CN113810877B - 车辆及其车速确定方法及装置、存储介质、终端 - Google Patents

车辆及其车速确定方法及装置、存储介质、终端 Download PDF

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Abstract

一种车辆及其车速确定方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：获取第一车速，所述第一车速是根据所述速度传感器的测量数据计算得到的；从所述GNSS接收机获取GNSS数据，所述GNSS数据包括第二车速；判断所述GNSS数据的质量是否满足预设条件，如果是，则根据所述第一车速和第二车速确定当前的输出车速。通过本发明的方案，可以提高当前的输出车速的准确性。

Description

车辆及其车速确定方法及装置、存储介质、终端
技术领域
本发明涉及车辆控制技术领域，尤其涉及一种车辆及其车速确定方法及装置、存储介质、终端。
背景技术
在智能网联车(Intelligent Connected Vehicle，ICV)技术领域，车速的准确性对于智能网联车的预警判断至关重要，只有具有精确的车速信息，车辆搭载的车辆网(Vehicle to Everything，V2X)系统才能更准确地判断出与车辆与其他车辆、行人、障碍物等的安全距离，从而给出相应的安全措施。现有技术中，车速的准确性仍然有待提高。
发明内容
本发明解决的技术问题是提供一种车辆的车速确定方法，以提高车速的准确性。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种车辆的车速确定方法，所述方法包括：获取第一车速，所述第一车速是根据所述速度传感器的测量数据计算得到的；从所述GNSS接收机获取GNSS数据，所述GNSS数据包括第二车速；判断所述GNSS数据的质量是否满足预设条件，如果是，则根据所述第一车速和第二车速确定当前的输出车速。
可选的，所述方法还包括：如果所述GNSS数据的质量不满足所述预设条件，则将所述第一车速与补正系数的乘积作为所述当前的输出车速；其中，所述补正系数是根据上一次所述GNSS数据满足所述预设条件时的输出车速与第一车速的比值计算得到的。
可选的，所述第一车速的获取时刻为第一时间，所述第二车速的获取时刻为第二时间，所述第一时间与所述第二时间不同，所述第一时间和第二时间为同一时间坐标系下的时间，根据第一车速和第二车速确定当前的输出车速之前，所述方法还包括：根据所述第一时间和所述第二时间的时间差以及所述第一车速确定第一同步车速，并采用所述第一同步车速对所述第一车速进行更新，其中，所述第一同步车速对应的获取时刻为所述第二时间；或者，根据所述第一时间和所述第二时间的时间差所述第二车速确定第二同步车速，并采用所述第二同步车速对所述第二车速进行更新，其中，所述第二同步车速对应的获取时刻为所述第一时间。
可选的，所述第一时间和第二时间为所述GNSS接收机的时钟信号对应的时间坐标系下的时间。
可选的，判断所述GNSS数据的质量是否满足预设条件之前，所述方法还包括：采用低通滤波算法对所述第一车速进行处理，以得到处理后的第一车速，并将所述处理后的第一车速作为所述第一车速。
可选的，所述GNSS数据还包括以下一项或多项：精度因子、加速度、定位状态参数；判断所述GNSS数据的质量是否满足预设条件包括以下一项或多项：判断所述精度因子是否处于预设的误差范围；判断所述第二车速是否处于预设的速度范围；判断所述加速度是否处于预设的加速度范围；判断定位状态参数的取值是否为预设值，所述预设值用于指示GNSS处于3D定位状态。
可选的，根据所述第一车速和第二车速确定当前的输出车速包括：获取上一时刻的第一车速和上一时刻的输出车速；采用卡尔曼滤波算法，根据所述第一车速、第二车速、上一时刻的第一车速和上一时刻的输出车速确定所述当前的输出车速；其中，所述第二车速为所述卡尔曼滤波算法中的观测值。
可选的，采用滤波算法根据第一车速、第二车速、上一时刻的第一车速和上一时刻的输出车速确定当前的输出车速包括：采用下列公式确定所述当前的输出车速：
其中，为所述第一车速，/>为所述上一时刻的输出车速，A为预设的状态转移矩阵，B为预设的控制系数矩阵，uk为所述第一车速和所述上一时刻的第一车速之间的差值，/>为先验估计协方差，Q为预设的系统协方差，Pk-1为上一时刻的后验估计协方差，I为单位矩阵，Kk-1为上一时刻的卡尔曼增益，H是为预设的观测矩阵，/>为上一时刻的先验估计协方差，Kk为卡尔曼增益，R为预设的观测噪声，/>为所述当前的输出车速，zk为所述第二车速，k为正整数。
