一种车辆重量确定方法及装置与流程

本发明实施例涉及车辆技术领域，尤其涉及一种车辆重量确定方法及装置。

背景技术：

中国车联网汽车占有整个汽车市场的16％，并且中国车联网市场保持15％-20％左右的增长速度快速增长。因此每日产生的车联网数据以tb级累积。大部分的牵引车车联网数据，一般都包括车辆运行数据，但是却缺失用户载重量的数据。车企在进行数据挖掘时，经常遇到的需求是评价驾驶员的驾驶行为、计算用户的收益、用户的载荷谱分析等。对于牵引车而言，空载和满载差异很大，因此，如果缺少整车重量数据，会导致数据分析不准确或者应用价值不高。

在进行牵引车重量估计过程中，会遇到一系列技术问题：1.牵引车经常行驶在高速公路上，车速低于30km/h的数据量很少；虽然低速时风阻较小，比较适合计算重量，但是低速阶段的加速度波动剧烈，发动机扭矩信号响应相对较慢，因此估计的重量很难收敛到一个稳定值。2.牵引车高速运行，该工况具备以下特点：一是数据量较大，二是发动机的扭矩相对较高并且波动不大，相比较高的发动机扭矩，滚动阻力的占比会更小，三是车速比较稳定，整车加速度波动较小，计算结果会更加容易收敛。但是由于车速越高，风阻越高，估计的重量与实际重量相比偏高，导致车辆的重量估计不准确。

技术实现要素：

本发明提供一种车辆重量确定方法及装置，以实现对车辆重量的准确估计。

第一方面，本发明实施例提供了一种车辆重量确定方法，所述车辆重量确定方法包括：

获取目标车辆运行数据集，所述目标车辆运行数据集包括至少一个车辆运行数据；

根据速度对各所述车辆运行数据进行区间划分，并确定最优速度区间；

如果所述最优速度区间中的目标车辆运行数据满足预设使能条件，根据各所述目标车辆运行数据对应的车辆行驶工况以及各所述目标车辆运行数据确定目标车辆重量。

第二方面，本发明实施例还提供了一种车辆重量确定装置，该车辆重量确定装置包括：

获取模块，用于获取目标车辆运行数据集，所述目标车辆运行数据集包括至少一个车辆运行数据；

区间确定模块，用于根据速度对各所述车辆运行数据进行区间划分，并确定最优速度区间；

重量确定模块，用于如果所述最优速度区间中的目标车辆运行数据满足预设使能条件，根据各所述目标车辆运行数据对应的车辆行驶工况以及各所述目标车辆运行数据确定目标车辆重量。

本发明实施例提供了一种车辆重量确定方法和装置，通过获取目标车辆运行数据集，所述目标车辆运行数据集包括至少一个车辆运行数据；根据速度对各所述车辆运行数据进行区间划分，并确定最优速度区间；如果所述最优速度区间中的目标车辆运行数据满足预设使能条件，根据各所述目标车辆运行数据对应的车辆行驶工况以及各所述目标车辆运行数据确定目标车辆重量，解决了车辆重量确定过程中重量确定结果不准确的问题，通过对目标车辆运行数据集中的数据进行分析，确定最优速度区间，实现对车辆运行数据的筛选，得到较为准确和平稳的最优速度区间，以及最优速度区间中的目标车辆运行数据，并根据目标车辆运行数据和对应的车辆行驶工况确定目标车辆重量，在计算车辆重量时考虑不同的车辆行驶工况，计算结果更加准确。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种车辆重量确定方法的流程图；

图2是本发明实施例二中的一种车辆重量确定方法的流程图；

图3是本发明实施例三中的一种车辆重量确定装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施例方式作进一步地详细描述。应当明确，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，也不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

实施例一

图1给出了本申请实施例一提供的一种车辆重量确定方法的流程示意图，该方法适用于准确计算车辆重量的情况。该方法可以由计算机设备执行，该计算机设备可以是两个或多个物理实体构成，也可以是一个物理实体构成。一般而言，计算机设备可以是笔记本、台式计算机以及智能平板等。该方法还可以集成在车辆中，通过车辆中的控制器或处理器执行。

