CN114506333A - 路面附着系数确定方法、装置、设备以及自动驾驶车辆 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了路面附着系数确定方法、装置、设备以及自动驾驶车辆，涉及人工智能领域，尤其涉及智能交通和自动驾驶领域。具体实现方案为：基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果；其中，M为大于1的整数；根据车辆在目标路段上的行驶工况，在M个路面附着系数估算结果中选取N个路面附着系数估算结果；其中，N为小于等于M的正整数；基于N个路面附着系数估算结果，确定目标路段的路面附着系数。根据本公开的技术，能够准确的确定路面附着系数。

Description

路面附着系数确定方法、装置、设备以及自动驾驶车辆
技术领域
本公开涉及人工智能领域技术领域，尤其涉及智能交通和自动驾驶领域。
背景技术
随着汽车工业的发展，汽车保有量持续增加，交通事故也随之增加。道路状况是影响交通安全的重要因素。路面附着系数用于评估路面的湿滑状况，可用于对道路安全作出预警。为了减少交通事故的发生，需要提高估算路面附着系数的准确性，有助于提高自动驾驶车辆运行安全。
发明内容
本公开提供了一种路面附着系数确定方法、装置、设备以及自动驾驶车辆。
根据本公开的一方面，提供了一种路面附着系数确定方法，包括：
基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果；其中，M为大于1的整数；
根据车辆在目标路段上的行驶工况，在M个路面附着系数估算结果中选取N个路面附着系数估算结果；其中，N为小于等于M的正整数；
基于N个路面附着系数估算结果，确定目标路段的路面附着系数。
根据本公开的另一方面，提供了一种路面附着系数确定装置，包括：
估算模块，用于基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果；其中，M为大于1的整数；
选取模块，用于根据车辆在目标路段上的行驶工况，在M个路面附着系数估算结果中选取N个路面附着系数估算结果；其中，N为小于等于M的正整数；
确定模块，用于基于N个路面附着系数估算结果，确定目标路段的路面附着系数。
根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开实施例中任意一种路面附着系数确定方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开实施例中任意一种路面附着系数确定方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本公开实施例中任意一种路面附着系数确定方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括本公开实施例中的电子设备
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：基于不同的车辆状态参数得到多个路面附着系数估算结果，并根据车辆在目标路段上的行驶工况，选取部分或全部路面附着系数估算结果，基于选取的路面附着系数估算结果，确定目标路段的路面附着系数。使得车辆在不同的行驶工况下均可以更准确地确定路面附着系数。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是根据本公开一实施例的路面附着系数确定方法的流程图；
图2是根据本公开另一实施例的路面附着系数确定方法的流程图；
图3是根据本公开另一实施例的路面附着系数确定方法的流程图；
图4是根据本公开一实施例的车速曲线、轮速曲线、车轮加速度曲线、车轮压力曲线和滑移率曲线示意图；
图5是根据本公开一实施例的动力学曲线的示意图；
图6是根据本公开一实施例的路面附着系数确定方法的具体流程示意图；
图7是根据本公开一实施例的路面附着系数确定装置的框图；
图8是根据本公开另一实施例的路面附着系数确定装置的框图；
图9是用来实现本公开实施例的路面附着系数确定方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是根据本公开一实施例的路面附着系数确定方法的流程图。如图1所示，该方法可以包括：
S101、基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果；其中，M为大于1的整数；
S102、根据车辆在目标路段上的行驶工况，在M个路面附着系数估算结果中选取N个路面附着系数估算结果；其中，N为小于等于M的正整数；
S103、基于N个路面附着系数估算结果，确定目标路段的路面附着系数。
