CN116990536B - 一种轮速误差估计方法、装置及可读介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种轮速误差估计方法、装置及可读介质，方法包括：在车体坐标系中，根据车辆左轮到右轮的杆臂距离以及两轮分别到GNSS天线中心位置杆臂距离、实际右轮速、实际左轮速和车辆实际角速度获得GNSS天线中心位置的第一中心速度；根据车辆实际角速度和车辆误差角速度获得车辆角速度误差；根据第一中心速度和车辆角速度误差，获得第一中心速度误差；将第一中心速度和第一中心速度误差从车体系转换至导航坐标系，得到在导航坐标系中对应的第二中心速度和第二中心速度误差；利用卡尔曼滤波器解算实际左轮速和实际右轮速。本申请具有无需惯性导航，杆臂误差影响小，轮速误差估计准确的技术效果。

Description

一种轮速误差估计方法、装置及可读介质

技术领域

本申请涉及车辆导航技术领域，特别涉及一种轮速误差估计方法、装置及可读介质。

背景技术

GNSS（Global Navigation Satellite System）接收机是一种全球卫星导航系统的接收设备，被广泛应用于车辆导航系统中，然而当车辆行驶在复杂的城市环境中时，GNSS接收机易受到遮挡，同时会受到多路径效应等因素影响，导致信号出现粗差，进而影响定位性能；轮速信息在车轮系统中比较容易获取，轮速信息又可以提供准确的速度信息，GNSS使用准确的速度信息可以帮助探测GNSS粗差信息，提升导航系统在复杂场景下的性能，但轮速存在比例因子误差，且GNSS与车轮的位置不重合使得车辆旋转时会引入杆臂误差，为了消除轮速的比例因子误差与杆臂误差，一般会引入惯性导航解算，但需要额外引入IMU设备且需要进行复杂的INS解算，增加了车辆导航系统的负担。

发明内容

有鉴于此，本申请提供的一种轮速误差估计方法、装置及存储介质，以期解决上述GNSS导航无法获得准确轮速信息的技术问题。

具体的，本申请的技术方案如下：一种轮速误差估计方法，包括：

在车体系中，根据车辆左轮到车辆右轮的第一杆臂距离、实际右轮速、实际左轮速和车辆实际角速度获得GNSS天线中心位置的第一中心速度；

根据车辆实际角速度和车辆误差角速度获得车辆角速度误差；

根据第一中心速度和车辆角速度误差，获得第一中心速度误差；

将第一中心速度和第一中心速度误差从车体系转换至导航坐标系，得到在导航坐标系中对应的第二中心速度和第二中心速度误差；

利用卡尔曼滤波器解算获得实际左轮速和实际右轮速，卡尔曼滤波器根据第一中心速度、第一中心速度误差、第二中心速度、第二中心速度误差和车辆角速度误差建立。

在一些实现中，实际右轮速和实际左轮速根据车轮所处位置的速度误差关系模型获得，速度误差关系模型是在车辆后轮中，由车辆轮速误差、车辆实际轮速、车辆误差轮速、轮速比例因子和轮速比例因子误差构建的。

