本发明涉及车辆控制的，具体涉及基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测方法及相关设备。
背景技术：
1、目前，轮毂电机车辆在轻微转向、公路巡航、轻缓加/减速等轮胎力较小的工况下采取优化轮速法估计纵向车速，四驱车型与单轴驱动车型可运用从动轮转速精确计算车速，并根据加速、减速、转向工况的在线识别实时调整车速控制策略。而在变附着系数路面的行驶、急加速/减速、通过起伏地形障碍等滑移/滑转率幅度与波动均较大的工况下，轮速估计法的鲁棒性较差，无法准确表征车速。
2、gps定位系统能够测量出较准确的行驶速度以及航向角信息，但其采样频率较低、延时明显，并且当天线受遮挡时gps容易发生信号中断，其测量结果不能直接作为动力学控制的反馈状态参数。
3、此外，尽管动态倾角传感器(ins)与道路解耦，可直接测得加速度数据，并且具有采样频率高、延迟小的优点，但是由于测量误差与噪声的存在，使得加速度积分估计车速时的误差逐渐发散。
技术实现思路
1、有鉴于此，有必要针对的问题，提供一种误差较小的基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测方法及相关设备。
2、本申请的第一个方面，提供了基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测方法，包括：
3、s10，通过gps、车载动态倾角传感器分别获得车辆的位置数据、加速度数据及角速度数据；
4、s20，通过位置数据对加速度数据和角速度数据进行校正；
5、s30，基于位置数据及校正后的加速度数据和角速度数据，建立轮毂电机车辆七自由度动力学模型；
6、s40，根据轮毂电机车辆七自由度动力学模型，构建自适应无迹粒子滤波器；
7、s50，基于自适应无迹粒子滤波器，对车辆纵、侧向车速进行估计，得到非线性工况下的纵、横向车速。
8、本申请的第一个方面，提供了基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测器，包括：
9、数据获取模块，用于通过gps、车载动态倾角传感器分别获得车辆的位置数据、加速度数据及角速度数据；
10、数据校正模块，用于通过位置数据对加速度数据和角速度数据进行校正；
11、模型构建模块，用于基于位置数据及校正后的加速度数据和角速度数据，建立轮毂电机车辆七自由度动力学模型；
12、适应无迹粒子滤波器，用于根据轮毂电机车辆七自由度动力学模型，构建自适应无迹粒子滤波器；
13、估计模块，用于基于自适应无迹粒子滤波器，对车辆纵、侧向车速进行估计，得到非线性工况下的纵、横向车速。
14、本申请的第三个方面，提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上所述的基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测方法。
15、本申请的第四个方面，提供了一种终端，所述终端可包括：
16、处理器，适于实现各指令；以及
17、存储介质，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上所述的基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测方法。
18、本申请的技术方案，具有以下技术效果：
19、本申请中，采用信息融合处理技术，通过gps定位信息对加速度、角速度数据进行误差校正，并结合轮毂电机车辆七自由度动力学模型搭建自适应无迹粒子滤波器，得到非线性工况下的纵、横向车速，与传统技术相比，能够优化车速估计的鲁棒性和实时性，具有误差较小、成本较低的优点，实用性极强。
1.基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测方法，其特征在于，所述步骤s20，包括：
3.根据权利要求1所述的基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测方法，其特征在于，所述步骤s50，包括：
4.根据权利要求3所述的基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测方法，其特征在于，在所述步骤s50之后，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测方法，其特征在于，所述步骤s60，包括：
6.根据权利要求2所述的基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测方法，其特征在于，根据位置数据的采样周期对加速度数据和角速度数据的测量误差和噪声进行校正，得到加速度和角速度的校正值，包括：
7.根据权利要求6所述的基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测方法，其特征在于，所述步骤s30中，轮毂电机车辆七自由度动力学模型的表达式为：
8.基于精度和鲁棒性优化的车辆车速观测器，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于：
10.一种终端，其特征在于：所述终端包括：
