CN116714597A - 车辆执行器参数确定方法、装置 - Google Patents

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CN116714597A CN202310822576.5A CN202310822576A CN116714597A CN 116714597 A CN116714597 A CN 116714597A CN 202310822576 A CN202310822576 A CN 202310822576A CN 116714597 A CN116714597 A CN 116714597A
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贾春辉
丁峰
田山
张东好
张强强
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Abstract

本申请公开了一种车辆执行器参数确定方法、装置，所述方法包括基于车辆的电机驱动模式和EBS电子制动系统的气刹制动模式，建立车辆的第一车辆执行器模型，所述第一车辆执行器模型包括调节变量参数；基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果；根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型；根据所述第二车辆执行器模型，适配所述车辆的当前运行状态。通过本申请提供了一种自适应的车辆执行器，且通过在线识别确定的车辆执行器参数更加符合采用EBS电子制动系统进行气刹制动的车辆以及载重易发生变化的车辆。本申请可用于商用车。

Description

车辆执行器参数确定方法、装置
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆执行器参数确定方法、装置。
背景技术
自动驾驶控制的目标是使用可行的控制量，降低与目标轨迹的偏差，并提供乘客舒适度。
相关技术中，对于自动驾驶控制通常只考虑车辆执行器的延迟控制，比如在控制中考虑执行器的延迟特性来提前控制。并没有专门针对商用车执行器进行建模并运用到控制技术中的解决方案。
然而，由于商用车比如重卡车大多都会采用EBS(Electronic Brake Systems)电子制动系统实现气刹制动，对于商用车的车辆执行器特性与普通乘用车采用油压制动差异较大。进一步地，商用车带不同的挂车或者不同的载重时对制动特性也会产生较大影响，从而对实际制动效果造成较大差异。
发明内容
本申请实施例提供了一种车辆执行器参数确定方法、装置，以提供车辆执行器参数的在线辨识，并且提供可用于商用车的车辆执行器。
本申请实施例采用下述技术方案：
第一方面，本申请实施例提供一种车辆执行器参数确定方法，其中，所述方法包括：
基于车辆的电机驱动模式和EBS电子制动系统的气刹制动模式，建立车辆的第一车辆执行器模型，所述第一车辆执行器模型包括调节变量参数；
基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果；
根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型；
根据所述第二车辆执行器模型，适配所述车辆的当前运行状态。
在一些实施例中，所述方法还包括：
获取所述车辆制动时产生的超调量参数；
当对所述车辆执行的制动减速度小于预设阈值时，确定加速度的上升斜率和下降斜率；
基于实际输入的加速度驱动和减速度制动与实际响应的加速度和减速度的关系，建立延迟响应参数。
在一些实施例中，所述基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果，包括：
基于所述车辆的当前运行状态，经过多次迭代后在线识别所述调节变量参数中的超调系数、截止频率。
在一些实施例中，所述基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果之后，还包括：
根据通过在线识别出的所述调节变量参数中的所述截止频率，确定所述延迟响应参数。
在一些实施例中，所述车辆具有自动驾驶功能，所述方法还包括：当所述车辆开启自动驾驶功能时，记录预设时间内从开始发送车辆制动请求到发送制动请求结束后的请求加速度数据以及所述车辆中的IMU采集到的实际加速度数据。
在一些实施例中，所述方法还包括：所述基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果，包括：
按照预设采样间隔，均匀采样得到采样超调系数；
将所述采样超调系数、初始的采样截止频率、加速度输入值，输入所述第一车辆执行器模型，得到通过计算得到的加速度值；