在步骤S101中，示例性地，目标路段可以是指定的路段，也可以是任意路段。车辆行驶在目标路段时，车辆上的传感器会采集车辆的状态参数，状态参数可以包括以下至少一种：车速、轮速、车轮加速度、车轮偏向角、横向摆角速度、方向盘转角和方向盘力矩。上述车辆可以是自动驾驶车辆。
示例性地，可以是根据一个状态参数确定一个路面附着系数估算结果，还可以是根据多个状态参数确定一个路面附着系数估算结果。
在步骤S102中，示例性地，行驶工况指车辆行驶过程中的工作状况，行驶工况可以包括以下至少一种：制动工况、驱动工况、转向工况、倒车工况和滑行工况。行驶工况可以对应多个路面附着系数估算结果，也可以对应一个路面附着系数结果。需要说明的是，在行驶工况为倒车工况或滑行工况的情况下，不选取路面附着系数估算结果。
在步骤S103中，示例性地，当确定多个路面附着系数估算结果的情况下，可以根据权重因子对路面附着系数估算结果进行计算。其中，权重因子由车辆的行驶工况决定。
本公开的技术方案中，基于不同的车辆状态参数得到多个路面附着系数估算结果，并根据车辆在目标路段上的行驶工况，在M个路面附着系数估算结果中选取部分或全部路面附着系数估算结果，基于选取的路面附着系数估算结果，确定目标路段的路面附着系数。使得车辆在不同的行驶工况下均可以更准确地确定路面附着系数。
在一种实施方式中，其中，M个状态参数包括与车轮纵向力对应的车辆状态参数、与车轮侧向力对应的车辆状态参数以及与牵引力系数对应的车辆状态参数中的至少一个。
示例性地，在M个状态参数为与车轮纵向力对应的车辆状态参数的情况下，确定与车轮纵向力对应的路面附着系数估算结果。
在M个状态参数为与车轮侧向力对应的车辆状态参数的情况下，确定与车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果。
在M个状态参数为与牵引力系数对应的车辆状态参数的情况下，确定与牵引力系数对应的路面附着系数估算结果。
在本实施例中，根据M个状态参数包括的车辆状态参数确定对应的路面附着系数估算结果，从而可以从多个角度确定路面附着系数。例如，若M个状态参数包括与车轮纵向力对应的车辆状态参数、与车轮侧向力对应的车辆状态参数，则确定车轮纵向力对应的路面附着系数估算结果和车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果。
进一步地，根据车辆在目标路段上的行驶工况，在M个路面附着系数估算结果中选取N个路面附着系数估算结果，包括：
在行驶工况为制动工况的情况下，选取与车轮纵向力对应的路面附着系数估算结果；
在行驶工况为转向工况的情况下，选取与车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果；
在行驶工况为驱动工况的情况下，选取与车轮纵向力对应的路面附着系数估算结果和与牵引力系数对应的路面附着系数估算结果；
在行驶工况为转向工况和制动工况的情况下，选取与车轮纵向力对应的路面附着系数估算结果和与车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果；
在行驶工况为转向工况和驱动工况的情况下，选取与车轮纵向力对应的路面附着系数估算结果、与车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果和与牵引力系数对应的路面附着系数估算结果。
在行驶工况为倒车工况和/或滑行工况的情况下，不对上述估算结果进行选取或将选取的估算结果的权重因子调整为0。
在一种实施方式中，如图2所示，与牵引力系数对应的车辆状态参数包括驱动车轮脉冲数和非驱动车轮的脉冲数；
基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果，包括：
S201、基于驱动车轮脉冲数和非驱动车轮的脉冲数确定牵引力系数；
S202、基于牵引力系数与车辆的驱动方式，确定与牵引力系数对应的路面附着系数估算结果。
其中，车辆的驱动方式包括：前驱、后驱和四驱。每一个驱动方式对应设置有插值表，其中，插值表是根据各个不同驱动方式的车辆，在0-100km/h的几种典型路面附着情况下进行实验，同时计算不同条件下的牵引力系数，确定的牵引力系数和路面附着系数估算结果的对应关系表。
在本实施例中，
Figure BDA0003517174730000051
其中，NWPND为特定时间间隔或选定距离的非驱动车轮的脉冲数，NWPD为特定时间间隔或选定距离的驱动车轮脉冲数，TI为牵引力系数。
在确定车辆的驱动方式后，根据车辆的驱动方式确定对应的插值表，根据牵引力系数在插值表中查找对应的路面附着系数估算结果。由此可见，无需限定时间长度和距离长度，也可以通过车轮的脉冲数确定牵引力系数，从而无需测量精确距离，也可以根据牵引力系数准确地确定路面附着系数估算结果。
在一种实施方式中，其中，与车辆纵向力对应的车辆状态参数包括车速、轮速以及车轮加速度；
