用於估算含有機動車輛的總重量的區間的方法和裝置與流程

2023-09-19 04:41:10

本發明涉及一種用於估算機動車輛的總重量的方法和裝置。

背景技術：

對於汽車車輛上車載的許多裝置，尤其是用於管理制動、用於管理自動變速器或用於管理懸架剛度的裝置的正確運行而言，知道該車輛的總重量是必需的。實際上，車輛的負載越大，懸架就變得越硬，以確保乘客的舒適性和安全性。此外，對於提供高負載能力的多功能車輛而言，車輛的重量的估算允許使用者確保符合經核准的總載重量。

因此，希望獲得對該車輛的重量的快速和可靠的估算。

現今，能夠以多種不同方式來進行對汽車車輛的重量的估算，例如通過由用於懸架的位移的傳感器並使用減振器的剛度知識來直接測量重量。然而，這些方法是昂貴的，因為它們要求安裝和出廠校準位移傳感器。此外，製造中和老化中的懸架的剛度的離散差不允許精確估算有待獲得的重量。

此外，還存在通過應用動力學的基本原理來估算汽車車輛的重量的方法。

在這方面，可以參考文件US 6,249,735，該文件描述了一種用於根據發動機的測量出的轉矩並且根據通過速度的導數的離散近似並通過濾波計算出的車輛加速度來估算車輛的裝載狀態的方法。這樣的方法不允許足夠可靠且穩健地估算重量。

還可以參考文件FR 2 857 090，該文件描述了一種用於基於利用車輛的加速度的遞歸最小二乘算法來估算重量的方法。然而，這樣的估算方法不允許快速估算汽車車輛的重量。

此外，用於通過在時間上以單一時點應用動力學基本原理來估算汽車車輛的重量的方法實施起來是特別不精確且繁重的，因為這些方法要求估 算該車輛的許多參數並且是基於並非始終驗證為真的假設的，例如零風速、零傾斜等。

此外，在一些當前車輛中，當車輛被裝載時，使用者必須按下控制按鈕。該控制按鈕隨後將激活用於控制適於裝載或未裝載的車輛(稱作「標稱」)的自動變速器的處理器的程序。然而，這樣的控制按鈕的安裝是相對昂貴的。

然而，這些文件都不允許快速地限定該車輛是輕載還是重載，並且因此在不確定該車輛的重量的精確值的情況下不允許確定該車輛的重量的給定區間。

技術實現要素：

因此，本發明的目的是要克服這些缺陷。

因此，本發明的目的是提供一種允許快速地確定該汽車車輛的總重量所處在其中的區間並同時實施起來成本低且簡單的方法和裝置。

術語重量「區間」或「級別」應當理解成是指由最大重量和最小重量界定的重量集所限定的範圍。

在一個實施例中，本發明涉及一種用於估算汽車車輛的總重量所屬於的級別、即汽車車輛的總重量所處在其中的區間的方法。該估算方法包括一個步驟，在該步驟中限定了至少兩個重量區間，確定了該車輛的總重量屬於第一區間的第一情形，並且確定了該車輛的總重量屬於第二區間的第二情形。此外，該估算方法進一步包括用於計算在已知該重量的一個值時處於該第一或第二情形的概率的一個步驟、用於根據所計算出的概率和與錯誤決定相關聯的成本來計算選擇錯誤的區間的風險的一個步驟、以及用於根據該風險來確定該車輛的總重量所處在其中的區間的一個步驟。

有利地，為了計算已知該重量的一個值時處於該第一或第二情形的概率，使用含有多個行駛輪廓的一個資料庫來限定了一個重量估算值集，計算出來自該重量估算值集中的一個值處於該第一情形的概率，計算出來自該重量估算值集中的一個值處於該第二情形的概率，確定了處於該第一或第二情形的概率，並且針對所有行駛類型計算出在所有情形中發現一個重量值的概率。

一種使用貝葉斯(Bayes)定理的算法可以例如被用來獲得已知該重量的一個值時處於該第一或第二情形的概率。

在一個實施例中，該風險是根據瞬時質量的值來計算出的。該瞬時質量對應於施加到該車輛上的力的總和除以該車輛的縱向加速度。「力」應當理解成是指空氣動力、道路對車輪的阻力、傳遞到這些車輪的發動機轉矩和制動摩擦的合成。

