CN108346196B

CN108346196B - 一种车辆重载和空载的判断方法及装置

Info

Publication number: CN108346196B
Application number: CN201810106947.9A
Authority: CN
Inventors: 何军强; 阙日众; 李坤
Original assignee: Hangzhou Hopechart Iot Technology Co ltd
Current assignee: Hangzhou Hopechart Iot Technology Co ltd
Priority date: 2018-02-02
Filing date: 2018-02-02
Publication date: 2021-01-08
Anticipated expiration: 2038-02-02
Also published as: CN108346196A

Abstract

本发明提供一种车辆重载和空载的判断方法及装置，包括：获取重空载数据集，且每一历史时刻对应的车速数据大于第一预设阈值；对所述重空载数据集进行滤波；根据滤波后的的重空载数据集，获取重载标定值和空载标定值；若当前时刻的车速数据大于第二预设阈值，根据当前时刻的重空载数据、所述重载标定值和所述空载标定值，获取所述车辆的车辆状态。本发明通过过滤掉异常的传感器数据，保留有效的传感器数据，对数据进行实时的累计，筛选出重载与空载的标定值，从而实时判断车辆当前的重载或空载状态，该装置安装方便，不需要重复标定，可以实现自动标定，有效的过滤复杂路况，提高了对车辆重载和空载判断的准确度。

Description

一种车辆重载和空载的判断方法及装置

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，更具体地，涉及一种车辆重载和空载的判断方法及装置。

背景技术

目前，市场上大部分的称重传感器使用时存在复杂路段误判率高，安装难度大，不同车辆需要重新标定重空载判断参数的问题。

发明内容

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种车辆重载和空载判断方法及装置。

根据本发明的一个方面，提供一种车辆重载和空载的判断方法，包括：

获取重空载数据集，所述重空载数据集包括多个历史时刻的重空载数据，对于任一历史时刻的重空载数据，所述任一历史时刻的车速数据大于第一预设阈值；

对所述重空载数据集进行滤波；

根据滤波后的重空载数据集，获取重载标定值和空载标定值；

若当前时刻的车速数据大于第二预设阈值，根据当前时刻的重空载数据、所述重载标定值和所述空载标定值，获取所述车辆的车辆状态。

根据本发明的另一个方面，提供一种车辆重载和空载的判断装置，包括：

重空载模块，用于获取重空载数据集，所述重空载数据集包括多个历史时刻的重空载数据，对于任一历史时刻的重空载数据，所述任一历史时刻的车速数据大于第一预设阈值；

滤波模块，用于对所述重空载数据集进行滤波；

标定模块，用于根据滤波后的重空载数据集，获取重载标定值和空载标定值；

判断模块，用于若当前时刻的车速数据大于第二预设阈值，根据当前时刻的重空载数据、所述重载标定值和所述空载标定值，获取所述车辆的车辆状态。

根据本发明的又一个方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行一种车辆重载和空载的判断方法。

根据本发明的再一个方面，提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行一种车辆重载和空载的判断方法。

本发明提出一种车辆重载和空载的判断方法及装置，通过过滤掉异常的传感器数据，保留有效的传感器数据，对数据进行实时的累计，筛选出重载与空载的标定值，从而实时判断车辆当前的重载或空载状态。同时，该装置安装方便，不需要重复标定，可以实现自动标定，有效的过滤复杂路况，提高了对车辆重载和空载判断的准确度。

附图说明

图1为本发明实施例一种车辆重载和空载的判断方法的流程图；

图2为本发明实施例获取重空载数据的流程图；

图3为本发明又一实施例一种车辆重载和空载的判断装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

图1为本发明实施例一种车辆重载和空载的判断方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

获取重空载数据集，所述重空载数据集包括第一预设数值个历史时刻的重空载数据，且每一历史时刻对应的车速数据大于第一预设阈值；

对所述重空载数据集进行滤波；

车辆车桥与车梁之间的间距在车辆重载或空载时存在差距是一定的，只不过路况或车辆差异导致间距的变化不规律。当车辆车速维持高速时，车轿与车梁之间的间距较为稳定，因此可以通过AD传感器，采集此时的重空载数据作为判断依据。

重空载数据是可以用来表示车辆载重情况的数据指标，通过AD传感器获取相关的数据。

首先获取重空载数据集，重空载数据集包括多个历史时刻的重空载数据，对于任一历史时刻的重空载数据，所述任一历史时刻的车速数据大于第一预设阈值。当车速较大时，AD传感器获取的数据值能更好的反馈此时的重空载状态，并且此时AD值较稳定，所以当车速大于40KM/H时，才会获取AD传感器的值，也就是说，第一预设阈值为40KM/H。

接着，对重空载数据集中的所有重空载数据进行滤波，由于车辆在行驶的过程中，可能遇到极危路段或颠簸路段等，此种情况下，由于车梁与车轿间距不稳定，因此AD传感器采集到的重空载数据就可能是异常的，因此需要通过对车辆数据集进行滤波，滤除异常的重空载数据，保留正常的重空载数据。

根据滤波后的重空载数据集，获取重载标定值和空载标定值。

采用同样的数据采集方式，获取当前的车速数据，不过重空载判断用的数据将车速标准降低为20KM/H，也就是第二预设阈值取值为20KM/H，将采集的AD有效值，也就是当前时刻的重空载数据与重空载标定值进行对比，小于等于空载值则判断为空载，大于等于重载值则判断为重载，介于两者之间者，则保持上次判断。

