CN114537346A - 电动轮滑移率确定方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种电动轮滑移率确定方法、装置、计算机设备和存储介质，获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，通过模型重构法进行路面状态识别，获取车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，若车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况，则基于附着滑移曲线，生成电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、轮胎力之间的关系图，根据关系图确定车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。该方法能够提高转向工况下的滑移率的准确率且降低成本，保证了车辆行驶过程中的安全性。

Description

电动轮滑移率确定方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及汽车技术领域，特别是涉及一种电动轮滑移率确定方法、装置、计算机设备 和存储介质。
背景技术
随着交通事故的频发，滑移率的准确计算具有至关重要的意义。
相关技术中在计算电动轮在转向工况下的滑移率时，一种方式是采用直线行驶的滑移率 计算公式进行计算，但该方式中没有考虑到电动轮轮心沿车轮坐标系的横向方向的速度，导 致计算的转向工况下滑移率不够准确；另一种方式中，虽然考虑到了电动轮轮心沿车轮坐标 系的横向方向的速度，但是需要引入车辆横向车速、轮胎转向角、横摆角速度等多个采集量， 这些采集量是需要引入额外的传感器进行采集，导致计算转向工况下滑移率的成本较高。
因此，相关技术中计算转向工况下的滑移率时，存在准确性较低且成本较高的问题，导 致车辆行驶过程中安全性较差。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电动轮滑移率确定方法、装置、计算机设 备和存储介质，能够提高转向工况下的滑移率的准确率且降低成本，保证了车辆行驶过程中 的安全性。
第一方面，本申请提供了一种电动轮滑移率确定方法，该方法包括：
获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数；
根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，通过模型重构法进行路面状态识别，获取 车辆当前行驶路面的附着滑移曲线；附着滑移曲线表示轮胎附着系数与电动轮滑移率之间的 关系；
若车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况，则基于附着滑移曲线，生成电动轮滑移率、 电动轮垂向载荷、轮胎力之间的关系图；
根据关系图确定车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。
在其中一个实施例中，该方法还包括：
若车辆当前行驶路面的行驶工况为直线工况，输出直线电动轮滑移率。
在其中一个实施例中，该方法还包括：
获取车辆当前的方向盘转角；
若方向盘转角大于预设转角值，则确定车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况；
若方向盘转角小于或等于预设转角值，则确定车辆当前行驶路面的行驶工况为直线工况。
在其中一个实施例中，获取车辆在直线行驶下的直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数， 包括：
根据预设的滑移率公式，获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率；
获取车辆在当前行驶路面的行驶参数；行驶参数至少包括驱动电机转速、驱动电机转矩 和车辆行驶速度；
根据行驶参数，采用预设的算法确定车辆的电动轮垂向载荷和轮胎力；
根据电动轮垂向载荷和轮胎力，确定车辆在直线工况下的直线轮胎附着系数。
在其中一个实施例中，根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，通过模型重构法进 行路面状态识别，获取车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，包括：
根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，计算直线轮胎附着系数与预设的不同路况 下的附着滑移曲线模型对应的轮胎附着系数之间的误差，得到多个误差值；
根据多个误差值，计算各误差值对应的初步附着系数加权因子；
对各误差值对应的初步附着系数加权因子进行数字滤波；
根据数字滤波后的附着系数加权因子，以不同路况下的附着滑移曲线为参考，确定车辆 当前行驶路面的附着滑移曲线。
在其中一个实施例中，根据关系图确定车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率，包括：
根据关系图，获取同一电动轮垂向载荷和同一轮胎力下对应的稳定区电动轮滑移率和非 稳定区电动轮滑移率；
根据直线电动轮滑移率与预设滑移率阈值之间的大小关系，从稳定区电动轮滑移率和非 稳定区电动轮滑移率中确定目标电动轮滑移率；
将目标电动轮滑移率确定为车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。
在其中一个实施例中，根据直线电动轮滑移率与预设滑移率阈值之间的大小关系，从多 个候选电动轮滑移率中确定目标电动轮滑移率，包括：
若直线电动轮滑移率大于预设滑移率阈值，确定车辆的电动轮处于非稳定区，则将非稳 定区电动轮滑移率确定为目标电动轮滑移率；
若直线电动轮滑移率小于或者等于预设滑移率阈值，确定车辆的电动轮处于稳定区，则 将稳定区电动轮滑移率确定为目标电动轮滑移率。
第二方面，本申请还提供了一种电动轮滑移率确定装置，该装置包括：
第一获取模块，用于获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数；
第二获取模块，用于根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，通过模型重构法进行 路面状态识别，获取车辆当前行驶路面的附着滑移曲线；附着滑移曲线表示轮胎附着系数与 电动轮滑移率之间的关系；
生成模块，用于若车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况，则基于附着滑移曲线，生 成电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、轮胎力之间的关系图；
第一确定模块，用于根据关系图确定车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计 算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述第一方面中任一实施例提供的方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种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上述第一方面中任一实施例提供的方法的步骤。
