车辆纵向加速度估计方法及其系统、计算机设备

文档序号:125323 发布日期:2021-10-22 浏览:32次 >En<

阅读说明:本技术 车辆纵向加速度估计方法及其系统、计算机设备 (Vehicle longitudinal acceleration estimation method and system and computer equipment thereof ) 是由 梅兴泰 邓成 李觉 林长青 于 2020-04-17 设计创作,主要内容包括:本发明涉及车辆纵向加速度估计方法及其系统、计算机设备,方法包括:获取当前时刻车辆惯性传感器测得的纵向加速度的测量值,并对纵向加速度的测量值进行修正得到第一纵向加速度;获取当前时刻车辆传感单元所测得的第一后轮轮速和第二后轮轮速的测量值,判定第一后轮轮速和第二后轮轮速的测量值的可靠性;若第一后轮轮速、第二后轮轮速的测量值中至少一个为可靠时,则根据对应可靠的后轮轮速的测量值计算当前时刻的纵向加速度估计值,并对纵向加速度估计值进行修正得到第二纵向加速度;根据第一纵向加速度、第二纵向加速度确定当前时刻的纵向加速度。本发明能够提高车辆纵向加速度估计的精度。(The invention relates to a method for estimating the longitudinal acceleration of a vehicle, a system thereof and computer equipment, wherein the method comprises the following steps: acquiring a measured value of longitudinal acceleration measured by a vehicle inertial sensor at the current moment, and correcting the measured value of the longitudinal acceleration to obtain first longitudinal acceleration; obtaining the measured values of the wheel speeds of the first rear wheel and the second rear wheel measured by the vehicle sensing unit at the current moment, and judging the reliability of the measured values of the wheel speeds of the first rear wheel and the second rear wheel; if at least one of the measured values of the wheel speed of the first rear wheel and the wheel speed of the second rear wheel is reliable, calculating a longitudinal acceleration estimated value at the current moment according to the measured value of the wheel speed of the corresponding reliable rear wheel, and correcting the longitudinal acceleration estimated value to obtain a second longitudinal acceleration; and determining the longitudinal acceleration at the current moment according to the first longitudinal acceleration and the second longitudinal acceleration. The invention can improve the estimation precision of the longitudinal acceleration of the vehicle.)

车辆纵向加速度估计方法及其系统、计算机设备

技术领域

本发明涉及车辆状态估计技术领域,具体涉及车辆纵向加速度估计方法及系统、计算机设备。

背景技术

车辆纵向加速度是车辆一个很重要的状态量,车辆的一些控制系统需要较精确的纵向加速度,目前乘用车上一般安装了轮速传感器,可以通过速度求导得到加速度,但速度测量噪声较大,求导后会显著放大噪声,降低了加速度精度,通常可以采用对速度低通滤波后在求导得到纵向加速度,但这样由于车速较强的噪声信号不得不采用低截止频率的滤波器,其延时比较严重,而且这种估计纵向加速度的方法在车辆滑移时误差较大。尽管大多数乘用车上安装了惯性传感器测量纵向加速度,但惯性传感器受坡度和车辆姿态影响会有偏移,因此采用惯性传感器测量纵向加速度的方法需要坡道及车身姿态修正,而目前准确的坡道估计难以实现。采用运动学方法也可以进行纵向加速度估计,它一般结合卡尔曼滤波,但未能很好的解决基于惯性传感器的量测信息进行修正的问题,因为卡尔曼滤波估计中一般都没有对加速度进行建模,把加速度的变化视为白噪声,这样精度较低。

发明内容

本发明旨在提出一种车辆纵向加速度估计方法及系统、计算机设备,以提高车辆纵向加速度估计的精度。

第一方面,本发明实施例提出一种车辆纵向加速度估计方法,包括:

获取当前时刻车辆惯性传感器测得的纵向加速度的测量值,并对所述纵向加速度的测量值进行修正得到第一纵向加速度;

获取当前时刻车辆传感单元所测得的第一后轮轮速和第二后轮轮速的测量值,判定所述第一后轮轮速和第二后轮轮速的测量值的可靠性;

