CN110525441B - 坡度检测方法、系统及车辆 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种坡度检测方法、系统及车辆。其中，坡度检测方法，包括：获取车辆状态信号，其中，车辆状态信号包括第一车辆状态信号和根据第一车辆状态信号得到的第二车辆状态信号，第一车辆状态信号包括纵向加速度信号；根据车辆状态信号得到坡道预测信号和车辆稳定状态信号；根据坡道预测信号和车辆稳定状态信号判断车辆是否行驶在坡道上；如果是，则对纵向加速度信号进行滤波，并根据滤波结果和纵向加速度信号确定坡道的坡度值。本发明的方法无需增加额外的硬件，便可以简单方便且准确地计算出道路的坡度值，具有运算简单且成本低的优点。

Description

坡度检测方法、系统及车辆

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，特别涉及一种坡度检测方法、系统及车辆。

背景技术

道路的种类以及路面的状况是车辆行驶时影响整车平顺性和舒适性的重要因素之一，有时它也是激活或者关闭某些电控系统的判断条件之一(如：在汽车纵向下坡时检测到坡度较大后，自动激活陡坡缓降功能)。如果能够准确及时的检测出道路的类型就会更方便开发人员在设计开发阶段针对不同的路面信息和不同的控制系统制定不同的控制策略进而提升整车的品质。其中，车辆在纵向坡道路面上行驶的工况通常有两种：一种是纵向坡道上坡，一种是在纵向坡道下坡。

相关技术中，在汽车上标配纵向加速度传感器，纵向加速度传感器在车辆完全静止时能够测量出坡道产生的加速度值，进而可得到坡度值，但车辆在行驶过程中却不能有效的计算出坡道的坡度值，即：应用范围比较狭隘，当车辆在行驶过程中就不再能计算车辆的坡度值。

利用多传感信息融合的方法(单摆式角位移传感器、纵向加速度传感器、位移传感器等)能够准确的计算出道路的坡度值，但是其信息复杂，运算量大，且成本较高很难应用到实车控制器上，即：信息处理很复杂，运算量大，成本也较高，在车辆上很难被广泛应用。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种坡度检测方法。该坡度检测方法无需增加额外的硬件，便可以简单方便且准确地计算出道路的坡度值，具有运算简单且成本低的优点。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种坡度检测方法，包括以下步骤：获取车辆状态信号，其中，所述车辆状态信号包括第一车辆状态信号和根据所述第一车辆状态信号得到的第二车辆状态信号，所述第一车辆状态信号包括纵向加速度信号；根据所述车辆状态信号得到坡道预测信号和车辆稳定状态信号；根据所述坡道预测信号和所述车辆稳定状态信号判断车辆是否行驶在坡道上；如果是，则对所述纵向加速度信号进行滤波，并根据滤波结果和所述纵向加速度信号确定坡道的坡度值。

进一步的，所述第一车辆状态信号还包括：轮速信号、横摆角速度信号、主缸压力信号、ABS激活信号、TCS激活信号和VDC激活信号，所述第二车辆状态信号包括：轮速加速度信号、加速度误差信号和横摆角速度导数信号，其中，所述横摆角速度导数信号由所述横摆角速度信号求导得到，所述轮速加速度信号由所述轮速信号求导得到，所述加速度误差信号由所述纵向加速度信号和所述轮速加速度信号计算得到，所述计算公式为：

AccelError＝MAX[abs(AccelError-d WhlVxLF_isg(t)/dt)，abs(AccelError-dWhlVxLR_isg(t)/dt)，abs(AccelError-d WhlVxRF_isg(t)/dt)，abs(AccelError-dWhlVxRR_isg(t)/dt)]，

其中，所述AccelError为加速度误差信号，所述WhlVxLF_isg为左前轮速信号、所述WhlVxRF_isg为右前轮速信号、所述WhlVxLR_isg为左后轮速信号、所述WhlVxRR_isg为右后轮速信号。

