CN117203105A - 估计道路段的国际粗糙度指标的方法和相关系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用于估计道路或道路段的国际粗糙度指标(IRI)的方法，所述方法包括初步步骤(1)和国际粗糙度指标估计步骤(10)。初步步骤(1)包括：收集(2)运载工具轮胎阻尼系数和刚度系数(Ct、Kt)的值；以及收集(3)：在沿着已知的国际粗糙度指标值或已知的道路简档(profiler)所关联的道路段以恒定速率驾驶的运载工具上测量的运载工具垂直加速度值(Azvehicle)、以及运载工具地理参考数据和指示与所测量的垂直加速度值(Azvehicle)相关联的给定恒定速率的速率数据。
Description
技术领域
本发明总体上涉及汽车和道路路面监测领域。更具体地，本发明涉及用于估计国际粗糙度指标(IRI)的系统和方法。特别地，根据本发明的方面，根据与运载工具的运动(例如垂直加速度)以及与运载工具本身(例如运载工具的悬架和安装在运载工具上的轮胎的阻尼系数和刚度系数)相关的物理量来确定IRI的估计。
本发明可以在诸如小汽车、公共汽车、野营车等的用于运输人或者诸如工业运载工具(卡车、牵引拖车等)或轻型或中型商用运载工具(诸如货车等)等的用于运输货物的任意类型的道路运载工具中应用。在不丧失一般性的情况下，将提及诸如一个或多于一个小汽车和/或公共汽车和/或卡车和/或摩托车等的装配有内燃机以及/或者混合动力和/或(一个或多于一个)电动类型的机动运载工具。
背景技术
众所周知，道路路面需要被设计成确保滚动表面基本上规则且变形小，以满足在道路路面上驾驶的机动运载工具的安全性和舒适性需求。事实上，机动运载工具的车轮对道路路面上的(诸如坑洼或隆起等的)障碍物的撞击可能导致车轮轮胎的损坏，特别是车轮的胎体(即壳体)的损坏。例如，轮胎侧壁上的外部凸起典型地指示由于相对于障碍物/在障碍物上的撞击而造成胎体内部的帘线已经破裂，这是因为在如隆起和坑洼等的物体上驾驶可能导致单个帘线破裂。如果损坏的轮胎(例如，具有一些损坏的帘线的轮胎)没有被及时检测到并因此未被及时修理/更换，那么如果驾驶员继续使用所述损坏的轮胎进行驾驶，则(例如，在损坏的轮胎相对于其他障碍物或在其他障碍物上的进一步撞击的情况下)存在使轮胎的胎体完全破裂/破坏甚至损坏轮辋和/或悬架的风险。
现今，会不时对个别道路的规则性/平滑性水平进行定期监测，主要是为了规划维修工程。典型地，所述监测是基于国际粗糙度指标(IRI)的计算，其中IRI是最常用于道路路面不规则性的粗糙度指标。IRI典型地通过对纵向道路简档(更具体地，道路路面标高的纵向剖面)进行测量来获得，特别地通过使用四分之一车-运载工具数学模型(也称为四分之一车模型(Quarter-Car Model)，缩写为QCM)或全车-运载工具数学模型(也称为全车模型(Full-Car Model)，缩写为FCM)来获得，这些模型的响应被累积以产生具有坡度单位(in/m、m/km等)的粗糙度指标。
不幸的是，IRI测量实际上相当昂贵，并且难以在由公司管理的整个道路网上大规模运行。
因此，在汽车和道路路面监测领域，显著感受到需要创新性技术解决方案来实现道路路面不规则性/不平整性的更快且更容易的检测。
例如，在专利申请WO 2020/225699 A1中公开了已知解决方案的示例，其中该专利申请公开了用于识别道路路面的不规则性的方法和系统。特别地，WO 2020/225699 A1涉及包括如下的方法：
a)初步测试步骤，依次包括：
-子步骤，其中在使充气轮胎以机动运载工具的不同速率驾驶通过和/或撞击不同的不规则物体时进行测试；
-子步骤，其中在测试期间(方便地以至少10Hz的采样率)获取垂直加速度；以及
-子步骤，其用于构建至少一个第一模型，以供将与所进行的测试相关的垂直加速度的标准偏差与道路路面上的不规则性相关联；以及
b)实际识别步骤，依次包括：
-子步骤，其中(方便地以至少10Hz的采样率)获取垂直加速度；
-子步骤，其中实现垂直加速度的高通滤波，其中高通滤波器的最小滤波阈值优选地小于或等于0.1Hz，并且其中滤波的子步骤在长度在2和25延米之间(优选地在5和10延米之间)的可变长度的道路路面的参考段上进行；
-子步骤，其中通过快速傅立叶变换(FFT)处理垂直加速度；
-子步骤，其中在相关频率处通过FFT计算所处理的垂直加速度的标准偏差，其中相关频率包括机动运载工具悬架系统的优选地在1.5Hz和3Hz之间的第一范围振动频率；以及
-基于所述第一模型和在相关频率处通过FFT所处理的垂直加速度的标准偏差之间的比较，来识别道路路面上不规则性的存在和尺寸。
