本技術(shù)涉及車輛行駛參數(shù)估計(jì)，尤其涉及一種路面輪廓與懸架參數(shù)的預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，人們對車輛乘坐舒適性與操縱穩(wěn)定性的要求越來越高。路面的不平程度是影響車輛垂向振動的關(guān)鍵因素，因此，提高舒適性的關(guān)鍵在于獲取準(zhǔn)確的路面輪廓信息。隨著半主動、主動懸架的出現(xiàn)，如果能準(zhǔn)確估計(jì)路面輪廓信息，就可以對車輛行駛路況進(jìn)行判定，從而可以針對不同工況為懸架系統(tǒng)制定不同的控制策略，進(jìn)而提高汽車乘坐舒適性。另外，懸架參數(shù)是懸架控制系統(tǒng)的主要控制對象，懸架參數(shù)的變化會影響汽車的振動響應(yīng)，而振動響應(yīng)的變化又會影響路面輪廓信息的獲取。相關(guān)技術(shù)中，路面輪廓估計(jì)的方法如通過攝像頭、激光雷達(dá)進(jìn)行路面輪廓估計(jì)，往往穩(wěn)定性較低，難以保證估計(jì)精度，且成本相對較高，難以為懸架控制提供有效支撐。

2、綜上，相關(guān)技術(shù)中存在的技術(shù)問題有待得到改善。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例的主要目的在于提出一種路面輪廓與懸架參數(shù)的預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，能夠有效提高路面輪廓與懸架參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性和可靠性，并降低了預(yù)測成本，為后續(xù)懸架控制策略提供了有效支撐。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的一方面提出了一種路面輪廓與懸架參數(shù)的預(yù)測方法，所述方法包括以下步驟：

3、獲取車輛加速度數(shù)據(jù)；

4、根據(jù)預(yù)設(shè)狀態(tài)向量和路面輪廓參數(shù)構(gòu)建預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)；

5、構(gòu)建預(yù)設(shè)懸架模型，以通過所述預(yù)設(shè)懸架模型和所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)構(gòu)建得到預(yù)設(shè)狀態(tài)空間模型；

6、根據(jù)所述車輛加速度數(shù)據(jù)和所述預(yù)設(shè)狀態(tài)空間模型通過含有未知輸入的擴(kuò)展卡爾曼濾波估計(jì)算法進(jìn)行狀態(tài)參數(shù)估計(jì)，得到預(yù)設(shè)動態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)；其中，所述預(yù)設(shè)動態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括路面高度數(shù)據(jù)和懸架特征數(shù)據(jù)。

7、在一些實(shí)施例中，所述獲取車輛加速度數(shù)據(jù)，包括：

8、通過預(yù)設(shè)加速度傳感器動態(tài)獲取預(yù)設(shè)加速度數(shù)據(jù)；其中，所述預(yù)設(shè)加速度數(shù)據(jù)包括簧載加速度數(shù)據(jù)和非簧載加速度數(shù)據(jù)；

9、將所述預(yù)設(shè)加速度數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)低通濾波器進(jìn)行濾波處理，得到所述車輛加速度數(shù)據(jù)。

10、在一些實(shí)施例中，所述根據(jù)預(yù)設(shè)狀態(tài)向量和路面輪廓參數(shù)構(gòu)建預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)，包括：

11、構(gòu)建所述預(yù)設(shè)狀態(tài)向量；其中，所述預(yù)設(shè)狀態(tài)向量包括簧載位移、簧載速度、非簧載位移、非簧載速度、阻尼系數(shù)、懸架剛度以及輪胎剛度；

12、構(gòu)建關(guān)于所述預(yù)設(shè)狀態(tài)向量與所述路面輪廓參數(shù)的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)；其中，所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)包括非線性連續(xù)函數(shù)。

13、在一些實(shí)施例中，所述構(gòu)建預(yù)設(shè)懸架模型，以通過所述預(yù)設(shè)懸架模型和所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)構(gòu)建得到預(yù)設(shè)狀態(tài)空間模型，包括：

14、根據(jù)所述懸架特征參數(shù)和所述路面輪廓參數(shù)構(gòu)建車輛懸架運(yùn)動微分等式模型；其中，所述懸架特征參數(shù)包括簧載參數(shù)、非簧載參數(shù)、所述阻尼系數(shù)、所述懸架剛度以及所述輪胎剛度；

15、根據(jù)所述車輛懸架運(yùn)動微分等式模型和所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)構(gòu)建得到所述預(yù)設(shè)狀態(tài)空間模型；其中，所述預(yù)設(shè)狀態(tài)空間模型包括預(yù)設(shè)狀態(tài)空間方程和預(yù)設(shè)測量方程。

16、在一些實(shí)施例中，在執(zhí)行所述根據(jù)所述車輛加速度數(shù)據(jù)和所述預(yù)設(shè)狀態(tài)空間模型通過含有未知輸入的擴(kuò)展卡爾曼濾波估計(jì)算法進(jìn)行狀態(tài)參數(shù)估計(jì)，得到預(yù)設(shè)動態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)之前，所述方法還包括：

17、對所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)進(jìn)行一階泰勒展開，得到預(yù)設(shè)泰勒展開函數(shù)；

18、根據(jù)所述預(yù)設(shè)泰勒展開函數(shù)對所述預(yù)設(shè)狀態(tài)空間方程和所述預(yù)設(shè)測量方程進(jìn)行離散化，得到離散狀態(tài)空間模型；其中，所述離散狀態(tài)空間模型包括離散狀態(tài)空間方程和離散測量方程。

