本發(fā)明屬于新能源重型商用車領(lǐng)域，具體涉及一種電動(dòng)礦用卡車工況識(shí)別的方法。

背景技術(shù)：

1、電動(dòng)化和智能化是汽車最重要的兩個(gè)發(fā)展趨勢(shì)，礦用卡車行駛路況差，有高能耗高污染和高人工成本的問題，電動(dòng)礦用卡車相對(duì)傳統(tǒng)柴油礦用卡車，具有能耗低和無污染的特點(diǎn)，礦區(qū)場景特殊，電動(dòng)礦用卡車適合進(jìn)行無人駕駛改造。

2、重型商用車目前在汽車總量中所占比例小，但是其能耗和污染污染物排放所占比例都很高，因此重型商用車的電動(dòng)化對(duì)于節(jié)能減排具有重要意義，礦用卡車是重型商用車的一個(gè)重要分支，且工作場景相對(duì)固定，其電動(dòng)化可行性強(qiáng)。

3、機(jī)器視覺快速發(fā)展，目前基于攝像頭、超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)的工況識(shí)別技術(shù)日趨成熟，為車輛行駛工況的識(shí)別提供了技術(shù)支持，也為車輛的無人駕駛提供了越來越強(qiáng)大的技術(shù)保障。

4、礦區(qū)車輛行駛路面多為非結(jié)構(gòu)化路面，礦用卡車的行駛工況惡劣，行駛工況的識(shí)別是保證礦用卡車安全高效運(yùn)行的關(guān)鍵，行駛工況的識(shí)別依靠傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出了一種電動(dòng)礦用卡車工況識(shí)別的方法，設(shè)計(jì)合理，克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，具有良好的效果。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種電動(dòng)礦用卡車工況識(shí)別的方法，包括如下步驟：步驟1：數(shù)據(jù)采集；步驟2：車輛行駛阻力識(shí)別；通過識(shí)別道路坡度、車輛當(dāng)前的質(zhì)量，結(jié)合車輛自身的特性參數(shù)，識(shí)別車輛的行駛阻力；步驟3：路面附著系數(shù)識(shí)別；應(yīng)用車輛行駛阻力識(shí)別獲得的數(shù)據(jù)，當(dāng)車輪轉(zhuǎn)速計(jì)算的車速不同于實(shí)際車速時(shí)，通過出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)或滑移時(shí)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩，結(jié)合車輛動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)的特征參數(shù)，計(jì)算識(shí)別當(dāng)前路面的附著系數(shù)，當(dāng)車輪轉(zhuǎn)速計(jì)算的車速與實(shí)際車速相同時(shí)，通過圖像識(shí)別路面類型，對(duì)照路面類型和路面附著系數(shù)數(shù)據(jù)庫，獲得第一路面附著系數(shù)，通過車輛動(dòng)力學(xué)模型和粒子濾波算法獲得第二路面附著系數(shù)，對(duì)比兩個(gè)路面附著系數(shù)，取其中較小的為所識(shí)別的路面附著系數(shù)；步驟4：路面障礙物識(shí)別；識(shí)別路面坑洼和凸起障礙物的特征尺寸參數(shù)，該識(shí)別是針對(duì)礦區(qū)路面狀況復(fù)雜特點(diǎn)進(jìn)行的識(shí)別，是路面附著系數(shù)識(shí)別的補(bǔ)充；路面坑洼和凸起障礙物識(shí)別采用攝像頭和激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)并處理的方法實(shí)現(xiàn)。

