CN110525440A - 辅助车辆驾驶的方法和系统以及车辆 - Google Patents

Abstract

本发明公开了辅助车辆驾驶的方法和系统以及车辆，其中，该辅助车辆驾驶的方法包括：采集车辆的速度参数；根据速度参数获取行驶路面的粗糙度值；在粗糙度值大于第一预设阈值时，根据实际位置和目标位置重新规划行驶路线。可以提高在粗糙路面行车的安全性和舒适性。

Description

辅助车辆驾驶的方法和系统以及车辆

技术领域

本发明属于车辆技术领域，尤其涉及一种辅助车辆驾驶的方法，以及辅助车辆驾驶的系统和车辆。

背景技术

路面的粗糙度反应路面的光滑性和摩擦性，与行车道路的安全性和舒适性相关。传统上，车辆通常根据最初的路线选择和设定驶向目的地进行行驶,若中途碰到路面状态差或地形崎岖的坏路，仍然按照原路线继续行驶，存在安全隐患，降低舒适性。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种辅助车辆驾驶的方法，该方法可以提高粗糙路面行车的舒适性和安全性。

本发明的另一个目的在于提出一种辅助车辆驾驶的系统和采用该系统的车辆。

为了达到上述目的，本发明第一方面实施例提出的辅助车辆驾驶的方法，包括：采集车辆的速度参数；根据所述速度参数获取行驶路面的粗糙度值；在所述粗糙度值大于第一预设阈值时，根据车辆的实际位置和设定的目标位置重新规划行驶路线。

根据本发明实施例的辅助车辆驾驶的方法，在根据行驶路面的粗糙度值确定路面影响行驶安全和舒适性时，重新规划行驶路线，绕开该路段行驶，可以提高驾驶的安全性和舒适性。

在一些实施例中，所述速度参数包括车轮速度，根据所述速度参数获取行驶路面的粗糙度值具体包括：计算所述车轮速度的滤波车轮速度；计算所述车轮速度和所述滤波车轮速度的差值的方差；根据所述车轮速度和所述滤波车轮速度的差值的方差计算路面的粗糙度指数，基于车轮速度来计算粗糙度指数，无需额外安装元件，更加简单易实施。

在一些实施例中，所述辅助车辆驾驶的方法还包括：在所述粗糙度值大于所述第一预设阈值时，发送粗糙度信息至远程监控系统以便于提醒所述路面附近的车辆，以便于附近车辆及时调整路线，省时省力。

在一些实施例中，所述辅助车辆驾驶的方法还包括：在所述粗糙度值大于第二预设阈值且小于所述第一预设阈值时，调整车辆的驾驶参数以降低车速，其中，所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值，提高车辆的可通过性和舒适性。

在一些实施例中，调整所述车辆的驾驶参数具体包括：施加制动控制或减少对车轮的驱动力输出以降低车速。

在一些实施例中，通过以下公式计算所述车轮速度的滤波车轮速度，

ω_fi(K)＝ω_fi(K-1)+a_l(ω_i(K)-ω_fi(K-1)，

其中，ω_i为车轮速度，ω_fi为滤波车轮速度，i为车轮编号，K＝kT，K是时间步长，T为采样时间，K-1＝(k-1)T，a_l是滤波器常数，a_l定义为其中，f_cl为滤波器截止频率。

在一些实施例中，通过以下公式计算所述车轮速度和所述滤波车轮速度的差值的方差，

Δω_fi(K)＝a_hΔω_fi(K-1)+b_h(Δω_i(K)-Δω_i(K-1)，

其中，Δω_fi为方差，Δω_i为所述车轮速度与所述滤波车轮速度的差值，Δω_i＝ω_i-ω_fi，a_h和b_h为滤波器常数，所述滤波器常数满足：

其中，f_h为所述滤波器的截止频率，V为车速，r为车轮半径。

在一些实施例中，通过以下公式计算粗糙度指数，

其中，I为采样时间nT的粗糙度指数，S_i为每个车轮在T时刻的粗糙度指数的中间值，n>1；

其中，

其中，f<n,j＝j+1，P_i(j)＝P_i(j-1)+Δω_fi(j)。

为了达到上述目的，本发明第二方面实施例的辅助车辆驾驶的系统，包括：传感器装置，用于采集车辆的速度参数；控制器，用于根据所述速度参数获取行驶路面的粗糙度值；

路线规划装置，用于在所述粗糙度值大于第一预设阈值时，根据车辆的实际位置和设定的目标位置重新规划行驶路线。

根据本发明实施例的辅助车辆驾驶的系统，在根据行驶路面的粗糙度值确定路面影响行驶安全和舒适时，通过路线规划装置重新规划行驶路线，绕开该路段行驶，可以有效提高驾驶的安全性和舒适性。