基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果，包括：
S301、基于车辆在目标路段上的行驶过程中的各个时间点的车速和轮速，确定滑移率曲线；
S302、基于车辆在目标路段上的行驶过程中的各个时间点的车轮加速度，确定车轮加速度峰值；
S303、在滑移率曲线中确定与车轮加速度峰值对应的滑移率；
S304、基于与车轮加速度峰值对应的滑移率确定与车轮纵向力对应的路面附着系数估算结果。
示例性地，可以通过车辆上的各个传感器采集车速、轮速、车轮加速度和车轮滚动角速度，滑移率可以根据车速、轮速、车轮滚动角速度和车轮半径进行计算，公式如下：
Figure BDA0003517174730000061
vw＝ω*r；其中，s为滑移率，vw为车轮速度，v为车速，ω为车轮滚动角速度，r为车轮半径。
在本实施例中，如图4所示，在行驶工况处于非线性区的情况下，计算各个时间点的滑移率之后，得到滑移率曲线，并根据各个时间点的车速、轮速、车轮加速度和车轮压力，分别得到车速曲线、轮速曲线、车轮加速度曲线和车轮压力曲线。
在保证防抱死制动系统以及牵引力控制系统开始工作(即滑移率到达峰值)，同时保证至少有一次控制车轮增压，泄压，保压的过程的情况下，确定出的路面附着系数的估算结果比较准确，因此，基于上述车速曲线、轮速曲线、车轮加速度曲线、车轮压力曲线以及上述条件确定车轮加速度峰值对应的时间点。基于车轮加速度峰值所处的时间点对应的滑移率计算车轮纵向力，例如，利用魔术公式对滑移率计算得到车轮纵向力。由于车轮纵向力的计算结果较为准确，所以，基于车轮纵向力确定车轮纵向力对应的路面附着系数的估算结果准确性更高。
例如，车轮纵向力对应的路面附着系数的估算结果的计算公式如下：
Figure BDA0003517174730000071
式中：μ1为车轮纵向力对应的路面附着系数估算值，Fx为车轮纵向力，Fz为车轮垂向载荷。
进一步地，在行驶工况处于线性区的情况下，通过最小二乘法计算滑移率、车轮纵向力得到斜率梯度数，再对斜率梯度数进行线性插值计算可以得到在行驶工况下的路面附着系数估算结果。由此可见，判断行驶工况是否处于线性区，覆盖了车辆运行的各种工况，使得计算出的路面附着系数估算结果更具有针对性。
最小二乘法计算公式如下：
Yi＝β0+β1xi
Figure BDA0003517174730000072
Figure BDA0003517174730000073
其中，xi为滑移率的第i个采样值，yi为车轮纵向力的第i个采样值，β0为样本回归模型估算系数，β1为样本回归模型估算系数，Yi为路面附着系数估算结果。
在一种实施方式中，其中，与车轮侧向力对应的车辆状态参数包括车轮侧偏角和车轮侧向力；
基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果，包括：
在车辆的行驶工况处于线性区的情况下，基于车辆在目标路段上的车轮侧偏角、车轮侧向力以及最小二乘法，确定与车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果。
示例性地，车辆侧向力与转向工况对应，即在行驶工况包括转向工况的情况下，计算与车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果。
示例性地，在车辆的行驶工况处于线性区的情况下，通过最小二乘法计算车轮侧偏角、车轮侧向力得到斜率梯度数，再对斜率梯度数进行线性插值计算可以得到在行驶工况下的路面附着系数估算结果。由此可见，判断行驶工况是否处于线性区，覆盖了车辆运行的各种工况，使得计算出的路面附着系数估算结果更具有针对性。
最小二乘法计算公式如下：
Yi＝β0+β1xi
Figure BDA0003517174730000081
Figure BDA0003517174730000082
其中，xi为轮胎侧偏角的第i个采样值，yi为轮胎侧向力的第i个采样值，β0为样本回归模型估算系数，β1为样本回归模型估算系数，Yi为路面附着系数估算结果。
在一种实施方式中，其中，基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果，还包括：
在车辆的行驶工况处于非线性区的情况下，基于车辆在目标路段上的车轮侧偏角、车轮侧向力以及横向轮胎动力学模型，确定与车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果。
在本实施例中，如图5所示，横向轮胎动力学模型为动力学曲线，从曲线中可以在非线性区中选择轮胎侧向力进入饱和区的侧偏角(即车轮侧向力峰值之后对应的侧偏角)。获取轮胎回正力矩和轮胎拖距，根据轮胎回正力矩和轮胎拖距计算得到车轮侧向力，根据车轮侧向力和车轮偏侧角计算得到车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果，具体公式如下：