如图1所示，本实施例一提供的一种车辆重量确定方法，具体包括如下步骤：

s110、获取目标车辆运行数据集，目标车辆运行数据集包括至少一个车辆运行数据。

在本实施例中，目标车辆运行数据集具体可以理解为存储用于进行车辆重量计算的车辆运行数据的集合，车辆运行数据具体可以理解为车辆运行过程中的车辆各部件所产生的数据以及车辆固有属性的相关参数，例如发动机输出净扭矩、车辆速度、传动系的传动效率、轮胎滚动半径等等。

本发明所提供的车辆重量确定方法可以实时进行车辆重量确定，也可以在车辆完成驾驶之后的一段时间进行车辆重量的确定，弥补车辆行驶数据的损失。因此，目标车辆运行数据集可以存储在车辆上，也可以存储在云端等数据库中。将车辆行驶过程中的数据按照车辆停车状态进行划分，形成车辆运行数据集，例如，根据两个停车状态中间的数据形成一个车辆运行数据集。在确定目标车辆运行数据集时，车辆停止状态的数据并不包括在目标车辆运行数据集中，即根据两个停车状态确定一段时间，根据此段时间内车辆行驶的数据形成目标车辆运行数据集。目标车辆运行数据集中的数据即为车辆启动点到停止点之间的数据。从车辆运行数据集中选择进行车辆重量计算的目标车辆运行数据集。理论上来说，任意一个车辆运行数据集均可以作为目标车辆运行数据集，实现车辆重量的计算。

s120、根据速度对各车辆运行数据进行区间划分，并确定最优速度区间。

在本实施例中，最优速度区间具体可以理解为车辆运行数据中通过速度进行划分后，运行工况较稳定的区间。

具体的，车辆运行数据中包括了各采集时刻的车辆速度，预设设置个速度区间，然后判断各车辆速度所属的速度区间。确定各车辆速度对应的速度区间，然后根据各速度区间中的车辆运行数据确定区间的评价指数，根据评价指数从各速度区间中选择车况最为稳定的区间，将其确定为最优速度区间。

s130、如果最优速度区间中的目标车辆运行数据满足预设使能条件，根据各目标车辆运行数据对应的车辆行驶工况以及各目标车辆运行数据确定目标车辆重量。

在本实施例中，目标车辆运行数据具体可以理解为最终用于进行车辆重量计算的车辆运行数据，最优速度区间中的车辆运行数据即为目标车辆运行数据。预设使能条件具体可以理解为判断目标车辆运行数据是否可以是用于进行车辆重量计算的条件，需要预设设置。预设使能条件包括：没有制动信号、没有离合器开启信号、车辆速度大于零、转速大于一定阈值(例如，600r/min)和发动机扭矩大于零。车辆行驶工况为平稳路况或坡路路况。目标车辆重量具体可以理解为车辆最终计算得到的重量。

判断最优速度区间中的各目标车辆运行数据是否满足预设使能条件，根据满足预设使能条件的目标车辆运行数据计算目标车辆重量。若存在不满足预设使能条件的目标车辆运行数据，可以去除此部分目标车辆运行数据，不使用此部分数据进行目标车辆重量的计算。或者直接发出告警信息，提示信息有误，对于所有的目标车辆运行数据均不进行目标车辆重量的计算。由于目标车辆运行数据是车辆的正常行驶数据，所以只要车辆正常行驶其一定满足预设使能条件，若不满足，说明车辆此时发生了异常，此时可以认为目标车辆运行数据不准确，不进行目标车辆重量的计算，也可以排除异常数据(即不满足预设使能条件的目标车辆运行数据)，使用正常的数据(满足预设使能条件的目标车辆运行数据)进行计算。

通过对目标车辆运行数据进行分析，确定目标车辆运行数据对应的车辆行驶工况，根据不同的车辆行驶工况采取不同的计算方式计算车辆重量。通过将目标车辆运行数据带入到相应的计算公式中，计算车辆重量。每个目标车辆运行数据均可以确定一个相应的车辆重量，根据多个车辆重量确定目标车辆重量，例如，取最大值、最小值、均值、中位数、众数等等。