根据WO 2020/225699 A1，相关频率方便地包括机动运载工具底盘的第二范围振动频率，步骤b)方便地包括通过GPS信号获取与运载工具位置有关的信息并且根据运载工具位置来定位任意不规则性的进一步子步骤，并且步骤a)方便地包括如下的进一步子步骤：通过使不同类型的机动运载工具上的不同类型的轮胎驾驶通过和/或撞击来进行测试、以及构建多个模型以将垂直加速度的标准偏差与轮胎和/或机动运载工具的类型相关联。
此外，根据WO 2020/225699 A1，步骤a)优选地还包括：
-子步骤，其中，在所进行的测试期间，获取车轮速率和机动运载工具的速率，并且其中通过车轮速率和机动运载工具的相应速率之间的比率来计算与所进行的测试相关的归一化车轮速率；以及
-子步骤，其用于构建用于将归一化车轮速率的标准偏差与道路路面上的不规则性相关联的至少一个第二模型。
最后，根据WO 2020/225699 A1，步骤b)优选地包括：
-子步骤，其中获取所述机动运载工具的车轮的转向角；
-子步骤，其中通过FFT获取所述机动运载工具的车轮的转向角；
-子步骤，其中在通过FFT处理的车轮的转向角的频率内容内确定最小阈值；
-子步骤，其中获取车轮速率；
-子步骤，其中获取机动运载工具的速率；
-子步骤，其中通过车轮速率和机动运载工具的相应速率之间的比率来计算归一化车轮速率；
-子步骤，其中在应用所述最小阈值时进行车轮速率或归一化车轮速率的高通滤波；以及
-子步骤，其中计算归一化车轮速率的标准偏差；
其中，用于识别道路路面上不规则性的存在的子步骤方便地意味着使用第一模型和在相关频率处通过FFT所处理的垂直加速度的标准偏差之间的比较以及第二模型和归一化车轮速率的标准偏差之间的比较这两者。
发明内容
鉴于上述内容，申请人感到需要执行深入的研究，以尝试开发创新性技术解决方案，以供实现道路路面的粗糙度的通常更快且更容易的量化，特别是类似IRI的估计，其中类似IRI的估计比传统的IRI测量更容易进行并且可以更频繁地执行，从而实现本发明。
因此，本发明的目的在于提供技术解决方案，以供实现道路路面的粗糙度的通常更快且更容易的量化，特别是类似IRI的估计，其中类似IRI的估计比传统的IRI测量更容易进行并且可以更频繁地执行。
通过本发明实现这个目的和其他目的的原因在于本发明涉及如所附权利要求书中所定义的用于估计IRI的系统和方法。
附图说明
为了更好地理解本发明，现在将参考(全部不按比例的)附图描述被纯粹用于作为非限制性示例的优选实施例，其中：
·图1和图2分别示意性地例示了根据本发明优选实施例的IRI估计方法的初步步骤和IRI估计步骤。
·图3示意性地例示了用于确定针对运载工具的参数的初步步骤的步骤；
·图4示意性地示出了根据不同道路简档的垂直加速度值的趋势；
·图5示意性地例示了用于确认(validate)针对运载工具的参数的初步步骤的步骤；
·图6示意性地示出了将根据真实获得的各个运载工具垂直加速度值的均方根值和数字化道路简档相关联的图；
·图7示意性地示出了在不同恒定运载工具速率下将IRI值与运载工具垂直加速度值的均方根值相关联的图；以及
·图8-图10示意性地例示了IRI估计系统的优选实施例。
具体实施方式
现在将参考附图详细描述本发明，以使得技术人员能够制造和使用本发明。对所描述的实施例的各种修改对于技术人员来说将是相当明显的，并且所描述的一般原理可以应用于其他实施例和应用，因此不会脱离如所附权利要求书中所定义的本发明的范围。因此，本发明不应被认为限于本文描述和例示的实施例，而是应被赋予与所描述和所要求保护的特征一致的最广泛的保护范围。
除非另有定义，否则本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明相关的领域的普通经验人员通常使用的相同含义。如果发生冲突，本说明书(包括所提供的定义)将具有约束力。此外，提供的示例仅用于说明目的，因此不应被视为限制性的。
特别地，附图中包括的和下面描述的框图不旨在作为结构特性或构建限制的表示，而是必须被解释为功能特性的表示(即装置的固有属性)，并且由所获得的效果或功能限制定义，并且可以以不同的方式实现，因此以保护相同的功能(功能的可能性)。
为了便于理解本文描述的实施例，将参考一些特定实施例，并且将使用特定语言来描述这些实施例。本文使用的术语具有仅描述特定实施例的目的，并且不旨在限制本发明的范围。
本发明涉及用于特别是根据与运载工具的运动(例如垂直加速度)以及与运载工具本身(例如运载工具的悬架和安装在运载工具上的轮胎的阻尼系数和刚度系数)相关的物理量来估计国际粗糙度指标(IRI)的方法。
参考图1和图2，根据本发明的方法包括初步步骤1和IRI估计步骤10。此外，下文将提及装配有内燃机和/或混合动力和/或(一个或多于一个)电动类型的内燃机的机动运载工具，诸如一个或多于一个小汽车和/或公共汽车和/或卡车和/或摩托车等。
特别地，图1示意性地例示了根据本发明的用于估计IRI的方法的初步步骤1。具体地，初步步骤1包括：
