【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請(qǐng)涉及車(chē)輛，更具體地，涉及一種橫向坡度估計(jì)方法、裝置、車(chē)輛以及存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、車(chē)輛在整個(gè)行駛過(guò)程中道路坡度會(huì)經(jīng)常變化，而道路橫向坡度的大小對(duì)整車(chē)的操縱穩(wěn)定性有很大的影響，因此準(zhǔn)確估計(jì)出車(chē)輛運(yùn)行時(shí)的道路橫向坡度，對(duì)車(chē)輛安全和控制非常重要，在相關(guān)方式中可以通過(guò)高精的六軸imu(inertial?measurement?unit，慣性測(cè)量單元)傳感器，可由定位四元數(shù)到歐拉角進(jìn)行換算得到的翻滾角從而得到道路橫向坡度，但相關(guān)方式的準(zhǔn)確性還有待提高。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、鑒于上述問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N橫向坡度估計(jì)方法、裝置、車(chē)輛以及存儲(chǔ)介質(zhì)，以實(shí)現(xiàn)改善上述問(wèn)題。
2、第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N橫向坡度估計(jì)方法，所述方法包括：獲取當(dāng)前的觀測(cè)變量，所述觀測(cè)變量包括測(cè)量橫向加速度，所述測(cè)量橫向加速度為設(shè)置于車(chē)輛橫向運(yùn)動(dòng)方向上的加速度傳感器測(cè)量得到；基于所述當(dāng)前的觀測(cè)變量和預(yù)先構(gòu)建的卡爾曼濾波器，得到當(dāng)前的橫向坡度，所述卡爾曼濾波器的狀態(tài)變量包括重力加速度的橫向分量。
3、第二方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N橫向坡度估計(jì)裝置，所述裝置包括：觀測(cè)變量獲取單元，用于獲取當(dāng)前的觀測(cè)變量，所述觀測(cè)變量包括測(cè)量橫向加速度，所述測(cè)量橫向加速度為設(shè)置于車(chē)輛橫向運(yùn)動(dòng)方向上的加速度傳感器測(cè)量得到；橫向坡度估計(jì)單元，用于基于所述當(dāng)前的觀測(cè)變量和預(yù)先構(gòu)建的卡爾曼濾波器，得到當(dāng)前的橫向坡度，所述卡爾曼濾波器的狀態(tài)變量包括重力加速度的橫向分量。
4、第三方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N車(chē)輛，包括一個(gè)
5、第四方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有程序代碼，其中，在所述程序代碼運(yùn)行時(shí)執(zhí)行上述的方法。
6、本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N橫向坡度估計(jì)方法、裝置、車(chē)輛以及存儲(chǔ)介質(zhì)，在獲取當(dāng)前的觀測(cè)變量后；基于所述當(dāng)前的觀測(cè)變量和預(yù)先構(gòu)建的卡爾曼濾波器，得到當(dāng)前的橫向坡度。通過(guò)上述方式使得，可以獲取當(dāng)前的觀測(cè)變量，基于當(dāng)前的觀測(cè)變量和預(yù)先構(gòu)建的卡爾曼濾波器，得到當(dāng)前的橫向坡度，其中，由于觀測(cè)變量中的測(cè)量橫向加速度為設(shè)置于車(chē)輛橫向運(yùn)動(dòng)方向上的加速度傳感器所測(cè)得的，使得測(cè)量橫向加速度也與重力加速度的橫向分量有關(guān)聯(lián)，且卡爾曼濾波器的狀態(tài)變量也包括重力加速度的橫向分量，而重力加速度的橫向分量與橫向坡度有關(guān)，因此可以提高獲取到的橫向坡度的準(zhǔn)確性。
本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種橫向坡度估計(jì)方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取當(dāng)前的觀測(cè)變量之前，還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述構(gòu)建車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型構(gòu)建所述卡爾曼濾波器的非線性離散時(shí)間系統(tǒng)的狀態(tài)方程，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述構(gòu)建所述卡爾曼濾波器的非線性離散時(shí)間系統(tǒng)的觀測(cè)方程，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述卡爾曼濾波器包括狀態(tài)方程和觀測(cè)方程，所述基于所述非線性離散時(shí)間系統(tǒng)的狀態(tài)方程和所述非線性離散時(shí)間系統(tǒng)的觀測(cè)方程，構(gòu)建所述卡爾曼濾波器，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述當(dāng)前的觀測(cè)變量和卡爾曼濾波器，得到當(dāng)前的橫向坡度，包括:
8.一種橫向坡度估計(jì)裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種車(chē)輛，其特征在于，包括一個(gè)或多個(gè)處理器以及存儲(chǔ)器；
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種橫向坡度估計(jì)方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取當(dāng)前的觀測(cè)變量之前，還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述構(gòu)建車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型構(gòu)建所述卡爾曼濾波器的非線性離散時(shí)間系統(tǒng)的狀態(tài)方程，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述構(gòu)建所述卡爾曼濾波器的非線性離散時(shí)間系統(tǒng)的觀測(cè)方程，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述卡爾曼濾波...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：林小敏，高峰，游維，黃子浩，閆藝澎，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：廣州汽車(chē)集團(tuán)股份有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
還沒(méi)有人留言評(píng)論。發(fā)表了對(duì)其他瀏覽者有用的留言會(huì)獲得科技券。