bx、宽度by和高度bz参数来指定。更不规则大小的货物单元420的尺寸可以被指定为例如矩形边界体积，如图4b所示。
许多不同的技术可以用于通过传感器单元110检测货物单元在货物运输车辆中放置的位置。例如，传感器单元可以包括视觉传感器、雷达传感器和激光雷达传感器中的任一者。
视觉传感器可以布置成在装载货物单元之前检测背景图像。然后可以将背景图像与在装载货物单元之后拍摄的图像进行比较，从而可以使用两个图像之间的差异来定位新装载的货物单元。
可以基于装载之前和之后的差异以类似于视觉传感器的方式使用雷达传感器。然而，货物单元也可以配备有雷达应答器。这些应答器可以通过货物区域中的雷达定位，并因此相对于雷达收发器进行定位。每个货物单元可以分配唯一的代码或识别信号，以允许识别雷达应答器并将其与其它雷达应答器信号分开。
激光雷达传感器可以以与视觉传感器类似的方式使用，以基于背景图像与在装载之后获取的图像之间的差异来检测新装载的货物单元的位置。
应当理解，传感器单元110还可以被布置成使用视觉传感器、雷达传感器和激光雷达传感器中的任一者来检测包括在货物运输车辆中的货物的体积。例如，视觉传感器可以用于确定有多少在车辆货物区域中可用的可用空间，这是一个优点。因此，本文公开的传感器单元还可以用于评估车辆中可用的空闲或占用空间的量，并基于所估算的空间和货物单元的大小来确定附加的货物单元是否可以装配在货物区域中。
此外，光电二极管阵列和/或压力传感器阵列可以用于估算每个货物单元在车辆中放置的位置。同样，具有围绕车辆的货舱的周边布置的接收器的RFID阵列、超宽带阵列等可以用于将货物单元定位在车辆中。这些类型的定位系统是基于响应于询问信号的货物单元的主动定位系统。然后使用响应信号来定位货物单元。
应当理解，当车辆沿着路线行驶时，货物单元可以装载和从车辆卸载。即，并非总是所有货物都从车辆上一次性卸载。在这种情况下，建议还登记离开车辆的货物单元的特性，并将卸载的货物单元与车辆中的相应位置相关联。这样，车辆质量特性(诸如COG等)可以始终保持最新。用于登记离开车辆的货物单元的过程和功能类似于以上公开的用于登记进入车辆的货物单元的过程和功能。
获取货物单元数据(即，质量特性等)的一种特别有效率的方式是识别不同的货物单元，然后从远程服务器340(诸如属于运输组织的物流服务器或数据资源)下载信息。可以取决于情况以不同方式执行识别，然而，采用诸如条形码扫描等已知技术可能是有利的。更高级的识别技术包括射频技术、雷达技术等。当然，手动输入也是一种选择。因此，根据一些方面，登记包括基于条形码扫描、射频识别、RFID、红外标签、雷达应答器和手动输入260中的任一者将识别与货物单元120、320相关联，并基于识别从物流数据库中获取货物单元的一种或多种特性。
一些车辆沿已知路线运输货物，其中，很可能已知哪种类型的货物将在沿路线的不同停靠点进入和离开货物运输车辆。
图5示出了诸如路线500。该路线具有三个停靠点510、520和530。预先知晓将装载和卸载哪些货物可以用于确定车辆质量特性。换言之，根据一些方面，货物单元特性的登记包括获取预配置的货物单元类型数据和/或预配置的货物单元质量数据。
根据一些方面，进入车辆的货物单元特性的登记包括基于货物运输车辆的位置和/或基于与货物运输车辆相关的预配置路线信息500来估算与货物单元相关的货物类型。
货物单元类型还可以由传感器单元110使用人工智能算法等自动识别。这样的对象识别算法是已知的并且本文将不更详细地讨论。这种货物单元识别算法的输入可以来自例如视觉传感器、X射线传感器或雷达传感器。这些传感器可以与传感器单元110位于同一位置，或者它们是分开的传感器单元。
本文公开的技术也适用于通过传感器单元110检测货物负载的移动。因此，根据一些方面，传感器系统可以被布置成检测陆基货物运输车辆中的一个或多个货物单元的重新定位或移动，并基于重新定位或移动来更新车辆的质量特性。
图6以多个功能单元的形式示意性地示出了根据本文讨论的实施例的控制单元350或传感器单元110的部件。使用能够执行存储在计算机程序产品(例如，存储介质630的形式)中的软件指令的合适的中央处理单元CPU、多处理器、微控制器、数字信号处理器DSP等中的一个或多个的任意组合来提供处理电路610。处理电路610还可以被设置为至少一个专用集成电路ASIC或现场可编程门阵列FPGA。
