一种车辆坡道坡度识别方法和装置与流程

本发明涉及车辆传动控制领域，尤其涉及一种车辆坡道坡度识别方法和装置。

背景技术：

目前多数乘用车都已经安装了自动变速箱，换挡逻辑一般基于车速及油门开度，在平路标定好换挡逻辑，在上坡行驶时，由于油门开度变化大，会造成频繁换挡问题；而在下坡行驶时，油门开度低，车辆处于高速档，也不能较好的利用发动机进行制动。另外，在电动车的起步控制中，需要根据坡道调整启动扭矩，以防车辆溜坡。因此，对于车辆纵向控制来说，识别坡道很有必要。

现有的坡道识别方法主要包括：一种是基于传感器的识别方法，比较简单直接，但是如果需要精确的检测，则要采用高精度的传感器，然而采用高精度的传感器会增加车辆成本；

另一种是基于整车动力学的方法，其通过大量数量进行运算，存在标定数据量大，而且受车辆载荷、路面状况以及风速的影响会造成较大的不确定性；

还有一种是采用陀螺仪直接测量车辆倾角反映坡度的方法，其是通过陀螺仪来测量坡度，但是陀螺仪只能直接测量车辆在x、y、z方向上的加速度及x、y、z轴的角速度，因为存在积分误差原因，采用了惯性补偿及重力加速度补偿，需要添加新的传感器，造成成本较高，且该方法也需要获取车辆的实际纵向加速度，而在测量车辆的实际纵向加速度时通常会具有较大的噪声，进而对测量结果造成影响，使得测量结果的精度较低。

技术实现要素：

基于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种车辆坡道坡度识别方法和装置，采用车辆现有的传感器对坡道进行识别，从而能够修正车辆的控制，既能够节约成本，还能够有效的保证获得的坡道坡度的精度更高。

基于此，本发明的技术方案为：一种车辆坡道坡度识别方法，其包括以下步骤：

获取车辆前轮平均轮速、后轮平均轮速、发动机扭矩变化率、制动主缸压力、惯性加速度传感器测得的纵向加速度；

分别对所述后轮平均轮速和所述前轮平均轮速进行滤波差分处理，获得后轮加速度滤波值和前轮加速度滤波值；

对所述惯性加速度传感器测得的纵向加速度进行滤波，获得惯性纵向加速度滤波值；以及

根据所述后轮加速度滤波值与所述前轮加速度滤波值的差值、所述发动机扭矩变化率、所述制动主缸压力、以及所述后轮加速度滤波值与惯性纵向加速度滤波值的差值，确定所述车辆在坡道的坡度角。

可选的，所述滤波差分处理的过程包括：

分别对所述后轮平均轮速和所述前轮平均轮速进行滤波处理；

分别对经过滤波后的所述后轮平均轮速和所述前轮平均轮速进行差分处理，获得后轮实际纵向加速度和前轮实际纵向加速度，以及

分别对所述后轮实际纵向加速度所述前轮实际纵向加速度进行滤波处理，获得后轮加速度滤波值和前轮加速度滤波值。

可选的，所述后轮平均轮速包括第一时刻和第二时刻的后轮平均轮速；所述前轮平均轮速包括所述第一时刻和所述第二时刻的前轮平均轮速；所述第一时刻先于所述第二时刻；以及所述差分处理的过程包括：

计算所述第一时刻和所述第二时刻之间的时间间隔；

计算经过滤波后的所述第二时刻的后轮平均轮速与所述第一时刻的后轮平均轮速的差值，并将计算得到差值除以所述时间间隔，以得到后轮实际纵向加速度；以及

计算经过滤波后的所述第二时刻的前轮平均轮速与所述第一时刻的前轮平均轮速的差值，并将计算得到的差值除以所述时间间隔，以得到前轮实际纵向加速度。

可选的，在确定所述车辆在坡道的坡度角之前，还包括：

获取所述惯性加速度传感器测得的侧向加速度；

对所述侧向加速度进行滤波处理。

可选的，所述确定所述车辆在坡道的坡度角的计算过程，包括：

判断所述后轮加速度滤波值与所述前轮加速度滤波值的差值的绝对值是否大于前后轮加速度差异阈值，判断所述发机扭矩变化率是否大于扭矩变化率阈值、判断所述制动主缸压力是否大于制动主缸压力阈值；