在一些实现中，车辆实际角速度根据实际右轮速、实际左轮速和第一杆臂距离获得；

在一些实现中，第一中心速度包括两种表现形式，

第一表现形式为通过实际右轮速、车辆实际角速度和GNSS天线中心位置到车辆右轮的第二杆臂距离获得；

第二表现形式为通过实际左轮速、车辆实际角速度和GNSS天线中心位置到车辆左轮的第三杆臂距离获得；

其中，第一杆臂距离等于第二杆臂距离和第三杆臂距离的向量和。

在一些实现中，卡尔曼滤波器包括：状态量、状态误差量、量测观测值和量测矩阵；

状态量为车辆的左轮速比例因子和右轮速比例因子；

状态误差量为车辆的左轮速比例因子误差和右轮速比例因子误差；

量测观测值根据第一中心速度和第二中心速度获得；

量测矩阵根据第一中心速度误差、第二中心速度误差和车辆角速度误差获得。

在一些实现中，利用卡尔曼滤波器解算出速度误差，具体包括：

通过量测观测值和量测矩阵，计算出左轮速比例因子和右轮速比例因子；

根据左轮速比例因子和右轮速比例因子，计算出车辆实际角速度；

根据车辆实际角速度和第一中心速度，计算出实际左轮速和实际右轮速。

基于相同的技术构思，本申请还提供了一种轮速误差估计装置，包括：

GNSS天线速度模块，用于在车体系中根据车辆左轮到车辆右轮的第一杆臂距离、实际右轮速、实际左轮速和车辆实际角速度获得GNSS天线中心位置的第一中心速度；

车辆角速度模块，用于根据车辆实际角速度和车辆误差角速度获得车辆角速度误差；

GNSS天线速度误差模块，用于根据第一中心速度和车辆角速度误差，获得第一中心速度误差；

坐标转换模块，将第一中心速度和第一中心速度误差从车体系转换至导航坐标系，得到在导航坐标系中对应的第二中心速度和第二中心速度误差；

轮速误差解算模块，用于根据卡尔曼滤波器获得实际左轮速和实际右轮速，卡尔曼滤波器根据第一中心速度、第一中心速度误差、第二中心速度、第二中心速度误差和车辆角速度误差建立。

在一些实现中，一种轮速误差估计装置，还包括：

速度误差关系模块，用于根据车轮所处位置的速度误差关系模型获取实际右轮速和实际左轮速，速度误差关系模型是在车辆后轮中，由车辆轮速误差、车辆实际轮速、车辆误差轮速、轮速比例因子和轮速比例因子误差构建的。

在一些实现中，轮速误差解算模块包括：

状态量子模块，用于设置车辆的左轮速比例因子和右轮速比例因子为卡尔曼滤波器的状态量；

状态误差量子模块，用于设置车辆的左轮速比例因子误差和右轮速比例因子误差为卡尔曼滤波器的状态误差量；

量测观测值子模块，用于根据第一中心速度和第二中心速度建立量测观测值；

量测矩阵子模块，用于根据第一中心速度误差、第二中心速度误差和车辆角速度误差建立量测矩阵。上述任一种轮速误差估计方法。

与现有技术相比，本申请至少具有以下一项有益效果：

1.本申请通过GNSS天线中心位置相对于车辆左车轮和右车轮的速度关系以及车辆实际角速度，引入左车轮到右车轮的杆臂，从而通过卡尔曼滤波器解算出速度误差，进而获得车辆实际轮速，无需惯性导航和卫星组合导航系统提供GNSS天线中心位置速度，不需要引入IMU设备进行复杂的INS解算。

2.在构建GNSS天线中心位置的第一中心速度时，充分考虑了杆臂误差的影响，通过轮速比例因子和误差轮速比例因子建立杆臂、车轮速和车辆角速度的关系，从而得到准确的车辆实际角速度，以消除车辆转弯时的杆臂误差。

附图说明

下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对本申请的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。

图1是本申请一种轮速误差估计方法的流程示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本申请的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。

为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与申请相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在一个实现中，参考说明书附图1，本申请提供的一种轮速误差估计方法，包括：

S100，在车体系中，根据车辆左轮到车辆右轮的第一杆臂距离、实际右轮速、实际左轮速和车辆实际角速度获得GNSS天线中心位置的第一中心速度；

具体的，车体系表示为车辆前向x轴、右向y轴和下向z轴构建的坐标系。同时，车辆在车轮位置设置的轮速计并不能准确测得车辆轮速，实际右轮速和实际左轮速根据车轮所处位置的速度误差关系模型获得，速度误差关系模型是在车辆后轮中，由车辆轮速误差、车辆实际轮速、车辆误差轮速、轮速比例因子和轮速比例因子误差构建的，同时基于车辆后轮不存在转向的问题，因此轮速误差关系模型的建立包括：构建车辆误差轮速、车辆实际轮速/>以及车辆轮速误差/>的关系式，

