CN114379568A - 基于车辆质量估计的车辆控制方法、装置、介质和车辆 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于车辆质量估计的车辆控制方法、装置、介质和车辆，可广泛应用于车辆技术领域。本发明方法包括以下步骤：获取车辆纵向加速度；确定所述车辆纵向加速度大于加速度预设值，采用带遗忘因子的递推最小二乘法更新车辆质量估计值；根据所述车辆质量估计值控制车辆工作状态。本发明通过在获取到车辆纵向加速度后，判断车辆纵向加速度和加速度预设值的大小关系，并在确定车辆纵向加速度大于加速度预设值时，采用带遗忘因子的递推最小二乘法更新车辆质量估计值，然后基于更新后的车辆质量估计值控制车辆工作状态，从而无需依赖高精度的硬件设备，也缓解模型自身问题导致数据实效性不高的问题，能够有效提高车辆控制准确度和时效性。

Description

基于车辆质量估计的车辆控制方法、装置、介质和车辆
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，尤其是一种基于车辆质量估计的车辆控制方法、装置、介质和车辆。
背景技术
相关技术中，商用车质量估计算法可以分为无模型算法与基于模型算法两种：无模型算法是指在估计质量的过程中，不使用车辆动力学模型，例如多传感器融合法；基于模型的算法主要为观测器法和最小二乘法。其中，多传感器融合的方法基于多种传感器数据，通过对数据进行特征提取等变换，提取代表性的特征矢量，再通过对特征矢量进行处理并用于质量估计。然而，多传感器融合法对于传感器的精度要求较高，因此硬件成本较高，并且针对系统中的异常数据的处理也没有统一有效的方法。观测器法和最小二乘法基于车辆动力学模型，可以实现对质量的估计。然而，观测器法算法的收敛速度与精度在实际使用中不好保证，并且在收敛过程中的瞬态性能难以精准控制；传统最小二乘法的计算负担会随数据量增加而增大，在实际使用中无法保证计算的实时性。因此，导致基于车辆质量估计的车辆控制过程，存在准确度较低或者控制延迟等问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于车辆质量估计的车辆控制方法、装置、介质和车辆，能够有效提高车辆控制准确度和时效性。
一方面，本发明实施例提供了一种基于车辆质量估计的车辆控制方法，包括以下步骤：
获取车辆纵向加速度；
确定所述车辆纵向加速度大于加速度预设值，采用带遗忘因子的递推最小二乘法更新车辆质量估计值；
根据所述车辆质量估计值控制车辆工作状态。
在一些实施例中，所述采用带遗忘因子的递推最小二乘法更新车辆质量估计值，包括：
根据预设数据对目标估计参数向量和协方差矩阵进行初始化；
确定所述目标估计参数向量的系数向量、所述车辆纵向加速度与所述目标估计参数向量的关系式；
重复执行参数更新步骤；
确定所述参数更新步骤执行完成，根据所述关系式更新车辆质量估计值；
其中，所述参数更新步骤，包括：
根据所述协方差矩阵、所述系数向量和遗忘因子更新增益矩阵；
根据所述增益矩阵和所述车辆纵向加速度更新所述目标估计参数向量；
根据所述增益矩阵和遗忘因子所述更新所述协方差矩阵。
在一些实施例中，所述目标估计参数向量如下公式：
Figure BDA0003485684620000021
其中，
Figure BDA0003485684620000022
表示第k时刻的目标估计参数向量；
Figure BDA0003485684620000023
表示k-1时刻的目标估计参数向量；L1(k)和L2(k)表示第k时刻增益矩阵内的元素；y(k)表示车辆纵向加速度；φ表示目标估计参数向量的系数向量；T表示矩阵的转置。
在一些实施例中，所述增益矩阵如下公式：
Figure BDA0003485684620000024
Figure BDA0003485684620000025
其中，L1(k)和L2(k)表示第k时刻增益矩阵L(k)内的元素；λ1和λ2表示遗忘因子；P1(k-1)和P2(k-1)表示第k-1时刻的协方差矩阵的元素；φ1和φ2表示目标估计参数向量的系数向量φ的元素。
在一些实施例中，所述协方差矩阵如下公式：
Figure BDA0003485684620000026
Figure BDA0003485684620000027