在一些实施例中，所述速度参数包括车轮速度，所述控制器在根据所述速度参数获取行驶路面的粗糙度值时具体用于，计算所述车轮速度的滤波车轮速度，计算所述车轮速度和所述滤波车轮速度的差值的方差，以及根据所述车轮速度和所述滤波车轮速度的差值的方差计算路面的粗糙度指数。

在一些实施例中，所述系统还包括：执行装置，用于在所述路面粗糙值大于第二预设阈值且小于所述第一预设阈值时调整所述车辆的驾驶参数，其中，所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值，提高车辆的可通过性和舒适性。

在一些实施例中，所述执行装置在调整所述车辆的驾驶参数时具体用于，施加制动控制或减少驱动力输出以降低车速。

在一些实施例中，所述系统还包括：通信装置，用于在所述粗糙度值大于第一预设阈值时，发送粗糙度信息至远程监控系统以便于提醒所述路面附近的车辆。

在一些实施例中，所述控制器通过以下公式计算所述车轮速度的滤波车轮速度，

ω_fi(K)＝ω_fi(K-1)+a_l(ω_i(K)-ω_fi(K-1)，

其中，ω_i为车轮速度，ω_fi为滤波车轮速度，i为车轮编号，K＝kT，K是时间步长，T为采样时间，K-1＝(k-1)T，a_l是滤波器常数，a_l定义为其中，f_cl为滤波器截止频率。

在一些实施例中，所述控制器通过以下公式计算所述车轮速度和所述滤波车轮速度的差值的方差，

Δω_fi(K)＝a_hΔω_fi(K-1)+b_h(Δω_i(K)-Δω_i(K-1)，

其中，Δω_fi为方差，Δω_i为所述车轮速度与所述滤波车轮速度的差值，Δω_i＝ω_i-ω_fi，a_h和b_h为滤波器常数，所述滤波器常数满足：

其中，f_h为所述滤波器的截止频率，V为车速，r为车轮半径。

在一些实施例中，所述控制器通过以下公式计算所述粗糙度指数，

其中，I为采样时间nT的粗糙度指数，S_i为每个车轮在T时刻的粗糙度指数的中间值，n>1；

其中，

其中，f<n,j＝j+1，P_i(j)＝P_i(j-1)+Δω_fi(j)。

基于上述方面实施例的辅助车辆驾驶的系统，本发明第三方面实施例的车辆，包括所述的辅助车辆驾驶的系统。

根据本发明实施例的车辆，通过采用上述方面实施例的辅助车辆驾驶的系统，可以提高驾驶的安全性和舒适性。

在本发明的一些实施例中还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的车载设备的预约管理方法。

附图说明

图1是根据本发明的一个实施例的辅助车辆驾驶的方法的流程图

图2是根据本发明的一个实施例的根据车轮速度计算粗糙度指数的流程图；

图3是根据本发明的一个实施例的计算四个车轮的车轮速度和滤波车轮速度的差值的方差的流程图；

图4是根据本发明的一个实施例的计算地面粗糙度指数的流程图；

图5是根据本发明的一个实施例的车辆在粗糙的砾石路面上行驶时的操作相关联的数据统计示意图；

图6是根据本发明的一个实施例的车辆在光滑沥青路面上行驶时的操作相关联的数据统计示意图；

图7是根据本发明的一个实施例的根据粗糙度指数来辅助驾驶的流程图；

图8是根据本发明的一个实施例的远程监控系统检测行驶路面粗糙度的流程图；

图9是根据本发明的一个实施例的辅助车辆驾驶的系统的框图；

图10是根据本发明的一个实施例的辅助车辆驾驶的系统的框图；

图11是根据本发明的一个实施例的辅助车辆驾驶的系统的通信示意图；

图12是根据本发明的一个实施例的车辆的框图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参照附图描述根据本发明第一方面实施例的辅助车辆驾驶的方法。