3、優(yōu)選地，步驟2中，車輛的行駛阻力包括滾動(dòng)阻力、空氣阻力、坡度阻力和加速阻力；具體包括如下步驟：步驟2.1：確定識(shí)別車輛行駛阻力所需的數(shù)據(jù)參數(shù)；車輛行駛阻力所需的數(shù)據(jù)參數(shù)包括驅(qū)動(dòng)電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩、傳動(dòng)系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)的速比和傳動(dòng)效率、輪胎半徑、車輛總質(zhì)量、滾動(dòng)阻力系數(shù)、坡度、風(fēng)阻系數(shù)、迎風(fēng)面積、車速、汽車旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)；通過車輛基本設(shè)計(jì)參數(shù)和車載傳感器，直接獲取部分車輛行駛阻力所需的數(shù)據(jù)參數(shù)；直接獲取的行駛阻力所需的數(shù)據(jù)參數(shù)包括從驅(qū)動(dòng)電機(jī)的制器獲得驅(qū)動(dòng)電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩，從車輛基本設(shè)計(jì)參數(shù)獲得的傳動(dòng)系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)的速比和傳動(dòng)效率、輪胎半徑、風(fēng)阻系數(shù)、迎風(fēng)面積、汽車旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)，從車載重量識(shí)別系統(tǒng)獲得的實(shí)時(shí)車輛總質(zhì)量，從車載gps裝置獲得的實(shí)際車速；對(duì)于不能直接獲得的滾動(dòng)阻力系數(shù)、坡度，通過滑行工況計(jì)算確定車輛輪胎的滾動(dòng)阻力系數(shù)，通過車輛驅(qū)動(dòng)力和行駛阻力的平衡方程求解路面縱向坡度α；車輛驅(qū)動(dòng)力和行駛阻力的平衡方程如公式（1）所示：?（1）；式中，為驅(qū)動(dòng)電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩，單位nm；為變速裝置的速比；為主減速器的減速比；為傳動(dòng)系統(tǒng)的效率；為輪胎的半徑，單位米（m）；為電動(dòng)礦卡的總質(zhì)量，單位千克（kg）；為重力加速度，單位米每平方秒（m/s2）；為車輪的滾動(dòng)阻力系數(shù)；為道路坡度，單位度(°)；為空氣阻力系數(shù)；為迎風(fēng)面積，單位平方米（m2）；為車輛的行駛速度，單位米每秒（m/s）；為車輛旋轉(zhuǎn)質(zhì)量轉(zhuǎn)換系數(shù)；為時(shí)間，單位秒（s）；步驟2.2：根據(jù)獲得的識(shí)別車輛行駛阻力所需的數(shù)據(jù)參數(shù)以及公式（1），計(jì)算滾動(dòng)阻力、空氣阻力、坡度阻力和加速阻力。

4、優(yōu)選地，步驟3中，路面附著系數(shù)識(shí)別方法包括車輛出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)或滑移時(shí)的識(shí)別方法和車輛未出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)和滑移時(shí)的識(shí)別方法。

5、優(yōu)選地，車輛出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)或滑移時(shí)的路面附著系數(shù)識(shí)別方法包括如下步驟：步驟s01：通過輪速傳感器獲得車輪轉(zhuǎn)速，通過車載gps裝置獲得車輛的實(shí)際車速；步驟s02：根據(jù)車輪轉(zhuǎn)速，計(jì)算獲得車輛的理論車速和實(shí)際車速，判斷車輛是否出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)或滑移，將理論車速與實(shí)際車速比較，若理論車速大于實(shí)際車速，則判斷出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)；若理論車速小于實(shí)際車速，則判斷出現(xiàn)滑移，出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)時(shí)為驅(qū)動(dòng)工況，出現(xiàn)滑移時(shí)為制動(dòng)工況；步驟s03：通過驅(qū)動(dòng)電機(jī)控制器，獲得出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)時(shí)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩，進(jìn)而通過驅(qū)動(dòng)力計(jì)算公式獲得驅(qū)動(dòng)輪端的驅(qū)動(dòng)力，根據(jù)獲得的路面縱向坡度，對(duì)車輛進(jìn)行受力分析獲得驅(qū)動(dòng)輪的路面法向支撐力，驅(qū)動(dòng)輪路面法向支撐力與出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)時(shí)驅(qū)動(dòng)輪端的驅(qū)動(dòng)力比值，為此時(shí)識(shí)別的路面附著系數(shù)；步驟s04：通過電動(dòng)礦用卡車制動(dòng)系統(tǒng)，獲得出現(xiàn)滑移時(shí)的制動(dòng)力，出現(xiàn)滑移時(shí)的制動(dòng)力減去滾動(dòng)阻力為路面提供的制動(dòng)力，路面提供的制動(dòng)力與車輛所受路面法向支撐力之比，為估算的此時(shí)路面附著系數(shù)；步驟s05：出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)和滑移時(shí)，根據(jù)獲得的車輪轉(zhuǎn)速計(jì)算驅(qū)動(dòng)車輪的角加速度，滑轉(zhuǎn)時(shí)根據(jù)牛頓第二定律，其中ω為車輪的角速度，j為車輪轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，tt為車輪端的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩，fz為路面對(duì)車輪的法向支撐力，r為車輪的半徑，計(jì)算獲得路面附著系數(shù)φ，滑移時(shí)根據(jù)牛頓第二定律，tb為制動(dòng)器施加到車輪的制動(dòng)力矩，m為電動(dòng)礦卡的總質(zhì)量，g為重力加速度，?f為車輪的滾動(dòng)阻力系數(shù)，α為道路坡度，根據(jù)所述滑移時(shí)的牛頓第二定律計(jì)算獲得此時(shí)的路面附著系數(shù)。