进一步的，当所述车辆为两驱车辆时，所述坡道预测信号通过如下公式得到，所述公式为：

GradeEstimation＝VehlonAccel-SUM(Driven WheelLongAccel)/2，

当所述车辆为四驱车辆时，所述坡道预测信号通过如下公式得到，所述公式为：

GradeEstimation＝VehlonAccel-SUM(WheelLongAccel)/4，

其中，所述GradeEstimation为坡道预测信号，所述VehlonAccel为所述纵向加速度信号，所述WheelLongAccel轮速加速度信号。

进一步的，所述根据车辆状态信号得到车辆稳定状态信号，包括：判断加速度误差信号是否小于第一门限值；如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断横摆角速度是否小于第二门限值，如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断所述横摆角速度导数信号是否小于第三门限值；如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断所述主缸压力信号是否小于第四门限值；如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断ABS激活信号、TCS激活信号和VDC激活信号是否均有效；如果是，则所述车辆稳定状态信号无效，否则所述车辆稳定状态信号有效。

进一步的，所述根据坡道预测信号和所述车辆稳定状态信号判断车辆是否行驶在坡道上，包括：判断坡道预测信号的绝对值是否大于临界值；如果否，则进一步判断车辆稳定状态信号是否有效；如果是，则进一步判断持续时间是否大于临界时间；如果是是，则判定车辆未行驶在坡道上；如果坡道预测信号的绝对值大于临界值，则进一步判断车辆稳定状态信号是否有效；如果是，则进一步判断持续时间是否大于临界时间；如果是，则判定车辆行驶在坡道上。

进一步的，所述对纵向加速度信号进行滤波，并根据滤波结果和所述纵向加速度信号确定坡道的坡度值，包括：通过如下公式对所述纵向加速度信号进行滤波，得到所述纵向加速度的噪声及干扰信号，其中，所述公式为：

其中，u为输入信号，T为运算周期，m是可调整截止频率的变量；

根据所述纵向加速度信号和所述噪声及干扰信号得到所述坡道的坡度值。

本发明的坡度检测方法，只要车辆配备了纵向加速度传感器，便可以基于纵向加速度信号及时且准确地检测出道路的坡度，从而可以基于道路的坡度激活相应的车辆功能，提升车辆上下坡的稳定性和可靠性。无需增加额外的硬件，便可以简单方便且准确地计算出道路的坡度值，具有运算简单且成本低的优点。

本发明的第二个目的在于提出一种坡度检测系统。该坡度检测系统无需增加额外的硬件，便可以简单方便且准确地计算出道路的坡度值，具有运算简单且成本低的优点。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种坡度检测系统，包括：信号处理模块，用于获取车辆状态信号，其中，所述车辆状态信号包括第一车辆状态信号和根据所述第一车辆状态信号得到的第二车辆状态信号，所述第一车辆状态信号包括纵向加速度信号；坡道预测模块，用于根据所述车辆状态信号得到坡道预测信号；整车稳定状态判断模块，用于根据所述车辆状态信号得到车辆稳定状态信号；坡道指数模块，用于根据所述坡道预测信号和所述车辆稳定状态信号判断车辆是否行驶在坡道上；坡道值补偿模块，用于在车辆处于行驶在坡道上时，对所述纵向加速度信号进行滤波，并根据滤波结果和所述纵向加速度信号确定坡道的坡度值。

进一步的，所述第一车辆状态信号还包括：轮速信号、横摆角速度信号、主缸压力信号、ABS激活信号、TCS激活信号和VDC激活信号，所述第二车辆状态信号包括：轮速加速度信号、加速度误差信号和横摆角速度导数信号，其中，所述横摆角速度导数信号由所述横摆角速度信号求导得到，所述轮速加速度信号由所述轮速信号求导得到，所述加速度误差信号由所述纵向加速度信号和所述轮速加速度信号计算得到，所述计算公式为：

AccelError＝MAX[abs(AccelError-d WhlVxLF_isg(t))/dt)，abs(AccelError-dWhlVxLR_isg(t))/dt)，abs(AccelError-d WhlVxRF_isg(t))/dt)，abs(AccelError-dWhlVxRR_isg(t))/dt)]，

其中，所述AccelError为加速度误差信号，所述WhlVxLF_isg为左前轮速信号、所述WhlVxRF_isg为右前轮速信号、所述WhlVxLR_isg为左后轮速信号、所述WhlVxRR_isg为右后轮速信号。

