一种轮速比的获取方法及装置与流程

本发明涉及车辆控制技术领域，尤其涉及一种轮速比的获取方法及装置。

背景技术：

车辆的轮速比能够反应车辆的行驶状态，对于车辆安全驾驶有重要的意义。目前，轮速比的计算主要是通过获取车辆实时的轮速计算出瞬时的车辆轮速比，然而，在车辆行驶过程中，不同的路况环境因素对于车辆瞬时的轮速影响很大，导致所计算出的车辆轮速比无法真实地反应出车辆自身在行驶过程中的轮速差异，因此，如何获取车辆准确的轮速比是亟需解决的问题。

技术实现要素：

鉴于上述问题，本发明提出了一种轮速比的获取方法及装置，主要目的在于获得车辆准确的轮速比。

为达到上述目的，本发明主要提供如下技术方案：

一方面，本发明提供一种轮速比的获取方法，具体包括：

在车辆的定位过程中，获取能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据；

获取在两个相邻的车辆定位数据之间所述车辆的后轮产生的轮速；

判断所述两个相邻的车辆定位数据之间的路线距离是否大于预设的第一距离阈值，且小于预设的第二距离阈值；

若是，则获取所述两个相邻的表征车辆行驶稳定的车辆定位数据的航向角差值；

根据所述航向角差值和所述车辆的后轮产生的轮速，对预设的轮速比进行修正，得到所述车辆的实际轮速比。

另一方面，本发明提供一种轮速比的获取装置，具体包括：

定位数据获取单元，用于在车辆的定位过程中，获取能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据；

轮速获取单元，用于获取在所述定位数据获取单元获取的两个相邻的车辆定位数据之间所述车辆的后轮产生的轮速；

判断单元，用于判断所述轮速获取单元获取的两个相邻的车辆定位数据之间的路线距离是否大于预设的第一距离阈值，且小于预设的第二距离阈值，若是，则触发航向差值获取单元；

航向差值获取单元，用于获取所述两个相邻的车辆定位数据中的航向角的航向角差值；

轮速比获取单元，用于根据所述航向差值获取单元获取的航向角差值和所述车辆的后轮产生的轮速，对预设的轮速比进行修正，得到所述车辆的实际轮速比。

另一方面，本发明提供一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述的轮速比的获取方法。

另一方面，本发明提供一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述的轮速比的获取方法。

借由上述技术方案，本发明提供的一种轮速比的获取方法及装置，主要应用在车辆定位过程中，通过获取两个相邻的且能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据之间车辆后轮产生的轮速以及该车辆的航向角差值，对车辆预设的轮速比进行修正，得到该车辆的实际轮速比。考虑到道路或者驾驶者的问题，如车辆并线会导致车辆的航向角的瞬时变化，而道路颠簸会导致的车轮抖动、摇摆，导致车辆的实时轮速的比值发生较大的变化，本发明并没有采用基于车辆总线获取的实时轮速的比值，而是在车辆行驶时，通过定位过程持续产生的车辆定位数据以及后轮的轮速，在车辆行驶稳定时，得到车辆的轮速比，由于车辆行驶稳定时导致车轮的轮速瞬时变化较大的因素较少，因此，本发明提供的轮速比与通过瞬时轮速计算出的轮速比相比具有更高的准确性，也更能反应车辆实际行驶过程中的轮速比。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提出的一种轮速比的获取方法流程图；

图2示出了本发明实施例提出的一种判断车辆定位数据表征车辆行驶稳定的方法流程图；

图3示出了本发明实施例提出的一种计算轮速比的方法流程图；

图4示出了本发明实施例提出的一种轮速比的获取装置组成框图；

图5示出了本发明实施例提出的另一种轮速比的获取装置组成框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明实施例提供了一种轮速比的获取方法，具体步骤如图1所示，包括：

101、在车辆的定位过程中，获取能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据。

本步骤中，能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据需要通过对车辆行驶一段距离的过程进行分析得到，可见，本发明中获取轮速比的基础是对车辆行驶一段距离中的行驶数据进行筛选，得到能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据用于获取轮速比。而不是获取车辆实时的轮速，计算瞬时的车辆轮速比。

102、获取在两个相邻的车辆定位数据之间所述车辆的后轮产生的轮速。

本步骤中两个相邻的车辆定位数据之间所述车辆的后轮产生的轮速是指：从两个相邻的车辆定位数据中定位时间早的一个车辆定位数据对应的位置行驶到定位时间晚的一个车辆定位数据对应的位置，所述车辆的后轮产生的所有轮速。所述轮速可以通过车辆的can总线获得。比如，车辆一秒钟输出一次轮速，两个相邻的车辆定位数据的定位时间分别为：1：05分到1：06分，则一共会获得60组轮速，每一组包括左后轮的轮速和右后轮的轮速。需要说明的是，本实施例所有涉及具体数值的举例，均为更清楚地说明本实施例，不应视为对实施例的限制。