如果所述后轮加速度滤波值与所述前轮加速度滤波值的差值的绝对值大于所述前后轮加速度差异阈值、所述发机扭矩变化率大于所述扭矩变化率阈值或者所述制动主缸压力大于所述制动主缸压力阈值，则确定所述车辆在坡道的坡度角为上一时刻的坡度角；

如果所述后轮加速度滤波值与所述前轮加速度滤波值的差值的绝对值小于所述前后轮加速度差异阈值、所述发机扭矩变化率小于所述扭矩变化率阈值以及所述制动主缸压力小于所述制动主缸压力阈值，则判断滤波后的所述侧向加速度是否大于惯性侧向加速度阈值；

如果所述后轮加速度滤波值与所述前轮加速度滤波值的差值的绝对值小于所述前后轮加速度差异阈值、所述发机扭矩变化率小于所述扭矩变化率阈值、所述制动主缸压力小于所述制动主缸压力阈值、以及滤波后的所述侧向加速度大于所述惯性侧向加速度阈值，则对所述后轮加速度滤波值与惯性纵向加速度滤波值的差值进行滤波处理，并利用反正弦函数对滤波后的差值进行计算，获得所述车辆在坡道的坡度角；

如果所述后轮加速度滤波值与所述前轮加速度滤波值的差值的绝对值小于所述前后轮加速度差异阈值、所述发机扭矩变化率小于所述扭矩变化率阈值、所述制动主缸压力小于所述制动主缸压力阈值、以及滤波后的所述侧向加速度小于所述惯性侧向加速度阈值，则利用反正弦函数对所述后轮加速度滤波值与惯性纵向加速度滤波值的差值进行计算，获得所述车辆在坡道的坡度角。

可选的，所述滤波处理包括滑动平均滤波。

可选的，所述获取车辆的前轮平均轮速和后轮平均轮速时所需要的各前轮、后轮的轮速通过esp控制器进行测量，且所述惯性加速度传感器集成于所述esp控制器上。

本发明还提供了一种车辆坡道坡度识别装置，其包括：

第一数据获取模块，获取车辆前轮平均轮速、后轮平均轮速、发动机扭矩变化率、制动主缸压力、惯性加速度传感器测得的纵向加速度；

差分滤波模块，分别对所述后轮平均轮速和所述前轮平均轮速进行滤波差分处理，获得后轮加速度滤波值和前轮加速度滤波值；

第一滤波模块，对所述惯性加速度传感器测得的纵向加速度进行滤波，获得惯性纵向加速度滤波值；以及

坡道坡度识别模块，根据所述后轮加速度滤波值与所述前轮加速度滤波值的差值、所述发动机扭矩变化率、所述制动主缸压力、以及所述后轮加速度滤波值与惯性纵向加速度滤波值的差值，确定所述车辆在坡道的坡度角。

可选的，所述差分滤波模块包括：

第一滤波单元，分别对所述后轮平均轮速和所述前轮平均轮速进行滤波处理；

差分单元，分别对经过滤波后的所述后轮平均轮速和所述前轮平均轮速进行差分处理，获得后轮实际纵向加速度和前轮实际纵向加速度，以及

第二滤波单元，分别对所述后轮实际纵向加速度所述前轮实际纵向加速度进行滤波处理，获得后轮加速度滤波值和前轮加速度滤波值。

可选的，所述差分单元包括：

第一单元，所述后轮平均轮速包括第一时刻和第二时刻的后轮平均轮速；所述前轮平均轮速包括所述第一时刻和所述第二时刻的前轮平均轮速；所述第一时刻先于所述第二时刻；

第二单元，计算所述第一时刻和所述第二时刻之间的时间间隔；

第三单元，计算经过滤波后的所述第二时刻的后轮平均轮速与所述第一时刻的后轮平均轮速的差值，并将计算得到差值除以所述时间间隔，以得到后轮实际纵向加速度；以及

第四单元，计算经过滤波后的所述第二时刻的前轮平均轮速与所述第一时刻的前轮平均轮速的差值，并将计算得到的差值除以所述时间间隔，以得到前轮实际纵向加速度。

可选的，所述车辆坡道坡度识别装置还包括：

第二数据获取模块，获取所述惯性加速度传感器测得的侧向加速度；

第二滤波模块，对所述侧向加速度进行滤波处理。

可选的，所述坡道坡度识别模块包括：

判断单元，判断所述后轮加速度滤波值与所述前轮加速度滤波值的差值的绝对值是否大于前后轮加速度差异阈值，判断所述发机扭矩变化率是否大于扭矩变化率阈值、判断所述制动主缸压力是否大于制动主缸压力阈值；

