车窗位置判断方法、装置、车辆、设备和介质与流程

本申请属于电动车窗技术领域，具体涉及一种车窗位置判断方法、装置、车辆、设备和介质。

背景技术：

随着汽车技术的快速发展，越来越多的电机驱动电动装置被应用到车辆中，以满足人们对汽车的舒适性与智能性的需求。然而多种电动装置的应用对电动装置的安全性能提出更高的要求。例如，车窗、天窗或隔断系统等电动装置在自动关闭过程中，需要具有智能防夹功能，以避免电动装置在电动关闭过程中可能带来的夹伤人体等事件发生。

车辆的电动装置在智能防夹的过程中需要准确地获取电动装置的实时位置，通常做法是采用霍尔传感器来记录电动装置的实时位置。

然而，传统的霍尔防夹装置要求车窗总成配套相应的防夹电机和线束等以实现防夹功能，势必增加车窗电路的复杂性，同时也会降低车窗电动功能的稳定性。电机纹波电流防夹装置可以直接基于采集的车窗电机电流，来判断车窗的位置，然而传统的电机纹波电流方法因不能准确地判断车窗的实时位置且抗干扰能力差，导致防夹功能的稳定性及精度较低。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述背景技术中的问题，提供一种抗干扰能力强且能够准确地判断车窗的实时位置的车窗位置判断方法、装置、车辆、设备和介质。

本申请的第一方面提供一种车窗位置判断方法，包括：

对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，获取采样纹波电流信号；

获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值；

计算所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量；

基于获取的所述累计增加量属于预设的第一阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数；

基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置。

于上述实施例中的车窗位置判断方法中，通过对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号，以便于将对车窗电机实时纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取目标，分解到对经过采样处理的采样纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取。通过设置采样周期的精度，可以提高对采样纹波电流信号中纹波的波峰识别的准确度。通过获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值，及所述采样纹波电流信号中下降趋势的起始时刻值，以尽可能获取所述采样纹波电流信号中历时最长的上升趋势曲线。通过计算所述采样纹波电流信号的值在所述上升趋势的起始时刻值至所述下降趋势的起始时刻值之间的累计增加量，来获取所述采样纹波电流信号中上升趋势线上的电流幅值的最大增加量，进而判断获取的波峰的脉冲高度是否符合预设的幅值要求，进而从所述采样纹波电流信号中精准识别出符合要求的纹波的波峰总数，进而可以提高基于获取的纹波的波峰总数获取的车窗的实时位置的准确性。

在其中一个实施例中，所述对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理包括：

获取所述实时纹波电流信号f(t)在起始时刻t0的值f(t0)；

依次获取所述实时纹波电流信号f(t)在时刻t0+nδt的值f(t0+nδt)，n∈[1,n-1]，n为在所述预设的周期内获取的采样电流值的总数，δt为相邻两个采样纹波电流信号值之间的时间差。

于上述实施例中的车窗位置判断方法中，通过获取预设的采样周期内的车窗电机纹波电流信号的时间变化函数的起始时刻电流值，以及按照时间间隔δt获取的不同时刻的采样纹波电流信号值，便于后续通过连续相邻电流值比较法，获取上升趋势的起始时刻值以及下降趋势的起始时刻值，进而通过精准量化的方式判断获取的波峰的脉冲高度是否符合预设的要求，进而准确识别出实时车窗电机纹波电流信号中纹波的波峰的总数，进而准确地计算出车窗的位置。

在其中一个实施例中，所述获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值包括：

自起始时刻t0开始，依次判断相邻的下一个采样电流值f(t0+nδt)的相对大小，获取所述上升趋势的起始时刻t0+sδt，使得f[t0+(s-1)δt]>f[t0+sδt]，f[t0+(s+1)δt]>f[t0+sδt]，s∈[1,n-1]。

