一种路面舒适性指数的确定方法及系统与流程

文档序号:24024254发布日期:2021-02-23 12:44
一种路面舒适性指数的确定方法及系统与流程

本发明涉及路面舒适性指数确定技术领域,特别是涉及一种路面舒适性指数的确定方法及系统。



背景技术:

随着GPS定位以及大数据技术的发展,现代的民用车载导航系统可以做到基于实时的道路拥堵信息为驾驶员提供拥堵路段、行程所需时间等参考,使驾驶员可以做出时间最优的路线选择。为了避免拥堵,导航系统可能给驾驶员推荐一些等级较低的公路,如省道、县道等等。但是我国各地的道路建设水平以及各道路建成的时间差异很大。驾驶员在不知情的情况下可能驶入路面条件较差的路面,导致驾乘人员的心理及生理舒适度下降,甚至对车辆的零部件造成损伤。

车辆行驶在道路不平整的路面时,由于车辆产生的振动,会带动人的身体以及器官产生振动,轻则给人不舒适的感觉,重则引起眩晕、呕吐等。如果道路大部分平整,但是有很多凹坑和凸起时,驾驶员为了选择良好路面,不得不进行大量的转向操作,并且降低车速,这对驾驶员的心理负荷会产生较大的影响,容易使驾驶员疲劳。当车辆行驶在平整道路时,驾驶员会相应的提高车速,此时轮胎噪音成为整车噪音的一个重要来源,长期的噪音会使驾乘人员疲劳、烦躁,容易诱发交通事故。因此导航系统在进行路线推荐时有必要综合该路段的路面舒适度信息,提出更加合理的备选路线。

现在传统的道路行车舒适度测量方式往往由路桥等政府部门专业的设备和人员进行测量,测量的周期长,更新不及时,而且其测得的数据专业化程度高,往往仅代表路面的某一种物理性质,难以直接为驾驶员提供参考。



技术实现要素:

本发明的目的是提供一种路面舒适性指数的确定方法及系统,本发明实现了导航系统可以根据路面舒适性指数为使用者提供实时的道路行车舒适性参考,提高使用者的舒适度。

为实现上述目的,本发明提供了如下方案:

一种路面舒适性指数的确定方法,包括:

实时获取各车辆在对应行程中的信号数据,所述信号数据包括GPS信号、车辆纵侧向加速度信号、悬架动行程信号、方向盘转角信号、车速信号和轮胎噪声声压级信号;

根据各所述车辆在对应行程中的GPS信号确定各所述车辆在对应行程中的道路分叉点,并以所述道路分叉点为节点将各所述车辆在对应行程中的信号数据分为多个路段信号数据;一个车辆在一次行程中的一个路段对应一个所述路段信号数据;

基于所述路段信号数据计算对应路段的路面特征值,并判断所有车辆在对应行程中的全部路段的路面特征值是否全部计算完毕得到第一判断结果,若所述第一判断结果为否,则计算所有车辆在对应行程中的全部路段的路面特征值,直至所有车辆在对应行程中的全部路段的路面特征值全部计算完毕,并将相同路段的路面特征值保存在对应的路面特征值文件中;所述路面特征值包括:平均路面高程值、坑包频率、1°转向回复率、平均转向角和平均噪声声压级;

在路面特征值文件中选取在设定时间段内与设定路段对应的路面特征值组成路面特征值集合,并采用3σ准则对所述路面特征值集合进行剔除得到剔除后的路面特征值集合;

根据所述剔除后的路面特征值集合计算所述设定路段的平均路面高程值的平均值、坑包频率的平均值、1°转向回复率的平均值、平均转向角的平均值和平均噪声声压级的平均值;

