CN114312794A - 车辆行驶恶劣天气环境的识别系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统和方法，雷达传感器检测车辆前方的目标并将检测信息发送给主控模块；摄像模块识别车辆前方的目标并将识别信息发送给主控模块；定位模块获取车辆前方的车道线信息并将车道线信息发送给主控模块；主控模块根据检测信息、识别信息和车道线信息，判断车辆是否行驶在恶劣天气环境中；如果车辆行驶在恶劣天气环境中，主控模块计算车辆的限速速度，并将限速速度发送给执行模块或提醒模块，以使执行模块根据限速速度调整车辆的当前速度或提醒模块播报限速速度。该方式能够使车辆自动实时识别恶劣天气环境，针对恶劣天气环境提醒驾驶员限速，或自动控制车辆限速，从而可降低恶劣天气环境下的交通事故。

Description

车辆行驶恶劣天气环境的识别系统和方法

技术领域

本发明涉及车辆安全驾驶技术领域，尤其是涉及一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统和方法。

背景技术

恶劣天气环境会增加车辆交通事故的发生，例如雨、雪、雾、霾，或者突发的团雾、扬尘、溅水、背光，会干扰驾驶员或者其他道路使用者的视线。目前自动实时感知识别恶劣天气比较困难，通常采用自动雨刮或者打开导航时网络播报恶劣天气，延时性较大，而且不能检测到突发的恶劣天气；单一摄像头感知、雷达感知目前也很难准确判断遭遇恶劣天气环境，车辆也很少有实时自动提醒驾驶员恶劣天气限速行驶或者实时自动控制车辆限速行驶；其他道路使用者的视线和安全也容易受到影响；在遇到这些恶劣天气下车速过高容易造成车祸和人员伤亡。

发明内容

本发明的目的在于提供一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统和方法，以使车辆能够自动实时识别恶劣天气环境，针对不同情况的恶劣天气环境提醒驾驶员限速，或者自动控制车辆限速，降低恶劣天气环境天气尤其是突发恶劣天气环境下的交通事故和人员伤亡。

第一方面，本发明提供了一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统，该系统包括：主控模块，以及与主控模块连接的雷达传感器、摄像模块、定位模块、执行模块和提醒模块；雷达传感器用于检测车辆前方的目标，并将得到的检测信息发送给主控模块；摄像模块用于识别车辆前方的目标，并将得到的识别信息发送给主控模块；定位模块用于获取车辆前方的车道线信息，并将车道线信息发送给所述主控模块；主控模块用于根据接收的检测信息、识别信息和车道线信息，判断车辆是否行驶在恶劣天气环境中；如果车辆行驶在恶劣天气环境中，主控模块计算车辆的限速速度，并将限速速度发送给执行模块或者提醒模块，以使执行模块根据限速速度调整车辆的当前速度或者提醒模块播报限速速度。

在可选的实施方式中，上述定位模块还用于提供车辆的位置信息。

在可选的实施方式中，上述系统还包括：与主控模块连接的激光雷达模块；该激光雷达模块用于检测车辆前方的车道线，以及计算车道线与车辆的距离，并将车道线的数据和距离发送至主控模块。

第二方面，本发明提供了一种车辆行驶恶劣天气环境的识别方法，该方法应用于上述车辆行驶恶劣天气环境的识别系统；该方法包括：通过雷达传感器检测车辆前方的目标，并将得到的检测信息发送给主控模块；通过摄像模块识别车辆前方的目标，并将得到的识别信息发送给主控模块；通过定位模块获取车辆前方的车道线信息，并将车道线信息发送给主控模块；通过主控模块，根据接收的检测信息、识别信息和车道线信息，判断车辆是否行驶在恶劣天气环境中；如果车辆行驶在恶劣天气环境中，通过主控模块计算车辆的限速速度，并将限速速度发送给执行模块或者提醒模块，以使执行模块根据限速速度调整车辆的当前速度或者提醒模块播报限速速度。