第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程 序被处理器执行时实现上述第一方面中任一实施例提供的方法的步骤。
上述电动轮滑移率确定方法、装置、计算机设备和存储介质，获取车辆在直线工况下的 直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，通过 模型重构法进行路面状态识别，获取车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，若车辆当前行驶路 面的行驶工况为转向工况，则基于附着滑移曲线，生成电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、轮 胎力之间的关系图，根据关系图确定车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。该方法中，通 过模型重构法确定车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，因附着滑移曲线表示轮胎附着系数与 电动轮滑移率之间的关系，因此，根据附着滑移曲线生成电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、 轮胎力之间的关系图，可以通过在关系图中查找对应的滑移率确定车辆在转向工况下的电动 轮滑移率，避免了传统滑移率计算方法中需要引入车辆横向车速、轮胎转向角、横摆角速度 等参数量才能准确计算转向工况下滑移率的缺点，提高了转向工况下的滑移率的准确率，保 证了车辆在行驶过程中的安全性，且在确定车辆在转向工况下的电动轮滑移率时减少了车辆 传感器的数量，从而降低了成本。
附图说明
图1为一个实施例中电动轮滑移率确定方法的应用环境图；
图2为一个实施例中电动轮滑移率确定方法的流程示意图；
图3为一个实施例中电动轮滑移率确定方法的关系示意图；
图4为另一个实施例中电动轮滑移率确定方法的关系示意图；
图5为另一个实施例中电动轮滑移率确定方法的流程示意图；
图6为另一个实施例中电动轮滑移率确定方法的流程示意图；
图7为一个实施例中电动轮滑移率确定方法的结构示意图；
图8为一个实施例中电动轮滑移率确定方法的受力分析示意图；
图9为另一个实施例中电动轮滑移率确定方法的受力分析示意图；
图10为另一个实施例中电动轮滑移率确定方法的流程示意图；
图11为一个实施例中电动轮滑移率确定方法的路面状况示意图；
图12为另一个实施例中电动轮滑移率确定方法的流程示意图；
图13为另一个实施例中电动轮滑移率确定方法的关系示意图；
图14为一个实施例中电动轮滑移率确定方法的流程框图；
图15为另一个实施例中电动轮滑移率确定方法的流程框图；
图16为另一个实施例中电动轮滑移率确定方法的流程示意图；
图17为另一个实施例中电动轮滑移率确定方法的流程示意图；
图18为一个实施例中电动轮滑移率确定装置的结构框图；
图19为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申 请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于 限定本申请。
本申请实施例提供的电动轮滑移率确定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其 中，车辆102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理 的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其 中，车辆102按照用途分类，可以包括乘用车、客车、货车和牵引汽车等，按照动力装置分 类，包括活塞式内燃机汽车、电动汽车和燃气轮机汽车等，按照驱动分类，包括分布式驱动 车辆和集中式驱动车辆等，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器 集群来实现。
相当一部分交通事故是在突发状况紧急工况下，例如在湿滑路面紧急制动的情况下，汽 车驾驶员来不及反应，不能立即采取有效的措施，出现操作失误从而导致车辆发生甩尾以及 侧翻等事故，这不仅仅会给驾驶员和社会带来经济上的损失，更严重的甚至会危害驾驶员和 他人的生命安全。因此，需要主动安全控制系统来辅助驾驶员，提高车辆的操纵稳定性与安 全性，有效避免行车制动过程中可能出现的危险，保障驾驶员的生命安全与财产安全。
在汽车主动安全控制方面，防抱死制动系统(Antilock Brake System,ABS)和牵引控制系统 (Traction Control System,TCS)应用较为广泛。这两个主动安全控制系统通过控制车轮滑移率 来控制车辆的安全，对于分布式驱动车辆，也就是通过整车控制器VCU控制电机控制器MCU 输出电动轮一定的目标牵引力或制动力来控制电动轮轮胎滑移率，将滑移率控制在最优值， 从而可以保证汽车和路面的摩擦力在最大值，最大化利用地面提供的附着力，保证汽车的制 动安全性和行驶稳定性。分布式驱动车辆通过对电动轮驱制动力输出的单独控制，可以实现 更加灵活的轴间乃至轮间的动力分配，整合了传动系统以及分动系统的功能，大幅度提高传 动效率。同时，分布式驱动还为驱动防滑与制动防抱死控制提供了更迅速更精确的执行器， 但其对状态估计的精度和控制算法的鲁棒性要求也进一步提高，因此，对电动轮的滑移率进 行观测与估计对于分布式驱动的驱制动控制具有至关重要的意义。
基于此，本申请实施例提供一种电动轮滑移率确定方法、装置、计算机设备和存储介质， 能够提高转向工况下的滑移率的准确率且降低成本，保证了车辆行驶过程中的安全性。
下面将通过实施例并结合附图具体地对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解 决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的 概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附 图，对本申请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申请 一部分实施例，而不是全部的实施例。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种电动轮滑移率确定方法，该实施例包括以下 步骤：
S201，获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数。
汽车从纯滚动到抱死拖滑的制动过程是一个渐进的过程，经历了纯滚动、边滚边滑和纯 滑动三个阶段。为了评价汽车电动轮滑移成分所占比例的多少，常用滑移率来表示，滑移率 是在电动轮运动中滑动成分所占的比例。
滑移率对汽车车轮纵向附着系数和横向附着系数影响极大，从而影响汽车的制动性能， 其中，附着系数是指轮胎在不同路面的附着能力大小，相当于摩擦系数，附着系数越小，越 容易打滑。
可选地，在固定载荷、侧偏角、摩擦因数等条件下，随着滑移率的增加，电动轮的纵向 附着系数先会显著增加，而后减小，当滑移率在0.2附近变化时，轮胎可以获得较大的附着 力，而横向也具有相对较好的附着状态；当滑移率超过0.2后纵向附着系数不再增加，反而 出现下降趋势，而横向附着情况恶化。
如图3所示，横坐标表示滑移率，纵坐标为轮胎附着系数，在固定路面附着条件下，轮 胎附着系数μ与轮胎滑移率s呈现出一定的关系，称为μ-s曲线；车辆行驶过程中，轮胎具有一个与路面状态相关的最优的滑移率，既能够发挥轮胎的最大驱动力，也能够具有较好的 横向附着状态。
车辆在行驶过程中，包括两种工况：直线工况和转向工况。