第一比较单元，如果所述后轮加速度滤波值与所述前轮加速度滤波值的差值的绝对值大于所述前后轮加速度差异阈值、所述发机扭矩变化率大于所述扭矩变化率阈值或者所述制动主缸压力大于所述制动主缸压力阈值，则确定所述车辆在坡道的坡度角为上一时刻的坡度角；

第二比较单元，如果所述后轮加速度滤波值与所述前轮加速度滤波值的差值的绝对值小于所述前后轮加速度差异阈值、所述发机扭矩变化率小于所述扭矩变化率阈值以及所述制动主缸压力小于所述制动主缸压力阈值，则判断滤波后的所述侧向加速度是否大于惯性侧向加速度阈值；

第三比较单元，如果所述后轮加速度滤波值与所述前轮加速度滤波值的差值的绝对值小于所述前后轮加速度差异阈值、所述发机扭矩变化率小于所述扭矩变化率阈值、所述制动主缸压力小于所述制动主缸压力阈值、以及滤波后的所述侧向加速度大于所述惯性侧向加速度阈值，则对所述后轮加速度滤波值与惯性纵向加速度滤波值的差值进行滤波处理，并利用反正弦函数对滤波后的差值进行计算，获得所述车辆在坡道的坡度角；

第四比较单元，如果所述后轮加速度滤波值与所述前轮加速度滤波值的差值的绝对值小于所述前后轮加速度差异阈值、所述发机扭矩变化率小于所述扭矩变化率阈值、所述制动主缸压力小于所述制动主缸压力阈值、以及滤波后的所述侧向加速度小于所述惯性侧向加速度阈值，则利用反正弦函数对所述后轮加速度滤波值与惯性纵向加速度滤波值的差值进行计算，获得所述车辆在坡道的坡度角。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

本发明的车辆坡道坡度识别方法先采集车辆的实际纵向加速度，并通过车辆上已有的惯性加速度传感器直接测量车辆的纵向加速度和侧向加速度a1，能够有效的避免加装新的高精度的传感器对车辆加速度进行测量，以降低车辆的成本；再分别对实际纵向加速度和惯性加速度传感器测得的纵向加速度进行滤波，从而有效的降低车辆的实际纵向加速度的噪声和惯性加速度传感器测量的纵向加速度的噪声，能够提高对坡道坡度识别的精度；对获得的各滤波的值进行处理和判断，结合车辆在行驶过程中的实际状态，确定坡道坡度，从而修正车辆控制策略，以提高车辆行驶的动力性、平顺性和经济性。此外，该车辆坡道坡度识别方法通过分别对前轮的轮速和后轮的轮速进行测量，并分别求取前轮和后轮车速的实际纵向加速度后进行对比，以便于剔除误差，提高坡度识别的精度；而对实际纵向加速度和惯性加速度传感器测得的纵向加速度的差值进行滤波后，再通过公式求取坡度角也能够使得坡道坡度角的精度更高。整个识别过程不需要增加车辆的硬件成本，简单实用，且结果可靠。

附图说明

图1是本发明的实施例的车辆坡道坡度识别方法的流程图；

图2是本发明的实施例的车辆坡道坡度识别方法的流程框图；

图3是惯性加速度传感器测得的纵向加速度与对车速进行滤波后差分得到的实际纵向加速度的折线图；

图4是第一滑动评价滤波值gx1与第三滑动评价滤波值gx_esp的折线图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