此外，本步骤获取的车辆轮速为后轮轮速，这是因为现有的车辆前轮一般为转向轮，前轮的方向一般会受到驾驶员的控制，而方向的变化会影响轮速，因此，为避免人为因素导致的误差，在本实施例中，以车辆的后轮作为轮速的采集对象。车辆的后轮分为左右两侧，对于一侧有多个后轮的车辆，在本实施例中视为一个后轮，因此，本发明获取的后轮产生的轮速包括左后轮轮速与右后轮轮速。

需要指出的是，本步骤中轮速的定义是车轮移动的速度，其单位为米每秒，而非车轮的转速。

103、判断两个相邻的车辆定位数据之间的路线距离是否大于预设的第一距离阈值，且小于预设的第二距离阈值，若是，则进入步骤104。

本步骤，两个相邻的车辆定位数据之间的路线距离是指：车辆从两个相邻的车辆定位数据中定位时间早的一个车辆定位数据对应的位置行驶到定位时间晚的一个车辆定位数据对应的位置，所述车辆所行驶过的实际距离，而不是这两个位置的直线距离。

要求两个相邻的车辆定位数据之间的路线距离要满足上述条件的原因是：距离太短，最终获得的实际轮速比出现误差的概率较大，不能反映车辆的实际轮速比；而距离太长，由于车辆在一段距离较长的行驶过程中轮速的值可能具有较大的波动，比如，车辆在一段距离较长的行驶过程可能会有多个行驶状态，如转弯，停车等，而不同行驶状态下的车辆的轮速是不同的，因此，在距离过长的情况下，也很难获得车辆准确的实际轮速比。为此，本发明设定了第一距离阈值和第二距离阈值两个阈值，以保证轮速比是在一个不长不短刚合适的行驶距离内被获取的。

如果本步骤判断结果为否，则保留上述两个相邻的车辆定位数据中定位时间晚的一个车辆定位数据，当获取到下一个能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据时，再次执行步骤103进行判断。比如，第1个和第2个能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据之间的路线距离不满足上述条件时，将保留第2个能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据，在获得第3个能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据后，对第2个和第3个能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据执行步骤103。当然，如果获得第3个能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据时，车辆的行驶距离(从第2个行驶到第3个时产生的行驶距离)已经超过了第二距离阈值，则不再针对第2个和第3个执行步骤103，而是保留第3个车辆定位数据，继续寻找下一个能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据，并按照前述原理执行相应的步骤。

104、获取两个相邻的表征车辆行驶稳定的车辆定位数据的航向角差值。

基于步骤103获取的两个相邻的车辆定位数据，提取每个车辆定位数据中的航向角，计算两个航向角的差值，航向角的差值反映了车辆从定位时间早的一个定位数据点对应的位置行驶到定位时间晚的一个定位数据对应的位置是否存在转向等操作。

105、根据航向角差值和车辆的后轮产生的轮速，对预设的轮速比进行修正，得到车辆的实际轮速比。

在具体实施时，根据航向角差值和车辆的后轮产生的轮速，对预设的轮速比进行修正，得到车辆的实际轮速比具体包括：

根据航向角差值和车辆的后轮产生的轮速，得到轮速比修正值；

将轮速比修正值与预设的轮速比求和，得到车辆的实际轮速比。

以上是本发明实施例提供的一种轮速比获取方法，在理想状态下，车辆的左右两侧的后轮轮速应该是相同的，即，理论上车轮的轮速比应该为1，也就是本申请预设的轮速比为1，但随着车辆使用年限的增加，以及车辆行驶状态的不同，车辆的两个后轮轮速会出现差异，因此，为获得准确的轮速比，本实施例提出通过航向角差值和车辆的后轮产生的轮速，对预设的轮速比进行修正，得到车辆在行驶过程中的实际轮速比。由于通过两个能够表征车辆行驶状态稳定的车辆定位数据的航向角差值可以计算出车辆左后轮与右后轮的理论行驶差距，而通过获取在此之间车辆的后轮产生的轮速，可以计算出车辆左后轮与右后轮的实际行驶差距，如此便可比较出车辆在行驶过程中，左后轮与右后轮行驶的实际差距与理论差距之间的误差，从而得到车辆在该段行驶过程中轮速比修正值，而基于该值对预设的轮速比进行修正，就可以得到车辆的实际轮速比。

