干扰判断及数据处理的方法和装置与流程

本发明涉及汽车技术领域，具体是涉及干扰判断及数据处理的方法和装置。

背景技术：

经相关实验和验证，汽车长时间在轮胎气压不符合标准的情况下行驶，轮胎的磨损及损坏速度是气压符合标准时的2至3倍，是汽车爆胎的主要元凶，同时也是影响燃油消耗、舒适性和安全性的重要因素。因此，轮胎状态监测对提高行车安全、降低油耗及减少轮胎磨损、爆胎等具有十分重要的意义。目前的轮胎监测技术中的干扰判断常选用六轴陀螺仪，但由于路况的复杂性，以及汽车行驶过程中的机械震动、颠簸和上下坡，致使六轴陀螺仪做干扰感知，其本底干扰非常复杂，很难区分干扰和没有干扰，以及干扰的程度；再加上由于没有学习模式，也就无法区分是干扰还是误差。导致汽车在车辆载荷分布不平衡及复杂路况下极易产生漏报和误报，甚至使系统无法正常工作。

技术实现要素：

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种干扰判断及数据处理的方法和装置，用于克服现有技术中的缺点。

具体的，本发明提出了以下具体的实施例：

本发明实施例提供了一种干扰判断及数据处理的方法，应用于汽车轮胎状态监测，包括：

获取单位里程车辆行驶过程中产生的多元数据；

判断车辆行驶过程中是否受到干扰；

当受到干扰时，对所述多元数据进行干扰处理。

作为上述技术方案的进一步改进，所述多元数据包括：轮胎脉冲数据、轮胎半径、轮胎转速、刹车开合度、油门开合度、方向盘角。

作为上述技术方案的进一步改进，所述车辆行驶过程中受到干扰具体包括：

油门开合度变化率大于预设值、刹车开合度变化率大于预设值、方向盘角大于预设值；

同轴轮胎的脉冲数据之差大于预设值、同轴轮胎的半径之差大于预设值、同轴轮胎的转速之差大于预设值；

同轴轮胎的累加脉冲数据之差大于预设值、对角线轮胎的累加脉冲数据之差大于预设值；

同轴轮胎的脉冲数据变化率之差大于预设值、同轴轮胎的角速度变化率之差大于预设值。

作为上述技术方案的进一步改进，对所述多元数据进行干扰处理具体包括：过滤、替换和填充；

过滤具体为过滤一个数据包，补充一个数据包，保证分析里程单位内不出现掉包；

替换用于出现不连续的干扰不平衡状态，用正常值替换个别干扰引起的异常数据；

填充用于出现连续的干扰不平衡状态，仅用于监测模式，用以快速反应轮胎出现问题时的最后状态。

作为上述技术方案的进一步改进，所述获取单位里程车辆行驶过程中产生的多元数据可分单元一包一包的获取或者在完成一个单元数据的采集后采用先进先出的方式来获取。

本发明实施例提供了一种干扰判断及数据处理的装置，应用于汽车轮胎状态监测，包括：

勘误值计算模块，用于在学习模式计算出同轴或者4个轮胎的脉冲数之间的勘误值；

获取模块，用于获取单位里程车辆行驶过程中产生的多元数据；

判断模块，用于判断车辆行驶过程中是否受到干扰；

处理模块，用于当判断模块判断受到干扰时，对所述多元数据进行干扰处理。

作为上述技术方案的进一步改进，所述获取模块获取的多元数据包括：轮胎脉冲数据、轮胎半径、轮胎转速、刹车开合度、油门开合度、方向盘角。

作为上述技术方案的进一步改进，所述判断模块判定车辆行驶过程中受到干扰具体包括：

油门开合度变化率大于预设值、刹车开合度变化率大于预设值、方向盘角大于预设值；

同轴轮胎的脉冲数据之差大于预设值、同轴轮胎的半径之差大于预设值、同轴轮胎的转速之差大于预设值；

同轴轮胎的累加脉冲数据之差大于预设值、对角线轮胎的累加脉冲数据之差大于预设值；

同轴轮胎的脉冲数据变化率之差大于预设值、同轴轮胎的角速度变化率之差大于预设值。

作为上述技术方案的进一步改进，所述处理模块对所述多元数据进行干扰处理具体包括：过滤、替换和填充；

过滤具体为过滤一个数据包，补充一个数据包，保证分析里程单位内不出现掉包；

替换用于出现不连续的干扰不平衡状态，用正常值替换个别干扰引起的异常数据；

填充用于出现连续的干扰不平衡状态，仅用于监测模式，用以快速反应轮胎出现问题时的最后状态。

作为上述技术方案的进一步改进，所述获取模块获取单位里程车辆行驶过程中产生的多元数据可分单元一包一包的获取或者在完成一个单元数据的采集后采用先进先出的方式来获取。

采用本发明提供的技术方案，与已有的公知技术相比，至少具有如下有益效果：可以有效防止汽车轮胎状态监测出现漏报和误报，极大提高轮胎监测预警、报警和监测结果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本发明实施例提出的一种干扰判断及数据处理的方法的流程示意图。