参见图1至图4，本优选实施例的车辆坡道坡度识别方法包括如下步骤：

s1、获取车辆前轮平均轮速、后轮平均轮速、发动机扭矩变化率、制动主缸压力、惯性加速度传感器测得的纵向加速度；

s2、分别对后轮平均轮速和前轮平均轮速进行滤波差分处理，获得后轮加速度滤波值和前轮加速度滤波值；

s3、对惯性加速度传感器测得的纵向加速度进行滤波，获得惯性纵向加速度滤波值；以及

s4、根据后轮加速度滤波值与前轮加速度滤波值的差值、发动机扭矩变化率、制动主缸压力、以及后轮加速度滤波值与惯性纵向加速度滤波值的差值，确定车辆在坡道的坡度角；

在本实施例中，惯性加速度传感器测得的纵向加速度为a和侧向加速度为a1，后轮加速度滤波值为gx1，前轮加速度滤波值为gx2，惯性纵向加速度滤波值为gx_esp，坡度角为θ。

目前的乘用车上均安装有esp系统(电子稳定系统)，全称为electronicstabilityprogram，esp系统由控制单元及转向传感器(监测方向盘的转向角度)、车轮传感器(监测各个车轮的速度转动)、侧滑传感器(监测车体绕垂直轴线转动的状态)、横向加速度传感器(监测汽车转弯时的离心力)等组成，控制单元通过这些传感器的信号对车辆的运行状态进行判断，进而发出控制指令。基于这一前提条件，在本实施例中，对车辆的实际纵向加速度as进行获取能够直接由esp系统来实现，esp系统能够对两个前轮和两个后轮的车速进行分别测量，而惯性加速度传感器则是集成在esp系统的控制器上，从而也能够直接用过esp系统对加速度进行测量，而通常惯性加速度传感器所测得的加速度包括有汽车的纵向加速度a、汽车的侧向加速度a1以及汽车的重力加速度g沿坡道的分量之和，即能够通过惯性加速度传感器直接获得纵向加速度a和侧向加速度a1。由此，该识别方法能够利用乘用车上已有的传感器进行测量工作，无需加装精度较高的新的传感器就能够实现数据的测定，能够有效的降低车辆的成本，使得整个识别过程的经济性更高。

采集到两个前轮的轮速和两个后轮的轮速后，通过esp系统的控制器分别计算前轮平均轮速和后轮平均轮速，再分别对前轮平均轮速和后轮平均轮速进行滤波，以方便能够降低车速的噪声对结果的影响；将进行滤波后的后轮平均轮速进行差分以获得后轮实际纵向加速度as1，将进行滤波后的前轮平均轮速进行差分以获得前轮实际纵向加速度as2，由此获得属于前轮和后轮的分别的实际纵向加速度，以便于在不同行驶工况下，将二者进行对比，以剔除粗大的误差，提高估计精度。对后轮平均轮速以及前轮平均轮速进行差分的过程为，先获取第一时刻s1和第二时刻s2的后轮平均轮速，第一时刻s1和第二时刻s2的前轮平均轮速，且第一时刻s1先于第二时刻s2；计算第一时刻s1和第二时刻之间的时间间隔s；计算经过滤波后的第二时刻s2的后轮平均轮速与第一时刻s1的后轮平均轮速的差值，并将计算得到差值除以时间间隔s，以得到后轮实际纵向加速度as1；以及，计算经过滤波后的第二时刻s2的前轮平均轮速与第一时刻as1的前轮平均轮速的差值，并将计算得到的差值除以时间间隔，以得到前轮实际纵向加速度as2。另外，还需要分别对惯性加速度传感器测量的纵向加速度a进行滤波，以初步降低惯性加速度传感器所测量得到的纵向加速度a的噪音的影响，为提高坡度识别的精度提供有利的前提条件。

其中，在进行滤波之前还需要设定数据宽度m，以确定在进行滤波是所需要采用的数据总量，即获取一定数量的数据后就开始滤波。经过滤波的后轮实际纵向加速度as1、前轮实际纵向加速度as2以及惯性加速度传感器测量的纵向加速度a需要分别进行滤波，后轮实际纵向加速度as1进行滤波后获得后轮加速度滤波值gx1，前轮实际纵向加速度as2进行滤波后获得前轮加速度滤波值gx2，惯性加速度传感器测量的纵向加速度a在进行滤波后能够获得惯性纵向加速度滤波值gx_esp，后轮加速度滤波值gx1、前轮加速度滤波值gx2、惯性纵向加速度滤波值gx_esp是作为判断确定坡道坡度的前提条件，采用滤波获取的数据是一个动态值，能够实时反映当前的车速大小，并且滤波的取的是多个数据的平均值，能够有效的减少误差，提高精度。