进一步的，所述整车稳定状态判断模块用于：判断加速度误差信号是否小于第一门限值；如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断横摆角速度是否小于第二门限值，如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断所述横摆角速度导数信号是否小于第三门限值；如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断所述主缸压力信号是否小于第四门限值；如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断ABS激活信号、TCS激活信号和VDC激活信号是否均有效；如果是，则所述车辆稳定状态信号无效，否则所述车辆稳定状态信号有效。

所述的坡度检测系统与上述的坡度检测方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。

本发明的第三个目的在于提出一种车辆，该车辆无需增加额外的硬件，便可以简单方便且准确地计算出道路的坡度值，具有运算简单且成本低的优点。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种车辆，设置有如上述任意一个实施例所述的坡度检测系统。

所述的车辆与上述的坡度检测系统相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明一个实施例所述的坡度检测方法的流程图；

图2为本发明一个实施例所述的坡度检测方法中根据第一车辆状态信号得到的第二车辆状态信号的处理流程图；

图3为本发明一个实施例所述的坡度检测方法中针对两驱车辆的坡道预测信号的预测流程图；

图4为本发明一个实施例所述的坡度检测方法中针对四驱车辆的坡道预测信号的预测流程图；

图5为本发明一个实施例所述的坡度检测方法中整车稳定状态的判断流程图；

图6为本发明一个实施例所述的坡度检测方法中计算坡道指数的流程图；

图7为本发明一个实施例所述的坡度检测方法中坡道值补偿计算的流程图；

图8为本发明另一个实施例所述的坡度检测系统的结构框图。

附图标记说明：

坡度检测系统800、信号处理模块810、坡道预测模块820、整车稳定状态判断模块830、坡道指数模块840、坡道值补偿模块850。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

图1是根据本发明一个实施例的坡度检测方法的流程图。

如图1所示，根据本发明一个实施例的坡度检测方法，包括如下步骤：

S101：获取车辆状态信号，其中，车辆状态信号包括第一车辆状态信号和根据第一车辆状态信号得到的第二车辆状态信号。

在本发明的具体示例中，第一车辆状态信号包括但不限于：纵向加速度信号(vehLogAccel)、轮速信号(wheelspeed)、横摆角速度信号(YawRate)、主缸压力信号(MCP)、ABS激活信号(ABSActive)、TCS激活信号(TCSActive)、VDC激活信号(VDCActive)，第二车辆状态信号包括但不限于：轮速加速度信号(wheelaccel)、加速度误差信号(AccErro)、横摆角速度信号(YawRate)、横摆角速度导数信号(YawRatedot)。

其中，横摆角速度导数信号由所述横摆角速度信号求导得到，轮速加速度信号由轮速信号求导得到，加速度误差信号由纵向加速度信号和轮速加速度信号计算得到，计算公式为：

AccelError＝MAX[abs(AccelError-d WhlVxLF_isg(t))/dt)，abs(AccelError-dWhlVxLR_isg(t))/dt)，abs(AccelError-d WhlVxRF_isg(t))/dt)，abs(AccelError-dWhlVxRR_isg(t))/dt)]，

其中，AccelError为加速度误差信号，WhlVxLF_isg为左前轮速信号、WhlVxRF_isg为右前轮速信号、WhlVxLR_isg为左后轮速信号、WhlVxRR_isg为右后轮速信号。

具体来说，如图2所示，需要把横摆角速度信号进行求导处理得到横摆角速度导数信号(YawRatedot)，求导后对横摆角速度的导数设定范围最大值不超过Ce_YawRateDotMax(标定值，该标准取值为16rad/s^2)，最小值不超过Ce_YawRateDotMin(标定值，该标准取值为-16rad/s^2)；

其次需要对四个车轮的轮速信号(左前轮速WhlVxLF_isg、右前轮速WhlVxRF_isg、左后轮速WhlVxLR_isg、右后轮速WhlVxRR_isg)进行求导，得到四个车轮的轮加速度信号；