本发明实施例提供了一种车辆重量确定方法，通过获取目标车辆运行数据集，所述目标车辆运行数据集包括至少一个车辆运行数据；根据速度对各所述车辆运行数据进行区间划分，并确定最优速度区间；如果所述最优速度区间中的目标车辆运行数据满足预设使能条件，根据各所述目标车辆运行数据对应的车辆行驶工况以及各所述目标车辆运行数据确定目标车辆重量，解决了车辆重量确定过程中重量确定结果不准确的问题，通过对目标车辆运行数据集中的数据进行分析，确定最优速度区间，实现对车辆运行数据的筛选，得到较为准确和平稳的最优速度区间，以及最优速度区间中的目标车辆运行数据，并根据目标车辆运行数据和对应的车辆行驶工况确定目标车辆重量，在计算车辆重量时考虑不同的车辆行驶工况，计算结果更加准确。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种车辆重量确定方法的流程图。本实施例的技术方案在上述技术方案的基础上进一步细化，具体主要包括如下步骤：

s201、获取车辆运行数据集，其中，车辆运行数据集根据车辆停车状态确定。

在本实施例中，车辆运行数据集具体可以理解为车辆运行过程中所产生的数据形成的集合，将车辆行驶过程中的数据按照车辆停车状态进行划分，形成车辆运行数据集。车辆运行数据集的划分方式与上述实施例中所述的划分方式相同。目标车辆运行数据集为车辆运行时数据集中的一个。将车辆运行数据按照车辆停车状态划分为车辆运行数据集。依次获取各个车辆运行数据集，判断其是否可以作为目标车辆运行数据集计算目标车辆重量。

s202、确定车辆运行数据集中的数据数量和/或行驶时长。

在本实施例中，数据数量具体可以理解为车辆运行数据集中包含数据个数，即车辆运行数据的个数。行驶时长具体可以理解为形成车辆运行数据集时车辆所行驶的总时间。通过统计的方式确定车辆运行数据集中的数据数量。由于车辆运行数据集中的车辆运行数据在形成时是按照时间顺序排列的，因此，可以直接将开始的时间和结束的时间作差，确定行驶时长。

s203、如果数据数量和/或行驶时长满足相应的预设阈值条件，将车辆运行数据集确定为目标车辆运行数据集。

在本实施例中，预设阈值条件可以是数量阈值，也可以是时间阈值。

具体的，判断数据数量是否大于数量阈值，以及判断行驶时间是否满足时间阈值；若是，将车辆运行数据集确定为目标车辆运行数据集。若否，此时车辆运行状态不稳定，此时间段内的数据不能用于确定目标车辆重量。在判断数据数量和/或行驶时长是否满足相应的预设阈值条件时，可以是只要有一个满足即可，也可以是两个均需满足。

可以知道的是，由于车辆运行过程中数据是按照一定的频率采集的，因此，车辆运行数据集中的数据数量也可以反映车辆的行驶时间，两种方式原理相同。

需要知道的是，由于车辆的重量变化主要发生在车辆停车静止工况下，在车辆行驶过程中，车辆的重量变化可以忽略不计，因此将两次停车作为重量估计的最小单元。所以需要识别车辆的停车状态，如果符合停车条件，那么对车辆进行停车状态标识。利用停车标识，将车联网数据按照停车条件进行分组处理，提取车辆运行过程中的数据，即将车辆运行时的数据划分为车辆运行数据集。判断每个车辆运行数据集中的数据数量是否满足预设数量阈值，数据越多，说明该数据的整车运行工况越趋近于稳定。

s204、获取目标车辆运行数据集，目标车辆运行数据集包括至少一个车辆运行数据。

s205、确定各车辆运行数据中的车辆速度。

由于车辆运行数据是包含车辆运行过程中所产生的所有数据以及参数，其包含了车辆速度。直接对车辆运行数据进行分析，确定各车辆运行数据包含的车辆速度。

s206、根据预设的速度划分区间确定各车辆速度所对应的速度划分区间。

在本实施例中，速度划分区间具体可以理解为预先划分好的速度区间，例如，[60km,65km)，[65km-70km),[70km-75km)、[75km-80km)、[80km-85km)、[85km-90km)等。通过比较各车辆速度和各速度划分区间的上下限，判断各车辆速度所属的速度划分区间，确定各车辆速度所对应的速度划分区间。

s207、根据各速度划分区间中的各车辆运行数据确定各速度划分区间的区间选择参数。

在本实施例中，区间选择参数具体可以理解为用于评价速度区间是否稳定的评价指标。

具体的，在确定各车辆速度对应的速度划分区间后，将同一速度划分区间中的车辆运行数据按照时间顺序排列。通过车辆运行数据中的发动机扭矩和速度划分区间中的数据数量确定各区间选择参数。

