的坡度计算理论，此理论容易理解，不需要复杂的计算公式，计算方便、计算量小。
[0065] 2.与现有道路坡度计算方法相比，本发明的道路坡度计算方法需要的计算数据， 仅通过低成本的车载GPS传感器采集到的信息，即可计算出精度较高适用于重型车辆、混合 动力车辆工况设计所需的道路坡度值。
[0066] 3.与现有道路坡度计算方法相比，本发明的道路坡度计算方法的计算步骤清晰明 了，本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可理解并实施。
[0067] 4.本发明的道路坡度计算方法计算出的坡度值，该信息有利于设计包含坡度信息 的汽车运行工况的正确性和代表性，有利于基于运行工况测试时对发动机和车辆的动力 性、经济性进行合理评价，使设计车辆的动力性、经济性在试验台架和实际道路上的性能保 持一致。
【附图说明】
[0068] 图1为本发明所述的基于道路线形和频谱特征的道路坡度计算方法的实施过程示 例图；
[0069] 图2为本发明所述的基于道路线形和频谱特征的道路坡度计算方法的零相移巴特 沃斯滤波器的实施原理图；
[0070] 图3为本发明所述的基于道路线形和频谱特征的道路坡度计算方法的一种结构实 施示例图；
[0071] 图4为本发明所述的基于道路线形和频谱特征的道路坡度计算方法计算出的一组 坡度效果图。
【具体实施方式】
[0072]下面结合附图对本发明作详细的描述：
[0073] -种基于道路线形和频谱特征的道路坡度计算方法，包括如下四个部分：
[0074]第一部分S1:采集数据及建立原始数据库Database部分；
[0075] 首先利用安装GPS设备的车辆进行道路试验，接着采集并建立含时间t、速度V1、道 路高程hi、行驶里程si的20Hz原始数据库Database。
[0076] 第二部分S2:数据初步处理部分；
[0077]首先，将原始数据库Database中的时间。、速度V1、道路高程lu、行驶里程81数据按 照1Hz降频，得到1Hz的时间t2、速度v2、道路高程h2、行驶里程 82数据;其次，设置怠速时刻的 海拔值为统一值hidle，再次，将行驶段S2划分为多个微行程S21，S22，S23...，最后，将微行程距 离小于设定限值s min的微行程合并到相邻的微行程中。
[0078]第三部分S3:微行程内坡度-里程i3_S3计算；
[0079]利用第二部分预处理后的时间丨2、速度v2、道路高程h2、行驶里程 82数据插值计算 距离间隔A s等于1米的道路坡度值i3,并对计算出的坡度i3数据进行功率谱密度分析。接 着，选择设定的截止频率f〇以及设定的滤波器F对坡度i 3进行滤波，然后对滤波后结果i3按 照道路线型约束进行判定：当不满足判定条件时，对滤波截止频率fo进行衰减并再次滤波 及结果判定；当满足判定条件时，再对道路坡度值i 3进行最大值判定，当最大值小于道路设 计的实际限值imax时，微行程内坡度计算结束；当最大值大于道路设计的实际限值imax时，对 此段微行程内的道路坡度值进行等比例压缩并再次进行最大值判定。
[0080] 第四部分S4:转化坡度-时间i4-t4序列；
[0081] 对第三部分计算出的微行程内坡度-里程i3-S3数据进行合并，并将合并后整体的 坡度-里程i4_S4数据按照车辆的里程-时间幻-七数据转化为坡度-时间i 4_t4数据输出。 [0082]所述第一部分S1包括以下步骤：
[0083]步骤311:道路坡度相关信息采集
[0084]通过车载GPS传感器进行道路试验，采集得到时间七、速度V1、道路高程In、行驶里 程81数据。
[0085]步骤Sl2:数据库建立
[0086]从步骤Sh中采集的道路坡度相关信息中提取时间t、速度V1、道路高程lu、行驶里 程si数据建立原始数据库Database。
[0087]所述第二部分S2包括以下步骤：
[0088]步骤321:原始数据降频为1Hz数据
[0089]原始数据采样频率为20Hz，使用降频方法将其降频为1Hz数据。降频后得到1Hz的 时间t2、速度v2、道路高程h2、行驶里程82数据。
[0090] 步骤S22:处理怠速时刻海拔值
[0091] 由于GPS信号存在噪声干扰，使得在怠速时刻(连续两秒车辆行驶速度小于0.1m/ s)的海拔值存在波动，需要对这部分的波动进行处理。将怠速时刻海拔设置为最末时刻海 拔，保证该状态下海拔为统一值hldle。对于多个微行程组成的行驶段，按照从后向前的顺序 处理怠速时刻海拔。