一种实施例，获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率的方式可以是，通过电动轮的 滑移率定义公式得到，其中，电动轮滑移率的定义公式如下：
Figure BDA0003405583120000061
其中，s表示电动轮的滑移率，r为电动轮的滚动半径，ω为车轮滚动角速度，u为电动 轮的轮心沿电动轮坐标系x轴方向的速度，uw为电动轮的轮边线速度。当车轮纯滚动时，uw＝u， s＝0；当车轮抱死纯滑动时，uw＝0，s＝100％；当车轮边滚边滑时，u>uw，0<s<100％。
可选地，ω可按照以下公式计算：
Figure BDA0003405583120000062
其中，
Figure BDA0003405583120000063
为驱动电机转速，i13为电动轮驱动电机到轮边的减速比。
可选地，获取车辆在直线工况下的直线轮胎附着系数的方式可以是在车辆上安装传感器， 通过传感器直接采集车辆在直线工况下的直线轮胎附着系数，也可以是根据车辆在直线工况 下的直线电动轮滑移率，在预先设定的μ-s曲线上查找对应的轮胎附着系数，以得到车辆在 直线工况下的直线轮胎附着系数。
S202，根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，通过模型重构法进行路面状态识别， 获取车辆当前行驶路面的附着滑移曲线。
其中，附着滑移曲线表示轮胎附着系数与电动轮滑移率之间的关系，附着滑移曲线是一 种横坐标表示直线电动轮滑移率，纵坐标表示直线轮胎附着系数，两者为一一对应关系。
路面状态是路面的一个行驶状态，包括：沥青路面、陡坡路面、干燥路面、湿滑路面、 积雪路面、结冰路面等。
一种实施例，获取车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，获取的方式可以是根据预设的神 经网络模型得到，将上述实施例中获取的直线电动轮滑移率、直线轮胎附着系数和预设的路 面状态模型作为神经网络模型的输入，通过训练该神经网络模型，输出车辆当前行驶路面的 附着滑移曲线。
另一种实施例，获取车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，获取的方式还可以是通过预设 的模型重构方法获取车辆当前行驶路面的附着滑移曲线并进行路面状态识别，将上述实施例 中得到的直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，与不同路面状态的模型经过一系列的理论 计算，得到车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，并确定当前行驶时的路面状态。
S203，若车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况，则基于附着滑移曲线，生成电动轮 滑移率、电动轮垂向载荷、轮胎力之间的关系图。
一种实施例，生成电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、轮胎力之间的关系图的方式可以是 通过预设的生成关系图模型的方式生成，将附着滑移曲线作为预设的生成关系图模型的输入， 通过预设的生成关系图模型的训练，最终直接输出电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、轮胎力 之间的关系图。
其中，如图4所示，图4可以表示电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、轮胎力之间的关系 图(MAP)，图4中的电动轮滑移率与轮胎力和电动轮垂向载荷的关系表明，在一定的电动轮 垂直载荷下，相同的轮胎力可能对应两个不同的电动轮滑移率。
S204，根据关系图确定车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。
根据上述电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、轮胎力之间的关系图确定车辆在转向工况下 的转向电动轮滑移率，可选地，如果已知车辆在转向工况下的电动轮垂向载荷和轮胎力，可 以将车辆在转向工况下的电动轮垂向载荷、轮胎力和关系图输入至预设的确定算法中，通过 运行该算法，得到车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。
上述电动轮滑移率确定方法中，获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率和直线轮胎 附着系数，根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，通过模型重构法进行路面状态识别， 获取车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，若车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况，则基 于附着滑移曲线，生成电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、轮胎力之间的关系图，根据关系图 确定车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。该方法中，通过模型重构法确定车辆当前行驶 路面的附着滑移曲线，因附着滑移曲线表示轮胎附着系数与电动轮滑移率之间的关系，因此， 根据附着滑移曲线生成电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、轮胎力之间的关系图，可以通过在 关系图中查找对应的滑移率确定车辆在转向工况下的电动轮滑移率，避免了传统滑移率计算 方法中需要引入车辆横向车速、轮胎转向角、横摆角速度等参数量才能准确计算转向工况下 滑移率的缺点，提高了转向工况下的滑移率的准确率，保证了车辆在行驶过程中的安全性， 且在确定车辆在转向工况下的电动轮滑移率时减少了车辆传感器的数量，从而降低了成本。
上述实施例中确定了车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率，在实际应用中，还存在车 辆的行驶工况为直线工况的情况，下面通过一个实施例对此进行详细说明，在一个实施例中， 该实施例包括：若车辆当前行驶路面的行驶工况为直线工况，输出直线电动轮滑移率。
如果车辆的当前行驶路面的行驶工况为直线工况，那么将上述实施例中获取的车辆在直 线工况下的直线电动轮滑移率，确定为直线电动轮滑移率。
在车辆的当前行驶路面的行驶工况为直线工况时，还可以通过模型重构法进行路面状态 识别，得到车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，通过附着滑移曲线与模型中的多种路面状态 确定当前行驶的路面状态，然后输出当前行驶路面的路面状态。
上述实施例中描述了车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况和直线工况，下面通过一 个实施例对如何判断车辆在行驶过程中的行驶工况进行详细说明，在一个实施例中，如图5 所示，该实施例包括以下步骤：
S501，获取车辆当前的方向盘转角。
可选地，在车辆行驶过程中，获取车辆当前的方向盘转角，可以通过在车辆的方向盘上 安装传感器，通过传感器直接采集到方向盘的转角角度。
S502，若方向盘转角大于预设转角值，则确定车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况。
