[发明专利]用于预测车辆的未来驾驶条件的方法有效
申请号: | 201880017976.6 | 申请日: | 2018-01-10 |
公开(公告)号: | CN110418940B | 公开(公告)日: | 2023-10-27 |
发明(设计)人: | A·纳夫;H-J·吉斯勒;M·维德默;A·H·里特;P·V·埃尔伯特;C·H·昂德 | 申请(专利权)人: | 卡罗瑟里赫斯股份公司 |
主分类号: | G01C21/26 | 分类号: | G01C21/26;G01C21/32;B60L15/20;B60W20/12;B60W50/00;B60W50/14 |
代理公司: | 北京思益华伦专利代理事务所(普通合伙) 11418 | 代理人: | 赵飞;张素玲 |
地址: | 瑞士*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 预测 车辆 未来 驾驶 条件 方法 | ||
1.一种预测车辆的未来驾驶条件的方法,包括以下步骤:
a)在车辆驶过一路线期间收集传感器数据;
b)确定车辆的位置;
c)将收集的数据分配给所确定的车辆位置;
d)根据相关联的数据创建地图;
e)重新驶过所述路线,其中根据来自重新驶过的相关联的数据实时地更新所述地图;
f)基于所确定的车辆位置和所述地图获得对未来驾驶条件的预测。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述地图包括与位置相关的性能数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,更新所述地图包括将来自所述路线上的各个行程的数据合并。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其特征在于,所收集的传感器数据包括与位置相关的信息,并且将所收集的数据和来自全球定位系统的数据进行组合、尤其借助卡尔曼滤波器进行处理,以确定车辆位置。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,相关联的数据包括车辆取向和车辆速度。
6.根据权利要求4和5所述的方法,其特征在于,所述传感器数据包括右轮和左轮的速度,并且基于所述速度计算车辆取向的变化率。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其特征在于,所述地图由有向图表示,其中为所述有向图的每个节点分配相关联的数据。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,根据与所述有向图的最后访问的节点的距离和数据缓冲区的内容,对于每个新的相关联的数据组确定:是否将相关联的数据组添加到数据缓冲区;是否将相关联的数据组添加到最后访问的节点;或者是否创建了新节点。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,在超过与最后访问的节点的预定最大距离时产生至少两个新节点,其中为所述至少两个新节点中的第一个节点分配一组内插数据。
10.根据权利要求7至9中的任一项所述的方法,其特征在于,根据所确定的车辆位置和所述地图,来预测驶过路线上的未来的位置相关参数,其中所述预测是根据与所确定的车辆位置对应的所述有向图的节点进行的。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述预测在覆盖所述有向图的多个节点的预测区域上进行,其中,在所述预测区域延伸超过所述有向图的一个分支的情况下,与所述分支连接的多个支路的节点被考虑用于进行预测。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,只有当已经进行预测的预测区域未覆盖从所确定的车辆位置起的至少一个最小路段时,才进行新的预测,否则将继续使用已经采取的预测。
13.根据权利要求11或12所述的方法,其特征在于,当对应于所确定的车辆位置的节点位于所述有向图的一个分支之后的预定距离范围内时,从位于所述分支之前的所述节点进行新的预测。
14.一种用于控制车辆的方法,其中所述控制基于地图进行,所述地图通过根据权利要求1至14中任一项所述的方法生成。
15.根据权利要求14所述的方法,其特征在于,所述车辆是无轨电车,其具有用于中间存储电能的蓄电池。
16.根据权利要求14或15所述的方法,其特征在于,所述车辆的所述控制包括变速箱的自动切换和/或驾驶员辅助信息的输出。
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