进一步，本发明图1所示实施例，可以总结为如下公式表达：

该表达式中，u(k)表示k时刻是否可以获取车辆的实际轮速比，其中，u(k)＝1表示可计算，u(k)＝0表示不可计算；q(k)＝1，q(s)＝1表示s和k时刻的车辆定位数据能够表征车辆行驶稳定，q(i)＝0表示从s时刻到k时刻之间没有其他可以表征车辆行驶稳定的车辆定位数据，l(s,k)表示车辆从s时刻的车辆定位数据对应的位置行驶到k时刻车辆定位数据对应的位置的路线距离(行驶距离)，d1、d2为前述第一距离阈值和第二距离阈值，这些阈值的取值在本实施例中不做限定。

如上公式，当q(k)、q(s)均等于1，q(i)＝0，且d2＜l(s,k)＜d1时，可以获取车辆的实际轮速比，即，当s时刻和k时刻的车辆定位数据均为能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据，其之间不存在其他能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据时，以及，路线距离也满足前述距离条件时，可以获取车辆的实际轮速比，此时，s时刻和k时刻的车辆定位数据即为前述实施例中提及的相邻的两个车辆定位数据。

以上是本发明提供的轮速比获取方法，以下结合附图，对本发明的优选实施例进行介绍。

首先，关于如何在车辆的定位过程中，获取能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据，本发明提供了以下实施方式：

第一种实施例，在车辆高速且直线行驶时，获得能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据，具体地，在该实施例中，车辆是否行驶稳定主要通过车辆的速度以及行驶方向加以判断。

其中，速度指标可以是：车辆在一段时间内的行驶速度要维持在一定的速度以上，最优为以维持在一定速度以上的速度匀速行驶；

方向指标可以是：车辆的行驶方向的变化在一定范围内，最优为车辆沿直线行驶。

如前所述，本发明获取轮速比需要依赖两个相邻的车辆定位数据和在其之间车辆的车轮的轮速，而车辆转弯或者低速行驶时车辆的定位和轮速状态不稳定，在这些情况下，获取的车辆轮速比并不能反映车辆自身的实际轮速比，因此，本发明选择了速度和方向两个指标，以实现在车辆高速且直线行驶状态下，获取能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据，从而最终获得的实际轮速比的准确性较高。进一步，一般高速行驶时车辆所行驶的道路状态较好，还可以避免由于行驶道路不佳导致车辆后轮的颠簸摆动而对车辆后轮轮速产生影响，同时，直线行驶保证了车辆后轮所行驶的距离在理论上是相同的，便于后续对轮速比的计算，并且，可以避免车辆在转弯过程中的转弯半径不同而导致的反复转弯所导致的左右后轮轮速测量误差较大的问题。

以下将结合附图对如何在车辆定位过程中，获得能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据的具体实施例进行详细介绍。

如图2所示，该方法的具体步骤包括：

201、在车辆定位过程中，获取第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据及其之间产生的一共m个车辆原始定位数据，其中，n、m为正整数，m为常量，n为变量。

其中，对于车辆原始定位数据，本实施例不限定是从卫星定位接收机中获取的卫星定位数据，还是通过航位推算得到的推算定位数据。可以优先选择，卫星定位数据。

所述车辆原始定位数据包括定位时间信息、位置信息，速度信息以及航向信息，其中，位置包括经度、纬度坐标，速度是车辆相对地面的移动速度，航向是指车辆前进的方向在预设坐标系中的偏转角度，比如，电子地图采用的坐标系是以北方为纵坐标的地理坐标系，则所述偏转角度是指车辆前进方向与北方的夹角。

在如前所述车辆定位过程中，随着时间的推移会产生连续的车辆原始定位数据，由于在车辆行驶稳定时，才能获得能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据，而判断车辆是否行驶稳定需要通过持续一段时间的数据，因此，本实施例需要获得m个连续的车辆原始定位数据。

比如，m＝10，由于车辆原始定位数据的采样周期为1秒，即，本发明每隔一秒将采集一次车辆原始定位数据，那么，本发明在得到第11个车辆原始定位数据时，将对第1个到第11个车辆原始定位数据执行一次图2所示的方法，此时n＝1，在处理完这11个车辆原始定位数据之后，判断第11个车辆原始定位数据能否表征车辆行驶稳定，如果没有得到能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据，则n＝n+1＝2，即获取第12个车辆原始定位数据，并对第2个到第12个车辆原始定位数据执行一次图2所示的方法，以此类推。

202、将m个车辆原始定位数据进行地图匹配，得到在可信道路上的m个车辆地图匹配数据。

其中，本步骤中对车辆原始定位数据进行的地图匹配可以采用现有任意的一种地图匹配算法，其基本思想是将车辆原始定位数据与电子地图中的道路路网信息联系起来，并由此相对于地图确定车辆的位置。地图匹配计算需要基于2个假设条件：