一种实施例，如果确定车辆当前的方向盘转角为50度，预设转角值为30度，那么方向 盘转角大于预设转角值，则可以确定车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况。
S503，若方向盘转角小于或等于预设转角值，则确定车辆当前行驶路面的行驶工况为直 线工况。
一种实施例，如果确定车辆当前的方向盘转角为20度，预设转角值为30度，那么方向 盘转角小于预设转角值，则可以确定车辆当前行驶路面的行驶工况为直线工况。
上述电动轮滑移率确定方法中，获取车辆当前的方向盘转角，若方向盘转角大于预设转 角值，则确定车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况，若方向盘转角小于或等于预设转角 值，则确定车辆当前行驶路面的行驶工况为直线工况。该方法中，通过方向盘转角信号判断 车辆的行驶工况，提高了车辆行驶过程中确定的滑移率的准确性。
在一个实施例中，如图6所示，获取车辆在直线行驶下的直线电动轮滑移率和直线轮胎 附着系数，包括以下步骤：
S601，根据预设的滑移率公式，获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率。
可选地，根据预设的滑移率公式，获取车辆在直线行驶下的直线电动轮滑移率，预设的 滑移率公式可以表示为：
Figure BDA0003405583120000091
其中，uw为电动轮的轮边线速度，u为电动轮的轮心沿电动轮坐标系x轴方向的速度，Rr为电动轮半径，
Figure BDA0003405583120000092
为驱动电机转速，
Figure BDA0003405583120000093
可以通过分布式驱动车辆的电机控制器采集。
S602，获取车辆在当前行驶路面的行驶参数；行驶参数至少包括驱动电机转速、驱动电 机转矩和车辆行驶速度。
新能源电动汽车(New Energy Electric Vehicles)是指采用非常规的车用燃料作为动力来源， 采用电力驱动及控制系统，综合车辆的动力控制和驱动方面的先进技术。按驱动形式归类， 新能源电动汽车可分为分布式电驱动汽车和集中式电驱动汽车两种。
车辆以分布式驱动汽车为例，如图7所示，图7为分布式电驱动汽车的动力系统与驱动 系统结构图，分布式驱动汽车可以更准确观测整车的动力学参数，实现整车更加精确和复杂 的动力学控制目标，其主要驱动系统组成包括直接驱动各个电动轮的轮毂电机、执行整车动 力学控制算法并向各个电机控制器(Motor Control Unit,MCU)发送目标转矩控制信号的整车 控制器(Vehicle Control Unit,VCU)、执行目标转矩指令的MCU和车用通讯网络(Controller Area Network,CAN)，MCU能够直接控制各个车轮的转矩且精度更高。
分布式电驱动减少了集中式驱动系统的分动器、差速器和半轴等传动系统和分布式驱动 的各个电动轮独立驱动的特点，相对而言，具备可以提高传动系效率、减轻整车质量、便于 底盘布置和提高车辆动力控制系统容错性等优点。
并且，在获取车辆在当前行驶路面的行驶参数时，分布式驱动汽车可以通过分布式驱动 系统的MCU直接采集驱动电机转速和驱动电机转矩。
因此，可选地，车辆在当前行驶路面的行驶参数包括驱动电机转速、驱动电机转矩和车 辆行驶速度，其中，驱动电机转速和驱动电机转矩可以通过电动轮的电机控制器采集，车辆 行驶速度可以通过轮速估计，也可以采用惯导传感器方法获取车速，也可以基于车辆模型的 车速观测方法获取车速，还可以通过全球定位系统(Global PositioningSystem,GPS)直接获取车 速，GPS是依赖外部卫星系统的导航系统，可以输出车辆的速度、和位置等信息。
S603，根据行驶参数，采用预设的算法确定车辆的电动轮垂向载荷和轮胎力。
一种实施例，通过预设的算法确定车辆的电动轮垂向载荷，预设的算法可以是考虑由俯 仰运动引起的轴荷传递，通过车辆纵向加速度计算轴荷转移，以此确定车辆的电动轮垂向载 荷，车辆以分布式驱动车辆为例，如图8所示，图8为分布式驱动车辆的电动轮垂向载荷的 受力分析图；车辆的电动轮垂向载荷可用下式计算：
Figure BDA0003405583120000101
其中，Fz,i表示对应轴车轮的轮胎垂直载荷，m为车辆的质量，Fi为轮胎力，ax为车辆的 纵向加速度，g为重力加速度，Li为第i轴到第一轴的距离，n为总轴数，Lcg表示从车辆重心(CG)到第一轴的距离，hcg为车辆重心(CG)的高度。
根据车辆纵向动力学公式，可计算车辆的纵向加速度为：
ax＝∑Fi/m (5)
其中，Fi为轮胎力。
一种实施例，以车辆为分布式驱动车辆为例，根据车辆的电动轮的受力分析，可以得到 车辆电动轮的轮胎力，如图9所示，图9为分布式驱动车辆的电动轮受力分析示意图，图9 中的Td和Tb分别为电动轮驱动转矩与制动转矩；F为轮胎力；ω为电动轮转速；R为轮胎半 径，电动轮的轮胎力的计算公式如下式：
Figure BDA0003405583120000102
其中，i13为电动轮驱动电机到轮边的减速比，Jw为电动轮转动惯量，
Figure BDA0003405583120000103
为驱动电机角加 速度，Tm为驱动电机输出转矩，R为车辆电动轮半径，Tm为分布式驱动车辆的电机控制器控 制输出，并由电机控制器采集得到，
Figure BDA0003405583120000111
为车辆的电机旋变传感器采集，并将信号传送至电机 控制器，
Figure BDA0003405583120000112
和Jw为车辆的固定参数。
另一种实施例，可以根据Pacejka轮胎魔术公式确定车辆的轮胎力，简化的轮胎力计算公 式如下：
Fx＝Cs·s (7)
其中，
Figure BDA0003405583120000113
Figure BDA0003405583120000114
其中，Cs,Fz0，p1，p2，p3，p4都是与轮胎、路面状态相关的特征参数，可以直接 根据车辆的特性采集到。
还有一种实施例，采用卡尔曼滤波器确定电动轮的轮胎力，卡尔曼滤波可以在含有不确 定信息的动态系统中使用，它可以对系统下一步的走向做出有根据的预测，即使伴随着各种 干扰，卡尔曼滤波也总是能指出真实发生的情况。卡尔曼滤波器包括预测和校正两部分。
首先，建立车辆的车速与电动轮轮速的观测变量和观测方程：
Figure BDA0003405583120000115
其中，F表示轮胎力向量，u表示驱动电机输出转矩向量，x为状态向量，L为状态矩阵， B为输入矩阵，上述向量分别为：
F＝[Fx1 Fx2 … Fxi]T (11)
u＝[T1 T 2… Ti]T (12)
x＝[u ω1 ω2 … ωi]T (13)
Figure BDA0003405583120000116
Figure BDA0003405583120000121
在单一采样时间内，如果轮胎力一定，即
Figure BDA00034055831200001211
则添加轮胎力到状态变量，则观测变量 与观测方程变成如下形式：
Figure BDA0003405583120000122
Figure BDA0003405583120000123
Figure BDA0003405583120000124
Figure BDA0003405583120000125
H＝[I 0] (20)
其中，I为单位矩阵。
基于上述式(10)-式(20)，确定卡尔曼滤波器的预测部分和校正部分。
预测部分：
Figure BDA0003405583120000126
Figure BDA0003405583120000127