对比所述通过计算得到的加速度值与所述车辆的IMU采集的实测加速度值，确定最终的超调系数。
在一些实施例中，所述基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果，包括：
按照预设采样间隔，均匀采样得到截止频率；
将所述截止频率、初始的采样截止频率、加速度输入值，输入所述第一车辆执行器模型，得到通过计算得到的加速度值；
对比所述通过计算得到的加速度值与所述车辆的IMU采集的实测加速度值，确定最终的截止频率。
在一些实施例中，所述根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型，还包括：
在预设超调系数区间，基于预设求解法的最优化求解，得到所述最终的超调系数；
在预设截止频率区间，基于预设求解法的最优化求解，得到所述最终的截止频率；
根据所述最终的超调系数以及所述最终的截止频率，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型。
在一些实施例中，用于商用车中车辆车辆执行器特性易变且所述商用车挂载不同的挂车或者不同载重的场景。
第二方面，本申请实施例还提供一种车辆执行器参数确定装置，其中，所述装置包括：
车辆执行器建立模块，用于基于车辆的电机驱动模式和EBS电子制动系统的气刹制动模式，建立车辆的第一车辆执行器模型，所述第一车辆执行器模型包括调节变量参数；
在线辨识模块，用于基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果；
更新模块，用于根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型；
适配模块，用于根据所述第二车辆执行器模型，适配所述车辆的当前运行状态。
第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行上述方法。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：首先建立第一车辆执行器模型，由于在第一车辆执行器模型包括调节变量参数可以针对不同车辆进行在线辨识，从而自适应得到实际的车辆执行器。进一步基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果；根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型，通过提取重要的调节变量参数并可通过在线辨识的方法得到当前车辆适配的实际执行器模型，从而为后续车辆的速度规划和控制提供重要参考依据。最后，根据所述第二车辆执行器模型，适配所述车辆的当前运行状态。车辆的运行状态包括了通过电机驱动模式调节电机扭矩进行加速或者通过EBS电子制动系统进行制动减速的状态。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例中执行器响应曲线示意图；
图2(a)为本申请实施例中基于Simulink得到的执行器加速度模型示意图之一；
图2(b)为本申请实施例中基于Simulink得到的执行器加速度模型示意图之二；
图3为本申请实施例中车辆执行器参数确定方法流程示意图；
图4为本申请实施例中车辆执行器参数确定装置结构示意图；
图5为本申请实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
发明人研究时发现，商用车通常采用EBS电子制动系统进行气刹制动，相关技术中虽然虑到延迟提前控制，但是对于气刹的泄压特性来说难以进行舒适和准确的控制。此外，当商用车挂载不同的挂车或者不同的载重时，同样也会对制动特性产生较大影响，并且难以提前预知。
通过进一步研究，发明人发现(基于车辆的电机驱动模式)当调用电机扭矩进行加速时，输入加速度指令和实际加速度符合二阶传递函数模型，图1中未示出。当调用(EBS电子制动系统的气刹制动模式)EBS进行制动减速(施加减速度)时，输入加速度指令和实际加速度不符合单纯的二阶传递函数模型，造成这样的原因是EBS进行制动时不能立刻泄压而减少制动力，只有当请求的减速度值较小时EBS才会开始泄压，并且制动过程时有一定超调量，具体如图1所示，当输入的加速度为input_acceleration时，实际车辆响应的加速度为output_acceleration。
基于上述问题，在本申请中建立了执行器加速度模型，具体如图2(a)以及图2(b)所示，以下具体说明如何通输入的加速度input_acceleration，进行计算之后得到实际车辆响应的加速度output_acceleration的过程。