本实施例通过过滤掉异常的传感器数据，保留有效的传感器数据，对数据进行实时的累计，筛选出重载与空载的标定值，从而实时判断车辆当前的重载或空载状态。

在上述实施例的基础上，具体地，图2为本发明实施例获取重空载数据的流程图，如图2所示，所述获取重空载数据集具体包括：

对于任一历史时刻，若所述任一历史时刻的车速数据大于所述第一预设阈值，获取所述任一历史时刻的重空载数据；

若判断获知所述任一历史时刻的重空载数据与第二预设数值之差小于预设差值，若判断获知所述任一时刻的重空载数据集中数据的个数小于所述第一预设数值，将所述任一历史时刻的重空载数据作为所述重空载数据中的一个元素；

若判断获知所述任一历史时刻的重空载数据与所述第二预设数值之差不小于预设差值，重复上述步骤，判断每一个历史时刻对应的重空载数据是否为所述重空载数据集中的一个元素。

结合图2中可以看出，第一预设阈值的取值为40KM/H，第二预设数值为之前累加的AD平均值，预设差值为80。

在上述实施例的基础上，具体地，根据滤波后的重空载数据集，获取重载标定值和空载标定值，具体包括：

将滤波后的重空载数据集中的数据均匀划分为第三预设数值个数据段；

获取每一数据段对应的重空载指标，将最大的重空载指标作为重载标定值，将最小的重空载指标作为空载标定值，对于任一数据段，所述任一数据段的重空载指标为所述任一数据段中包含的重空载数据的个数。

重空载数据的取值范围为0-1024，将重空载数据等分为32个数据段，这32个数据段分别为：第一数据段0-31、第二数据段32-63、第31数据段993-1024，对过滤后重空载集中的每个重空载数据进行判断，以一个重空载数据为例，看该重空载数据落在哪个数据段中，对每一个重空载数据都进行如此判断。

最后，获取每个数据段对应的重空载指标，该重空载指标是指数据段中的重空载数据的个数。将重空载指标的最大值作为重载标定值，将重空载指标的最小值作为空载标定值。

在上述实施例的基础上，具体地，根据当前时刻的重空载数据、所述重载标定值和所述空载标定值，获取所述车辆的车辆状态，具体包括：

若所述当前时刻的重空载数据大于或等于所述重载标定值，则所述车辆为重载，若所述当前时刻的重空载数据小于或等于所述空载标定值，则所述车辆为空载，若所述当前时刻的重空载数据大于所述空载标定值，且小于所述重载标定值，则所述车辆状态维持不变。

具体地，所述任一历史时刻的车速数据和所述当前时刻的车速数据均通过车速传感器获得。

具体地，通过递推平均滤波法对所述车速数据集中所有车速数据进行滤波。

需要说明的是，递推平均滤波法又称滑动平均滤波法，把连续采集到的N个车速数据看作是一个队列，队列的长度固定为N，每次采样一个新的车速数据放入队尾，并扔掉原来队首的一个数据，把队列中的N个数据进行算术平均运算，获得新的滤波结果。

递推平均滤波法对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，且适用于高频振荡的系统。

图3为本发明又一实施例一种车辆重载和空载的判断装置的结构示意图，该装置包括：

重空载模块，用于获取重空载数据集，所述重空载数据集包括第一预设数值个历史时刻的重空载数据，且每一历史时刻对应的车速数据大于第一预设阈值；

滤波模块，用于对所述重空载数据集进行滤波；

车辆车桥与车梁之间的间距在车辆重载或空载时存在差距是一定的，只不过路况或车辆差异导致间距的变化不规律。当车辆车速维持高速时，车轿与车梁之间的间距较为稳定，因此可以通过AD传感器，采集此时的车速数据作为判断依据。

本装置实施例的具体执行过程与上述方法实施例的具体执行过程相同，具体请参考上述方法实施例，在此不再赘述。

本实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：

对所述重空载数据集进行滤波；

本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：

对所述重空载数据集进行滤波；

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后，本发明的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种车辆重载和空载的判断方法，其特征在于，包括：

对所述重空载数据集进行滤波；

若当前时刻的车速数据大于第二预设阈值，根据当前时刻的重空载数据、所述重载标定值和所述空载标定值，获取所述车辆的车辆状态；

其中，根据滤波后的重空载数据集，获取重载标定值和空载标定值，具体包括：

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述获取重空载数据集，具体包括：

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据当前时刻的重空载数据、所述重载标定值和所述空载标定值，获取所述车辆的车辆状态，具体包括：

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述所述任一历史时刻的车速数据和所述当前时刻的车速数据均通过车速传感器获得。

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，任一历史时刻的重空载数据和所述任一历史时刻的重空载数据均通过AD传感器获得。

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，通过递推平均滤波法对所述重空载数据集进行滤波。

7.一种车辆重载和空载的判断装置，其特征在于，包括：

滤波模块，用于对所述重空载数据集进行滤波；

判断模块，用于若当前时刻的车速数据大于第二预设阈值，根据当前时刻的重空载数据、所述重载标定值和所述空载标定值，获取所述车辆的车辆状态；

其中，标定模块根据滤波后的重空载数据集，获取重载标定值和空载标定值，具体包括：

8.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行如权利要求1至6任一所述的方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至6任一所述的方法。