为了解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种车辆的车速确定装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取第一车速，所述第一车速是根据所述速度传感器的测量数据计算得到的；第二获取模块，用于从所述GNSS接收机获取GNSS数据，所述GNSS数据包括第二车速；速度计算模块，用于判断所述GNSS数据的质量是否满足预设条件，如果是，则根据所述第一车速和第二车速确定当前的输出车速。
本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，执行上述的车辆的车速确定方法的步骤。
本发明实施例还提供一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行上述的车辆的车速确定方法的步骤。
本发明实施例还提供一种车辆，所述车辆包括上述的终端。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
在本发明实施例的方案中，对从GNSS接收机获取的GNSS数据的质量进行判断，如果GNSS数据的质量满足预设条件，则根据第一车速和GNSS数据中包括的第二车速计算得到当前的输出车速。与现有技术中直接将根据速度传感器的测量数据计算得到的第一车速作为输出车速的方案相比，采用这样的方案时，可以根据GNSS数据中的第二车速对第一车速进行修正，以得到当前的输出车速。进一步地，由于对GNSS数据的质量是否满足预设条件进行了判断，因此可以避免GNSS数据的质量较差时得到的第二车速不准确的问题，可以确保用于计算当前的输出车速的第二车速的准确性较高。因此，根据GNSS数据的质量满足预设条件时的第二车速与第一车速计算得到当前的输出车速的准确性也更好。
进一步，如果GNSS数据的质量不满足预设条件，则采用第一车速与补正系数的乘积作为当前的输出车速，由于补正系数是根据上一次GNSS数据满足预设条件时的输出车速和第一车速的比值计算得到的，因此，即使GNSS数据的质量不满足预设条件，采用补正系数对第一车速进行修正，仍然可以提高第一车速的准确性。
附图说明
图1是本发明实施例中一种车辆的车速确定方法的应用场景示意图；
图2是本发明实施例中一种车辆的车速确定方法的流程示意图；
图3是本发明实施例中另一种车辆的车速确定方法的流程示意图；
图4是本发明实施例中另一种车辆的车速确定方法的应用场景示意图；
图5是本发明实施例中一种车辆的车速确定装置的结构示意图。
具体实施方式
如背景技术所述，采用现有技术确定的车速的准确性仍然有待提高。
本发明的发明人经过研究发现，现有技术中，车速通常是根据车辆上配置的速度传感器的测量结果确定的，速度传感器并非直接测量车速，而是测量电机、轮毂等部件的转速，再与其他预先设置的车辆参数进行换算，以得到车速。在车辆的行驶过程中，通常会由于路面的平整情况、路面的摩擦系数、实际的轮胎气压、轮胎大小等各种因素导致实际的车辆参数的取值与预先设置的取值不同，从而导致根据速度传感器的测量结果计算得到的车速不准确。
此外，GNSS接收机得到的车速是根据GNSS接收机获取到的GNSS信号解析得到的，GNSS速度的应用通常具有较大的局限性。具体而言，当GNSS信号质量较差时(例如，车辆在隧道中行驶)，解析得到的GNSS速度与车辆的实际车速的误差也较大，因此GNSS速度的通常受车辆行驶环境的影响较大。此外，当车辆的车速较低时，GNSS接收机得到的车速的准确性也较差。因此，现有的车联网系统中在进行避障等处理时并没有采用由GNSS接收机得到的车速进行后续计算。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供一种车辆的车速确定方法，采用本发明实施例的方案时，在本发明实施例的方案中，对从GNSS接收机获取的GNSS数据的质量进行判断，如果GNSS数据的质量满足预设条件，则根据第一车速和GNSS数据中包括的第二车速计算得到当前的输出车速。与现有技术中直接将根据速度传感器的测量数据计算得到的第一车速作为输出车速的方案相比，采用这样的方案时，可以根据GNSS数据中的第二车速对第一车速进行修正，以得到当前的输出车速。进一步地，由于对GNSS数据的质量是否满足预设条件进行了判断，因此可以避免GNSS数据的质量较差时得到的第二车速不准确的问题，可以确保用于计算当前的输出车速的第二车速的准确性较高。因此，根据GNSS数据的质量满足预设条件时的第二车速与第一车速计算得到当前的输出车速的准确性也更好。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