在可选的实施方式中，上述通过主控模块，根据接收的检测信息、识别信息和车道线信息，判断车辆是否行驶在恶劣天气环境中的步骤，包括：通过主控模块，判断是否检测信息中是否包含有目标；如果包含有目标，判断识别信息中是否包含有目标；如果识别信息中未包含有目标，确定车辆行驶在恶劣天气环境中。

在可选的实施方式中，上述方法还包括：如果检测信息中未包含有目标，判断车道线信息中指示的车道线是否清晰；如果车道线不清晰，判断识别信息中的车道线与车辆的距离是否超过距离阈值；如果超过距离阈值，确定车辆行驶在恶劣天气环境中。

在可选的实施方式中，上述方法还包括：通过激光雷达模块检测车辆前方的车道线，并将车道线的数据发送至主控模块。

在可选的实施方式中，上述通过主控模块，根据接收的检测信息、识别信息和车道线信息，判断车辆是否行驶在恶劣天气环境中的步骤，包括：通过主控模块，判断是否检测信息中是否包含有目标；如果未包含有目标，判断车道线信息中指示的车道线是否清晰以及车道线的数据是否正常；如果车道线不清晰且车道线的数据异常，判断识别信息中的车道线与车辆的距离是否超过距离阈值；如果超过距离阈值，确定车辆行驶在恶劣天气环境中。

在可选的实施方式中，上述通过主控模块计算车辆的限速速度的步骤，包括：通过主控模块，根据检测信息和识别信息，确定风险区域和可识别区域；其中，识别信息和检测信息中均可检测到的区域为可识别区域，检测信息可检测到但识别信息检测不到的区域为危险区域；根据预设的规划要求，在可识别区域或者风险区域内规划行驶路径、限速车速和加速度。

在可选的实施方式中，上述根据预设的规划要求，在可识别区域或者风险区域内规划行驶路径、限速车速和加速度的步骤，包括：根据规划要求，在可识别区域内规划行驶路径、限速车速和加速度；如果在可识别区域不能满足规划要求，利用风险区域规划计算风险系数，并得到风险系数最低时满足规划要求的行驶路径、限速车速和加速度。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明提供的一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统和方法，首先雷达传感器检测车辆前方的目标，并将得到的检测信息发送给主控模块；摄像模块识别车辆前方的目标，并将得到的识别信息发送给主控模块；定位模块获取车辆前方的车道线信息，并将车道线信息发送给主控模块；主控模块根据接收的检测信息、识别信息和车道线信息，判断车辆是否行驶在恶劣天气环境中；如果车辆行驶在恶劣天气环境中，主控模块计算车辆的限速速度，并将限速速度发送给执行模块或者提醒模块，以使执行模块根据限速速度调整车辆的当前速度或者提醒模块播报限速速度。本发明让车辆能够自动实时识别恶劣天气环境，针对不同情况的恶劣天气环境提醒驾驶员限速，或者自动控制车辆限速，同时提醒其他道路使用者注意；降低恶劣天气环境尤其是突发恶劣天气环境下的交通事故和人员伤亡。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本发明的上述技术即可得知。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施方式，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为相关技术中提供的一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的另一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的一种车辆行驶恶劣天气环境的识别方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的另一种车辆行驶恶劣天气环境的识别方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

恶劣天气环境(例如，雨、雪、雾、霾，或者突发的团雾、扬尘、溅水和背光等)会增加车辆交通事故的发生。目前自动实时感知识别恶劣天气比较困难，一般采用自动雨刮、或者打开导航时网络播报恶劣天气，延时性较大，而且不能检测到突发的恶劣天气；单一摄像头感知、雷达感知目前也很难准确判断遭遇恶劣天气环境，车辆也很少有实时自动提醒驾驶员恶劣天气限速行驶或者实时自动控制车辆限速行驶；其他道路使用者的视线和安全也容易受到影响；在遇到这些恶劣天气下车速过高容易造成车祸和人员伤亡。