其中，P1(k)和P2(k)表示第k时刻的协方差矩阵P(k)的元素；P1(k-1)和P2(k-1)表示第k-1时刻的协方差矩阵的元素；λ1和λ2表示遗忘因子；L1(k)和L2(k)表示第k时刻增益矩阵L(k)内的元素；φ1和φ2表示目标估计参数向量的系数向量φ的元素。
在一些实施例中，所述方法还包括以下步骤：
确定所述车辆纵向加速度小于等于加速度预设值，保持上一时刻的车辆质量估计值。
在一些实施例中，所述获取车辆纵向加速度，包括：
通过CAN总线获取车辆纵向加速度。
另一方面，本发明实施例提供了一种基于车辆质量估计的车辆控制装置，包括：
至少一个存储器，用于存储程序；
至少一个处理器，用于加载所述程序以执行所述的基于车辆质量估计的车辆控制方法。
另一方面，本发明实施例提供了一种存储介质，其中存储有计算机可执行的程序，所述计算机可执行的程序被处理器执行时用于实现所述的基于车辆质量估计的车辆控制方法。
另一方面，本发明实施例提供了一种车辆，通过所述的基于车辆质量估计的车辆控制方法控制工作状态。
本发明实施例提供的一种基于车辆质量估计的车辆控制方法，具有如下有益效果：
本实施例通过在获取到车辆纵向加速度后，判断车辆纵向加速度和加速度预设值的大小关系，并在确定车辆纵向加速度大于加速度预设值时，采用带遗忘因子的递推最小二乘法更新车辆质量估计值，然后基于更新后的车辆质量估计值控制车辆工作状态，从而无需依赖高精度的硬件设备，也缓解模型自身问题导致数据实效性不高的问题，能够有效提高车辆控制准确度和时效性。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明，其中：
图1为本发明实施例的一种基于车辆质量估计的车辆控制方法的流程图；
图2为本发明实施例的带遗忘因子的递推最小二乘法更新车辆质量估计值的流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，若干的含义是一个以上，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
本发明的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
参照图1，本发明实施例提供了一种基于车辆质量估计的车辆控制方法，本实施例可应用于车辆控制器或者与车辆控制器进行数据交互的服务器内，在应用过程中，车辆控制器或服务器可以实时与车辆上的数据采集终端进行数据交互。
在应用过程中，本实施例包括但不限于：
步骤110、获取车辆纵向加速度。其中，可以通过CAN总线获取车辆纵向加速度。
步骤120、确定所述车辆纵向加速度大于加速度预设值，采用带遗忘因子的递推最小二乘法更新车辆质量估计值；或者，确定所述车辆纵向加速度小于等于加速度预设值时，保持上一时刻的车辆质量估计值。
步骤130、根据所述车辆质量估计值控制车辆工作状态。
在本实施例中，采用带遗忘因子的递推最小二乘法更新车辆质量估计值，如图2所示，可以包括但不限于：
210、确定所述目标估计参数向量的系数向量、所述车辆纵向加速度与所述目标估计参数向量的关系式。
在本步骤中，关系式可以如下公式(1)所示：
y＝φTθ 公式(1)
其中，y对应于车辆模型中的车辆纵向加速度；φ表示目标估计参数向量的系数向量；T表示矩阵的转置；θ表示参数。
具体地，车辆模型在加速度阶段的具体表达式如公式(2)所示：
Ft-Ff-Fi-Fw＝max 公式(2)
其中，
Figure BDA0003485684620000051
表示车辆作用在车轮的总纵向驱动力；Te表示动力源提供的转矩，可以通过传感器测量得到，并通过CAN总线向控制器或服务器进行传输；it表示传动系统传递至车轮的总传动比；ηt表示传动系统的总效率；r表示车轮的半径；
Ff＝mgfcosα表示地面作用在车辆上的滚动阻力；m表示车辆的质量，为变化的值；g表示重力加速度；f表示轮胎与地面之间的滚动阻力系数；α表示路面坡度；
Fi＝mgfsinα表示坡度阻力；
Figure BDA0003485684620000052
表示空气阻力；CD表示空气阻力系数；A表示迎风面积；vx表示车辆纵向速度，可以通过轮速传感器推算或者GPS测量得到，并通过CAN总线传输至控制器或服务器。
将上述等式代入公式(2)中后，可简化得到公式(3)所示的等式：
Figure BDA0003485684620000053
在公式(3)中，
Figure BDA0003485684620000054
因此，系数向量为一个已知向量，需要求解θ对应的目标估计参数向量