作为本实施例的一个可选实施例，本可选实施例进一步将根据各速度划分区间中的各车辆运行数据确定各速度划分区间的区间选择参数优化为：

a1、针对每个速度划分区间，确定速度划分区间中的区间数据数量以及各车辆运行数据中的发动机扭矩。

在本实施例中，区间数据数量具体可以理解为速度划分区间中所包含的数据个数。统计速度划分区间中的车辆运行数据的个数，确定区间数据数量。同时，通过对速度划分区间中的各车辆运行数据进行分析，确定各发动机扭矩。

a2、根据各发动机扭矩确定扭矩方差。

根据数学计算公式，计算各发动机扭矩的均值，进而计算扭矩方差。

a3、将扭矩方差与区间数据数量的比值确定为区间选择参数。

s208、根据各区间选择参数确定最优速度区间。

比较各区间选择参数的大小，将最小值对应的速度划分区间确定为最优速度区间。

需要知道的是，当不同速度划分区间中的数据数量越多，说明该速度划分区间整车运行工况越趋近于稳定；当不同速度区间下的发动机扭矩的扭矩方差波动越小，说明该速度区间整车运行工况越趋近于稳定。因此，选择各区间选择参数中最小值对应的速度划分区间作为最优速度区间。

s209、如果最优速度区间中的目标车辆运行数据满足预设使能条件，针对每个目标车辆运行数据，根据目标车辆运行数据中的发动机扭矩确定车辆行驶工况。

如果最优速度区间中的目标车辆运行数据满足预设使能条件，针对每个目标车辆运行数据，计算目标车辆运行数据中的发动机扭矩的平均值，并判断扭矩平均值是否大于扭矩阈值，若是，确定车辆行驶工况为平稳路面行驶；否则，确定车辆行驶工况为坡路行驶。其中，平均值还可以是中位数、众数、最大值、最小值等。本发明实施例优选实施方式为计算平均值。

s210、根据车辆行驶工况确定车辆重量计算公式。

由于不同的车辆行驶工况驾驶环境不同，受力情况也不相同，因此，为不同的车辆行驶工况提供不同的车辆重量计算公式。在计算车辆重量时，根据车辆行驶工况确定相应的车辆重量计算公式。

s211、根据车辆重量计算公式结合目标车辆运行数据确定车辆重量。

按照车辆重量计算公式中的各参数从目标车辆运行数据中获取相应的数据，然后将数据代入到车辆重量计算公式中进行计算，得到车辆重量。

s212、根据各车辆重量确定目标车辆重量。

计算目标车辆重量的方式可以是计算各车辆重量的均值、中位数、众数、众数的均值、最大值、最小值、加权求和等。

作为本实施例的一个可选实施例，当车辆重量计算公式为平稳车辆重量计算公式时，本可选实施例进一步将根据车辆重量计算公式结合目标车辆运行数据确定车辆重量优化为：

b1、根据目标车辆运行数据中的车辆速度、轮胎滚动半径和发动机转速确定传动系总速比。

在本实施例中，平稳车辆重量计算公式具体可以理解为车辆行驶在平稳路面时计算车辆重量的数学公式。车辆行驶工况为平稳路面行驶时，对应的车辆重量计算公式为平稳车辆重量计算公式。

示例性的，本申请实施例提供一种传动系总速比的计算公式：

式中：i总速比为传动系总速比(即传动系不同档位的总传动比)，ig为变速器传动比，i0为主减速器传动比，v为车辆速度，r滚为轮胎滚动半径，n为发动机转速。

b2、根据目标车辆运行数据中的发动机转速差分，以及轮胎滚动半径和传动系总速比确定整车纵向加速度。

示例性的，本申请实施例提供一种整车纵向加速度的计算公式：

ax＝0.377×r滚×δn转速/i总速比×(1000/3600)