校正部分：
Figure BDA0003405583120000128
Figure BDA0003405583120000129
Figure BDA00034055831200001210
其中，K为增益矩阵，P、Q、R分别为估计误差、系统误差和观测误差的协方差矩阵。
S604，根据电动轮垂向载荷和轮胎力，确定车辆在直线工况下的直线轮胎附着系数。
一种实施例，确定车辆在直线工况下的直线轮胎附着系数，确定的方式可以根据轮胎附 着系数的计算公式得到，将电动轮垂向载荷和轮胎力代入轮胎附着系数的计算公式中，直接 得到车辆在直线工况下的直线轮胎附着系数；其中，轮胎附着系数的计算公式如下：
Figure BDA0003405583120000131
其中，Fx为车辆的轮胎力，Fz为电动轮垂向载荷。
上述电动轮滑移率确定方法中，根据预设的滑移率公式，获取车辆在直线工况下的直线 电动轮滑移率；获取车辆在当前行驶路面的行驶参数；行驶参数至少包括电机转速、驱动转 矩和车辆行驶速度；根据行驶参数，采用预设的算法确定车辆的电动轮垂向载荷和轮胎力； 根据电动轮垂向载荷和轮胎力，确定车辆在直线工况下的直线轮胎附着系数。该方法中，通 过分布式驱动系统中的电机控制器直接获取驱动电机转速和转矩，利用GPS确定车速，提高 了确定滑移率的准确性，并且未使用传感器，降低了投资成本，根据行驶参数，确定车辆的 电动轮垂向载荷和轮胎力，以此确定车辆在直线工况下的直线轮胎附着系数，提高了确定滑 移率的准确性。
在一个实施例中，如图10所示，根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，通过模型 重构法进行路面状态识别，获取车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，包括以下步骤：
S1001，根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，计算直线轮胎附着系数与预设的不 同路况下的附着滑移曲线模型对应的轮胎附着系数之间的误差，得到多个误差值。
可选地，预设的不同路况下的附着滑移曲线模型包括干沥青路面(Dry asphaltpavement)、 泥路(Dirt pavement)、雪地路面(Snow pavement)和光滑的冰路面(Smoothice pavement)。
如图11所示，图11中的横坐标表示电动轮滑移率，纵坐标表示轮胎附着系数，图中的 (s0,μ0)表示上述实施例得到的直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数。
计算直线轮胎附着系数与相同电动轮滑移率对应的不同路况下的轮胎附着系数之间的误 差，得到多个误差值，计算公式如下：
Δi＝abs(μi(s0)-μ0) (27)
一种实施例，以预设的4种的不同路况为例，那么将轮胎附着系数与4种不同的路况对 应的轮胎附着系数的差值，得到4个误差值。
可选地，直线轮胎附着系数与预设的不同路况下的附着滑移曲线模型对应的轮胎附着系 数之间的误差越小，表示当前道路状况越接近相应的预设路况，例如，预设路况为干沥青路 面、泥路、雪地路面和光滑的冰路面，直线轮胎附着系数与预设的不同路况下的附着滑移曲 线模型对应的轮胎附着系数之间的误差分别为0.3、0.4、0.1、0.2，表示直线轮胎附着系数与 雪地路面对应的轮胎附着系数之间的误差最小，说明当前道路状况最接近雪地路面。
S1002，根据多个误差值，计算各误差值对应的初步附着系数加权因子。
一种实施例，根据预设的函数计算各误差值对应的初步附着系数加权因子，将多个误差 值代入预设的函数中，得到各误差值对应的初步附着系数加权因子，预设的函数的公式如下：
ki＝f(μi,Δi) (28)
可选地，在实际应用中，预设的函数不做任何限定。
S1003，对各误差值对应的初步附着系数加权因子进行数字滤波。
数字滤波利用频谱特征的不同来压制干扰波，以突出有效波，因此，为了防止数据采集 噪声或偶然个别异常情况的影响，对初步附着系数加权因子进行数字滤波。
可选地，对各误差值对应的初步附着系数加权因子进行数字滤波时，可以采用有限脉冲 响应(FIR)传递函数，具体公式如下：
Figure BDA0003405583120000141
其中，k为各误差值对应的初步附着系数加权因子，M为各误差值对应的初步附着系数 加权因子的个数。
S1004，根据数字滤波后的附着系数加权因子，以不同路况下的附着滑移曲线为参考，确 定车辆当前行驶路面的附着滑移曲线。
一种实施例，确定车辆当前行驶路面的附着滑移曲线的方式可以是，通过预设的神经网 络模型确定，将数字滤波后的附着系数加权因子和不同路况下的附着滑移曲线作为神经网络 模型的输入，训练该神经网络模型，最终输出车辆当前行驶路面的附着滑移曲线。
另一种实施例，确定车辆当前行驶路面的附着滑移曲线的方式也可以是，根据数字滤波 后的附着系数加权因子，以不同路况下的附着滑移曲线为参考，利用计算公式对各个滑移率 对应的附着系数进行计算，得到车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，计算公式如下：
Figure BDA0003405583120000142
其中，k为数字滤波后的附着系数加权因子，i＝{1,2，...，n}表示数字滤波后的附着系数 加权因子的个数，sj为滑移率，μi(sj)为sj对应的附着系数。
如图11所示，图11中的点(s0,μ0)对应的曲线为车辆当前行驶路面的附着滑移曲线。
上述电动轮滑移率确定方法中，根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，计算直线 轮胎附着系数与预设的不同路况下的附着滑移曲线模型对应的轮胎附着系数之间的误差，得 到多个误差值，根据多个误差值，计算各误差值对应的初步附着系数加权因子，对各误差值 对应的初步附着系数加权因子进行数字滤波，根据数字滤波后的附着系数加权因子，以不同 路况下的附着滑移曲线为参考，确定车辆当前行驶路面的附着滑移曲线。该方法中，根据一 系列的理论实验和计算，预设出不同路况下的附着滑移曲线模型，基于模型重构的方法，将 当前计算出的直线轮胎附着系数与当前计算出的直线电动轮滑移率条件下的每条预设的附着 滑移曲线对应的轮胎附着系数进行比较，得到一系列的误差值，根据误差值得到初步附着系 数加权因子，对初步附着系数加权因子进行数字滤波，以此确定数字滤波后的附着系数加权 因子，从而得到车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，通过与预设的不同路况下的附着滑移曲 线模型和一系列的计算，得到车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，提高了转向工况下的滑移 率的准确性，保证了车辆行驶过程中的安全性。
在一个实施例中，如图12所示，根据关系图确定车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率， 包括以下步骤：
S1201，根据关系图，获取同一电动轮垂向载荷和同一轮胎力下对应的稳定区电动轮滑移 率和非稳定区电动轮滑移率。
根据关系图，可以将关系图中的滑移率划分为稳定区和不稳定区。
一种实施例，获取同一电动轮垂向载荷和同一轮胎力下对应的稳定区电动轮滑移率和非 稳定区电动轮滑移率的方式可以是，通过预设的划分算法，将关系图、电动轮垂向载荷和轮 胎力作为划分算法的输入，通过运行该划分算法，得到同一电动轮垂向载荷和同一轮胎力下 对应的稳定区电动轮滑移率和非稳定区电动轮滑移率。
