本发明属于智能驾驶领域，具体涉及一种智能重载车辆坡路起步与停驻控制方法。
背景技术：
1、车辆坡道起步与停驻包括车辆在坡道上从正常行驶到静止状态再到正常行驶的过渡过程，一般分为车头朝向坡道上方行驶和车头朝向坡道下方行驶两种工况。溜车是车辆在坡道起步与停驻工况中的危险情况，重载车辆的满载与空载质量差距较大，起步驱动力需求差异明显，在坡道起步时，驱动力的不足或过载都不利于车辆的安全行驶。
2、坡度信号是智能坡道起步控制的重要参数之一。现有的道路坡道识别方法大都利用加速度和角速度信号，并对其加权融合进行道路坡度估计，如中国发明专利申请“运动学道路坡度估计”(申请号：201310389288.1，公开日：2014.03.26)所述，结合纵向加速度和加速度偏移量，基于扩展卡尔曼滤波器对道路坡度进行估计，提供了一种基于运动学的道路坡度估计方法，此方法涉及到空气阻力，滚动阻力参数，估计效果取决于对大量系数的给定。
3、也有基于导航系统进行坡度估计的方法，如中国发明专利申请“一种基于车辆姿态角的道路坡度估计方法”(申请号：202211448013.6，公开日：2023.05.02)所述，通过获取gnss数据和ins数据计算车辆的姿态角，提供了一种不依赖车辆模型的估计方法，此方法在一定程度上简化了坡度估计算法，但需要获取的参数种类多、数量大，计算过程较为复杂。
4、另外，现有的车辆坡道起步控制方法如中国发明专利申请“一种坡道起步控制方法及车辆”(申请号：202110296042.4，公开日：2021.06.11)所述，通过检测变速器的输出轴旋转方向，来控制变速器内部离合器的分离与接合，实现在坡道辅助制动装置出现故障失效时继续通过对变速器的控制完成坡道起步。此方法利用变速器内部离合器来防止溜车，会对离合器造成不可避免的损伤，且这种损伤会随着车辆负载的增加而增大，故其只能作为坡道起步控制的备选方案，且不适用于电动化的重载车辆。
5、总之，现有的重载车辆坡道起步与停驻控制以驾驶员的主动控制为主，无法实现重载车辆的智能驾驶。而现有的坡道起步与停驻控制技术在应用于重载车辆时存在以下问题：在不增加整车成本和系统复杂度的情况下，重载车辆无法在非结构化道路上准确、有效、实时地识别道路坡度及整车质量参数，导致重载车辆在非结构化坡道的起步与停驻控制不及时、不准确，难以有效实施车辆的智能化坡路起步与停驻控制。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于车路参数识别的智能重载车辆坡路起步与停驻控制方法。能够自动识别车辆的整车质量和道路坡度信息，实现驻车制动器制动力施加及解除的智能化控制，使车辆的坡路起步与停驻控制更加准确、及时、高效。
2、实现本发明目的的技术解决方案为：一种智能重载车辆坡路起步控制方法，包括如下步骤：
3、步骤(1)：道路坡度计算：车载gps测量得到当前时刻的车辆三维坐标信息，并将车辆三维坐标信息转换为当前时刻的三维平面坐标，利用扩展卡尔曼滤波预测估计下一时刻的三维平面坐标，根据当前时刻的三维平面坐标和下一时刻的三维平面坐标计算坡道角度θ；
4、步骤(2)：车辆质量计算：根据车辆纵向速度ua、驱动系统的输出转矩te、轮胎滚动半径r计算重载车辆的整车质量m；
5、步骤(3)：坡道阻力计算：根据坡道角度θ和重载车辆的整车质量m，计算坡道阻力fi；
6、步骤(4)：起步需求判别：根据坡道角度θ、车辆的加速请求信号和车速信号判断重载车辆的坡路起步需求；
7、步骤(5)：上坡工况判别：根据步骤(1)计算得到的坡道角度θ判断车辆是否处于上坡状态，取θ为正时为上坡工况，θ为负时为下坡工况，当车辆处于上坡工况时，转至步骤(6)进行起步驱动力计算；否则完全解除制动力；
8、步骤(6)：制动压力释放：计算起步驱动力ft，根据起步驱动力ft计算制动缸目标压力值pt，进行制动压力释放，且制动压力释放时驻车制动力fb的减小量小于起步驱动力ft的增大量；
9、步骤(7)：车辆起动判别：判断起步驱动力ft是否足以克服坡道阻力fi，若是、完全解除驻车制动器使制动力减小为0，若否、则转至步骤(6)。
10、一种智能重载车辆坡路停驻控制方法，包括如下步骤：
11、步骤(1)：道路坡度计算：车载gps测量得到当前时刻的车辆三维坐标信息，并将车辆三维坐标信息转换为当前时刻的三维平面坐标，利用扩展卡尔曼滤波预测估计下一时刻的三维平面坐标，根据当前时刻的三维平面坐标和下一时刻的三维平面坐标计算坡道角度θ；
12、步骤(2)：车辆质量计算：根据车辆纵向速度ua、驱动系统的输出转矩te、轮胎滚动半径r计算重载车辆的整车质量m；
13、步骤(3)：坡道阻力计算：根据坡道角度θ和重载车辆的整车质量m，计算坡道阻力fi；
14、步骤(4)：驻车需求判别：根据车辆的行车制动请求信号、电机输出转矩信号和车速信号，判断车辆是否具有驻车需求；
