126 (或Θ )和角116之间的差，所述角116大致等于如上所 述的坡度角（α)。或，
。如下面进一步描述的，该关系能够被用于间接地估 计道路坡度角（α ) 112。
[0063] 图1还通过附图标记130所引用的箭头向下的矢量指示了作用在簧上质量点122 上的重力。矢量130通过其方向指示了在环境或地球标架中为向下或负（-)的重力作用在 车辆100上的方向。将理解的是，在重力130竖直向下作用的情况下，它与环境竖直线118 平行地起作用。矢量130还通过其长度指示了重力加速度的量(例如，9.81 m/s2)。
[0064] 图1还示出了车辆加速度的纵向分量132或ax的矢量表示，所述车辆加速度的纵 向分量132或^能够被认为是通过簧上质量点122作用，如图中所示，并且能够垂直于簧 上质量高度矣。在一些实施例中，纵向加速度132 (ax)结合任何车辆偏转运动的影响。
[0065] 图1还通过附图标记134示出了表示车辆100的簧上质量部分的纵向加速度琢 或纵向簧上质量加速度的矢量。纵向簧上质量速度VXiS能够被视为车辆俯仰率的线性部 分，所述车辆俯仰率为角速度。因此，能够被认为是垂直于环境竖直线118纵向延伸的纵向 簧上质量加速度是车辆俯仰率的改变的线性表示，车辆俯仰率的所述改变为角加速 度。
[0066] 矢量130 (重力加速度g)、132 (纵向加速度ay)和134 (横向簧上质量加速度為 )通过它们相应的长度用示图方式指示了相应加速度的量。矢量130、132和134还通过图 中所示的相应的方向用示图方式指示了加速度所导引的方向。
[0067] 矢量132 (对应于加速度ax)和134 (对应于加速度)之间的角度差通过角 136来指示。
[0068] 图1还示出了平行于线124 (矣）从重力矢量130的一端延伸的线138。
[0069] 由几何关系将理解的是，角度136、140中的每一个都等于角度128 ( δ )。
[0070] 继续参考本技术的算法，在第二操作中，所述系统使用这些关系，以及在第一操作 中确定的估计的俯仰率和估计的俯仰角，来估计道路坡度角（α ) 112。
[0071] 在一些实施例中，估计道路坡度角（α ) 112还基于其他车辆动态数据，例如车辆 偏转率（yaw rate) ( γ )、纵向速度、横向速度和/或纵向加速度。
[0072] 能够测量或估计车辆的纵向速度和/或加速度，并且如果需要，能够测量或估计 车辆的横向速度和/或加速度。上述情况也适用于偏转率（γ )。
[0073] 关于横向速度νχ，如果需要，它能够被估计，例如，根据美国专利申请号8, 086, 367 (题目为 "Vehicle Lateral Velocity and Surface Friction Estimation Using Force Tables"）和 8, 165, 769 (题目为"Multi-Factor Speed Estimation System and Method for Use"）中所公开的任何实施例，所述美国专利申请通过引用结合于本文中。
[0074] 在一个实施例中，估计道路倾斜角（α )的所述第二操作根据以下关系来执行： (式4)
其中： 表示上文所述的簧上质量纵向加速度134 ;以及 ax表示上文所述的纵向加速度134 ; Θ (小写罗马数字Θ)表示估计的俯仰角； α (小写罗马数字α )表示估计的道路俯仰角112 ; g表示如图所示直向下作用的重力加速度；以及
(式5) 其中： (或vx的一阶导数或v x上一点）表示车辆100的纵向速度的一阶导数； vxS纵向或前向的X方向速度； 〇表示高阶函数，例如二阶或更高阶的函数；以及
[0075] 与纵向速度的导数(或vx的一阶导数或vx上一点）有关，应当理解的是，所 有的车辆移动都能够通过至少纵向或X方向的速度vjR横向或y方向的速度v ￥来表示。 作为示例，如果车辆完全地向前移动，则横向速度部分Vy将为零。纵向速度的一阶导数 (vx上一点）为纵向速度v x的导数，或纵向速度v x的变化率。