基于上述问题，本发明实施例提供了一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统和方法，该技术可以应用于各种车辆的行驶场景中。为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统进行详细介绍，如图1所示，该系统包括：主控模块10，以及与该主控模块10块连接的雷达传感器11、摄像模块12、定位模块13、执行模块14和提醒模块15。

上述雷达传感器11用于检测车辆前方的目标，并将得到的检测信息发送给主控模块10；摄像模块12用于识别车辆前方的目标，并将得到的识别信息发送给主控模块10；定位模块13用于获取车辆前方的车道线信息，并将车道线信息发送给主控模块10。

在具体实现时，上述雷达传感器11可以是毫米波雷达或者其他可以探测目标的雷达。上述目标可以自车前方的车辆或者行人等，雷达传感器11可以用来检测自车前方是否有车辆或者行人等，也即是检测信息中包含有指示自车前方是否有车辆或者行人的信息，通常该检测信息中可以包括目标的位置信息和自车距离目标的距离。上述摄像模块12中包含有摄像头，该摄像头可以拍摄自车前方的目标，此处的目标不仅可以是前方车辆和行人，还可以是前方的车道线。在一些实施例中，上述摄像模块12还可以检测前方车道线与自车的距离。

上述定位模块13可以提供车辆前方的车道线信息，该车道线信息用于指示前方是否由车道线，以及车道线是否清晰。该定位模块13还可以实时或者定时提供车辆的位置信息(也可称为定位信息)，也可以显示车辆在地图中的位置。

上述主控模块10用于根据接收的检测信息、识别信息和车道线信息，判断车辆是否行驶在恶劣天气环境中；如果车辆行驶在恶劣天气环境中，主控模块10计算车辆的限速速度，并将该限速速度发送给执行模块14或者提醒模块15，以使执行模块14根据限速速度调整车辆的当前速度或者提醒模块15播报限速速度。

在具体实现时，主控模块10根据雷达传感器11能持续识别目标而摄像模块12无法持续识别相应目标、以及定位模块13确认当前道路车道线清晰而摄像模块12无法持续识别车道线，来实时判断车辆是否遭遇恶劣天气环境。然后，根据摄像模块12是否无法识别的目标距离位置和车道线距离位置划分区域，判断恶劣天气环境对视觉的影响距离和区域，结合置信度和区域位置设置不同区域受恶劣天气环境对视觉感知影响的风险系数，首先在可识别区域内规划行驶路径和车速、加速度，如果不能满足规划要求则额外利用风险区域，一起规划估算恶劣天气环境影响行驶风险，找出风险较低的规划轨迹，计算限速速度。

在确定车辆处于恶劣天气环境时，将限速速度和规划信息输出至提醒模块15，以使提醒模块15进行显示或语音提醒驾驶员限速，进行鸣笛或者闪灯给其他道路使用者提醒；并且，在驾驶员设置授权恶劣天气环境下执行自动限速时，控制执行模块14执行限速速度，也即是将车辆的当前速度自动调整为限速速度。

在一些实施例中，上述提醒模块15还用于设置授权恶劣天气环境下是否执行自动限速、遭遇恶劣天气环境提醒和限速提醒、对其他道路使用者进行鸣笛或者闪灯提醒。

本发明实施例提供的一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统，首先雷达传感器检测车辆前方的目标，并将得到的检测信息发送给主控模块；摄像模块识别车辆前方的目标，并将得到的识别信息发送给主控模块；定位模块获取车辆前方的车道线信息，并将车道线信息发送给主控模块；主控模块根据接收的检测信息、识别信息和车道线信息，判断车辆是否行驶在恶劣天气环境中；如果车辆行驶在恶劣天气环境中，主控模块计算车辆的限速速度，并将限速速度发送给执行模块或者提醒模块，以使执行模块根据限速速度调整车辆的当前速度或者提醒模块播报限速速度。本发明让车辆能够自动实时识别恶劣天气环境，针对不同情况的恶劣天气环境提醒驾驶员限速，或者自动控制车辆限速，同时提醒其他道路使用者注意；降低恶劣天气环境尤其是突发恶劣天气环境下的交通事故和人员伤亡。