15、步骤(5)：施加驻车制动：当检测到有驻车需求时，驻车制动器在车速降为0之前开始动作，解除驻车制动器的制动液压力，驻车制动器的制动弹簧施加制动力。
16、进一步的，步骤(1)中利用扩展卡尔曼滤波预测估计下一时刻的三维平面坐标，具体采用下式进行预测和更新，并根据和得到hk和hk-1：
17、
18、式中，为第k-1时刻的后验状态估计值；pk-1为第k-1时刻的后验估计协方差矩阵；q为过程噪声的协方差；aθ为雅可比矩阵；表示k时刻的先验估计协方差矩阵；r为测量噪声的协方差矩阵，kk为卡尔曼增益，为校正先验状态估计值，x为关于海拔高度h和垂向速度uz的状态量，为k时刻后验状态估计值，pk为k时刻后验估计协方差阵，h为观测矩阵，zk为测量方程，i为单位矩阵；
19、其中测量方程zk为：
20、
21、雅克比矩阵aθ的求解过程如下：
22、
23、式中，hk为第k时刻的海拔高度，uzk为第k时刻的垂向速度，vk1为gps系统的测量噪声，δt为采样时间间隔，cd为空气阻力系数，a为风阻面积，ρ为空气密度。
24、进一步的，步骤(1)中根据当前时刻的三维平面坐标和下一时刻的三维平面坐标计算坡道角度θ具体根据下式进行计算：
25、
26、式中，hk和hk-1代表第k次、第k-1次采集的海拔高度；xk和xk-1代表gps坐标系转换成直角坐标系后对应的横坐标；yk和yk-1代表gps坐标系转换成直角坐标系后对应的纵坐标。
27、进一步的，步骤(2)中的整车质量m可按下式计算获得：
28、
29、式中，ax＝ak+gsinθ，az＝gcosθ，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，te为驱动系统的输出转矩，ig为变速器传动比，i0为主减速器传动比，η为传动系机械效率，r为轮胎滚动半径，ua为车辆纵向速度。
30、进一步的，步骤(3)中坡道阻力fi计算公式如下：
31、fi＝mgsinθ
32、式中，g为重力加速度。
33、进一步的，步骤(6)中进行制动压力释放时的制动力的变化量δfb，及对应的制动缸目标压力值pt的计算公式为：
34、
35、式中，β为安全系数；δ为驻车制动器内弹簧的弹性系数；l为驻车制动储能弹簧的形变；为地面附着系数；n为制动器数量；μ制动器摩擦副摩擦系数；rdis为等效摩擦半径；s为液压缸流入侧的受压面积。
36、进一步的，步骤(4)中判断车辆是否具有驻车需求的判别条件具体为：
37、首先检测车辆的行车制动强度，当行车制动强度大于设定阈值a时，进一步获取车辆纵向速度ua和电机输出转矩，若车辆纵向速度ua小于设定阈值b且电机输出转矩为0，则表示车辆具备驻车需求；否则无驻车需求；其中阈值a和b为大于0的常数。
38、本发明与现有技术相比，其显著优点在于：
39、1)本发明基于gps测得的坐标、速度信息识别道路坡度，能够最大程度上还原真实的坡度值，并且能够同时代替坡度传感器和速度传感器，降低了车辆对传感器的依赖性。
40、2)本发明提出的坡道起步与停驻控制方法能够实现驻车制动器制动缸压力的跟随控制，避免车辆溜坡和制动力释放不及时阻碍车辆行驶等情况的发生，同时能够最大程度上避免坡道起步与停驻时的制动力冗余，提高车辆行驶效率，降低制动器的维护成本。
41、3)本发明提出的驻车需求判别方法能够自动识别是否需要停驻控制，为车辆的自动停驻控制提供判断依据。
1.一种智能重载车辆坡路起步控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.一种智能重载车辆坡路停驻控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤(1)中利用扩展卡尔曼滤波预测估计下一时刻的三维平面坐标，具体采用下式进行预测和更新，并根据和得到hk和hk-1：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(1)中根据当前时刻的三维平面坐标和下一时刻的三维平面坐标计算坡道角度θ具体根据下式进行计算：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤(2)中的整车质量m可按下式计算获得：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤(3)中坡道阻力fi计算公式如下：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(6)中进行制动压力释放时的制动力的变化量δfb，及对应的制动缸目标压力值pt的计算公式为：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(4)中判断车辆是否具有驻车需求的判别条件具体为：