另外，在确定车辆在坡道的坡度角之前，还需要获取惯性加速度传感器测得的侧向加速度a1并对该侧向加速度a1进行滤波处理，然后再进行坡道坡度角θ的进一步确认，步骤包括：

判断后轮加速度滤波值gx1与前轮加速度滤波值gx2的差值的绝对值是否大于前后轮加速度差异阈值，判断发机扭矩变化率是否大于扭矩变化率阈值、判断制动主缸压力是否大于制动主缸压力阈值；

如果后轮加速度滤波值gx1与前轮加速度滤波值gx2的差值的绝对值大于前后轮加速度差异阈值、发机扭矩变化率大于扭矩变化率阈值或者制动主缸压力大于制动主缸压力阈值，则确定车辆在坡道的坡度角θ为上一时刻的坡度角；

如果后轮加速度滤波值gx1与前轮加速度滤波值gx2的差值的绝对值小于前后轮加速度差异阈值、发机扭矩变化率小于扭矩变化率阈值以及制动主缸压力小于制动主缸压力阈值，则判断滤波后的侧向加速度a1是否大于惯性侧向加速度阈值；

如果后轮加速度滤波值gx1与前轮加速度滤波值gx2的差值的绝对值小于前后轮加速度差异阈值、发机扭矩变化率小于扭矩变化率阈值、制动主缸压力小于制动主缸压力阈值、以及滤波后的侧向加速度a1大于惯性侧向加速度阈值，则对后轮加速度滤波值gx1与惯性纵向加速度滤波值gx_esp的差值进行滤波处理，并利用反正弦函数对滤波后的差值进行计算，获得车辆在坡道的坡度角θ；

如果后轮加速度滤波值gx1与前轮加速度滤波值gx2的差值的绝对值小于前后轮加速度差异阈值、发机扭矩变化率小于扭矩变化率阈值、制动主缸压力小于制动主缸压力阈值、以及滤波后的侧向加速度a1小于惯性侧向加速度阈值，则利用反正弦函数对后轮加速度滤波值gx1与惯性纵向加速度滤波值gx_esp的差值进行计算，获得车辆在坡道的坡度角θ。

其中，用于计算车辆在坡道的坡度角θ的反正弦函数为：

θ＝arcsin(gx1-gx_exp)

基于上述技术方案，本实施例提供的一种车辆坡道坡度的识别方法，能够根据车辆的行驶工况实时反映坡度情况，参见图1，为车辆在平路上行驶时，后轮输出的后轮实际纵向加速度as1和esp系统的惯性加速度传感器输出的纵向加速度a_esp，在未对二者进行滤波之前，参照图中折线容易发现，由于噪音的影响，二者的差值较大，对结果的精度影响较大；故而采用对后轮实际纵向加速度as1、前轮实际纵向加速度as2和惯性加速度传感器测得的纵向加速度a分别进行滤波的方式降低差异，相应参照图2，对后轮实际纵向加速度as1和惯性加速度传感器测得的纵向加速度a分别进行滤波后二者的折线图，能够发现，在大多数情况下，后轮实际纵向加速度as1的后轮加速度滤波值gx1和惯性加速度传感器测得的纵向加速度a的惯性纵向加速度滤波值gx_esp的差异小于0.1m/s²，使得本方法测得的坡度值精度保持在0.1m/s²，有效的提高坡度值结果的准确性，相对应的坡度角的精度误差大约保持在0.6°左右。