于上述实施例中的车窗位置判断方法中，通过不断地比较所述采样纹波电流信号中相邻的两个采样电流值的大小，来判断纹波电流信号的趋势，若连续获取的三个采样电流值逐渐增大，说明此三个采样电流点呈现出上升趋势。自起始时刻t0开始，依次判断相邻的下一个采样电流值f(t0+nδt)的相对大小，获取所述上升趋势的起始时刻t0+sδt，使得f[t0+(s-1)δt]>f[t0+sδt]，f[t0+(s+1)δt]>f[t0+sδt]，s∈[1,n-1]。由于时刻t0+sδt的采样电流值f[t0+sδt]小于前后相邻时刻的采样电流值，说明时刻t0+sδt处于波谷区域，因此可以将时刻t0+sδt视为上升趋势的起始时刻。

在其中一个实施例中，所述获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值还包括：

获取相邻的下降趋势的起始时刻t0+xδt，使得f[t0+xδt]>f[t0+(x-1)δt]，且f[t0+xδt]>f[t0+(x+1)δt]，x∈[1,n-1]。

于上述实施例中的车窗位置判断方法中，通过不断地比较所述采样纹波电流信号中相邻的两个采样电流值的大小，来判断纹波电流信号的趋势，若连续获取的三个采样电流值逐渐减小，说明此三个采样电流点呈现出下降趋势。自起始时刻t0开始，依次判断相邻的下一个采样电流值f(t0+nδt)的相对大小，获取所述下降趋势的起始时刻t0+xδt，使得f[t0+xδt]>f[t0+(x-1)δt]，且f[t0+xδt]>f[t0+(x+1)δt]，x∈[1,n-1]。由于时刻t0+xδt的采样电流值f[t0+xδt]大于前后相邻时刻的采样电流值，说明时刻t0+xδt处于波峰区域，因此可以将时刻t0+xδt视为下降趋势的起始时刻。

在其中一个实施例中，所述累计增加量q根据以下公式计算：

于上述实施例中的车窗位置判断方法中，由于已经获取到上升趋势的起始时刻t0+sδt，以及自t0+sδt时刻起，相邻的下一个下降趋势的起始时刻t0+xδt，因此，可以将时刻t0+xδt所述上升趋势的结束时刻，通过计算自所述上升趋势的起始时刻t0+sδt，至所述上升趋势的结束时刻之间的采样电流值的累计增加量，可以获取所述上升趋势的脉冲高度，进而通过判断所述脉冲高度值是否符合预设的阈值范围，来判断获取的上升脉冲是否为纹波的波峰。

在其中一个实施例中，在所述基于获取的所述累计增加量属于预设的第一阈值范围的次数之后，包括：

当所述累计增加量小于预设的第一阈值范围时，获取所述累计增加量属于预设的第二阈值范围的次数，所述第一阈值范围大于所述第二阈值范围；

基于所述属于所述第一阈值范围的次数、所述属于所述第二阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数。

于上述实施例中的车窗位置判断方法中，通过进一步设置纹波的波峰脉冲高度的幅值范围为所述第二阈值范围，且所述第二阈值范围小于所述第一阈值范围，实现用不同的阈值范围来限定纹波的波峰的幅值范围，可以降低纹波的波峰阈值获取的难度，进而提高纹波的波峰识别的可靠性与精确度。

在其中一个实施例中，在所述对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理之前，包括：

对所述实时纹波电流信号进行滤波处理，以滤出获取的实时纹波电流信号中的噪声信号，提高纹波的波峰识别的准确度。

在其中一个实施例中，在所述基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置之后，包括：

当所述车窗的位置属于预设的防夹区域，且所述实时纹波电流信号的值大于或等于预设的第三阈值时，控制所述车窗电机反转以防夹。

于上述实施例中的车窗位置判断方法中，由于车窗中在存在障碍物的情况下，车窗电机的负载会增加，直接导致车窗纹波电流的幅值增加，因此，通过判断所述实时纹波电流信号的值是否大于或等于预设的第三阈值来判断车窗中是否存在障碍物。在基于获取的纹波的波峰总数判断所述车窗的位置之后，通过判断所述实时纹波电流信号的值是否大于或等于预设的第三阈值来判断车窗中是否存在障碍物，如果车窗的实时位置处于预设的防夹区域，并且检测到存在障碍物的情况下，控制车窗电机反转，避免夹伤的情况发生。