6、優(yōu)選地，在車輛未出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)或滑移時(shí)的路面附著系數(shù)識(shí)別方法包括如下步驟：步驟s11：建立電動(dòng)礦用車卡車的動(dòng)力學(xué)模型和魔術(shù)輪胎模型，構(gòu)建礦區(qū)路面類型和其路面附著系數(shù)的數(shù)據(jù)庫；步驟s12：通過攝像獲得的前方路面圖像，利用圖像識(shí)別技術(shù)判斷即將進(jìn)入的路面類型，對(duì)照所述礦區(qū)路面類型和其路面附著系數(shù)，識(shí)別出第一路面附著系數(shù)；步驟s13：以電動(dòng)礦用卡車的動(dòng)力學(xué)模型和魔術(shù)輪胎模型為基礎(chǔ)，利用基于粒子濾波算法的路面附著系數(shù)估計(jì)器，識(shí)別出第二路面附著系數(shù)；步驟s14：對(duì)比當(dāng)前采樣時(shí)刻的第一路面附著系數(shù)和上一采樣時(shí)刻的第二路面附著系數(shù)，其中較小的路面附著系數(shù)為識(shí)別的路面附著系數(shù)，下一采樣時(shí)刻重復(fù)以上步驟2至步驟4的內(nèi)容。

7、優(yōu)選地，步驟4中，具體包括如下步驟：步驟4.1：通過攝像頭獲取路面的圖像數(shù)據(jù)，通過激光雷達(dá)獲取路面整體的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟4.2：通過圖像識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)對(duì)坑洼和凸起障礙物的識(shí)別，結(jié)合激光雷達(dá)獲得的路面點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，識(shí)別出路面坑洼和凸起障礙物的輪廓尺寸和位置。

8、本發(fā)明所帶來的有益技術(shù)效果：本發(fā)明一種電動(dòng)礦用卡車的工況識(shí)別方法，利用車載傳感器獲取車速、車輪轉(zhuǎn)速、驅(qū)動(dòng)電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩、汽車總質(zhì)量和車輛周邊路面圖像等數(shù)據(jù)，識(shí)別電動(dòng)礦用卡車的行駛阻力、路面附著系數(shù)和路面障礙物；為電動(dòng)礦用卡車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)控制策略的制定及其無人駕駛功能的實(shí)現(xiàn)提供數(shù)據(jù)支持。

技術(shù)特征：

1.一種電動(dòng)礦用卡車工況識(shí)別的方法，其特征在于：包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動(dòng)礦用卡車工況識(shí)別的方法，其特征在于：步驟2中，車輛的行駛阻力包括滾動(dòng)阻力、空氣阻力、坡度阻力和加速阻力；具體包括如下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動(dòng)礦用卡車工況識(shí)別的方法，其特征在于：步驟3中，路面附著系數(shù)識(shí)別方法包括車輛出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)或滑移時(shí)的識(shí)別方法和車輛未出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)和滑移時(shí)的識(shí)別方法。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電動(dòng)礦用卡車工況識(shí)別的方法，其特征在于：車輛出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)或滑移時(shí)的路面附著系數(shù)識(shí)別方法包括如下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電動(dòng)礦用卡車工況識(shí)別的方法，其特征在于：在車輛未出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)或滑移時(shí)的路面附著系數(shù)識(shí)別方法包括如下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動(dòng)礦用卡車工況識(shí)別的方法，其特征在于：步驟4中，具體包括如下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種電動(dòng)礦用卡車工況識(shí)別的方法，屬于新能源重型商用車領(lǐng)域，本發(fā)明包括如下步驟：數(shù)據(jù)采集；車輛行駛阻力識(shí)別；路面附著系數(shù)識(shí)別；路面障礙物識(shí)別。本發(fā)明利用車載傳感器獲取車速、車輪轉(zhuǎn)速、驅(qū)動(dòng)電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩、汽車總質(zhì)量和車輛周邊路面圖像等數(shù)據(jù)，識(shí)別電動(dòng)礦用卡車的行駛阻力、路面附著系數(shù)和路面障礙物；為電動(dòng)礦用卡車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)控制策略的制定及其無人駕駛功能的實(shí)現(xiàn)提供數(shù)據(jù)支持。

技術(shù)研發(fā)人員：劉俊龍,朱慶林,劉明浩,雷舒蓉,王戰(zhàn)古,扈建龍,劉本友,杜現(xiàn)斌,王強(qiáng)
受保護(hù)的技術(shù)使用者：山東科技大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6