基于所述设定路段的平均路面高程值的平均值、所述坑包频率的平均值、所述1°转向回复率的平均值、所述平均转向角的平均值和所述平均噪声声压级的平均值计算所述设定路段的路面舒适性指数,并判断路网中所有路段的路面舒适性指数是否全部计算完毕,得到第二判断结果,若所述第二判断结果为否,则计算路网中所有路段的路面舒适性指数,直至路网中所有路段的路面舒适性指数全部计算完毕,并每隔设定时间间隔返回所述在路面特征值文件中选取在设定时间段内与设定路段对应的路面特征值组成路面特征值集合,并采用3σ准则对所述路面特征值集合进行剔除得到剔除后的路面特征值集合步骤。

可选的,所述基于所述路段信号数据计算对应路段的路面特征值,具体为:

基于所述路段信号数据中的车辆纵侧向加速度信号和所述路段信号数据中的悬架动行程信号计算对应路段的平均路面高程值和对应路段的坑包频率;

基于所述路段信号数据中的方向盘转角信号计算对应路段的1°转向回复率和对应路段的平均转向角;

基于所述路段信号数据中的车速信号和所述路段信号数据中的轮胎噪声声压级信号计算对应路段的平均噪声声压级。

可选的,所述基于所述设定路段的平均路面高程值的平均值、所述坑包频率的平均值、所述1°转向回复率的平均值、所述平均转向角的平均值和所述平均噪声声压级的平均值计算所述设定路段的路面舒适性指数,具体为:根据公式

计算所述路面舒适性指数,其中,index为该路段的路面舒适性指数,为该路段的平均路面高程值的平均值,Zr0为所有路段中平均路面高程值的最大值,为该路段的坑包频率的平均值,fr0为所有路段中坑包频率的最大值,为该路段的1°转向回复率的平均值,Sr0为所有路段中1°转向回复率的最大值,为该路段的平均噪声声压级的平均值,Nn为环境噪声的声压级,N0为所有路段中平均噪声声压级的最大值,为该路段的平均转向角的平均值,Sp0为所有路段中平均转向角的最大值。

可选的,所述基于所述路段信号数据中的车辆纵侧向加速度信号和所述路段信号数据中的悬架动行程信号计算对应路段的平均路面高程值和对应路段的坑包频率,具体为:

基于车辆动力学模型和所述路段信号数据中的车辆纵侧向加速信号计算对应路段的悬架行程变化值;

基于所述路段信号数据中的悬架动行程信号和对应路段的车辆纵侧向加速度引起的悬架动行程变化值计算对应路段的平均路面高程值和对应路段的坑包频率。

可选的,所述基于所述路段信号数据中的方向盘转角信号计算对应路段的1°转向回复率和对应路段的平均转向角,具体为:

根据所述路段信号数据中的方向盘转角信号确定对应路段的1°转向回复数,所述1°转向回复数为方向盘反打角大于1°的次数;

基于所述1°转向回复数计算对应路段的1°转向回复率和对应路段的平均转向角。

可选的,所述基于所述路段信号数据中的车速信号和所述路段信号数据中的轮胎噪声声压级信号计算对应路段的平均噪声声压级,具体为:

根据所述路段信号数据中的车速信号确定对应路段的平均车速;

根据所述平均车速和所述路段信号数据中的轮胎噪声声压级信号计算对应路段的平均噪声声压级。

可选的,所述基于所述路段信号数据中的悬架动行程信号和对应路段的车辆纵侧向加速度引起的悬架动行程变化值计算对应路段的平均路面高程值和对应路段的坑包频率,具体为:

根据公式计算所述平均路面高程值,其中Zsus为所述悬架动行程信号,Zacc为所述车辆纵侧向加速度引起的悬架动行程变化值,Zr为所述平均路面高程值,l为车辆在对应路段的行驶里程,lend为l的最大取值;

根据公式fr=Tr/lend计算所述坑包频率,其中,fr为该路段的坑包频率,Tr为路段中的坑包总数,lend为l的最大取值;。

可选的,所述基于对应路段的1°转向回复数计算对应路段的1°转向回复率和对应路段的平均转向角,具体为:

根据公式Sr=S/lend计算所述1°转向回复率,其中,Sr为1°转向回复率,S为1°转向回复数,lend为l的最大取值;

根据公式计算所述平均转向角,其中,Sp为平均转向角,Sa为方向盘转角信号,l为车辆行驶里程,lend为l的最大取值;

一种路面舒适性指数的确定系统,包括:

车载模块和数据中心;所述车载模块与所述数据中心通过无线连接;

所述车载模块用于实时获取各车辆在对应行程中的信号数据,所述信号数据包括GPS信号、车辆纵侧向加速度信号、悬架动行程信号、方向盘转角信号、车速信号和轮胎噪声声压级信号;

所述数据中心包括:

路段确定模块,用于根据各所述车辆在对应行程中的GPS信号确定各所述车辆在对应行程中的道路分叉点,并以所述道路分叉点为节点将各所述车辆在对应行程中的信号数据分为多个路段信号数据;一个车辆在一次行程中的一个路段对应一个所述路段信号数据;

样本数据处理模块,用于基于所述路段信号数据计算对应路段的路面特征值,并判断所有车辆在对应行程中的全部路段的路面特征值是否全部计算完毕得到第一判断结果,若所述第一判断结果为否,则计算所有车辆在对应行程中的全部路段的路面特征值,直至所有车辆在对应行程中的全部路段的路面特征值全部计算完毕,并将相同路段的路面特征值保存在对应的路面特征值文件中;所述路面特征值包括:平均路面高程值、坑包频率、1°转向回复率、平均转向角和平均噪声声压级;

路面舒适度指数实时更新模块,用于在路面特征值文件中选取在设定时间段内与设定路段对应的路面特征值组成路面特征值集合,并采用3σ准则对所述路面特征值集合进行剔除得到剔除后的路面特征值集合;根据所述剔除后的路面特征值集合计算所述设定路段的平均路面高程值的平均值、坑包频率的平均值、1°转向回复率的平均值、平均转向角的平均值和平均噪声声压级的平均值;基于所述设定路段的平均路面高程值的平均值、所述坑包频率的平均值、所述1°转向回复率的平均值、所述平均转向角的平均值和所述平均噪声声压级的平均值计算所述设定路段的路面舒适性指数,并判断路网中所有路段的路面舒适性指数是否全部计算完毕,得到第二判断结果,若所述第二判断结果为否,则计算路网中所有路段的路面舒适性指数,直至路网中所有路段的路面舒适性指数全部计算完毕,并每隔设定时间间隔返回所述在路面特征值文件中选取在设定时间段内与设定路段对应的路面特征值组成路面特征值集合,并采用3σ准则对所述路面特征值集合进行剔除得到剔除后的路面特征值集合步骤。

可选的,所述样本数据处理模块包括:

悬架动行程数据处理模块,用于基于所述路段信号数据中的车辆纵侧向加速度信号和所述路段信号数据中的悬架动行程信号计算对应路段的平均路面高程值和对应路段的坑包频率;

方向盘转角数据处理模块,用于基于所述路段信号数据中的方向盘转角信号计算对应路段的1°转向回复率和对应路段的平均转向角;

轮胎噪声数据处理模块,用于基于所述路段信号数据中的车速信号和所述路段信号数据中的轮胎噪声声压级信号计算对应路段的平均噪声声压级。

根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:本发明根据采集的信号数据计算路面特征值,再根据特征值计算舒适度指数,实现了导航系统可以根据路面舒适性指数为使用者提供实时的道路行车舒适性参考,让使用者选择更加舒适的道路,提高使用者的舒适度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例1提供的路面舒适性指数的确定方法的流程图;

图2为本发明实施例1提供的路面舒适性指数的确定系统的组成结构示意图;

图3为本发明实施例2提供的车载模块的组成示意图;

图4为本发明实施例2提供的车载模块安装位置示意图;

图5为本发明实施例2提供的数据中心组成结构示意图;

图6为本发明实施例2提供的车载模块的工作流程图;