[0092]步骤S23:划分微行程
[0093]以"一段怠速的开始到下一段怠速的开始"为依据划分微行程，将行驶段划分为若 干个微行程。
[0094]步骤S24:低速、短行程微行程合并
[0095] 按照S23的划分标准进行微行程划分后，所得到的结果中可能会有最高行驶速度 小于最小车速限值vmin，或者有总行驶里程小于最小里程限制s min的微行程。将这两种微行 程合并到相邻微行程计算道路坡度，合并时优先向前一个微行程合并。
[0096] 优选的是，所述最小车速限值0· lkm/h < vmin < 3km/h。
[0097] 优选的是，所述最小里程限值10m < vmin < 30m。。
[0098] 所述第三部分S3包括以下步骤：
[0099] 步骤531:计算间隔1米的坡度-里程i3_S3数据
[0100] 根据GPS车速-时间V2-t2及高程h2数据计算相邻两个采样点间的行驶距离△ s及高 程差A h，然后按照道路坡度定义式： Γ 1 .油. η
[0101] i = - χ?ΟΟ% As
[0102] 计算每一个采样点对应的道路坡度值^_1(3，使用样条插值的方法得到行驶距离 间隔1米的道路坡度值i 3，并可得到微行程内的坡度-里程i3_S3数据。
[0103] 优选的是，所述样条插值方法的范围是2-5次样条插值。
[0104] 步骤S32:坡度-里程i3_S3数据的功率谱密度分析
[0105] 使用功率谱密度分析函数分析单个微行程内的坡度-里程i3-S3数据，获得功率谱 密度-频率数据对。
[0106] 步骤S33:初选滤波器截止频率fo
[0107] 根据S32的功率谱密度分析结果，选取总功率谱密度上限值A对应的频率为初始截 止频率f〇。
[0108] 优选的是，所述功率谱密度上限值95% < AS 99.9%。
[0109] 步骤S34:坡度-里程i3_S3数据滤波
[0110]根据S33确定的截止频率fo构造零相移巴特沃斯滤波器，使用零相移巴特沃斯滤波 器对坡度初步计算结果进行滤波处理。
[0111] 优选的是，所述零相移巴特沃斯滤波器阶数范围是2-6阶。
[0112] 步骤S35:滤波结果判定
[0113] 对S34计算结果进行差分计算，即计算单位距离内道路坡度变化：Δ i = is+1-iS(^n 果坡度变化A i满足道路线形约束，那么滤波结束，执行步骤S37;否则执行步骤S36。
[0114] 步骤S36:滤波器截止频率衰减
[0115] 以一定系数λ作为衰减系数，对滤波器截止频率fQ进行衰减并构造新的滤波器截 止频率f new进行滤波，返回执行步骤S34。
[0116] 优选的是，所述的衰减系数0 · 9 < λ < 〇 · 99。
[0117] 步骤S37:判断道路坡度计算结果是否超过限值imax
[0118] 当坡度结果满足滤波结束的判定条件后，再对坡度结果是否超过道路竖曲线设计 规范限值imax进行判定。如果超过限值，则执行步骤S3 8;否则执行步骤S39。
[0119] 步骤S38:超过限值的坡度数据处理
[0120] 对微行程内超过道路竖曲线设计规范限值imax的坡度值，采用等比例压缩的方式 将该微行程内的坡度值压缩到道路竖曲线设计规范以内。特别的，将起步加速段和减速停 车段（以1〇〇米的行驶距离定义）内超出±5%的坡度值等比例压缩到±2%以内，并执行步 骤 S37〇
[0121 ]步骤S39:判断是否为最后一段微行程
[0122] 判断此段微行程是否为最后一段微行程，若是最后一段微行程则执行步骤S4i，否 则执行步骤S3io。
[0123] 步骤S31Q:调取下一段微行程
[0124] 选取下一段微行程数据作为计算对象，并执行步骤S3:。
[0125] 所述第四部分S4包括以下步骤：
[0126] 步骤S4i:微行程计算结果合并
[0127] 对步骤S39计算得到的微行程内的坡度-里程i3_S3数据进行合并，得到整个行程的 坡度-里程i4_S4数据。
[0128] 步骤S42:转化为坡度-时间i4_t4数据输出
[0129] 根据坡度-里程i4-S4数据和里程-时间Si-ti数据，依据行驶距离一致这一原则，结 合线性插值方法，得到道路坡度-时间i4_t 4数据，作为最终计算结果输出。
[0130] 具体实施例：
[0131] 下面详细描述本发明的实施例的具体过程，所述实施过程的示例在附图中示出， 其中自始至终相同