再根据四个车轮的轮加速度信号以及纵向加速度传感器测得的纵向加速度信号(VehLogAccel)，通过上述公式计算得到加速度误差信号(AccelError)。

S102：根据车辆状态信号得到坡道预测信号和车辆稳定状态信号。

具体地，如图3所示，当车辆为两驱车辆时，坡道预测信号通过如下公式得到，公式为：

GradeEstimation＝VehlonAccel-SUM(Driven WheelLongAccel)/2，

如图4所示，当车辆为四驱车辆时，坡道预测信号通过如下公式得到，公式为：

GradeEstimation＝VehlonAccel-SUM(WheelLongAccel)/4，

其中，GradeEstimation为坡道预测信号，VehlonAccel为纵向加速度信号，WheelLongAccel轮速加速度信号。

坡道预测信号是整车加速度和轮加速度之间的差值，是判断车辆是不是在“稳定状态”的一个关键参数，如果车辆在坡道上上坡，则坡道预测信号为正值，如果车辆在坡道上下坡，则坡道预测信号为负值。

另外，根据车辆状态信号得到车辆稳定状态信号，包括：判断加速度误差信号是否小于第一门限值；如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断横摆角速度是否小于第二门限值，如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断所述横摆角速度导数信号是否小于第三门限值；如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断所述主缸压力信号是否小于第四门限值；如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断ABS激活信号、TCS激活信号和VDC激活信号是否均有效；如果是，则所述车辆稳定状态信号无效，否则所述车辆稳定状态信号有效。

其中，ABS指防抱死系统，TCS指牵引力控制系统，VDC指车辆动态控制系统。

具体来说，如图5所示，车辆稳定状态信号是判断车辆能否根据纵向加速度传感器计算出坡道值的关键参数，整车处于稳定状态信号SteadyState＝1，则表示可以根据纵向加速度传感器测量的值计算得到精确的坡度值，否则SteadyState＝0，表示则不能在该种情况下精确计算道路的坡度值，本发明实施例的方式是在稳定状态信号SteadyState＝1(即：有效)时，计算的纵向坡道的坡度值。

结合图5所示，判断加速度误差信号是否小于门限值Ke_AxErrMax_Grade(标定值，本标准取值9.8m/s^2)，如果不小于则SteadyState＝0；如果上述条件成立继续判断横摆角速度是否小于门限值Ke_YawRateMax_Grade(标定值，本标准取值0.0524rad/s^2)，如果不小于则SteadyState＝0；如果上述条件成立继续判断横摆角速度的导数是否小于门限值Ke_YawAccelMax_Grade(标定值，本标准取值0.8rad/s^3)，如果不小于则SteadyState＝0；如果上述条件成立继续判主缸压力是否小于门限值Ke_McylPresMax_Grade(标定值)，如果不小于则SteadyState＝0；如果上述条件成立继续判ABS/VDC/TCS功能是否触发(即：有效)，如果ABS/VDC/TCS功能触发，则SteadyState＝0，如果没有，则SteadyState＝1。

S103：根据坡道预测信号和车辆稳定状态信号判断车辆是否行驶在坡道上。

具体地，判断坡道预测信号的绝对值是否大于临界值；如果否，则进一步判断车辆稳定状态信号是否有效；如果是，则进一步判断持续时间是否大于临界时间；如果是是，则判定车辆未行驶在坡道上；如果坡道预测信号的绝对值大于临界值，则进一步判断车辆稳定状态信号是否有效；如果是，则进一步判断持续时间是否大于临界时间；如果是，则判定车辆行驶在坡道上。

如图6所示，坡道指数GradeIndex用于判断车辆在稳定状态下是否在纵向坡道上行驶，在稳定状态下，如果GradeIndex＝1，则表示车辆在坡道上行驶，如果GradeIndex＝0，表示车辆没有在坡道上行驶。

结合图6所示，首先判断GradeEstimation的绝对值是否大于临界值Ke_GradeOnThrshd(标定值，本标准取值0.97m/s^2)，如果条件不成立则继续判断SteadyState是否等于1，如果SteadyState＝1，则继续判断述条件成立持续的时间是否大于临界值GradeoffTime，如果条件成立GradeIndex＝0；

