【技术实现步骤摘要】
本公开涉及自动驾驶，尤其涉及一种轮胎滑移率预测模型的建模方法、使用方法，装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、目前，车辆的操控性、安全性和性能优化在当今汽车工程中占据至关重要的地位。轮胎作为车辆与路面唯一的接触点，其滑移率的准确估计对于优化车辆安全控制至关重要。滑移率，即车轮在行驶过程中与路面的相对滑动速率，直接影响牵引力、制动性能以及车辆的稳定性。现有滑移率估计方法往往受到路面状况变化、车速等因素的影响，并且在极端条件下的精确度有限。目前的技术存在着对不同驾驶情境的适应性不足和对多变因素的鲁棒性欠缺的问题。这限制了车辆动态控制系统的性能优化。因此，需要一种可实现高精度、低延迟、简单且适用性更广泛的新的轮胎滑移率估计方法。
技术实现思路
1、本公开实施例提供了一种轮胎滑移率预测模型的建模方法、使用方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及自动驾驶
，可以实现轮胎滑移率预测模型的建模。
2、本公开实施例提供了一种轮胎滑移率预测模型的建模方法，其特征在于，包括：获取轮胎实验数据，其中，所述轮胎实验数据至少包括轮胎上一个点在不同时刻或角度的垂向加速度和轮胎每转动一圈所对应的滑移率；根据所述轮胎实验数据获取轮胎每转动一圈的垂向加速度数据和对应的滑移率；将轮胎每转动一圈的垂向加速度数据进行滑移率标注；根据完成标注的轮胎每转动一圈的垂向加速度数据和对应的滑移率通过人工智能模型进行训练，以完成轮胎滑移率预测模型的建模。
3、在一个实施例中，根据所述
4、在一个实施例中，将轮胎每转动一圈的垂向加速度数据进行滑移率标注包括：将轮胎每转动一圈的垂向加速度最小值和所述前后缘值之差进行滑移率标注。
5、在一个实施例中，根据所述轮胎实验数据获取轮胎每转动一圈的垂向加速度数据还包括：根据所述轮胎实验数据获取采样范围大于轮胎接地印迹区域的n个采样角度的垂向加速度，其中，n是大于等于1的整数；根据偏最小二乘回归预测变量重要性得分对所述n个采样角度的垂向加速度进行筛选以获取m个筛选后的采样角度的垂向加速度，其中，m是小于n的整数。
6、在一个实施例中，将轮胎每转动一圈的垂向加速度数据进行滑移率标注包括：将所述m个筛选后的采样角度的垂向加速度、轮胎每转动一圈的垂向加速度最小值和所述前后缘值之差进行滑移率标注。
7、在一个实施例中，根据完成标注的轮胎每转动一圈的垂向加速度数据和对应的滑移率通过人工智能模型进行训练，以完成轮胎滑移率预测模型的建模包括：根据完成标注的轮胎每转动一圈的垂向加速度数据和对应的滑移率通过高斯过程回归算法进行训练，以完成轮胎滑移率预测模型的建模。
8、本公开实施例提供了一种轮胎滑移率预测模型的使用方法，包括：获取轮胎数据；将所述轮胎数据输入至完成训练的轮胎滑移率预测模型以获取轮胎的滑移率；其中，所述轮胎滑移率预测模型是通过如上实施例中任一方法获取的模型。
9、本公开实施例提供了一种轮胎滑移率预测模型的建模装置，包括：第一获取模块，配置为获取轮胎实验数据，其中，所述轮胎实验数据至少包括轮胎上一个点在不同时刻或角度的垂向加速度和轮胎每转动一圈所对应的滑移率；第二获取模块，配置为根据所述轮胎实验数据获取轮胎每转动一圈的垂向加速度数据和对应的滑移率；标注模块，配置为将轮胎每转动一圈的垂向加速度数据进行滑移率标注；训练模块，配置为根据完成标注的轮胎每转动一圈的垂向加速度数据和对应的滑移率通过人工智能模型进行训练，以完成轮胎滑移率预测模型的建模。
10、本公开实施例提供了一种轮胎滑移率预测装置，包括：第三获取模块，配置为获取轮胎数据；预测模块，配置为将所述轮胎数据输入至完成训练的轮胎滑移率预测模型以获取轮胎的滑移率；其中，所述轮胎滑移率预测模型是通过如上实施例中任一方法获取的模型。
11、本公开实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，配置为存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上实施例中任一项所述的方法。
12、本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上实施例中任一项所述的方法。
13、本申请的轮胎滑移率预测模型的建模方法，通过获取轮胎实验数据，其中，所述轮胎实验数据至少包括轮胎上一个点在不同时刻或角度的垂向加速度和轮胎每转动一圈所对应的滑移率；根据所述轮胎实验数据获取轮胎每转动一圈的垂向加速度数据和对应的滑移率；将轮胎每转动一圈的垂向加速度数据进行滑移率标注；根据完成标注的轮胎每转动一圈的垂向加速度数据和对应的滑移率通过人工智能模型进行训练，以完成轮胎滑移率预测模型的建模，可以实现轮胎滑移率预测模型的建模。
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1.一种轮胎滑移率预测模型的建模方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述轮胎实验数据获取轮胎每转动一圈的垂向加速度数据包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将轮胎每转动一圈的垂向加速度数据进行滑移率标注包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述轮胎实验数据获取轮胎每转动一圈的垂向加速度数据还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将轮胎每转动一圈的垂向加速度数据进行滑移率标注包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据完成标注的轮胎每转动一圈的垂向加速度数据和对应的滑移率通过人工智能模型进行训练，以完成轮胎滑移率预测模型的建模包括：
7.一种轮胎滑移率预测模型的使用方法，其特征在于，包括：
8.一种轮胎滑移率预测模型的建模装置，其特征在于，包括：
9.一种轮胎滑移率预测装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
11.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存
...【技术特征摘要】
1.一种轮胎滑移率预测模型的建模方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述轮胎实验数据获取轮胎每转动一圈的垂向加速度数据包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将轮胎每转动一圈的垂向加速度数据进行滑移率标注包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述轮胎实验数据获取轮胎每转动一圈的垂向加速度数据还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将轮胎每转动一圈的垂向加速度数据进行滑移率标注包括：
6.根据权利要求1所述的方法，...
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