Figure BDA0003517174730000083
其中，Mz为轮胎回正力矩，e为轮胎拖距，α为车轮偏侧角。
由此可见，在行驶工况处于非线性区的情况下，依然可以准确地计算出路面附着系数估算结果。
在一种实施方式中，该方法，还包括：
基于目标路段的路面附着系数和车辆使用的附着系数，确定车辆的安全裕度。
示例性地，安全裕度＝路面附着系数-车辆使用附着系数；当确定目标路段的路面附着系数后，车辆可以根据目标路段的路面附着系数确定目标路面的状况，结合车辆使用的附着系数确定车辆的安全裕度，从而帮助驾驶员全面了解车辆当前是否安全，进而保证了驾驶员的驾驶安全。若当前车辆是自动驾驶车辆，那么可以直接根据安全裕度控制车辆的各项驾驶参数，使得车辆驾驶更加安全。
在一种实施方式中，该方法，还包括：
基于安全裕度，控制所述车辆行驶。
示例性地，在根据路面附着系数和车辆使用附着系数计算出安全裕度之后，可以根据安全裕度调整自动驾驶车辆行驶参数，如速度、加速度等等参数。从而可以保证自动驾驶车辆运行安全。例如，可以通过设置一个或多个阈值来判断安全裕度所对应的路面状况，在安全裕度较高的情况下，说明当前路段的路面状况较好，那么可以维持当前的驾驶策略，也可以适应性的提升自动驾驶车辆行驶参数。在安全裕度较低的情况下，说明当前路段的路面状况较差，那么可以采用较为保守的驾驶策略，例如，降低自动驾驶车辆行驶参数。
以下进行举例说明：
如图6所示，确定车辆的驱动方式，并输入车辆的状态参数，判断车辆的行驶工况，还需要区分行驶工况处于线性区还是非线性区，根据行驶工况筛选出至少一个路面附着系数估算结果，对各个路面附着系数估算结果分配权重因子计算得到目标路段的路面附着系数，以保证路面附着系数不发生跳变毛刺对后续应用产生影响。其中，权重因子考虑车辆的行驶工况，由于滑移率会影响与车轮纵向力对应的路面附着系数估算结果，轮胎侧偏角会影响与车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果，因此根据滑移率和轮胎侧偏角的大小调整权重因子，使得计算出的路面附着系数更准确。再根据目标路段的路面附着系数和车辆使用附着系数确定安全裕度，可以将安全裕度在车辆上进行显示，以帮助驾驶员了解路面状况。
图7是根据本公开一实施例的路面附着系数确定装置的框图。如图7所示，该装置可以包括：
估算模块701，用于基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果；其中，M为大于1的整数；
选取模块702，用于根据车辆在目标路段上的行驶工况，在M个路面附着系数估算结果中选取N个路面附着系数估算结果；其中，N为小于等于M的正整数；
确定模块703，用于基于N个路面附着系数估算结果，确定目标路段的路面附着系数。
在一种实施方式中，其中，M个状态参数包括与车轮纵向力对应的车辆状态参数、与车轮侧向力对应的车辆状态参数以及与牵引力系数对应的车辆状态参数中的至少一个。
在一种实施方式中，如图7所示，与牵引力系数对应的车辆状态参数包括驱动车轮脉冲数和非驱动车轮的脉冲数；
估算模块701，还用于：基于驱动车轮脉冲数和非驱动车轮的脉冲数确定牵引力系数；
基于牵引力系数与车辆的驱动方式，确定与牵引力系数对应的路面附着系数估算结果。
在一种实施方式中，如图7所示，与车辆纵向力对应的车辆状态参数包括车速、轮速以及车轮加速度；
估算模块701，还用于：基于车辆在目标路段上的行驶过程中的各个时间点的车速和轮速，确定滑移率曲线；
基于车辆在目标路段上的行驶过程中的各个时间点的车轮加速度，确定车轮加速度峰值；
在滑移率曲线中确定与车轮加速度峰值对应的滑移率；
基于与车轮加速度峰值对应的滑移率确定与车轮纵向力对应的路面附着系数估算结果。
在一种实施方式中，如图7所示，与车轮侧向力对应的车辆状态参数包括车轮侧偏角和车轮侧向力；
估算模块701，还用于：在车辆的行驶工况处于线性区的情况下，基于车辆在目标路段上的车轮侧偏角、车轮侧向力以及最小二乘法，确定与车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果。
在一种实施方式中，如图7所示，估算模块701，还用于在车辆的行驶工况处于非线性区的情况下，基于车辆在目标路段上的车轮侧偏角、车轮侧向力以及横向轮胎动力学模型，确定与车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果。
图8是根据本公开另一实施例的路面附着系数确定装置的框图。如图8所示，该装置可以包括：
估算模块801，用于基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果；