a.当输入的加速度input_acceleration<0m/s2时，input_acceleration2＝input_accleration*overshoot_coeff，对应在图2(a)中为overshoot_coeff＝1.4。
b.计算input_acceleration的上升和下降斜率，上升斜率限制up_limit根据input_acceleration的大小变化。当input_acceleration>-0.5m/s2时，斜率限制为10m/s3，否则为0.07m/s3，因为执行器对<-0.5m/s2的泄压响应很慢。同理，得到下降斜率lo_limt为-3m/s3。input_acceleration经过斜率限制后的值为input_limit。对应在图2(b)中。具体实施时，当制动减速度小于一定值(比如标定值-0.5m/s2)时，由于泄压很慢，减速度acc_limit上升斜率up_rate_limit比较慢，下降斜率比较快。对于具体上升斜率和下降斜率根据实测数据观察和计算得到。
c.将input_limit通过二阶传递函数的计算后得到output_acceleration，即input_acceleration输入到该执行器模型的真实加速度响应为output_acceleration，可以参考图2(a)。
需要注意的是，上述二阶传递函数作为一种二阶系统。二阶系统是以二阶微分方程作为运动方程的控制系统。Zeta作为阻尼系数，具体由实际模型使用场景决定。w为截止频率。S为二阶传递函数的变量。
除了上述因素以外，执行器加速度模型还应当考虑当制动时会有一定的超调量，设超调系数为overshoot_coeff，超调系数需要在线辨识，并且和执行器状态、载重多少有关。
故，得到影响该车辆执行器模型的主要参数是超调系数overshoot_coeff和截止频率，并且具体可以通过等间隔采样和黄金分割法多次迭代后可以找到最符合整个过程的模型参数overshoot_coeff和w_n。通过确定出超调系数overshoot_coeff和截止频率w_n，可以得到更加准确的车辆执行器模型(可以根据输入的加速度指令input_acceleration，得到真实加速度响应为output_acceleration)。
本申请实施例提供了一种车辆执行器参数确定方法，如图3所示，提供了本申请实施例中车辆执行器参数确定方法流程示意图，所述方法至少包括如下的步骤S310至步骤S340：
步骤S310，基于车辆的电机驱动模式和EBS电子制动系统的气刹制动模式，建立车辆的第一车辆执行器模型，所述第一车辆执行器模型包括调节变量参数。
如前所述，调用电机扭矩进行加速时，加速度指令和实际加速度符合二阶传递函数模型。调用EBS电子制动系统进行制动减速时，输入加速度指令和实际加速度不符合单纯的二阶传递函数模型。为了满足加速和制动减速的要求，建立车辆的第一车辆执行器模型。
在所述第一车辆执行器模型中的调节变量参数主要包括了车辆的超调系数、截止频率，可以通过在线辨识的方式，得到车辆的实际执行器模型。
示例性地，以车辆为商用车为例，建立符合商用重卡车EBS气刹制动和电机驱动的车辆执行器模型，提取重要的模型参数并可通过在线辨识的方法得到该商用车的实际执行器模型。
步骤S320，基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果。
在线识别时，可以在车辆启动自动驾驶功能时，得到车辆的当前运行状态。主要包括车辆的输入加速度以及实际输出加速度。基于不同的车辆，需要在线识别所述调节变量参数，从而可以得到调节变量在线识别结果。通过在线识别方法获得的调节变量参数可以适用车辆执行器的特性易变的重卡挂载不同的挂车或者具有不同载重场景。
步骤S330，根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型。
根据调节变量在线识别结果更新第一车辆执行器模型为第二车辆执行器模型。需要注意的是，“第一车辆执行器模型”通常作为初始时的车辆执行器模型，“第二车辆执行器模型”通常作为更新了调节变量参数后的车辆执行器模型。
“第一车辆执行器模型”或者“第二车辆执行器模型”并不作为车辆执行器的具体限定，仅表示为同类型的执行器模型。
步骤S340，根据所述第二车辆执行器模型，适配所述车辆的当前运行状态。
根据所述第二车辆执行器模型可以适配出车辆的当前运行状态，即当前车辆的输入加速度与实际输出加速度，从而根据输入、输出加速度可以提供后续速度规划和控制的参考依据。此时的第二车辆执行器模型更加符合车辆当前的真实特性。特别地，是指用于商用车等重卡或者载货卡车等采用EBS电子制动系统的气刹制动的情况，以及用于商用车等重卡或者载货卡车出现不同载重对制动特性产生较大影响的情况。