如果GradeEstimation的绝对值大于临界值Ke_GradeOnThrshd(标定值)，则继续判断SteadyState是否等于1，如果条件成立，继续判断上述条件成立持续的时间是否大于临界值GradeoffTime，如果持续的时间大于临界值GradeoffTime，则GradeIndex＝1(即：车辆在坡道上行驶)。

S104：如果是，则对纵向加速度信号进行滤波，并根据滤波结果和纵向加速度信号确定坡道的坡度值。

在具体示例中，可以通过如下公式对纵向加速度信号进行滤波，得到纵向加速度的噪声及干扰信号，其中，公式为：

其中，u为输入信号，T为运算周期，m是可调整截止频率的变量，在本发明中m＝0.0039；

然后，根据纵向加速度信号和噪声及干扰信号得到坡道的坡度值。

如图7所示，纵向加速度传感器的数值是由两部分组成的一部分是由于车辆加速或减速引起的，另一部分是由于坡道使纵向加速度传感器产生加速度。如图7所示，当坡道指数GradeIndex＝0时，表示此时车辆没有行驶在坡道上，此时的坡度值为0。当坡道指数信号GradeIndex＝1时，首先通过上述公式对纵向加速度信号Vehlonaccel进行高通滤波，经过高通滤波之后得到的是车辆纵向加速的噪声及干扰信号(比如由于车辆加速或者轻微制动引起的纵向加速度的波动)，信号记为AXHP，然后用纵向加速度传感器测量的纵向加速度减去噪声值得到的就是坡道引起的纵向加速度传感器产生的加速度。所以道路的坡度值如下公式所示：

θ＝arsin(vehlonaccel-AXHP)。

根据本发明实施例的坡度检测方法，只要车辆配备了纵向加速度传感器，便可以基于纵向加速度信号及时且准确地检测出道路的坡度，从而可以基于道路的坡度激活相应的车辆功能，提升车辆上下坡的稳定性和可靠性。无需增加额外的硬件，便可以简单方便且准确地计算出道路的坡度值，具有运算简单且成本低的优点。

图8是根据本发明一个实施例的坡度检测系统的结构框图。如图8所示，根据本发明一个实施例的坡度检测系统800，包括：信号处理模块810、坡道预测模块820、整车稳定状态判断模块830、坡道指数模块840和坡道值补偿模块850。

其中，信号处理模块810用于获取车辆状态信号，其中，所述车辆状态信号包括第一车辆状态信号和根据所述第一车辆状态信号得到的第二车辆状态信号，所述第一车辆状态信号包括纵向加速度信号。坡道预测模块820用于根据所述车辆状态信号得到坡道预测信号。整车稳定状态判断模块830用于根据所述车辆状态信号得到车辆稳定状态信号。坡道指数模块840用于根据所述坡道预测信号和所述车辆稳定状态信号判断车辆是否行驶在坡道上。坡道值补偿模块850用于在车辆处于行驶在坡道上时，对所述纵向加速度信号进行滤波，并根据滤波结果和所述纵向加速度信号确定坡道的坡度值。

在本发明的一个实施例中，第一车辆状态信号还包括：轮速信号、横摆角速度信号、主缸压力信号、ABS激活信号、TCS激活信号和VDC激活信号，所述第二车辆状态信号包括：轮速加速度信号、加速度误差信号和横摆角速度导数信号，其中，所述横摆角速度导数信号由所述横摆角速度信号求导得到，所述轮速加速度信号由所述轮速信号求导得到，所述加速度误差信号由所述纵向加速度信号和所述轮速加速度信号计算得到，所述计算公式为：

AccelError＝MAX[abs(AccelError-d WhlVxLF_isg(t))/dt)，abs(AccelError-dWhlVxLR_isg(t))/dt)，abs(AccelError-d WhlVxRF_isg(t))/dt)，abs(AccelError-dWhlVxRR_isg(t))/dt)]，

其中，所述AccelError为加速度误差信号，所述WhlVxLF_isg为左前轮速信号、所述WhlVxRF_isg为右前轮速信号、所述WhlVxLR_isg为左后轮速信号、所述WhlVxRR_isg为右后轮速信号。