其中，表示车体系下车辆的轮速比例因子，/>表示车体系下轮速比例因子误差，顶标~表示该数据含有误差，上标v表示在车体系坐标中。

关于GNSS天线中心位置的第一中心速度需要引入车辆左轮到车辆右轮的第一杆臂距离，通过车辆实际左轮速和实际右轮速进行构建，构建在车体系下，车辆实际左轮速/>、实际右轮速/>与实际角速度/>之间的关系式，

其中，表示左轮速比例因子，/>表示右轮速比例因子；

根据车辆左轮到车辆右轮的第一杆臂距离、车辆实际右轮速、车辆实际左轮速和车辆实际角速度获得GNSS天线中心位置速度，相对于车辆左轮和车辆右轮具有两种表现形式，首先根据公式4获得GNSS天线中心位置的第一中心速度，引入实际右轮速/>，

GNSS天线中心位置的第一中心速度的另一种表现形式，需根据公式4引入实际左轮速，

其中，表示车体系下的实际角速度，/>表示GNSS天线中心位置到车辆右轮的第二杆臂距离，/>表示GNSS天线中心位置到车辆左轮的第三杆臂距离，其中第二杆臂距离与第三杆臂距离的向量和等于第一杆臂距离。

S200，根据车辆实际角速度和车辆误差角速度获得车辆角速度误差；

具体的，在车轮平面运动模型中前向与侧向的角速度可以假设为0，因此根据公式4，可以构建z轴车辆实际角速度为，

对公式7进行扰动分析，得到车辆z轴误差角速度和z轴角速度误差/>，

车辆转弯时，车体系x轴与y轴的角速度为0，车辆实际角速度的矩阵为，

进而得到车辆角速度误差的矩阵为，

S300，根据第一中心速度和车辆角速度误差，获得第一中心速度误差；

具体的，对公式5引入公式10和公式11可得第一中心速度误差的两种表现形式，首先是相对于车辆右轮，

对公式6引入公式10和公式11的车辆实际角速度与车辆角速度误差，进行扰动分析可得相对于车辆左轮，

S400，将第一中心速度和第一中心速度误差从车体坐标系转换至导航坐标系，得到在导航坐标系中对应的第二中心速度和第二中心速度误差；

具体的，根据速度的模长在两个坐标系下均相等的原理，将第一中心速度求取模长，因此在车体系中的第一中心速度模长等于导航坐标系中的第一中心速度模长，为了方便识别，设置在导航坐标系中的GNSS天线中心位置速度为第二中心速度；

表示为在导航坐标系下的第二中心速度；

从而得到第二中心速度误差，

S500，利用卡尔曼滤波器解算获得所述实际左轮速和所述实际右轮速，卡尔曼滤波器根据第一中心速度、第一中心速度误差、第二中心速度、第二中心速度误差和车辆角速度误差建立。

具体的，卡尔曼滤波器根据第一中心速度、第一中心速度误差、第二中心速度、第二中心速度误差和车辆角速度误差建立；

具体的，选定左轮速比例因子和右轮速比例因子为状态量，即

故状态误差量为，

其中，X表示左轮速比例因子和右轮速比例因子的状态量矩阵，x表示左轮速比例因子误差和右轮速比例因子误差的状态误差量矩阵，构建状态量与状态误差量的关系，

根据状态误差量矩阵构建状态误差量微分方程，

其中，状态误差量微分方程均为一阶马尔可夫过程，为马尔可夫相关过程，/>和/>为驱动白噪声，构建量测观测值z，

联立公式9、11、14、15、17，构建量测矩阵H，参考公式24：

根据卡尔曼滤波器量测观测值、量测矩阵和状态量关系式可得，

通过状态误差量微分方程、量测观测值、量测矩阵可以对状态量进行解算，因此可以得到左轮速比例因子和右轮速比例因子/>，进而根据状态量与状态误差量的关系的公式20得到左轮速比例因子误差/>和右轮速比例因子误差/>，进而求解车辆实际左轮速和实际右轮速。

