CN109151060A - 一种路面异常监测方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

一种路面异常监测方法、装置及计算机可读存储介质 Download PDF

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柳燕飞
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Guangzhou Xiaopeng Motors Technology Co Ltd
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Abstract

本发明实施例提供了一种路面异常监测方法，服务端接收一个或者多个车载终端发送的针对一路面位置点的行驶异常数据；通过接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的可信度等级；当所确定的可信度等级达到可信度等级的预设阈值时，将所述路面位置点标记为异常路面点。基于上述方案，服务端能够与一个或者多个车载终端建立通信连接，并接收车载终端发送的行驶异常数据，从而通过对接收到的行驶异常数据进行大数据分析来定位和标记异常路面点。这种方式能够快速、准确的定位和标注异常路面点，并对即将途径该点的车辆进行提前预警，从而有效降低行车事故的发生概率。发明实施例还提供了一种路面异常监测装置和计算机可读存储介质。

Description

一种路面异常监测方法、装置及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及行车安全技术领域，具体涉及一种路面异常监测方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
机动车道路异常包括路面坑洼、路面存在障碍物如散落物、路面凸起障碍物等，这些情况会对车辆安全行驶产生极大影响。
如果可以提前预知道路异常可以大大降低由此产生的安全事故，如爆胎、急刹车引的碰撞、急转向引的事故等等。
目前，除特殊路检车辆会加装一些特殊的检测设备来探测路面状态之外，一般车辆并不会加装这些特殊传感器，也就不具备任何的路面状态检测能力。
即使是路检车辆，由于巡检密度与覆盖率都很有限，因此，也很难及时发现突发问题。
发明内容
为了至少部分地解决现技术存在的问题，本发明实施例期望提供一种路面异常监测方法、装置及计算机可读存储介质。
根据第一方面，一种实施例中提供了一种路面异常监测方法，包括：
服务端接收一个或者多个车载终端发送的针对一路面位置点的行驶异常数据；
通过接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的可信度等级；
当所确定的可信度等级达到可信度等级的预设阈值M阈值时，将所述路面位置点标记为异常路面点。
优选地，所述行驶异常数据包括以下数据中的至少其中之一：车速f车速异常数据、车速加速度f车速加速度异常数据、方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据、四轮轮速差f四轮轮速差异常数据及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度异常数据。
优选地，所述通过接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的可信度等级，包括：
分别确定车速f车速异常数据、车速加速度f车速加速度异常数据、方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据、四轮轮速差f四轮轮速差异常数据及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度异常数据中一种数据或者多种数据所对应的积分值；
根据所确定的积分值确定所述路面位置点的可信度等级M。
优选地，所述根据所确定的积分值确定所述路面位置点的可信度等级为：
当所确定的积分值为一种数据的积分值时，所确定的积分值即为所述路面位置点的可信度等级；或者，
当所确定的积分值为多种数据的积分值时，对所确定的积分值进行加权求和，所得到的加权求和结果即为所述路面位置点的可信度等级。
优选地，当所述路面位置点被标记为异常路面点之后，所述方法还包括：
将所述路面位置点被标记为异常路面点时的可信度等级M确定为所述路面位置点的当前可信度等级；
服务端不断根据接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的新的可信度等级M1；
当新的可信度等级M1大于等于所述路面位置点的当前可信度等级时，所述路面位置点的当前可信度等级不变；
当新的可信度等级M1小于所述路面位置点被标记为异常路面点时的可信度等级M时，将所述路面位置点的当前可信度等级M下调至M2；
判断M2是否小于M阈值，如果是，则取消当前路面位置点的异常路面点标记；如果不是，则不做处理。
根据第二方面，一种实施例中提供了一种路面异常监测方法，所述方法包括：