1、车辆行驶在道路上。

2、电子地图中的道路路网的数据精度高于的车辆原始定位数据的精度。

当上述条件满足时，就可以把定车辆原始定位数据和电子地图中的道路路网，通过适当的匹配过程确定出车辆最可能的行驶路段以及车辆在该路段中的最大可能位置。地图匹配的算法是曲线匹配原理和地理空间接近性分析方法的融合。曲线匹配算法的基本思想是：如果对一条曲线做任意数量、任意比例的分割，分割点都落在另一条曲线上，则两条曲线严格匹配。实际应用中，就是计算一条曲线上相对均匀的某一数量分割点到参考曲线的距离的平均值，将其作为到参考曲线的平均距离，并将此平均距离的倒数作为匹配优劣的度量。空间接近性分析方法就是在已知的可能正确的道路路网数据集中，按照空间最接近的方法进行地图匹配。当道路路网中的道路较多时，往往匹配结果会有多个，而对于多个不同的匹配结果，车辆实际所在的位置却只能是其中的一个，为此，需要引入置信度，置信度用于衡量车辆原始定位数据匹配到道路上的可信程度，置信度越高，说明该车辆在该道路上的可能性越大。

具体的，本步骤会对m个车辆原始定位数据逐一地进行地图匹配，由于一个车辆原始定位数据可能在多条道路存在车辆地图匹配数据，因此，针对这m个车辆原始定位数据，利用地图匹配算法可以分别得到m个车辆原始定位数据在不同道路上的车辆地图匹配数据以及与道路的匹配置信度，这时，本发明将m个车辆原始定位数据进行地图匹配，得到在可信道路上的m个车辆地图匹配数据具体包括：

确定每条道路上匹配置信度大于预设的置信度阈值的车辆地图匹配数据的个数；

将个数最多一条的道路上的m个车辆地图匹配数据确定为可信道路上的m个车辆地图匹配数据。

203、根据m个车辆地图匹配数据，判断车辆是否在直行。

由于通过车辆在道路上的实际行驶状态，即可直观地判断出车辆是否在直行，因此，在具体实施时，根据m个车辆地图匹配数据，判断车辆是否在直行具体包括：

先获取m个车辆地图匹配数据中相邻两个车辆地图匹配数据的匹配航向角的差值绝对值；

再判断该匹配航向角的差值绝对值是否均小于预设的第一差值阈值；

当以上判断结果为小于时，则可以确定车辆在直行。

该方法依赖的原理是：车辆在道路上直线行驶时，相邻两个车辆地图匹配数据中的匹配航向角的差值绝对值很小，理论上应该为0，所以，如果匹配航向角的差值绝对值过大，则说明车辆发生了转向。而通过连续的判断相邻两个车辆地图匹配位置，可以确保车辆行驶的轨迹在设定阈值的范围内变化，当该阈值设置的越小，车辆行驶的轨迹为直线的概率越高。

进一步，在本发明另一实施例中，也可以根据m个车辆原始定位数据，根据定位数据中携带的航向信息判断车辆是否在直行，具体过程请参考前述根据m个车辆地图匹配数据，判断车辆是否直行，此处不再赘述。

需要指出的是，上述的两种判断方式既可以单独判断车辆是否直行，也可以结合判断车辆是否直行。并且，差值阈值的取值可以相同，也可不同。其中，本实施例中优选的是使用车辆地图匹配数据进行判断，这是因为，在车辆行驶过程中，会存在平行路的情况，比如，主路与辅路，当车辆行驶过程中包含从主路驶入辅路或者从辅路驶入主路的行驶行为时，本发明认为车辆的行驶过程不再是直行，但由于定位存在误差，从主路驶入辅路或者从辅路驶入主路对于车辆原始定位数据的影响不大，因此，通过车辆原始定位数据进行判断，仍然会得到车辆在直行的判断结论，而车辆地图匹配数据能够明显反映出车辆从主路驶入辅路或者从辅路驶入主路的行驶情况，所以，为排除此类情况，在判断车辆是否直行时本发明优选车辆地图匹配数据。

进一步的，对于上述判断方式，虽然可以判断出车辆的整体行驶轨迹接近直线，但对于转弯特别缓慢的道路，则存在误判的可能性。比如，上述的第一差值阈值设定为3度，而当任意相邻的两个位置点之间都保持同方向的偏差2度时，上述方案判断得到m个车辆地图匹配数据所构成的行驶轨迹为直线，但从整体轨迹上看，m个位置中的第一个位置与第m个位置之间的角度偏向为2×(m-1)度，当m为10时，车辆行驶轨迹的首尾航向角的差值将达到18度，由此可见，可以明显得到该行驶轨迹不是直线。因此，为了提高判断的准确性，在本发明提供的上述实施例的基础上，本发明优选实施例进一步包括如下步骤：