参照图1，图1是本发明实施例中一种车辆的车速确定方法的应用场景示意图，下面结合图1对本发明实施例中一种车辆的车速确定方法的应用场景进行非限制性的说明。
所述车辆可以配置有车速采集模块11和速度传感器13，所述车速采集模块11可以与速度传感器13耦接，以获取速度传感器13的测量数据，所述测量数据可以用于计算车辆的行驶速度，记为第一车速。
具体而言，速度传感器13可以是轮速传感器，轮速传感器可以用于测量车辆车轮的轮毂的转速，在一个非限制的例子中，所述轮速传感器可以是霍尔式轮速传感器。速度传感器13还可以是转速传感器，转速传感器可以用于测量车辆的电机转速。需要说明的是，本发明实施例对于速度传感器13的类型并不进行限制，换言之，本发明实施例对于用于计算第一车速的测量数据的类型并不进行限制，速度传感器13的测量数据可以用于计算得到车辆的第一车速即可。
进一步地，车速采集模块11从速度传感器13处获取测量数据，并根据所述测量数据与车辆参数的预设值计算得到第一车速。其中，所述车辆参数的类型可以根据测量数据的类型确定。在一个具体的例子中，测量数据为轮毂的转速，则车辆参数为轮胎直径等。可以理解的是，轮胎直径的预设值通常是标准胎压下的轮胎直径，车辆在使用过程胎压会发生变化，因此采用预设值计算第一车速时，第一车速与实际车速之间会存在误差。
在一个具体的例子中，车辆可以配置有车辆自动诊断系统(On BoardDiagnostics，OBD)，所述车辆自动诊断系统可以包括所述车速采集模块11。在另一个具体的例子中，车辆也可以配置有防抱死系统(Antilock Brake System)，所述防抱死系统可以包括所述车速采集模块11，但并不限于此。
进一步地，车速确定模块10可以与车速采集模块11耦接，以从车速采集模块11处获取第一车速。具体而言，车辆可以配置有车载终端(图未示)，所述车载终端可以包括所述车速确定模块10，但并不限于此。
在一个具体的例子中，车速确定模块10与车速采集模块11之间可以采用控制器局域网络(Controller Area Network,CAN)总线连接，换言之，车速确定模块10可以通过CAN总线获取第一车速。例如，车载终端可以通过CAN总线与车辆自动诊断系统连接，并从车辆自动诊断系统获取第一车速，但并不限于此。
进一步地，车辆还包括全球导航卫星系统(Global Navigation SatelliteSystem，GNSS)接收机12，GNSS接收机12可以与卫星导航系统连接，并从卫星导航系统获取GNSS信号，并根据GNSS信号确定车辆的位置。所述卫星导航系统可以是全球定位系统(Global Positioning System，GPS)，也可以是北斗卫星导航系统(BeiDou NavigationSatellite System，BDS)，还可以是伽利略卫星导航系统等，但并不限于此。换言之，本发明实施例对于GNSS接收机12的类型并不进行限制。
进一步地，GNSS接收机12可以根据车辆的位置确定车辆的行驶速度，记为第二车速。具体而言，GNSS接收机12可以采用多普勒频移算法进行速度估计，以得到第二车速，但并不限于此，本发明实施例对于GNSS接收机12解析第二车速的方法并不进行任何限制。
进一步地，车速确定模块10可以与GNSS接收机12耦接，以从GNSS接收机12处获取GNSS数据，GNSS数据可以包括上述的第二车速。进一步地，GNSS数据还可以包括位置、加速度、精度因子(Dilution of Precision，DOP)等，但并不限于此。
进一步地，车速确定模块10可以根据获取到的第一车速和GNSS数据得到当前的输出车速，具体内容将在下文具体描述，在此不再赘述。
参照图2，图2是本发明实施例中一种车辆的车速确定方法，所述方法可以由终端执行，所述终端可以是各种现有的具有数据接收和处理能力的终端，例如，可以是车载终端等，但并不限于此。在一个具体的例子中，所述终端可以配置有图1示出的车速确定模块10，所述车速确定模块10可以用于执行本发明实施例中提供的车辆的车速确定方法，以得到当前的输出车速。通过本发明实施例的车速确定方法，可以得到当前的输出车速，输出车速可以进一步用于确定车辆的位置、车辆与其他障碍物之间的距离等。图2示出的车辆的车速确定方法可以包括以下步骤：