车载终端在车辆行驶过程中获取车辆的行驶数据，所述行驶数据与获取该行驶数据的路面位置点一一对应；
判断所获取的行驶数据是否异常；
当行驶数据异常时，向服务端发送所述行驶异常数据。
优选地，所述行驶数据包括以下数据中的至少其中之一：车速f车速、车速加速度f车速加速度、方向盘转向角速度f方向盘角速度、四轮轮速差f四轮轮速差及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度。
优选地，所述判断获得的行驶数据是否异常，包括：
分别判断行驶数据中的各项数据是否分别小于等于各自对应的预设阈值；
如果行驶数据中至少一项数据小于等于其对应的预设阈值，则将同时获得的所有行驶数据确定为行驶异常数据。
优选地，所述方法还包括：
接收服务端发送的报警提示；其中，所述报警提示用于提示用户当前规划路线即将途径异常路面点且距离所述异常路面点预设距离，所述报警提示包括以下提示方式中的至少其中之一：指示灯的闪烁、指示灯颜色变化、报警提示音、文字提示信息及图像提示信息。
根据第三方面，一种实施例中提供了一种路面异常监测装置，所述装置位于服务端，包括：第一接收模块、第一确定模块及标记模块；其中，
所述第一接收模块，用于接收一个或者多个车载终端发送的针对一路面位置点的行驶异常数据；
所述第一确定模块，用于根据接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的可信度等级；
所述标记模块，用于当所确定的可信度等级达到可信度等级的预设阈值M阈值时，将所述路面位置点标记为异常路面点。
根据第四方面，一种实施例中提供了一种路面异常监测装置，所述装置位于车载终端，包括：获取模块、第二判断模块及第二发送模块；其中，
所述获取模块，用于在车辆行驶过程中获取车辆的行驶数据，所述行驶数据与获得该行驶数据的路面位置点一一对应；
所述第二判断模块，用于判断获取的行驶数据是否异常；
所述第二发送模块，用于当行驶数据异常时，向服务端发送所述行驶异常数据。
根据第五方面，一种实施例中提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括程序，所述程序用于被处理器执行以实现如上述第一和第二方面中任一方面所述的方法。
与现有技术相比，本发明实施例至少具备以下优点：
根据本发明实施例提供的路面异常监测方法，包括：服务端接收一个或者多个车载终端发送的针对一路面位置点的行驶异常数据；通过接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的可信度等级；当所确定的可信度等级达到可信度等级的预设阈值时，将所述路面位置点标记为异常路面点。
基于本发明实施例所提供的技术方案，服务端能够与一个或者多个车载终端建立通信连接，并接收车载终端发送的行驶异常数据，从而通过对接收到的行驶异常数据进行大数据分析来定位和标记异常路面点。可见，基于这种方式，能够快速、准确的定位和标注异常路面点，从而基于所标注的异常路面点对即将途径该点的车辆进行提前预警，这能够有效降低行车事故的发生概率，确保行车安全。
附图说明
图1是本发明路面异常监测方法在一种实施方式中的流程图；
图2是本发明路面异常监测方法在第二种实施方式中的流程图；
图3是本发明路面异常监测装置在一种实施方式中的结构框图；
图4是本发明路面异常监测装置在第二种实施方式中的结构框图；
图5是本发明路面异常监测装置在第三种实施方式中的结构框图；
图6是本发明路面异常监测装置在第四种实施方式中的结构框图；
图7是本发明路面异常监测装置在第五种实施方式中的结构框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力地认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。
本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。
实施例一
本发明实施例一提供了一种路面异常监测方法，参照图1，所述方法包括：
步骤101、服务端接收一个或者多个车载终端发送的针对一路面位置点的行驶异常数据；
实际应用中，服务端可以为一个具有大数据分析处理能力的软件平台，该平台与数量庞大的车载终端建立通信，实时获取车载终端发送的行驶异常数据，这些行驶异常数据是车载终端在车辆行驶过程中实时获取的，车载终端向服务端上传这些行驶异常数据的同时，还会上传获取这些数据的位置点坐标、获取时间等等。服务端通过对获取到的行驶异常数据进行大数据分析来定位异常路面点，并在地图上对异常路面点进行标定。
正常道路上出现急打方向盘、不正常刹车、车速突减的情况都是不正常的，一般都是存在一些通行障碍引起的。因此，可以通过收集这些异常数据，进行大数据分析来标定异常路面。
具体的，所述行驶异常数据可以包括以下数据中的至少其中之一：车速f车速异常数据、车速加速度f车速加速度异常数据、方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据、四轮轮速差f四轮轮速差异常数据及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度异常数据。