本发明实施例还提供了另一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统，该系统在上述实施例的基础上实现；如图2所示，该系统包括：主控模块10，以及与该主控模块10块连接的雷达传感器11、摄像模块12、定位模块13、执行模块14和提醒模块15。

具体地，上述系统还包括：与主控模块10连接的激光雷达模块20；该激光雷达模块用于检测车辆前方的车道线，以及计算车道线与车辆的距离，并将车道线的数据和距离发送至主控模块10。主控模块10可以根据激光雷达发送的车道线的数据确定激光雷达是否可以持续识别车道线。

在具体实现时，主控模块10可以根据雷达传感器11能持续识别目标而摄像模块12无法持续识别相应目标、以及定位模块13确认当前道路车道线清晰或激光雷达模块20能持续识别车道线而摄像模块12无法持续识别车道线，来实时判断车辆是否遭遇恶劣天气环境。

上述车辆行驶恶劣天气环境的识别系统，该方式能够使车辆自动实时识别恶劣天气环境，针对恶劣天气环境提醒驾驶员限速，或自动控制车辆限速，从而可降低恶劣天气环境下的交通事故。

针对于上述车辆行驶恶劣天气环境的识别系统的实施例，本发明实施例提供了一种车辆行驶恶劣天气环境的识别方法，该方法应用于上述车辆行驶恶劣天气环境的识别系统；如图3所示，该方法包括如下具体步骤：

步骤S302，通过雷达传感器检测车辆前方的目标，并将得到的检测信息发送给主控模块。

步骤S304，通过摄像模块识别车辆前方的目标，并将得到的识别信息发送给主控模块。

步骤S306，通过定位模块获取车辆前方的车道线信息，并将车道线信息发送给主控模块。

步骤S308，通过主控模块，根据接收的检测信息、识别信息和车道线信息，判断车辆是否行驶在恶劣天气环境中。

步骤S310，如果车辆行驶在恶劣天气环境中，通过主控模块计算车辆的限速速度，并将限速速度发送给执行模块或者提醒模块，以使执行模块根据限速速度调整车辆的当前速度或者提醒模块播报限速速度。

在具体实现时，主控模块根据雷达传感器能持续识别目标而摄像模块无法持续识别相应目标、以及定位模块确认当前道路车道线清晰而摄像模块无法持续识别车道线，来实时判断车辆是否遭遇恶劣天气环境。然后，根据摄像模块是否无法识别的目标距离位置和车道线距离位置划分区域，判断恶劣天气环境对视觉的影响距离和区域，结合置信度和区域位置设置不同区域受恶劣天气环境对视觉感知影响的风险系数，首先在可识别区域内规划行驶路径和车速、加速度，如果不能满足规划要求则额外利用风险区域，一起规划估算恶劣天气环境影响行驶风险，找出风险较低的规划轨迹，计算限速速度。

在具体实现时，在车辆行驶的过程中，主控模块10会一直监听车辆的当前车速，然后在监听到车速大于阈值且检测到行驶在恶劣天气环境，以及检测到因恶劣天气环境输出的限速速度时，判断是否根据该限速速度自动调整车速；如果是，则控制车辆限速、鸣笛或者闪灯提请其他道路使用者注意；如果不是，提醒驾驶员恶劣天气限速、鸣笛或者闪灯提请其他道路使用者注意。

上述车辆行驶恶劣天气环境的识别系统方法，可以让车辆能够自动实时识别恶劣天气环境，针对不同情况的恶劣天气环境提醒驾驶员限速，或者自动控制车辆限速，同时提醒其他道路使用者注意；降低恶劣天气环境尤其是突发恶劣天气环境下的交通事故和人员伤亡。

本发明实施例还提供了另一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统，该方法在上述实施例方法的基础上实现；该方法重点描述通过主控模块，根据接收的检测信息、识别信息和车道线信息的具体过程(具体通过下述步骤S40-40实现)；如图4所示，该方法包括如下具体步骤：