图2为本发明实施例提出的一种干扰判断及数据处理的装置的结构示意图。

主要元件符号说明：

101-获取模块；102-判断模块；103-处理模块。

具体实施方式

在下文中，将更全面地描述本公开的各种实施例。本公开可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本公开保护范围限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本公开理解为涵盖落入本公开的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。

在下文中，可在本公开的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所公开的功能、操作或元件的存在，并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。此外，如在本公开的各种实施例中所使用，术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。

在本公开的各种实施例中，表述“a或/和b中的至少一个”包括同时列出的文字的任何组合或所有组合。例如，表述“a或b”或“a或/和b中的至少一个”可包括a、可包括b或可包括a和b二者。

在本公开的各种实施例中使用的表述(诸如“第一”、“第二”等)可修饰在各种实施例中的各种组成元件，不过可不限制相应组成元件。例如，以上表述并不限制所述元件的顺序和/或重要性。以上表述仅用于将一个元件与其它元件区别开的目的。例如，第一用户设备和第二用户设备指示不同用户设备，尽管二者都是用户设备。例如，在不脱离本公开的各种实施例的范围的情况下，第一元件可被称为第二元件，同样地，第二元件也可被称为第一元件。

应注意到：如果描述将一个组成元件“连接”到另一组成元件，则可将第一组成元件直接连接到第二组成元件，并且可在第一组成元件和第二组成元件之间“连接”第三组成元件。相反地，当将一个组成元件“直接连接”到另一组成元件时，可理解为在第一组成元件和第二组成元件之间不存在第三组成元件。

在本公开的各种实施例中使用的术语“用户”可指示使用电子设备的人或使用电子设备的设备(例如，人工智能电子设备)。

在本公开的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本公开的各种实施例。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本公开的各种实施例中被清楚地限定。

实施例1

如图1所示，本发明实施例提出了一种干扰判断及数据处理的方法，应用于汽车轮胎状态监测，包括：

s101、获取单位里程车辆行驶过程中产生的多元数据。

获取单位里程车辆行驶过程中产生的多元数据可分单元一包一包的获取或者在完成一个单元数据的采集后采用先进先出的方式来获取。

所述多元数据包括：轮胎脉冲数据、轮胎半径、轮胎转速、刹车开合度、油门开合度、方向盘角。

s102、判断车辆行驶过程中是否受到干扰。

所述车辆行驶过程中受到干扰具体包括：

油门开合度变化率大于预设值、刹车开合度变化率大于预设值、方向盘角大于预设值；

同轴轮胎的脉冲数据之差大于预设值、同轴轮胎的半径之差大于预设值、同轴轮胎的转速之差大于预设值；

同轴轮胎的累加脉冲数据之差大于预设值、对角线轮胎的累加脉冲数据之差大于预设值；

同轴轮胎的脉冲数据变化率之差大于预设值、同轴轮胎的角速度变化率之差大于预设值。

s103、当受到干扰时，对所述多元数据进行干扰处理。

对所述多元数据进行干扰处理具体包括：过滤、替换和填充。

过滤具体为过滤一个数据包，补充一个数据包，保证分析里程单位内不出现掉包。

替换用于出现不连续的干扰不平衡状态，用正常值替换个别干扰引起的异常数据。

填充用于出现连续的干扰不平衡状态，仅用于监测模式，用以快速反应轮胎出现问题时的最后状态。

通过学习模式或者类似的方式，以及轮胎转速差之间的计算，来达到修正轮胎彼此之间的误差，或者在监测阶段做为变化量比照值，或者在查表阶段做为修正依据，以提高监测及监测准确度的方法。