步骤102、通过接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的可信度等级；
这里所说的路面位置点可以为路面上一个确定的坐标点，也可以是路面上同一区域内的一组坐标点的集合。
服务端对接收到的针对所述路面位置点的行驶异常数据进行分析处理，即可确定出所述路面位置点的可信度等级。
具体的，所述通过接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的可信度等级，包括：
分别确定车速f车速异常数据、车速加速度f车速加速度异常数据、方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据、四轮轮速差f四轮轮速差异常数据及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度异常数据中一种数据或者多种数据所对应的积分值；
根据所确定的积分值确定所述路面位置点的可信度等级。
具体的，车速f车速异常数据所对应的积分值记为N车速、车速加速度f车速加速度异常数据所对应的积分值记为N车速加速度、方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据所对应的积分值记为N方向盘角速度、四轮轮速差f四轮轮速差异常数据所对应的积分值记为N四轮轮速差及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度异常数据所对应的积分值记为N陀螺仪加速度。
也就是说，可以通过上述行驶异常数据中的一种或者多种数据来确定路面位置点的可信度等级。
具体的，当所确定的积分值为一种数据的积分值时，根据所确定的积分值确定所述路面位置点的可信度等级；
当所确定的积分值为多种数据的积分值时，对所确定的积分值进行加权求和，根据加权求和的结果确定所述路面位置点的可信度等级。
实际实现时，每个车辆上传的行驶异常数据的种类相同；相同是指：所有的车辆均在行驶异常(这里的行驶异常是指行驶数据中至少一个数据发生异常)时，上报车速f车速异常数据、车速加速度f车速加速度异常数据、方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据、四轮轮速差f四轮轮速差异常数据及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度异常数据中的一种或者多种数据；至于上报哪一种数据或者哪几种数据则可以遵从事先的规则设置。比如，可以将规则设置为：每个车辆均在行驶异常时，上报车速f车速异常数据；或者，也可以将规则设置为：每个车辆均在行驶异常时，上报车速f车速异常数据、车速加速度f车速加速度异常数据和方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据。以上只是两个示例，实际的上报数据类型可以根据实际需要进行设置，这里不做限制。
针对上报一种行驶异常数据或者上报多种行驶异常数据的情况，其确定路面位置点的可信度等级的方法分别如下：
(一)当上报的行驶异常数据的种类为一种时，相应的，所确定的积分值为一种数据的积分值，此时，根据所确定的积分值确定所述路面位置点的可信度等级；
具体的，根据所确定的积分值确定所述路面位置点的可信度等级的方法可以为以下几种：
(1)确定所有针对上述路面位置点的行驶异常数据的积分值，再对所有的积分值求平均值，将该平均值确定为所述路面位置点的可信度等级；或者，
(2)确定所有针对上述路面位置点的行驶异常数据的积分值，将所有积分值中出现概率最多的值确定为所述路面位置点的可信度等级；或者，
(3)确定所有针对上述路面位置点的行驶异常数据的积分值，对所有积分值中出现概率大于一预设概率的值求取平均值，并将得到的平均值确定为所述路面位置点的可信度等级。
(二)当上报的行驶异常数据的种类为多种时，相应的，所确定的积分值为多种行驶异常数据的积分值，此时，针对同一车辆上报的数据，对所确定的积分值进行加权求和，根据各个车辆的加权求和的结果确定所述路面位置点的可信度等级。
加权求和时，各种数据的权值相加等于100％。
举例来说，假设所上传的行驶异常数据包括：车速f车速异常数据、车速加速度f车速加速度异常数据、方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据、四轮轮速差f四轮轮速差异常数据及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度异常数据，则对每一个车辆上传的行驶异常数据进行加权求和，具体的加权求和方法如下：
M＝a％*N车速+b％*N车速加速度+c％*N方向盘角速度+d％*N四轮轮速差+e％*N陀螺仪加速度；其中，a+b+c+d+e＝100，M为根据当前车辆上传数据所确定的所述路面位置点的可信度等级，a％为N车速的权重值，b％为N车速加速度的权重值，c％为N方向盘角速度的权重值，d％为N四轮轮速差的权重值，e％为N陀螺仪加速度的权重值。
