一种汽车运动控制性能的评估方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种汽车运动控制性能的评估方法及装置。
【背景技术】
[0002] 近年来，智能车己经成为世界汽车领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。智 能车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。其中智能车 的运动控制是自动驾驶系统中一项比较重要的技术。它直接影响智能车在实时运动过程中 跟随预期路径及预期速度的准确程度、乘客的舒适感以及驾驶安全。
[0003] 在开发智能车的过程中，往往会单独对其运动控制性能进行调试与评估，直至达 到满意程度或者达到后续工作的基本要求。但现有评估方法大多只是开发人员的主观感 受，缺少科学的实验数据分析。比如开发人员会以是否偏离车道线判断横向误差好坏、速度 是否在给定数值附近波动判断纵向误差好坏、人为感觉评定舒适程度等。
[0004] 若利用上述人为主观感受来判断智能车运动控制性能，首先不能准确地知道运动 控制的过程中产生的误差到底有多大。以车道线为参照物，车辆在不压线的前提下，可能会 存在lm的误差，也就是说运动控制误差在lm以内，开发人员可能会认为没有误差。其次， 人能感觉到速度的不平稳，但是并不能对不平稳程度进行量化。再者，开发人员较难分辨性 能接近但又不同的运动控制系统的性能高低。最后，不同的开发人员可能有不同的感受，从 而得出不同的评价，缺少一个公认标准。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题在于，提供一种汽车运动控制性能的评估方法及装 置，能够多角度定量地评估汽车的运动控制性能。
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明提供一种汽车运动控制性能的评估方法，包括： 步骤S1，获取测试车的基准GPS轨迹以及沿所述基准GPS轨迹行驶的基准速度变化曲 线. 步骤S2,使所述测试车在其运动控制系统的控制下，按所述基准轨迹及基准实时速度 行驶，获取实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制 动百分比变化曲线； 步骤S3,计算所述实际行驶的GPS轨迹与所述基准GPS轨迹的不重合度，得到第一评估 结果； 步骤S4,计算所述实际行驶的速度变化曲线与所述基准速度变化曲线的不重合度，得 到第二评估结果； 步骤S5,根据所述方向盘转角变化曲线的幅频特性，计算在第一频率段中所有大于第 一阈值的振幅的和，得到第三评估结果； 步骤S6,根据所述扭矩变化曲线的幅频特性，计算在第二频率段中所有大于第二阈值 的振幅的和，以及根据所述制动百分比变化曲线的幅频特性，计算在第三频率段中所有大 于第三阈值的振幅的和，得到第四评估结果。
[0007] 其中，所述步骤S1具体包括： 人工驾驶所述测试车，分别在各个采样点的采集实时GPS坐标及实时速度值，由所述 各个采样点的实时GPS坐标形成所述基准GPS轨迹，所述各个采样点的实时速度值形成所 述基准速度变化曲线。
[0008] 其中，所述步骤S2具体包括： 使所述测试车在其运动控制系统的控制下，重现所述步骤S1所获取的各采样点实时 GPS坐标及实时速度，采集实际行驶的实时GPS坐标、速度、方向盘转角、扭矩和制动百分 t匕，并分别形成实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线 和制动百分比变化曲线。
[0009] 其中，所述步骤S3具体包括： 计算所述基准GPS轨迹与所述实际行驶的GPS轨迹横向距离误差的标准差，所述横向 距离误差的标准差为所述第一评估结果。
[0010] 其中，所述步骤S4具体包括： 计算所述基准速度与实际行驶的速度误差的标准差，所述速度误差的标准差为所述第 二评估结果。
[0011] 其中，所述步骤S5还包括： 通过标定测试确定所述第一频率段、频率变化的第一分度值以及振幅第一阈值。
[0012] 其中，所述步骤S6还包括： 通过标定测试确定所述第二频率段、第三频率段、频率变化的第二分度值以及振幅的 第二阈值、第三阈值。
[0013] 其中，还包括步骤： 根据重视程度为所述四个评估结果分别设定权重，然后相加，求得加权和，所述述加权 和为综合评估结果。
[0014] 其中，在所述设定权重之前还包括步骤： 将所述四个评估结果归一到同一个数量级上。
[0015] 本发明还提供一种汽车运动控制性能的评估装置，包括： 第一获取单元，用于获取测试车的基准GPS轨迹以及沿所述基准GPS轨迹行驶的基准 速度变化曲线； 第二获取单元，用于使所述测试车在其运动控制系统的控制下，按所述基准轨迹及基 准实时速度行驶，获取实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变 化曲线和制动百分比变化曲线； 第一评估单元，用于计算所述实际行驶的GPS轨迹与所述基准GPS轨迹的不重合度，得 到第一评估结果； 第二评估单元，用于计算所述实际行驶的速度变化曲线与所述基准速度变化曲线的不 重合度，得到第二评估结果； 第三评估单元，用于根据所述方向盘转角变化曲线的幅频特性，计算在第一频率段中 所有大于第一阈值的振幅的和，得到第三评估结果； 第四评估单元，用于根据所述扭矩变化曲线的幅频特性，计算在第二频率段中所有大 于第二阈值的振幅的和，以及根据所述制动百分比变化曲线的幅频特性，计算在第三频率 段中所有大于第三阈值的振幅的和，得到第四评估结果。