本申请的第二方面提供一种车窗位置判断装置，包括：

采样纹波电流信号获取模块，用于对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号；

上升趋势起止时刻值获取模块，用于获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值；

累计增加量计算模块，用于计算所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量；

纹波的波峰总数获取模块，用于基于获取的所述累计增加量属于预设的第一阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数；

车窗位置判断模块，用于基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置。

于上述实施例中的车窗位置判断装置中，通过采样纹波电流信号获取模块对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号，以便于将对车窗电机实时纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取目标，分解到对经过采样处理的采样纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取。通过设置采样周期的精度，可以提高对采样纹波电流信号中纹波的波峰识别的准确度。通过上升趋势起止时刻值获取模块获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值，及所述采样纹波电流信号中下降趋势的起始时刻值，以尽可能获取所述采样纹波电流信号中历时最长的上升趋势曲线。通过累计增加量计算模块计算所述采样纹波电流信号的值在所述上升趋势的起始时刻值至所述下降趋势的起始时刻值之间的累计增加量，来获取所述采样纹波电流信号中上升趋势线上的电流幅值的最大增加量，进而判断获取的波峰的脉冲高度是否符合预设的幅值要求，进而从所述采样纹波电流信号中精准识别出符合要求的纹波的波峰总数，进而可以提高车窗位置判断模块基于获取的纹波的波峰总数获取的车窗的实时位置的准确性。

在其中一个实施例中，所述车窗位置判断装置还包括：

滤波模块，用于对所述实时纹波电流信号进行滤波处理以滤出获取的实时纹波电流信号中的噪声信号，提高纹波的波峰识别的准确度。

在其中一个实施例中，所述车窗位置判断装置还包括防夹模块，用于在所述车窗的位置属于预设的防夹区域，且所述实时纹波电流信号的值大于或等于预设的第三阈值时，控制所述车窗电机反转以防夹。

于上述实施例中的车窗位置判断方法中，由于车窗中在存在障碍物的情况下，车窗电机的负载会增加，直接导致车窗纹波电流的幅值增加，因此，通过设置防夹模块判断所述实时纹波电流信号的值是否大于或等于预设的第三阈值来判断车窗中是否存在障碍物。在基于获取的纹波的波峰总数判断所述车窗的位置之后，防夹模块通过判断所述实时纹波电流信号的值是否大于或等于预设的第三阈值来判断车窗中是否存在障碍物，如果车窗的实时位置处于预设的防夹区域，并且检测到存在障碍物的情况下，防夹模块控制车窗电机反转，避免夹伤的情况发生。

本申请的第三方面提供一种车辆，其上设置有存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一本申请实施例中所述方法的步骤。

于上述实施例中的车辆中，由于设置了存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例中所述方法的步骤。通过对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号，以便于将对车窗电机实时纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取目标，分解到对经过采样处理的采样纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取。通过设置采样周期的精度，可以提高对采样纹波电流信号中纹波的波峰识别的准确度。通过获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值，及所述采样纹波电流信号中下降趋势的起始时刻值，以尽可能获取所述采样纹波电流信号中历时最长的上升趋势曲线。通过计算所述采样纹波电流信号的值在所述上升趋势的起始时刻值至所述下降趋势的起始时刻值之间的累计增加量，来获取所述采样纹波电流信号中上升趋势线上的电流幅值的最大增加量，进而判断获取的波峰的脉冲高度是否符合预设的幅值要求，进而从所述采样纹波电流信号中精准识别出符合要求的纹波的波峰总数，进而可以提高基于获取的纹波的波峰总数获取的车窗的实时位置的准确性，提高了车辆的防夹功能的准确性与稳定性。