步骤S101：获取第一车速，所述第一车速是根据所述速度传感器的测量数据计算得到的；
步骤S102：从所述GNSS接收机获取GNSS数据，所述GNSS数据包括第二车速；
步骤S103：判断所述GNSS数据的质量是否满足预设条件，如果是，则根据所述第一车速和第二车速确定当前的输出车速。
可以理解的是，在具体实施中，所述方法可以采用软件程序的方式实现，该软件程序运行于芯片或芯片模组内部集成的处理器中；或者，该方法可以采用硬件或者软硬结合的方式来实现
需要说明的是，本发明实施例对于步骤S101和步骤S102的执行顺序并不进行限制，可以先执行步骤S101，再执行步骤S102，也可以先执行步骤S102，再执行步骤S101，也可以是同时执行步骤S101和步骤S102。
在步骤S101的具体实施中，可以获取第一车速，所述第一车速可以是根据速度传感器的测量数据计算得到的。其中，第一车速可以是计算得到的，也可以是从外部获取的。需要说明的是，步骤S101中获取的第一车速为当前的第一车速。
在一个具体的例子中，可以从外部获取速度传感器的测量数据，再采用预设的算法，根据速度传感器的测量数据计算第一车速。在另一个具体的例子中，可以直接从外部获取第一车速。
关于获取第一车速的更多内容可以参照上文图1中的相关描述，在此不再赘述。
在步骤S102的具体实施中，可以从GNSS接收机获取GNSS数据，GNSS数据包括第二车速，所述第二车速是根据车辆位置进行解析得到的。
具体而言，GNSS数据是根据GNSS接收机从全球卫星定位系统获取到的GNSS信号计算得到的。其中，GNSS信号可以包括车辆所处的位置信息以及时间信息，GNSS接收机可以根据GNSS信号解析得到GNSS数据，所述GNSS数据可以包括车辆的第二车速、加速度、定位状态参数和精度因子等，但并不限于此。需要说明的是，步骤S102中获取的第二车速为当前的第二车速。
在步骤S103的具体实施中，可以判断GNSS数据的质量是否满足预设条件。具体而言，判断GNSS数据的质量是否满足预设条件可以包括以下一项或多项：判断所述精度因子是否处于预设的误差范围；判断所述第二车速是否处于预设的速度范围；判断所述加速度是否处于预设的加速度范围；判断所述定位状态参数的取值是否为预设值，所述预设值用于指示GNSS处于3D定位状态。其中，误差范围、速度范围和加速度范围可以是预先设置的取值范围。换言之，预设条件可以包括以下一个或多个：精度因子处于预设的误差范围；第二车速处于预设的速度范围；加速度处于预设的加速度范围；定位状态参数的取值为预设值，例如，预设值为1时说明GNSS处于3D定位状态。需要说明的是，如果预设条件为多个，则GNSS数据满足所有的预设条件才会被判断为GNSS数据满足预设条件。
由上，通过判断GNSS数据是否满足预设条件，可以避免GNSS信号质量较差时可能造成第二车速不准确的问题。
进一步地，如果GNSS数据的质量满足预设条件，则可以根据第一车速和第二车速确定当前的输出车速。具体而言，可以根据当前的第一车速和当前的第二车速，确定当前的输出车速，更具体地，可以将当前的第二车速作为观测量，对当前的第一车速进行修正，以得到当前的输出车速。
在一个具体的例子中，可以采用卡尔曼滤波算法确定当前的输出车速。具体而言，可以获取上一时刻的第一车速和上一时刻的输出车速，其中，上一时刻的第一车速和上一时刻的输出车速可以是保存在存储器中的。进一步地，可以采用卡尔曼滤波算法，根据所述第一车速、第二车速、上一时刻的第一车速和上一时刻的输出车速确定所述当前的输出车速，其中，所述第二车速为所述卡尔曼滤波算法中的观测值
更具体地，可以采用下列公式确定当前的输出车速：
其中，为所述第一车速，也即，/>为当前的第一车速，/>为所述上一时刻的输出车速，A为预设的状态转移矩阵，B为预设的控制系数矩阵，uk为所述当前的第一车速和所述上一时刻的第一车速之间的差值，/>为先验估计协方差，更具体地，/>为当前的先验估计协方差，Q为预设的系统协方差，Pk-1为上一时刻的后验估计协方差，I为单位矩阵，Kk-1为上一时刻的卡尔曼增益，H是为预设的观测矩阵，/>为上一时刻的先验估计协方差，Kk为当前的卡尔曼增益，R为预设的观测噪声，/>为所述当前的输出车速，zk为当前的第二车速，k为正整数。
进一步地，可以存储第一车速和当前的输出车速，例如保存至终端的存储器中，以便用于计算下一时刻的输出车速。
进一步地，还可以计算当前的输出车速和第一车速的比值，并根据所述比值更新补正系数，更新前的补正系数是根据上一次GNSS数据满足预设条件时的输出车速与第一车速的比值计算得到的，更新后的补正系数是根据当前的输出车速和第一车速的比值计算得到的。