获取第n个车辆地图匹配数据中的匹配航向角和第n+m个车辆地图匹配数据中的匹配航向角的差值绝对值，并进一步判断该匹配航向角的差值绝对值是否小于预设的第二差值阈值；

获取第n个车辆原始定位数据中的航向角和第n+m个车辆原始定位数据中的航向角的差值绝对值，并进一步判断该航向角的差值绝对值是否小于预设的第三差值阈值；

因此，在本发明优选实施例中，只有当相邻的车辆地图匹配数据的匹配航向角的差值绝对值均小于预设的第一差值阈值，第n个车辆地图匹配数据中的匹配航向角和第n+m个车辆地图匹配数据中的匹配航向角的差值绝对值小于预设的第二差值阈值，和，第n个车辆原始定位数据中的航向角和第n+m个车辆原始定位数据中的航向角的差值绝对值小于预设的第三差值阈值时，则可以确定车辆处于直行状态中。

通过上述的判断，就实现了对行驶轨迹从整体到局部的全面监控，从而提升了对车辆直行状态的判断准确性。

对于上述说明中的差值阈值，第一差值阈值、第二差值阈值以及第三差值阈值的取值可以相同，也可以不同，而对于不同的情况，由于第二差值阈值与第三差值阈值是判断车辆行驶角度偏移的累计值，因此，第一差值阈值的取值会略小于第二差值阈值与第三差值阈值。同时，第一差值阈值、第二差值阈值、第三差值阈值之间没有必然的关联关系，但一般情况下，第二差值阈值与第三差值阈值的取值是相同的。

204、判断在第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据之间车辆的行驶速度是否大于预设的速度阈值。

通过本步骤可以判断出车辆是否在预设的速度阈值以上行驶，如前所述，车辆高速行驶时本发明获取的轮速比会更准确，而车辆在一定速度以上行驶，车辆在一定时间内所行驶的距离一定是超过一个特定值的，因此，判断速度是否大于预设的速度阈值，除了通过车辆实时的速度进行判断外，还可以通过车辆行驶的距离进行判断。

具体的，本步骤中对于车辆的行驶速度的判断提供了3种不同的方式：

1、判断m个车辆原始定位数据中的速度是否均大于预设的速度阈值，即针对每个车辆原始定位数据，都提取其中的速度信息，并逐一进行判断。其中，该方式中的速度是基于卫星定位或航位推算所提供的速度信息。

2、对基于车辆自身行驶参数所获取的速度进行的判断，其步骤包括：

首先，获取在第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据之间车辆的后轮产生的轮速，需要说明的是，此处的轮速为左右两侧后轮的轮速平均值，本发明轮速的单位为米/秒，所以，轮速可以代表车辆当前的速度。而在第n个车辆原始定位数据和第n+k个车辆原始定位数据之间，后轮轮速的采样周期一般要小于或等于车辆原始定位数据的采样周期，以确保每个车辆原始定位数据至少对应有一组后轮的轮速(左后轮轮速与右后轮轮速)。

其次，判断在第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据之间所述车辆的后轮产生的轮速是否均大于预设的速度阈值。

3、对基于车辆行驶距离计算出的速度进行的判断，其步骤包括：

首先，获取在第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据之间车辆的后轮产生的轮速，其与上一方式中的第一步内容相同，不再赘述其具体内容。

其次，根据后轮产生的轮速，计算车辆的行驶距离。

最后，通过判断行驶距离是否大于预设的距离阈值，确定该车辆的行驶速度是否大于预设的速度阈值。

其中，该距离阈值的取值即不能过大，也不能太小，距离过小，车辆的速度相对较低，在过低的车速下在地图匹配位置中的航向角信息就会出现较明显的误差，从而误导车辆行驶稳定状态的判断结果，而该距离过大时，则会导致在车辆实际行驶过程中，很难得到较长距离的直线行驶，使得车辆行驶稳定状态的判断条件过于苛刻，从而导致车辆行驶稳定的状态不能满足而无法进行轮速比的计算，因此，该路线距离的取值是根据大量的车辆行驶数据所提取的一个经验值，其在不同的应用场景中可设置不同的取值。

205、如果车辆在直行且行驶速度大于预设的速度阈值，则将第n+m个车辆原始定位数据对应的车辆地图数据确定为能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据。

以上是本发明实施例提供的获取能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据的方案，也就是说，通过本实施例中的上述步骤，可以获得车辆行驶稳定状态时产生的车辆定位数据，同时，该车辆定位数据也表征了车辆行驶稳定的状态。

进一步，本发明实施例提供的获取能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据的方案，可以总结为如下的公式：