本申请的第四方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一本申请实施例中所述方法的步骤。

本申请的第五方面提供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任一本申请实施例中所述的方法的步骤。

于上述实施例中的计算机设备或计算机可读存储介质中，通过对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号，以便于将对车窗电机实时纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取目标，分解到对经过采样处理的采样纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取。通过设置采样周期的精度，可以提高对采样纹波电流信号中纹波的波峰识别的准确度。通过获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值，及所述采样纹波电流信号中下降趋势的起始时刻值，以尽可能获取所述采样纹波电流信号中历时最长的上升趋势曲线。通过计算所述采样纹波电流信号的值在所述上升趋势的起始时刻值至所述下降趋势的起始时刻值之间的累计增加量，来获取所述采样纹波电流信号中上升趋势线上的电流幅值的最大增加量，进而判断获取的波峰的脉冲高度是否符合预设的幅值要求，进而从所述采样纹波电流信号中精准识别出符合要求的纹波的波峰总数，进而可以提高基于获取的纹波的波峰总数获取的车窗的实时位置的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。

图1为本申请第一实施例中提供的一种车窗位置判断方法的流程示意图。

图2为本申请第二实施例中提供的一种车窗位置判断方法的流程示意图。

图3为本申请第三实施例中提供的一种车窗位置判断方法的流程示意图。

图4为本申请第四实施例中提供的一种车窗位置判断方法的流程示意图。

图5为本申请第五实施例中提供的一种车窗位置判断装置的结构框图。

图6为本申请第六实施例中提供的一种车窗位置判断装置的结构框图。

图7为本申请第七实施例中提供的一种车窗位置判断装置的结构框图。

图8本申请一个实施例中提供的一种计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的较佳的实施例。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

在使用本文中描述的“包括”、“具有”、和“包含”的情况下，除非使用了明确的限定用语，例如“仅”、“由……组成”等，否则还可以添加另一部件。除非相反地提及，否则单数形式的术语可以包括复数形式，并不能理解为其数量为一个。

如图1所示，在本申请的一个实施例中提供的一种车窗位置判断方法中，包括以下步骤：

步骤202，对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，获取采样纹波电流信号。

具体地，通过对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号，以便于将对车窗电机实时纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取目标，分解到对经过采样处理的采样纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取。例如，在本实施例中可以设置预设的周期为大于所述车窗电机纹波电流的周期值，小于所述车窗电机纹波电流的周期值的两倍，使得所述采样纹波电流信号中最多只有一个纹波的波峰，使得对实时车窗电机纹波电流中的纹波的波峰总数的获取目标转化为对采样纹波电流信号中纹波的波峰的识别，可以有效地降低纹波的波峰识别的复杂度，并提高纹波的波峰识别的准确度。因此，通过设置采样周期的精度，可以提高对采样纹波电流信号中纹波的波峰识别的准确度。

步骤204，获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值。

具体地，自获取实时车窗纹波电流信号的起始时刻起，可以以等时间间隔依次获取连续的采样电流值，通过比较相邻的采样电流值的大小来获取上升趋势及下降趋势，例如，若获取的连续三个采样电流值依次增大，判断所述三个采样电流值处于上升趋势；反之，若获取的连续三个采样电流值依次减小，判断所述三个采样电流值处于下降趋势。通过获取下降趋势到上升趋势之间的拐点所在的时刻为上升趋势的起始点，获取该上升趋势至下降趋势之间的拐点所在的时刻为上升趋势的结束点。通过获取拐点所在时刻的方法获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值。

步骤206，计算所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量。

具体地，可以通过获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值，及所述采样纹波电流信号中下降趋势的起始时刻值，以尽可能获取所述采样纹波电流信号中历时最长的上升趋势曲线。通过计算所述采样纹波电流信号的值在所述上升趋势的起始时刻值至所述下降趋势的起始时刻值之间的累计增加量，来获取所述采样纹波电流信号中上升趋势线上的电流幅值的最大增加量，进而判断获取的波峰的脉冲高度是否符合预设的幅值要求，进而从所述采样纹波电流信号中精准识别出符合要求的纹波的波峰总数。