在另一實施例中，該風險是根據瞬時質量估算值集來計算出的，例如使用基於牛頓第二定律的算法計算出的。

有利地，該車輛的總重量所處在其中的區間是通過對這些風險進行比較並且通過選擇最小風險來確定的。

根據第二方面，本發明涉及一種用於估算汽車車輛的總重量所處在其中的區間的裝置，該裝置包括用於確定至少兩個重量區間、該車輛的總重量屬於第一區間的第一情形以及該車輛的總重量屬於第二區間的第二情形的一個模塊。所述估算裝置包括用於計算已知該重量的一個值時處於該第一或第二情形的概率的一個模塊、用於根據所計算出的概率和與錯誤決定相關聯的成本來計算選擇錯誤的區間的風險的一個模塊、以及用於根據該風險來確定該車輛的總重量所處在其中的區間的一個模塊。

有利地，用於計算這些概率的模塊包括用於使用含有多個行駛輪廓的一個資料庫來確定一個重量估算值集的一個模塊，以及被設計成計算來自該重量估算值集中的一個值處於該第一情形的概率、來自該重量估算值集中的一個值處於該第二情形的概率、處於該第一或第二情形的概率、以及針對所有行駛類型在所有情形中發現一個重量值的概率的一個計算模塊。

用於計算已知該重量的一個值時處於該第一或第二情形的概率的模塊例如包括用於使用貝葉斯定理來應用一個算法的模塊。

在一個實施例中，該風險是根據該瞬時質量估算值集來計算出的。

附圖說明

通過閱讀僅藉助非限制性示例並且參照附圖所給出的以下說明，本發明的其他的目的、特徵以及優點將會清楚，在這些附圖中：

-圖1示意性地示出了根據本發明的用於估算車輛的總重量所屬於的 級別的裝置；並且

-圖2展示了根據本發明的用於估算車輛的總重量所屬於的級別的方法。

具體實施方式

本發明允許確定汽車車輛的重量所處在其中的區間、即汽車車輛的重量所屬於的級別。重量級別是重量區間，例如在1900kg和2000kg之間的範圍內。

在下文中，第一重量區間I1例如被限定在0kg和1850kg之間，並且第二重量區間I2例如被限定在1850kg和3000kg之間。應當指出的是，可以提供較大數量的重量區間、以及大小可變的重量區間。

第一情形MI1因此被限定成對應於該車輛的總重量m處在區間I1內的情況，並且第二情形MI2因此被限定成對應於該車輛的總重量m處在區間I2內的情況。

用於估算該車輛的重量m所屬於的級別的裝置1包括用於限定重量區間I1、I2和情形MI1和MI2的模塊2，用於計算條件概率的模塊5，用於估算犯錯誤的風險的模塊8以及決策模塊9。

用於計算條件概率的模塊5包括模塊3以用於通過含有多個行駛輪廓的資料庫4來確定重量估算值集m_#。

確定模塊3包括使用牛頓第二定律來根據該行駛數據按照以下等式在理論上計算該車輛的瞬時質量的估算值的算法：

其中：

m是車輛的理論瞬時質量，以kg為單位來表示；

a(t)是車輛的瞬時加速度，以為m.s-2單位來表示；並且

F(t)是施加到車輛的瞬時力集，以N為單位來表示。

因此，對於給定的行駛條件，根據所考慮到的情形，換言之對應於該車輛的重量m處在區間I1內的情況的第一情形MI1、以及因此被限定成對應於該車輛的重量m處在區間I2內的情況的第二情形MI2而言，獲得了重 量估算值集m_#。

用於計算條件概率的模塊5隨後包括模塊6以用於根據以下等式來計算對於重量估算值集m_#中的一個重量值x處於第一情形MI1而言的條件概率集P(x|MI1)：

P(x|MI1)＝N(x)/N(m_#) (等式2)