选取模块802，用于根据车辆在目标路段上的行驶工况，在M个路面附着系数估算结果中选取N个路面附着系数估算结果；
确定模块803，用于基于N个路面附着系数估算结果，确定目标路段的路面附着系数；
提醒模块804，用于基于目标路段的路面附着系数和车辆使用的附着系数，确定车辆的安全裕度。
这样，本公开实施例的装置，基于不同的车辆状态参数得到多个路面附着系数估算结果，并根据车辆在目标路段上的行驶工况，在M个路面附着系数估算结果中选取部分或全部路面附着系数估算结果，基于选取的路面附着系数估算结果，确定目标路段的路面附着系数。使得车辆在不同的行驶工况下均可以更准确地确定路面附着系数。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。可选地，该电子设备可以应用于自动驾驶车辆。也就是说，本公开还提供一种自动驾驶车辆，包括该电子设备。该自动驾驶车辆能够更准确地确定路面附着系数，从而保证自动驾驶车辆运行安全。
图9示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备900的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图9所示，设备900包括计算单元901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的计算机程序或者从存储单元908加载到随机访问存储器(RAM)903中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还可存储设备900操作所需的各种程序和数据。计算单元901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。
设备900中的多个部件连接至I/O接口905，包括：输入单元906，例如键盘、鼠标等；输出单元907，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元908，例如磁盘、光盘等；以及通信单元909，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元909允许设备900通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元901可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元901的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元901执行上文所描述的各个方法和处理，例如路面附着系数确定方法。例如，在一些实施例中，路面附着系数确定方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元908。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 902和/或通信单元909而被载入和/或安装到设备900上。当计算机程序加载到RAM 903并由计算单元901执行时，可以执行上文描述的路面附着系数确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元901可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行路面附着系数确定方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (20)

1.一种路面附着系数确定方法，包括：
基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与所述M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果；其中，M为大于1的整数；
根据所述车辆在所述目标路段上的行驶工况，在所述M个路面附着系数估算结果中选取N个路面附着系数估算结果；其中，N为小于等于M的正整数；
基于所述N个路面附着系数估算结果，确定所述目标路段的路面附着系数。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述M个状态参数包括与车轮纵向力对应的车辆状态参数、与车轮侧向力对应的车辆状态参数以及与牵引力系数对应的车辆状态参数中的至少一个。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述与牵引力系数对应的车辆状态参数包括驱动车轮脉冲数和非驱动车轮的脉冲数；
所述基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与所述M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果，包括：