-收集(框2)一个或多于一个机动运载工具的一个或多于一个轮胎(未示出)的运载工具轮胎阻尼系数Ct和刚度系数Kt的值；
-收集(框3)：
a)第一运载工具垂直加速度值Azvehicle，其是在沿着已知的国际粗糙度指标值或已知的第一道路简档profiler所关联的一个或多于一个道路或道路段以一个或多于一个给定恒定速率驾驶的一个或多于一个机动运载工具上测量的；
b)第一运载工具地理参考数据，其与所测量的第一垂直加速度值Azvehicle相关联；以及
(c)第一运载工具速率数据，其指示与所测量的第一垂直加速度值Azvehicle相关联的(一个或多于一个)给定恒定速率；以及
-基于运载工具轮胎阻尼系数Ct和刚度系数Kt的第一值、第一运载工具地理参考数据、第一运载工具速率数据和第一运载工具垂直加速度值Azvehicle来确定(框4)第二道路简档profiled，
初步步骤1还包括：
-基于第二道路简档profiled、第二垂直加速度值Azoutput-f(c,k)的第二运载工具地理参考数据、指示与所测量的第一垂直加速度值Azvehicle相关联的(一个或多于一个)给定恒定速率的第二运载工具速率数据以及运载工具轮胎阻尼系数Ct和刚度系数Kt的值来确定(框5)第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)；
-确定(框6)一个或多于一个运载工具的一个或多于一个悬架的运载工具悬架阻尼系数Cs和刚度系数Ks的值；
-分别确定(框7)第一运载工具垂直加速度值Azvehicle的第一均方根值以及第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)的第二均方根值；以及
-基于已知的国际粗糙度指标值或第一道路简档profiler、基于第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)的第二均方根值、基于第二运载工具地理参考数据以及基于第二运载工具速率数据，来确定(框8)在(一个或多于一个)给定恒定速率下以数学方式将第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)的第二均方根值和国际粗糙度指标值相关联的一个或多于一个运载工具传递函数。
图2示意性地例示了根据本发明的用于估计IRI的方法的IRI估计步骤10。特别地，IRI估计步骤10包括：
-获取(框11)在给定道路或道路段上以驾驶速率驾驶的给定机动运载工具上测量的第三运载工具垂直加速度值Az、与第三运载工具垂直加速度值Az相关联的第三运载工具地理参考数据以及指示机动运载工具的给定驾驶速率的第三运载工具速率数据；
-计算(框12)第三运载工具垂直加速度值Az的第三均方根值；以及
-基于在初步步骤1中确定的一个或多于一个运载工具传递函数、基于第三运载工具垂直加速度值Az的第三均方根值以及相关联的第三运载工具地理参考数据和第三运载工具速率数据，来估计给定道路或道路段的国际粗糙度指标(IRI)值(框13)。
根据本发明的方面，给定机动运载工具的第三运载工具地理参考数据即是指示给定机动运载工具的2D/3D位置(例如GPS位置)的数据。
根据本发明的方面，在步骤a)、b)和c)中，针对一个相同的给定运载工具类型和/或一个相同的给定运载工具型号的、沿着国际粗糙度指标值或第一道路简档profiler已知的一个或多于一个道路或道路段以一个或多于一个给定恒定速率驾驶的一个或多于一个机动运载工具，收集第一运载工具垂直加速度值Azvehicle、第一运载工具地理参考数据以及第一运载工具速率数据；此外，第二道路简档profiled是特定于所述给定运载工具类型和/或型号的。
根据本发明的另一方面，在步骤a)、b)和c)中，针对不同给定运载工具类型和/或不同给定运载工具型号的一个或多于一个机动运载工具各自，收集第一运载工具垂直加速度值Azvehicle、第一运载工具地理参考数据和第一运载工具速率数据；此外，第二道路简档profiled是特定于所述给定运载工具类型和/或型号中的每一个的。
因此，根据本发明的方面，通过使用在初步步骤1中确定的特定于给定机动运载工具的运载工具类型/型号的运载工具传递函数来估计(框13)国际粗糙度指标值。
再次参考图1，在初步步骤1中，例如，运载工具轮胎阻尼系数Ct和刚度系数Kt是通过(诸如专用挠度测试等的)轮胎测试来确定的。