Figure BDA0003485684620000055
在本实施例中，对于目标估计参数向量
Figure BDA0003485684620000056
的求解，可通过步骤220和步骤223进行预估得到。
220、根据预设数据对目标估计参数向量和协方差矩阵进行初始化；
230、重复执行参数更新步骤；
240、确定所述参数更新步骤执行完成，根据所述关系式更新车辆质量估计值。即结合更新后的目标估计参数向量和公式(1)的关系式，更新车辆质量估计值。
在本实施例中，参数更新步骤包括但不限于：根据所述协方差矩阵、所述系数向量和遗忘因子更新增益矩阵；根据所述增益矩阵和所述车辆纵向加速度更新所述目标估计参数向量；根据所述增益矩阵和遗忘因子所述更新所述协方差矩阵。
具体地，目标估计参数向量如下公式(4)：
Figure BDA0003485684620000061
其中，
Figure BDA0003485684620000062
表示第k时刻的目标估计参数向量；
Figure BDA0003485684620000063
表示k-1时刻的目标估计参数向量；L1(k)和L2(k)表示第k时刻增益矩阵内的元素；y(k)表示车辆纵向加速度；φ表示目标估计参数向量的系数向量；T表示矩阵的转置。
增益矩阵如下公式(5)和公式(6)：
Figure BDA0003485684620000064
Figure BDA0003485684620000065
其中，L1(k)和L2(k)表示第k时刻增益矩阵L(k)内的元素；λ1和λ2表示遗忘因子，其数值可以根据先验的变化程度进行适当选取，例如取值为1；P1(k-1)和P2(k-1)表示第k-1时刻的协方差矩阵的元素；φ1和φ2表示目标估计参数向量的系数向量φ的元素。
协方差矩阵如下公式(7)和公式(8)：
Figure BDA0003485684620000066
Figure BDA0003485684620000067
其中，P1(k)和P2(k)表示第k时刻的协方差矩阵P(k)的元素；P1(k-1)和P2(k-1)表示第k-1时刻的协方差矩阵的元素；λ1和λ2表示遗忘因子；L1(k)和L2(k)表示第k时刻增益矩阵L(k)内的元素；φ1和φ2表示目标估计参数向量的系数向量φ的元素；I表示单位矩阵。
在参数更新过程中，首先根据先验数据和粗略估计，初始化目标估计参数向量
Figure BDA0003485684620000068
和初始化协方差矩阵P(0)。接着根据初始化后的协方差矩阵P(0)、系数向量和遗忘因子，结合公式(5)和公式(6)计算初始化对应时刻的下一时刻i的增益矩阵L(i)，根据增益矩阵L(i)、时刻i对应的车辆纵向加速度y(i)，结合公式(4)更新时刻i对应的
Figure BDA0003485684620000071
并根据协方差矩阵P(0)、增益矩阵L(i)和遗忘因子，结合公式(7)和公式(8)更新得到时刻i的协方差矩阵P(i)。依次递推，直到得到时刻k对应的
Figure BDA0003485684620000072
在得到时刻k对应的
Figure BDA0003485684620000073
后，结合
Figure BDA0003485684620000074
和公式(1)，得到时刻k对应的车辆质量估计值，从而使得车辆控制器可以根据更新后的车辆质量估计值调整车辆控制指令，以更好的控制车辆工作状态，例如调整车辆的制动力大小、扭矩大小等等。
在本实施例中，通过引入遗忘因子，解决参数恒定导致的问题，以及缓解协方差矩阵P(k)发生饱和的现象，使得递推模型可以更好的适应车辆在不同时刻的状态，从而可以提供更为准确的实时质量估计，进而为更为精准的纵、横向车辆动力学控制做铺垫，提高车辆控制过程中的准确度。
本发明实施例提供了一种基于车辆质量估计的车辆控制装置，包括：
至少一个存储器，用于存储程序；
至少一个处理器，用于加载所述程序以执行图1所示的基于车辆质量估计的车辆控制方法。
本发明方法实施例的内容均适用于本装置实施例，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。
本发明实施例提供了一种存储介质，其中存储有计算机可执行的程序，所述计算机可执行的程序被处理器执行时用于实现图1所示的基于车辆质量估计的车辆控制方法。
本发明实施例提供了一种车辆，通过图1所示的基于车辆质量估计的车辆控制方法控制工作状态。