步骤208，基于获取的所述累计增加量属于预设的第一阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数。

由于获取的采样纹波电流信号中会存在噪声杂波，这些杂波会与车窗电机纹波叠加在一起，使得实际获取的纹波的波峰值与真正的纹波的波峰值之间存在一定的差值。但在车窗电机型号固定的情况下，车窗电机正常工作下的纹波的波峰值会在一定的范围内上下波动。因此，可以通过判断上升趋势的脉冲高度是否符合预设的阈值范围来判断获取的上升趋势的脉冲高度是否符合纹波脉冲的高度要求。将获取所述累计增加量属于预设的第一阈值范围的次数，作为所述预设的采样周期内的纹波的波峰数，进而获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数。

步骤2010，基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置。

具体地，若获取的所述纹波的波峰总数为num，则车窗的位置p可以根据以下公式计算：

p＝2πrkn(num)

上式中，n是圆周率，r为车窗电机的半径，k是车窗电机的减速比。也可以测量车窗电机从车窗最高处开始下降至停止时总的纹波的波峰数，建立实时车窗电机纹波电流中纹波的波峰的总数与车窗位置的对照表，基于获取的实时车窗电机纹波电流中纹波的波峰的总数，通过查表的方式直接获取车窗的实时位置。

于上述实施例中的车窗位置判断方法中，通过对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号，以便于将对车窗电机实时纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取目标，分解到对经过采样处理的采样纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取。通过设置采样周期的精度，可以提高对采样纹波电流信号中纹波的波峰识别的准确度。通过获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值，及所述采样纹波电流信号中下降趋势的起始时刻值，以尽可能获取所述采样纹波电流信号中历时最长的上升趋势曲线。通过计算所述采样纹波电流信号的值在所述上升趋势的起始时刻值至所述下降趋势的起始时刻值之间的累计增加量，来获取所述采样纹波电流信号中上升趋势线上的电流幅值的最大增加量，进而判断获取的波峰的脉冲高度是否符合预设的幅值要求，进而从所述采样纹波电流信号中精准识别出符合要求的纹波的波峰总数，进而可以提高基于获取的纹波的波峰总数获取的车窗的实时位置的准确性。

进一步地，在本申请的一个实施例中提供的一种车窗位置判断方法中，所述对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理的步骤中包括如下步骤：

获取所述实时纹波电流信号f(t)在起始时刻t0的值f(t0)；

依次获取所述实时纹波电流信号f(t)在时刻t0+nδt的值f(t0+nδt)，n∈[1,n-1]，n为在所述预设的周期内获取的采样电流值的总数，δt为相邻两个采样纹波电流信号值之间的时间差。

具体地，于上述实施例中的车窗位置判断方法中，通过获取预设的采样周期内的车窗电机纹波电流信号的时间变化函数的起始时刻电流值，以及按照时间间隔δt获取的不同时刻的采样纹波电流信号值，便于后续通过连续相邻电流值比较法，获取上升趋势的起始时刻值以及下降趋势的起始时刻值，进而通过精准量化的方式判断获取的波峰的脉冲高度是否符合预设的要求，进而准确识别出实时车窗电机纹波电流信号中纹波的波峰的总数，进而准确地计算出车窗的位置。

进一步地，在本申请的一个实施例中提供的一种车窗位置判断方法中，所述获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值的步骤中，包括如下步骤：

自起始时刻t0开始，依次判断相邻的下一个采样电流值f(t0+nδt)的相对大小，获取所述上升趋势的起始时刻t0+sδt，使得f[t0+(s-1)δt]>f[t0+sδt]，f[t0+(s+1)δt]>f[t0+sδt]，s∈[1,n-1]。