得到各个车辆所对应的积分值的加权求和结果之后，最终通过以下方法确定所述路面位置点的可信度等级：
(1)将各个车辆所对应的积分值的加权求和结果取平均值，此平均值即为所述路面位置点的可信度等级；或者，
(2)将各个车辆所对应的积分值的加权求和结果中出现概率最多的值确定为所述路面位置点的可信度等级；或者，
(3)将各个车辆所对应的积分值的加权求和结果中出现概率大于一预设概率的值取平均值，并将得到的平均值确定为所述路面位置点的可信度等级。
具体的，车速f车速异常数据的积分表格如下：
f<sub>车速</sub> ΔV<sub>1</sub> ΔV<sub>2</sub> ΔV<sub>3</sub> ΔV<sub>4</sub> ΔV<sub>5</sub> ΔV<sub>6</sub> ΔV<sub>7</sub> ΔV<sub>8</sub> ΔV<sub>9</sub>
N<sub>车速</sub> 1 2 3 4 5 6 7 8 9
表1
上表中，N车速表示f车速对应的积分值。
上面只是示例性的给出了一种车速f车速异常数据的积分表格设置方式，实际应用中积分取值可以根据实际需要进行设置，积分值的个数也可以根据实际需要进行设置。
车速加速度f车速加速度异常数据、方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据、四轮轮速差f四轮轮速差异常数据及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度异常数据的积分表格与上述表格相类似。
步骤103、当所确定的可信度等级达到可信度等级的预设阈值M阈值时，将所述路面位置点标记为异常路面点。
具体的，可信度等级越高则可信度越低，也就是说，一路面位置点的可信度等级的值越大则该路面位置点发生异常的可能性越大。实际应用中，预先设置一可信度等级的预设阈值M阈值，当所确定的可信度等级达到M阈值时，将所述路面位置点标记为异常路面点。
在本发明的一种可选实施方式中，上述方法还包括：
确定所述可信度等级M所对应的路面异常严重程度S；
根据路面异常严重程度S对规划路线即将途经所述路面位置点且距离所述路面位置点预设距离的车载终端发送报警提示，所述报警提示包括以下提示方式中的至少其中之一：指示灯的闪烁、指示灯颜色变化、报警提示音、文字提示信息及图像提示信息。
实际实现中，服务端可以在地图中以警示标志标注出异常路面点，并在车辆距离该异常路面点预设距离，比如1公里，或者500米，或者200米时，提醒车主注意该异常路面点。具体的提醒方式可以是文字或者图像提醒，也可以是语音或者警报音提醒，这里不做限制。
在本发明的一种可选实施方式中，当所述路面位置点被标记为异常路面点之后，所述方法还包括：
将所述路面位置点被标记为异常路面点时的可信度等级M确定为所述路面位置点的当前可信度等级；
之后，服务端不断根据接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的新的可信度等级M1；
当新的可信度等级M1大于等于所述路面位置点的当前可信度等级时，所述路面位置点的当前可信度等级不变；
当新的可信度等级M1小于所述路面位置点被标记为异常路面点时的可信度等级M时，将所述路面位置点的当前可信度等级M下调至M2；
判断M2是否小于M阈值，如果是，则取消当前路面位置点的异常路面点标记；如果不是，则不做处理。
综上，本发明实施例一所提供的路面异常监测方法，包括：服务端接收一个或者多个车载终端发送的针对一路面位置点的行驶异常数据；通过接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的可信度等级；当所确定的可信度等级达到可信度等级的预设阈值M阈值时，将所述路面位置点标记为异常路面点。基于本发明实施例一所提供的技术方案，服务端能够与一个或者多个车载终端建立通信连接，并接收车载终端发送的行驶异常数据，从而通过对接收到的行驶异常数据进行大数据分析来定位和标记异常路面点。可见，基于这种方式，能够快速、准确的定位和标注异常路面点，从而基于所标注的异常路面点对即将途径该点的车辆进行提前预警，这能够有效降低行车事故的发生概率，确保行车安全。而且，只要获取的数据足够多，所定位的异常路面点能够进行全国甚至更大范围内的覆盖。
实施例二
本发明实施例二提供了一种路面异常监测方法，参照图2，所述方法包括：
步骤201、车载终端在车辆行驶过程中获取车辆的行驶数据，所述行驶数据与获得该行驶数据的路面位置点一一对应；
具体的，所述车载终端可以为车载电脑(ECU)或者放置于车辆上的具有行驶数据获取能力的手机、手提电脑等移动终端。
具体的，所述行驶数据包括以下数据中的至少其中之一：车速f车速、车速加速度f车速加速度、方向盘转向角速度f方向盘角速度、四轮轮速差f四轮轮速差及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度。
车辆行驶过程中，车载终端不断按照预设频率获取行驶数据，并在行驶数据发生异常时，上传获得的行驶数据。
步骤202、判断获取的行驶数据是否异常；
具体的，所述判断获得的行驶数据是否异常，包括：
