本发明属于摩托车剩余油量检测，具体涉及一种多传感器信息融合的摩托车剩余油量和续航里程评估方法及装置。
背景技术：
1、摩托车油箱中的剩余油量是评估摩托车续航能力、确保行驶安全的重要指标，提高燃油测量系统的精度，一方面可以使驾驶员掌握更准确的燃油信息，另外也直接决定了摩托车续航里程的准确性。准确的剩余油量和续航里程对提高驾驶者的安全性、车辆效能和用户体验都具有重要的意义。
2、摩托车的驾驶状况较汽车更为极端，存在大量的急加减速、压弯等现象，会引起油面剧烈晃动，加大油位检测的难度。此外，现阶段制造商为适应摩托车复杂的行驶环境，提高油位传感器使用寿命，同时降低成本，摩托车上使用的油位传感器多为浮子式的电阻传感器。但分段式的油位传感器分辨率很低，一些离散的传感器可能只提供几个离散的信号。车辆一旦发生倾斜，燃油传感器的值将完全失真。传统的油位算法仅对油位传感器的信号进行简单滤波，受油面晃动影响较大，所计算的剩余油量误差很大，目前还没有技术能够提供精确的剩余油量和续航里程信息。
3、综上所述，为了克服现有剩余燃油检测和续航里程算法计算误差大的问题，发明一种能提供准确剩余燃油和续航里程的系统及方法成为了本研究领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本发明提供了一种基于姿态补偿和多源信息融合的摩托车剩余油量及续航里程评估方法和装置，其核心思想是合理利用多个信息源(燃油传感器油位值、转速、车速、摩托车姿态、电喷系统输出的瞬时喷油量及一些先验信息等)，提高剩余油量和续航里程的精度。
2、本发明第一方面公开一种摩托车剩余燃油检测和续航里程评估系统，所述系统包括：采集模块、标定模块、计算模块以及人机交互模块。
3、所述数据采集模块，用于采集摩托车运行过程中的各类传感器信号(包括脉冲信号、模拟信号、开关量等)，并转换成数字信号供计算模块使用。此外，由于需要使用到发动机ecu(engine control unit，发动机控制单元)的信息，需要在数据采集模块与发动机ecu建立通讯。
4、所述标定模块包括油位传感器标定单元和imu(inertial measurement unit，惯性测量单元)标定单元；所述油位传感器标定单元用于标定油位传感器阻值与邮箱中剩余油量的关系；所述imu标定单元用于标定imu传感器相对于摩托车坐标系的姿态。
5、所述计算模块包括摩托车姿态计算单元、剩余油量计算单元及续航里程计算单元；所述摩托车姿态计算单元用于计算摩托车运行过程中的姿态和判断摩托车的运动状态；所述剩余油量计算单元用于计算剩余燃油；所述续航里程计算单元用于摩托车的行驶工况识别及续航里程的评估。
6、所述人机交互模块包括行驶信息显示单元和按键输入单元；所述行驶信息显示单元用于在屏幕上显示行驶信息；所述按键输入单元用于驾驶员对显示内容进行偏好设置。
7、本发明第二方面公开一种摩托车剩余燃油检测和续航里程评估方法，所述方法包括以下步骤：
8、s1：标定imu及摩托车油箱。摩托车垂直地面放置，将本发明装置安装与摩托车上。利用imu的加速度计数据计算惯性导航设备与车体之间的横滚安装角和俯仰安装角，航向角默认为0。计算出惯性导航设备系与车体系之间的转换矩阵。标定摩托车水平以及各种倾斜角度下真实油量和油位传感器阻值的对应关系，由此拟合出姿态角和剩余燃油百分比的映射关系。
9、s2：划分并识别摩托车行驶工况。对摩托车历史行驶数据(包括车速、转速、里程)进行预处理，剔除明显异常的数据后，以一定的时间间隔进行片段划分。对所有的片段进行主成分分析，选取与主成分相关性较大的几个参数作为fcm(fuzzy c-means，模糊c均值聚类)算法的特征参数，利用特征参数训练聚类模型，得到几个典型工况的聚类中心，用于行驶工况的判别，同时求出各典型工况下的平均燃油消耗。
10、s3：读取imu数据，对imu实时采集到的x、y、z轴加速度和陀螺仪数据分别进行低通和高通滤波，再采用互补滤波算法计算摩托车姿态。相对于传统互补滤波算法，本发明在pi调节中设计了自适应的比例系数，结合摩托车运动数据，获得各种运动过程中的最优姿态。最后根据燃油传感器的值和imu计算出的车体姿态，对燃油传感器测量的剩余燃油进行补偿。
11、s4：获取摩托车车速、转速和ecu瞬时油耗等相关信息，结合imu计算出的车体姿态判断摩托车的运动状态。将摩托车的运动状态划分为on挡、怠速、匀速行驶、急加减速四种状态，用于优化剩余油量和续航里程模块的计算以及辅助加油事件、摔倒检测等事件的判断。
12、s5：获取到油位传感器检测到的剩余燃油信息和ecu的喷油量信息后，通过卡尔曼滤波器进行信息融合，卡尔曼滤波过程包括滤波器初始化、一步预测和量测更新。初始化过程包括系统初始状态值、系统噪声协方差矩阵、先验协方差矩阵和传感器噪声协方差矩阵初始化。一步预测由摩托车剩余燃油以及燃油消耗建模得到，量测更新中以燃油传感器和ecu的喷油量的值作为观测。最终得到更为准确的剩余燃油信息。另外，加入加油事件处理，当发生加油事件时，卡尔曼滤波器参数也要及时更新，在保证剩余燃油测量平稳、准确的情况下，提高整个系统的灵敏度。