本发明实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行图1所示的基于车辆质量估计的车辆控制方法。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。此外，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

Claims (10)

1.一种基于车辆质量估计的车辆控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取车辆纵向加速度；
确定所述车辆纵向加速度大于加速度预设值，采用带遗忘因子的递推最小二乘法更新车辆质量估计值；
根据所述车辆质量估计值控制车辆工作状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于车辆质量估计的车辆控制方法，其特征在于，所述采用带遗忘因子的递推最小二乘法更新车辆质量估计值，包括：
根据预设数据对目标估计参数向量和协方差矩阵进行初始化；
确定所述目标估计参数向量的系数向量、所述车辆纵向加速度与所述目标估计参数向量的关系式；
重复执行参数更新步骤；
确定所述参数更新步骤执行完成，根据所述关系式更新车辆质量估计值；
其中，所述参数更新步骤，包括：
根据所述协方差矩阵、所述系数向量和遗忘因子更新增益矩阵；
根据所述增益矩阵和所述车辆纵向加速度更新所述目标估计参数向量；
根据所述增益矩阵和遗忘因子所述更新所述协方差矩阵。
3.根据权利要求2所述的一种基于车辆质量估计的车辆控制方法，其特征在于，所述目标估计参数向量如下公式：
Figure FDA0003485684610000011
其中，
Figure FDA0003485684610000012
表示第k时刻的目标估计参数向量；
Figure FDA0003485684610000013
表示k-1时刻的目标估计参数向量；L1(k)和L2(k)表示第k时刻增益矩阵内的元素；y(k)表示车辆纵向加速度；φ表示目标估计参数向量的系数向量；T表示矩阵的转置。
4.根据权利要求3所述的一种基于车辆质量估计的车辆控制方法，其特征在于，所述增益矩阵如下公式：
Figure FDA0003485684610000014
Figure FDA0003485684610000021
其中，L1(k)和L2(k)表示第k时刻增益矩阵L(k)内的元素；λ1和λ2表示遗忘因子；P1(k-1)和P2(k-1)表示第k-1时刻的协方差矩阵的元素；φ1和φ2表示目标估计参数向量的系数向量φ的元素。
5.根据权利要求4所述的一种基于车辆质量估计的车辆控制方法，其特征在于，所述协方差矩阵如下公式：
Figure FDA0003485684610000022
Figure FDA0003485684610000023
其中，P1(k)和P2(k)表示第k时刻的协方差矩阵P(k)的元素；P1(k-1)和P2(k-1)表示第k-1时刻的协方差矩阵的元素；λ1和λ2表示遗忘因子；L1(k)和L2(k)表示第k时刻增益矩阵L(k)内的元素；φ1和φ2表示目标估计参数向量的系数向量φ的元素。
6.根据权利要求1所述的一种基于车辆质量估计的车辆控制方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
确定所述车辆纵向加速度小于等于加速度预设值，保持上一时刻的车辆质量估计值。
7.根据权利要求1所述的一种基于车辆质量估计的车辆控制方法，其特征在于，所述获取车辆纵向加速度，包括：
通过CAN总线获取车辆纵向加速度。
8.一种基于车辆质量估计的车辆控制装置，其特征在于，包括：
至少一个存储器，用于存储程序；
至少一个处理器，用于加载所述程序以执行如权利要求1-7任一项所述的基于车辆质量估计的车辆控制方法。
9.一种存储介质，其特征在于，其中存储有计算机可执行的程序，所述计算机可执行的程序被处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的基于车辆质量估计的车辆控制方法。
10.一种车辆，其特征在于，通过权利要求1-7任一项所述的基于车辆质量估计的车辆控制方法控制工作状态。
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