[0076] 虽然纵向加速度（ax)132和纵向速度的一阶导数(或vx上一点)在许多并且可 能是大多数场景中可能相同或大致相同，但这两个变量具有不同的定义，并且有时能够至 少略微地不同。在任何情况下，在使用上述的式6和式7的实施例中，纵向加速度（ay) 132 在两个式子之间抵销，并且在过程中实际上不需要测量或确定。
[0077] 在大多数或所有情况下，预期高阶函数0的影响较低，或仅为可忽略的。由于这个 原因，函数〇在一些实施例中被排除在算法之外。
[0078] IV.在总体流程的背景下的第三操作|图2 现在参考图2描述本技术的算法的第三示例性操作。如上文所提及的，附图图示了操 作的示例性系统流程200。流程200包括使用调谐或调适功能来调谐观测器增益。
[0079] 图2中的参考能够表示多种系统流程特征，包括软件模块、其输入、其输出、无论 通过模块还是以其他方式的系统所执行的功能和/或其他，包括下面进一步引用的。
[0080] 与算法的第一操作相关的指示上述测量的俯仰率的数据通过附图标记202来引 用。所述俯仰率能够通过例如三轴惯性测量装置(例如，3轴頂U)来测量。
[0081] 俯仰率的测量结果具有符号（+/_)，或被修改成有符号的或被添加符号（+/_)，如 在图2中通过附图标记204指示的。
[0082] 所述有符号的测量结果是对俯仰观测器206的输入。如上文所提及的，所述系统 能够包括龙贝格型的观测器作为观测器206。
[0083] 顺便提及，在控制理论中，观测器或状态观测器是使用系统输入和输出的测量结 果提供对给定的实际对象的状态的估计的模块。在本用途中，实际对象是动态车辆。在由 于一些原因（例如，能力或成本）系统的物理状态的各方面无法通过直接测量来确定的普通 情况下，观测器是有用的。基于系统输出或系统的输入和输出来估计内部状态的间接影响。 [0084] 所产生的对象（即，车辆）的表示或模型能够使用操作的迭代中的输入和输出的 接连的测量值以持续的方式来调整，试图使所述表示集中或收敛于所评估的车辆的实际状 态。对于龙贝格观测器，对初始模型进行调整，包括：（i)从观测到的车辆的输出减去观测 器的输出；（ii)然后，用结果乘以一因子，例如乘以一矩阵；以及（iii)随后，将结果加到针 对观测器的状态的式子，以产生龙贝格观测器。
[0085] 继续参考图2，除俯仰率测量结果202之外的并且用于流程200在第一迭代之后的 迭代的对俯仰观测器206的另一输入为由流程200的上一次迭代产生的估计的俯仰率208。 估计的俯仰率208的返回通过返回路径210图示。
[0086] 在一些实施例中，所述过程包括调谐或调适观测器的增益的子例程。在图2中通 过附图标记212指示的子例程或模块接收流程200的上一次迭代的输出作为来自估计子例 程或模块214 (将在下面进一步描述）的输入，如相对应的图示路径216所示。如相对应的 路径218示意性地示出的，所产生的调谐子例程或模块212的输出被提供给观测器206。 [0087] 所述调谐能够包括朝向实现对于所有可能的场景而言的最优增益的目标执行优 化工具。虽然能够使用其他优化工具，但在一个实施例中，所述工具是可从Waltham，Μ的 Dassault Systemes Americas Corp.获得的 iSight 优化软件。
[0088] 在一些实施例中，优选地在车辆被最终客户使用之前执行调谐或调适子例程或模 块212以及相关的输入/输出路径216、218。例如，它们能够在制造或预制造的阶段中被执 行。例如，它们能够在特定类型的车辆的预制造的路上和/或仿真测试中被执行。在同类 车辆的制造之前或之中其后被编程到它们中的算法(例如，代码）能够包括所产生的观测器 增益。
[0089] 在例如本文所述的为车辆预调谐增益的实施例中，调谐子例程或模块212以及相 关的输入/输出路径216、218能够不参加在估计车辆俯仰率和车辆俯仰的车辆操作中于车 辆100处执行的流程200的剩余部分。例如，子例程212和相关的输入/输出路径216、218 能够被认为是不需要的，这是因为所述增益已针对所述车辆优化。流程200在没有子例程 212及相关的输入/输出路径216、218的情况下还更高效地操作，这例如是由于节省了否则 将被使用的处理资源和时间。
[0090] 在一些实施例中，车辆指令利用所述算法来编程，使得调谐212在客户操作车辆 100期间被执行。