CN117775002A - 一种车辆质心位置的确定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开一种车辆质心位置的确定方法、装置、设备及存储介质，涉及车辆数据预测技术领域，能够实现车辆质心位置的准确预测，进而提高车辆传感器标定的准确率。具体方案包括：获取车辆行驶过程中当前的决策控制信息，决策控制信息用于指示控制车辆的加速度和空气悬架的高度，加速度包括车辆行驶方向的正向加速度和车辆宽度方向的侧向加速度；将决策控制信息输入至预设的第一计算模型中，得到在车辆当前载荷下预测的车辆质心位置；其中，第一计算模型是根据多个正向加速度和各正向加速度对应的第一方向质心位置、多个侧向加速度和各侧向加速度对应的第二方向质心位置、以及多个空气悬架的高度确定的。
Description
技术领域
本申请涉及车辆数据预测技术领域，尤其涉及一种车辆质心位置的确定方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着科技的不断发展，当前车辆很多功能都与整车姿态相关，如智能驾驶传感器的外参标定、车辆前大灯高度位置调节等。在整车的开发过程中，传感器的外部参数都是以质心坐标进行输入并标定的，并在车辆的使用过程中是不变的。
但是，汽车使用的工况复杂多样，其质心位置也是随之变化。例如，汽车加减速、转弯、乘员的分布和数量、空气悬架的调整等。因此，质心的不断变化也会影响整车传感器的探测精度和准确度。所以，如何在汽车运动过程中，准确预测质心位置以及变化规律，成为亟待解决的问题。
发明内容
本申请提供一种车辆质心位置的确定方法、装置、设备及存储介质，能够实现车辆质心位置的准确预测，进而提高车辆传感器标定的准确率。
为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
本申请实施例第一方面，提供了一种车辆质心位置的确定方法，所述方法包括：
获取车辆行驶过程中当前的决策控制信息，所述决策控制信息用于指示控制车辆的加速度和空气悬架的高度，所述加速度包括车辆行驶方向的正向加速度和车辆宽度方向的侧向加速度；
将所述决策控制信息输入至预设的第一计算模型中，得到在车辆当前载荷下预测的车辆质心位置；
其中，所述第一计算模型是根据多个所述正向加速度和各所述正向加速度对应的第一方向质心位置、多个所述侧向加速度和各所述侧向加速度对应的第二方向质心位置、以及多个所述空气悬架的高度确定的。
在一种可能的实现方式中，所述获取车辆当前的决策控制信息之前，所述方法还包括：
根据第一正向加速度对应的第一正向质心位置和第二正向加速度对应的第二正向质心位置，确定第一方向车辆质心位置的第一计算子模型；
根据所述侧向加速度中的第一侧向加速度对应的第一侧向质心位置和第二侧向加速度对应的第二侧向质心位置，确定第二方向车辆质心位置的第二计算子模型；
根据所述空气悬架的多个高度，确定第三方向车辆质心位置的第三计算子模型；
根据所述第一计算子模型、所述第二计算子模型和所述第三计算子模型得的所述第一计算模型。
在一种可能的实现方式中，所述获取车辆行驶过程中当前的决策控制信息之间，所述方法还包括：
获取车辆的当前状态，若所述当前状态指示所述车辆为运动状态，则获取车辆的决策控制信息。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
若所述当前状态指示所述车辆为静止状态，则获取所述车辆的重量分布、载荷分布、轴距、车轮距离和所述空气悬架的高度；
将获取到的所述重量分布、所述载荷分布、所述轴距、所述车轮距离和所述空气悬架的高度输入至预设的第二计算模型中，得到车辆在静止状态下的质心位置。
在一种可能的实现方式中，所述将获取到的所述重量分布、所述载荷分布、所述轴距、所述车轮距离和所述空气悬架的高度输入至预设的第二计算模型中，得到车辆在静止状态下的质心位置，包括：
根据获取到的车辆前轴和后轴之间的第一距离、车辆前轴的第一轴载质量、车辆后轴的第二轴载质量、车辆前轴的第一载荷以及车辆后轴的第二载荷，确定所述质心的第一方向位置；
根据获取到的车辆轮距、车辆左侧车轮的第一载荷、车辆右侧车轮的第二载荷和车辆的重量，确定所述质心的第二方向位置；
根据所述空气悬架的高度，确定所述质心的第三方向位置；
根据所述第一方向位置、所述第二方向位置和所述第三方向位置，得到所述车辆在静止状态下的质心位置。
在一种可能的实现方式中，所述第一正向加速度为所述车辆的预设最大加速度，所述第二正向加速度为所述车辆的预设最大减速度。
在一种可能的实现方式中，所述侧向加速度通过所述车辆上的惯导传感器采集得到，或者，所述侧向加速度根据车辆的车速和当前道路的曲率确定得到。
本申请实施例第二方面，提高了一种车辆质心位置的确定装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取车辆行驶过程中当前的决策控制信息，所述决策控制信息用于指示控制车辆的加速度和空气悬架的高度，所述加速度包括车辆行驶方向的正向加速度和车辆宽度方向的侧向加速度；