图1是根据本发明的一个实施例的辅助车辆驾驶的方法的流程图，如图1所示，本发明实施例的辅助车辆驾驶的方法包括：

S1，采集车辆的速度参数。

在一些实施例中，可以通过智能终端的加速度传感器采集车辆的加速度或者在车辆上加装加速度传感器来检测行驶加速度。

在一些实施例中，可以通过车辆的轮速传感器采集车轮速度，车辆通常配置轮速传感器，无需额外加装部件。

S2，根据速度参数获取行驶路面的粗糙度值。

例如，相关技术中，通过智能终端的加速度传感器采集的加速度信息，根据加速度信息和车辆内置的GPS采集的位置信息来进行路面粗糙度检测。

在本发明的一些实施例，可以根据车辆的车轮速度来计算行驶路面的粗糙度指数，具体将在以下实施例中说明，通常车辆自身配置轮速传感器，无需依赖外部的智能终端或额外加装轮速传感器，更加便利。

S3，在路面粗糙度值大于第一预设阈值时，根据实际位置和目标位置重新规划行驶路线。

在本发明的实施例中，在路面粗糙度值大于第一预设阈值时，认为此路段路面比较崎岖、凹凸不平，如果在此路段行驶，将严重影响车辆的舒适性和安全性，驾驶难度不能够接受，则根据当前位置以及设定的目标位置重新规划行驶路线。例如，通过车辆的GPS系统重新规划路线，或者，车辆建立与远程系统的通信，并请求车辆行驶到更加安全更加舒适的备用路线，远程系统如果可用，则确定新路线并将其送回车辆导航系统来重新路由行驶路线，从而，可以避开该段线路，提高驾驶的安全性和舒适性，尤其适用于自动驾驶车辆。

根据本发明实施例的辅助车辆驾驶的方法，在根据行驶路面的粗糙度值确定路面影响行驶安全和舒适时，重新规划行驶路线，绕开该路段行驶，可以提高驾驶的安全性和舒适性。

在本发明的一些实施例中，车辆还可以建立与远程监控系统的通信，在行驶路面的粗糙度值大于第一预设阈值时，发送粗糙度信息至远程监控系统以便于提醒该路面附近的车辆，从而该路面附近的车辆可以及时避开该路段，省时省力。

在本发明的一些实施例中，在粗糙度值大于第二预设阈值且小于第一预设阈值时，调整车辆的驾驶参数以降低车速，其中，第二预设阈值小于第一预设阈值。具体地，可以根据在粗糙地面上行驶时遇到的驾驶难度水平来确定阈值。在粗糙度值大于第二预设阈值且小于第一预设阈值时，认为该路面会对车辆的舒适性和安全性有影响，但在可容忍的范围内，则可以通过调节车辆的底盘子系统的工作参数，来提高车辆操纵的稳定性和通过性。

在本发明的一些实施例中，在粗糙度值大于第二预设阈值且小于第一预设阈值时，施加制动控制或减少对车轮的驱动力输出以降低车速，例如，通过施加制动控制或改变发动机节气门，降低同一踏板位置的发动机扭矩，以使的车辆在该地面上保持安全舒适的速度。

下面对本发明实施例的根据车辆的车轮速度来计算粗糙度指数的过程进行说明。

在本发明的实施例中，如图2所示，根据速度参数获取行驶路面的粗糙度值具体包括：

S21，计算车轮速度的滤波车轮速度。

在本发明的一些实施例中，可以通过车辆的轮速传感器采集车轮速度，通过以下公式计算该车轮速度的滤波车轮速度，

ω_fi(K)＝ω_fi(K-1)+a_l(ω_i(K)-ω_fi(K-1)，(1)