步骤S402，通过雷达传感器检测车辆前方的目标，并将得到的检测信息发送给主控模块。

步骤S404，通过摄像模块识别车辆前方的目标，并将得到的识别信息发送给主控模块。

步骤S406，通过定位模块获取车辆前方的车道线信息，并将车道线信息发送给主控模块。

步骤S408，通过主控模块，判断是否检测信息中是否包含有目标；如果包含有目标，执行步骤S410；如果识别信息中未包含有目标，执行步骤S414。

上述目标包括前方车辆、行人或者车道线等。

步骤S410，判断识别信息中是否包含有目标；如果识别信息中未包含有目标，执行步骤S412；如果识别信息中未包含有目标，执行步骤S418。

步骤S412，确定车辆行驶在恶劣天气环境中，并通过主控模块计算车辆的限速速度，并将限速速度发送给执行模块或者提醒模块，以使执行模块根据限速速度调整车辆的当前速度或者提醒模块播报限速速度。

在具体实现时，通过主控模块，可以根据检测信息和识别信息，确定风险区域和可识别区域；其中，识别信息和检测信息中均可检测到的区域为可识别区域，检测信息可检测到但识别信息检测不到的区域为危险区域；然后根据预设的规划要求，在可识别区域或者风险区域内规划行驶路径、限速车速和加速度。

具体地，上述根据预设的规划要求，在可识别区域或者所述风险区域内规划行驶路径、限速车速和加速度的步骤，可以通过下述步骤10-11实现：

步骤10，根据规划要求，在可识别区域内规划行驶路径、限速车速和加速度。

步骤11，如果在可识别区域不能满足规划要求，利用风险区域规划计算风险系数，并得到风险系数最低时满足规划要求的行驶路径、限速车速和加速度。

步骤S414，判断车道线信息中指示的车道线是否清晰；如果车道线不清晰，执行步骤S416；否则，执行步骤S418。

在一些实施例中，还可以通过激光雷达模块检测车辆前方的车道线，并将车道线的数据发送至主控模块。因此，步骤S414还可以替换为下述方式：判断车道线信息中指示的车道线是否清晰以及车道线的数据是否正常。

如果车道线不清晰且车道线的数据异常，执行下述步骤S416。

步骤S416，判断识别信息中的车道线与车辆的距离是否超过距离阈值；如果超过距离阈值，执行步骤S412；否则，执行步骤S418。

步骤S418，车辆正常行驶。

在一些实施例中，首先判断雷达传感器发送的检测信息是否指示检测到车辆前方有目标，如果检测到车辆前方有目标，在摄像模块的摄像头正常工作的情况下，判断摄像模块无法感知的雷达传感器检测到的目标的信息是否超过阈值，如果超过阈值，确定当前车辆行驶在恶劣天气环境中，并计算限速速度。如果雷达传感器发送的检测信息没有指示检测到前方有目标，定位模块会判断当前道路车道线是否清晰或激光雷达车道线是否清晰，如果均清晰，摄像模块会检测车道线最远距离(该最远距离是指视觉感知的车道线离自车最远距离)是否低于预设阈值，且持续超过该预设阈值，如果是，确定当前车辆行驶在恶劣天气环境中。否则，车辆继续正常行驶。

上述车辆行驶恶劣天气环境的识别系统方法，能够识别恶劣天气并提醒驾驶员限速行驶或者自动控制车辆限速行驶，降低恶劣天气下的车祸事故和人员伤亡。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种车辆行驶恶劣天气环境的识别系统，其特征在于，所述系统包括：主控模块，以及与所述主控模块连接的雷达传感器、摄像模块、定位模块、执行模块和提醒模块；

所述雷达传感器用于检测车辆前方的目标，并将得到的检测信息发送给所述主控模块；所述摄像模块用于识别车辆前方的目标，并将得到的识别信息发送给所述主控模块；所述定位模块用于获取车辆前方的车道线信息，并将所述车道线信息发送给所述主控模块；

