一种车辆加速度的获取方法与流程

本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种车辆加速度的获取方法。

背景技术：

车辆加速度是车辆行驶过程中的重要参数之一，体现了车辆行驶过程的整车动态特性变化。在现有技术中，车辆加速度一般是通过理论推导公式计算得到，这种方法需要准确获取较多的车辆相关参数。在车辆行驶过程中，由于受到车辆驱动力、滚动阻力、空气阻力等的作用，车辆加速度与发动机/驱动电机输出扭矩、车辆行驶速度、动力传动系统速比、车辆自身参数等诸多因素有关，只有准确获取车辆相关的基本参数，才能准确计算出车辆加速度，而对于一些对标车辆，想要准确获取车辆的基本参数是较为不方便的，获取参数耗时较长。另外，在车辆行驶过程中，发动机/驱动电机输出扭矩同时还会受到发动机/驱动电机转速和加速踏板开度的影响，相关基本参数不准确会导致计算误差。因此，在实际的工程应用中，通过理论计算公式难以准确获取车辆加速度。

技术实现要素：

本发明的一个目的在于提供一种车辆加速度的获取方法，具有操作过程便捷、计算结果准确度高的优点，可以快速准确得到车辆行驶过程中的加速度。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种车辆加速度的获取方法，包括以下步骤：

获取离散车速数据，得到离散的时间和车速二维数组；

根据所述二维数组得到以时间为变量的多次幂车速回归方程式；

对所述车速回归方程式进行微分处理，得到以时间为变量的多次幂加速度计算方程式；

根据所述多次幂加速度计算方程式得到任一时刻的加速度。

作为上述车辆加速度的获取方法的优选技术方案，通过车辆上布置的车速传感器和/或车辆can信息中获取所述离散车速数据。

作为上述车辆加速度的获取方法的优选技术方案，每间隔预设采样间隔时间进行数据采样以获得所述离散车速数据，所述离散车速数据与离散时间一一对应并构成所述二维数组。

作为上述车辆加速度的获取方法的优选技术方案，通过曲线拟合及回归分析得到所述以时间为变量的多次幂车速回归方程式。

作为上述车辆加速度的获取方法的优选技术方案，所述预设采样间隔时间包括2.5ms、5ms和7.5ms。

作为上述车辆加速度的获取方法的优选技术方案，所述以时间为变量的多次幂车速回归方程式为：v＝a0+a1t+a2t²+…+akt^k+…+antⁿ，其中，v为车辆车速，t为时间变量，ak是第k次幂项式t^k的系数，n是时间变量的最高次幂数，所述n满足n≤6。

作为上述车辆加速度的获取方法的优选技术方案，所述多次幂加速度计算方程式为：a＝a1+2a2t+…+kakt^k-1+…+nant^n-1，其中，a是车辆加速度。

与现有技术相比，本发明的优点及有益效果在于：

本发明提供了一种车辆加速度的获取方法，先获取离散车速数据，得到离散的时间和车速二维数组，再根据二维数组得到以时间为变量的多次幂车速回归方程式，在此基础上对车速回归方程式进行微分处理，得到以时间为变量的多次幂加速度计算方程式，最终根据多次幂加速度计算方程式可以计算出任一时刻的加速度。本车辆加速度的获取方法具有操作过程便捷、计算结果准确度高的优点，能够有效规避理论推导公式获取参数耗时长、相关基本参数不准确导致计算误差的问题，从而可以快速准确得到车辆行驶过程中的加速度数据信息。

附图说明

图1是本发明具体实施方式提供的车辆加速度的获取方法的步骤流程图；

图2是本发明具体实施方式提供的离散车速回归分析曲线；

图3是本发明具体实施方式提供的车辆加速度变化曲线。

具体实施方式

为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部。

在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”、“固定”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本实施例的描述中，术语“上”“下”“左”“右”等方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述和简化操作，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅仅用于在描述上加以区分，并没有特殊的含义。

本实施方式提供了一种车辆加速度的获取方法，如图1所示，该车辆加速度的获取方法包括以下步骤：

获取离散车速数据，得到离散的时间和车速二维数组；

根据二维数组得到以时间为变量的多次幂车速回归方程式；

对车速回归方程式进行微分处理，得到以时间为变量的多次幂加速度计算方程式；

根据多次幂加速度计算方程式得到任一时刻的加速度。

具体而言，首先，通过车辆上布置的车速传感器和/或车辆can信息中获取离散车速数据。每间隔预设采样间隔时间进行数据采样以获得上述离散车速数据，离散车速数据与离散时间一一对应并共同构成离散的时间和车速二维数组。可选地，车速传感器可以是gps或其他常用车速传感器，车速传感器在车辆上的设置位置也是现有技术中的常见设置，此处不再赘述。通过车辆can信息获取车速数据为常规技术手段，此处不再赘述。预设采样间隔时间可以为2.5ms、5ms和7.5ms，还可以是其他设定值，在本实施方式中，优选为5ms。预设采样间隔时间确定后，根据采样样本量可确定采样总时长，示例性的，预设采样间隔时间为5ms，采样样本量为1306组，则采样总时长为6.525s。当然，在其他实施方式中，预设采样间隔时间、采样样本量和采样总时长可根据实际情况进行选取设定，此处不再一一列举。

然后，根据获取的离散的时间和车速二维数组，通过曲线拟合及回归分析，得到以时间为变量的一元多次幂车速回归方程式。该多次幂车速回归方程式为：v＝a0+a1t+a2t²+…+akt^k+…+antⁿ，其中，v为车辆车速，t为时间变量，ak是第k次幂项式t^k的系数，n是时间变量的最高次幂数，n满足n≤6。根据该公式所得到的随时间变化的离散车速回归分析曲线如图2所示。

最后，针对上述车速回归方程式进行微分处理，得到以时间为变量的多次幂加速度计算方程式。多次幂加速度计算方程式为：a＝a1+2a2t+…+kakt^k-1+…+nant^n-1，其中，a是车辆加速度，其他参数同上。通过该公式，根据离散时间变量可以计算出离散加速度数据，从而绘制出随时间变化的车辆加速度变化曲线，如图3所示。

本实施方式提供的车辆加速度的获取方法，采用车辆上布置的车速传感器或者车辆can信息中获取离散车速数据，通过曲线拟合与回归分析得到车速一元多次幂回归方程式，在此基础上针对车速回归方程式进行微分处理，得到加速度计算方程式，最终可以计算出每一时刻对应的加速度数据。该方法具有操作过程便捷、计算结果准确度高的优点，能够有效规避理论推导公式获取参数耗时长、相关基本参数不准确导致计算误差的问题，从而可以快速准确得到车辆行驶过程中的加速度数据信息。

显然，本发明的上述实施方式仅仅是为了清楚说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。