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原文传递一种自车车速估算方法与系统、计算机可读存储介质

专利名称：	一种自车车速估算方法与系统、计算机可读存储介质
摘要：	本发明涉及一种自车车速估算方法与系统、计算机可读存储介质，包括：以车轮轮速信号和加速度信号作为观测量输入预先设置的卡尔曼滤波模型进行自车车速估算得到第一自车车速；根据预先设置的聚类算法对多个雷达目标雷达多个目标相对于自车的速度信号进行聚类，当聚类成功时，根据聚类结果获得第二自车车速；当聚类成功时，识别当前行驶工况，根据所述当前行驶工况确定加权因子Z1及加权因子Z2，根据第一自车车速、加权因子Z1、第二自车车速和加权因子Z2进行融合计算，将融合计算结果输出作为自车车速估算结果；当聚类失败时，将第一自车车速输出作为自车车速估算结果。本发明在极限非线性工况下，尤其在急加、减速工况、低附路面下保证良好估算效果。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	广州汽车集团股份有限公司
发明人：	祖国强;王薏;何俏君;刘真;蔡璐珑
专利状态：	有效
申请日期：	2022-05-13T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-24T00:00:00+0800
申请号：	CN202210516755.1
公开号：	CN117104247A
代理机构：	深圳汇智容达专利商标事务所(普通合伙)
代理人：	徐文城
分类号：	B60W40/105;G01P3/00;G01P15/00;G01S13/58;G06F18/10;G06F18/23;G06F18/25;B;G;B60;G01;G06;B60W;G01P;G01S;G06F;B60W40;G01P3;G01P15;G01S13;G06F18;B60W40/105;G01P3/00;G01P15/00;G01S13/58;G06F18/10;G06F18/23;G06F18/25
申请人地址：	510030 广东省广州市越秀区东风中路448--458号成悦大厦23楼
主权项：	1.一种自车车速估算方法，其特征在于，所述方法包括：获取车轮轮速信号v和加速度信号a；以所述车轮轮速信号v和所述加速度信号a作为观测量输入预先设置的卡尔曼滤波模型进行自车车速估算得到第一自车车速V1；获取车辆周围环境中的多个雷达目标的相对于自车的速度信号；将所述多个雷达目标的相对于自车的速度信号输入预先设置的聚类模型进行自车车速的聚类估算，当聚类成功时，根据聚类结果获得第二自车车速V2；当聚类成功时，识别当前行驶工况，根据所述当前行驶工况确定第一自车车速V1的加权因子Z1以及第二自车车速V2的加权因子Z2，根据所述第一自车车速V1、加权因子Z1、第二自车车速V2和加权因子Z2进行融合计算，将融合计算结果输出作为自车车速估算结果；当聚类失败时，将所述第一自车车速V1输出作为自车车速估算结果。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别当前行驶工况，包括：获取当前加速踏板开度信号和当前制动踏板开度信号，将所述当前加速踏板开度信号和所述当前制动踏板开度信号与预先设置的多个开度值区间进行比较，并根据比较结果确定当前行驶工况。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车轮轮速信号v，包括：获取轮速传感器所采集的车辆的两个前轮的轮速信号和两个后轮的轮速信号，四个车轮轮速信号，对所述四个车轮轮速信号分别进行滤波处理后，取均值输出作为所述车轮轮速信号。