另一种实施例，获取同一电动轮垂向载荷和同一轮胎力下对应的稳定区电动轮滑移率和 非稳定区电动轮滑移率的方式也可以是通过预设的函数，根据已知的电动轮垂向载荷和轮胎 力，在关系图中查找对应的电动轮滑移率，函数的公式可以表示为：
sest-Fx＝Lookuptable(Fx,Fz) (31)
可选地，在关系图中，在同一电动轮垂向载荷和同一轮胎力下可能对应2个不同的电动 轮滑移率，分别处于稳定区和非稳定区，例如，获取的同一电动轮垂向载荷和同一轮胎力下 对应的电动轮滑移率可以为0.3和0.6。
S1202，根据直线电动轮滑移率与预设滑移率阈值之间的大小关系，从稳定区电动轮滑移 率和非稳定区电动轮滑移率中确定目标电动轮滑移率。
可选地，将上述实施例中得到的直线电动轮滑移率与预设滑移率阈值进行比较，从稳定 区电动轮滑移率和非稳定区电动轮滑移率中确定目标电动轮滑移率。
以预设滑移率阈值是0.5为例，如图13所示，图13为关系图的稳定区和非稳定区，将 滑移率大于0.5的部分作为非稳定区，滑移率小于或等于0.5的部分作为稳定区。
一种实施例，若直线电动轮滑移率大于预设滑移率阈值，确定车辆的电动轮处于非稳定 区，则将非稳定区电动轮滑移率确定为目标电动轮滑移率，例如，直线电动轮滑移率为0.6， 预设滑移率阈值为0.5，那么确定车辆的电动轮处于非稳定区，将非稳定区电动轮滑移率确定 为目标电动轮滑移率，即如果同一电动轮垂向载荷和同一轮胎力下对应的稳定区电动轮滑移 率和非稳定区电动轮滑移率分别为0.3和0.6，那么将0.6确定为目标电动轮滑移率。
一种实施例，若直线电动轮滑移率小于或者等于预设滑移率阈值，确定车辆的电动轮处 于稳定区，则将稳定区电动轮滑移率确定为目标电动轮滑移率，例如，直线电动轮滑移率为 0.2，预设滑移率阈值为0.5，那么确定车辆的电动轮处于稳定区，将稳定区电动轮滑移率确 定为目标电动轮滑移率，即如果同一电动轮垂向载荷和同一轮胎力下对应的稳定区电动轮滑 移率和非稳定区电动轮滑移率分别为0.3和0.6，那么将0.3确定为目标电动轮滑移率。
可选地，在转向工况下，直线工况的直线电动轮滑移率不准确，但是可以辅助判断车辆 滑移率的大致范围，用于判断轮胎当前是否处于稳定区，以此为依据输出目标电动轮滑移率。
S1203，将目标电动轮滑移率确定为车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。
可选地，车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率为上述实施例得到的目标电动轮滑移率。
上述电动轮滑移率确定方法中，根据关系图，获取同一电动轮垂向载荷和同一轮胎力下 对应的稳定区电动轮滑移率和非稳定区电动轮滑移率；根据直线电动轮滑移率与预设滑移率 阈值之间的大小关系，从稳定区电动轮滑移率和非稳定区电动轮滑移率中确定目标电动轮滑 移率；将目标电动轮滑移率确定为车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。该方法中，根据 直线电动轮滑移率与预设滑移率阈值进行比较，以从稳定区电动轮滑移率和非稳定区电动轮 滑移率中确定目标电动轮滑移率，最终确定车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率，提高了 车辆在转向工况下确定的滑移率准确性，保证了车辆在道路行驶的安全性。
一种实施例，在确定转向电动轮滑移率时，还存在一种确定方法，通过考虑轮心沿车轮 坐标系y方向的速度计算。
uij＝uxij·cosδij+uyij·sinδij (32)
Figure BDA0003405583120000161
uyij＝uy+L′i·ωz (34)
其中，uij表示第i轴第j个(j＝1或2分别表示左右轮)电动轮的轮心沿车轮坐标系x方向 的速度；uxij表示轮心的纵向速度；uyij表示轮心的横向速度；δij表示车轮转向角,Lw表示轮距， L′i表示第i轴到质心的轴距；ωz表示车辆横摆角速度；ux表示车辆质心的纵向车速；uy表示 车辆质心的横向车速。
在一个实施例中，如图14所示，图14为根据预设的路面状况估计当前路面的μ-s曲线 的流程框图，首先计算轮胎垂向载荷和轮胎力，然后计算出轮胎附着系数，根据滑移率计算 公式，然后利用GPS采集的车速和计算的电动轮转速，精确计算电动轮的滑移率。根据车辆 直线行驶状态下所计算的精确电动轮滑移率与轮胎附着系数，采用模型重构法实时估计路面 状态，得到当前路面的μ-s曲线。
一种实施例，本实施例车辆以分布式电驱动车辆为例，利用分布式电驱动车辆的电动轮 转矩和轮毂电机转速可以精确采集和测量的特点，实现了实时的轮胎力和垂向载荷确定，在 此基础上实现实时的路面状况识别，并应用于转向工况下的滑移率估计；其中，该实施例中 的电动轮轮速可以通过轮毂电机转速计算，也可以直接采集轮速传感器信号。该实施例有效 提高了滑移率在车辆全道路工况和行驶工况的估计准确性，其有效性可以为减少车辆传感器 数量提供指导，节约车辆成本，且使电动轮及其控制系统易于布置。
在一个实施例中，如图15所示，图15为滑移率确定方法的流程框图，基于轮胎力、轮 胎垂向载荷、直线工况下滑移率计算、路面状况的μ-s曲线确定、转向工况下查关系图等确 定滑移率。
在一个实施例中，如图16所示，图16为确定滑移率的算法流程图。
在一个实施例中，如图17所示，该实施例包括以下步骤：
S1701，获取驱动电机转速、驱动转矩、轮速和车辆方向盘转角，根据驱动电机转速与轮 速计算滑移率。
S1702，根据卡尔曼滤波器估计电动轮的轮胎力，根据轮胎力和车辆质量得到纵向加速度， 根据纵向加速度确定轮胎的垂直载荷，根据轮胎力和轮胎垂直载荷，确定轮胎附着系数。
S1703，根据滑移率和轮胎附着系数以及预设的不同路面状况的曲线模型，通过曲线拟合 得到确定滑移率-轮胎附着系数曲线。
S1704，根据方向盘转角，判断车辆工况，如果为直线工况，根据滑移率-轮胎附着系数 曲线判断当前路面状况，输出上述计算的滑移率和当前路面状况。
S1705，如果车辆为转向工况，根据直线工况确定的滑移率-轮胎附着系数曲线，确定模 型关系图，根据模型关系图得到候选滑移率。
S1706，判断滑移率计算公式确定的计算滑移率是否大于预设阈值，如果大于阈值，则输 出非稳定区对应的候选滑移率，如果小于阈值，则输出稳定区对应的候选滑移率。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示 依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说 明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上 所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些 步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者 阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段 的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的电动轮滑移率 方法的电动轮滑移率装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现 方案相似，故下面所提供的一个或多个电动轮滑移率装置实施例中的具体限定可以参见上文 中对于电动轮滑移率方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图18所示，提供了一种电动轮滑移率确定装置1800，包括第一获 取模块1801、第二获取模块1802、生成模块1803和第一确定模块1804，其中：