基于相同的技术构思，本申请还提供了一种轮速误差估计装置，包括：

GNSS天线速度模块，用于在车体系中根据车辆左轮到车辆右轮的第一杆臂距离、实际右轮速、实际左轮速和车辆实际角速度获得GNSS天线中心位置的第一中心速度；

具体的，车体系表示为车辆前向x轴、右向y轴和下向z轴构建的坐标系。同时，车辆在车轮位置设置的轮速计并不能准确测得车辆轮速，实际右轮速和实际左轮速根据车轮所处位置的速度误差关系模型获得，关于GNSS天线中心位置的第一中心速度需要引入车辆左轮到车辆右轮的第一杆臂距离，通过车辆实际左轮速和实际右轮速进行构建，构建在车体系下，车辆实际左轮速/>、实际右轮速/>与实际角速度/>之间的关系式，

其中，表示左轮速比例因子，/>表示右轮速比例因子；

根据车辆左轮到车辆右轮的第一杆臂距离、车辆实际右轮速、车辆实际左轮速和车辆实际角速度获得GNSS天线中心位置速度，相对于车辆左轮和车辆右轮具有两种表现形式，首先对GNSS天线中心位置的第一中心速度引入实际右轮速/>，得到：

GNSS天线中心位置的第一中心速度的另一种表现形式，引入实际左轮速，得到：

其中，表示车体系下的实际角速度，/>表示GNSS天线中心位置到车辆右轮的第二杆臂距离，/>表示GNSS天线中心位置到车辆左轮的第三杆臂距离，其中第二杆臂距离与第三杆臂距离的向量和等于第一杆臂距离。

第一杆臂距离、第二杆臂距离和第三杆臂距离均可通过采集车身参数获得。

车辆角速度模块，用于根据车辆实际角速度和车辆误差角速度获得车辆角速度误差；

具体的，车辆转弯时，在车体系下，车辆角速度的方向为z轴上的方向，车辆角速度模块构建z轴车辆实际角速度为，

进而得到车辆z轴误差角速度和z轴角速度误差/>，得到：

车辆转弯时，车体系x轴与y轴的角速度为0，车辆实际角速度的矩阵为，

进而得到车辆角速度误差的矩阵为，

GNSS天线速度误差模块，用于根据第一中心速度和车辆角速度误差，获得第一中心速度误差；

具体的，GNSS天线速度误差模块根据车辆角速度模块和GNSS天线速度模块可得第一中心速度误差的两种表现形式，首先是相对于车辆右轮，得到：

GNSS天线速度误差模块进行扰动分析可得相对于车辆左轮，得到：

坐标转换模块，将第一中心速度和第一中心速度误差从车体系转换至导航坐标系，得到在导航坐标系中对应的第二中心速度和第二中心速度误差；

具体的，坐标转换模块根据速度的模长在任何坐标系下均相等的原理，将第一中心速度求取模长，因此在车体系中的第一中心速度模长等于导航坐标系中的第一中心速度模长，为了方便识别，设置在导航坐标系中的GNSS天线中心位置速度为第二中心速度；

表示为在导航坐标系下的第二中心速度；

因此，引入轮速误差，得到第二中心速度误差，得到：

轮速误差解算模块，用于根据卡尔曼滤波器解算获得实际左轮速和实际右轮速，卡尔曼滤波器根据第一中心速度、第一中心速度误差、第二中心速度、第二中心速度误差和车辆角速度误差建立；