特别地，处理电路610被配置成使控制单元350或传感器单元110执行一组操作或步骤，诸如结合图8讨论的方法。例如，存储介质630可以存储该组操作，并且处理电路610可以被配置成从存储介质630检索该组操作以使控制单元350或传感器单元110执行该组操作。该组操作可以作为一组可执行指令提供。因此，处理电路610由此被布置成执行如本文公开的方法。
存储介质630还可以包括永久存储器，例如，其可以是磁存储器、光存储器、固态存储器或甚至远程安装的存储器中的任何单一一个或组合。
控制单元350或传感器单元110还可以包括用于与至少一个外部装置通信的接口620，诸如包括相位控制器和机械可旋转基板的天线阵列。因此，接口620可以包括一个或多个发射器和接收器，其包括模拟和数字部件以及用于有线或无线通信的适当数目的端口。
处理电路610控制控制单元350或传感器单元110的一般操作，例如，通过向接口620和存储介质630发送数据和控制信号、通过从接口620接收数据和报告以及通过从存储介质630检索数据和指令来进行控制。省略了控制节点的其它部件以及相关功能，以免混淆本文呈现的概念。
根据一个示例，图6示出了用于确定陆基货物运输车辆100、200、300的质量特性的传感器单元110。特别地，传感器单元被布置成登记进入货物运输车辆的货物单元的一种或多种特性，其中，至少一种特性与货物单元的质量相关，传感器单元被布置成估算货物单元在挂车中的位置，并将所登记的特性和所估算的位置传输到控制单元。
根据另一示例，图6示出了用于确定陆基货物运输车辆100、200、300的质量特性的控制单元350。特别地，控制单元被布置成接收与进入车辆的货物单元相关的数据，其中，数据包括与货物单元的质量相关的至少一种特性，以接收货物单元在车辆中的估算位置，并基于货物单元的一种或多种特性以及货物单元在挂车中的估算位置来确定货物运输车辆的质量特性。
图7是示出了本文公开的方法并且总结了上述讨论的流程图。该方法由传感器单元110、由控制单元350或由传感器单元和控制单元的组合来执行。示出了用于确定陆基货物运输车辆100、200、300的质量特性的方法。该方法包括：登记S1进入车辆的货物单元120、320的一种或多种特性，其中，特性中的至少一种特性与货物单元的质量相关；估算S2货物单元在车辆中的位置Xc、Yc、Zc；以及基于一种或多种所登记的货物单元特性和货物单元的估算位置来确定S3车辆的质量特性。
根据方面，质量特性包括车辆总货物质量S31、车辆质量空间分布S32、重心COG位置S33、质心高度S34、质心侧向位置S35和质心纵向位置S36中的任一者。
根据方面，该方法还包括基于所确定的车辆质量特性来确定S4车辆动态特性和/或车辆静态特性。
根据方面，车辆动态特性包括货物和/或车辆在偏航方向上的惯性矩、货物和/或车辆在侧倾方向上的惯性矩、货物和/或车辆在俯仰方向上的惯性矩以及车辆在通过弯道和/或执行快速机动时的极限速度中的任一者。
根据方面，车辆静态特性包括静态侧翻角阈值、总车辆质量值和预期车轴负载中的任一者。
根据方面，登记和/或估算包括估算S11货物单元120、320的物理尺寸bx、by、bz和质量bm。
根据方面，登记和/或估算包括通过与陆基货物运输车辆的车门分开布置的传感器单元110来进行登记S12和/或估算S21，由此可以在车辆的装载期间执行登记和/或估算。
根据方面，该方法包括登记S13离开车辆的货物单元的一种或多种特性，并且将离开的货物单元与车辆中的相应位置Xc、Yc、Zc相关联S22。
根据方面，登记包括基于条形码扫描、射频识别、RFID、红外标签、雷达应答器和手动输入260中的任一者将识别S14与货物单元120、320相关联，并基于该识别从物流数据库240获取S15货物单元的一种或多种特性。
根据方面，登记包括获取S16预配置的货物单元类型数据和/或预配置的货物单元质量数据。
根据方面，登记包括基于视觉传感器、X射线传感器和雷达传感器中的任一者来识别S17与货物单元120、320相关的货物类型。