第一获取模块1801，用于获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系 数；
第二获取模块1802，用于根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，通过模型重构法 进行路面状态识别，获取车辆当前行驶路面的附着滑移曲线；附着滑移曲线表示轮胎附着系 数与电动轮滑移率之间的关系；
生成模块1803，用于若车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况，则基于附着滑移曲线， 生成电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、轮胎力之间的关系图；
第一确定模块1804，用于根据关系图确定车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。
在一个实施例中，该装置1800还包括：
输出模块，用于若车辆当前行驶路面的行驶工况为直线工况，输出直线电动轮滑移率。
在一个实施例中，该装置1800还包括：
第三获取模块，用于获取车辆当前的方向盘转角；
第二确定模块，用于若方向盘转角大于预设转角值，则确定车辆当前行驶路面的行驶工 况为转向工况；
第三确定模块，用于若方向盘转角小于或等于预设转角值，则确定车辆当前行驶路面的 行驶工况为直线工况。
在一个实施例中，第一获取模块1801包括：
第一获取单元，用于根据预设的滑移率公式，获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移 率；
第二获取单元，用于获取车辆在当前行驶路面的行驶参数；行驶参数至少包括驱动电机 转速、驱动电机转矩和车辆行驶速度；
第一确定单元，用于根据行驶参数，采用预设的算法确定车辆的电动轮垂向载荷和轮胎 力；
第二确定单元，用于根据电动轮垂向载荷和轮胎力，确定车辆在直线工况下的直线轮胎 附着系数。
在一个实施例中，第二获取模块1802包括：
得到单元，用于根据直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，计算直线轮胎附着系数与 预设的不同路况下的附着滑移曲线模型对应的轮胎附着系数之间的误差，得到多个误差值；
计算单元，用于根据多个误差值，计算各误差值对应的初步附着系数加权因子；
滤波单元，用于对各误差值对应的初步附着系数加权因子进行数字滤波；
第三确定单元，用于根据数字滤波后的附着系数加权因子，以不同路况下的附着滑移曲 线为参考，确定车辆当前行驶路面的附着滑移曲线。
在一个实施例中，第一确定模块1804包括：
第三获取单元，用于根据关系图，获取同一电动轮垂向载荷和同一轮胎力下对应的稳定 区电动轮滑移率和非稳定区电动轮滑移率；
第四确定单元，用于根据直线电动轮滑移率与预设滑移率阈值之间的大小关系，从稳定 区电动轮滑移率和非稳定区电动轮滑移率中确定目标电动轮滑移率；
第五确定单元，用于将目标电动轮滑移率确定为车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。
在一个实施例中，第四确定单元包括：
第一确定子单元，用于若直线电动轮滑移率大于预设滑移率阈值，确定车辆的电动轮处 于非稳定区，则将非稳定区电动轮滑移率确定为目标电动轮滑移率；
第二确定子单元，用于若直线电动轮滑移率小于或者等于预设滑移率阈值，确定车辆的 电动轮处于稳定区，则将稳定区电动轮滑移率确定为目标电动轮滑移率。
上述电动轮滑移率确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上 述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于 计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图 可以如图19所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中， 该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储 介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器 为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用 于存储电动轮滑移率确定数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通 信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电动轮滑移率确定方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可 以如图19所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏 和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储 器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。 该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备 的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝 网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电动轮 滑移率确定方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机 设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨 迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图19中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的 框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包 括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机 程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
本实施例中处理器实现的各步骤，其实现原理和技术效果与上述电动轮滑移率确定方法 的原理类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，提供了一种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上述各方法实施例中的步骤。
本实施例中计算机程序被处理器执行时实现的各步骤，其实现原理和技术效果与上述电 动轮滑移率确定方法的原理类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理 器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