所述主控模块用于根据接收的所述检测信息、所述识别信息和所述车道线信息，判断所述车辆是否行驶在恶劣天气环境中；

如果所述车辆行驶在恶劣天气环境中，所述主控模块计算所述车辆的限速速度，并将所述限速速度发送给所述执行模块或者所述提醒模块，以使所述执行模块根据所述限速速度调整车辆的当前速度或者所述提醒模块播报所述限速速度。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述定位模块还用于提供所述车辆的位置信息。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：与所述主控模块连接的激光雷达模块；

所述激光雷达模块用于检测所述车辆前方的车道线，以及计算所述车道线与所述车辆的距离，并将所述车道线的数据和所述距离发送至所述主控模块。

4.一种车辆行驶恶劣天气环境的识别方法，其特征在于，所述方法应用于权利要求1-3任一项所述的车辆行驶恶劣天气环境的识别系统；所述方法包括：

通过雷达传感器检测车辆前方的目标，并将得到的检测信息发送给主控模块；

通过摄像模块识别车辆前方的目标，并将得到的识别信息发送给所述主控模块；

通过定位模块获取车辆前方的车道线信息，并将所述车道线信息发送给所述主控模块；

通过所述主控模块，根据接收的所述检测信息、所述识别信息和所述车道线信息，判断所述车辆是否行驶在恶劣天气环境中；

如果所述车辆行驶在恶劣天气环境中，通过所述主控模块计算所述车辆的限速速度，并将所述限速速度发送给执行模块或者提醒模块，以使所述执行模块根据所述限速速度调整车辆的当前速度或者所述提醒模块播报所述限速速度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述主控模块，根据接收的所述检测信息、所述识别信息和所述车道线信息，判断所述车辆是否行驶在恶劣天气环境中的步骤，包括：

通过所述主控模块，判断是否所述检测信息中是否包含有目标；如果包含有所述目标，判断所述识别信息中是否包含有所述目标；如果所述识别信息中未包含有所述目标，确定所述车辆行驶在恶劣天气环境中。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述检测信息中未包含有所述目标，判断所述车道线信息中指示的车道线是否清晰；

如果所述车道线不清晰，判断所述识别信息中的所述车道线与所述车辆的距离是否超过距离阈值；

如果超过所述距离阈值，确定所述车辆行驶在恶劣天气环境中。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过激光雷达模块检测所述车辆前方的车道线，并将所述车道线的数据发送至所述主控模块。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过所述主控模块，根据接收的所述检测信息、所述识别信息和所述车道线信息，判断所述车辆是否行驶在恶劣天气环境中的步骤，包括：

通过所述主控模块，判断是否所述检测信息中是否包含有目标；如果未包含有所述目标，判断所述车道线信息中指示的车道线是否清晰以及所述车道线的数据是否正常；

如果所述车道线不清晰且所述车道线的数据异常，判断所述识别信息中的所述车道线与所述车辆的距离是否超过距离阈值；

如果超过所述距离阈值，确定所述车辆行驶在恶劣天气环境中。

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述主控模块计算所述车辆的限速速度的步骤，包括：

通过所述主控模块，根据所述检测信息和所述识别信息，确定风险区域和可识别区域；其中，所述识别信息和所述检测信息中均可检测到的区域为所述可识别区域，所述检测信息可检测到但所述识别信息检测不到的区域为危险区域；

根据预设的规划要求，在所述可识别区域或者所述风险区域内规划行驶路径、限速车速和加速度。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据预设的规划要求，在所述可识别区域或者所述风险区域内规划行驶路径、限速车速和加速度的步骤，包括：

根据所述规划要求，在所述可识别区域内规划所述行驶路径、所述限速车速和所述加速度；

如果在所述可识别区域不能满足所述规划要求，利用所述风险区域规划计算风险系数，并得到风险系数最低时满足所述规划要求的所述行驶路径、所述限速车速和所述加速度。

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