[发明专利]一种车载道路坡度实时估计方法

权利要求书

1.一种车载道路坡度实时估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、时域滤波，对加速度信号和角速度信号分别作为滤波器的输入量进行滤波处理，按照式(1)进行滤波计算；

式中，MF和NF为IIR滤波器的控制系数

m——滤波器输入输出信号的序列编号

a_k——滤波器关于y(m-k)的系数

b_k——滤波器关于x(m-k)的系数

x(k)——滤波器的第k输入量

y(k)——滤波器的第k输出量

步骤二、信号傅里叶变换，把所述的加速度信号和所述的角速度信号进行傅里叶变换，取距离当前时刻最近Z个采样信号点组成一个数组，对所述的数组进行快速离散傅里叶变换，变换方法按照式(2)计算；

式中，z(n)——Z个采样信号点组成的采样信号数组中的第n个信号

X(k)——傅里叶变换后的频域信号输出

Z——进行傅里叶变换的信号点个数

k——第k个代表的频率

j——单位虚数

步骤三、信号归一化，找出频域内所述的加速度和所述的角速度的频率重叠区间，在区间范围内的信号按照式(3)进行归一化计算；

式中，v——归一化信号的输入

μ——所有需要归一化信号的均值

σ——所有需要归一化信号的标准差

Y——归一化信号的输出

步骤四、逆傅里叶变换，将信号从频域到时域内进行转化，具体按照式(4)计算；

式中，p(m)——逆傅里叶变换后的第m个时域数组信号

f(k)——逆傅里叶变换前的第k个频域信号

M——进行逆傅里叶变换的信号点个数

步骤五、反归一化处理，对所述的加速度信号和所述的角速度信号按照式(5)进行计算；

v＝Yσ+μ (5)

式中，v——反归一化信号的输出

μ——所有需要归一化信号的均值

σ——所有需要归一化信号的标准差

Y——反归一化信号的输入

步骤六、信号加权融合，将所有经过反归一化后的加速度信号按照式(6)计算，得到一个由加速度信号计算得到的道路倾角；

za(k)＝arcsin(ax(k)) (6)

式中，ax(k)——经过逆傅里叶变换后的第k个纵向加速度信号

za(k)——仅利用第k个纵向加速度信号得到的道路倾角

将所有经过反归一化后的角速度信号按照式(7)计算，得到一个由角速度信号计算得到的道路倾角；

A(k)＝gy(k)·dT+θ(k-1) (7)

式中，A(k)——第k个利用角速度预测的道路倾角

θ(k-1)——第k-1个角速度和加速度数据融合输出的道路倾角，初始化为零

gy(k)——第k个角速度信号

dT——采样时间间隔

结合(6)式和(7)式计算的za(k)和A(k)，按照(8)式计算得到加权融合后的最终道路倾角；输出θ(k)数组的最后一个元素为本次估算的道路倾角；

θ(k)＝K·za(k)+(1-K)·A(k) (8)

式中，θ(k)——第k个角速度和加速度数据融合输出的道路倾角

K——加权因数。