确定模块，用于将所述决策控制信息输入至预设的第一计算模型中，得到在车辆当前载荷下预测的车辆质心位置；
其中，所述第一计算模型是根据多个所述正向加速度和各所述正向加速度对应的第一方向质心位置、多个所述侧向加速度和各所述侧向加速度对应的第二方向质心位置、以及多个所述空气悬架的高度确定的。
本申请实施例第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现本申请实施例第一方面中的车辆质心位置的确定方法。
本申请实施例第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例第一方面中的车辆质心位置的确定方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
本申请实施例提供的车辆质心位置的确定方法，通过获取车辆行驶过程中当前的决策控制信息，然后将该决策控制信息输入至预设的第一计算模型中，得到车辆在当前载荷下预测的车辆质心位置，其中，决策控制信息用于指示控制车辆的加速度和空气悬架的高度，所述加速度包括车辆行驶方向的正向加速度和车辆宽度方向的侧向加速度，其中，第一计算模型是根据多个所述正向加速度和各所述正向加速度对应的第一方向质心位置、多个所述侧向加速度和各所述侧向加速度对应的第二方向质心位置、以及多个所述空气悬架的高度确定的，这样通过车辆行驶过程中随时预测的决策控制信息和第一计算模型就可以实时对车辆的质心位置进行准确预测，从而避免由于质心的变化影响整车传感器的探测精度和准确度，从而确保车辆行驶的安全性和体验性。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种车辆质心位置的确定方法的流程图一；
图2为本申请实施例提供的一种车辆质心位置的确定方法的流程图二；
图3为本申请实施例提供的第一方向车辆质心位置的示意图；
图4为本申请实施例提供的第二方向车辆质心位置的示意图；
图5为本申请实施例提供的一种车辆质心位置的确定装置的结构图；
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的内部结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅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作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，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，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。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本公开实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
另外，“基于”或“根据”的使用意味着开放和包容性，因为“基于”或“根据”一个或多个条件或值的过程、步骤、计算或其他动作在实践中可以基于额外条件或超出的值。
随着科技的不断发展，当前车辆很多功能都与整车姿态相关，如智能驾驶传感器的外参标定、车辆前大灯高度位置调节等。在整车的开发过程中，传感器的外部参数都是以质心坐标进行输入并标定的，并在车辆的使用过程中是不变的。
但是，汽车使用的工况复杂多样，其质心位置也是随之变化。例如，汽车加减速、转弯、乘员的分布和数量、空气悬架的调整等。因此，质心的不断变化也会影响整车传感器的探测精度和准确度。所以，如何在汽车运动过程中，准确预测质心位置以及变化规律，成为亟待解决的问题。
为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种车辆质心位置的确定方法，通过通过车辆行驶过程中随时预测的决策控制信息和第一计算模型就可以实时对车辆的质心位置进行准确预测，从而避免由于质心的不断变化影响整车传感器的探测精度和准确度，从而确保车辆行驶的安全性和体验性。
本申请实施例提供了一种车辆质心位置的确定方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101、获取车辆行驶过程中当前的决策控制信息，所述决策控制信息用于指示控制车辆的加速度和空气悬架的高度；
其中，所述加速度包括车辆行驶方向的正向加速度和车辆宽度方向的侧向加速度。其中，正向加速度包括正向的加速度和正向的减速度。侧向加速度为车辆转弯时的离心力导致的加速度。
需要说明的是，车辆行驶过程中的当前决策控制信息是根据车辆当前周围的环境信息预测得到的，因此，根据当前决策信息最终确定出车辆质心位置也为预测得到的车辆质心位置，这样可以根据车辆周围环境的变化，提前预测出车辆质心位置。
步骤102、将所述决策控制信息输入至预设的第一计算模型中，得到车辆在当前载荷下预测的车辆质心位置；其中，所述第一计算模型是根据多个所述正向加速度和各所述正向加速度对应的第一方向质心位置、多个所述侧向加速度和各所述侧向加速度对应的第二方向质心位置、以及多个所述空气悬架的高度确定的。