其中，当车辆处于制动情况时，会由于制动而造成车辆的轮胎发生形变，此时车辆加速度的波动会相应增大，而在纵向加速度突然变化时，进行滤波后的后轮实际纵向加速度as1和惯性加速度传感器测得的纵向加速度a的差异会相对增大。且由于乘用车常常采用独立悬架，在纵向加速度突然变化时，车轮的加速度与esp的惯性加速度传感器测得的加速度由于车轮瞬态变化的差异而造成误差的增大，因而需要在发动机扭矩突然变化，且变化率大于扭矩变化率阈值时，以及车辆的制动主缸压力大于智懂主缸压力阈值时，均保持上一时刻的坡道估计值。当车辆处于转急弯状态时，也容易引起较大误差，且由于转急弯的初始状态与上坡的工作状态差异较小，若判断时间过短容易造成判断错误，影响车辆的控制策略，因而在弯道时，需要增大滤波的数据宽度，即多取数据进行滤波，这样会在一定程度上增加判断时长，但是能够准确的判断出车辆的运行状态，从而增加坡道的估计精度。另外，有时由于道路不平引起不规则轮跳，所以需要对车辆前轮的轮速和车辆后轮的轮速进行分别的测量，以便于获取后轮实际纵向加速度as1以及前轮实际纵向加速度as2，并对后轮实际纵向加速度as1进行滤波，获得后轮加速度滤波值gx1，对前轮实际纵向加速度as2进行滤波，获得前轮加速度滤波值gx2，判断后轮及速度滤波值gx1和前轮加速度滤波值gx2的差值的绝对值是否大于前后轮加速度差异阈值，若大于前后轮加速度差异阈值，则认为数据不可靠，保持上一坡度值。如果上述的特殊的行驶工况都不存在时，直接求取后轮加速度滤波值gx1和惯性纵向加速度滤波值gx_esp的差值，再通过公式θ＝arcsin(gx1-gx_exp)得到坡度角θ。

需要说明的是，本实施例中需要的后轮加速度差异阈值、扭矩变化率阈值、制动主缸压力阈值以及惯性侧向加速度阈值均为通过实际工况预先确定的数值，属于变量，在不同的实施例中，按照实际的需要，选择合适的数值进行预先设定。

还需要说明是的在，在本实施例中，滤波处理选择的是低通滤波和滑动平均滤波，其中，对后轮平均轮速、前轮平均轮速以及对惯性加速度传感器测得的侧向加速度a1进行的滤波处理为低通滤波，后轮实际纵向加速度、前轮实际纵向加速度以及惯性加速度传感器测得的纵向加速度进行的滤波处理为滑动平均滤波，但在其他实施例中，滤波处理的类型并不受本实施例的限制，当可按照实际的需要，进行合适的选择，只要能够保证获取的结构的精确度即可。

本发明提还提供了一种车辆坡道坡度识别装置，其包括：

第一数据获取模块，获取车辆前轮平均轮速、后轮平均轮速、发动机扭矩变化率、制动主缸压力、惯性加速度传感器测得的纵向加速度；

差分滤波模块，分别对后轮平均轮速和前轮平均轮速进行滤波差分处理，获得后轮加速度滤波值和前轮加速度滤波值；

第一滤波模块，对惯性加速度传感器测得的纵向加速度进行滤波，获得惯性纵向加速度滤波值；以及

坡道坡度识别模块，根据后轮加速度滤波值与前轮加速度滤波值的差值、发动机扭矩变化率、制动主缸压力、以及后轮加速度滤波值与惯性纵向加速度滤波值的差值，确定车辆在坡道的坡度角。

进一步，差分滤波模块包括：

第一滤波单元，分别对后轮平均轮速和前轮平均轮速进行滤波处理；

差分单元，分别对经过滤波后的后轮平均轮速和前轮平均轮速进行差分处理，获得后轮实际纵向加速度和前轮实际纵向加速度，以及

第二滤波单元，分别对后轮实际纵向加速度前轮实际纵向加速度进行滤波处理，获得后轮加速度滤波值和前轮加速度滤波值。

另外，差分单元包括：

第一单元，后轮平均轮速包括第一时刻和第二时刻的后轮平均轮速；前轮平均轮速包括第一时刻和第二时刻的前轮平均轮速；第一时刻先于第二时刻；

第二单元，计算第一时刻和第二时刻之间的时间间隔；

第三单元，计算经过滤波后的第二时刻的后轮平均轮速与第一时刻的后轮平均轮速的差值，并将计算得到差值除以时间间隔，以得到后轮实际纵向加速度；以及

第四单元，计算经过滤波后的第二时刻的前轮平均轮速与第一时刻的前轮平均轮速的差值，并将计算得到的差值除以时间间隔，以得到前轮实际纵向加速度。

优选的，车辆坡道坡度识别装置还包括：

第二数据获取模块，获取惯性加速度传感器测得的侧向加速度；

第二滤波模块，对侧向加速度进行滤波处理。

优选的，坡道坡度识别模块包括：

判断单元，判断后轮加速度滤波值与前轮加速度滤波值的差值的绝对值是否大于前后轮加速度差异阈值，判断发机扭矩变化率是否大于扭矩变化率阈值、判断制动主缸压力是否大于制动主缸压力阈值；