该表达式中，q(k)表示车辆从i时刻行驶到k时刻时，k时刻的车辆定位数据是否表征车辆行驶稳定，对应于上述图2所示的各步骤，其中，i时刻的车辆原始定位数据对应于第n个车辆原始定位数据，k时刻的车辆原始定位数据对应于第n+m个车辆原始定位数据，q(k)＝1表示车辆行驶稳定，q(k)＝0则表示车辆行驶不稳定。表达式中带有角标r的参数表示从车辆地图匹配数据中提取的参数。

该表达式在判断q(k)＝1时，需要满足车辆直行且高速行驶的状态，具体的判断条件包括：

首先，cr(z)>c对应于步骤202，表示m个车辆地图匹配数据在可信道路上的匹配置信度大于预设的置信度阈值，z为m个车辆地图匹配数据的集合中任意一个车辆地图匹配数据。

其次，判断车辆直行的条件对应于步骤203，包括：

|θr(j)-θr(j-1)|<θ1，即，m个车辆地图匹配数据中相邻两个车辆地图匹配数据的匹配航向角的差值绝对值小于第一差值阈值，其中，j表示m个车辆地图匹配数据的集合中任意一个车辆地图匹配数据；

|θr(k)-θr(k-i)|<θ2，即，第n个车辆地图匹配数据中的匹配航向角和第n+m个车辆地图匹配数据中的匹配航向角的差值绝对值小于第二差值阈值；

|θ(k)-θ(k-i)|<θ3，即，第n个车辆原始定位数据中的航向角和第n+m个车辆原始定位数据中的航向角的差值绝对值小于预设的第三差值阈值。

通过以上条件的判断可以确定车辆处于直行行驶状态。

最后，车辆高速行驶的判断条件对应于步骤204，包括：

l(k-i,k)>d3，即，车辆从第n个车辆原始定位数据到第n+m个车辆原始定位数据行驶的距离大于距离阈值d3，以此来确定车辆的行驶速度大于速度阈值。

根据该表达式中所列出的判断条件，当上述的判断条件全部符合时，就表示车辆在k时刻的车辆定位数据能够表征车辆行驶稳定。

进一步的，除了通过图2所示的判断方式来获取能够表征车辆行驶稳定的车辆原始定位数据外，本实施例还提供了另一实施例来判断车辆定位数据是否能够表征车辆行驶稳定，该实施例包括：

首先，在车辆的定位过程中，通过判断车辆原始定位数据中的卫星颗数是否大于预设的颗数阈值，水平精度因子hdop是否小于预设的数值，车辆速度是否大于预设的速度阈值等条件，来筛选车辆原始定位数据，从而获取获得卫星颗数大于预设的颗数阈值、速度大于预设的速度阈值且hdop小于预设的数值的车辆原始定位数据。其中，在卫星颗数大于预设的颗数阈值时，可以说明当前卫星定位的信号是优良的，而在hdop小于预设的数值时，则可以说明卫星定位数据的定位精度符合要求，而对于车辆速度大于预设的速度阈值，则说明车辆是在高速行驶过程中。前两个判断条件可以从卫星定位信息中获取，而对于车辆速度的判断在上述的步骤204中已说明了多种的判断方式。

其次，利用筛选出的车辆原始定位数据进行地图匹配，得到在可信道路上的能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据，其中，关于地图匹配的具体方式可参考上述步骤202的内容，此处不再赘述。

通过以上的判断条件以及地图匹配操作，也可以从车辆原始定位数据中获取到能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据。

进一步的，基于上述已阐明的本发明实施例提出的轮速比的获取方法，在以下实施例中，将着重对图1实施例中的步骤105的最优实施例进行介绍，最优实施例包括步骤如图3所示，具体包括：

301、利用车辆的后轮产生的轮速，获取该车辆的左后轮与右后轮在两个相邻的车辆定位数据之间行驶的距离的距离差值。

其中，相邻的车辆定位数据是指两个相邻且表征车辆行驶稳定的车辆定位数据，而后轮产生的轮速是通过车辆的数据总线，如can总线，分别提取车辆的左后轮与右后轮的轮速，如果设定表征车辆行驶稳定的车辆定位数据对应的定位时间分别为s时刻和k时刻，则上述步骤301可总结为如下公式：

其中，vr(i)和vl(i)表示i时刻的右后轮的轮速和左后轮的轮速，δt为在s时刻到k时刻中右后轮速和左后轮速的采样周期，i时刻为s时刻到k时刻之间的任意时刻，该公式所计算的是车辆从s时刻到k时刻的过程中，累计的左后轮与右后轮行驶距离的距离差值，即，从s时刻起至第一个采样周期时，获取该时刻的左右后轮轮速，计算两者之间行驶的距离差值，再获取第二个采样周期时刻的左右后轮轮速，将计算得到的该采样周期内的距离差值与第一个采样周期的距离差值相加，以此类推，直至累加到k时刻。