其中，ω_i为车轮速度，ω_fi为滤波车轮速度，i为车轮编号，例如，i＝1表示左前轮，i＝2表示右前轮i＝1,4；K＝kT，K是时间步长，T为采样时间，K-1＝(k-1)T，a_l是滤波器常数，a_l定义为其中，f_cl为滤波器截止频率。例如，如果采样时间T＝10ms，滤波器截止频率为2Hz，则a_l＝0.568。

在一些实施例中，根据以下方程计算车轮速度与滤波车轮速度之间的差值：

Δω_i＝ω_i-ω_fi (2)。

S22，计算车轮速度和滤波车轮速度的差值的方差。

在一些实施例中，通过以下公式使用高通滤波器计算车轮速度和滤波车轮速度的差值的方差，

Δω_fi(K)＝a_hΔω_fi(K-1)+b_h(Δω_i(K)-Δω_i(K-1)，(3)

其中，Δω_fi为方差，Δω_i为车轮速度与滤波车轮速度的差值，Δω_i＝ω_i-ω_fi，a_h和b_h为滤波器常数，滤波器常数满足：

其中，f_h为滤波器的截止频率，V为车速，r为车轮半径。

例如，如果T＝0.01sec,V＝50kph,r＝0.35m，则可以得到：

S23，根据车轮速度和滤波车轮速度的差值的方差计算路面的粗糙度指数。

在本发明的一些实施例中，通过以下公式计算粗糙度指数，

其中，I为采样时间nT的粗糙度指数，S_i为每个车轮在T时刻的粗糙度指数的中间值，n>1；其中，

其中，f<n,j＝j+1，P_i(j)＝P_i(j-1)+Δω_fi(j)。

图3为根据本发明的一个实施例的计算四个车轮的车轮速度和滤波车轮速度的差值的方差的流程图，具体包括：

S301，读取原始的车轮速度ω_i，i＝1,4(4轮)，并参照公式(1)使用低通滤波器计算滤波车轮速度ω_fi。

S302，计算原始的车轮速度与滤波车轮速度的差值Δω_i，参照公式(2)。

S303，计算原始的车轮速度与滤波车轮速度的差值的方差Δω_fi，参照公式(3)。

图4是根据本发明的一个实施例的计算地面粗糙度指数的流程图，其中，在每个采样时间T计算每个车轮的地面粗糙度指数的中间值S_i，并在每个采样时间nT计算地面粗糙度指数的最终值I。如图4所示，具体包括：

S401，赋值i＝1,4。

S402，初始化，即P_i(0)＝0，S_i(0)＝0,j＝0。

S403，判断是否满足j≥n，如果是，则进入步骤S405，否则进入步骤S404。

S404，计算中间值S_i，参照公式(6)，并返回步骤S402。

S405，计算地面粗糙度指数的最终值I，参照公式(5)，并返回步骤S401。

在本发明的实施例中，可以将获取的行驶路面的粗糙度信息上传至远程监控系统，以便于远程监控系统对车辆的行驶路面进行监控。

参照上面实施例的根据车轮速度来计算粗糙度指数，如图5示出了车辆在粗糙的砾石路面上行驶时的操作相关联的数据，其中，图5中(1)为左前轮的原始的车轮速度ω_i和左前轮的滤波车轮速度ω_fi的示意图，图5中(2)为Δω_i的示意图，图5中(3)为Δω_fi的示意图，图5中(4)为以左前轮为参考该路面的粗糙度指数I的示意图。图6示出了车辆在光滑沥青路面上行驶时的操作相关联的数据，其中，图6中(1)为左前轮的原始的车轮速度ω_i和左前轮的滤波车轮速度ω_fi的示意图，图6中(2)为Δω_i的示意图，图6中(3)为Δω_fi的示意图，图6中(4)为以左前轮为参考该路面的粗糙度指数I的示意图。可以看出，光滑沥青路面的相关数据更加平稳，其粗糙度指数远远小于粗糙砾石路面的粗糙度指数。

图7是根据本发明的一个实施例的根据粗糙度指数来辅助驾驶的流程图，如图7所示，包括：

S701，获取路面粗糙度指数I。

S702，判断该路面粗糙度指数是否大于第二预设阈值且小于第一预设阈值，例如是否满足I_threshold1>I>I_threshold2，如果是，则进入步骤S703，如果否，进入步骤S704。