其中，ax为整车纵向加速度，r滚为轮胎滚动半径，δn转速为发动机转速的差分，i总速比为传动系总速比。

b3、确定目标车辆运行数据中的发动机输出净扭矩、传动系的传动效率、风阻系数和迎风面积。

发动机输出净扭矩＝(发动机实际扭矩百分比-摩擦扭矩百分比)×基准扭矩。传动系的传动效率常用值为0.9。风阻系数和迎风面积无需计算，可以从目标车辆运行数据中直接获取到。

b4、基于传动系总速比、整车纵向加速度、发动机输出净扭矩、传动系的传动效率、风阻系数、迎风面积、车辆速度和轮胎滚动半径，结合平稳车辆重量计算公式，确定车辆重量。

当车辆行驶在有一定坡角的坡道上，不考虑汽车横向受力影响，纵向动力学平衡方程如下：

ft＝fw+ff+fi+fj

其中，ft为车辆驱动力，fw为空气阻力；ff为滚总阻力；fi为道路坡度阻力，fj为加速阻力。

进一步展开：

其中，m为车辆总质量，tt为发动机输出净扭矩，ig为变速器传动比，i0为主减速器传动比，ηt为传动系的传动效率，常用值0.9，cd为风阻系数，a为迎风面积，v为整车车速，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，i为坡度，ax为整车纵向加速度。ig×i0等于传动系总速比。

当坡路比较平坦，道路滚阻和道路坡阻相对较小，即m×g×f≈0和m×g×i≈0，得到没有风阻的计算公式：

整车在平坦的路面行驶时，发动机扭矩一部分用于克服空气阻力，一部分用于克服加速阻力。将传动系总速比、整车纵向加速度、发动机输出净扭矩、传动系的传动效率、风阻系数、迎风面积、车辆速度和轮胎滚动半径，带入到平稳车辆重量计算公式，计算得到车辆重量。

作为本实施例的一个可选实施例，当车辆重量计算公式为坡路车辆重量计算公式时，本可选实施例进一步将根据车辆重量计算公式结合目标车辆运行数据确定车辆重量优化为：

c1、根据目标车辆运行数据中的车辆速度、轮胎滚动半径和发动机转速比确定传动系总速比。

在本实施例中，坡路车辆重量计算公式具体可以理解为车辆行驶在坡路起伏频繁的路面时计算车辆重量的数学公式。车辆行驶工况为坡路行驶时，对应的车辆重量计算公式为坡路车辆重量计算公式。

c2、根据目标车辆运行数据中的发动机转速差分，以及轮胎滚动半径和传动系总速比确定整车纵向加速度。

c3、确定目标车辆运行数据中的发动机输出净扭矩和传动系的传动效率。

本申请实施例中传动系总速比、整车纵向加速度和发动机输出净扭矩的计算方式与上述b1和b2步骤中的计算方式相同，本申请实施例在此不再叙述。

c4、基于传动系总速比、整车纵向加速度、发动机输出净扭矩、传动系的传动效率和轮胎滚动半径，结合坡路车辆重量计算公式，确定车辆重量。

当坡路起伏频繁，道路滚阻和道路坡阻相对较小，上述平衡方程的展开中m×g×f≈0和m×g×i≈0，同时车速一般不高于60km/h，空气阻力得到包含风阻的计算公式：

整车在坡路起伏频繁的路面行驶时，发动机扭矩大部分用于克服整车加速阻力。将传动系总速比、整车纵向加速度、发动机输出净扭矩、传动系的传动效率和轮胎滚动半径带入坡路车辆重量计算公式，确定车辆重量。

作为本实施例的一个可选实施例，本可选实施例进一步优化包括了根据时间窗函数对各车辆重量进行处理，确定候选车辆重量；根据各候选车辆重量结合预设的置信度条件确定目标车辆重量的置信度。