此外，根据本发明的方面，收集(框3)第一运载工具垂直加速度值Azvehicle、第一运载工具地理参考数据和第一运载工具速率数据的步骤包括运载工具遥测数据获取，其中运载工具方便地配备有数据记录器单元，该数据记录器单元以预定的获取频率获取第一运载工具垂直加速度值Azvehicle和作为运载工具的GPS位置的第一运载工具地理参考数据。此外，遥测数据经由无线连接(例如，基于2G、3G、4G或5G蜂窝技术)被自动传输到远程计算系统(例如，云计算系统)。特别地，第一运载工具地理参考数据的获取频率例如大于1Hz。此外，为了确定第一运载工具垂直加速度值Azvehicle，运载工具以低速(例如，最高到40km/h)驾驶通过已知几何形状(即，根据例如第一道路简档profiler)的隆起；更详细地，第一运载工具垂直加速度值Azvehicle的获取频率高于或等于10Hz。此外，可以方便地考虑用于运载工具遥测数据获取的预定时间段(例如，三个月)，其中所述预定时间段优选地包括IRI值的测量日期。
根据本发明的方面，在初步步骤1中，这里根据相应的第一道路简档profiler确定与道路相关的IRI值，第一道路简档profiler是根据标准化程序确定的；例如，第一道路简档profiler是通过对先前测量的垂直加速度值进行插值来确定的，该第一道路简档profiler是根据特定于给定机动运载工具的运载工具类型/型号的某些条件(例如，低速和在以预定获取频率的情况下)来确定的。
根据本发明的另一方面，GPS用于定位道路上的运载工具，其中在初步步骤1和IRI估计步骤10中执行测量。
参考图1，在初步步骤1中，确定(框5)第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)的步骤包括确定：
-第四运载工具垂直加速度值Azoutput，其是当输入有运载工具轮胎阻尼系数Ct和刚度系数Kt的值时通过第二道路简档profiled输出的加速度值；以及-运载工具垂直加速度函数f(c,k)，其取决于参数c和k。
特别地，参数c和k是所考虑的运载工具的一个或多于一个悬架(未示出)的运载工具悬架阻尼系数值和刚度系数值。因而，第二道路简档profiled的输出(其是运载工具垂直加速度的值)直接取决于所考虑的机动运载工具的一个或多于一个悬架的运载工具悬架阻尼系数c和刚度系数k的值。
参考图3，确定(框6)一个或多于一个运载工具的一个或多于一个悬架的运载工具悬架阻尼系数Cs和刚度系数Ks的值的步骤包括：
-针对第二道路简档profiled中输入的运载工具悬架的测试运载工具悬架阻尼系数值c0和刚度系数值k0，确定(框21)相应的第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)(也称为Azoutput-f(c0,k0))；以及
-验证(框22)从第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c0,k0)生成的第二加速度分布是否与从第一运载工具垂直加速度值Azvehicle生成的第一加速度分布相拟合。
此外，确定(框6)一个或多于一个运载工具的一个或多于一个悬架的运载工具悬架阻尼系数Cs和刚度系数Ks的值的步骤还包括：
-如果从第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c0,k0)生成的第二加速度分布与从第一运载工具垂直加速度值Azvehicle生成的第一加速度分布相拟合，则确定(框23)为运载工具悬架的测试运载工具阻尼系数值c0和刚度系数值k0是运载工具悬架阻尼系数Cs和刚度系数Ks；或者
-如果从第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c0,k0)生成的第二加速度分布与从第一运载工具垂直加速度值Azvehicle生成的第一加速度分布不拟合，则确定(框24)测试运载工具悬架阻尼系数值c0和刚度系数值k0的新值。
因而，根据本发明的方面，重复确定(框21)和验证(框22)的步骤，直到运载工具悬架的测试运载工具阻尼系数值c0和刚度系数值k0满足验证(框22)步骤的要求为止，并且因而可以被定义为运载工具悬架阻尼系数Cs和刚度系数Ks。
在确定(框6)步骤结束时，将一个或多于一个运载工具的一个或多于一个悬架的运载工具悬架阻尼系数Cs和刚度系数Ks的值确定为第二道路简档profiled的输出。
图4示意性地示出了从第一运载工具垂直加速度值Azvehicle和第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)生成的第一加速度分布和第二加速度分布的示例，其中c和k等于运载工具悬架阻尼系数值Cs和刚度系数值Ks。
此外，参考图5，在初步步骤1中，确定(框7)第一运载工具垂直加速度值Azvehicle的第一均方根值以及第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)的第二均方根值的步骤分别包括：
-基于第一道路简档profiler并且针对以已知不同速率在已知道路上驾驶的机动运载工具，计算(框31)第一运载工具垂直加速度值Azvehicle的第一均方根值；
