本技术涉及四轮驱动车辆，特别是涉及一种完全失稳车辆的质心车速估算方法、装置、设备和存储介质。
背景技术：
1、众所周知，四轮驱动车辆相对于传统车辆具有较为优越的操纵稳定性，且其加速性能比同样动力配置的两驱车辆要高，因此，一般高端、豪华的车辆多选用四轮驱动作为其驱动方式。不过，虽然说四轮驱动车辆具有诸多优势，但是其车速却不能直接进行观测，且由于每个车轮都可以作为主动轮，所以，在特殊工况下，比如完全失稳工况下的所有车轮的车速均不可信，而车速作为车辆系统中较为基础的参数，是横纵向动力学，运动学控制算法开展的基础，因而对于完全失稳车辆中质心车速的精准估算就显得尤为重要。
2、在传统的实现方式中，对于车辆的质心车速估算方法主要分为三类，一是运动学方法，该方法具有较好的估算实时性，应用也相对较为广泛；二是动力学方法，该方法依赖于高精度的车辆动力学模型及轮胎模型，具有较高精度和较好的滤波性能；三是传感器方法，该方法基于多种传感器展开，综合考虑多个传感器的值，其精确度较高。
3、然而，上述三种方式均存在一定的缺陷，即基于运动学的质心车速估算引入了较多系统状态，给最终的估算算法增加了难度；基于动力学的质心车速估算实时性一般；而基于多种传感器值的质心车速估算，在具体的实际应用中存在成本较高的问题；同时，上述三种方式还存在一个统一的缺陷，即均是基于车辆非完全失稳情况下进行的质心车速估计，不适用于车辆完全失稳的工况。
技术实现思路
1、基于此，本技术提供了一种完全失稳车辆的质心车速估算方法、装置、设备和存储介质，通过预测融合估算车速和加速度传感器的加速度输出值判断当前车辆是否处于完全失稳状态以及在确定为完全失稳状态时，计算失稳质心估算车速，以达到保证在复杂行驶工况下，即使车辆由于四个车轮全部发生了滑转或滑移处于完全失稳状态，仍然可以精确可靠的对车辆的质心车速进行估算的效果。
2、第一方面，提供一种完全失稳车辆的质心车速估算方法，该方法包括：
3、获取车辆处于非完全失稳状态时的预测融合估算车速，对预测融合估算车速进行微分处理，得到估算加速度值；
4、获取车辆加速度传感器的加速度输出值，根据加速度输出值和估算加速度值，得到加速度误差值；
5、获取误差调整值，根据加速度误差值和误差调整值，判断当前车辆是否处于完全失稳状态；
6、在当前车辆处于完全失稳状态时，根据预测融合估算车速和加速度输出值，得到失稳质心估算车速。
7、根据本技术实施例中一种可实现的方式，获取误差调整值，根据加速度误差值和误差调整值，判断当前车辆是否处于完全失稳状态，包括：
8、根据预设加速度误差校正系数和预设加速度误差阈值，得到误差调整值；
9、将加速度误差值的绝对值和误差调整值进行比较；
10、在加速度误差值的绝对值大于误差调整值时，判定车辆处于完全失稳状态；
11、在加速度误差值的绝对值小于或等于误差调整值时，判定车辆处于非完全失稳状态。
12、根据本技术实施例中一种可实现的方式，根据预测融合估算车速和加速度输出值，得到失稳质心估算车速，包括：
13、获取车辆处于完全失稳状态时的失稳初始时刻和失稳终端时刻；
14、根据失稳初始时刻、失稳终端时刻、加速度输出值以及预测融合估算车速，得到失稳质心估算车速。
15、根据本技术实施例中一种可实现的方式，获取车辆处于非完全失稳状态时的预测融合估算车速，包括：
16、获取车辆处于非完全失稳状态时的轮速传感器信息和驱动状态信息，根据轮速传感器信息、驱动状态信息以及预设动力学模型，得到初始估算车速；
17、获取车辆处于非完全失稳状态时的转向状态信息和稳定状态信息，根据初始估算车速、转向状态信息、稳定状态信息、驱动状态信息以及预设运动学模型，得到力学模型估算车速；
18、获取车辆处于非完全失稳状态时的机理模型估算车速，根据力学模型估算车速和机理模型估算车速，得到车辆处于非完全失稳状态时的预测融合估算车速。
19、根据本技术实施例中一种可实现的方式，转向状态信息包括转向状态和直行状态；稳定状态信息包括稳定状态和初级失稳状态；预设运动学模型包括预设第一运动学公式和预设第二运动学公式；驱动状态信息包括驱动切换状态；根据初始估算车速、转向状态信息、稳定状态信息、驱动状态信息以及预设运动学模型，得到力学模型估算车速，包括：
20、在当前车辆的转向状态信息为转向状态且稳定状态信息为稳定状态时，根据车辆的转向节位置值、初始估算车速以及预设第一运动学公式，得到力学模型估算车速；
21、在当前车辆的转向状态信息为直行状态且稳定状态信息为稳定状态时，根据驱动状态信息、初始估算车速以及预设第二运动学公式，得到力学模型估算车速；
22、在当前车辆的转向状态信息为直行状态且稳定状态信息为初级失稳状态时，根据驱动状态信息和初始估算车速，得到力学模型估算车速；
23、在当前车辆的转向状态信息为直行状态、稳定状态信息为初级失稳状态以及驱动状态信息为驱动切换状态时，获取车辆在驱动切换状态时刻的切换车速，根据驱动状态信息、切换车速以及初始估算车速，得到力学模型估算车速。
24、根据本技术实施例中一种可实现的方式，获取车辆处于非完全失稳状态时的机理模型估算车速，根据力学模型估算车速和机理模型估算车速，得到车辆处于非完全失稳状态时的预测融合估算车速，包括：