本实施例中计算机程序被处理器执行时实现的各步骤，其实现原理和技术效果与上述电 动轮滑移率确定方法的原理类似，在此不再赘述。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息 等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授 权或者经过各方充分授权的信息和数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计 算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存 储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所 提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和 易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、 磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁 变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存 储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速 缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory， DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数 据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请 所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号 处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各 个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应 当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因 此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在 不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。 因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种电动轮滑移率确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数；
根据所述直线电动轮滑移率和所述直线轮胎附着系数，通过模型重构法进行路面状态识别，获取所述车辆当前行驶路面的附着滑移曲线；所述附着滑移曲线表示轮胎附着系数与电动轮滑移率之间的关系；
若所述车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况，则基于所述附着滑移曲线，生成电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、轮胎力之间的关系图；
根据所述关系图确定所述车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述车辆当前行驶路面的行驶工况为直线工况，输出所述直线电动轮滑移率。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述车辆当前的方向盘转角；
若所述方向盘转角大于预设转角值，则确定所述车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况；
若所述方向盘转角小于或等于所述预设转角值，则确定所述车辆当前行驶路面的行驶工况为直线工况。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数，包括：
根据预设的滑移率公式，获取所述车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率；
获取所述车辆在当前行驶路面的行驶参数；所述行驶参数至少包括驱动电机转速、驱动电机转矩和车辆行驶速度；
根据所述行驶参数，采用预设的算法确定所述车辆的电动轮垂向载荷和轮胎力；
根据所述电动轮垂向载荷和轮胎力，确定所述车辆在直线工况下的直线轮胎附着系数。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述直线电动轮滑移率和所述直线轮胎附着系数，通过模型重构法进行路面状态识别，获取所述车辆当前行驶路面的附着滑移曲线，包括：
根据所述直线电动轮滑移率和所述直线轮胎附着系数，计算所述直线轮胎附着系数与预设的不同路况下的附着滑移曲线模型对应的轮胎附着系数之间的误差，得到多个误差值；
根据所述多个误差值，计算各误差值对应的初步附着系数加权因子；
对所述各误差值对应的初步附着系数加权因子进行数字滤波；
根据数字滤波后的附着系数加权因子，以所述不同路况下的附着滑移曲线为参考，确定所述车辆当前行驶路面的附着滑移曲线。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述关系图确定所述车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率，包括：
根据所述关系图，获取同一电动轮垂向载荷和同一轮胎力下对应的稳定区电动轮滑移率和非稳定区电动轮滑移率；
根据所述直线电动轮滑移率与预设滑移率阈值之间的大小关系，从所述稳定区电动轮滑移率和非稳定区电动轮滑移率中确定目标电动轮滑移率；
将所述目标电动轮滑移率确定为所述车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述直线电动轮滑移率与预设滑移率阈值之间的大小关系，从所述多个候选电动轮滑移率中确定目标电动轮滑移率，包括：
若所述直线电动轮滑移率大于所述预设滑移率阈值，确定所述车辆的电动轮处于非稳定区，则将所述非稳定区电动轮滑移率确定为所述目标电动轮滑移率；
若所述直线电动轮滑移率小于或者等于所述预设滑移率阈值，确定所述车辆的电动轮处于稳定区，则将所述稳定区电动轮滑移率确定为所述目标电动轮滑移率。
8.一种电动轮滑移率确定装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取车辆在直线工况下的直线电动轮滑移率和直线轮胎附着系数；
第二获取模块，用于根据所述直线电动轮滑移率和所述直线轮胎附着系数，通过模型重构法进行路面状态识别，获取所述车辆当前行驶路面的附着滑移曲线；所述附着滑移曲线表示轮胎附着系数与电动轮滑移率之间的关系；
生成模块，用于若所述车辆当前行驶路面的行驶工况为转向工况，则基于所述附着滑移曲线，生成电动轮滑移率、电动轮垂向载荷、轮胎力之间的关系图；
第一确定模块，用于根据所述关系图确定所述车辆在转向工况下的转向电动轮滑移率。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，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执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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