在本实施例中，候选车辆重量具体可以理解为通过数据处理所得到的用于确定置信度的车辆重量；置信度条件具体可以理解为判断车辆重量置信度的条件。

具体的，时间窗函数的时间窗大小可以根据需求设置，例如，设置为50。车辆重量有2000个，计算第一个车辆重量到第50个车辆重量的中位数，将其作为第一个候选车辆重量。然后，计算第二个车辆重量到第51个车辆重量的中位数，作为第二个候选车辆重量，直到计算到第2000个车辆重量，得到第1951个候选车辆重量。判断各候选车辆重量满足的置信度条件，根据满足的不同置信度条件确定相应的置信度，将确定的相应置信度作为目标车辆重量的置信度。

作为本实施例的一个可选实施例，本可选实施例进一步将根据各候选车辆重量结合预设的置信度条件确定目标车辆重量的置信度优化为：

d1、确定各候选车辆重量的均值、中位数、众数的均值以及候选数据数量。

在本实施例中，候选数据数量具体可以理解为候选车辆重量的个数。计算各候选车辆重量的均值、中位数、众数的均值，并统计候选车辆重量的个数，确定候选数据数量。

d2、计算均值、中位数以及众数的均值之间的差值。

d3、确定各差值和候选数据数量满足的置信度条件，根据相应的置信度条件确定目标车辆重量的置信度。

本发明实施例示例性的提供4种置信度条件及对应的置信度：1、当候选数据数量超过1000个，同时候选车辆重量的均值、中位数和众数的均值之间差值均不超过5000kg，此置信条件对应的置信度为0.8。2、当候选数据数量超过1000个，候选车辆重量的均值和中位数之间差值不超过5000kg，均值和众数之间的差值或者中位数和众数之间差值超过5000kg，此置信条件对应的置信度为0.7。3、当候选数据数量超过1000个，同时候选车辆重量的均值、中位数和众数的均值之间差值不满足上述2种条件中的任意一种时，此置信条件对应的置信度为0.6。4、当候选数据数量不超过1000个时，此置信条件对应的置信度为0.6。

具体的，计算均值、中位数以及众数的均值之间的差值和候选数据数量后，判断各差值和候选数据数量满足哪一种置信度条件，在确定满足的置信度条件后，根据其满足的置信度条件确定相应的置信度，然后将此置信度确定为目标车辆重量的置信度。

本发明实施例提供了一种车辆重量确定方法，通过获取目标车辆运行数据集，所述目标车辆运行数据集包括至少一个车辆运行数据；根据速度对各所述车辆运行数据进行区间划分，并确定最优速度区间；如果所述最优速度区间中的目标车辆运行数据满足预设使能条件，根据各所述目标车辆运行数据对应的车辆行驶工况以及各所述目标车辆运行数据确定目标车辆重量，解决了车辆重量确定过程中重量确定结果不准确的问题，通过对目标车辆运行数据集中的数据进行分析，确定最优速度区间，实现对车辆运行数据的筛选，得到较为准确和平稳的最优速度区间，以及最优速度区间中的目标车辆运行数据，并根据目标车辆运行数据和对应的车辆行驶工况确定目标车辆重量，在计算车辆重量时，考虑不同的车辆行驶工况，分情况计算平稳路面和坡路时的车辆重量，计算结果更加准确。同时在计算出目标车辆重量时，还可以计算目标车辆重量的置信度，以便根据置信度确定目标车辆重量是否可用。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种车辆重量确定装置的结构示意图，该装置包括：获取模块31、区间确定模块32和重量确定模块33。

其中，获取模块31，用于获取目标车辆运行数据集，所述目标车辆运行数据集包括至少一个车辆运行数据；

区间确定模块32，用于根据速度对各所述车辆运行数据进行区间划分，并确定最优速度区间；

重量确定模块33，用于如果所述最优速度区间中的目标车辆运行数据满足预设使能条件，根据各所述目标车辆运行数据对应的车辆行驶工况以及各所述目标车辆运行数据确定目标车辆重量。