在一个具体的例子中，可以直接将当前的输出车速和第一车速的比值作为更新后的补正系数，更具体地，可以采用下列公式计算更新后的补正系数为：
其中，ri为更新后的补正系数，v(1,k)为第一车速，也即，为当前的第一车速，为所述当前的输出车速，i为正整数，且i≤k。
进一步地，可以存储更新后的补正系数，例如保存至终端的存储器中，以便用于后续GNSS数据的质量不满足预设条件时计算输出车速。
进一步地，如果当前的GNSS数据的质量不满足预设条件，则可以将第一车速和补正系数的乘积作为当前的输出车速。其中，补正系数为上一次GNSS数据的质量满足预设条件时的第一车速和输出车速的比值计算得到的。在一个具体的例子中，补正系数是采用下列公式计算得到的：
其中，ri-1为当前的补正系数，v(1,i-1)为上一次GNSS数据满足预设条件时的第一车速，为上一次GNSS数据满足预设条件时的输出车速。
在第一个非限制性的例子中，可以先采用低通滤波算法对第一车速进行处理，以得到处理后的第一车速，并将处理后的第一车速确定为新的第一车速，然后根据第一车速确定当前的输出车速。也即，用于计算当前的输出车速的第一车速为采用低通滤波算法处理后的第一车速。需要说明的是，采用低通滤波算法对第一车速进行处理的方法可以是各种现有的方法，本发明实施例对此并不进行限制。通过对第一车速进行低通滤波处理，可以实现对第一车速的平滑去噪，从而有利于进一步提高输出车速的准确性。
在第二个非限制性的例子中，获取第一车速的频率和获取第二车速的频率是不同的，因此获取第一车速和获取第二车速的时间可能是不同的。在一个具体的例子中，第一车速的获取频率为N Hz，第二车速的获取频率为1Hz，其中，N为大于1的正整数，例如，N＝5。因此，每获取5个第一车速，获取1个第二车速，换言之，第一车速与第二车速之间为多对一的对应关系。
进一步地，所述第一车速的获取时刻为第一时间，所述第二车速的获取时刻为第二时间，所述第一时间和第二时间为同一时间坐标系下的时间，换言之，该时间坐标系可以是对多个时钟信号进行同步后得到的同一时间坐标系。在一个非限制性的例子中，第一时间和第二时间为GNSS接收机的时钟信号对应的时间坐标系下的时间。
参照图3，图3是本发明实施例中另一种车辆的车速确定方法的流程示意图。在图3示出的车速确定方法中，在执行步骤S103之前，还可以先执行步骤S104至步骤S105，或者在执行步骤S103之前，先执行步骤S104、S106。
步骤S104：判断第一时间和第二时间是否相同，如果第一时间与第二时间相同，则执行步骤S103，否则执行步骤S105，或者执行步骤S106；
步骤S105：根据第一时间和第二时间的时间差以及所述第一车速确定第一同步车速，并采用所述第一同步车速对所述第一车速进行更新，并继续执行步骤S103，其中，所述第一同步车速对应的获取时刻为所述第二时间；
步骤S106：根据第一时间和第二时间的时间差以及所述第二车速确定第二同步车速，并采用所述第二同步车速对所述第二车速进行更新，并继续执行步骤S103，其中，所述第二同步车速对应的获取时刻为所述第一时间。
在步骤S104的具体实施中，第一时间和第二时间为同一时间坐标系下的时间，在一个非限制性的例子中，第一时间和第二时间为GNSS接收机的时钟信号对应的时间坐标系下的时间。
参照图4，图4是本发明实施例中另一种车辆的车速确定方法的应用场景示意图。
与图1示出的应用场景相比，图4示出的应用场景中，车速采集模块21和GNSS接收机22采用的时间源不同，更具体地，将GNSS接收机22采用的时钟源记为GNSS时钟，将车速采集模块21采用的时钟源记为本地时钟。其中，车速确定模块20采用的时钟源与车速采集模块21的时钟源是相同的。
进一步地，可以将GNSS接收机22和车速采集模块21连接，并将GNSS接收机22的秒脉冲信号(也即，1PPS信号)发送至车速采集模块21。更具体地，可以采用1PPS信号的上升沿来标识GNSS时钟下的整秒时刻。
进一步地，GNSS接收机22在1PPS信号的每个上升沿触发时，向车速采集模块21发送时间信息，所述时间信息即为该上升沿对应的GNSS时钟下的时刻，记为TGNSS。换言之，GNSS接收机22向车速采集模块21发送1PPS信号时，在每个上升沿的触发下，还将该上升沿对应的GNSS时钟下的整秒时刻TGNSS发送至车速采集模块21。
进一步地，GNSS接收机22在每个上升沿时还可以向车速确定模块20发送GNSS数据，GNSS数据包括第二车速，此外，GNSS数据还包括该上升沿对应的GNSS时钟下的时刻TGNSS。此时，第二时间即为GNSS数据中的上升沿对应的GNSS时钟下的时刻TGNSS。因此，第二时间为GNSS时钟对应的时间坐标系下的时间。