在本发明的一个实施例中，整车稳定状态判断模块830用于：判断加速度误差信号是否小于第一门限值；如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断横摆角速度是否小于第二门限值，如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断所述横摆角速度导数信号是否小于第三门限值；如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断所述主缸压力信号是否小于第四门限值；如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；如果是，则进一步判断ABS激活信号、TCS激活信号和VDC激活信号是否均有效；如果是，则所述车辆稳定状态信号无效，否则所述车辆稳定状态信号有效。

根据本发明实施例的坡度检测系统，只要车辆配备了纵向加速度传感器，便可以基于纵向加速度信号及时且准确地检测出道路的坡度，从而可以基于道路的坡度激活相应的车辆功能，提升车辆上下坡的稳定性和可靠性。无需增加额外的硬件，便可以简单方便且准确地计算出道路的坡度值，具有运算简单且成本低的优点。

需要说明的是，本发明实施例的坡度检测系统的具体实现方式与本发明实施例的坡度检测方法的具体实现方式类似，具体请参见方法部分的描述，为了减少冗余，此处不做赘述。

进一步地，本发明的实施例公开了一种车辆，设置有如上述任意一个实施例中的坡度检测系统。该车辆只要配备了纵向加速度传感器，便可以基于纵向加速度信号及时且准确地检测出道路的坡度，从而可以基于道路的坡度激活相应的车辆功能，提升车辆上下坡的稳定性和可靠性。无需增加额外的硬件，便可以简单方便且准确地计算出道路的坡度值，具有运算简单且成本低的优点。

另外，根据本发明实施例的车辆的其它构成以及作用对于本领域的普通技术人员而言都是已知的，为了减少冗余，此处不做赘述。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种坡度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取车辆状态信号，其中，所述车辆状态信号包括第一车辆状态信号和根据所述第一车辆状态信号得到的第二车辆状态信号，所述第一车辆状态信号包括纵向加速度信号；

根据所述车辆状态信号得到坡道预测信号和车辆稳定状态信号；

根据所述坡道预测信号和所述车辆稳定状态信号判断车辆是否行驶在坡道上；

如果是，则对所述纵向加速度信号进行滤波，并根据滤波结果和所述纵向加速度信号确定坡道的坡度值；

所述根据车辆状态信号得到车辆稳定状态信号，包括：

判断加速度误差信号是否小于第一门限值；

如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；

如果是，则进一步判断横摆角速度是否小于第二门限值，如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；

如果是，则进一步判断所述横摆角速度导数信号是否小于第三门限值；

如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；

如果是，则进一步判断主缸压力信号是否小于第四门限值；

如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；

如果是，则进一步判断ABS激活信号、TCS激活信号和VDC激活信号是否均有效；

如果是，则所述车辆稳定状态信号无效，否则所述车辆稳定状态信号有效。

2.根据权利要求1所述的坡度检测方法，其特征在于，所述第一车辆状态信号还包括：轮速信号、横摆角速度信号、主缸压力信号、ABS激活信号、TCS激活信号和VDC激活信号，所述第二车辆状态信号包括：轮速加速度信号、加速度误差信号和横摆角速度导数信号，

其中，所述横摆角速度导数信号由所述横摆角速度信号求导得到，所述轮速加速度信号由所述轮速信号求导得到，所述加速度误差信号由所述纵向加速度信号和所述轮速加速度信号计算得到，计算公式为：

AccelError＝MAX[abs(AccelError-d WhlVxLF_isg(t)/dt)，abs(AccelError-dWhlVxLR_isg(t)/dt)，abs(AccelError-d WhlVxRF_isg(t)/dt)，abs(AccelError-dWhlVxRR_isg(t)/dt)]，

其中，所述AccelError为加速度误差信号，所述WhlVxLF_isg为左前轮速信号、所述WhlVxRF_isg为右前轮速信号、所述WhlVxLR_isg为左后轮速信号、所述WhlVxRR_isg为右后轮速信号。