本发明实施例提供了一种车辆重量确定装置，通过获取目标车辆运行数据集，所述目标车辆运行数据集包括至少一个车辆运行数据；根据速度对各所述车辆运行数据进行区间划分，并确定最优速度区间；如果所述最优速度区间中的目标车辆运行数据满足预设使能条件，根据各所述目标车辆运行数据对应的车辆行驶工况以及各所述目标车辆运行数据确定目标车辆重量，解决了车辆重量确定过程中重量确定结果不准确的问题，通过对目标车辆运行数据集中的数据进行分析，确定最优速度区间，实现对车辆运行数据的筛选，得到较为准确和平稳的最优速度区间，以及最优速度区间中的目标车辆运行数据，并根据目标车辆运行数据和对应的车辆行驶工况确定目标车辆重量，在计算车辆重量时，考虑不同的车辆行驶工况，分情况计算平稳路面和坡路时的车辆重量，计算结果更加准确。

进一步地，该装置还包括：

数据集获取模块，用于获取车辆运行数据集，其中，所述车辆运行数据集根据车辆停车状态确定；

数量确定模块，用于确定所述车辆运行数据集中的数据数量和/或行驶时长；

判断模块，用于如果所述数据数量和/或行驶时长满足相应的预设阈值条件，将所述车辆运行数据集确定为目标车辆运行数据集。

进一步地，区间确定模块32，包括：

速度确定单元，用于确定各所述车辆运行数据中的车辆速度；

区间划分单元，用于根据预设的速度划分区间确定各所述车辆速度所对应的速度划分区间；

参数确定单元，用于根据各所述速度划分区间中的各所述车辆运行数据确定各所述速度划分区间的区间选择参数；

区间确定单元，用于根据各所述区间选择参数确定最优速度区间。

进一步地，参数确定单元，具体用于针对每个速度划分区间，确定所述速度划分区间中的区间数据数量以及各所述车辆运行数据中的发动机扭矩；根据各所述发动机扭矩确定扭矩方差；将所述扭矩方差与区间数据数量的比值确定为区间选择参数。

进一步地，重量确定模块33，包括：

工况确定单元，用于针对每个目标车辆运行数据，根据所述目标车辆运行数据中的发动机扭矩确定车辆行驶工况；

公式确定单元，用于根据所述车辆行驶工况确定车辆重量计算公式；

重量确定单元，用于根据所述车辆重量计算公式结合所述目标车辆运行数据确定车辆重量；

目标重量确定单元，用于根据各所述车辆重量确定目标车辆重量。

进一步地，当所述车辆重量计算公式为平稳车辆重量计算公式时，重量确定单元具体用于：根据所述目标车辆运行数据中的车辆速度、轮胎滚动半径和发动机转速确定传动系总速比；根据所述目标车辆运行数据中的发动机转速差分，以及所述轮胎滚动半径和传动系总速比确定整车纵向加速度；确定所述目标车辆运行数据中的发动机输出净扭矩、传动系的传动效率、风阻系数和迎风面积；基于所述传动系总速比、整车纵向加速度、发动机输出净扭矩、传动系的传动效率、风阻系数、迎风面积、车辆速度和轮胎滚动半径，结合所述平稳车辆重量计算公式，确定车辆重量。

进一步地，当所述车辆重量计算公式为坡路车辆重量计算公式时，重量确定单元具体用于：根据所述目标车辆运行数据中的车辆速度、轮胎滚动半径和发动机转速确定传动系总速比；根据所述目标车辆运行数据中的发动机转速差分，以及所述轮胎滚动半径和传动系总速比确定整车纵向加速度；确定所述目标车辆运行数据中的发动机输出净扭矩和传动系的传动效率；基于所述传动系总速比、整车纵向加速度、发动机输出净扭矩、传动系的传动效率和轮胎滚动半径，结合所述坡路车辆重量计算公式，确定车辆重量。

进一步地，该装置还包括：

候选重量确定模块，用于根据时间窗函数对各所述车辆重量进行处理，确定候选车辆重量；

置信度确定模块，用于根据各所述候选车辆重量结合预设的置信度条件确定目标车辆重量的置信度。

进一步地，置信度确定模块，包括：

数据处理单元，用于确定各所述候选车辆重量的均值、中位数、众数的均值以及候选数据数量；

差值确定单元，用于计算所述均值、中位数以及众数的均值之间的差值；

置信度确定单元，用于确定各所述差值和候选数据数量满足的置信度条件，根据相应的置信度条件确定所述目标车辆重量的置信度。

本发明实施例所提供的车辆重量确定装置可执行本发明任意实施例所提供的车辆重量确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。