根据方面，登记包括基于货物运输车辆的位置和/或基于与货物运输车辆相关的预配置路线信息300来估算S18与货物单元120、320相关的货物类型。
根据方面，该方法包括检测S5陆基货物运输车辆中的一个或多个货物单元的重新定位或移动，并且基于该重新定位或移动来更新S6质量特性。
根据方面，估算包括使用视觉传感器、雷达传感器和激光雷达传感器中的任一者来检测S23货物单元在货物运输车辆中放置的位置Xc、Yc、Zc。
根据方面，估算包括使用视觉传感器、雷达传感器和激光雷达传感器中的任一者来检测S24包括在货物运输车辆中的货物的体积。
根据方面，估算包括使用光电二极管阵列和/或压力传感器阵列来检测S25货物单元在货物运输车辆中放置的位置。
根据方面，估算包括使用RFID阵列、超宽带阵列等来检测S26货物单元在货物运输车辆中放置的位置，其中，接收器围绕车辆的货舱的周边布置。
根据方面，该方法包括评估S7车辆中可用的空闲或占用空间的量，并且基于所估算的空间和货物单元的大小来确定附加的货物单元220是否可以装配在货物区域中。
图8示出了承载计算机程序的计算机可读介质810，该计算机程序包括用于当所述程序产品在计算机上运行时执行图7所示的方法的程序代码装置820。计算机可读介质和代码装置可以一起形成计算机程序产品800。

Claims (25)

1.一种用于确定陆基货物运输车辆(100、200、300)的质量特性的方法，所述方法包括：
登记(S1)进入所述车辆的货物单元(120、320)的一种或多种特性，其中，所述特性中的至少一种特性与所述货物单元的质量相关，
估算(S2)所述货物单元在所述车辆中的位置(Xc、Yc、Zc)，以及
基于一种或多种所登记的货物单元特性并基于所述货物单元的估算位置来确定(S3)所述车辆的质量特性。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车辆的质量特性包括车辆总货物质量(S31)、车辆质量空间分布(S32)、重心(S33)、COG、质心高度(S34)、质心侧向位置(S35)和质心纵向位置(S36)中的任一者。
3.根据任一前述权利要求所述的方法，进一步包括基于所确定的车辆质量特性来确定(S4)车辆动态特性和/或车辆静态特性。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述车辆动态特性包括货物和/或车辆在偏航方向上的惯性矩、货物和/或车辆在侧倾方向上的惯性矩、货物和/或车辆在俯仰方向上的惯性矩、稳态侧翻侧向加速度极限以及车辆在通过弯道和/或执行快速机动时的极限速度中的任一者。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述车辆静态特性包括静态侧翻角阈值、车辆稳定性值和预期车轴负载中的任一者。
6.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述登记和/或所述估算包括估算(S11)所述货物单元(120、320)的物理尺寸(bx、by、bz)和质量(bm)。
7.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述登记和/或所述估算包括通过与所述陆基货物运输车辆的车门分开布置的传感器单元(110)来进行登记(S12)和/或估算(S21)，由此能在所述车辆的装载期间执行所述登记和/或所述估算。
8.根据任一前述权利要求所述的方法，包括登记(S13)离开所述车辆的货物单元的一种或多种特性，并且将卸载的货物单元与所述车辆中的相应位置(Xc、Yc、Zc)相关联(S22)。
9.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述登记包括基于条形码扫描、射频识别、RFID、红外标签、雷达应答器和手动输入(260)中的任一者将识别(S14)与所述货物单元(120、320)相关联，并且基于所述识别从物流数据库(240)获取(S15)所述货物单元的一种或多种特性。
10.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述登记包括获取(S16)预配置的货物单元类型数据和/或预配置的货物单元质量数据。