分别判断行驶数据中的各项数据是否分别小于等于各自对应的预设阈值；
如果行驶数据中至少一项数据小于等于其对应的预设阈值，则将同时获得的所有行驶数据确定为行驶异常数据。
举例来说，假设上传的行驶数据包括：车速f车速、车速加速度f车速加速度、方向盘转向角速度f方向盘角速度、四轮轮速差f四轮轮速差及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度这五项数据。则对每一次获取的行驶数据进行判断，也就是，分别判断车速f车速、车速加速度f车速加速度、方向盘转向角速度f方向盘角速度、四轮轮速差f四轮轮速差及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度中是否至少有一项小于等于其对应的预设阈值；如果车速f车速、车速加速度f车速加速度、方向盘转向角速度f方向盘角速度、四轮轮速差f四轮轮速差及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度中的一项或者多项小于等于其对应的预设阈值，则将同一时间获取的所有行驶数据(包括车速f车速、车速加速度f车速加速度、方向盘转向角速度f方向盘角速度、四轮轮速差f四轮轮速差及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度)确定为行驶异常数据并上传给服务端。
实际实现中，由于车速f车速、车速加速度f车速加速度、方向盘转向角速度f方向盘角速度、四轮轮速差f四轮轮速差及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度的数据量非常庞大，不可能也没有必要全部上传至服务端，因此，需要在车载终端一侧进行筛选，仅将行驶异常数据上传至服务端。
车速f车速、车速加速度f车速加速度、方向盘转向角速度f方向盘角速度、四轮轮速差f四轮轮速差及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度的阈值Y车速、Y车速加速度、Y方向盘角速度、Y四轮轮速差及Y陀螺仪加速度的取值并非固定的，可以通过大数据的相关性分析，不断优化阈值的合理性，阈值更新的影响因子包含但不限于：车辆的性能水平、交通法规的更新、驾驶行为、道路限速调整等。比如，服务端通过有效的数据分析方法f阈值＝f1(f车辆性能水平，f交通法规，f驾驶行为，f道路限速………)进行计算，各个行驶数据的阈值的影响因子可能为括号中的一项或多项，如果计算结果≠历史阈值则下发给车载终端用于重新更新阈值。
f车速、f车速加速度、f方向盘角速度、f四轮轮速差及f陀螺仪加速度的运算都在车载终端本地进行，f车速、f车速加速度、f方向盘角速度、f四轮轮速差及f陀螺仪加速度的计算模型可以根据实际需要进行设置和调整。
在一种可选实施方式中，可以采用以下数学模型进行f车速、f车速加速度、f方向盘角速度、f四轮轮速差及f陀螺仪加速度的计算：
①f车速＝v车速-v限速；
其中，v车速是车辆实时行驶速度，v限速由相关控制器根据导航地图限速或者车辆自身设置的限速或者前置摄像头设定的限速标识融合计算输出。
②f车速加速度＝vt2-vt1；
其中，t2是当前时刻，t1是t2时刻前1s的时刻，t2-t1＝1s，vt2是t2时刻车辆实时行驶速度，vt1是t1时刻车辆实时行驶速度。
③f方向盘转向角速度＝θt2-θt1；
其中，t2是当前时刻，t1是t2时刻前1s的时刻，t2-t1＝1s，θt2是t2时刻方向盘转向角，θt1是t1时刻方向盘转向角。
④f四轮轮速差＝max(v左前轮，v右前轮，v左后轮，v右后轮)-min(v左前轮，v右前轮，v左后轮，v右后轮)；
其中，v左前轮，v右前轮，v左后轮，v右后轮分别代表左前轮轮速、右前轮轮速、左后轮轮速、右后轮轮速。
⑤f陀螺仪加速度＝max(ax，ay，az)；
其中，ax，ay，az分别代表陀螺仪x轴、y轴和z轴的加速度。
实际应用时，除f车速、f车速加速度、f方向盘角速度、f四轮轮速差及f陀螺仪加速度之外，还可以向服务端上传其它与车辆行驶相关的异常数据。比如，正常行驶的车辆遇坑洼路面或其他障碍物，会产生车身异常振动或轮速异常，这些数据可以通过舵螺仪、轮速数据上反映出来，将这些数据收集之后也可以上传至服务端用作标定分析。
步骤203、当行驶数据异常时，向服务端发送所述行驶异常数据。
在本发明的一种可选实施方式中，所述方法还包括：
接收服务端发送的报警提示；其中，所述报警提示用于提示用户当前规划路线即将途径异常路面点且距离所述异常路面点预设距离，所述报警提示包括以下提示方式中的至少其中之一：指示灯的闪烁、指示灯颜色变化、报警提示音、文字提示信息及图像提示信息。
比如，可以在车辆所规划的地图中以警示标志标注出异常路面点，并在车辆距离该异常路面点预设距离，比如1公里或者500米，或者200米时，提醒车主注意该异常路面点。具体的提醒方式可以是文字或者图像提醒，也可以是语音提醒。
实施例三
参照图3，本发明实施例三提供了一种路面异常监测装置，所述装置位于服务端，包括：第一接收模块31、第一确定模块32及标记模块33；其中，