-基于第二道路简档profiled、运载工具悬架阻尼系数值Cs和刚度系数值Ks并且针对以同一已知不同速率在同一已知道路上驾驶的机动运载工具，确定(框32)第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)的第二均方根值；以及
-相对于第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)(在下文中也称为Azoutput-f(Cs，Ks))的第二均方根值来绘制(框33)第一运载工具垂直加速度值Azvehicle的第一均方根值，从而验证第二道路简档profiled是否已经足够好地拟合以匹配第一道路简档profiler的结果。
特别地，通过相对于第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(Cs，Ks)的第二RMSVA连同所考虑的道路的已知IRI值一起绘制第一运载工具垂直加速度值Azvehicle的第一RMSVA来执行绘制(框33)步骤。图6示出了通过绘制(框33)步骤获得的图，其中通过相对于第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(Cs，Ks)的第二RMSVA、绘制以1.5Hz滤波的第一运载工具垂直加速度值Azvehicle的第一RMSVA来执行绘制(框33)步骤。如图6中可见的，考虑了不同的速度。
此外，在初步步骤1中，基于已知的国际粗糙度指标值或第一道路简档profiler、基于第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)的第二均方根值、基于第二运载工具地理参考数据以及基于第二运载工具速率数据来确定(框8)在(一个或多于一个)给定恒定速率下以数学方式将第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)的第二均方根值和国际粗糙度指标值相关联的一个或多于一个运载工具传递函数包括：识别IRI值和第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(Cs，Ks)的第二RMSVA之间的相关数学相关性，由此确定运载工具传递函数在这方面，图7示出了在不同恒定运载工具速率下的IRI-RMSVA图的示例，其中绘制了在不同恒定运载工具速率下的IRI值，并且绘制了从第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(Cs，Ks)确定的第二RMSVA；特别地，图7所示的传递函数的示例如下：
IRI＝1.521+8.152·RMSVA-0.035·v-0.3403·RMSVA2-0.044·RMSVA·v+1.98·10-4·v2
其中v表示运载工具速率。
再次参考图2，在IRI估计步骤10中，并且关于第三运载工具垂直加速度值Az，通过进行逆计算来执行如下步骤：基于在初步步骤1中确定的一个或多于一个运载工具传递函数以及基于第三运载工具垂直加速度值Az的第三均方根值和相关联的第三运载工具地理参考数据和第三运载工具速率数据来估计给定道路或道路段的国际粗糙度指标值(框13)的步骤。实际上，一旦在初步步骤1中确定了至少一个传递函数，从第三运载工具垂直加速度值Az确定的第三均方根值以及给定运载工具在一般道路上的驾驶速率v是已知的，就可以计算出所估计的IRI值。
本发明还涉及被设计用于执行上述IRI估计方法的系统。在这方面，图8通过框图示意性地例示了根据本发明优选实施例的IRI估计系统50的功能架构。
特别地，IRI估计系统50包括获取装置51，该获取装置51：
-被安装装载(on-board)在装配有内燃机或混合动力/电动类型的内燃机的(诸如小汽车、公共汽车、卡车或摩托车等的)机动运载工具(图8中未示出)上；
-被耦合到所述机动运载工具的运载工具总线60(例如，基于标准控制器局域网(CAN)总线)；以及
-被配置为从所述运载工具总线60获取运载工具垂直加速度以及运载工具地理参考和速率数据。
根据本发明的优选实施例，相应的获取装置51被安装装载在：
-用于执行初步步骤1的各个机动运载工具上，以从所述机动运载工具的相应运载工具总线60获取第一运载工具垂直加速度值Azvehicle和第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)以及第一运载工具地理参考和第二运载工具地理参考以及第一运载工具速率数据和第二运载工具速率数据；以及
-IRI估计步骤10中涉及的各个给定机动运载工具上，以从所述给定机动运载工具的相应运载工具总线60获取第三运载工具垂直加速度值Az和第三运载工具地理参考和速率数据。