具体地，于上述实施例中的车窗位置判断方法中，通过不断地比较所述采样纹波电流信号中相邻的两个采样电流值的大小，来判断纹波电流信号的趋势，若连续获取的三个采样电流值逐渐增大，说明此三个采样电流点呈现出上升趋势。自起始时刻t0开始，依次判断相邻的下一个采样电流值f(t0+nδt)的相对大小，获取所述上升趋势的起始时刻t0+sδt，使得f[t0+(s-1)δt]>f[t0+sδt]，f[t0+(s+1)δt]>f[t0+sδt]，s∈[1,n-1]。由于时刻t0+sδt的采样电流值f[t0+sδt]小于前后相邻时刻的采样电流值，说明时刻t0+sδt处于波谷区域，因此可以将时刻t0+sδt视为上升趋势的起始时刻。

进一步地，在本申请的一个实施例中提供的一种车窗位置判断方法中，所述获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值还包括：

获取相邻的下降趋势的起始时刻t0+xδt，使得f[t0+xδt]>f[t0+(x-1)δt]，且f[t0+xδt]>f[t0+(x+1)δt]，x∈[1,n-1]。

具体地，于上述实施例中的车窗位置判断方法中，通过不断地比较所述采样纹波电流信号中相邻的两个采样电流值的大小，来判断纹波电流信号的趋势，若连续获取的三个采样电流值逐渐减小，说明此三个采样电流点呈现出下降趋势。自起始时刻t0开始，依次判断相邻的下一个采样电流值f(t0+nδt)的相对大小，获取所述下降趋势的起始时刻t0+xδt，使得f[t0+xδt]>f[t0+(x-1)δt]，且f[t0+xδt]>f[t0+(x+1)δt]，x∈[1,n-1]。由于时刻t0+xδt的采样电流值f[t0+xδt]大于前后相邻时刻的采样电流值，说明时刻t0+xδt处于波峰区域，因此可以将时刻t0+xδt视为下降趋势的起始时刻。

进一步地，在本申请的一个实施例中提供的一种车窗位置判断方法中，所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量q根据以下公式计算：

具体地，于上述实施例中的车窗位置判断方法中，由于已经获取到上升趋势的起始时刻t0+sδt，以及自t0+sδt时刻起，相邻的下一个下降趋势的起始时刻t0+xδt，因此，可以将时刻t0+xδt所述上升趋势的结束时刻，通过计算自所述上升趋势的起始时刻t0+sδt，至所述上升趋势的结束时刻之间的采样电流值的累计增加量，可以获取所述上升趋势的脉冲高度，进而通过判断所述脉冲高度值是否符合预设的阈值范围，来判断获取的上升脉冲是否为纹波的波峰。

进一步地，在本申请的一个实施例中提供的一种车窗位置判断方法中，如图2所示，在所述基于获取的所述累计增加量属于预设的第一阈值范围的次数之后，包括：

步骤2081：当所述累计增加量小于预设的第一阈值范围时，获取所述累计增加量属于预设的第二阈值范围的次数，所述第一阈值范围大于所述第二阈值范围；

步骤2082：基于所述属于所述第一阈值范围的次数、所述属于所述第二阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数。

于上述实施例中的车窗位置判断方法中，通过进一步设置纹波的波峰脉冲高度的幅值范围为所述第二阈值范围，且所述第二阈值范围小于所述第一阈值范围，实现用不同的阈值范围来限定纹波的波峰的幅值范围，可以降低纹波的波峰阈值获取的难度，进而提高纹波的波峰识别的可靠性与精确度。

进一步地，在本申请的一个实施例中提供的一种车窗位置判断方法中，如图3所示，在所述对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理之前，包括：

步骤201：对所述实时纹波电流信号进行滤波处理。

在进行纹波的波峰识别之前，对所述实时纹波电流信号进行滤波处理，以滤出获取的实时纹波电流信号中的噪声信号，提高纹波的波峰识别的准确度。

具体地，可以采用均值滤波算法、小波降噪滤波算法、卡尔曼滤波算法和高斯滤波算法等中的至少一种，或复合滤波算法对所述实时纹波电流信号进行滤波，以滤出获取的实时纹波电流信号中的噪声信号，提高纹波的波峰识别的准确度。