13、s6：摩托车行驶过程中累积最近一段里程的ecu的喷油量，计算出摩托车近期的平均油耗。进一步判断摩托车的行驶工况，先通过计算来获得电动汽车在某个行驶工况片段中的特征参数，计算待识别的工况片段到各类行驶工况的聚类中心的距离，依据距离最小的原则来判断待识别片段属于哪一种类型的行驶工况。结合各类工况下的已知油耗信息对实际平均油耗进行评价，以调节预测的未来平均油耗。
14、s7：利用计算好的剩余油量和预测的未来平均油耗，计算出续航里程值。最后按需求显示剩余油量和续航里程值。
15、执行步骤s1)–s 7)，从而实现摩托车剩余油量检测和续航里程的评估。
16、本发明的第三个方面涉及一种摩托车剩余油量测量和续航里程评估装置，，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现本发明的摩托车剩余油量测量和续航里程评估方法。
17、本发明的第四个方面涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现本发明的摩托车剩余油量测量和续航里程评估方法。
18、本发明的有益效果主要表现在：提供了一种摩托车剩余油量和续航里程的计算方法及装置。相较于传统剩余油量的检测方法，本发明采用imu进行实时姿态的检测，进而补偿油位传感器测量值，同时结合ecu的喷油量信息进行融合计算得到更精确的剩余燃油信息。在此基础上结合摩托车的行驶工况，能够自适应各种驾驶习惯的续航里程信息，能够提供更安心的驾驶体验。本发明显著提高了摩托车剩余油量和续航里程计算的准确度，对驾驶员的行程安排有极大的参考意义。
1.一种摩托车剩余油量测量和续航里程评估方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的摩托车剩余油量测量和续航里程评估方法，其特征在于：步骤s1所述的标定imu，利用imu的加速度计数据计算惯性导航设备与车体之间的横滚安装角和俯仰安装角，航向角默认为0；计算出惯性导航设备系与车体系之间的转换矩阵；s1所述标定油箱，第一步先确定摩托车正常姿态下油位传感器每个阻值对应的剩余油量；第二步采集不同油量下摩托车姿态变化导致的油位传感器阻值的变化；最后分析数据得到姿态角和剩余燃油百分比的映射关系。
3.如权利要求1所述的摩托车剩余油量测量和续航里程评估方法，其特征在于：步骤s2所述的基于模糊c均值(fcm)的行驶工况识别，具体包括：对摩托车历史行驶数据进行预处理，剔除明显异常的数据后，以一定的时间间隔进行片段划分；对所有的片段进行主成分分析，选取与主成分相关性较大的几个参数作为聚类算法的特征参数；利用特征参数训练聚类模型，得到几个典型工况的聚类中心，用于后续续航里程行驶工况的判别。
4.如权利要求1所述的摩托车剩余油量测量和续航里程评估方法，其特征在于：步骤s3中摩托车姿态估计采用互补滤波算法，在pi调节中的比例系数kp采用了自适应的参数获得各种运动过程中的最优姿态：其中kp_min是kp在摩托车急加减速情况下设置的最小值，vvar是最近一段时间摩托车速度的方差。
5.如权利要求1所述的摩托车剩余油量测量和续航里程评估方法，其特征在于：步骤s5所述的基于卡尔曼的信息融合燃油传感器与瞬时油耗信息包括：当获取到油位传感器和ecu的喷油量信息后，通过卡尔曼滤波器进行信息融合，卡尔曼滤波过程包括滤波器初始化、一步预测和量测更新；
6.如权利要求1所述的摩托车剩余油量测量和续航里程评估方法，其特征在于：步骤s6所述的估计未来平均油耗，具体步骤包括：累计最近一段距离的发动机油耗，计算出平均油耗；进一步判断摩托车的行驶工况，结合各类工况下的已知油耗信息对实际平均油耗进行评价，以调节预测的未来平均油耗；工况识别采用步骤s2计算出的fcm聚类中心计算：先通过计算来获得电动汽车在某个行驶工况片段中的特征参数，计算待识别的工况片段到各类行驶工况的各个聚类中心的距离，依据距离最小的原则来判断待识别片段属于哪一种类型的行驶工况；距离计算公式为:其中，xk为待识别片段的3个特征参数中的第k个特征参数值；cik为属于第i类行驶工况下的第k个特征参数的聚类中心。
7.一种摩托车剩余油量测量和续航里程评估装置，其特征在于，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现权利要求1-6中任一项所述的摩托车剩余油量测量和续航里程评估方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现权利要求1-6中任一项所述的摩托车剩余油量测量和续航里程评估方法。
9.一种摩托车剩余燃油检测和续航里程评估系统，其特征在于，包括：采集模块、标定模块、计算模块以及人机交互模块；