其中：

N(x)是值x在集m_#中的次數；並且

N(m_#)是集m_#中的總元素數量。

以同樣的方式，模塊6計算對於重量估算值集m_#中的一個重量值x處於第二情形MI2而言的條件概率集P(x|MI2)。

隨後，計算模塊6確定處於第一MI1或第二情形MI2的概率P(MI1)和P(MI2)。

例如，概率P(MI1)和P(MI2)可以是由製造商根據該車輛並且根據例如裝載有多個個體或貨物等來提供的。

通過此信息，計算模塊6確定在所有行駛情形MI1和MI2中發現重量值x的概率：

P(x)＝P(x|MI1)*P(MI1)+P(x|MI2)*P(MI2) (等式3)

為了知道已知一個重量值x時處於情形MI1或MI2的概率，用於計算條件概率的模塊5包括含有使用貝葉斯定理的算法以獲得以下等式的模塊7：

P(MI1|x)＝P(x|MI1)*P(MI1)/P(x) (等式4)

P(MI2|x)＝P(x|MI2)*P(MI2)/P(x) (等式5)

條件概率P(MI1|x)和P(MI2|x)可以回答以下問題：給定任何重量值m，車輛處於情形MI1或MI2的概率是多少？這些條件概率是離線計算的並且被發送至決策模塊9。術語「離線」是指在開發和構建過程中的行駛階段。

用於估算犯錯誤的風險R的模塊8接收關於成本C的和關於由用於計算這些概率的模塊5計算出的條件概率的信息。

錯誤選擇情形MIn(而該車輛的重量m處於區間In+1內)涉及成本C，這可能導致使用者的舒適性和安全性的退化。

選擇情形MI1(而該車輛的重量m處於區間I2內)的犯錯誤的成本將 用CI1指代，並且CI2將是選擇情形MI2(而該車輛的重量m處於區間I1內)的犯錯誤的成本。

事件的風險R被定義為其成本C乘以發生該事件的概率。

風險R可以是通過兩種不同的方法來計算的：

第一種方法在於已知瞬時質量m_t的值時根據以下等式來計算瞬時風險R。

RI2＝P(MI1|m_t)*CI2 (等式6)

RI1＝P(MI2|m_t)*CI1 (等式7)

第二種方法使用了由使用牛頓定律的算法在每個時刻t，t-1，t-2…確定的這些重量m_t，m_t-1，m_t-2，…，m_1的估算值。應該指出的是，可以使用允許估算該車輛的重量的任何其他算法。

可以限定以下內容：

Xt＝{m_t,m_t-1,m_t-2,…,m_1}。

其中，Xt是該車輛的重量m的估算值集。

為了計算已知集Xt時處於情形MI1或MI2的概率P(M|Xt)，假設集Xt中的這些值是隨機值，是在相同的條件下隨機選擇的，換言之是恆等分布和獨立的：

等式8可以以遞歸形式書寫成：

因此，在時刻t，根據下列等式寫出了得出該重量位於區間I內的結論卻其並非如此的風險R：

RI2＝P(MI1|Xt)*CI2 (等式10)

RI1＝P(MI2|Xt)*CI1 (等式11)

該風險在每個時刻t更新。

這些風險RI2和RI1被傳送到決策模塊9。決策模塊9對由風險確定模塊8計算出的風險進行比較並且選定最小的風險，以確定該汽車車輛的總重量m處在哪個區間I1或I2內。

如圖2所展示的，用於估算該車輛的重量m所屬於的級別的方法包括四個主要步驟10、20、30、40：第一主要步驟10用於限定重量區間I1、I2以及情形MI1和MI2，第二主要步驟20用於計算多個條件概率，第三主要步驟30用於估算犯錯誤的風險以及第四決策步驟40。

用於計算條件概率的第二主要步驟20包括用於通過含有多個行駛輪廓的資料庫21來確重量估算值集m_#的步驟。

可以例如使用基於牛頓定律的算法來根據等式1在理論上計算參照圖1限定的車輛的瞬時質量的估算值。

因此，對於給定的行駛條件，根據當前情形，換言之對應於該車輛的重量m處在區間I1內的情況的第一情形MI1、以及因此被限定成對應於該車輛的重量m處在區間I2內的情況的第二情形MI2，獲得了重量估算值集m_#。