其中，车辆的质心位置为(x,y,z)，其中，x为车辆行驶方向，y为车辆宽度方向，z为高度方向。
本申请实施例提供的车辆质心位置的确定方法，通过获取车辆行驶过程中当前的决策控制信息，然后将该决策控制信息输入至预设的第一计算模型中，得到车辆在当前载荷下预测的车辆质心位置，其中，决策控制信息用于指示控制车辆的加速度和空气悬架的高度，所述加速度包括车辆行驶方向的正向加速度和车辆宽度方向的侧向加速度，其中，第一计算模型是根据多个所述正向加速度和各所述正向加速度对应的第一方向质心位置、多个所述侧向加速度和各所述侧向加速度对应的第二方向质心位置、以及多个所述空气悬架的高度确定的，这样通过车辆行驶过程中随时预测的决策控制信息和第一计算模型就可以实时对车辆的质心位置进行准确预测，从而避免由于质心的变化影响整车传感器的探测精度和准确度。
如图2所示，在执行步骤101之前，该方法还包括：
步骤201、根据第一正向加速度对应的第一正向质心位置和第二正向加速度对应的第二正向质心位置，确定第一方向车辆质心位置的第一计算子模型。其中，第一方向为车辆行驶方向。
步骤202、根据所述侧向加速度中的第一侧向加速度对应的第一侧向质心位置和第二侧向加速度对应的第二侧向质心位置，确定第二方向车辆质心位置的第二计算子模型。其中，第二方向为车辆宽度方向。
步骤203、根据所述空气悬架的多个高度，确定第三方向车辆质心位置的第三计算子模型；其中，第三方向为高度方向。
步骤204、根据所述第一计算子模型、所述第二计算子模型和所述第三计算子模型得的所述第一计算模型。
其中，所述第一正向加速度可以为所述车辆的预设最大加速度，所述第二正向加速度可以为所述车辆的预设最大减速度。所述第一侧向加速度可以为所述车辆的预设最大侧向加速度，所述第二侧向加速度可以为所述车辆的预设最大侧向减速度。
所述侧向加速度通过所述车辆上的惯导传感器采集得到，或者，所述侧向加速度根据车辆的车速和当前道路的曲率确定得到。
可以理解的是，车辆运动过程中是不断变化的，通常正向的加、减速度由于物理特性和法规要求会限制在一定区间[-9.8m/s2，5m/s2]。具体的，基于整车传感器(如雷达、摄像头等)可以对前方障碍物的运动信息进行检测，并分析得出自车的控制指令(加减速度值)。
在预设的最大正向加速度下，质心的正向预设第一位置是可以获取到的，在预设的最大正向减速度下，质心的正向预设第二位置也是可以获取到的。在预设的最大侧向加速度下，质心的侧向预设第一位置是可以获取到的，在预设的最大侧向减速度下，质心的侧向预设第二位置也是可以获取到的。因此可以根据第一正向加速度对应的正向预设第一位置和第二正向加速度对应的正向预设第二位置，确定第一方向车辆质心位置的第一计算子模型；根据所述侧向加速度中的第一侧向加速度对应的预设第一侧向位置和第二侧向加速度对应的预设第二侧向位置，确定第二方向车辆质心位置的第二计算子模型。
具体的，第一方向的车辆质心位置x＝f(a)＝k1*a2+k2*a+k0。其中，k1，k2，k0可由x，a特定值代入，得到第一计算模型。其中，a和x分别可以为预设最大正向加速度和预设第一正向位置，以及最大正向减速度和正向预设第二位置。
第二方向的车辆质心位置y＝f(a)＝w1*a2+w2*a+w0，w1，w2，w0可由y，a特定值代入求得。其中，y和a分别可以为预设最大侧向加速度和预设第一侧向位置，以及最大侧向减速度和预设第二侧向位置。
此外，车辆质心高度方向的重要影响因素是空气悬架的高度位置调节，因此可以根据所述空气悬架的多个高度，确定第三方向车辆质心位置的第三计算子模型；或者，车辆质心高度方向的坐标可由位移传感器得出。
可选的，在执行步骤101之前，该方法还包括：获取车辆的当前状态，若所述当前状态指示所述车辆为运动状态，则获取车辆的决策控制信息。
也就是说，上述实施例中提供的车辆质心位置的确定方法为车辆运动状态下的确定方法。
若所述当前状态指示所述车辆为静止状态，则获取所述车辆的重量分布、载荷分布、轴距、车轮距离和所述空气悬架的高度。
将获取到的所述重量分布、所述载荷分布、所述轴距、所述车轮距离和所述空气悬架的高度输入至预设的第二计算模型中，得到车辆在静止状态下的质心位置。
具体的，将获取到的所述重量分布、所述载荷分布、所述轴距、所述车轮距离和所述空气悬架的高度输入至预设的第二计算模型中，得到车辆在静止状态下的质心位置的过程可以为：
根据获取到的车辆前轴和后轴之间的第一距离、车辆前轴的第一轴载质量、车辆后轴的第二轴载质量、车辆前轴的第一载荷以及车辆后轴的第二载荷，确定所述质心的第一方向位置；
根据获取到的车辆轮距、车辆左侧车轮的第一载荷、车辆右侧车轮的第二载荷和车辆的重量，确定所述质心的第二方向位置；
根据所述空气悬架的高度，确定所述质心的第三方向位置；
根据所述第一方向位置、所述第二方向位置和所述第三方向位置，得到所述车辆在静止状态下的质心位置。
如图3所示，质心位置坐标(x,y,z)的变化预测进行建模，可以实时计算整车的质心位置，并有效预测其变化。