25、获取车辆处于非完全失稳状态时的预设系数矩阵和上一时刻机理模型估算车速，根据预设系数矩阵和上一时刻机理模型估算车速，得到初始预测车速；
26、将初始预测车速、上一时刻加速度传感器的加速度输出值、预设步长矩阵输入预设机理模型，得到当前时刻机理模型估算车速；
27、将当前时刻的力学模型估算车速和机理模型估算车速输入预设融合模型，得到车辆处于非完全失稳状态时的预测融合估算车速。
28、根据本技术实施例中一种可实现的方式，将当前时刻的力学模型估算车速和机理模型估算车速输入预设融合模型，得到车辆处于非完全失稳状态时的预测融合估算车速，包括：
29、根据机理模型估算车速和对应加速度传感器的加速度输出值，得到加速度传感器方差；
30、根据机理模型估算车速得到估算车速方差；
31、根据加速度传感器方差、估算车速方差以及预设卡尔曼增益模型，得到卡尔曼增益值；
32、将卡尔曼增益值、机理模型估算车速、力学模型估算车速以及预设观测矩阵输入预设融合模型，得到车辆处于非完全失稳状态时的预测融合估算车速。
33、第二方面，提供了一种完全失稳车辆的质心车速估算装置，该装置包括：
34、第一获取模块，用于获取车辆处于非完全失稳状态时的预测融合估算车速，对预测融合估算车速进行微分处理，得到估算加速度值；
35、第二获取模块，用于获取车辆加速度传感器的加速度输出值，根据加速度输出值和估算加速度值，得到加速度误差值；
36、失稳判定模块，用于获取误差调整值，根据加速度误差值和误差调整值，判断当前车辆是否处于完全失稳状态；
37、失稳计算模块，用于在当前车辆处于完全失稳状态时，根据预测融合估算车速和加速度输出值，得到失稳质心估算车速。
38、第三方面，提供了一种计算机设备，包括：
39、至少一个处理器；以及
40、与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
41、存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机指令，计算机指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述第一方面中涉及的方法。
42、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面中涉及的方法。
43、根据本技术实施例所提供的技术内容，通过获取车辆处于非完全失稳状态时的预测融合估算车速，对预测融合估算车速进行微分处理，得到估算加速度值；获取车辆加速度传感器的加速度输出值，根据加速度输出值和估算加速度值，得到加速度误差值；获取误差调整值，根据加速度误差值和误差调整值，判断当前车辆是否处于完全失稳状态；在当前车辆处于完全失稳状态时，根据预测融合估算车速和加速度输出值，得到失稳质心估算车速。上述操作，通过预测融合估算车速和加速度传感器的加速度输出值判断当前车辆是否处于完全失稳状态以及在确定为完全失稳状态时，计算失稳质心估算车速，以达到保证在复杂行驶工况下，即使车辆由于四个车轮全部发生了滑转或滑移处于完全失稳状态，仍然可以精确可靠的对车辆的质心车速进行估算的效果。
1.一种完全失稳车辆的质心车速估算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取误差调整值，根据所述加速度误差值和所述误差调整值，判断当前车辆是否处于完全失稳状态，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测融合估算车速和所述加速度输出值，得到失稳质心估算车速，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆处于非完全失稳状态时的预测融合估算车速，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述转向状态信息包括转向状态和直行状态；所述稳定状态信息包括稳定状态和初级失稳状态；所述预设运动学模型包括预设第一运动学公式和预设第二运动学公式；所述驱动状态信息包括驱动切换状态；所述根据所述初始估算车速、转向状态信息、稳定状态信息、驱动状态信息以及预设运动学模型，得到力学模型估算车速，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取车辆处于非完全失稳状态时的机理模型估算车速，根据所述力学模型估算车速和所述机理模型估算车速，得到车辆处于非完全失稳状态时的预测融合估算车速，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述当前时刻的力学模型估算车速和所述机理模型估算车速输入预设融合模型，得到车辆处于非完全失稳状态时的预测融合估算车速，包括：
8.一种完全失稳车辆的质心车速估算装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的方法。