进一步地，车速采集模块21接收1PPS信号的过程中，1PPS的每个上升沿对应的本地时钟下的时刻为第一初始时间tPPS，换言之，第一初始时间tPPS为本地时钟对应的时间坐标系下的时间。进一步地，车速采集模块21向车速确定模块20发送第一车速时，还一并将第一初始时间tPPS发送至车速确定模块20，以便车速确定模块20确定第一时间。
具体而言，可以采用下列公式确定第一时间：
T1＝t1-tPPS+TGNSS
其中，T1为第一时间，第一时间为GNSS时钟对应的时间坐标系下的时间，tPPS为第一初始时间，t1为获取第一车速时本地时钟下的时刻，TGNSS为第二时间。需要说明的是，也可以将1PPS的下降沿作为触发，本发明实施例对此并不限制。
关于图4示出的另一种车辆的车速确定方法的应用场景示意图的更多内容可以参照图1的相关描述，在此不再赘述。
继续参考图3，在步骤S104的具体实施中，如果第一时间和第二时间一致，则继续执行步骤S103，如果第一时间和第二时间不一致，则可以执行步骤S104，或者执行步骤S105。
在步骤S104的具体实施中，可以采用线性插值法，根据第一时间和第二时间的时间差以及第一车速确定第一同步车速，需要说明的是，第一同步车速对应的获取时刻为第二时间，由此，第一同步车速和第二车速为同一绝对时刻下的车速，因此，将第一同步车速作为新的第一车速来计算输出车速时，可以提高输出车速的准确性。
在步骤S105的具体实施中，与步骤S104类似，也可以采用线性插值法确定第二同步车速，第二同步车速对应的获取时刻为第一时间，因此，第一车速和第二同步车速为同一绝对时刻下的车速，更具体地，第一车速和第二同步车速为第一时间下的车速。进一步地，可以将第二同步车速作为新的第二车速，并继续执行步骤S103。
关于图3示出的另一种车辆的车速确定方法的更多内容可以参照上文图1、图2和图4的相关描述，在此不再赘述。
参照图5，图5是本发明实施例中一种车辆的车速确定装置，所述车辆包括速度传感器和GNSS接收机，所述装置可以包括：
第一获取模块51，用于获取第一车速，所述第一车速是根据所述速度传感器的测量数据计算得到的；
第二获取模块52，用于从所述GNSS接收机获取GNSS数据，所述GNSS数据包括第二车速；
速度计算模块53，用于判断所述GNSS数据的质量是否满足预设条件，如果是，则根据所述第一车速和第二车速确定当前的输出车速。
在具体实施中，上述车辆的车速确定装置可以对应于终端内具有车速确定功能的芯片，或者对应于终端内具有车速确定功能的芯片模组，或者对应于终端。
关于图5示出的车辆的车速确定装置的工作原理、工作方式和有益效果等更多内容，可以参照上文关于车辆的车速确定方法的相关描述，在此不再赘述。
本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，执行上述的车辆的车速确定方法的步骤。所述存储介质可以包括ROM、RAM、磁盘或光盘等。所述存储介质还可以包括非挥发性存储器(non-volatile)或者非瞬态(non-transitory)存储器等。
本发明实施例还提供一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行上述的车辆的车速确定方法的步骤。所述计算设备包括但不限于手机、计算机、平板电脑等终端设备。在一个具体的例子中，所述终端可以是车载终端。
本发明实施例还提供一种车辆，所述车辆可以包括所述上述的终端。进一步地，所述车辆还可以包括GNSS接收机、速度传感器等。
应理解，本申请实施例中，所述处理器可以为中央处理单元(central processingunit，简称CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signalprocessor，简称DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
