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瑞士KELLER压力变送器参数

发布:2024-07-22 15:40,更新:2024-09-13 08:20

在候选实施方式中,通过考虑来自先前迭代的测量值来生成运动模型的输入的样本,以考虑先前迭代遗漏的任何信息。这样的生成允许重用在先前迭代期间生成的更多质点。


又一实施方式将传感器特性的一些部分建模为运动模型的输入的一部分。以这种方式确保了充当运动模型中的测量值和/或车辆模型的输入的传感器的传感器校准。


一些实施方式存储在先前的车辆驾驶期间获得的估计的偏移和方差。在这些实施方式中,当例如重新启动车辆时,所存储的估计的方差的偏移可以被重新用作方法的初始化。这样的过程允许使用更少的质点,因此减少了处理器负荷。


因此,一个实施方式公开了一种用于控制车辆的系统。该系统包括:至少一个传感器,所述至少一个传感器感测指示车辆的状态的测量值;存储器,该存储器存储车辆的运动模型、车辆的测量模型以及所述传感器的校准状态的概率分布的均值和方差,其中,所述车辆的运动模型定义了从所述车辆的先前状态到经受了由所述传感器的校准状态在车辆运动中的不确定性引起的干扰的所述车辆的当前状态的车辆的运动,使得所述运动模型包括在所述传感器的校准状态的所述概率分布上采样的校准状态,其中,所述测量模型使用所述传感器的所述校准状态来将所述传感器的所述测量值与所述车辆的所述状态相关联;处理器,所述处理器被配置为:对所述传感器的所述校准状态的由所述概率分布定义的可行空间进行采样,以生成所述传感器的采样的校准状态的集合;对于每个采样的校准状态,使用所述运动模型来估计所述车辆的当前状态的估计值,以生成所述车辆的估计状态的集合;对于所述车辆的每个估计状态,通过将所述测量值和所述车辆的所述估计状态插入所述测量模型中,来估计所述传感器的估计的校准状态;以及基于用权重加权的所述采样的校准状态的函数,来更新所述存储器中存储的所述传感器的所述校准状态的所述概率分布的所述均值和所述方差,所述权重是基于所述采样的校准状态与相应估计的校准状态之间的差而确定的;以及控制器,所述控制器使用利用所述传感器的校准状态的更新的概率分布所适配的所述传感器的测量值来控制所述车辆。


另一实施方式公开了一种用于控制车辆的方法,其中,该方法使用与存储的实现该方法的指令联接的处理器,其中,所述指令在被所述处理器执行时实施所述方法的至少一些步骤。该方法包括以下步骤:使用至少一个传感器感测指示车辆的状态的测量值;从能操作地连接到所述处理器的存储器中,检索所述车辆的运动模型、所述车辆的测量模型以及所述传感器的校准状态的概率分布的均值和方差,其中,所述车辆的运动模型定义了从所述车辆的先前状态到经受了由所述传感器的校准状态在车辆运动中的不确定性引起的干扰的所述车辆的当前状态的车辆的运动,使得所述运动模型包括在所述传感器的校准状态的所述概率分布上采样的校准状态,其中,所述测量模型使用所述传感器的所述校准状态来将所述传感器的所述测量值与所述车辆的所述状态相关联;对所述传感器的所述校准状态的由所述概率分布定义的可行空间进行采样,以生成所述传感器的采样的校准状态的集合;对于每个采样的校准状态,使用所述运动模型来估计所述车辆的当前状态的估计值,以生成所述车辆的估计状态的集合;对于所述车辆的每个估计状态,通过将所述测量值和所述车辆的所述估计状态插入所述测量模型中,来估计所述传感器的估计的校准状态;以及基于用权重加权的所述采样的校准状态的函数,来更新所述存储器中存储的所述传感器的所述校准状态的所述概率分布的所述均值和所述方差,所述权重是基于所述采样的校准状态与相应估计的校准状态之间的差而确定的;以及使用利用所述传感器的校准状态的更新的概率分布适配的所述传感器的测量值来控制所述车辆。