图7为本发明实施例2提供的样本数据处理模块的工作流程图;

图8为本发明实施例2提供的悬架动行程数据处理模块的工作流程图;

图9为本发明实施例2提供的方向盘转角数据处理模块的工作流程图;

图10为本发明实施例2提供的轮胎噪声数据处理模块的工作流程图;

图11为本发明实施例2提供的实时发布模块的工作流程图;

图12为本发明实施例2提供的车载模块更为具体的工作流程图;

图13为本发明实施例2提供的样本处理模块更为具体的工作流程图;

图14为本发明实施例2提供的实时发布模块更为具体的工作流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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他实施例,都属于本发明保护的范围。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例1

如图1所示,提供了一种路面舒适性指数的确定方法,所述方法包括:

101:实时获取各车辆在对应行程中的信号数据。所述信号数据包括GPS信号、车辆纵侧向加速度信号、悬架动行程信号、方向盘转角信号、车速信号和轮胎噪声声压级信号。

102:根据各所述车辆在对应行程中的GPS信号确定所述各所述车辆在对应行程中的道路分叉点,并以所述道路分叉点为节点将各所述车辆在对应行程中的信号数据分为多个路段信号数据。一个车辆在一次行程中的一个路段对应一个所述路段信号数据。

103:基于所述路段信号数据计算对应路段的路面特征值。并判断所有车辆在对应行程中的全部路段的路面特征值是否全部计算完毕得到第一判断结果,若所述第一判断结果为否,则计算所有车辆在对应行程中的全部路段的路面特征值,直至所有车辆在对应行程中的全部路段的路面特征值全部计算完毕,并将相同路段的路面特征值保存在对应的路面特征值文件中。所述路面特征值包括:平均路面高程值、坑包频率、1°转向回复率、平均转向角和平均噪声声压级。

104:在路面特征值文件中选取在设定时间段内与设定路段对应的路面特征值组成路面特征值集合,并采用3σ准则对所述路面特征值集合进行剔除得到剔除后的路面特征值集合。

105:根据所述剔除后的路面特征值集合计算所述设定路段的平均路面高程值的平均值、坑包频率的平均值、1°转向回复率的平均值、平均转向角的平均值和平均噪声声压级的平均值。

106:基于所述设定路段的平均路面高程值的平均值、所述坑包频率的平均值、所述1°转向回复率的平均值、所述平均转向角的平均值和所述平均噪声声压级的平均值计算所述设定路段的路面舒适性指数,并判断路网中所有路段的路面舒适性指数是否全部计算完毕,得到第二判断结果,若所述第二判断结果为否,则计算路网中所有路段的路面舒适性指数,直至路网中所有路段的路面舒适性指数全部计算完毕,并每隔设定时间间隔返回104。

其中,103具体为:

基于所述路段信号数据中的车辆纵侧向加速度信号和所述路段信号数据中的悬架动行程信号计算对应路段的平均路面高程值和对应路段的坑包频率。

基于所述路段信号数据中的方向盘转角信号计算对应路段的1°转向回复率和对应路段的平均转向角。

基于所述路段信号数据中的车速信号和所述路段信号数据中的轮胎噪声声压级信号计算对应路段的平均噪声声压级。

其中,106具体为:根据公式

计算所述路面舒适性指数,其中,index为该路段的路面舒适性指数,为该路段的平均路面高程值的平均值,Zr0为所有路段中平均路面高程值的最大值,为该路段的坑包频率的平均值,fr0为所有路段中坑包频率的最大值,为该路段的1°转向回复率的平均值,Sr0为所有路段中1°转向回复率的最大值,为该路段的平均噪声声压级的平均值,Nn为环境噪声的声压级,N0为所有路段中平均噪声声压级的最大值,为该路段的平均转向角的平均值,Sp0为所有路段中平均转向角的最大值。