此外，IRI估计系统50还包括处理部件52，该处理部件52以有线或无线方式连接到(一个或多于一个)获取装置51以从获取装置51接收第一运载工具垂直加速度值Azvehicle、第二运载工具垂直加速度值Azoutput-f(c,k)和第三运载工具垂直加速度值Az、以及第一运载工具地理参考、第二运载工具地理参考和第三运载工具地理参考、以及第一运载工具速率数据、第二运载工具速率数据和第三运载工具速率数据，并且该处理部件52被编程以：
-计算第一均方根值和第二均方根值Azvehicle、Azoutput-f(c,k)，并且确定(框8)(一个或多于一个)运载工具传递函数；以及
-计算第三均方根值并估计(一个或多于一个)IRI值(框13)。
图9和图10示意性地例示了用于实现图8的系统50的处理部件52的进一步优选实施例。
特别地，参考图9，在第一优选实施例(整体上用70表示)中，处理部件52是通过云计算系统72来实现/执行的，其中，云计算系统72(例如，经由诸如GSM、GPRS、EDGE、HSPA、UMTS、LTE、高级LTE(LTE Advanced)、5G等的一个或多于一个蜂窝技术)无线地和远程地连接到(一个或多于一个)获取装置51并且方便地用于进行初步步骤1和IRI估计步骤10这两者。
代替地，参考图10，在第二优选实施例(整体上用100表示)中，处理部件52是通过安装装载在机动运载工具110上的(汽车)电子控制单元(ECU)102来实现/执行的，其中所述ECU 102可以方便地是专门专用于IRI估计的ECU或者是专用于也包括IRI估计的若干任务的ECU。
优选地，云计算系统72用于执行初步步骤1，而ECU 102用于进行IRI估计步骤10。特别地，各个ECU 102可以方便地安装装载在IRI估计步骤10中涉及的各个给定机动运载工具110上，以从相应的获取装置51获取第二运载工具垂直加速度值以及第二运载工具地理参考和速率数据。
综上所述，本发明的技术优势和创新特征对于本领域技术人员而言是相当明显的。
特别地，本方法使得能够利用给定恒定速率下的运载工具垂直加速度值，以高于道路测量过程中所使用的正常常用方法的频率来测量驾驶道路上的初步IRI值。
此外，本方法具有更宽和更常见的测量网，这将使得道路管理公司能够在特定道路段中优先进行更准确的测量。
此外，本方法使得能够实现道路路面的粗糙度的更快且更容易的量化，特别是类似IRI的估计，其中类似IRI的估计比传统的IRI测量更容易进行并且可以更频繁地执行
总之，明显的是，可以对本发明进行多个修改和变型，这些修改和变型落在如所附权利要求书中定义的本发明的范围内。
Claims (13)
1.一种用于估计道路或道路段的国际粗糙度指标即IRI的方法，所述方法包括初步步骤(1)和国际粗糙度指标估计步骤(10)；
所述初步步骤(1)包括：
收集(2)一个或多于一个机动运载工具的一个或多于一个轮胎的运载工具轮胎阻尼系数即Ct和刚度系数即Kt的值；
收集(3)：
a)第一运载工具垂直加速度值即Azvehicle，其是在沿着已知的国际粗糙度指标值或已知的第一道路简档即profiler所关联的一个或多于一个道路或道路段以一个或多于一个给定恒定速率驾驶的一个或多于一个机动运载工具上测量的；
b)第一运载工具地理参考数据，其与所测量的第一垂直加速度值即Azvehicle相关联；以及
(c)第一运载工具速率数据，其指示与所测量的第一垂直加速度值即Azvehicle相关联的一个或多于一个给定恒定速率；以及
基于所述运载工具轮胎阻尼系数即Ct和刚度系数即Kt的值、所述第一运载工具地理参考数据、所述第一运载工具速率数据和所述第一运载工具垂直加速度值即Azvehicle来确定(4)第二道路简档即profiled，
其中，所述初步步骤(1)还包括：
基于所述第二道路简档即profiled、第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(c,k)的第二运载工具地理参考数据、指示与所测量的第一垂直加速度值即Azoutput-f(c,k)相关联的一个或多于一个给定恒定速率的第二运载工具速率数据、以及所述运载工具轮胎阻尼系数即Ct和刚度系数即Kt的值，来确定(5)所述第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(c,k)；
确定(6)一个或多于一个运载工具的一个或多于一个悬架的运载工具悬架阻尼系数即Cs和刚度系数即Ks的值；
分别确定(7)所述第一运载工具垂直加速度值即Azvehicle的第一均方根值和所述第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(c,k)的第二均方根值；以及
