车速预测方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107878462A(43)申请公布日2018.04.06(21)申请号201610875080.4(22)申请日2016.09.30(71)申请人比亚迪股份有限公司地址518118广东省深圳市坪山新区比亚迪路3009号(72)发明人李艳张宏洲吴小珂刘媛郭海(74)专利代理机构北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙)11447代理人南毅宁桑传标(51)Int.Cl.B60W40/105(2012.01)权利要求书5页说明书16页附图7页(54)发明名称车速预测方法和装置(57)摘要本公开涉及一种车速预测方法和装置，该方法包括：获取车辆的N个车轮在当前周期的轮速样本集合和纵向加速度；根据当前周期的轮速样本集合和纵向加速度建立动态预测模型，并根据上一周期获得的误差修正参数对动态预测模型进行修正；根据预设的状态空间模型以及轮速样本集合获取状态空间向量；根据状态空间向量以及当前周期的纵向加速度，利用修正后的动态预测模型获取当前周期的车速预测值；根据当前周期以及之前M个周期获取的车速预测值，与当前周期以及M个周期获取的参考轮轮速实测值，获取误差样本集合；根据误差样本集合获取用于下一周期的误差修正参数，以用于下一周期的计算。本公开能够提高车速预测的准确度，降低误差。CN107878462ACN107878462A权利要求书1/5页1.一种车速预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆的N个车轮在当前周期的轮速样本集合，以及所述车辆在所述当前周期的纵向加速度，其中N为正整数；根据所述当前周期的轮速样本集合和所述当前周期的纵向加速度建立动态预测模型，并根据上一周期获得的用于所述当前周期的误差修正参数对所述动态预测模型进行修正；根据预设的状态空间模型以及所述轮速样本集合获取状态空间向量；根据所述状态空间向量以及所述当前周期的纵向加速度，利用修正后的动态预测模型获取所述当前周期的车速预测值；根据所述当前周期的车速预测值以及之前M个周期获取的车速预测值，与所述当前周期的参考轮轮速实测值以及所述M个周期获取的参考轮轮速实测值，获取误差样本集合，其中M为非负整数；根据所述误差样本集合获取用于下一周期的误差修正参数，并利用用于下一周期的误差修正参数进行下一周期的计算，其中从所述获取车辆的N个车轮在当前周期的轮速样本集合，以及所述车辆在所述当前周期的纵向加速度至所述根据所述误差样本集合获取用于下一周期的误差修正参数为一个周期。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆的N个车轮在当前周期的轮速样本集合，以及所述车辆在当前周期的纵向加速度，包括：获取在预设时长内采集的所述车辆的N个车轮的多个轮速信号；对所述多个轮速信号进行滤波，得到滤波后多个轮速信号；根据在所述滤波后多个轮速信号选择满足预设样本条件的轮速信号，得到所述轮速样本集合；获取通过所述车辆的加速度传感器采集的所述车辆在所述当前周期的纵向加速度实测值，并通过预设的滤波算法对所述当前周期的纵向加速度实测值进行滤波，得到所述当前周期纵向加速度。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前周期的轮速样本集合和所述当前周期的纵向加速度建立动态预测模型，包括：根据所述上一周期的轮速样本集合以及所述上一周期的车速预测值获取所述N个车轮在所述上一周期的轮速与所述上一周期的车速预测值的偏差；根据所述当前周期的轮速样本集合分别获取所述N个车轮的轮加速度；根据所述当前周期的轮速样本集合、所述偏差、所述N个车轮的轮加速度以及所述当前周期的纵向加速度建立动态预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述误差样本集合获取用于下一周期的误差修正参数，包括：根据所述误差样本集合建立所述当前周期的误差预测模型；利用所述误差预测模型获取所述用于下一周期的误差修正参数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前周期的车速预测值以及之前M个周期获取的车速预测值，与所述当前周期的参考车速实测值以及所述M个周期获取的参考车速实测值，获取误差样本集合，包括：分别获取所述当前周期以及所述M个周期中，每个周期的车速预测值与参考轮轮速实2CN107878462A权利要求书2/5页测值的误差，得到多个误差；选择所述多个误差中的部分或者全部误差作为误差样本，得到所述误差样本集合。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述动态预测模型包括：其中，分别表示第k-1周期的左前轮轮速与车速预测值之间的偏差、第k-1周期的左后轮轮速与车速预测值之间的偏差、第k-1周期的右前轮轮速与车速预测值之间的偏差、第k-1周期的右后轮轮速与车速预测值之间的偏差，分别表示第k-1周期的左前轮轮速、右前轮轮速、左后轮轮速、