所述第一接收模块31，用于接收一个或者多个车载终端发送的针对一路面位置点的行驶异常数据；
所述第一确定模块32，用于根据接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的可信度等级；
所述标记模块33，用于当所确定的可信度等级达到可信度等级的预设阈值M阈值时，将所述路面位置点标记为异常路面点。
具体的，所述行驶异常数据包括以下数据中的至少其中之一：车速f车速异常数据、车速加速度f车速加速度异常数据、方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据、四轮轮速差f四轮轮速差异常数据及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度异常数据。
具体的，所述第一确定模块32用于通过以下方式确定所述路面位置点的可信度等级：
分别确定车速f车速异常数据、车速加速度f车速加速度异常数据、方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据、四轮轮速差f四轮轮速差异常数据及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度异常数据中一种数据或者多种数据所对应的积分值；
根据所确定的积分值确定所述路面位置点的可信度等级。
所述第一确定模块32用于通过以下方式确定所述路面位置点的可信度等级：
当所确定的积分值为一种数据的积分值时，根据所确定的积分值确定所述路面位置点的可信度等级；
当所确定的积分值为多种数据的积分值时，对所确定的积分值进行加权求和，根据加权求和的结果确定所述路面位置点的可信度等级。。
在本发明的一种可选实施方式中，参照图4，所述装置还包括：
第二确定模块34，用于当所述路面位置点被标记为异常路面点之后，将所述路面位置点被标记为异常路面点时的可信度等级M确定为所述路面位置点的当前可信度等级；并不断根据接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的新的可信度等级M1；
调整模块35，用于在新的可信度等级M1大于等于所述路面位置点的当前可信度等级时，保持所述路面位置点的当前可信度等级不变；在新的可信度等级M1小于所述路面位置点被标记为异常路面点时的可信度等级M时，将所述路面位置点的当前可信度等级M下调至M2；
第一判断模块36，用于判断M2是否小于M阈值；
处理模块37，用于在判断模块36的判断结果为是时，取消当前路面位置点的异常路面点标记；在判断模块36的判断结果为否时，不做处理。
在本发明的一种可选实施方式中，参照图5，所述装置还包括：
第三确定模块38，用于确定所述可信度等级M所对应的路面异常严重程度S；
第一发送模块39，用于根据路面异常严重程度S对规划路线即将途经所述路面位置点且距离所述路面位置点预设距离的车载终端发送报警提示，所述报警提示包括以下提示方式中的至少其中之一：指示灯的闪烁、指示灯颜色变化、报警提示音、文字提示信息及图像提示信息。
在具体实施过程中，上述第一接收模块31、第一确定模块32、标记模块33、第二确定模块34、调整模块35、第一判断模块36、处理模块37、第三确定模块38及第一发送模块39均可以由服务端的中央处理器(CPU，CentralProcessing Unit)、微处理器(MPU，MicroProcessing Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)或可编程逻辑阵列(FPGA，Field－Programmable GateArray)来实现。
实施例四
参照图6，本发明实施例四提供了一种路面异常监测装置，所述装置位于车载终端，包括：获取模块61、第二判断模块62及第二发送模块63；其中，
所述获取模块61，用于在车辆行驶过程中获取车辆的行驶数据，所述行驶数据与获得该行驶数据的路面位置点一一对应；
所述第二判断模块62，用于判断获取的行驶数据是否异常；
所述第二发送模块63，用于当行驶数据异常时，向服务端发送所述行驶异常数据。
具体的，所述行驶数据包括以下数据中的至少其中之一：车速f车速、车速加速度f车速加速度、方向盘转向角速度f方向盘角速度、四轮轮速差f四轮轮速差及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度。
具体的，所述第二判断模块62用于通过以下方式判断获得的行驶数据是否异常：
分别判断行驶数据中的各项数据是否分别小于等于各自对应的预设阈值；
如果行驶数据中至少一项数据小于等于其对应的预设阈值，则将同时获得的所有行驶数据确定为行驶异常数据。
在本发明的一种可选实施方式中，参照图7，所述装置还包括：第二接收模块64，用于接收服务端发送的报警提示；其中，所述报警提示用于提示用户当前规划路线即将途径异常路面点且距离所述异常路面点预设距离，所述报警提示包括以下提示方式中的至少其中之一：指示灯的闪烁、指示灯颜色变化、报警提示音、文字提示信息及图像提示信息。
所述第二接收模块64，还用于接收服务端发送的行驶异常数据的阈值。用于根据服务端发送的阈值来调整本地保存的阈值。