19、在一些實(shí)施例中，所述根據(jù)所述車輛加速度數(shù)據(jù)和所述預(yù)設(shè)狀態(tài)空間模型通過含有未知輸入的擴(kuò)展卡爾曼濾波估計(jì)算法進(jìn)行狀態(tài)參數(shù)估計(jì)，得到預(yù)設(shè)動態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括：

20、構(gòu)建預(yù)設(shè)初始數(shù)據(jù)；其中，所述預(yù)設(shè)初始數(shù)據(jù)包括初始狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣、過程噪聲矩陣、測量噪聲矩陣以及狀態(tài)初始值；

21、根據(jù)所述預(yù)設(shè)初始數(shù)據(jù)、預(yù)設(shè)修正因子矩陣和所述離散狀態(tài)空間模型構(gòu)建預(yù)測誤差協(xié)方差矩陣；其中，所述預(yù)設(shè)修正因子矩陣通過所述阻尼系數(shù)、所述懸架剛度以及所述輪胎剛度確定；

22、根據(jù)所述預(yù)測誤差協(xié)方差矩陣計(jì)算卡爾曼增益矩陣；

23、根據(jù)所述卡爾曼增益矩陣計(jì)算得到未知輸入誤差協(xié)方差矩陣，以通過所述未知輸入誤差協(xié)方差矩陣構(gòu)建得到路面輪廓預(yù)測模型；

24、根據(jù)所述車輛加速度通過所述路面輪廓預(yù)測模型預(yù)測得到所述路面高度數(shù)據(jù)；

25、根據(jù)所述路面高度數(shù)據(jù)對所述預(yù)設(shè)狀態(tài)向量進(jìn)行更新，得到所述懸架特征數(shù)據(jù)。

26、在一些實(shí)施例中，所述預(yù)設(shè)修正因子矩陣通過以下步驟確定：

27、根據(jù)所述阻尼系數(shù)、所述懸架剛度以及所述輪胎剛度構(gòu)建預(yù)設(shè)參數(shù)矩陣；

28、當(dāng)確定所述預(yù)設(shè)參數(shù)矩陣在預(yù)設(shè)時(shí)間閾值內(nèi)未發(fā)生變化，確定所述預(yù)設(shè)修正因子矩陣為單位矩陣；或者，當(dāng)確定所述預(yù)設(shè)參數(shù)矩陣在所述預(yù)設(shè)時(shí)間閾值內(nèi)發(fā)生變化，根據(jù)所述預(yù)測參數(shù)矩陣通過約束優(yōu)化算法求解得到所述預(yù)設(shè)修正因子矩陣。

29、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的另一方面提出了一種路面輪廓與懸架參數(shù)的預(yù)測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

30、第一模塊，用于獲取車輛加速度數(shù)據(jù)；

31、第二模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)狀態(tài)向量和路面輪廓參數(shù)構(gòu)建預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)；

32、第三模塊，用于構(gòu)建預(yù)設(shè)懸架模型，以通過所述預(yù)設(shè)懸架模型和所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)構(gòu)建得到預(yù)設(shè)狀態(tài)空間模型；

33、第四模塊，用于根據(jù)所述車輛加速度數(shù)據(jù)和所述預(yù)設(shè)狀態(tài)空間模型通過含有未知輸入的擴(kuò)展卡爾曼濾波估計(jì)算法進(jìn)行狀態(tài)參數(shù)估計(jì)，得到預(yù)設(shè)動態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)；其中，所述預(yù)設(shè)動態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括路面高度數(shù)據(jù)和懸架特征數(shù)據(jù)。

34、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的另一方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：

35、至少一個(gè)處理器；

36、至少一個(gè)存儲器，用于存儲至少一個(gè)程序；

37、當(dāng)所述至少一個(gè)程序被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行，使得所述至少一個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)上述的方法。

38、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的另一方面提出了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的方法。

39、本技術(shù)實(shí)施例至少包括以下有益效果：本技術(shù)提供一種路面輪廓與懸架參數(shù)的預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì),該方案首先獲取車輛加速度數(shù)據(jù)。然后，本發(fā)明實(shí)施例根據(jù)預(yù)設(shè)狀態(tài)量和路面輪廓參數(shù)構(gòu)建預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)，并構(gòu)建預(yù)設(shè)懸架模型，以通過預(yù)設(shè)懸架模型和預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)函數(shù)構(gòu)建得到預(yù)設(shè)狀態(tài)空間模型。最后，本發(fā)明實(shí)施例根據(jù)車輛加速數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)狀態(tài)空間模型，通過含有未知輸入的擴(kuò)展卡爾曼濾波估計(jì)算法進(jìn)行狀態(tài)參數(shù)估計(jì)，得到預(yù)設(shè)動態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中，預(yù)設(shè)動態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)包括路面高度數(shù)據(jù)和懸架特征數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)路面輪廓與懸架參數(shù)的估計(jì)。容易理解的是，本發(fā)明實(shí)施例通過采集車輛加速度數(shù)據(jù)的方式，能夠有效降低路面輪廓預(yù)測的成本，并且結(jié)合含有未知輸入的擴(kuò)展卡爾曼濾波估計(jì)算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方式，能夠在進(jìn)行路面輪廓估計(jì)的同時(shí)，追蹤懸架參數(shù)變化，從而有效提高了路面輪廓與懸架參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性和可靠性，為后續(xù)懸架控制策略提供了有效支撐。