S703，向车辆子系统发送请求，根据粗糙度指数调整驾驶参数。

S704，判断是否满足I>I_threshold1，如果是，则进入步骤S705，否则返回步骤S701。

S705，建立与远程监控系统的通信，以便于车辆重新路由驾驶路线。

在本发明的实施例中，当行驶路面的粗糙度指数超过第一预设阈值时，车辆可以与远程监控系统进行通信，例如将目标车辆的精确位置信息和最终目的地等信息发送给远程监控系统。远程监控系统可以行驶路面的粗糙度指数向目标车辆提供替代路线，同时还可以向接近目标车辆的位置区域的其他车辆发送警报。

图8为根据本发明的一个实施例的远程监控系统检测行驶路面粗糙度的流程图，如图8所示，具体包括：

S801，远程监控系统与目标车辆建立通信并获取目标车辆的精确位置和最终目的地信息。

S802，远程监控系统计算目标车辆从当前位置到最终目的地的备用路线。

S803，远程监控系统下载备用路线并发送至目标车辆。

S804，远程监控系统发送提醒信息至与其建立通信并接近目标车辆区域的车辆。

以上对本发明实施例的基于行驶路面的粗糙度来辅助车辆驾驶，概括来说，本发明实施例的辅助车辆驾驶的方法，可以根据行驶路面的粗糙度情况进行驾驶参数的调整以及在车辆不能承受时重新规划路线，提高驾驶的安全性和舒适性。

在本发明的一些实施例中还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的车载设备的预约管理方法。

下面参照附图描述根据本发明第二方面实施例的辅助车辆驾驶的系统。

图9是根据本发明的一个实施例的辅助车辆驾驶的系统的框图，如图9所示，本发明实施例的辅助车辆驾驶的系统100包括传感器装置10、控制器20和路线规划装置30。

其中，传感器装置10用于采集车辆的速度参数；控制器20用于根据速度参数获取行驶路面的粗糙度值；路线规划装置30用于在粗糙度值大于第一预设阈值时，根据实际位置和目标位置重新规划行驶路线。

根据本发明实施例的辅助车辆驾驶的系统100，在根据行驶路面的粗糙度值确定路面影响行驶安全和舒适时，通过路线规划装置30重新规划行驶路线，绕开该路段行驶，可以有效提高驾驶的安全性和舒适性。

在本发明的一些实施例中，如图10所示，本发明实施例的辅助车辆驾驶的系统100还包括执行装置40，执行装置40用于在路面粗糙值大于第二预设阈值且小于第一预设阈值时，其中，第二预设阈值小于第一预设阈值，认为该路面会对车辆的舒适性和安全性有影响，但在可容忍的范围内，则调整车辆的驾驶参数，例如，执行装置40可以包括车辆底盘子系统例如制动装置、油门装置、转向装置等。在一些实施例中，执行装置40在调整车辆的驾驶参数时具体用于，施加制动控制或减少驱动力输出以降低车速，通过调节车辆的底盘子系统的工作参数，使得车辆缓慢平稳行进，来提高车辆操纵的稳定性和通过性。

在本发明的一些实施例中，本发明实施例的辅助车辆驾驶的系统100还包括通信装置50，通信装置50用于在粗糙度值大于第一预设阈值时，发送粗糙度信息至远程监控系统以便于提醒该路面附近的车辆，从而该路段附近的车辆可以及时调整路线，省时省力。

在本发明的实施例中，对于行驶路面的粗糙度检测，可以如相关技术中根据车辆的加速度来检测，在一些实施例中，速度参数包括车轮速度，控制器20在根据速度参数获取行驶路面的粗糙度值时具体用于，计算车轮速度的滤波车轮速度，计算车轮速度和滤波车轮速度的差值的方差，以及根据车轮速度和滤波车轮速度的差值的方差计算路面的粗糙度指数。

具体来说，控制器20通过以下公式计算车轮速度的滤波车轮速度，

ω_fi(K)＝ω_fi(K-1)+a_l(ω_i(K)-ω_fi(K-1)，

其中，ω_i为车轮速度，ω_fi为滤波车轮速度，i为车轮编号，K＝kT，K是时间步长，T为采样时间，K-1＝(k-1)T，a_l是滤波器常数，a_l定义为其中，f_cl为滤波器截止频率。

