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申请/专利权人：潍柴动力股份有限公司
摘要：本申请提供了一种车重和道路坡度估计的方法、装置、存储介质与电子设备。包括：构建扩展卡尔曼滤波器和GRU‑BP坡度预测模型；确定车辆在当前时刻的当前工况是否为目标工况；在当前工况非目标工况的情况下，将扩展卡尔曼滤波器输出的估计车重和第一估计道路坡度分别确定为最终估计车重和最终估计道路坡度；在当前工况为目标工况的情况下，将GRU‑BP坡度预测模型输出的第二估计道路坡度确定为最终估计道路坡度，将当前时刻的前一时刻采用扩展卡尔曼滤波器估计得到的估计车重确定为最终估计车重。通过采用扩展卡尔曼滤波以及GRU‑BP坡度预测模型，解决了现有的车重以及道路坡度估计的方案难以适用所有工况的问题。
主权项：1.一种车重和道路坡度估计的方法，其特征在于，包括：基于纵向动力学构建扩展卡尔曼滤波器，所述扩展卡尔曼滤波器的输入为参数集，输出为估计车重和第一估计道路坡度，所述参数集包括发动机转矩、车速、挡位；构建GRU-BP坡度预测模型，所述GRU-BP坡度预测模型的输入为估计道路坡度序列，输出为基于所述估计道路坡度序列估计得到的第二估计道路坡度，其中，所述估计道路坡度序列为采用所述扩展卡尔曼滤波器估计得到的多个所述第一估计道路坡度组成的序列；确定车辆在当前时刻的当前工况是否为目标工况，所述目标工况包括换挡工况、刹车工况；在所述当前工况为非所述目标工况的情况下，将所述扩展卡尔曼滤波器输出的所述估计车重和所述第一估计道路坡度分别确定为最终估计车重和最终估计道路坡度；在所述当前工况为所述目标工况的情况下，将所述GRU-BP坡度预测模型输出的所述第二估计道路坡度确定为所述最终估计道路坡度，将所述当前时刻的前一时刻采用所述扩展卡尔曼滤波器估计得到的所述估计车重确定为所述最终估计车重。
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百度查询： 潍柴动力股份有限公司 车重和道路坡度估计的方法、装置、存储介质与电子设备
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