第一比较单元，如果后轮加速度滤波值与前轮加速度滤波值的差值的绝对值大于前后轮加速度差异阈值、发机扭矩变化率大于扭矩变化率阈值或者制动主缸压力大于制动主缸压力阈值，则确定车辆在坡道的坡度角为上一时刻的坡度角；

第二比较单元，如果后轮加速度滤波值与前轮加速度滤波值的差值的绝对值小于前后轮加速度差异阈值、发机扭矩变化率小于扭矩变化率阈值以及制动主缸压力小于制动主缸压力阈值，则判断滤波后的侧向加速度是否大于惯性侧向加速度阈值；

第三比较单元，如果后轮加速度滤波值与前轮加速度滤波值的差值的绝对值小于前后轮加速度差异阈值、发机扭矩变化率小于扭矩变化率阈值、制动主缸压力小于制动主缸压力阈值、以及滤波后的侧向加速度大于惯性侧向加速度阈值，则对后轮加速度滤波值与惯性纵向加速度滤波值的差值进行滤波处理，并利用反正弦函数对滤波后的差值进行计算，获得车辆在坡道的坡度角；

第四比较单元，如果后轮加速度滤波值与前轮加速度滤波值的差值的绝对值小于前后轮加速度差异阈值、发机扭矩变化率小于扭矩变化率阈值、制动主缸压力小于制动主缸压力阈值、以及滤波后的侧向加速度小于惯性侧向加速度阈值，则利用反正弦函数对后轮加速度滤波值与惯性纵向加速度滤波值的差值进行计算，获得车辆在坡道的坡度角。

由此，该车辆坡道坡度识别装置不需要增加车辆的硬件成本，采用车辆上已有的惯性加速度传感器获取纵向加速度a和侧向加速度a1，利用该测量值与车辆前、后车轮速度求出的后轮实际纵向加速度as1和前轮实际纵向加速度as2做差，获取车辆当前行驶的坡度，采用第一滤波模块、第二滤波模块以及第一滤波单元、第二滤波单元分别对车载噪声信号进行处理，结合车辆形式过程中遇到的复杂工况，有效的保证较高的识别精度，简单实用，实现坡度角0.6°左右的估计精度，且成本较低。

本发明的车辆坡道坡度识别方法先采集车辆的实际纵向加速度as，并通过车辆上已有的惯性加速度传感器直接测量车辆的纵向加速度a和侧向加速度a1，能够有效的避免加装新的高精度的传感器对车辆加速度进行测量，以降低车辆的成本；再分别对实际纵向加速度as和惯性加速度传感器测得的纵向加速度a进行滤波，从而有效的降低车辆的实际纵向加速度as的噪声和惯性加速度传感器测量的纵向加速度a的噪声，能够提高对坡道坡度识别的精度；对获得的各滤波的值和侧向加速度a1的值进行处理和判断，结合车辆在行驶过程中的实际状态，确定坡道坡度，从而修正车辆控制策略，以提高车辆行驶的动力性、平顺性和经济性。此外，该车辆坡道坡度识别方法通过分别对前轮的轮速和后轮的轮速进行测量，并分别求取前轮和后轮车速的实际纵向加速度后进行对比，以便于剔除误差，提高坡度识别的精度；而对实际纵向加速度as和惯性加速度传感器测得的纵向加速度a的差值进行滤波后，再通过公式求取坡度角θ也能够使得坡道坡度角θ的精度更高。整个是被过程不需要增加车辆的硬件成本，简单实用，且结果可靠。

应当理解的是，本发明中采用术语“第一”、“第二”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语，这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，“第一”信息也可以被称为“第二”信息，类似的，“第二”信息也可以被称为“第一”信息。

以上是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也视为本发明的保护范围。