进一步地，在本申请的一个实施例中提供的一种车窗位置判断方法中，如图4所示，在所述基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置之后，包括：

步骤2011：当所述车窗的位置属于预设的防夹区域，且所述实时纹波电流信号的值大于或等于预设的第三阈值时，控制所述车窗电机反转以防夹。

具体地，于上述实施例中的车窗位置判断方法中，由于车窗中在存在障碍物的情况下，车窗电机的负载会增加，直接导致车窗纹波电流的幅值增加，因此，通过判断所述实时纹波电流信号的值是否大于或等于预设的第三阈值来判断车窗中是否存在障碍物。在基于获取的纹波的波峰总数判断所述车窗的位置之后，通过判断所述实时纹波电流信号的值是否大于或等于预设的第三阈值来判断车窗中是否存在障碍物，如果车窗的实时位置处于预设的防夹区域，并且检测到存在障碍物的情况下，控制车窗电机反转，避免夹伤的情况发生。

应该理解的是，虽然图1-4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在本申请的一个实施例中，如图5所示，提供了一种车窗位置判断装置，包括：采样纹波电流信号获取模块20、上升趋势起止时刻值获取模块40、累计增加量计算模块60、纹波的波峰总数获取模块80和车窗位置判断模块100，其中：

采样纹波电流信号获取模块20，用于对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号；

上升趋势起止时刻值获取模块40，用于获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值；

累计增加量计算模块60，用于计算所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量；

纹波的波峰总数获取模块80，用于基于获取的所述累计增加量属于预设的第一阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数；

车窗位置判断模块100，用于基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置。

具体地，于上述实施例中的车窗位置判断装置中，通过采样纹波电流信号获取模块20对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号，以便于将对车窗电机实时纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取目标，分解到对经过采样处理的采样纹波电流信号中符合要求的纹波的波峰总数的获取。通过设置采样周期的精度，可以提高对采样纹波电流信号中纹波的波峰识别的准确度。通过上升趋势起止时刻值获取模块40获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值，及所述采样纹波电流信号中下降趋势的起始时刻值，以尽可能获取所述采样纹波电流信号中历时最长的上升趋势曲线。通过累计增加量计算模块60计算所述采样纹波电流信号的值在所述上升趋势的起始时刻值至所述下降趋势的起始时刻值之间的累计增加量，来获取所述采样纹波电流信号中上升趋势线上的电流幅值的最大增加量，进而判断获取的波峰的脉冲高度是否符合预设的幅值要求，进而通过纹波的波峰总数获取模块80从所述采样纹波电流信号中精准识别出符合要求的纹波的波峰总数，进而可以提高车窗位置判断模块100基于获取的纹波的波峰总数获取的车窗的实时位置的准确性。

进一步地，在本申请的一个实施例中，如图6所示，提供了一种车窗位置判断装置，所述车窗位置判断装置还包括滤波模块10，滤波模块10用于对所述实时纹波电流信号进行滤波处理以滤出获取的实时纹波电流信号中的噪声信号，提高纹波的波峰识别的准确度。

进一步地，在本申请的一个实施例中提供的一种车窗位置判断装置中，如图7所示，还包括防夹模块101，防夹模块101用于在所述车窗的位置属于预设的防夹区域，且所述实时纹波电流信号的值大于或等于预设的第三阈值时，控制所述车窗电机反转以防夹。

具体地，于上述实施例中的车窗位置判断装置中，由于车窗中在存在障碍物的情况下，车窗电机的负载会增加，直接导致车窗纹波电流的幅值增加，因此，通过设置防夹模块判断所述实时纹波电流信号的值是否大于或等于预设的第三阈值来判断车窗中是否存在障碍物。在基于获取的纹波的波峰总数判断所述车窗的位置之后，防夹模块通过判断所述实时纹波电流信号的值是否大于或等于预设的第三阈值来判断车窗中是否存在障碍物，如果车窗的实时位置处于预设的防夹区域，并且检测到存在障碍物的情况下，防夹模块控制车窗电机反转，避免夹伤的情况发生。