302、获取航向角差值与预设的轮距的乘积值，参见如下公式：

(θr(k)-θr(s))b

其中，b为预设的左右两后轮之间的轮距，航向角差值为步骤104获得相邻的表征车辆行驶稳定的车辆定位数据的航向角的差值，即，k时刻和s时刻对应的车辆定位数据中航向角的差值，两者的乘积值可以解释为车辆在稳定行驶的过程中，由于左后轮与右后轮之间存在轮速比，导致车辆行驶的直线轨迹呈圆弧状，而圆弧的内外两边长度就是左后轮与右后轮的实际行驶距离，两者的差值就是由轮速比所产生的。据此，在已知航向角差值与预设的轮距时，根据弧线段的求解公式可以计算左右后轮在s时刻到k时刻的过程中，理论上行驶的距离差值。

303、用所述乘积值和距离差值的差值除以与右后轮在两个相邻的车辆定位数据之间行驶的距离，得到该车辆在两个相邻的车辆定位数据之间的轮速比修正值。

其中，右后轮在两个相邻的车辆定位数据之间行驶的距离可以表示为：

综合以上公式，本发明提供的获取轮速比修正值的公式为：

其中，r(k)为k时刻的轮速比修正值，在该表达式中的角标r，r(竖体)表示地图匹配后的数据，而r(斜体)表示车辆后轮中的右后轮对应的数据。

304、将轮速比修正值与预设的轮速比求和，得到车辆的实际轮速比。

本发明一实施例中，预设的轮速比为1，则车辆在k时刻是的实际轮速比表示为1+r(k)。

以上，通过具体的示例以及推算公式详细说明了如何判断车辆定位数据是能够表征车辆行驶稳定的数据，以及基于车辆定位数据和车辆自身的轮速数据来计算车辆的实际轮速比，从而实现了在车辆行驶以及定位的过程中，计算该车辆准确的轮速比。

进一步的，作为对上述图1、图2以及图3所示方法的实现，本发明实施例提供了一种轮速比的获取装置，该装置可以在车辆的定位过程中，基于车辆行驶所获取的数据计算更加准确的车辆自身的轮速比。为便于阅读，本装置实施例不再对前述方法实施例中的细节内容进行逐一赘述，但应当明确，本实施例中的装置能够对应实现前述方法实施例中的全部内容。该装置如图4所示，具体包括：

定位数据获取单元41，用于在车辆的定位过程中，获取能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据。

轮速获取单元42，用于获取在所述定位数据获取单元41获取的两个相邻的车辆定位数据之间所述车辆的后轮产生的轮速。

判断单元43，用于判断所述轮速获取单元42获取的两个相邻的车辆定位数据之间的路线距离是否大于预设的第一距离阈值，且小于预设的第二距离阈值，若是，则触发航向差值获取单元44。

航向差值获取单元44，用于获取所述两个相邻的表征车辆行驶稳定的车辆定位数据的航向角差值。

轮速比获取单元45，用于根据所述航向差值获取44单元获取的航向角差值和所述车辆的后轮产生的轮速，对预设的轮速比进行修正，得到所述车辆的实际轮速比。

进一步优选的，如图5所示，所述定位数据获取单元41包括：

定位数据获取模块411，用于在车辆定位过程中，获取第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据及其之间产生的一共m个车辆原始定位数据，其中，n、m为正整数。

地图匹配模块412，用于将所述定位数据获取模块411获取的m个车辆原始定位数据进行地图匹配，得到在可信道路上的m个车辆地图匹配数据。

直行判断模块413，用于根据所述地图匹配模块412得到的m个车辆地图匹配数据，判断所述车辆是否在直行。

速度判断模块414，用于判断在所述定位数据获取模块411获取的第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据之间车辆的行驶速度是否大于预设的速度阈值。

确定模块415，用于当所述直行判断模块413确定车辆在直行且所述速度判断模块414确定行驶速度大于预设的速度阈值时，将所述第n+m个车辆原始定位数据对应的车辆地图匹配数据确定为能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据。

进一步优选的，如图5所示，所述直行判断模块413包括：

获取子模块4131，用于获取所述m个车辆地图匹配数据中相邻两个车辆地图匹配数据的匹配航向角的差值绝对值。

航向连续判断子模块4132，用于判断所述获取子模块4131获取的匹配航向角的差值绝对值是否均小于预设的第一差值阈值。

直行确定子模块4133，用于当所述航向连续判断子模块4132判断所有匹配航向角的差值均小于第一差值阈值时，确定所述车辆在直行。

进一步优选的，如图5所示，所述直行判断模块413中还包括：

起终航向判断子模块4134，用于判断第n个车辆地图匹配数据中的匹配航向角和第n+m个车辆地图匹配数据中的匹配航向角的差值绝对值是否小于预设的第二差值阈值，或者，判断第n个车辆原始定位数据中的航向角和第n+m个车辆原始定位数据中的航向角的差值绝对值是否小于预设的第三差值阈值。

