[发明专利]路面纵向坡度的估计方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种路面纵向坡度的估计方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆的纵向加速度采集值，并获取所述车辆的纵向加速度计算值；

建立针对所述车辆的纵向速度的状态方程，其中，所述状态方程为以所述车辆的上一时刻速度和上一时刻加速度为自变量，以所述车辆的当前时刻速度为因变量的方程，所述上一时刻加速度根据所述纵向加速度采集值和所述纵向加速度计算值确定；

通过粒子滤波算法，根据所述状态方程获得针对所述车辆的行驶路面的纵向坡度估计值；

所述获取车辆的纵向加速度采集值，包括：

判断所述车辆是否于坡路起步；

在所述车辆于坡路起步的情况下，根据由所述车辆的加速度传感器采集的第一加速度信号，获取所述纵向加速度采集值；

在所述车辆于非坡路起步的情况下，根据由所述车辆的加速度传感器采集的所述第一加速度信号和第二加速度信号，获取所述纵向加速度采集值；

其中，所述第一加速度信号为所述车辆在正常行驶时的加速度信号，所述第二加速度信号为所述加速度传感器上电时的加速度信号。

2.根据权利要求1所述的路面纵向坡度的估计方法，其特征在于，所述获取所述车辆的纵向加速度计算值，包括：

通过对由所述车辆的速度传感器采集的速度信号求导，获取所述纵向加速度计算值。

3.根据权利要求1或2所述的路面纵向坡度的估计方法，其特征在于，所述建立针对所述车辆的纵向速度的状态方程，包括：

采用所述纵向加速度采集值和所述纵向加速度计算值，建立目标数学模型；

通过对所述目标数学模型进行离散化处理，建立所述状态方程；

其中，所述目标数学模型为关于所述纵向加速度采集值、所述纵向加速度计算值、所述车辆的车身俯仰角、所述车辆的行驶路面的纵向坡度和所述车辆的加速度传感器误差之间关系的数学模型。

4.根据权利要求1所述的路面纵向坡度的估计方法，其特征在于，所述通过粒子滤波算法，根据所述状态方程获得针对所述车辆的行驶路面的纵向坡度估计值，包括：

在初始时刻，给定粒子样本初值、粒子权重初值、粒子个数和估计初值；

基于所述粒子样本初值，将上一时刻的粒子值和当前时刻的粒子值代入所述状态方程，以通过所述粒子滤波算法获得所述车辆的纵向坡度解耦结果；

基于所述粒子权重初值，根据上一时刻的粒子权重递推当前时刻的粒子权重，以获得全部粒子权重；

根据所述粒子个数，对所述全部粒子权重进行归一化处理，以获得当前时刻的归一化粒子权重；

基于所述纵向坡度解耦结果，根据所述估计初值和当前时刻的所述归一化粒子权重，获得当前时刻的所述纵向坡度估计值。

5.根据权利要求4所述的路面纵向坡度的估计方法，其特征在于，在所述根据所述估计初值和当前时刻的所述归一化粒子权重，获得当前时刻的所述纵向坡度估计值之前，所述方法还包括：

判断是否出现粒子退化；

在出现所述粒子退化的情况下，进行粒子重采样操作。

6.根据权利要求5所述的路面纵向坡度的估计方法，其特征在于，所述判断是否出现粒子退化，包括：

根据所述粒子个数和所述全部粒子权重，确定有效粒子个数；

根据所述有效粒子个数，判断是否出现所述粒子退化；

其中，在所述有效粒子个数小于有效粒子个数门限值的情况下，判断出现了所述粒子退化。