[0016] 实施本发明实施例将带来如下有益效果：本发明利用统计学和频谱分析这两种数 学工具，分别从四个角度分析测试数据，将控制误差与乘坐舒适度进行量化，得出了运动控 制系统评估结果，从数学的角度全方位反映运动控制性能，有效代替了人为感观粗略评价 汽车运动控制性能的方法，并且有利于形成统一的评估标准。
【附图说明】
[0017] 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，下面将对实施例或现 有技术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 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的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。
[0018] 图1是本发明实施例一一种汽车运动控制性能的评估方法的流程示意图。
[0019] 图2是本发明实施例二一种汽车运动控制性能的评估装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0020] 下面参考附图对本发明的优选实施例进行描述。
[0021] 请参照图1所示，本发明实施例一提供一种汽车运动控制性能的评估方法，包括： 步骤S1，获取测试车基准GPS轨迹以及沿所述基准GPS轨迹行驶的基准速度变化曲 线. 步骤S2,使所述测试车在其运动控制系统的控制下，按所述基准轨迹及基准实时速度 行驶，获取实际行驶的GPS轨迹、速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制 动百分比变化曲线； 步骤S3,计算所述实际行驶的GPS轨迹与所述基准GPS轨迹的不重合度，得到第一评估 结果； 步骤S4,计算所述实际行驶的速度变化曲线与所述基准速度变化曲线的不重合度，得 到第二评估结果； 步骤S5,根据所述方向盘转角变化曲线的幅频特性，计算在第一频率段中所有大于第 一阈值的振幅的和，得到第三评估结果； 步骤S6,根据所述扭矩变化曲线的幅频特性，计算在第二频率段中所有大于第二阈值 的振幅的和，以及根据所述制动百分比变化曲线的幅频特性，计算在第三频率段中所有大 于第三阈值的振幅的和，得到第四评估结果。
[0022] 以下对各步骤进行具体说明。本发明实施例中，测试车具体可以是智能车、自动驾 驶车或其他具有自动行驶功能的汽车。
[0023] 步骤S1中，获取测试车的基准GPS轨迹以及沿所述基准GPS轨迹行驶的基准速度 变化曲线，用于为后续步骤S2重现所述轨迹和速度提供一个基准。由于本发明实施例通过 步骤S2的重现，来评估智能车运动控制的误差，所以步骤S1的基准也并非固定不变，但只 要获取到GPS轨迹以及速度变化曲线，则后续由步骤S2在智能车自身运动控制系统控制下 进行重现。至于步骤S1的获取方式，可以通过计算机模拟，也可以通过测试人员在测试路 段人工驾驶。以人工驾驶为例，测试人员在测试路段手动驾驶测试智能车，并用软件记录测 试智能车分别在各个采样点的实时GPS坐标(本实施例中记为X。，Y。）及实时速度(本实施 例中记为V。)，需要说明的是，这些数据均为矢量数据。由这些各个采样点的实时GPS坐标 形成基准GPS轨迹，各个采样点的实时速度值形成基准速度变化曲线。
[0024] 步骤S2对步骤S1所获取的基准GPS轨迹以及基准速度变化曲线的重现，是获取 评估用的实验数据的方式。让测试智能车在其运动控制系统的控制下，重现步骤S1所获得 的各采样点GPS坐标形成的轨迹及速度，并同样通过软件记录实时的GPS坐标(本实施例中 记为Xi，Y〇、速度(本实施例中记为ν〇、方向盘转角(本实施例中记为θ〇、扭矩(本实施例 中记为?\)和制动百分比(本实施例中记为队），由这些数据分别形成实际行驶的GPS轨迹、 速度变化曲线、方向盘转角变化曲线、扭矩变化曲线和制动百分比变化曲线。需要说明的 是，这些数据均为矢量数据。
[0025] 通过步骤S1和S2获取的曲线，可以分别进行两个角度的评估，其中，步骤S3从横 向距离误差角度评估运动控制性能，而步骤S4从速度误差角度评估运动控制性能，这两个 角度均属于运动控制误差的角度，反映跟随准确性。
[0026] 具体来说，步骤S3计算所述实际行驶的GPS轨迹与所述基准GPS轨迹的不重合 度，即计算基准GPS轨迹与实际行驶的GPS轨迹横向距离误差的"标准差"。在采样点足够 多的情况下，可以直接求得实际行驶的GPS坐标（\，与基准GPS坐标（X。，Υ。）的距离 值，S除W粜烊占救骨η ·即
SDd即为所述横向距离误差的"标准差"，也是第一评估结果，其值越大，说明轨迹跟随 性能越差；反之，越好。
[0027] 步骤S4计算所述实际行驶的速度变化曲线与所述基准速度变化曲线的不重合 度，即计算基准速度与实际行驶的速度误差的"标准差"。如果采样的速度频率足够大，可以 直接求得实际速度A与基准速度V。的速度差，再除以采样点数量n，即
SDV即为所述速度误差的"标准差"，也是第二评估结果，其值越大，说