关于车窗位置判断装置的具体限定可以参见上文中对于车窗位置判断方法的限定，在此不再赘述。

在本申请的一个实施例中，提供了一种车辆，其上设置有存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一本申请实施例中所述方法的步骤。

在本申请的一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种车窗位置判断方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在本申请的一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，获取采样纹波电流信号；

获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值；

计算所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量；

基于获取的所述累计增加量属于预设的第一阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数；

基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置。

在本申请的一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，获取采样纹波电流信号；

获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值；

计算所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量；

当所述累计增加量小于预设的第一阈值范围时，获取所述累计增加量属于预设的第二阈值范围的次数，所述第一阈值范围大于所述第二阈值范围；

基于所述属于所述第一阈值范围的次数、所述属于所述第二阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数；

基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置。

在本申请的一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

对所述实时纹波电流信号进行滤波处理，以获取滤波电流信号；

对所述滤波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号；

获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值；

计算所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量；

当所述累计增加量小于预设的第一阈值范围时，获取所述累计增加量属于预设的第二阈值范围的次数，所述第一阈值范围大于所述第二阈值范围；

基于所述属于所述第一阈值范围的次数、所述属于所述第二阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数；

基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置。

在本申请的一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

对所述实时纹波电流信号进行滤波处理，以获取滤波电流信号；

对所述滤波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号；

获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值；

计算所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量；

当所述累计增加量小于预设的第一阈值范围时，获取所述累计增加量属于预设的第二阈值范围的次数，所述第一阈值范围大于所述第二阈值范围；

基于所述属于所述第一阈值范围的次数、所述属于所述第二阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数；

基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置；

当所述车窗的位置属于预设的防夹区域，且所述实时纹波电流信号的值大于或等于预设的第三阈值时，控制所述车窗电机反转以防夹。

在本申请的一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，获取采样纹波电流信号；

获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值；

计算所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量；

基于获取的所述累计增加量属于预设的第一阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数；

基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置。

在本申请的一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对获取的车窗电机的实时纹波电流信号按照预设的周期进行采样处理，获取采样纹波电流信号；

获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值；

计算所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量；

当所述累计增加量小于预设的第一阈值范围时，获取所述累计增加量属于预设的第二阈值范围的次数，所述第一阈值范围大于所述第二阈值范围；

基于所述属于所述第一阈值范围的次数、所述属于所述第二阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数；

基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置。

在本申请的一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对所述实时纹波电流信号进行滤波处理，以获取滤波电流信号；

对所述滤波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号；

获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值；

计算所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量；

当所述累计增加量小于预设的第一阈值范围时，获取所述累计增加量属于预设的第二阈值范围的次数，所述第一阈值范围大于所述第二阈值范围；

基于所述属于所述第一阈值范围的次数、所述属于所述第二阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数；

基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置。

在本申请的一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对所述实时纹波电流信号进行滤波处理，以获取滤波电流信号；

对所述滤波电流信号按照预设的周期进行采样处理，以获取采样纹波电流信号；

获取所述采样纹波电流信号中上升趋势的起始时刻值及结束时刻值；

计算所述采样纹波电流信号的值在所述起始时刻值至所述结束时刻值之间的累计增加量；

当所述累计增加量小于预设的第一阈值范围时，获取所述累计增加量属于预设的第二阈值范围的次数，所述第一阈值范围大于所述第二阈值范围；

基于所述属于所述第一阈值范围的次数、所述属于所述第二阈值范围的次数，获取所述实时纹波电流信号中的纹波的波峰总数；

基于所述纹波的波峰总数判断所述车窗的位置；

当所述车窗的位置属于预设的防夹区域，且所述实时纹波电流信号的值大于或等于预设的第三阈值时，控制所述车窗电机反转以防夹。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。