其中,103中所述基于所述路段信号数据中的车辆纵侧向加速度信号和所述路段信号数据中的悬架动行程信号计算对应路段的平均路面高程值和对应路段的坑包频率,具体为:

基于车辆动力学模型和所述路段信号数据中的车辆纵侧向加速信号计算对应路段的悬架行程变化值。

基于所述路段信号数据中的悬架动行程信号和对应路段的车辆纵侧向加速度引起的悬架动行程变化值计算对应路段的平均路面高程值和对应路段的坑包频率。

其中,103中所述基于所述路段信号数据中的方向盘转角信号计算对应路段的1°转向回复率和对应路段的平均转向角,具体为:

根据所述路段信号数据中的方向盘转角信号确定对应路段的1°转向回复数,所述1°转向回复数为方向盘反打角大于1°的次数。

基于所述1°转向回复数计算对应路段的1°转向回复率和对应路段的平均转向角。

其中,103中所述基于所述路段信号数据中的车速信号和所述路段信号数据中的轮胎噪声声压级信号计算对应路段的平均噪声声压级,具体为:

根据所述路段信号数据中的车速信号确定对应路段的平均车速。

根据所述平均车速和所述路段信号数据中的轮胎噪声声压级信号计算对应路段的平均噪声声压级。

其中,基于所述路段信号数据中的悬架动行程信号和对应路段的车辆纵侧向加速度引起的悬架动行程变化值计算对应路段的平均路面高程值和对应路段的坑包频率,具体为:

根据公式计算所述平均路面高程值,其中Zsus为所述悬架动行程信号,Zacc为所述车辆纵侧向加速度引起的悬架动行程变化值,Zr为所述平均路面高程值,l为车辆在对应路程的行驶里程,lend为l的最大取值。

根据公式fr=Tr/lend计算所述坑包频率,其中,fr为该路段的坑包频率,Tr为路段中的坑包总数,lend为l的最大取值。

其中,基于对应路段的1°转向回复数计算对应路段的1°转向回复率和对应路段的平均转向角,具体为:

根据公式Sr=S/lend计算所述1°转向回复率,其中,Sr为1°转向回复率,S为1°转向回复数,lend为l的最大取值。

根据公式计算所述平均转向角,其中,Sp为平均转向角,Sa为方向盘转角信号,l为车辆行驶里程,lend为l的最大取值。

如图2所示,本实施例还提供了与上述方法对应的路面舒适性指数的确定系统,所述系统包括:

车载模块1和数据中心2;所述车载模块1与所述数据中心2通过网络连接。

所述车载模块1用于实时获取各车辆在对应行程中的信号数据,所述信号数据包括GPS信号、车辆纵侧向加速度信号、悬架动行程信号、方向盘转角信号、车速信号和轮胎噪声声压级信号。

所述数据中心2包括:

路段确定模块3,用于根据各所述车辆在对应路程中的GPS信号确定各所述车辆在对应行程中的道路分叉点,并以所述道路分叉点为节点将各所述车辆在对应行程中的信号数据分为多个路段信号数据;一个车辆在一次行程中的一个路段对应一个所述路段信号数据。

样本数据处理模块4,用于基于所述路段信号数据计算对应路段的路面特征值,并判断所有车辆在对应行程中的全部路段的路面特征值是否全部计算完毕得到第一判断结果,若所述第一判断结果为否,则计算所有车辆在对应行程中的全部路段的路面特征值,直至所有车辆在对应行程中的全部路段的路面特征值全部计算完毕,并将相同路段的路面特征值保存在对应的路面特征值文件中;所述路面特征值包括:平均路面高程值、坑包频率、1°转向回复率、平均转向角和平均噪声声压级。