具体的，卡尔曼滤波器根据第一中心速度、第一中心速度误差、第二中心速度、第二中心速度误差和车辆角速度误差建立；

具体的，轮速误差解算模块包括：状态量子模块，用于设置车辆的左轮速比例因子和右轮速比例因子为卡尔曼滤波器的状态量；选定左轮速比例因子和右轮速比例因子为状态量，即，

状态误差量子模块，用于设置车辆的左轮速比例因子误差和右轮速比例因子误差为卡尔曼滤波器的状态误差量；故状态误差量为，

其中，X表示左轮速比例因子和右轮速比例因子的状态量矩阵，x表示左轮速比例因子误差和右轮速比例因子误差的状态误差量矩阵；

还用于构建状态量与状态误差量的关系，得到：

并根据状态误差量矩阵构建状态误差量微分方程，得到：

其中，状态误差量微分方程均为一阶马尔可夫过程，为马尔可夫相关过程，/>和/>为驱动白噪声；

量测观测值子模块，用于根据第一中心速度和第二中心速度建立量测观测值，构建量测观测值z，得到：

量测矩阵子模块，用于根据第一中心速度误差、第二中心速度误差和车辆角速度误差建立量测矩阵，构建量测矩阵H，得到：

根据卡尔曼滤波器量测观测值、量测矩阵和状态量关系式可得，

轮速修正模块，根据解算出的速度误差，获得车辆实际轮速。

在一个实现中，一种轮速误差估计装置，还包括：

速度误差关系模块，用于根据车轮所处位置的速度误差关系模型获取实际右轮速和实际左轮速，速度误差关系模型是在车辆后轮中，由车辆轮速误差、车辆实际轮速、车辆误差轮速、轮速比例因子和轮速比例因子误差构建的。

具体的，速度误差关系模型是在车辆后轮中，由车辆轮速误差、车辆实际轮速、车辆误差轮速、轮速比例因子和轮速比例因子误差构建的，同时基于车辆后轮不存在转向的问题，该位置速度仅为前向速度，不引入车辆角速度，因此轮速误差关系模型的建立包括：构建车辆误差轮速、车辆实际轮速/>以及车辆轮速误差/>的关系式，

其中，表示车体系下车辆的轮速比例因子，/>表示车体系下轮速比例因子误差，顶标~表示该数据含有误差，上标v表示车体系坐标中的x轴、y轴和z轴的各个方向。

基于相同的技术构思，本申请还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例的轮速误差估计方法。

应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (8)

1.一种轮速误差估计方法，其特征在于，包括：

在车体坐标系中，根据车辆左轮到车辆右轮的第一杆臂距离，所述车辆右轮到GNSS天线中心位置的第二杆臂距离、所述车辆左轮到所述GNSS天线中心位置的第三杆臂距离、实际右轮速、实际左轮速以及车辆实际角速度获得所述GNSS天线中心位置的第一中心速度，具体包括：

构建车辆误差轮速、车辆实际轮速以及车辆轮速误差的关系式；

构建所述实际左轮速、所述实际右轮速、所述第一杆臂距离和所述车辆实际角速度之间的关系式，引入所述第二杆臂距离和所述第三杆臂距离构建GNSS天线中心位置速度的关系式，获得所述第一中心速度；

根据所述车辆实际角速度和车辆误差角速度获得车辆角速度误差；

根据所述第一中心速度和所述车辆角速度误差，获得第一中心速度误差；

将所述第一中心速度和所述第一中心速度误差从所述车体坐标系转换至导航坐标系，得到在所述导航坐标系中对应的第二中心速度和第二中心速度误差；

利用卡尔曼滤波器解算获得所述实际左轮速和所述实际右轮速，所述卡尔曼滤波器根据所述第一中心速度、所述第一中心速度误差、所述第二中心速度、所述第二中心速度误差和所述车辆角速度误差建立，具体包括：

根据左轮速比例因子和右轮速比例因子建立所述卡尔曼滤波器的状态量矩阵；

根据左轮速比例因子误差和右轮速比例因子误差建立所述卡尔曼滤波器的状态误差量矩阵，并根据所述状态误差量矩阵构建状态误差量微分方程；

根据所述第一中心速度和所述第二中心速度建立所述卡尔曼滤波器的量测观测值；

根据所述车辆角速度误差、所述第一中心速度误差和所述第二中心速度误差建立所述卡尔曼滤波器的量测矩阵；

根据所述状态误差量微分方程、所述量测观测值和所述量测矩阵解算所述状态量矩阵和所述状态误差量矩阵，获得所述实际左轮速和所述实际右轮速。

2.根据权利要求1所述的一种轮速误差估计方法，其特征在于，所述实际右轮速和所述实际左轮速通过车轮所处位置的速度误差关系模型表示，所述速度误差关系模型是在所述车辆的后轮中，由所述车辆轮速误差、所述车辆实际轮速、所述车辆误差轮速、轮速比例因子和轮速比例因子误差构建的。