若第一后轮轮速、第二后轮轮速的测量值中至少一个为可靠时,则根据对应可靠的后轮轮速的测量值计算当前时刻的纵向加速度估计值,对所述纵向加速度估计值进行修正得到第二纵向加速度;并判定所述第一纵向加速度、第二纵向加速度的可靠性,根据所述第一纵向加速度、第二纵向加速度及其可靠性确定当前时刻的纵向加速度

第二方面,本发明实施例还提出一种车辆纵向加速度估计系统,包括:

第一计算单元,用于获取当前时刻车辆惯性传感器测得的纵向加速度的测量值,并对所述纵向加速度的测量值进行修正得到第一纵向加速度;

判定单元,用于获取当前时刻车辆传感单元所测得的第一后轮轮速和第二后轮轮速的测量值,判定所述第一后轮轮速和第二后轮轮速的测量值的可靠性;以及

第二计算单元,用于若第一后轮轮速、第二后轮轮速的测量值中至少一个为可靠时,则根据对应可靠的后轮轮速的测量值计算当前时刻的第二纵向加速度,并根据所述第一纵向加速度、第二纵向加速度及其可靠性确定当前时刻的纵向加速度。

第三方面,本发明实施例还提出一种计算机设备,包括:根据第一方面实施例提出的车辆纵向加速度估计系统;或者,存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被所述处理器执行时,使得所述处理器执行根据第二方面实施例提出的所述车辆纵向加速度估计方法。

以上技术方案至少具有以下优点:周期性地获取当前时刻惯性传感器所检测的纵向加速度并进行修正得到第一纵向加速度,周期性地利用当前时刻的后轮轮速估计车辆纵向速度,并根据纵向速度估计值计算得到一纵向加速度并进行修正得到第二纵向加速度,最后根据当前时刻的第一纵向加速度、第二纵向加速度及其可靠性进行分析得到车辆当前时刻的纵向加速度。以上技术方案可以提高车辆纵向急速的估计精度,其综合了轮速、惯性传感器对纵向加速度进行估计,并对轮速、惯性传感器所得到的纵向加速度分别进行对应的修正,最后根据第一纵向加速度、第二纵向加速度及其可靠性进行综合分析,从而提高了参数估计精度。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而得以体现。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图来实现和获得。

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。

图1为本发明一实施例所述车辆纵向加速度估计方法的流程图。

图2为本发明另一实施例所述车辆纵向加速度估计方法的流程图。

图3为不同垂向载荷下轮胎纵向力与滑移率的关系示意图。

图4为图1-2中步骤S103具体流程示意图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面,但是除非特别指出,不必按比例绘制附图。

另外,为了更好的说明本发明,在下文的具体实施例中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解,没有某些具体细节,本发明同样可以实施。在一些实例中,对于本领域技术人员熟知的手段未作详细描述,以便于凸显本发明的主旨。

如图1所示,本发明实施例提出一种车辆纵向加速度估计方法,包括如下步骤S101-S103:

步骤S101、获取当前时刻车辆惯性传感器测得的纵向加速度的测量值,并对所述纵向加速度的测量值进行修正得到第一纵向加速度;

一般而言,车辆惯性传感器包括加速度传感器和角速度传感器,因此,根据车辆惯性传感信号可以获得一纵向加速度,由于惯性传感器测得的纵向加速度具有一定偏差,因此需要进行适当的修正,修正的方式有很多,本实施例不具体限定。

优选地,在对所述纵向加速度的测量值进行修正得到第一纵向加速度之前,对纵向加速度的测量值进行低通滤波,以减少噪声。

步骤S102、获取当前时刻车辆传感单元所测得的第一后轮轮速和第二后轮轮速的测量值,判定所述第一后轮轮速和第二后轮轮速的测量值的可靠性;

一般而言,乘用车上四个车轮均安装了轮速传感器,可以实时获得轮速信号,可以通过轮速来估计车速。但驱动轮受驱动力影响滑移高于非驱动轮,乘用车一般为前驱,因此这里采用后轮轮速进行车速估计。其中,第一后轮轮速、第二后轮轮速的测量值可靠性判定是为了排除车轮偶然的滑移和跳动对加速度估计的影响。

