【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】道路倾斜度的估计
本专利技术涉及一种根据权利要求1的前序部分估计道路坡度α的方法、根据权利要求23的前序部分实施该方法的计算机程序、以及根据权利要求26的前序部分估计道路坡度α的系统。
技术介绍
道路(例如，国道和高速公路)延伸穿过具有特定地形的地貌，该特定地形会导致在每个道路路段上的不同坡度α。在机动车辆的各种应用中，能够计算出该坡度α并由此获取相关值是重要的。这种应用的示例是自动挡位选择，即在自动操作的手动变速箱中的应用，其中能够确定当前行驶阻力且因此在给定时间选择哪个挡位是重要的。应用的另一示例是巡航控制系统，其在确定需要来自车辆的发动机多少转矩时将考虑坡度α。道路坡度α还用在例如制动系统中以及其它驾驶辅助系统中。目前，估计道路坡度α常常基于加速计，其在车辆运动的方向上测量加速度。这在图1中示意性示出，其中机动车辆100正行进在具有坡度α的道路路段上。车辆具有加速度av，车辆中的加速计101测量加速度as，加速度as为水平方向上的加速度。加速计测量并因此产生对应于下式的信号as=av+gsin ( α )(方程 I)其中g是由于重力而产生的加速度。该信号可随后用于确定道路坡度α。在α为较小值时，sin ( α )可近似为α， 这意味着道路坡度α可被确定为
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2011.04.04 SE 1150291-1;2012.04.03 SE 1250334-81.一种在车辆中通过使用传感器融合来估计道路坡度α的方法， 其特征在于， -检测是否至少一个动态过程正在影响所述车辆，以及 -通过以下方式来估计所述坡度a，即，对到所述传感器融合的至少两个输入信号进行联合加权，从而使 -所述至少两个输入信号包括基于加速计的输入信号和基于至少一个力方程的输入信号；并且 -基于是否所述至少一个动态过程正在影响所述车辆的所述检测来确定对于所述传感器融合的至少一个加权参数和/或所述至少两个输入信号中的至少一个输入信号。2.根据权利要求1所述的方法，其中借助卡尔曼滤波器来进行所述传感器融合。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述至少两个输入信号用作到所述卡尔曼滤波器的输入信号，并且所述至少一个加权参数是所述卡尔曼滤波器的模型噪声Q的至少一个协方差矩阵。4.根据权利要求2和3中的任一项所述的方法，其中所述卡尔曼滤波器使用在下一状态中的道路坡度将等于在当前状态中的道路坡度的预测。5.根据权利要求1-4中的任一项所述的方法，其中影响所述车辆的所述至少一个动态过程至少包括急转弯。6.据权利要求5所述的方法，其中所述急转弯呈半径小于预定值的转弯的形式。7.根据权利要求5和6中的任一项所述的方法，其中如果所述检测表明当前存在所述急转弯，则对所述至少两个输入信号中的所述至少一个输入信号加权，从而在所述传感器融合中使基于所述力方程的所述输入信号的影响大于基于所述加速计的所述输入信号的影响。8.根据权利要求1-4中的任一项所述的方法，其中所述至少一个动态过程包括实质性加速度变化。9.根据权利要求8所述的方法，其中所述动态过程发生在以下情况之一中: -从静止开始的加速，以及 -在挡位改变期间的加速。10.根据权利要求8和9中的任一项所述的方法，其中如果所述检测检测到所述实质性加速度变化，则 -对所述至少两个输入信号的所述至少一个输入信号加权，从而在所述传感器融合中使基于所述加速计(207)的所述输入信号的影响大于基于所述力方程的所述输入信号的影响，并且 -将所述至少一个加权参数确定为一值，以使得在所述传感器融合中对于所述输入信号的灵敏度低于没有动态过程影响所述车辆的情况。11.根据权利要求1-4中的任一项所述的方法，其中所述动态过程包括实质性减速变化。12.根据权利要求11所述的方法，其中所述动态过程发生在以下情况之一中: -在挡位改变期间的减速， -制动，以及-制动到停止。13.根据权利要求11和12中的任一项所述的方法，其中如果所述检测检测到所述实质性减速变化，则-对所述至少两个输入信号中的所述至少一个输入信号加权，从而使基于加速计 (207)的所述输入信号的影响大于基于所述力方程的所述输入信号的影响，并且-将所述至少一个加权参数确定为一值，以使得在所述传感器融合中对于所述输入信号的灵敏度低于没有动态过程影响所述车辆的情况。14.根据权利要求8-13中的任一项所述的方法，其中至少所述一个动...
【专利技术属性】
技术研发人员：M·尼尔森，E·奥朗德，
申请(专利权)人：斯堪尼亚商用车有限公司，
类型：
国别省市：
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