根据当前动力学模型，车辆质心纵向位置x、横向位置y的计算如下：a和b分别为汽车质心到前、后轴的距离，L为汽车轴距，单位为mm；Zf和Zr，分别为前、后轴轴荷，单位为N；m1和m2分别为前、后轴轴载质量，单位为kg。基于当前模型，能够影响车辆质心第一方向的位置变化的主要是前、后轴的载荷或质量。因此，在汽车运动过程中，会有2大因素直接影响：因素1：乘员数量和位置分布；因素2：车辆正向的加速度和减速度。
针对因素1，在车辆开始行驶后基本可以认为没有变化，燃油的消耗量可以忽略不计。针对因素2，车辆运动过程中是不断变化的，通常加、减速度由于物理特性和法规要求会限制在一定区间[-9.8m/s2，5m/s2]。同时，基于整车传感器(如雷达、摄像头等)可以对前方障碍物的运动信息进行检测，并分析得出自车的决策控制信息(该决策控制信息包括加减速度值)。
因此，在整车质量和分布一定的情况下，基于[-9.8m/s2，5m/s2]及质心特定工况位置，可以计算拟合出质心位置的变化一元二次方程，其主要变量为纵向加减速度值：
第一方向的车辆质心位置x＝f(a)＝k1*a2+k2*a+k0。其中，k1，k2，k0可由x，a特定值代入，得到第一计算模型。其中，a和x分别可以为预设最大正向加速度和预设第一正向位置，以及最大正向减速度和正向预设第二位置。
如图4所示，B1和B2分别为质心至左侧和右侧车轮中心的距离，B为汽车轮距，单位为mm；Z1和Z2分别为左右侧车轮载荷总和(即左侧前后轮载荷总和以及右侧前后轮载荷总和)，单位为N；m为汽车整备质量，单位为kg；g为重力加速度，取9.8m/s2；
基于当前模型，能够影响质心横向位置变化的主要是左、右侧的车轮载荷或质量。因此，在汽车运动过程中，会有2大因素直接影响。因素1：乘员数量和位置分布；因素2：车辆侧向加速度，即离心力。
针对因素1，在车辆开始行驶后基本可以认为没有变化，燃油的消耗量可以忽略不计。
针对因素2，车辆运动过程中是不断变化的，例如以不同的车速过弯道，会产生较大的离心力导致左、右侧车轮的载荷变化。高速匝道会基于弯道曲率有明确的速度限制，如60kph；侧向加速度可以根据整车惯导传感器IMU测量，也可以根据整车车速和弯道曲率进行预测和计算，a＝v2/r；
因此，在整车质量和分布一定的情况下，基于横向加速度及质心特定工况位置，可以计算拟合出质心位置的变化一元二次方程，其主要变量为横向加速度值：第一方向的车辆质心位置y＝f(a)＝w1*a2+w2*a+w0。w1，w2，w0可由y，a特定值代入求得。其中，y和a分别可以为预设最大侧向加速度和预设第一侧向位置，以及最大侧向减速度和预设第二侧向位置。
其中，车辆质心高度方向位置的重要影响因素是空气悬架的高度位置调节，其变化可由位移传感器得出。
因此，车辆静态的质心位置可由轴载荷、轮载荷按照当前的动力学模型计算得出；车辆动态的质心位置可根据正向、侧向的加减速度进行计算并预测。本申请实施例提供了一种车辆质心位置的确定方法，通过车辆行驶过程中随时预测的决策控制信息和第一计算模型就可以实时对车辆的质心位置进行准确预测，从而避免由于质心的不断变化影响整车传感器的探测精度和准确度，从而确保车辆行驶的安全性和体验性。
如图5所示，本申请实施例提供了一种车辆质心位置的确定装置，该装置包括：
获取模块11，用于获取车辆行驶过程中当前的决策控制信息，所述决策控制信息用于指示控制车辆的加速度和空气悬架的高度，所述加速度包括车辆行驶方向的正向加速度和车辆宽度方向的侧向加速度；
确定模块12，用于将所述决策控制信息输入至预设的第一计算模型中，得到车辆在当前载荷下预测的车辆质心位置；
其中，所述第一计算模型是根据多个所述正向加速度和各所述正向加速度对应的第一方向质心位置、多个所述侧向加速度和各所述侧向加速度对应的第二方向质心位置、以及多个所述空气悬架的高度确定的。
在一个实施例中，该装置还包括计算模块13，该计算模块13用于：
根据第一正向加速度对应的第一正向质心位置和第二正向加速度对应的第二正向质心位置，确定第一方向车辆质心位置的第一计算子模型；
根据所述侧向加速度中的第一侧向加速度对应的第一侧向质心位置和第二侧向加速度对应的第二侧向质心位置，确定第二方向车辆质心位置的第二计算子模型；
根据所述空气悬架的多个高度，确定第三方向车辆质心位置的第三计算子模型；
根据所述第一计算子模型、所述第二计算子模型和所述第三计算子模型得的所述第一计算模型。
在一个实施例中，获取模块11还用于：
获取车辆的当前状态，若所述当前状态指示所述车辆为运动状态，则获取车辆的决策控制信息。
在一个实施例中，获取模块11还用于：
若所述当前状态指示所述车辆为静止状态，则获取所述车辆的重量分布、载荷分布、轴距、车轮距离和所述空气悬架的高度；
确定模块12还用于将获取到的所述重量分布、所述载荷分布、所述轴距、所述车轮距离和所述空气悬架的高度输入至预设的第二计算模型中，得到车辆在静止状态下的质心位置。
在一个实施例中，确定模块12具体用于：
根据获取到的车辆前轴和后轴之间的第一距离、车辆前轴的第一轴载质量、车辆后轴的第二轴载质量、车辆前轴的第一载荷以及车辆后轴的第二载荷，确定所述质心的第一方向位置；