基于已知的国际粗糙度指标值或所述第一道路简档即profiler、基于所述第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(c,k)的第二均方根值、基于所述第二运载工具地理参考数据以及基于所述第二运载工具速率数据，来确定(8)在一个或多于一个给定恒定速率下将所述第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(c,k)的第二均方根值和所述国际粗糙度指标值以数学方式相关联的一个或多于一个运载工具传递函数；以及
其中，所述国际粗糙度指标估计步骤(10)包括：
获取(11)在给定道路或道路段上以驾驶速率驾驶的给定机动运载工具上测量的第三运载工具垂直加速度值即Az、与所述第三运载工具垂直加速度值即Az相关联的第三运载工具地理参考数据以及指示所述机动运载工具的给定驾驶速率的第三运载工具速率数据；
计算(12)所述第三运载工具垂直加速度值即Az的第三均方根值；以及
基于在所述初步步骤(1)中确定的一个或多于一个运载工具传递函数、基于所述第三运载工具垂直加速度值即Az的第三均方根值以及相关联的第三运载工具地理参考数据和所述第三运载工具速率数据，来估计所述给定道路或道路段的国际粗糙度指标值(13)。
2.根据权利要求1所述的用于估计国际粗糙度指标的方法，其中，在步骤a)、b)和c)中，针对一个相同的给定运载工具类型和/或一个相同的给定运载工具型号的、沿着已知的国际粗糙度指标值或所述第一道路简档即profiler所关联的一个或多于一个道路或道路段以一个或多于一个给定恒定速率驾驶的一个或多于一个机动运载工具，收集所述第一运载工具垂直加速度值即Azvehicle、所述第一运载工具地理参考数据以及所述第一运载工具速率数据；以及
其中，所述第二道路简档即profiled是特定于所述给定运载工具类型和/或型号的。
3.根据权利要求1所述的用于估计国际粗糙度指标的方法，其中，在步骤a)、b)和c)中，针对不同给定运载工具类型和/或不同给定运载工具型号的一个或多于一个机动运载工具各自，收集所述第一运载工具垂直加速度值即Azvehicle、所述第一运载工具地理参考数据和所述第一运载工具速率数据；以及
其中，所述第二道路简档即profiled是特定于所述给定运载工具类型和/或型号中的每一个的。
4.根据权利要求2或3所述的用于估计国际粗糙度指标的方法，其中，通过使用在所述初步步骤(1)中确定的特定于所述给定机动运载工具的运载工具类型/型号的运载工具传递函数来估计(13)所述国际粗糙度指标值。
5.根据任一先前权利要求所述的用于估计国际粗糙度指标的方法，其中，确定(6)一个或多于一个运载工具的一个或多于一个悬架的运载工具悬架阻尼系数即Cs和刚度系数即Ks的值的步骤包括：
针对所述第二道路简档即profiled中输入的运载工具悬架的测试运载工具悬架阻尼系数值即c0和刚度系数值即k0，确定(21)相应的第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(c0,k0)；以及
验证(22)从所述第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(c0,k0)生成的第二加速度分布是否与从所述第一运载工具垂直加速度值即Azvehicle生成的第一加速度分布相拟合；以及
其中，确定(6)一个或多于一个运载工具的一个或多于一个悬架的运载工具悬架阻尼系数即Cs和刚度系数即Ks的值的步骤还包括：
如果从所述第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(c0,k0)生成的第二加速度分布与从所述第一运载工具垂直加速度值即Azvehicle生成的第一加速度分布相拟合，则确定(23)为运载工具悬架的测试运载工具阻尼系数值即c0和刚度系数值即k0是所述运载工具悬架阻尼系数即Cs和刚度系数即Ks；或者
如果从所述第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(c0,k0)生成的第二加速度分布与从所述第一运载工具垂直加速度值即Azvehicle生成的第一加速度分布不拟合，则确定(24)所述测试运载工具悬架阻尼系数值即c0和刚度系数值即k0的新值。
6.根据任一先前权利要求所述的用于估计国际粗糙度指标的方法，其中，确定(7)所述第一运载工具垂直加速度值即Azvehicle的第一均方根值以及所述第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(c,k)的第二均方根值的步骤分别包括：
基于所述第一道路简档即profiler并且针对以已知不同速率在已知道路上驾驶的机动运载工具，计算(31)所述第一运载工具垂直加速度值即Azvehicle的第一均方根值；