路面舒适度指数实时更新模块5,用于在路面特征值文件中选取在设定时间段内与设定路段对应的路面特征值组成路面特征值集合,并采用3σ准则对所述路面特征值集合进行剔除得到剔除后的路面特征值集合;根据所述剔除后的路面特征值集合计算所述设定路段的平均路面高程值的平均值、坑包频率的平均值、1°转向回复率的平均值、平均转向角的平均值和平均噪声声压级的平均值;基于所述设定路段的平均路面高程值的平均值、所述坑包频率的平均值、所述1°转向回复率的平均值、所述平均转向角的平均值和所述平均噪声声压级的平均值计算所述设定路段的路面舒适性指数,并判断路网中所有路段的路面舒适性指数是否全部计算完毕,得到第二判断结果,若所述第二判断结果为否,则计算路网中所有路段的路面舒适性指数,直至路网中所有路段的路面舒适性指数全部计算完毕,并每隔设定时间间隔返回所述在路面特征值文件中选取在设定时间段内与设定路段对应的路面特征值组成路面特征值集合,并采用3σ准则对所述路面特征值集合进行剔除得到剔除后的路面特征值集合步骤。

其中,所述样本数据处理模块4包括:

悬架动行程数据处理模块,用于基于所述路段信号数据中的车辆纵侧向加速度信号和所述路段信号数据中的悬架动行程信号计算对应路段的平均路面高程值和对应路段的坑包频率。

方向盘转角数据处理模块,用于基于所述路段信号数据中的方向盘转角信号计算对应路段的1°转向回复率和对应路段的平均转向角。

轮胎噪声数据处理模块,用于基于所述路段信号数据中的车速信号和所述路段信号数据中的轮胎噪声声压级信号计算对应路段的平均噪声声压级。

实施例2

本实施例提供了一种更为具体的路面舒适性指数的确定系统,包括车载模块和数据中心。如图3所示,车载模块包括:板载麦克风、CAN模块、4G通讯模块和车载处理单元。其中板载麦克风电联至车载处理单元,用于采集轮胎的噪声。CAN模块与车载网络和车载处理单元电联,用于获取车辆传感器的数据。4G通讯模块电联至车载处理单元,用于将获取的数据发送到数据中心。如图4所示,车载模块1安装于车辆的后轮拱,安装后麦克风位于轮胎的中分面上,正对轮胎。如图5所示,数据中心部分包括:网络接入模块和处理单元。网络接入模块用于接收车载模块上传的数据。处理单元上运行着路面舒适指数实时更新算法,该算法包括两个模块:样本数据处理模块和实时发布模块。样本数据处理模块将采集到的单车数据处理为与路面相关的特征值,实时发布模块综合一段时间内的样本特征值计算出路面舒适性指数。

本实施例提供的一种更为具体的路面舒适性指数的确定系统的工作流程如下:

1如图6所示,车载模块的工作流程:

步骤1:车载模块收到车辆启动信号,初始化各个数据采集模块。

步骤2:如图12所示,车载模块通过CAN总线与声压级传感器采集车辆数据,并转存为数据文件。采集的数据包括:GPS信号、车速信号、悬架动行程信号、车辆纵侧向加速度信号、方向盘转角信号、轮胎噪声声压级信号。

步骤3:车载模块检测车辆是否熄火。如果车辆未熄火,则继续进行步骤2。如果车辆熄火,则将采集到的数据文件压缩发送至数据中心。

步骤4:车载模块将本次行程的数据发送完毕后,进入待机状态。

2如图7和图13所示,样本数据处理模块的工作流程:

步骤1:数据中心接收到某车上传的一次行程的数据文件。

步骤2:数据中心根据采集到的GPS信号以道路分叉点为节点将一次行程的数据切分为n个路段。

步骤3:数据中心循环处理每一个路段的数据,得出相应的特征值。单个路段数据的处理包括3个部分:悬架动行程数据处理模块、方向盘转角数据处理模块和轮胎噪声数据处理模块。

步骤4:数据中心结束本次处理。

其中,如图8所示,悬架动行程数据处理模块的工作流程:

步骤1:利用车辆动力学模型计算出由于车辆的纵侧向加速导致的悬架行程变化Zacc。

步骤2:按照公式Zroad=Zsus-Zacc,计算由于路面不平度导致的悬架动行程Zroad,其中Zsus为车载模块上传的悬架动行程信号。

步骤3:计算Zroad的绝对值对行驶里程的积分,公式为

步骤4:计算平均路面高程值Zr,公式为Zr=Sroad/lend。

步骤5:扫描Zroad信号,将|Zroad|≥3*Zr的一个连续的微路段视为一次坑包。统计该路段下坑包总数Tr。

步骤6:计算该路段下的坑包频率,公式为fr=Tr/lend。

步骤7:将平均路面高程值Zr与坑包频率fr保存在该路段的样本文件中(每个样本文件对应一个实际路段。文件中还有其他车辆上传的行程数据处理得到的结果。而且不仅有这次行程的3个路段的文件,还有路网中其他路段的样本文件,只是举一个例子说明)。

如图9所示,方向盘转角数据处理模块的工作流程:

步骤1:扫描方向盘转角数据Sa,将方向盘反打大于1°视为驾驶员为保持特定的行驶轨迹而做出的修正。统计该路段下所有的1°转向回复数S。

步骤2:计算该路段下1°转向回复率,公式为Sr=S/lend。

步骤3:计算该路段下的转向功P,即方向盘转角的绝对值对行驶里程的积分,公式为其中l为行驶里程。

步骤4:计算该路段下的平均转向角Sp,公式为Sp=P/lend。

步骤5:将1°转向回复率与平均转向角保存在该路段的样本文件中。

如图10所示,轮胎噪声数据处理模块的工作流程:

步骤1:获取近期行驶在该路段的车辆的平均车速

步骤2:扫描该车的车速数据,提取出车速为的微路段。

步骤3:计算该微路段下的平均噪声声压级N。

步骤4:将平均噪声声压级N保存在该路段的样本文件中。

3如图11和图14所示,实时发布模块的工作流程:

步骤1:读取某一路段近一段时间T内所有的样本文件。

步骤2:分别计算5个特征值的均值,按照3σ准则剔除离群点的值。

步骤3:计算剔除离群点后5个特征值的均值。

步骤4:按照公式计算出路面舒适性指数,公式为:

其中,index为该路段的路面舒适性指数,为该路段的平均路面高程值的平均值,Zr0为所有路段中平均路面高程值的最大值,为该路段的坑包频率的平均值,fr0为所有路段中坑包频率的最大值,为该路段的1°转向回复率的平均值,Sr0为所有路段中1°转向回复率的最大值,为该路段的平均噪声声压级的平均值,Nn为环境噪声的声压级,N0为所有路段中平均噪声声压级的最大值,为该路段的平均转向角的平均值,Sp0为所有路段中平均转向角的最大值。

步骤5:将该指数发布为该路段的路面舒适性指数。

结合上述实施例,本发明有以下技术效果:

1、低成本。利用大量安装车载模块的车辆提供的信息,免去了安排专业人员进行测量的工作,极大的降低了成本。该优点来源于车载模块利用车辆本身的CAN网络来获取信息,而不需要增加额外的传感器,将车辆本身作为一种测量路面的传感器。

2、实时性。数据中心实时的接收到大量车辆上传的数据,并及时处理,可以做到实时的更新道路的舒适程度。避免了传统测量方式测量周期长,数据发布后往往路面状况已经改变。该优点来源于车载模块的工作方式,在一次行程结束后即刻上传数据,数据中心在收到车辆数据后开始处理获取特征值,实时发布模块综合近一段时间的样本发布舒适性指数。

3、提供路面舒适度的信息。可以为导航系统的使用者提供行驶在该路面是否舒适的信息,增加了使用者进行决策的维度,以做出最适合自己的决策。该优点来源于路面舒适指数的计算方式,其综合了路面不平度,坑包频率、平均转向角、转向回复率、轮胎噪声几方面的特征。综合考虑了路面对驾乘人员造成的舒适性方面的影响。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

再多了解一些
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