根据获取到的车辆轮距、车辆左侧车轮的第一载荷、车辆右侧车轮的第二载荷和车辆的重量，确定所述质心的第二方向位置；
根据所述空气悬架的高度，确定所述质心的第三方向位置；
根据所述第一方向位置、所述第二方向位置和所述第三方向位置，得到所述车辆在静止状态下的质心位置。
在一个实施例中，所述第一正向加速度为所述车辆的预设最大加速度，所述第二正向加速度为所述车辆的预设最大减速度。
在一个实施例中，所述侧向加速度通过所述车辆上的惯导传感器采集得到，或者，所述侧向加速度根据车辆的车速和当前道路的曲率确定得到。
本实施例提供的车辆质心位置的确定装置，可以执行上述车辆质心位置的确定方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再多加赘述。
关于车辆质心位置的确定装置的具体限定可以参见上文中对于车辆质心位置的确定方法的限定，在此不再赘述。上述车辆质心位置的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电子设备的处理器中，也可以以软件形式存储于电子设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
本申请实施例提供的车辆质心位置的确定方法的执行主体可以为电子设备，该电子设备可以为计算机设备、终端设备、服务器或服务器集群，本申请实施例对此不作具体限定。
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的内部结构示意图。如图6所示，该电子设备包括通过系统总线连接的处理器和存储器。其中，该处理器用于提供计算和控制能力。存储器可包括非易失性存储介质及内存储器。非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该计算机程序可被处理器所执行，以用于实现以上各个实施例提供的车辆质心位置的确定方法的步骤。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提供高速缓存的运行环境。
本领域技术人员可以理解，图6中示出电子设备的内部结构图，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电子设备的限定，具体的电子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。
本申请另一实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如本申请实施例的车辆质心位置的确定方法的步骤。
本申请另一实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，当计算机指令在车辆质心位置的确定装置上运行时，使得车辆质心位置的确定装置执行上述方法实施例所示的方法流程中车辆质心位置的确定方法执行的各个步骤。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件程序实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式来实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机执行指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digitalsubscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可以用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)，光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
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发明专利范围的限制。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，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种车辆质心位置的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车辆行驶过程中当前的决策控制信息，所述决策控制信息用于指示控制车辆的加速度和空气悬架的高度，所述加速度包括车辆行驶方向的正向加速度和车辆宽度方向的侧向加速度；
将所述决策控制信息输入至预设的第一计算模型中，得到车辆在当前载荷下预测的车辆质心位置；
其中，所述第一计算模型是根据多个所述正向加速度和各所述正向加速度对应的第一方向质心位置、多个所述侧向加速度和各所述侧向加速度对应的第二方向质心位置、以及多个所述空气悬架的高度确定的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆当前的决策控制信息之前，所述方法还包括：