基于所述第二道路简档即profiled、运载工具悬架阻尼系数值即Cs和刚度系数值即Ks并且针对以同一已知不同速率在同一已知道路上驾驶的机动运载工具，确定(32)所述第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(c,k)的第二均方根值；以及
相对于所述第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(Cs，Ks)的第二均方根值来绘制(33)所述第一运载工具垂直加速度值即Azvehicle的第一均方根值，从而验证所述第二道路简档即profiled是否已经足够好地拟合以匹配所述第一道路简档即profiler的结果。
7.一种用于估计国际粗糙度指标的系统(50、70、100)，所述系统(50、70、100)被设计为执行根据权利要求1至6中任一项所述的用于估计国际粗糙度指标的方法。
8.根据权利要求7所述的用于估计国际粗糙度指标的系统，
针对用于执行所述用于估计国际粗糙度指标的方法的所述初步步骤(1)的各个机动运载工具(90、110)，所述系统包括相应的第一获取装置(51)，所述第一获取装置(51)：
被安装装载在机动运载工具(90、110)上，
被耦合到所述机动运载工具(90、110)的相应运载工具总线(60)，以及
被配置为从所述相应运载工具总线(60)获取运载工具垂直加速度以及运载工具地理参考数据和速率数据；
针对所述用于估计国际粗糙度指标的方法的所述国际粗糙度指标估计步骤(10)中涉及的各个给定机动运载工具(90、110)，所述系统包括相应的第二获取装置(51)，所述第二获取装置(51)：
被安装装载在所述给定机动运载工具(90、110)上，
被耦合到所述给定机动运载工具(90、110)的相应运载工具总线(60)，以及
被配置为从所述相应运载工具总线(60)获取所述第三运载工具垂直加速度值即Az以及所述第三运载工具地理参考数据和所述第三速率数据；以及
所述系统包括处理部件(52)，所述处理部件(52)连接到所述第一获取装置(51)和所述第二获取装置(51)，以从所述第一获取装置(51)和所述第二获取装置(51)接收所述第一运载工具垂直加速度值即Azvehicle、所述第二运载工具垂直加速度值即Azoutput-f(c,k)和所述第三运载工具垂直加速度值即Az、以及所述第一运载工具地理参考数据、所述第二运载工具地理参考数据和所述第三运载工具地理参考数据、以及所述第一运载工具速率数据、所述第二运载工具速率数据和所述第三运载工具速率数据，并且所述处理部件(52)被配置为：
计算所述第一均方根值和所述第二均方根值并且确定一个或多于一个所述运载工具传递函数；以及
计算所述第三均方根值并估计一个或多于一个所述国际粗糙度指标值。
9.根据权利要求8所述的用于估计国际粗糙度指标的系统，其中，所述处理部件(52)包括云计算系统(72)，所述云计算系统(72)被远程连接到一个或多于一个所述获取装置(51)、并且被用于进行所述初步步骤(1)和所述国际粗糙度指标估计步骤(10)这两者。
10.根据权利要求8所述的用于估计国际粗糙度指标的系统，其中，所述处理部件(52)包括：
云计算系统(72)，其远程连接到一个或多于一个所述第一获取装置(51)并且被配置为执行所述初步步骤(10)；以及
针对所述国际粗糙度指标估计步骤(10)中涉及的各个给定机动运载工具(90、110)，所述处理部件(52)包括被安装装载在所述给定机动运载工具(90、110)上的相应电子控制单元(102)，所述电子控制单元(102)连接到相应的第二获取装置(51)并且被配置为执行所述国际粗糙度指标估计步骤(10)。
11.一种云计算系统(72)，其被配置为执行根据权利要求1至6中任一项所述的用于估计国际粗糙度指标的方法的所述初步步骤(1)和所述国际粗糙度指标估计步骤(10)这两者、或者仅执行用于估计国际粗糙度指标的方法的所述初步步骤(1)。
12.一种电子控制单元(102)，其被设计为安装装载在机动运载工具(90、110)上并且被配置为执行根据权利要求1至6中任一项所述的用于估计国际粗糙度指标的方法的所述国际粗糙度指标估计步骤(10)。
13.一种计算机程序产品，其包括一个或多于一个软件和/或固件代码部分，所述软件和/或固件代码部分：
能够加载在处理部件(52、72、102)上；以及
使得在被加载时使所述处理部件(52、72、102)变得被配置为执行根据权利要求1至6中任一项所述的用于估计国际粗糙度指标的方法的所述初步步骤(1)和/或所述国际粗糙度指标估计步骤(10)。
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