[發明專利]一種EP賽車加速點規劃方法及自動預測設備

有效

• 申請號: 202010951183.0
• 申請日: 2020-09-11
• 公開（公告）號: CN112085278B
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 吳展騫;高晨皓;吳闖
• 申請（專利權）人: 吳展騫
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/08;G06F30/20;G06F119/14
• 代理公司: 上海未可期專利代理事務所(普通合伙) 31360
• 代理人: 劉宏博

1.一種EP賽車加速點規劃方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，開始后獲取并解析數據；包括EP賽車實時速度參數、位置參數和規劃路徑參數；其中，

位置參數，通過EP賽車車載GPS獲取位置信息報文，通過算法截取報文中經度、緯度信息；

規劃路徑參數，通過經緯度信息與路徑地圖進行匹配，獲取規劃路徑信息，并將規劃路徑信息轉換成經緯度坐標點形式；

EP賽車實時速度參數，通過輪速傳感器獲取轉動周期t，通過公式計算EP賽車實時速度；

步驟2，BP神經網絡運算，依據賽車動力學模型和測試參數構建的BP神經網絡，并將EP賽車實時速度參數、位置參數和規劃路徑參數輸入BP神經網絡中；

其中，由動力學模型和測試參數構建的BP神經網絡包含速度v，賽道實時曲率半徑r，地面附著系數f，車手質量m,EP賽車模型選擇參數model，延賽道自然坐標系下預測加速點距離s輸出參數，且表達式為s＝f(v,m,r,f,model)；

以及，所述測試參數包含EP賽車輪胎滾阻系數、地面附著系數及車手的質量；

步驟3，BP神經網絡輸出預測加速點信息，與實際參數對比，并在下一機器周期進行修正，具體包含以下步驟：

步驟一，開始到獲取并解析數據：將獲取的速度v，賽道實時曲率半徑r，地面附著系數f，車手質量m,EP賽車模型選擇model輸入參數，輸入訓練好的BP神經網絡f(v,m,r,f,model)中，通過計算輸出延賽道自然坐標系下t時刻的預測加速點距離s；

步驟二，BP神經網絡運算，Δt時刻驗證是否位于置信區間：在t+Δt時刻，重復上述獲取車輛狀態信息的步驟，并對步驟一中取得的路程和時間函數求一階導數若t+Δt時刻車速v在置信區間內，則認為車輛狀態未發生改變，沿用步驟一中的預測解；若t+Δt時刻車速v不在置信區間內，則認為車輛狀態發生意外改變，上一機器周期規劃加速點位置不可信，重復步驟一。

2.根據權利要求1所述的一種EP賽車加速點規劃方法，其特征在于，所述EP賽車動力學模型包含事先采集的EP賽車質量、質心位置、轉動慣量、阻力特性曲線、不同條件下滑行速度特征曲線及發動機特性曲線。

3.根據權利要求2所述的一種EP賽車加速點規劃方法，其特征在于，所述滑行速度特征曲線是由連續或離散的EP賽車滑行速度和滑行距離數據計算處理獲得的曲線。

4.根據權利要求2所述的一種EP賽車加速點規劃方法，其特征在于，所述阻力特性曲線是由EP賽車滑行阻力和滑行速度數據，風阻和滑行速度數據，機械阻力和滑行速度數據通過計算處理獲得的EP賽車阻力和滑行速度曲線F(v)。

5.根據權利要求2所述的一種EP賽車加速點規劃方法，其特征在于，所述發動機特性曲線指實際工況使用的發動機部分負荷特性曲線。

6.根據權利要求1所述的一種EP賽車加速點規劃方法，其特征在于，所述BP神經網絡通過梯度下降法訓練而成，訓練集、驗證集、測試集比例為70％、15％、15％，共包含5個隱藏層。

7.一種自動預測設備，其特征在于，采用上述權利要求1-6任一所述EP賽車加速點規劃方法進行車輛狀態信息獲取、解碼、預測和修正。