3.根据权利要求2所述的一种轮速误差估计方法，其特征在于，所述车辆实际角速度通过所述实际右轮速、所述实际左轮速和所述第一杆臂距离建立。

4.据权利要求3所述的一种轮速误差估计方法，其特征在于，所述第一中心速度包括两种表现形式，

第一表现形式为通过所述实际右轮速、所述车辆实际角速度和所述GNSS天线中心位置到所述车辆右轮的所述第二杆臂距离获得；

第二表现形式为通过所述实际左轮速、所述车辆实际角速度和所述GNSS天线中心位置到所述车辆左轮的所述第三杆臂距离获得。

5.根据权利要求1所述的一种轮速误差估计方法，其特征在于，所述利用卡尔曼滤波器解算获得所述实际左轮速和所述实际右轮速，具体包括：

通过所述量测观测值和所述量测矩阵，计算出所述左轮速比例因子和所述右轮速比例因子；

根据所述左轮速比例因子和所述右轮速比例因子，计算出所述车辆实际角速度、所述实际左轮速和所述实际右轮速。

6.一种轮速误差估计装置，其特征在于，包括：

GNSS天线速度模块，用于在车体坐标系中根据车辆左轮到车辆右轮的第一杆臂距离，所述车辆右轮到GNSS天线中心位置的第二杆臂距离、所述车辆左轮到所述GNSS天线中心位置的第三杆臂距离、实际右轮速、实际左轮速以及车辆实际角速度获得所述GNSS天线中心位置的第一中心速度；

所述GNSS天线速度模块，还用于构建车辆误差轮速、车辆实际轮速以及车辆轮速误差的关系式，并构建所述实际左轮速、所述实际右轮速、所述第一杆臂距离和所述车辆实际角速度之间的关系式，以及引入所述第二杆臂距离和所述第三杆臂距离构建GNSS天线中心位置速度的关系式，获得所述第一中心速度；

车辆角速度模块，用于根据所述车辆实际角速度和车辆误差角速度获得车辆角速度误差；

GNSS天线速度误差模块，用于根据所述第一中心速度和所述车辆角速度误差，获得第一中心速度误差；

坐标转换模块，将所述第一中心速度和所述第一中心速度误差从所述车体坐标系转换至导航坐标系，得到在所述导航坐标系中对应的第二中心速度和第二中心速度误差；

轮速误差解算模块，用于根据卡尔曼滤波器解算获得所述实际左轮速和所述实际右轮速，所述卡尔曼滤波器根据所述第一中心速度、所述第一中心速度误差、所述第二中心速度、所述第二中心速度误差和所述车辆角速度误差建立；

所述轮速误差解算模块，具体包括：

状态量子模块，用于根据左轮速比例因子和右轮速比例因子建立所述卡尔曼滤波器的状态量矩阵；

状态误差量子模块，用于根据左轮速比例因子误差和右轮速比例因子误差建立所述卡尔曼滤波器的状态误差量矩阵，并根据所述状态误差量矩阵构建状态误差量微分方程；

量测观测值子模块，用于根据所述第一中心速度和所述第二中心速度建立所述卡尔曼滤波器的量测观测值；

量测矩阵子模块，用于根据所述车辆角速度误差、所述第一中心速度误差和所述第二中心速度误差建立所述卡尔曼滤波器的量测矩阵。

7.根据权利要求6所述的一种轮速误差估计装置，其特征在于，还包括：

速度误差关系模块，用于根据车轮所处位置的速度误差关系模型获取所述实际右轮速和所述实际左轮速，所述速度误差关系模型是在所述车辆的后轮中，由车辆轮速误差、车辆实际轮速、车辆误差轮速、轮速比例因子和轮速比例因子误差构建的。

8.一种计算机可读介质，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5中任一项所述的轮速误差估计方法。