3.根据权利要求2所述的坡度检测方法，其特征在于，

当所述车辆为两驱车辆时，所述坡道预测信号通过如下公式得到，所述公式为：

GradeEstimation＝VehlonAccel-SUM(Driven WheelLongAccel)/2，

当所述车辆为四驱车辆时，所述坡道预测信号通过如下公式得到，所述公式为：

GradeEstimation＝VehlonAccel-SUM(WheelLongAccel)/4，

其中，所述GradeEstimation为坡道预测信号，所述VehlonAccel为所述纵向加速度信号，所述WheelLongAccel为轮速加速度信号。

4.根据权利要求2所述的坡度检测方法，其特征在于，所述根据坡道预测信号和所述车辆稳定状态信号判断车辆是否行驶在坡道上，包括：

判断坡道预测信号的绝对值是否大于临界值；

如果否，则进一步判断车辆稳定状态信号是否有效；

如果是，则进一步判断持续时间是否大于临界时间；

如果是，则判定车辆未行驶在坡道上；

如果坡道预测信号的绝对值大于临界值，则进一步判断车辆稳定状态信号是否有效；

如果是，则进一步判断持续时间是否大于临界时间；

如果是，则判定车辆行驶在坡道上。

5.根据权利要求2所述的坡度检测方法，其特征在于，对所述纵向加速度信号进行滤波，并根据滤波结果和所述纵向加速度信号确定坡道的坡度值，包括：

通过如下公式对所述纵向加速度信号进行滤波，得到所述纵向加速度的噪声及干扰信号，其中，所述公式为：

其中，u为输入信号，T为运算周期，m是可调整截止频率的变量；

根据所述纵向加速度信号和所述噪声及干扰信号得到所述坡道的坡度值。

6.一种坡度检测系统，其特征在于，包括：

信号处理模块，用于获取车辆状态信号，其中，所述车辆状态信号包括第一车辆状态信号和根据所述第一车辆状态信号得到的第二车辆状态信号，所述第一车辆状态信号包括纵向加速度信号；

坡道预测模块，用于根据所述车辆状态信号得到坡道预测信号；

整车稳定状态判断模块，用于根据所述车辆状态信号得到车辆稳定状态信号；

坡道指数模块，用于根据所述坡道预测信号和所述车辆稳定状态信号判断车辆是否行驶在坡道上；

坡道值补偿模块，用于在车辆处于行驶在坡道上时，对所述纵向加速度信号进行滤波，并根据滤波结果和所述纵向加速度信号确定坡道的坡度值；

所述整车稳定状态判断模块用于：

判断加速度误差信号是否小于第一门限值；

如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；

如果是，则进一步判断横摆角速度是否小于第二门限值，如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；

如果是，则进一步判断所述横摆角速度导数信号是否小于第三门限值；

如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；

如果是，则进一步判断主缸压力信号是否小于第四门限值；

如果否，则所述车辆稳定状态信号无效；

如果是，则进一步判断ABS激活信号、TCS激活信号和VDC激活信号是否均有效；

如果是，则所述车辆稳定状态信号无效，否则所述车辆稳定状态信号有效。

7.根据权利要求6所述的坡度检测系统，其特征在于，所述第一车辆状态信号还包括：轮速信号、横摆角速度信号、主缸压力信号、ABS激活信号、TCS激活信号和VDC激活信号，所述第二车辆状态信号包括：轮速加速度信号、加速度误差信号和横摆角速度导数信号，

其中，所述横摆角速度导数信号由所述横摆角速度信号求导得到，所述轮速加速度信号由所述轮速信号求导得到，所述加速度误差信号由所述纵向加速度信号和所述轮速加速度信号计算得到，计算公式为：

AccelError＝MAX[abs(AccelError-d WhlVxLF_isg(t)/dt)，abs(AccelError-dWhlVxLR_isg(t)/dt)，abs(AccelError-d WhlVxRF_isg(t)/dt)，abs(AccelError-dWhlVxRR_isg(t)/dt)]，

其中，所述AccelError为加速度误差信号，所述WhlVxLF_isg为左前轮速信号、所述WhlVxRF_isg为右前轮速信号、所述WhlVxLR_isg为左后轮速信号、所述WhlVxRR_isg为右后轮速信号。

8.一种车辆，其特征在于，设置有如权利要求6-7任一项所述的坡度检测系统。

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