1.一种电动矿用卡车工况识别的方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：数据采集；

步骤2：车辆行驶阻力识别；

通过识别道路坡度、车辆当前的质量，结合车辆自身的特性参数，识别车辆的行驶阻力；

步骤3：路面附着系数识别；

应用车辆行驶阻力识别获得的数据，当车轮转速计算的车速不同于实际车速时，通过出现滑转或滑移时的驱动电机输出转矩，结合车辆动力传动系统的特征参数，计算识别当前路面的附着系数，当车轮转速计算的车速与实际车速相同时，通过图像识别路面类型，对照路面类型和路面附着系数数据库，获得第一路面附着系数，通过车辆动力学模型和粒子滤波算法获得第二路面附着系数，对比两个路面附着系数，取其中较小的为所识别的路面附着系数；

步骤4：路面障碍物识别；

识别路面坑洼和凸起障碍物的特征尺寸参数，该识别是针对矿区路面状况复杂特点进行的识别，是路面附着系数识别的补充；路面坑洼和凸起障碍物识别采用摄像头和激光雷达采集数据并处理的方法实现；

步骤2中，车辆的行驶阻力包括滚动阻力、空气阻力、坡度阻力和加速阻力；具体包括如下步骤：步骤2.1：确定识别车辆行驶阻力所需的数据参数；

车辆行驶阻力所需的数据参数包括驱动电机的输出转矩、传动系统各个环节的速比和传动效率、轮胎半径、车辆总质量、滚动阻力系数、坡度、风阻系数、迎风面积、车速、汽车旋转质量换算系数；

通过车辆基本设计参数和车载传感器，直接获取部分车辆行驶阻力所需的数据参数；

直接获取的行驶阻力所需的数据参数包括从驱动电机的制器获得驱动电机的输出转矩，从车辆基本设计参数获得的传动系统各个环节的速比和传动效率、轮胎半径、风阻系数、迎风面积、汽车旋转质量换算系数，从车载重量识别系统获得的实时车辆总质量，从车载GPS装置获得的实际车速；

对于不能直接获得的滚动阻力系数、坡度，通过滑行工况计算确定车辆轮胎的滚动阻力系数，通过车辆驱动力和行驶阻力的平衡方程求解路面纵向坡度α；

车辆驱动力和行驶阻力的平衡方程如公式(1)所示：

式中，Tm为驱动电机的输出转矩，单位Nm；ig为变速装置的速比；i0为主减速器的减速比；ηT为传动系统的效率；r为轮胎的半径，单位米；m为电动矿卡的总质量，单位千克；g为重力加速度，单位米每平方秒；f为车轮的滚动阻力系数；α为道路坡度，单位度；CD为空气阻力系数；A为迎风面积，单位平方米；u为车辆的行驶速度，单位米每秒；δ为车辆旋转质量转换系数；t为时间，单位秒；

步骤2.2：根据获得的识别车辆行驶阻力所需的数据参数以及公式(1)，计算滚动阻力、空气阻力、坡度阻力和加速阻力；

步骤3中，路面附着系数识别方法包括车辆出现滑转或滑移时的识别方法和车辆未出现滑转和滑移时的识别方法；

车辆出现滑转或滑移时的路面附着系数识别方法包括如下步骤：

步骤S01：通过轮速传感器获得车轮转速，通过车载GPS装置获得车辆的实际车速；

步骤S02：根据车轮转速，计算获得车辆的理论车速和实际车速，判断车辆是否出现滑转或滑移，将理论车速与实际车速比较，若理论车速大于实际车速，则判断出现滑转；若理论车速小于实际车速，则判断出现滑移，出现滑转时为驱动工况，出现滑移时为制动工况；

步骤S03：通过驱动电机控制器，获得出现滑转时的驱动电机输出转矩，进而通过驱动力计算公式获得驱动轮端的驱动力，根据获得的路面纵向坡度，对车辆进行受力分析获得驱动轮的路面法向支撑力，驱动轮路面法向支撑力与出现滑转时驱动轮端的驱动力比值，为此时识别的路面附着系数；

步骤S04：通过电动矿用卡车制动系统，获得出现滑移时的制动力，出现滑移时的制动力减去滚动阻力为路面提供的制动力，路面提供的制动力与车辆所受路面法向支撑力之比，为估算的此时路面附着系数；

步骤S05：出现滑转和滑移时，根据获得的车轮转速计算驱动车轮的角加速度，滑转时根据牛顿第二定律 其中ω为车轮的角速度，j为车轮转动惯量，Tt为车轮端的驱动转矩，Fz为路面对车轮的法向支撑力，r为车轮的半径，计算获得路面附着系数滑移时根据牛顿第二定律 Tb为制动器施加到车轮的制动力矩，m为电动矿卡的总质量，g为重力加速度，f为车轮的滚动阻力系数，α为道路坡度，根据所述滑移时的牛顿第二定律计算获得此时的路面附着系数。

2.根据权利要求1所述的电动矿用卡车工况识别的方法，其特征在于：在车辆未出现滑转或滑移时的路面附着系数识别方法包括如下步骤：步骤S11：建立电动矿用车卡车的动力学模型和魔术轮胎模型，构建矿区路面类型和其路面附着系数的数据库；

步骤S12：通过摄像获得的前方路面图像，利用图像识别技术判断即将进入的路面类型，对照所述矿区路面类型和其路面附着系数，识别出第一路面附着系数；

步骤S13：以电动矿用卡车的动力学模型和魔术轮胎模型为基础，利用基于粒子滤波算法的路面附着系数估计器，识别出第二路面附着系数；

步骤S14：对比当前采样时刻的第一路面附着系数和上一采样时刻的第二路面附着系数，其中较小的路面附着系数为识别的路面附着系数，下一采样时刻重复以上步骤2至步骤

4的内容。

3.根据权利要求1所述的电动矿用卡车工况识别的方法，其特征在于：步骤4中，具体包括如下步骤：步骤4.1：通过摄像头获取路面的图像数据，通过激光雷达获取路面整体的点云数据；

步骤4.2：通过图像识别算法实现对坑洼和凸起障碍物的识别，结合激光雷达获得的路面点云数据进行处理，识别出路面坑洼和凸起障碍物的轮廓尺寸和位置。