所述直行确定子模块4133，用于在所述航向连续判断子模块4132以及所述起终航向判断子模块4134的判断结果均为是时，确定所述车辆在直行。

进一步优选的，所述速度判断模块414，用于判断在第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据之间车辆的行驶速度是否大于预设的速度阈值的过程具体包括：

判断所述m个车辆原始定位数据中的速度是否均大于预设的速度阈值。

进一步优选的，如图5所示，所述定位数据获取单元41还包括：

轮速获取模块416，用于获取在第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据之间所述车辆的后轮产生的轮速。

所述速度判断模块414，判断在第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据之间车辆的行驶速度是否大于预设的速度阈值的过程具体包括：

判断在第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据之间所述轮速获取模块416获取的车辆的后轮产生的轮速是否均大于预设的速度阈值。

进一步优选的，所述定位数据获取单元41还包括：

所述轮速获取模块416，用于获取在第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据之间所述车辆的后轮产生的轮速。

所述速度判断模块414，判断在第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据之间车辆的行驶速度是否大于预设的速度阈值的过程具体包括：

根据在第n个车辆原始定位数据和第n+m个车辆原始定位数据之间所述轮速获取模块416获取的车辆的后轮产生的轮速，得到车辆的行驶距离。

通过判断所述行驶距离是否大于预设的距离阈值，确定所述车辆的行驶速度是否大于预设的速度阈值。

进一步优选的，如图5所示，所述地图匹配模块412包括：

匹配子模块4121，用于将所述m个车辆原始定位数据进行地图匹配，得到所述m个车辆原始定位数据在至少一条道路上的m个车辆地图匹配数据和所述道路的匹配置信度。

确定子模块4122，用于将所述匹配子模块4121匹配的道路的匹配置信度大于预设的置信度阈值的道路上的m个车辆地图匹配数据确定为在可信道路上的m个车辆地图匹配数据。

进一步优选的，所述定位数据获取单元41，在车辆的定位过程中，获取能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据的过程具体包括：

在车辆的定位过程中，通过判断车辆原始定位数据中的卫星颗数是否大于预设的颗数阈值，水平精度因子hdop是否小于预设的数值，速度是否大于预设的速度阈值，获得卫星颗数大于预设的颗数阈值、速度大于预设的速度阈值且hdop小于预设的数值的车辆原始定位数据。

将所述卫星颗数大于预设的颗数阈值、速度大于预设的速度阈值且hdop小于预设的数值的车辆原始定位数据进行地图匹配，得到在可信道路上的能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据。

进一步优选的，如图5所示，所述车辆的后轮包括：左后轮和右后轮，所述轮速比获取单元45包括：

距离差值获取模块451，用于利用所述车辆的后轮产生的轮速，获取所述车辆的左后轮与右后轮在两个相邻的车辆定位数据之间行驶的距离的距离差值。

乘积值获取模块452，用于获取所述航向角差值与预设的轮距的乘积值。

修正值计算模块453，用于用所述乘积值获取模块452获取的乘积值和所述距离差值获取模块451获取的距离差值的差值除以与所述右后轮在两个相邻的车辆定位数据之间行驶的距离，得到所述车辆在两个相邻的车辆定位数据之间的轮速比修正值。

轮速比计算模块454，用于将所述修正值计算模块453得到的轮速比修正值与预设的轮速比求和，得到车辆的实际轮速比。

综上所述，本发明实施例所采用的轮速比的获取方法及装置，通过对车辆行驶状态的判断，获取车辆在行驶以及定位过程中的一系列能够表征车辆行驶稳定的车辆定位数据，并基于这些车辆定位数据进一步判断在该段时间中，是否具备计算出准确轮速比的条件，当确定条件满足时，根据这些车辆定位数据确定车辆在该段时间中行驶的航向角差值，再提取车辆自身的后轮轮速值共同计算出车辆的实际轮速比。由于本发明实施例所提出的轮速比计算方式对车辆的行驶状态有严格的获取条件限定，因此，相对与计算瞬时的轮速比，本实施例所计算的轮速比是基于车辆行驶一段距离后综合计算出的值，其准确性、可靠性都远高于瞬时轮速比。

进一步的，本发明实施例还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述的轮速比的获取方法。

另外，本发明实施例还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述的轮速比的获取方法。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

可以理解的是，上述方法及装置中的相关特征可以相互参考。另外，上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例，而并不代表各实施例的优劣。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

此外，存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)，存储器包括至少一个存储芯片。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。