1.一种三维路面信息谱的自动获取方法，是应用于包含有悬架机构和信息收集机构的车辆中；所述悬架机构包括：车架(3)、摆臂(4)和羊角(5)；所述信息收集机构包括：车辆原生ABS系统、加速度传感器(2)、轮速传感器、车辆原生GPS传感器和相应支撑座(7)；所述加速度传感器(2)分别安装在所述摆臂(4)和车架(3)处，并分别用于收集非簧载质量加速度和簧载质量加速度；其特征是：在所述信息收集机构中还设置有轮跳传感器(1)、所述轮跳传感器(1)包括：角度计(6)和杆件(8)；所述轮跳传感器(1)的角度计(6)安装于所述车架(3)处，且所述杆件(8)的一端安装于所述摆臂(4)处；所述自动获取方法是按如下步骤进行：步骤1、收集垂向路面信息数据：

设定循环次数为k，且初始化k＝0；

(k)

利用所述轮跳传感器(1)采集第k次循环的轮跳位移yj ，利用所述加速度传感器(2)分别采集第k次循环的非簧载质量加速度 和簧载质量加速度 利用所述车辆原生ABS(k)系统与轮速传感器采集第k次循环的路面滑移率u ，利用所述车辆原生GPS传感器采集第k次循环的带有时间戳的车辆GPS坐标；

(k)

步骤2、根据四分之一车辆悬架二自由度动力学模型，对所述第k次循环的轮跳位移yj 、非簧载质量加速度 和簧载质量加速度 进行预处理，得到第k次循环的输出变量yk，且y1为第一输出变量，且 为第二输出变量，且(k) (k) (k) (k)

为第三输出变量，且y3 ＝yf ‑yh ，yh 为路面位移量；

步骤3、对所述第k次循环的簧载质量加速度 进行高通滤波与积分运算后，得到第k(k)次循环的簧载质量积分位移yc′ 和簧载质量速度(k)

步骤4、利用式(1)计算第k次循环的路面相对粗糙度IIRI ：式(1)中，L为全程测量距离，d为微分符号；

(k)

步骤5、根据所述第k次循环的路面相对粗糙度IIRI ，利用式(2)得到第k次循环的相应路面空间的功率谱密度式(2)中，n为空间频率；ωt为时间角频率；v0为车速；Hs(ωt)为簧载质量位移对地面激励的传递函数，d为微分符号；

(k)

步骤6、对所述第k次循环的路面相对粗糙度IIRI 和功率谱密度 分别进行小波变换后，再与自身的时域信号进行对比，从而得到第k次循环的一个估计的路面粗糙度结果；

步骤7、以所述第k次循环的簧载质量速度 簧载质量加速度 簧载质量积分位移(k)yc′ 以及四分之一车辆半主动悬架模型的变量送入卡尔曼滤波进行计算，得出第k+1次循(k+1)环的路面相对粗糙度IIRI ；

步骤7.1、初始化k＝0；

定义第k次循环的状态变量集合 其中， 为第k次循环的非簧载质量速度；

(k)

定义第k次循环的路面位移量yh 为第k次循环的第二输入向量uk；

定义第k次循环的第二输入向量uk的状态估计向量为第k次循环的第一输入变量步骤7.2、判断k＝0是否成立，若成立，则执行步骤7.3‑步骤7.6进入初始估计阶段后再进行预测阶段；否则，执行步骤7.7‑步骤7.8，直接进入预测阶段；

步骤7.3、利用式(3)得到第k次循环的状态变量集合xk的初始先验状态估计式(3)中，E[·]表示随机变量的总体均值函数；

*

步骤7.4、利用式(4)得到第k次循环的第一输入变量uk的初始先验状态估计步骤7.5、利用式(5)得到第k次循环的状态变量集合xk及其初始先验状态估计 的先验协方差矩阵P0|0：*

步骤7.6、利用式(6)得到第k次循环的第一输入变量uk及其初始先验状态估计 的先验协方差矩阵S0：式(5)和式(6)中，T为转置符号；

步骤7.7、利用式(7)得到第k次循环的状态变量集合xk的先验状态估计*

式(7)中，A表示第一系数矩阵，B表示第二系数矩阵，B表示未知输入第二状态系数矩阵；

步骤7.8、利用式(8)得到先验状态估计 的先验协方差矩阵Pk+1|k：T

Pk+1|k＝APk|kA+Q       (8)T

式(8)中，Q表示系统噪声协方差矩阵，A表示第一系数矩阵A的转置矩阵；

步骤7.9、利用式(9)得到第k+1次循环的卡尔曼增益Kk+1：T T ‑1

Kk+1＝CPk+1|k(CPk+1|k+R)         (9)T

式(9)中，R为噪声协方差矩阵；C表示第三系数矩阵，C表示第三系数矩阵C的转置矩阵；

步骤7.10、利用式(10)得到第k+1次循环的协方差矩阵Sk+1：*T ‑1 * ‑1

Sk+1＝[D R (I‑CKk+1)D]        (10)* *T *

式(10)中，D表示未知输入第四状态系数矩阵，D 表示未知输入第四状态系数矩阵D的转置矩阵；I表示单位矩阵；

*

步骤7.11、利用式(11)得到第一输入变量uk在第k+1次循环的状态估计式(11)中，yk+1表示第k+1次循环的输出变量；uk+1表示第k+1次循环的第二输入向量；

步骤7.12、利用式(12)得到第k+1次循环的状态变量集合xk+1的后验状态估计步骤7.13、利用式(13)得到的后验状态估计 的协方差矩阵Pk+1|k+1：* *T ‑1

Pk+1|k+1＝(I+Kk+1DSk+1D R C)(I‑Kk+1C)Pk+1|k     (13)步骤7.14、利用式(14)得到第k+1次循环的状态变量集合xk+1：* *

xk+1＝Axk+Buk+Buk+wk       (14)式(14)中，wk表示第k次循环的系统噪声向量；

步骤7.15、利用式(15)得到第k次循环的输出变量yk：* *

yk＝Cxk+Duk+Duk+vk     (15)式(15)中，vk表示第k次循环的测量噪声向量；

步骤7.16、得出k+1步状态量，带入式(1)得出第k+1次循环的路面相对粗糙度估计量(k+1)IIRI ；

步骤8、路面附着系数的计算；

(k)

步骤8.1、根据橡胶滞后摩擦模型，利用第k次循环的路面相对粗糙度IIRI 得到第k次循环的路面第一附着系数(k)

步骤8.2、利用所述车辆原生ABS系统和轮速传感器得出第k次循环的轮胎滑移率S ；

(k)

步骤8.3、根据第k次循环的滑移率S 与路面附着系数的关系曲线，得到第k次循环的路面第二附着系数步骤8.4、根据所述路面第一附着系数 和路面第二附着系数 整合得到第k次循(k)环的路面附着系数Φ ；

步骤9、利用所述车辆原生GPS传感器输出的定位坐标的时间戳将所述第k次循环的路(k) (k)面相对粗糙度IIRI 以及路面附着系数Φ 的时域信息相耦合，从而得到第k次循环的路面信息谱。

2.根据权利要求1所述的三维路面信息谱的自动获取方法，其特征是，所述步骤8.3中的关系曲线分为线性区域和饱和区域；

(k)

在所述线性区域中，第k次循环的滑移率S 与路面附着系数为线性关系，从而直接得到第二路面附着系数在所述饱和区域中，是通过牵引力的动力学方程中的系数辨识得到第二路面附着系数