车辆过弯事件识别方法和存储介质、车辆与流程

本技术涉及车辆安全，尤其涉及一种车辆过弯事件识别方法、一种计算机可读存储介质和一种车辆。

背景技术：

1、在车辆（如摩托车）驾驶行为分析、安全预警及保险定价等应用场景中，精确识别真实的过弯事件是一项关键需求。由于摩托车过弯涉及车身侧倾以平衡离心力等独特动力学特性，因此需要一种能够可靠区分真实过弯与其他行驶行为的识别基础。

2、相关技术中，对车辆过弯事件的识别多针对四轮汽车，或直接沿用汽车领域的思路，通常依赖全球定位系统轨迹计算曲率，或利用横摆角速度与车速的比值作为判定依据。然而，这些方案在面对摩托车这一特殊车型时，往往难以充分适应其运动特点，容易将非过弯的横向机动行为混淆为真实的稳态过弯。同时，相关方案对于摩托车所处的实际行驶工况通常未作精细区分，一些非正常骑行的场景可能产生与过弯相似的传感器信号特征，从而引发误触发。

3、上述局限性造成摩托车过弯事件识别中误报率较高，无法精确捕捉过弯过程的真实边界，从而制约了相关应用对过弯行为进行细粒度分析与实时反馈的可靠性。因此，如何提升对摩托车真实过弯事件的识别准确性，成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本技术的第一个目的在于提出一种车辆过弯事件识别方法，通过获取车辆处于行驶状态时的实际侧倾角、横摆角速度和车速，并基于这些参数分别确定表征转弯程度的第一指标和表征稳态过弯程度的第二指标，进而综合两个指标来识别过弯事件。该方案充分利用了车辆过弯时侧倾角与车速、横摆角速度之间的物理耦合关系，通过判断车辆是否处于符合动力学规律的稳态过弯状态，有效区分了过弯事件与其他横向运动（如变道、颠簸），并利用行驶状态的判断排除了非骑行状态下的信号干扰。从而大幅提高了车辆过弯事件识别的准确性和鲁棒性，为后续的安全预警、操控辅助等功能提供了可靠的事件判定基础。

2、本技术的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

3、本技术的第三个目的在于提出一种车辆。

4、为达到上述目的，本技术第一方面实施例提出了一种车辆过弯事件识别方法，所述方法包括：在确定所述车辆处于行驶状态时，获取所述车辆的实际侧倾角、横摆角速度和车速；基于所述横摆角速度和所述车速确定第一指标，并基于所述横摆角速度和所述车速确定所述车辆的目标侧倾角，其中，所述第一指标表示所述车辆的转弯程度；基于所述实际侧倾角和所述目标侧倾角确定第二指标，其中，所述第二指标表示所述车辆的稳态过弯程度；基于所述第一指标和所述第二指标识别所述过弯事件。

5、根据本技术实施例的车辆过弯事件识别方法，在确定车辆处于行驶状态时，获取车辆的实际侧倾角、横摆角速度和车速，基于横摆角速度和车速确定第一指标，并基于横摆角速度和车速确定车辆的目标侧倾角，其中，第一指标表示车辆的转弯程度，基于实际侧倾角和目标侧倾角确定第二指标，其中，第二指标表示车辆的稳态过弯程度；基于第一指标和第二指标识别过弯事件。由此，该方法通过获取实际侧倾角，直接反映车辆的实时倾斜状态，为后续一致性判断提供实测基准，并且通过获取横摆角速度和车速，一方面用于计算目标侧倾角，另一方面用于确定表征转弯程度的第一指标，从而将车辆的横向运动强度量化；通过将实际侧倾角与目标侧倾角进行比较得到第二指标，该指标直接衡量车辆是否处于符合稳态过弯动力学的理想状态。即利用第一指标过滤掉非转弯场景，利用第二指标过滤掉非稳态横向运动，两者协同实现了过弯事件的准确区分。从而可在仅依赖现有传感器信号的基础上，显著提高了过弯事件识别的准确性、可靠性和环境适应性，满足车辆智能安全系统对事件判定的可靠性要求。