在具体实施过程中，上述获取模块61、第二判断模块62、第二发送模块63及第二接收模块64均可以由具备数据处理能力的设备内的CPU、MPU、DSP或FPGA来实现。
实施例五
本发明实施例五提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括程序，所述程序用于被处理器执行以实现如实施例一所述的方法。
实施例六
本发明实施例六提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括程序，所述程序用于被处理器执行以实现如实施例二所述的方法。
本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。
以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims (10)

1.一种路面异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：
服务端接收一个或者多个车载终端发送的针对一路面位置点的行驶异常数据；
通过接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的可信度等级；
当所确定的可信度等级达到可信度等级的预设阈值M阈值时，将所述路面位置点标记为异常路面点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行驶异常数据包括以下数据中的至少其中之一：车速f车速异常数据、车速加速度f车速加速度异常数据、方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据、四轮轮速差f四轮轮速差异常数据及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度异常数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的可信度等级，包括：
分别确定车速f车速异常数据、车速加速度f车速加速度异常数据、方向盘转向角速度f方向盘角速度异常数据、四轮轮速差f四轮轮速差异常数据及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度异常数据中一种数据或者多种数据所对应的积分值；
根据所确定的积分值确定所述路面位置点的可信度等级。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所确定的积分值确定所述路面位置点的可信度等级为：
当所确定的积分值为一种数据的积分值时，根据所确定的积分值确定所述路面位置点的可信度等级；或者，
当所确定的积分值为多种数据的积分值时，对所确定的积分值进行加权求和，根据加权求和的结果确定所述路面位置点的可信度等级。
5.一种路面异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：
车载终端在车辆行驶过程中获取车辆的行驶数据，所述行驶数据与获得该行驶数据的路面位置点一一对应；
判断获取的行驶数据是否异常；
当行驶数据异常时，向服务端发送所述行驶异常数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述行驶数据包括以下数据中的至少其中之一：车速f车速、车速加速度f车速加速度、方向盘转向角速度f方向盘角速度、四轮轮速差f四轮轮速差及陀螺仪加速度f陀螺仪加速度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述判断获得的行驶数据是否异常，包括：
分别判断行驶数据中的各项数据是否分别小于等于各自对应的预设阈值；
如果行驶数据中至少一项数据小于等于其对应的预设阈值，则将同时获得的所有行驶数据确定为行驶异常数据。
8.一种路面异常监测装置，其特征在于，所述装置位于服务端，包括：第一接收模块、第一确定模块及标记模块；其中，
所述第一接收模块，用于接收一个或者多个车载终端发送的针对一路面位置点的行驶异常数据；
所述第一确定模块，用于根据接收到的行驶异常数据确定所述路面位置点的可信度等级；
所述标记模块，用于当所确定的可信度等级达到可信度等级的预设阈值M阈值时，将所述路面位置点标记为异常路面点。
9.一种路面异常监测装置，其特征在于，所述装置位于车载终端，包括：获取模块、第二判断模块及第二发送模块；其中，
所述获取模块，用于在车辆行驶过程中获取车辆的行驶数据，所述行驶数据与获得该行驶数据的路面位置点一一对应；
所述第二判断模块，用于判断获取的行驶数据是否异常；
所述第二发送模块，用于当行驶数据异常时，向服务端发送所述行驶异常数据。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括程序，所述程序用于被处理器执行以实现如上述权利要求1至7其中任一项所述的方法。
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