控制器20通过以下公式计算车轮速度和滤波车轮速度的差值的方差，

Δω_fi(K)＝a_hΔω_fi(K-1)+b_h(Δω_i(K)-Δω_i(K-1)，

其中，Δω_fi为方差，Δω_i为车轮速度与滤波车轮速度的差值，Δω_i＝ω_i-ω_fi，a_h和b_h为滤波器常数，滤波器常数满足：

其中，f_h为滤波器的截止频率，V为车速，r为车轮半径。

控制器20通过以下公式计算粗糙度指数，

其中，I为采样时间nT的粗糙度指数，S_i为每个车轮在T时刻的粗糙度指数的中间值，n>1；

其中，

其中，f<n,j＝j+1，P_i(j)＝P_i(j-1)+Δω_fi(j)。

在本发明的实施例中，可以根据行驶路面的粗糙度指数，调整车辆的驾驶参数，或者，重新规划行驶路线，以及发送路面粗糙度信息至远程监控系统。

图11为根据本发明的一个实施例的辅助车辆驾驶的系统的数据传输的示意图，如图11所示，其中，车辆1000的控制器20的控制单元21可以通过通信装置50和无线通信传输系统25与远程监控系统200建立信号连接，控制器20与底盘子系统的执行装置40例如图11中的装置04、装置40′、装置40"等多个子装置连接，执行装置40可以包括提供各种车辆功能的装置和相关控制单元，例如，与车辆推进、转向和制动、行驶/操纵等相关的功能。车辆200中还可以设置HMI设备101，包括视觉显示系统例如多功能仪表板，用于将车辆重新规划路线信息传送给车辆。控制器20具有一组可执行进程以提供所需的功能，执行行程例如由中央处理单元执行，并且可操作和监视来自传感器装置10或其他模块的输入。

基于上述方面实施例的辅助车辆驾驶的系统，图12为根据本发明的一个实施例的车辆的框图，本发明实施例的车辆200包括上述方面实施例的辅助车辆驾驶的系统100，通过采用该辅助车辆驾驶的系统100，可以提高驾驶的安全性和舒适性。

本说明书的描述中，流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (18)

1.一种辅助车辆驾驶的方法，其特征在于，所述辅助车辆驾驶的方法包括：

采集车辆的速度参数；

根据所述速度参数获取行驶路面的粗糙度值；

在所述粗糙度值大于第一预设阈值时，根据车辆的实际位置和设定的目标位置重新规划行驶路线。

2.如权利要求1所述的辅助车辆驾驶的方法，其特征在于，所述速度参数包括车轮速度，根据所述速度参数获取行驶路面的粗糙度值具体包括：

计算所述车轮速度的滤波车轮速度；

计算所述车轮速度和所述滤波车轮速度的差值的方差；

根据所述车轮速度和所述滤波车轮速度的差值的方差计算路面的粗糙度指数。

3.如权利要求1所述的辅助车辆驾驶的方法，其特征在于，所述辅助车辆驾驶的方法还包括：

在所述粗糙度值大于所述第一预设阈值时，发送粗糙度信息至远程监控系统以便于提醒所述路面附近的车辆。

4.如权利要求1所述的辅助车辆驾驶的方法，其特征在于，所述辅助车辆驾驶的方法还包括：

在所述粗糙度值大于第二预设阈值且小于所述第一预设阈值时，调整车辆的驾驶参数以降低车速，其中，所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值。

5.如权利要求4所述的辅助车辆驾驶的方法，其特征在于，调整所述车辆的驾驶参数具体包括：施加制动控制或减少对车轮的驱动力输出以降低车速。

6.如权利要求2所述的辅助车辆驾驶的方法，其特征在于，通过以下公式计算所述车轮速度的滤波车轮速度，

ω_fi(K)＝ω_fi(K-1)+a_l(ω_i(K)-ω_fi(K-1)，

其中，ω_i为车轮速度，ω_fi为滤波车轮速度，i为车轮编号，K＝kT，K是时间步长，T为采样时间，K-1＝(k-1)T，a_l是滤波器常数，a_l定义为其中，f_cl为滤波器截止频率。