通过上述方法，可以提供用于商用车的车辆执行器的参数确定方法，通过在线识别的方式，确定车辆执行器模型中的调节变量参数，并且使用在线识别的方式得到的调节变量在线识别结果，得到适用于商用车的车辆执行器模型。车辆执行器模型，不仅考虑到了商用车采用EBS气刹制动时需要对气刹的泄压特性进行考量，同时考虑到了商用车的挂载不同的挂车或者不同的载重对实际制动效果造成的影响，可以提供车辆的自适应调节变量参数，从而适配车辆的当前运行状态。
通过上述方法，提供了符合商用车的真实特性的执行器模型的建模方法，通过在线识别之后获得调节变量在线识别结果，然后自适应更新车辆执行器模型。比如，通过在线识别超调系数和截止频率，可以得到自适应更新车辆执行器模型。
通过上述方法，建立的执行器模型符合重卡真实特性，并且可以通过在线辨识的方法适配商用车挂载不同挂车或者不同载重时的执行器特性，比如，通过在线识别超调系数和截止频率，可以得到更加符合当前车辆载重特性的车辆执行器。
区别于相关技术中，缺乏用于商用车的车辆执行器的问题，采用上述方法建立了车辆的第一车辆执行器模型。然后基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果，最后根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型，使得执行器模型符合重卡真实特性。
区别于相关技术中，对于商用车的载重容易发生变化的场景的问题，基于车辆的电机驱动模式和EBS电子制动系统的气刹制动模式，采用上述方法建立车辆的第一车辆执行器模型，根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型。从而适用车辆执行器特性易变的重卡带不同的挂车和不同载重场景。
区别于相关技术中，对于商用车的EBS电子制动系统的气刹制动时，存在EBS进行制动时不能立刻泄压减少制动力，当请求的减速度值较小时EBS才会开始泄压，并且制动过程时有一定超调量的问题，采用上述方法实现了符合商用车的真实特性的车辆执行器模型的建模，从而降低EBS电子制动系统采用制动减速时对车辆执行器的影响，从而为后续速度规划和控制提供重要参考依据。
在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：获取所述车辆制动时产生的超调量参数；当对所述车辆执行的制动减速度小于预设阈值时，确定加速度的上升斜率和下降斜率；基于实际输入的加速度驱动和减速度制动与实际响应的加速度和减速度的关系，建立延迟响应参数。
对于步骤执行的过程并不具体限定，可以按照不同的顺序执行，主要考量影响车辆执行器加速度模型中调节变量参数对车辆执行器的影响。
a.对于超调量参数，获取所述车辆制动时产生的超调量参数。
当车辆(特别指商用车)制动时有一定的超调量，设超调系数为overshoot_coeff，该参数需要在线辨识。超调系数和车辆执行器状态以及车辆的载重多少有关。
b.确定加速度的上升斜率和下降斜率。
当制动减速度小于一定值(例如-0.5m/s2)时，由于商用车采用的EBS电子制动系统进行制动时泄压很慢，减速度acc_limit的上升斜率up_rate_limit比较慢，而下降斜率比较快。并且具体上升斜率和下降斜率根据实测数据观察和计算得到。
c.建立延迟响应参数。
除了a、b考虑的制动的附加规则，加速和减速的实际响应都符合二阶延迟系统其中，二阶系统的w_n是模型准确性的重要影响变量，该参数需要在线辨识。S为二阶传递函数的变量，为信号处理中的常见变量。
d.影响车辆执行器模型的主要参数即包括超调系数overshoot_coeff和截止频率w_n。可以通过等间隔采样、黄金分割法多次迭代后找出最符合整个在线识别过程的模型参数overshoot_coeff和w_n。
在本申请的一个实施例中，所述基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果，包括：基于所述车辆的当前运行状态，经过多次迭代后在线识别所述调节变量参数中的超调系数、截止频率。
具体实施时，基于车辆的当前运行状态，将加速度输入指令输入车辆执行器模型得到的加速度计算值，并与车辆中的IMU实际测量的加速度实际值之间进行比对之后，再经过多次迭代后在线识别所述调节变量参数中的超调系数、截止频率。
在本申请的一个实施例中，所述基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果之后，还包括：根据通过在线识别出的所述调节变量参数中的所述截止频率，确定所述延迟响应参数。
具体实施时，根据截止频率，确定出延迟响应参数，二阶响应系统的w_n是模型准确性的重要影响变量，该参数需要在线辨识。