采用从大去小的甄别原则确定同轴或者4个轮胎之间的原始差异作为所述勘误值。

以学习模式识别差异及干扰，以及数据类推算法、数据替换、或者综合应用的方式，对轮胎干扰数据的处理方法。

通过学习过程修正轮胎彼此之间的基本误差，以及对干扰做出判断。

通过学习模式，以一个或者多个汽车最低里程计量单位为分析单位，对车辆在正常行驶过程中产生的多元参数进行采集和分析，并过滤掉可能会引起同轴或者4个轮胎转速不一致的干扰数据，依据对角线轮胎abs脉冲数据之和近似相等的判读准则，分别分析和累加计算相对平衡(正常)和不平衡(非正常)情况下，a、b、c、d四个轮胎的abs脉冲累加数据，并对发生相对平衡和不平衡状态进行数据统计，根据从大去小的甄别方法，从而确定用于计算4个轮胎之间原始差异的数据来源，并以此计算彼此之间的勘误值，判断和消除轮胎的原始误差。

勘误值的计算、勘误值的修正和abs脉冲数据包，都是以“包”为单位进行的，只有这样才能方便比较、替换、填充和修正，一个“包”指的是在以一个或者多个汽车最低里程计量单位为分析单位内的abs脉冲数据。

在监测模式下，对于受干扰影响时的数据处理方式也可以，以整包的方式过滤，过滤掉一包，补充一包，也不会出现掉包的现象；同时，对abs脉冲数据的接收过程，在完成第一个监测周期后，不需又重新从头开始下一个周期的数据采集，可以采取“先进先出”的方式，用最后面进来的数据包，挤掉最先进来的数据包，采用这样的数据包递推方式，既可以保证分析里程单位一致，更能够进一步加快监测的反应速度。

监测模式以标定时设置的计量里程单位做为胎压值查表及轮胎状态监测、分析和计量周期，利用从汽车总线采集到的各诸元数据，以及依据学习模式下获取的勘误值，对4个轮胎的abs脉冲数据进行相应的修正和分别累加。如果此过程中有不连续的不平衡状况出现，根据修正后同轴轮胎和对角线轮胎abs脉冲数据之和近似相等的平衡原理，运用数据类推算法直接替换干扰引起的异常数据，以保证在监测里程周期内，abs脉冲数据不会出现掉包现象；徜若此过程中连续出现n次不平衡的极端状况，则保存并累加在此期间修正勘误值后的abs实际脉冲数据，并以此数据为基准，运用数据类推算法，计算和填充整个监测里程周期内abs的脉冲累加数据，以实时响应轮胎的状态变化。

实施例2

如图2所示，本发明实施例提供了一种干扰判断及数据处理的装置，应用于汽车轮胎状态监测，包括：

获取模块101，用于获取单位里程车辆行驶过程中产生的多元数据；

判断模块102，用于判断车辆行驶过程中是否受到干扰；

处理模块103，用于当判断模块判断受到干扰时，对所述多元数据进行干扰处理。

获取模块101获取的多元数据包括：轮胎脉冲数据、轮胎半径、轮胎转速、刹车开合度、油门开合度、方向盘角。

判断模块102判定车辆行驶过程中受到干扰具体包括：

油门开合度变化率大于预设值、刹车开合度变化率大于预设值、方向盘角大于预设值；

同轴轮胎的脉冲数据之差大于预设值、同轴轮胎的半径之差大于预设值、同轴轮胎的转速之差大于预设值；

同轴轮胎的累加脉冲数据之差大于预设值、对角线轮胎的累加脉冲数据之差大于预设值；

同轴轮胎的脉冲数据变化率之差大于预设值、同轴轮胎的角速度变化率之差大于预设值。

处理模块103对所述多元数据进行干扰处理具体包括：过滤、替换和填充；

过滤具体为过滤一个数据包，补充一个数据包，保证分析里程单位内不出现掉包；

替换用于出现不连续的干扰不平衡状态，用正常值替换个别干扰引起的异常数据；

填充用于出现连续的干扰不平衡状态，仅用于监测模式，用以快速反应轮胎出现问题时的最后状态。

获取模块101获取单位里程车辆行驶过程中产生的多元数据可分单元一包一包的获取或者在完成一个单元数据的采集后采用先进先出的方式来获取。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

本领域技术人员可以理解实施场景中的设备中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的设备中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个设备中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。