[发明专利]基于Bayes的路面附着系数估计方法及电子设备

权利要求书

1.一种基于Bayes的路面附着系数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取包括滑移率与牵引力的数据点的集合；

将牵引力划分成多个子区间，用以将数据点集划分成多个数据子集；同一数据子集内，不同附着系数的路面模型的滑移率服从不同的正态分布；

在每一个数据子集内，计算每一种附着系数的路面模型的正态分布的期望与方差，根据计算得到的期望与方差构建每一种附着系数的路面模型的正态分布概率函数；

采集实时数据点，根据实时数据点的牵引力选择对应的数据子集；

根据实时数据点的滑移率，结合所选数据子集内每一种附着系数的路面模型的正态分布概率函数，计算该实时数据点归属于每一种附着系数的路面模型的概率；

根据最大归属概率，确定该实时数据点所归属的路面模型；

通过卡尔曼滤波器计算当前路面模型的附着系数。

2.根据权利要求1所述的基于Bayes的路面附着系数估计方法，其特征在于，滑移率为汽车行驶过程中汽车左侧或者右侧的滑移率。

3.根据权利要求2所述的基于Bayes的路面附着系数估计方法，其特征在于，车辆左侧或者右侧的滑移率计算公式如下：

式中，S表示车辆某一侧的滑移率，W₁和W₂分别表示车辆某一侧驱动轮和从动轮的角速度，R₁和R₂分别表示车辆某一侧驱动轮和从动轮的轮胎半径，其中：某一侧为左侧或右侧。

4.根据权利要求1所述的基于Bayes的路面附着系数估计方法，其特征在于，牵引力的子区间长度相同。

5.根据权利要求1所述的基于Bayes的路面附着系数估计方法，其特征在于，确定该实时数据点所归属的路面模型之后，判断路面模型是否发生切换；若是，则计算接下来采集到的多个数据点中每个点所属的路面模型，统计每种路面模型所对应数据点的个数，以数据点个数最多的路面模型作为当前路面模型。

6.根据权利要求5所述的基于Bayes的路面附着系数估计方法，其特征在于，多个数据点为22个。

7.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器以及存储器；

一个或多个程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于执行权利要求1-6中任一项所述的基于Bayes的路面附着系数估计方法。