又一实施方式公开了一种非暂时性计算机可读存储器,该非暂时性计算可读存储器上实现有程序,该程序能够由处理器执行以用于执行控制车辆的方法,该方法包括以下步骤:从至少一个传感器接收指示车辆的状态的测量值;从能操作地连接到所述处理器的存储器中,检索所述车辆的运动模型、所述车辆的测量模型以及所述传感器的校准状态的概率分布的均值和方差,其中,所述车辆的运动模型定义了从所述车辆的先前状态到经受了由所述传感器的校准状态在车辆运动中的不确定性引起的干扰的所述车辆的当前状态的车辆的运动,使得所述运动模型包括在所述传感器的校准状态的所述概率分布上采样的校准状态,其中,所述测量模型使用所述传感器的所述校准状态来将所述传感器的所述测量值与所述车辆的所述状态相关联;对所述传感器的所述校准状态的由所述概率分布定义的可行空间进行采样,以生成所述传感器的采样的校准状态的集合;对于每个采样的校准状态,使用所述运动模型来估计所述车辆的当前状态的估计值,以生成所述车辆的估计状态的集合;对于所述车辆的每个估计状态,通过将所述测量值和所述车辆的所述估计状态插入所述测量模型中,来估计所述传感器的估计的校准状态;以及基于用权重加权的所述采样的校准状态的函数,来更新所述存储器中存储的所述传感器的所述校准状态的所述概率分布的所述均值和所述方差,所述权重是基于所述采样的校准状态与相应估计的校准状态之间的差而确定的;以及使用利用所述传感器的校准状态的更新的概率分布适配的所述传感器的测量值来控制所述车辆。



图1a是在按照一些实施方式控制的车辆中车辆传感器的测量值随时间如何变化的例示图。


[图1b]


图1b是在按照一些实施方式控制的车辆中传感器的偏移随传感器放置位置如何变化的例示图。


[图1c]


图1c是在按照一些实施方式控制的车辆中传感器的方差随传感器的放置位置如何变化的例示图。


[图1d]


图1d是根据一些实施方式的用于控制车辆的方法的框图。


[图1e]


图1e是根据一些实施方式的用于更新传感器的校准状态的概率分布的均值和方差的方法的框图。


DSHG-10-3C60-T-A220-N1-50 DSHG-10-3C60-ET-A220-N1-50 DSHG-10-3C60-E-A220-N1-50

DSHG-10-3C60-T-A110-N1-50 DSHG-10-3C60-ET-A110-N1-50 DSHG-10-3C60-E-A110-N1-50

DSHG-10-3C60-T-A240-N1-50 DSHG-10-3C60-ET-A240-N1-50 DSHG-10-3C60-E-A240-N1-50

DSHG-10-3C60-T-A100-N1-50 DSHG-10-3C60-ET-A100-N1-50 DSHG-10-3C60-E-A100-N1-50

DSHG-10-3C60-T-D24-N1-50  DSHG-10-3C60-ET-D24-N1-50  DSHG-10-3C60-E-D24-N1-50


图1f是例示了根据一些实施方式的定义了用于对质点进行采样的校准状态的可行空间的概率分布函数的图。


[图1g]


图1g是根据本发明的一个实施方式的用于通过联合估计车辆的状态和车辆传感器的校准状态来控制车辆的方法的流程图。


[图1h]


图1h是根据一个实施方式的用于更新质点150g的方法的一次迭代的框图。


[图2a]


图2a是用于控制车辆的通用控制系统的示意图。


[图2b]


图2b是根据本发明的一个实施方式的系统的总体结构的图。


[图3]


图3是根据本发明的一些实施方式的实时校准估计器的示意图。


[图4a]


图4a是由一些实施方式使用的简化车辆模型的示意图。


[图4b]


图4b是由一些实施方式使用的全阶车辆模型的示意图。


[图5a]


图5a是根据一些实施方式的为质点分配概率的例示图。


[图5b]


图5b是根据一些实施方式的为质点分配概率的例示图。


[图5c]


图5c是根据一些实施方式采用的一些原理而确定的不同运动的示意图。


[图5d]


图5d是根据一些实施方式采用的一些原理而确定的不同运动和关联概率分布的示意图。


[图6a]


图6a是例示了一些实施方式所使用的采样参数的概率的选择的曲线图。


[图6b]


图6b是例示了一些实施方式所使用的采样参数的概率的选择的曲线图。


[图7a]


图7a是根据本发明的一些实施方式的用于估计校准状态和车辆状态以及用于控制车辆的方法的一次迭代的流程图。


[图7b]


图7b是根据一个实施方式的确定图7a的方法中的传感器状态的集合的示例性实现的流程图。


[图7c]


图7c是根据一个实施方式的确定图7a的方法中的校准的每个采样状态的概率的示例性实现的流程图。


[图7d]


图7d是根据一个实施方式的图7a的方法的一些步骤的三次迭代结果的简化示意图。


[图7e]


图7e是根据一些实施方式采用的原理确定状态的概率和相应轮胎参数以及相应聚合体的示意图。


[图8]


图8是根据一些实施方式的校准器和车辆控制器之间的交互的示意图。


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