优选地,在根据对应可靠的后轮轮速的测量值计算当前时刻的纵向加速度估计值之前,对后轮轮速的测量值进行低通滤波,以减少噪声。

步骤S103、若第一后轮轮速、第二后轮轮速的测量值中至少一个为可靠时,则根据对应可靠的后轮轮速的测量值计算当前时刻的纵向加速度估计值,对所述纵向加速度估计值进行修正得到第二纵向加速度;并判定所述第一纵向加速度、第二纵向加速度的可靠性,根据所述第一纵向加速度、第二纵向加速度及其可靠性确定当前时刻的纵向加速度。

具体而言,判定所述第一纵向加速度、第二纵向加速度的可靠性,是为了降低了加速度估计噪声,提高估计精度。

本实施例方法,综合了轮速、惯性传感器对纵向加速度进行估计,并对轮速、惯性传感器所得到的纵向加速度分别进行对应的修正,最后根据第一纵向加速度、第二纵向加速度及其可靠性进行综合分析,从而提高了参数估计精度。

在一具体实施例中,如图2所示,所述方法具体还包括:

步骤S104、若第一后轮轮速、第二后轮轮速的测量值均为不可靠时,则将所述第一纵向加速度输出作为当前时刻的纵向加速度。

具体而言,当两个后轮轮速的测量值均不可靠时,表示可能出现了意外的滑移,这个概率很低,此时则用惯性传感器测量的纵向加速度经修正后的第一纵向加速度作为当前时刻的车辆纵向加速度。

在一具体实施例中,所述步骤S102中对所述纵向加速度估计值进行修正得到第二纵向加速度,具体包括:

获取当前车辆的垂向载荷、轮胎纵向力,根据所述垂向载荷、轮胎纵向力获得对应的滑移率,并根据所述滑移率对所述纵向加速度估计值进行修正得到第二纵向加速度。

一般来说,乘用车后两轮为非驱动轮,在大多数工况下,其滑移率较低,不需考虑轮胎滑移对车速估计的影响。但车辆具有较强制动时,轮胎具有比较明显的滑移,需要进行修正。轮胎滑移率估计通过滑移率与纵向力的关系来得到,不同附着路面下、不同垂向载荷下滑移率与纵向力关系不同,这里主要考虑高附着系数路面。

设车辆在坡度角为θ的坡道上行驶,纵向加速度为ax,以前进方向为正,后轴垂向力Fzr为:

Fzr=(mgLfcosθ±mghsinθ-maxh)/L (1)

其中,m车辆质量,h为质心高度,L为轴距,Lf为质心到前轴距离。对乘用车,这些参数均可以视为定值。式中正负号,上坡为正,下坡为负。

式(1)中需知道坡度角θ,可以通过轮速得到的纵向加速度与惯性加速度传感器的纵向加速度偏移来得到。

惯性加速度测量的纵向加速度axs与车辆实际纵向加速度ax关系如式(2)所示,

式中,Lcs为转弯时惯性传感器从车辆旋转中心横向偏移量,点为横摆角加速度,为俯仰角。

式(2)中未知的量有Vy及俯仰角由于

其中ay为质心侧向加速度,对式(3)积分,可以得到侧向速度Vy,ay可以通过传感器测量,有

式中,Lds为传感器纵向偏移量,γ角为侧倾角,这里采用侧倾梯度与侧向加速度来近似,即:

γ=kcay (5)

式中,kc为侧倾梯度,可以通过测试得到。

对于俯仰角,有:

其中,m′为簧上质量,I′y=Iy+m′h2,Iy为簧上质量绕y轴的转动惯量,My为y轴力矩,忽略俯仰引起的垂向位移,有:

其中Kf、Kr分别为前轴和后轴悬挂所用弹簧刚度,Rf、Rr分别为前后轴减震器特性。

因而将上述Vy及估计的俯仰角代入式(2)中,可得到坡度估计,对该坡度估计结果进行低通滤波后,输入到式(1)中进行垂向力估计。

车速在坡道制动时,车辆制动力Fb为:

Fbr=±mgsinθ-Fr-δmgax (8)

式中,下坡时±为正,上坡时±为负,δ为旋转质量转换系数,可以基于不同档位进行标定,近似计算可以视为1.03,Fr为平地行驶时车辆阻力,一般可通过滑行实验测试得到,通常该项引起的加速度较小,不会引起较大误差。

其中,当制动力过大时,ABS会动作,这时候前后轮制动力与滑移率有关,但大多数情况下车辆制动ABS不动作,前后轮的制动缸压力一致,前后制动力分配仅取决于制动盘与制动卡钳的结构参数,可以根据提前标定测试得到,假设后轮制动力占整个制动力比例为Kb,因而后轮制动力如式(9)所示:

Fbr=KbFb=Kb(±mgsinθ-Fr-δmgax) (9)

通过测试,可以得到垂向力、纵向力与滑移率的关系,如图3所示,根据图3的二维脉谱,可以得到轮胎滑移率s,图3中不同曲线表示不同垂向载荷下轮胎纵向力与滑移率的关系,因而,修正后的纵向加速度为ax/(1+s)。

因此,基于以上内容,本实施例方法在利用纵向车速求导获得一纵向加速度a2时,获取对应的轮胎滑移率s,根据上述分析内容对该纵向加速度进行修正,则修正后的第二纵向加速度等于a 2/(1+s)。

由于上述加速度估计方法仅考虑了运动学因素,轮胎所受振动原高于车身,其速度不确定性较大,这里对估计出的加速度引入动力学补偿进行修正。

在一具体实施例中,所述步骤S101具体包括:

基于当前时刻的坡度和俯仰角对所述纵向加速度的测量值进行修正得到第一纵向加速度;

具体而言,惯性传感器测量的纵向加速度具有一定的偏移,而且该偏移受车辆所在道路坡度及车身姿态影响较大,因此,本实施例中根据坡度和俯仰角对纵向加速度进行修正。惯性传感器测量的纵向加速度与实际车辆纵向加速度的关系如式(2)所示。

而第一纵向加速度应当等于实际纵向加速度ax,因此,当估计出坡度、俯仰角后,基于横摆角速度,可以由惯性传感器测量的纵向加速度axs和公式(2)求出实际纵向加速度,将其作为第一纵向加速度。

在一具体实施例中,所述步骤S102中对第一后轮轮速和第二后轮轮速进行可靠性判定,具体包括:

步骤S201、分别根据第一公式计算第一后轮轮速、第二后轮轮速的估计值;

本实施例中,所述第一公式为:

v′xw(k)=vx(k-1)+ax(k-1)×dt±dr×r/2

其中,v′xw为后轮轮速估计值,vx(k-1)为上一时刻的纵向车速,ax(k-1)为上一时刻的纵向加速度,dr为第一后轮和第二后轮之间的轮距,r为当前时刻横摆角速度,dt为当前时刻与上一时刻之间的时间步长,当所计算的后轮为转向外侧轮时,±为+,当所计算的后轮为转向内侧轮时,±为-;

步骤S202、根据第一后轮轮速估计值与第一后轮轮速测量值之差的绝对值与对应预设阈值的比较结果判定第一后轮轮速是否可靠,并根据第二后轮轮速估计值与第二后轮轮速测量值之差的绝对值与对应预设阈值的比较结果判定第二后轮轮速是否可靠。

具体而言,当|v′xw(k)-vxw(k)|<阈值,vxw(k)为当前轮速测量值,则该轮轮速可靠,否则不可靠。

在一具体实施例中,所述步骤S102中根据对应可靠的后轮轮速计算当前周期的纵向加速度,具体包括:

步骤S301、若第一后轮轮速、第二后轮轮速的测量值中有且仅有一个的可靠性为可靠时,则根据对应可靠的后轮轮速的测量值以及第二公式计算当前时刻的车辆纵向速度;

本实施例中,所述第二公式为:

vx(k)=vxw(k)±dr×r/2

其中,vx(k)为纵向速度,vxw(k)为后轮轮速的测量值,dr为第一后轮和第二后轮之间的轮距,r为当前时刻横摆角速度,dt为当前时刻与上一时刻之间的时间步长,当所计算的后轮为转向外侧轮时,±为+,当所计算的后轮为转向内侧轮时,±为-。

步骤S302、若第一后轮轮速、第二后轮轮速的测量值的可靠性均为可靠时,则根据第一后轮轮速的测量值以及所述第二公式计算得到对应的第一纵向速度,根据第二后轮轮速的测量值以及所述第二公式计算得到对应的第二纵向速度,并取该第一纵向速度和第二纵向速度的平均值作为当前时刻的车辆纵向速度;

步骤S303、对计算得到的当前时刻的车辆纵向速度进行求导得到当前时刻的纵向加速度估计值。

在一具体实施例中,如图4所示,所述步骤S103具体包括:

步骤S401、获取当前时刻的主缸压力值,判定当前时刻的主缸压力值是否大于对应预设阈值;

步骤S402、若当前时刻的主缸压力值大于对应预设阈值,则获取最近一个时间步长内第一纵向加速度的变化量delta(ax1)、第二纵向加速度的变化量delta(ax2)以及主缸压力值的变化量delta(P),并根据delta(ax1)、delta(ax2)以及delta(P)判定第一纵向加速度和第二纵向加速度可靠性,并根据第一纵向加速度、第二纵向加速度及其可靠性确定当前时刻的纵向加速度ax(k)。

其中,根据delta(ax1)、delta(ax2)以及delta(P)判定第一纵向加速度和第二纵向加速度可靠性,具体包括:

若|Kp×delta(P)-delta(ax1)|小于对应预设阈值,则第一纵向加速度为可靠,|Kp×delta(P)-delta(ax1)|大于等于对应预设阈值,则第一纵向加速度为不可靠;

若|Kp×delta(P)-delta(ax2)|小于对应预设阈值,则第二纵向加速度为可靠,|Kp×delta(P)-delta(ax2)|大于等于对应预设阈值,则第二纵向加速度为不可靠;

其中,Kp为加速度变化与主缸压力变化关系,可以提前标定,也可以通过在线辨识。

其中,所述根据第一纵向加速度、第二纵向加速度及其可靠性获得当前时刻的纵向加速度ax(k),具体包括:

若第一纵向加速度和第二纵向加速度均为可靠,且delta(ax1)小于delta(ax2),则根据上一时刻的纵向加速度ax(k-1)以及delta(ax1)计算当前时刻的纵向加速度ax(k),即ax(k)=ax(k-1)+delta(ax1);

若第一纵向加速度和第二纵向加速度均为可靠,且delta(ax2)小于delta(ax1),则根据上一时刻的纵向加速度ax(k-1)以及delta(ax2)计算当前时刻的纵向加速度ax(k),即ax(k)=ax(k-1)+delta(ax2);

若第一纵向加速度可靠,第二纵向加速度不可靠,则根据上一时刻的纵向加速度ax(k-1)以及delta(ax1)计算当前时刻的纵向加速度ax(k),即ax(k)=ax(k-1)+delta(ax1);

若第二纵向加速度可靠,第一纵向加速度不可靠,则根据上一时刻的纵向加速度ax(k-1)以及delta(ax2)计算当前时刻的纵向加速度ax(k),即ax(k)=ax(k-1)+delta(ax2);

若第一纵向加速度、第二纵向加速度均不可靠,则根据ax(k-1)、delta(ax1)、delta(ax2)确定当前时刻的纵向加速度ax(k),采用ax1与ax2组合估计的方式,即ax(k)=ax(k-1)+k1×delta(ax1)+k2×delta(ax2)。

其中,k1+k2=1为加权系数,该加权系数在车辆没有较大纵向及侧向加速度,惯性传感器信号波动较小时给予k1较大权重,否则给其较小的权重。

在一具体实施例中,如图4所示,所述步骤S103具体包括:

步骤S501、获取当前时刻的主缸压力值,判定当前时刻的主缸压力值是否大于对应预设阈值;

步骤S502、若当前时刻的主缸压力值小于等于对应预设阈值,则获取车辆驱动模式;

步骤S503、若车辆驱动模式为怠速扭矩或处于换挡过程,则获取上一时刻的纵向加速度ax(k-1)、以及最近一个时间步长内第一纵向加速度的变化量delta(ax1)、第二纵向加速度的变化量delta(ax2),并根据ax(k-1)、delta(ax1)、delta(ax2)确定当前时刻的纵向加速度ax(k),采用ax1与ax2组合估计的方式,即ax(k)=ax(k-1)+k1×delta(ax1)+k2×delta(ax2)。

步骤S504、若车辆驱动模式为处于驱动工况,则获取最近一个时间步长内第一纵向加速度的变化量delta(ax1)、第二纵向加速度的变化量delta(ax2)以及发动机扭矩的变化量delta(T),并根据delta(ax1)、delta(ax2)以及delta(T)判定第一纵向加速度和第二纵向加速度可靠性,并根据第一纵向加速度、第二纵向加速度及其可靠性确定当前时刻的纵向加速度ax(k)。