还应理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，简称ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electricallyEPROM，简称EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random accessmemory，简称RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的随机存取存储器(random access memory，简称RAM)可用，例如静态随机存取存储器(staticRAM，简称SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronousDRAM，简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate SDRAM，简称DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus RAM，简称DR RAM)。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机程序可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的；例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式；例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。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单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。例如，对于应用于或集成于芯片的各个装置、产品，其包含的各个模块/单元可以都采用电路等硬件的方式实现，或者，至少部分模块/单元可以采用软件程序的方式实现，该软件程序运行于芯片内部集成的处理器，剩余的(如果有)部分模块/单元可以采用电路等硬件方式实现；对于应用于或集成于芯片模组的各个装置、产品，其包含的各个模块/单元可以都采用电路等硬件的方式实现，不同的模块/单元可以位于芯片模组的同一组件(例如芯片、电路模块等)或者不同组件中，或者，至少部分模块/单元可以采用软件程序的方式实现，该软件程序运行于芯片模组内部集成的处理器，剩余的(如果有)部分模块/单元可以采用电路等硬件方式实现；对于应用于或集成于终端的各个装置、产品，其包含的各个模块/单元可以都采用电路等硬件的方式实现，不同的模块/单元可以位于终端内同一组件(例如，芯片、电路模块等)或者不同组件中，或者，至少部分模块/单元可以采用软件程序的方式实现，该软件程序运行于终端内部集成的处理器，剩余的(如果有)部分模块/单元可以采用电路等硬件方式实现。
应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本申请实施例中出现的“多个”是指两个或两个以上。
本申请实施例中出现的第一、第二等描述，仅作示意与区分描述对象之用，没有次序之分，也不表示本申请实施例中对设备个数的特别限定，不能构成对本申请实施例的任何限制。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (9)

1.一种车辆的车速确定方法，其特征在于，所述车辆包括速度传感器和GNSS接收机，所述方法包括：
获取第一车速，所述第一车速是根据所述速度传感器的测量数据计算得到的；
从所述GNSS接收机获取GNSS数据，所述GNSS数据包括第二车速；
判断所述GNSS数据的质量是否满足预设条件，如果是，则根据所述第一车速和第二车速确定当前的输出车速；
根据所述第一车速和第二车速确定当前的输出车速包括：
获取上一时刻的第一车速和上一时刻的输出车速；
采用卡尔曼滤波算法，根据所述第一车速、第二车速、上一时刻的第一车速和上一时刻的输出车速确定所述当前的输出车速；其中，所述第二车速为所述卡尔曼滤波算法中的观测值；
采用卡尔曼滤波算法，根据所述第一车速、第二车速、上一时刻的第一车速和上一时刻的输出车速确定所述当前的输出车速包括：采用下列公式确定所述当前的输出车速：
其中，为所述第一车速，/>为所述上一时刻的输出车速，A为预设的状态转移矩阵，B为预设的控制系数矩阵，uk为所述第一车速和所述上一时刻的第一车速之间的差值，Pk -为先验估计协方差，Q为预设的系统协方差，Pk-1为上一时刻的后验估计协方差，I为单位矩阵，Kk-1为上一时刻的卡尔曼增益，H是为预设的观测矩阵，/>为上一时刻的先验估计协方差，Kk为卡尔曼增益，R为预设的观测噪声，/>为所述当前的输出车速，zk为所述第二车速，k为正整数；
所述方法还包括：