根据第一正向加速度对应的第一正向质心位置和第二正向加速度对应的第二正向质心位置，确定第一方向车辆质心位置的第一计算子模型；
根据所述侧向加速度中的第一侧向加速度对应的第一侧向质心位置和第二侧向加速度对应的第二侧向质心位置，确定第二方向车辆质心位置的第二计算子模型；
根据所述空气悬架的多个高度，确定第三方向车辆质心位置的第三计算子模型；
根据所述第一计算子模型、所述第二计算子模型和所述第三计算子模型得的所述第一计算模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆行驶过程中当前的决策控制信息之前，所述方法还包括：
获取车辆的当前状态，若所述当前状态指示所述车辆为运动状态，则获取车辆的决策控制信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述当前状态指示所述车辆为静止状态，则获取所述车辆的重量分布、载荷分布、轴距、车轮距离和所述空气悬架的高度；
将获取到的所述重量分布、所述载荷分布、所述轴距、所述车轮距离和所述空气悬架的高度输入至预设的第二计算模型中，得到车辆在静止状态下的质心位置。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将获取到的所述重量分布、所述载荷分布、所述轴距、所述车轮距离和所述空气悬架的高度输入至预设的第二计算模型中，得到车辆在静止状态下的质心位置，包括：
根据获取到的车辆前轴和后轴之间的第一距离、车辆前轴的第一轴载质量、车辆后轴的第二轴载质量、车辆前轴的第一载荷以及车辆后轴的第二载荷，确定所述质心的第一方向位置；
根据获取到的车辆轮距、车辆左侧车轮的第一载荷、车辆右侧车轮的第二载荷和车辆的重量，确定所述质心的第二方向位置；
根据所述空气悬架的高度，确定所述质心的第三方向位置；
根据所述第一方向位置、所述第二方向位置和所述第三方向位置，得到所述车辆在静止状态下的质心位置。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一正向加速度为所述车辆的预设最大加速度，所述第二正向加速度为所述车辆的预设最大减速度。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述侧向加速度通过所述车辆上的惯导传感器采集得到，或者，所述侧向加速度根据车辆的车速和当前道路的曲率确定得到。
8.一种车辆质心位置的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取车辆行驶过程中当前的决策控制信息，所述决策控制信息用于指示控制车辆的加速度和空气悬架的高度，所述加速度包括车辆行驶方向的正向加速度和车辆宽度方向的侧向加速度；
确定模块，用于将所述决策控制信息输入至预设的第一计算模型中，得到车辆在当前载荷下预测的车辆质心位置；
其中，所述第一计算模型是根据多个所述正向加速度和各所述正向加速度对应的第一方向质心位置、多个所述侧向加速度和各所述侧向加速度对应的第二方向质心位置、以及多个所述空气悬架的高度确定的。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的车辆质心位置的确定方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的车辆质心位置的确定方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202311832185.8A CN117775002A (zh) | 2023-12-27 | 2023-12-27 | 一种车辆质心位置的确定方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311832185.8A CN117775002A (zh) | 2023-12-27 | 2023-12-27 | 一种车辆质心位置的确定方法、装置、设备及存储介质 |
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Family Applications (1)
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| CN202311832185.8A Pending CN117775002A (zh) | 2023-12-27 | 2023-12-27 | 一种车辆质心位置的确定方法、装置、设备及存储介质 |
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2023
- 2023-12-27 CN CN202311832185.8A patent/CN117775002A/zh active Pending
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