6、根据本技术的一个实施例，所述第一指标为瞬时曲率半径，所述基于所述横摆角速度和所述车速确定第一指标，包括：在所述车速小于或等于第一预设车速阈值和/或所述横摆角速度小于或等于预设横摆角速度阈值的情况下，确定所述瞬时曲率半径为预设最大阈值；在所述车速大于所述第一预设车速阈值且所述横摆角速度大于所述预设横摆角速度阈值的情况下，基于所述车速与所述横摆角速度的绝对值之间的比值确定所述瞬时曲率半径。

7、根据本技术的一个实施例，所述第二指标为稳态侧倾角指数，所述基于所述实际侧倾角和所述目标侧倾角确定第二指标，包括：在所述实际侧倾角的绝对值小于或等于第一预设侧倾角阈值的情况下，确定所述稳态侧倾角指数为零；在所述实际侧倾角的绝对值大于所述第一预设侧倾角阈值的情况下，确定所述实际侧倾角与所述目标侧倾角之间差值的绝对值；基于所述差值的绝对值与预设阈值的比值，确定所述稳态侧倾角指数，其中所述稳态侧倾角指数处于零到一之间。

8、根据本技术的一个实施例，所述基于所述第一指标和所述第二指标识别所述过弯事件，包括：当所述第一指标小于第一转弯半径阈值、所述车速大于第二预设车速阈值且所述第二指标大于第一稳态阈值，并持续预设时长时，确定所述车辆开始进入弯道，并记录进入弯道的起始时刻；当所述第二指标持续大于第二稳态阈值且所述第一指标小于第二转弯半径阈值时，确定所述车辆处于过弯中状态，其中，所述第二稳态阈值小于所述第一稳态阈值，所述第二转弯半径阈值大于所述第一转弯半径阈值。

9、根据本技术的一个实施例，所述方法还包括：在所述车辆处于过弯中状态下，获取所述车辆的侧倾角速度和横向加速度；基于所述侧倾角速度和所述横向加速度确定第三指标；基于所述第三指标确定所述车辆退出弯道。

10、根据本技术的一个实施例，所述第三指标为出弯恢复能量比，所述基于所述侧倾角速度和所述横向加速度确定第三指标，包括：在第一预设时间内，确定所述侧倾角速度的平均值和所述横向加速度的平均值，并确定在所述第一预设时间内所述横向加速度的最大值；当所述侧倾角速度的平均值与前一时刻的平均值符号相反且所述横向加速度的平均值连续递减时，基于当前所述横向加速度的绝对值与所述横向加速度的最大值之间的比值，确定所述出弯恢复能量比，其中所述出弯恢复能量比用于表示车辆从弯道恢复至直行的程度。

11、根据本技术的一个实施例，所述基于所述第三指标确定所述车辆退出弯道，包括：在所述第三指标大于预设能量阈值、所述实际侧倾角的绝对值小于第二预设侧倾角阈值、所述第一指标大于第三转弯半径阈值的情况下，确定所述车辆退出弯道，所述第三转弯半径阈值大于所述第二转弯半径阈值。

12、根据本技术的一个实施例，所述方法还包括：获取所述车辆的电源状态和发动机转速；在第二预设时间内，若所述电源状态为开启状态、所述车速大于零且所述发动机转速大于零，则确定所述车辆处于所述行驶状态。

13、为达到上述目的，本技术第二方面实施例提出了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上述的车辆过弯事件识别方法。

14、根据本技术实施例的计算机可读存储介质，通过执行时实现上述的车辆过弯事件识别方法，能够避免了单一指标识别易受车辆行驶工况、传感器误差干扰的问题，提升了过弯事件识别的准确性，即使在复杂路况下也能稳定输出识别结果，满足车辆智能安全系统对过弯事件判定的可靠性要求。

15、为达到上述目的，本技术第三方面实施例提出的一种车辆，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时，实现上述的车辆过弯事件识别方法。

16、根据本技术实施例的车辆，通过执行上述的车辆过弯事件识别方法，能够避免了单一指标识别易受车辆行驶工况、传感器误差干扰的问题，提升了过弯事件识别的准确性，即使在复杂路况下也能稳定输出识别结果，满足车辆智能安全系统对过弯事件判定的可靠性要求。

17、本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。