如果所述GNSS数据的质量不满足所述预设条件，则将所述第一车速与补正系数的乘积作为所述当前的输出车速；
其中，所述补正系数是根据上一次所述GNSS数据满足所述预设条件时的输出车速与第一车速的比值计算得到的。
2.根据权利要求1所述的车辆的车速确定方法，其特征在于，所述第一车速的获取时刻为第一时间，所述第二车速的获取时刻为第二时间，所述第一时间与所述第二时间不同，所述第一时间和第二时间为同一时间坐标系下的时间，根据第一车速和第二车速确定当前的输出车速之前，所述方法还包括：
根据所述第一时间和第二时间的时间差以及所述第一车速确定第一同步车速，并采用所述第一同步车速对所述第一车速进行更新，其中，所述第一同步车速对应的获取时刻为所述第二时间；
或者，根据所述第一时间和第二时间的时间差以及所述第二车速确定第二同步车速，并采用所述第二同步车速对所述第二车速进行更新，其中，所述第二同步车速对应的获取时刻为所述第一时间。
3.根据权利要求2所述的车辆的车速确定方法，其特征在于，所述第一时间和第二时间为所述GNSS接收机的时钟信号对应的时间坐标系下的时间。
4.根据权利要求1所述的车辆的车速确定方法，其特征在于，判断所述GNSS数据的质量是否满足预设条件之前，所述方法还包括：
采用低通滤波算法对所述第一车速进行处理，以得到处理后的第一车速，并将所述处理后的第一车速作为所述第一车速。
5.根据权利要求1所述的车辆的车速确定方法，其特征在于，所述GNSS数据还包括以下一项或多项：精度因子、加速度、定位状态参数；
判断所述GNSS数据的质量是否满足预设条件包括以下一项或多项：
判断所述精度因子是否处于预设的误差范围；
判断所述第二车速是否处于预设的速度范围；
判断所述加速度是否处于预设的加速度范围；
判断所述定位状态参数的取值是否为预设值，所述预设值用于指示GNSS处于3D定位状态。
6.一种车辆的车速确定装置，其特征在于，所述车辆包括速度传感器和GNSS接收机，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取第一车速，所述第一车速是根据所述速度传感器的测量数据计算得到的；
第二获取模块，用于从所述GNSS接收机获取GNSS数据，所述GNSS数据包括第二车速；
速度计算模块，用于判断所述GNSS数据的质量是否满足预设条件，如果是，则根据所述第一车速和第二车速确定当前的输出车速；
其中，所述速度计算模块包括：
用于获取上一时刻的第一车速和上一时刻的输出车速的子模块；
用于采用卡尔曼滤波算法，根据所述第一车速、第二车速、上一时刻的第一车速和上一时刻的输出车速确定所述当前的输出车速的子模块，其中，所述第二车速为所述卡尔曼滤波算法中的观测值；
所述用于采用卡尔曼滤波算法，根据所述第一车速、第二车速、上一时刻的第一车速和上一时刻的输出车速确定所述当前的输出车速的子模块包括：用于采用下列公式确定所述当前的输出车速的单元：
Pk -＝APk-1AT+Q
其中，为所述第一车速，/>为所述上一时刻的输出车速，A为预设的状态转移矩阵，B为预设的控制系数矩阵，uk为所述第一车速和所述上一时刻的第一车速之间的差值，Pk -为先验估计协方差，Q为预设的系统协方差，Pk-1为上一时刻的后验估计协方差，I为单位矩阵，Kk-1为上一时刻的卡尔曼增益，H是为预设的观测矩阵，/>为上一时刻的先验估计协方差，Kk为卡尔曼增益，R为预设的观测噪声，/>为所述当前的输出车速，zk为所述第二车速，k为正整数；
所述装置还包括：用于如果所述GNSS数据的质量不满足所述预设条件，则将所述第一车速与补正系数的乘积作为所述当前的输出车速的模块；其中，所述补正系数是根据上一次所述GNSS数据满足所述预设条件时的输出车速与第一车速的比值计算得到的。
7.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时，执行权利要求1至5中任一项所述的车辆的车速确定方法的步骤。
8.一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行权利要求1至5中任一项所述的车辆的车速确定方法的步骤。
9.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括权利要求8所述的终端。
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《智能行驶车辆定位技术研究》;汪涛;硕士论文;参见第3章 *

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