其中,所述根据delta(ax1)、delta(ax2)以及delta(T)判定第一纵向加速度和第二纵向加速度可靠性,具体包括:

若|Kt×delta(T)-delta(ax1)|小于对应预设阈值,则第一纵向加速度为可靠,|Kt×delta(T)-delta(ax1)|大于等于对应预设阈值,则第一纵向加速度为不可靠;

若|Kt×delta(T)-delta(ax2)|小于对应预设阈值,则第二纵向加速度为可靠,|Kt×delta(T)-delta(ax2)|大于等于对应预设阈值,则第二纵向加速度为不可靠;

其中,Kt为发动机扭矩变化与加速度变化系数,可以提前标定,也可以在线辨识。

其中,所述根据第一纵向加速度、第二纵向加速度及其可靠性获得当前时刻的纵向加速度ax(k),具体包括:

若第一纵向加速度和第二纵向加速度均为可靠,且delta(ax1)小于delta(ax2),则根据上一时刻的纵向加速度ax(k-1)以及delta(ax1)计算当前时刻的纵向加速度ax(k),即ax(k)=ax(k-1)+delta(ax1);

若第一纵向加速度和第二纵向加速度均为可靠,且delta(ax2)小于delta(ax1),则根据上一时刻的纵向加速度ax(k-1)以及delta(ax2)计算当前时刻的纵向加速度ax(k),即ax(k)=ax(k-1)+delta(ax2);

若第一纵向加速度可靠,第二纵向加速度不可靠,则根据上一时刻的纵向加速度ax(k-1)以及delta(ax1)计算当前时刻的纵向加速度ax(k),即ax(k)=ax(k-1)+delta(ax1);

若第二纵向加速度可靠,第一纵向加速度不可靠,则根据上一时刻的纵向加速度ax(k-1)以及delta(ax2)计算当前时刻的纵向加速度ax(k),即ax(k)=ax(k-1)+delta(ax2);

若第一纵向加速度、第二纵向加速度均不可靠,则根据ax(k-1)、delta(ax1)、delta(ax2)确定当前时刻的纵向加速度ax(k),即ax(k)=ax(k-1)+k1×delta(ax1)+k2×delta(ax2)。

本发明实施例还提出一种车辆纵向加速度估计系统,用于实现上述实施例的方法,本实施例系统包括:

第一计算单元,用于获取当前时刻车辆惯性传感器测得的纵向加速度的测量值,并对所述纵向加速度的测量值进行修正得到第一纵向加速度;

判定单元,用于获取当前时刻车辆传感单元所测得的第一后轮轮速和第二后轮轮速的测量值,判定所述第一后轮轮速和第二后轮轮速的测量值的可靠性;

第二计算单元,用于若第一后轮轮速、第二后轮轮速的测量值中至少一个为可靠时,则根据对应可靠的后轮轮速的测量值计算当前时刻的第二纵向加速度,并根据所述第一纵向加速度、第二纵向加速度及其可靠性确定当前时刻的纵向加速度;若第一后轮轮速、第二后轮轮速的测量值均为不可靠时,则将所述第一纵向加速度输出作为当前时刻的纵向加速度。

以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

需说明的是,上述实施例的系统与上述实施例的方法对应,因此,上述实施例的系统未详述部分可以参阅上述实施例的方法的内容得到,上述实施例的方法步骤可以理解为是实施例系统的功能性/用途限定,此处不再赘述。

并且,上述实施例的车辆纵向加速度估计系统如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

本发明一实施例还提出一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被所述处理器执行时,使得所述处理器执行上述实施例所述的车辆纵向加速度估计方法的步骤。

当然,所述计算机设备还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件,以便进行输入输出,该计算机设备还可以包括其他用于实现设备功能的部件,在此不做赘述。

示例性的,所述计算机程序可以被分割成一个或多个单元,所述一个或者多个单元被存储在所述存储器中,并由所述处理器执行,以完成本发明。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序在所述计算机设备中的执行过程。

所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,所述处理器是所述计算机设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个所述计算机设备的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或单元,所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或单元,以及调用存储在存储器内的数据,实现所述计算机设备的各种功能。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart MediaCard,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

以上已经描述了本发明的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

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