11.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述登记包括基于视觉传感器、X射线传感器和雷达传感器中的任一者来识别(S17)与所述货物单元(120、320)相关的货物类型。
12.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述登记包括基于所述货物运输车辆的位置和/或基于与所述货物运输车辆相关的预配置的路线信息(500)来估算(S18)与所述货物单元(120、320)相关的货物类型。
13.根据任一前述权利要求所述的方法，包括检测(S5)所述陆基货物运输车辆中的一个或多个货物单元的重新定位或移动，并且基于所述重新定位或移动来更新(S6)所述质量特性。
14.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述估算包括使用视觉传感器、雷达传感器和激光雷达传感器中的任一者来检测(S23)所述货物单元在所述货物运输车辆中放置的位置(Xc、Yc、Zc)。
15.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述估算包括使用视觉传感器、雷达传感器和激光雷达传感器中的任一者来检测(S24)包括在所述货物运输车辆中的货物的体积。
16.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述估算包括使用光电二极管阵列和/或压力传感器阵列来检测(S25)所述货物单元在所述货物运输车辆中放置的位置。
17.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述估算包括使用射频识别、RFID、天线阵列、射频发射天线阵列或超宽带发射天线阵列来检测(S26)所述货物单元在所述货物运输车辆中放置的位置，其中，围绕所述车辆(100、200、300)的货舱的周边布置有收发器或接收器。
18.根据任一前述权利要求所述的方法，包括评估(S7)所述车辆中可用的空闲或占用空间的量，并且基于所估算的空间和所述货物单元的大小来确定附加的货物单元(220)是否能够装配在货物区域中。
19.一种包括程序代码装置(820)的计算机程序，当所述程序在计算机上运行时，所述程序代码装置用于执行权利要求1至18中任一项的步骤。
20.一种承载计算机程序的计算机可读介质(810)，所述计算机程序包括程序代码装置(820)，当所述程序产品在计算机上运行时，所述程序代码装置用于执行权利要求1至18中任一项的步骤。
21.一种用于确定陆基货物运输车辆(100、200、300)的车辆动态特性的控制单元(110、250)，所述控制单元被配置成执行根据权利要求1至18中任一项所述的方法的步骤。
22.一种用于确定陆基货物运输车辆(100、200、300)的质量特性的传感器单元(110)，其特征在于，所述传感器单元被布置成登记进入所述货物运输车辆(100、200、300)的货物单元的一种或多种特性，其中，至少一种特性与所述货物单元的质量相关，所述传感器单元被布置成估算所述货物单元在挂车中的位置，并将所登记的特性和所估算的位置传输到控制单元(350)。
23.一种用于确定陆基货物运输车辆(100、200、300)的质量特性的控制单元(350)，其特征在于，所述控制单元(350)被布置成接收与进入所述车辆的货物单元相关的数据，其中，所述数据包括与所述货物单元的质量相关的至少一种特性，并且所述控制单元被布置成接收所述货物单元在所述车辆中的估算位置，并且还基于所述货物单元的一种或多种特性和所述货物单元在挂车中的估算位置来确定所述货物运输车辆的质量特性。
24.一种用于确定陆基货物运输车辆(100、200、300)的质量特性的系统，包括根据权利要求22所述的传感器单元(110)和根据权利要求23所述的控制单元(350)。
25.一种陆基货物运输车辆(100、200、300)，包括根据权利要求24所述的系统。
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