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述车轮轮速信号v和所述加速度信号a作为观测量输入预先设置的卡尔曼滤波模型进行自车车速估算得到第一自车车速V1，包括：根据所述车轮轮速信号v和所述加速度信号a获得当前状态向量X1，X1＝[v，a]T；根据所述当前状态向量X计算卡尔曼增益矩阵K，其中，K＝P1HT(HP1HT)-1，H为预设的状态量测矩阵，P1为目标协方差矩阵，车辆重新上电后首次进行卡尔曼滤波模型的自车车速估算时，此处的P1为预先设置的固定值，后续进行卡尔曼滤波模型的自车车速估算时，此处的P1为上一次自车车速估算过程所更新的值；根据所述卡尔曼增益矩阵K对当前状态向量X1和目标协方差矩阵P1进行修正，其中，P2＝(I-KH)P1，X2＝X1+K(Z-HX1)，Z＝[v，0]T；根据修正后的当前状态向量X2获得卡尔曼滤波后的状态向量X3，根据所述状态向量X3获得第一自车车速V1；其中，X3＝FX2，F为预先设置的状态转移矩阵；根据修正后的目标协方差矩阵P2对目标协方差矩阵P1进行更新，更新后的P1用于下一次的卡尔曼滤波模型的自车车速估算；其中，P1＝FP2*FT+Q，Q为预先设定的测量噪声值。 5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个雷达目标的相对于自车的速度信号输入预先设置的聚类模型进行自车车速的聚类估算，包括：基于预先设置的聚类算法对所述多个雷达目标的相对于自车的速度信号进行聚类；其中，在每一次聚类迭代时，当任意两个聚类簇之间距离小于预先设置的阈值d1时，增大聚类簇数目K并进入下一次的聚类迭代，当任意一个速度信号与其对应的聚类簇的聚类中心的聚类大于预先设置的阈值d2时，减少聚类簇数目K并进入下一次的聚类迭代，当聚类簇满足预先设置的聚类结束条件时，结束聚类迭代；结束聚类迭代后，选择包含速度信号数量最多的一个聚类簇，并将该一个聚类簇所包含的速度信号数量与预先设置的阈值d3进行比较，若该一个聚类簇所包含的速度信号数量大于阈值d3，则判定聚类成功，并根据该一个聚类簇所包含的速度信号获得第二自车车速V2，否则，判定聚类失败。 6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取车辆周围环境中的多个雷达目标的相对于自车的速度信号，包括：获取车载毫米波雷达所检测的车辆周围环境中的多个雷达目标相对于自车的纵向速度信号和横向速度信号，并对所述多个雷达目标的纵向速度信号和横向速度信号进行异常信号剔除得到用于聚类的速度信号。 7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据该一个聚类簇所包含的速度信号获得第二自车车速V2，包括：选择与该一个聚类簇的聚类中心距离最近的一个纵向速度信号和一个横向速度信号，并根据该一个纵向速度信号和该一个横向速度信号计算第二自车车速V2。 8.一种自车车速估算系统，其特征在于，包括：第一信号获取单元，用于获取车轮轮速信号v和加速度信号a；第一车速估算单元，用于以所述车轮轮速信号v和所述加速度信号a作为观测量输入预先设置的卡尔曼滤波模型进行自车车速估算得到第一自车车速V1；第二信号获取单元，用于获取车辆周围环境中的多个雷达目标的相对于自车的速度信号；第二车速估算单元，用于将所述多个雷达目标的相对于自车的速度信号输入预先设置的聚类模型进行自车车速的聚类估算，当聚类成功时，根据聚类结果获得第二自车车速V2；自车车速输出单元，用于当所述第二车速估算单元聚类成功时，识别当前行驶工况，根据所述当前行驶工况确定第一自车车速V1的加权因子Z1以及第二自车车速V2的加权因子Z2，根据所述第一自车车速V1、加权因子Z1、第二自车车速V2和加权因子Z2进行融合计算，将融合计算结果输出作为自车车速估算结果；当所述第二车速估算单元聚类失败时，将所述第一自车车速V1输出作为自车车速估算结果。 9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述自车车速输出单元，具体用于：获取当前加速踏板开度信号和当前制动踏板开度信号，将所述当前加速踏板开度信号和所述当前制动踏板开度信号与预先设置的多个开度值区间进行比较，并根据比较结果确定当前行驶工况。 10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第二信号获取单元，具体用于：获取车载毫米波雷达所检测的车辆周围环境中的多个雷达目标相对于自车的纵向速度信号和横向速度信号，并对所述多个雷达目标的纵向速度信号和横向速度信号进行异常信号剔除得到用于聚类的速度信号。 11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的自车车速估算方法的步骤。
所属类别：	发明专利