计算原理为：通过(延迟响应参数)二阶传递函数的计算后得到output_acceleration输出加速度，input_acceleration输入加速度输入到车辆执行器模型的真实加速度响应为output_acceleration。
在本申请的一个实施例中，所述车辆具有自动驾驶功能，所述方法还包括：当所述车辆开启自动驾驶功能时，记录预设时间内从开始发送车辆制动请求到发送制动请求结束后的请求加速度数据以及所述车辆中的IMU采集到的实际加速度数据。
在线识别车辆执行器模型中的调节变量参数时，可以在开启自动驾驶时，首先记录一段时间内的所有的从开始发送制动请求到发送制动请求结束后一定时间(比如2秒)内的请求加速度ainput和IMU测量到的实际加速度areal的数据。
上述请求加速度ainput即为实际加速度指令，实际加速度areal可以通过采集的方式获得，并用于之后通过采样计算车辆执行器模型计算得到的计算加速度acal。
在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：所述基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果，包括：按照预设采样间隔，均匀采样得到采样超调系数；将所述采样超调系数、初始的采样截止频率、加速度输入值，输入所述第一车辆执行器模型，得到通过计算得到的加速度值；对比所述通过计算得到的加速度值与所述车辆的IMU采集的实测加速度值，确定最终的超调系数。
根据上述获得的实际加速度areal、请求加速度ainput，使用均匀采样超调系数overshoot_coeff；采样间隔gap_overshoot，例如[0.6,0.8,1.0,1.2,1.4,1.6,1.8,2.0]。
具体的均匀采样范围和采样间隔根据具体车辆的特性，通过多做几次测试确定，代入采样超调系数overshoot_coeff、初始采样截止频率w_n_init，输入ainput到模型中得到acal，比对IMU实测的加速度areal和通过模型计算的加速度acal，求出cost最小的采样overshoot_coeff_temp。
其中，n是记录的input_acceleration数据个数。
在本申请的一个实施例中，所述基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果，包括：按照预设采样间隔，均匀采样得到截止频率；将所述截止频率、初始的采样截止频率、加速度输入值，输入所述第一车辆执行器模型，得到通过计算得到的加速度值；对比所述通过计算得到的加速度值与所述车辆的IMU采集的实测加速度值，确定最终的截止频率。
根据上述获得的实际加速度areal、请求加速度ainput，均匀采样截止频率w_n，采样间隔gap_w_n，例如[2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,]，具体的均匀采样范围和采样间隔根据具体车辆的特性，通过多做几次测试确定，代入超调系数overshoot_coeff_temp、采样截止频率w_n，输入ainput到模型中得到acal，比对IMU实测的加速度areal和通过模型计算的加速度acal，求出cost最小的采样w_n_temp。n是记录的input_acceleration数据个数。
在本申请的一个实施例中，所述根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型，还包括：在预设超调系数区间，基于预设求解法的最优化求解，得到所述最终的超调系数；在预设截止频率区间，基于预设求解法的最优化求解，得到所述最终的截止频率；根据所述最终的超调系数以及所述最终的截止频率，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型。
具体实施时，在超调系数区间：
[overshoot_coeff_temp-gap_overshoot,vershoot_coeff_temp+gap_overshoot]，通过黄金分割法的最优化求解，得到cost最小的overshoot_coeff_temp。gap_overshoot为步长。
在截止频率区间[w_n_temp-gap_w_n,w_n_temp+gap_w_n]，通过黄金分割法的最优化求解，得到cost最小的w_n_temp。gap_w_n为步长。
为了更准确可以多次重复上述过程，即可得到适配该真实车辆的执行器模型参数overshoot_coeff_optimal和w_n_optimal。
在本申请的一个实施例中，用于商用车中车辆车辆执行器特性易变且所述商用车挂载不同的挂车或者不同载重的场景。