隨後根據以下等式來計算對於重量估算值集m_#中的一個重量值x處於第一情形MI1而言的條件概率集P(x|MI1)。

P(x|MI1)＝N(x)/N(m_#) (等式2)

其中：

N(x)是值x在集m_#中的次數；並且

N(m_#)是集m_#中的總元素數量。

以同樣的方式，計算出對於重量估算值集m_#中的一個重量值x處於第二情形MI2而言的條件概率集P(x|MI2)。

隨後，計算出處於第一MI1或第二情形MI2的概率P(MI1)和P(MI2)。

例如，概率P(MI1)和P(MI2)可以是由製造商根據該車輛並且根據例如裝載有多個個體或貨物等來提供的。

通過此信息，計算出在所有行駛情形MI1和MI2中發現重量值x的概率：

P(x)＝P(x|MI1)*P(MI1)+P(x|MI2)*P(MI2) (等式3)

為了知道已知一個重量值x時處於情形MI1或MI2的概率，應用了多個貝葉斯公式以獲得以下等式：

P(MI1|x)＝P(x|MI1)*P(MI1)/P(x) (等式4)

P(MI2|x)＝P(x|MI2)*P(MI2)/P(x) (等式5)

條件概率P(MI1|x)和P(MI2|x)可以回答以下問題：給定任何重量值m， 車輛處於條件MI1或MI2的概率是多少。這些條件概率是離線計算的並且被發送至決策步驟30。

用於估算風險R的第三主要步驟30允許計算選擇一種情形而該車輛的總重量處在另一質量區間內的風險。

錯誤選擇情形MIn(而該車輛的重量m處於區間In+1內)涉及成本C，這可能導致使用者的舒適性和安全性的退化。

選擇情形I1(而該車輛的重量m處於區間I2內)的犯錯誤的成本將用CI1指代，並且CI2將是選擇情形I2(而該車輛的重量m處於區間I1內)的犯錯誤的成本。

事件的風險R被定義為其成本C乘以發生該事件的概率。

風險R可以是通過兩種方法來計算的：

第一種方法在於已知瞬時質量m_t的值時根據以下等式來計算瞬時風險R。

RI2＝P(MI1|m_t)*CI2 (等式6)

RI1＝P(MI2|m_t)*CI1 (等式7)

第二種方法允許使用由基於牛頓定律的算法在每個時刻t確定的這些重量m_t，m_t-1，m_t-2，…，m_1的估算值。應該指出的是，可以使用允許估算該車輛的重量的任何其他算法。

可以限定以下內容：

Xt＝{m_t,m_t-1,m_t-2,…,m_1}。

其中，Xt是該車輛的重量的估算值集。

為了計算已知集Xt時處於情形MI1或MI2的概率P(M|Xt)，假設集Xt中的這些值是隨機值，是在相同的條件下隨機選擇的，換言之是恆等分布和獨立的：

等式8可以以遞歸形式書寫成：

因此，在時刻t，根據下列等式寫出了得出該重量位於區間I內的結論 卻其並非如此的風險R：

RI2＝P(MI1|Xt)*CI2 (等式10)

RI1＝P(MI2|Xt)*CI1 (等式11)

該風險在每個時刻t更新。

擁有這一信息，就可以在第四步驟40通過對風險RI1和RI2進行比較來作出最小風險的決定。

該決策步驟在於選擇使風險最小化的解決方案，換言之，選定與最低風險相關聯的重量級別。

因此，能夠可靠地知道該車輛的總重量所處在其中的範圍。

因此，可以例如通過簡單的兩個或三個重量級別來不利於精度地非常快速地估算該車輛的重量所屬的級別。受控的減振器系統(或多或少根據車輛的負載進行穩固調整)連同照明系統(光束的取向與負載相適配以便不使其他車輛或行人目眩)並不要求車輛重量的高精度。

其他應用要求更精確的估算並且因此要求對該車輛的重量進行比在前一情形中更多的分類。可以值得注意地提及用於車輛超載的檢測系統。在這種情況下，所希望的精度越高，重量的級別的數量就可以越大，但不利於這樣的估算所需的時間。

在同一車輛內可以設想到這兩種情形，從允許首先執行對不同系統進行調節的兩個重量級別開始，然後通過增加級別的數量來改善對該重量的估算。