7.如权利要求6所述的辅助车辆驾驶的方法，其特征在于，通过以下公式计算所述车轮速度和所述滤波车轮速度的差值的方差，

Δω_fi(K)＝a_hΔω_fi(K-1)+b_h(Δω_i(K)-Δω_i(K-1)，

其中，Δω_fi为方差，Δω_i为所述车轮速度与所述滤波车轮速度的差值，Δω_i＝ω_i-ω_fi，a_h和b_h为滤波器常数，所述滤波器常数满足：

其中，f_h为所述滤波器的截止频率，V为车速，r为车轮半径。

8.如权利要求7所述的辅助车辆驾驶的方法，其特征在于，通过以下公式计算粗糙度指数，

其中，I为采样时间nT的粗糙度指数，S_i为每个车轮在T时刻的粗糙度指数的中间值，n>1；

其中，

其中，f<n,j＝j+1，P_i(j)＝P_i(j-1)+Δω_fi(j)。

9.一种辅助车辆驾驶的系统，其特征在于，所述辅助车辆驾驶的系统包括：

传感器装置，用于采集车辆的速度参数；

控制器，用于根据所述速度参数获取行驶路面的粗糙度值；

路线规划装置，用于在所述粗糙度值大于第一预设阈值时，根据车辆的实际位置和设定的目标位置重新规划行驶路线。

10.如权利要求9所述的辅助车辆驾驶的系统，其特征在于，所述速度参数包括车轮速度，所述控制器在根据所述速度参数获取行驶路面的粗糙度值时具体用于，计算所述车轮速度的滤波车轮速度，计算所述车轮速度和所述滤波车轮速度的差值的方差，以及根据所述车轮速度和所述滤波车轮速度的差值的方差计算路面的粗糙度指数。

11.如权利要求9所述的辅助车辆驾驶的系统，其特征在于，所述系统还包括：

执行装置，用于在所述路面粗糙值大于第二预设阈值且小于所述第一预设阈值时调整所述车辆的驾驶参数，其中，所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值。

12.如权利要求11所述的辅助车辆驾驶的系统，其特征在于，所述执行装置在调整所述车辆的驾驶参数时具体用于，施加制动控制或减少驱动力输出以降低车速。

13.如权利要求9所述的辅助车辆驾驶的系统，其特征在于，所述系统还包括：

通信装置，用于在所述粗糙度值大于第一预设阈值时，发送粗糙度信息至远程监控系统以便于提醒所述路面附近的车辆。

14.如权利要求10所述的辅助车辆驾驶的系统，其特征在于，所述控制器通过以下公式计算所述车轮速度的滤波车轮速度，

ω_fi(K)＝ω_fi(K-1)+a_l(ω_i(K)-ω_fi(K-1)，

其中，ω_i为车轮速度，ω_fi为滤波车轮速度，i为车轮编号，K＝kT，K是时间步长，T为采样时间，K-1＝(k-1)T，a_l是滤波器常数，a_l定义为其中，f_cl为滤波器截止频率。

15.如权利要求14所述的辅助车辆驾驶的系统，其特征在于，所述控制器通过以下公式计算所述车轮速度和所述滤波车轮速度的差值的方差，

Δω_fi(K)＝a_hΔω_fi(K-1)+b_h(Δω_i(K)-Δω_i(K-1)，

其中，Δω_fi为方差，Δω_i为所述车轮速度与所述滤波车轮速度的差值，Δω_i＝ω_i-ω_fi，a_h和b_h为滤波器常数，所述滤波器常数满足：

其中，f_h为所述滤波器的截止频率，V为车速，r为车轮半径。

16.如权利要求15所述的辅助车辆驾驶的系统，其特征在于，所述控制器通过以下公式计算所述粗糙度指数，

其中，I为采样时间nT的粗糙度指数，S_i为每个车轮在T时刻的粗糙度指数的中间值，n>1；

其中，

其中，f<n,j＝j+1，P_i(j)＝P_i(j-1)+Δω_fi(j)。

17.一种车辆，其特征在于，包括权利要求9-16任一项所述的辅助车辆驾驶的系统。

18.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的辅助车辆驾驶的方法。