对于本申请中的车辆执行器参数确定方法，可用于商用车中车辆车辆执行器特性易变且所述商用车挂载不同的挂车或者不同载重的场景。车辆执行器参数确定方法通过在线辨识的方法获得，从而执行器模型更加符合重卡真实特性。
本申请实施例还提供了车辆执行器参数确定装置400，如图4所示，提供了本申请实施例中车辆执行器参数确定装置的结构示意图，所述车辆执行器参数确定装置400至少包括：车辆执行器建立模块410、在线辨识模块420、更新模块430以及适配模块440，其中：
在本申请的一个实施例中，所述车辆执行器建立模块410具体用于：基于车辆的电机驱动模式和EBS电子制动系统的气刹制动模式，建立车辆的第一车辆执行器模型，所述第一车辆执行器模型包括调节变量参数。
如前所述，调用电机扭矩进行加速时，加速度指令和实际加速度符合二阶传递函数模型。调用EBS电子制动系统进行制动减速时，输入加速度指令和实际加速度不符合单纯的二阶传递函数模型。为了满足加速和制动减速的要求，建立车辆的第一车辆执行器模型。
在所述第一车辆执行器模型中的调节变量参数主要包括了车辆的超调系数、截止频率，可以通过在线辨识的方式，得到车辆的实际执行器模型。
示例性地，以车辆为商用车为例，建立符合商用重卡车EBS气刹制动和电机驱动的车辆执行器模型，提取重要的模型参数并可通过在线辨识的方法得到该商用车的实际执行器模型。
在本申请的一个实施例中，所述在线辨识模块420具体用于：基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果。
在线识别时，可以在车辆启动自动驾驶功能时，得到车辆的当前运行状态。主要包括车辆的输入加速度以及实际输出加速度。基于不同的车辆，需要在线识别所述调节变量参数，从而可以得到调节变量在线识别结果。通过在线识别方法获得的调节变量参数可以适用车辆执行器的特性易变的重卡挂载不同的挂车或者具有不同载重场景。
在本申请的一个实施例中，所述更新模块430具体用于：根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型。
根据调节变量在线识别结果更新第一车辆执行器模型为第二车辆执行器模型。需要注意的是，“第一车辆执行器模型”通常作为初始时的车辆执行器模型，“第二车辆执行器模型”通常作为更新了调节变量参数后的车辆执行器模型。
“第一车辆执行器模型”或者“第二车辆执行器模型”并不作为车辆执行器的具体限定，仅表示为同类型的执行器模型。
在本申请的一个实施例中，所述适配模块440具体用于：根据所述第二车辆执行器模型，适配所述车辆的当前运行状态。
根据所述第二车辆执行器模型可以适配出车辆的当前运行状态，即当前车辆的输入加速度与实际输出加速度，从而根据输入、输出加速度可以提供后续速度规划和控制的参考依据。此时的第二车辆执行器模型更加符合车辆当前的真实特性。特别地，是指用于商用车等重卡或者载货卡车等采用EBS电子制动系统的气刹制动的情况，以及用于商用车等重卡或者载货卡车出现不同载重对制动特性产生较大影响的情况。
能够理解，上述车辆执行器参数确定装置，能够实现前述实施例中提供的车辆执行器参数确定方法的各个步骤，关于车辆执行器参数确定方法的相关阐释均适用于车辆执行器参数确定装置，此处不再赘述。
图5是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图5，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成车辆执行器参数确定装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：
基于车辆的电机驱动模式和EBS电子制动系统的气刹制动模式，建立车辆的第一车辆执行器模型，所述第一车辆执行器模型包括调节变量参数；
基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果；
根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型；
根据所述第二车辆执行器模型，适配所述车辆的当前运行状态。
上述如本申请图3所示实施例揭示的车辆执行器参数确定装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，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。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
该电子设备还可执行图3中车辆执行器参数确定装置执行的方法，并实现车辆执行器参数确定装置在图3所示实施例的功能，本申请实施例在此不再赘述。
本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行图3所示实施例中车辆执行器参数确定装置执行的方法，并具体用于执行：
基于车辆的电机驱动模式和EBS电子制动系统的气刹制动模式，建立车辆的第一车辆执行器模型，所述第一车辆执行器模型包括调节变量参数；
基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果；
根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型；
根据所述第二车辆执行器模型，适配所述车辆的当前运行状态。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆执行器参数确定方法，其中，所述方法包括：
基于车辆的电机驱动模式和EBS电子制动系统的气刹制动模式，建立车辆的第一车辆执行器模型，所述第一车辆执行器模型包括调节变量参数；
基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果；
根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型；
根据所述第二车辆执行器模型，适配所述车辆的当前运行状态。
2.如权利要求1所述方法，其中，所述方法还包括：
获取所述车辆制动时产生的超调量参数；
当对所述车辆执行的制动减速度小于预设阈值时，确定加速度的上升斜率和下降斜率；
基于实际输入的加速度驱动和减速度制动与实际响应的加速度和减速度的关系，建立延迟响应参数。
3.如权利要求2所述方法，其中，所述基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果，包括：
基于所述车辆的当前运行状态，经过多次迭代后在线识别所述调节变量参数中的超调系数、截止频率。
4.如权利要求2所述方法，其中，所述基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果之后，还包括：
根据通过在线识别出的所述调节变量参数中的所述截止频率，确定所述延迟响应参数。
5.如权利要求1所述方法，其中，所述车辆具有自动驾驶功能，所述方法还包括：当所述车辆开启自动驾驶功能时，记录预设时间内从开始发送车辆制动请求到发送制动请求结束后的请求加速度数据以及所述车辆中的IMU采集到的实际加速度数据。
6.如权利要求5所述方法，其中，所述方法还包括：所述基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果，包括：
按照预设采样间隔，均匀采样得到采样超调系数；
将所述采样超调系数、初始的采样截止频率、加速度输入值，输入所述第一车辆执行器模型，得到通过计算得到的加速度值；
对比所述通过计算得到的加速度值与所述车辆的IMU采集的实测加速度值，确定最终的超调系数。
7.如权利要求5所述方法，其中，所述基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果，包括：
按照预设采样间隔，均匀采样得到截止频率；
将所述截止频率、初始的采样截止频率、加速度输入值，输入所述第一车辆执行器模型，得到通过计算得到的加速度值；
对比所述通过计算得到的加速度值与所述车辆的IMU采集的实测加速度值，确定最终的截止频率。
8.如权利要求6或7所述方法，其中，所述根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型，还包括：
在预设超调系数区间，基于预设求解法的最优化求解，得到所述最终的超调系数；
在预设截止频率区间，基于预设求解法的最优化求解，得到所述最终的截止频率；
根据所述最终的超调系数以及所述最终的截止频率，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型。
9.如权利要求1至7任一项所述方法，其中，用于商用车中车辆车辆执行器特性易变且所述商用车挂载不同的挂车或者不同载重的场景。
10.一种车辆执行器参数确定装置，其中，所述装置包括：
车辆执行器建立模块，用于基于车辆的电机驱动模式和EBS电子制动系统的气刹制动模式，建立车辆的第一车辆执行器模型，所述第一车辆执行器模型包括调节变量参数；
在线辨识模块，用于基于所述车辆的当前运行状态，在线识别所述调节变量参数得到调节变量在线识别结果；
更新模块，用于根据所述调节变量在线识别结果，将所述第一车辆执行器模型更新为第二车辆执行器模型；
适配模块，用于根据所述第二车辆执行器模型，适配所述车辆的当前运行状态。
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