基于驱动车轮脉冲数和非驱动车轮的脉冲数确定所述牵引力系数；
基于所述牵引力系数与所述车辆的驱动方式，确定与所述牵引力系数对应的路面附着系数估算结果。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述与车辆纵向力对应的车辆状态参数包括车速、轮速以及车轮加速度；
所述基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与所述M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果，包括：
基于所述车辆在目标路段上的行驶过程中的各个时间点的车速和轮速，确定滑移率曲线；
基于所述车辆在目标路段上的行驶过程中的各个时间点的车轮加速度，确定车轮加速度峰值；
在所述滑移率曲线中确定与所述车轮加速度峰值对应的滑移率；
基于与所述车轮加速度峰值对应的滑移率确定与所述车轮纵向力对应的路面附着系数估算结果。
5.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其中，所述与车轮侧向力对应的车辆状态参数包括车轮侧偏角和车轮侧向力；
所述基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与所述M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果，包括：
在所述车辆的行驶工况处于线性区的情况下，基于所述车辆在所述目标路段上的车轮侧偏角、车轮侧向力以及最小二乘法，确定与所述车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与所述M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果，还包括：
在所述车辆的行驶工况处于非线性区的情况下，基于所述车辆在所述目标路段上的车轮侧偏角、车轮侧向力以及横向轮胎动力学模型，确定与所述车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，还包括：
基于目标路段的路面附着系数和所述车辆使用的附着系数，确定所述车辆的安全裕度。
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
基于所述安全裕度，控制所述车辆行驶。
9.一种路面附着系数确定装置，包括：
估算模块，用于基于车辆在目标路段上的M个状态参数，确定与所述M个状态参数分别对应的M个路面附着系数估算结果；其中，M为大于1的整数；
选取模块，用于根据所述车辆在所述目标路段上的行驶工况，在所述M个路面附着系数估算结果中选取N个路面附着系数估算结果；其中，N为小于等于M的正整数；
确定模块，用于基于所述N个路面附着系数估算结果，确定所述目标路段的路面附着系数。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述M个状态参数包括与车轮纵向力对应的车辆状态参数、与车轮侧向力对应的车辆状态参数以及与牵引力系数对应的车辆状态参数中的至少一个。
11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述与牵引力系数对应的车辆状态参数包括驱动车轮脉冲数和非驱动车轮的脉冲数；
所述估算模块，还用于：
基于驱动车轮脉冲数和非驱动车轮的脉冲数确定所述牵引力系数；
基于所述牵引力系数与所述车辆的驱动方式，确定与所述牵引力系数对应的路面附着系数估算结果。
12.根据权利要求10或11所述的装置，其中，所述与车辆纵向力对应的车辆状态参数包括车速、轮速以及车轮加速度；
所述估算模块，还用于：
基于所述车辆在目标路段上的行驶过程中的各个时间点的车速和轮速，确定滑移率曲线；
基于所述车辆在目标路段上的行驶过程中的各个时间点的车轮加速度，确定车轮加速度峰值；
在所述滑移率曲线中确定与所述车轮加速度峰值对应的滑移率；
基于与所述车轮加速度峰值对应的滑移率确定与所述车轮纵向力对应的路面附着系数估算结果。
13.根据权利要求10-12中任一项所述的装置，其中，所述与车轮侧向力对应的车辆状态参数包括车轮侧偏角和车轮侧向力；
所述估算模块，还用于：
在所述车辆的行驶工况处于线性区的情况下，基于所述车辆在所述目标路段上的车轮侧偏角、车轮侧向力以及最小二乘法，确定与所述车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果。
14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述估算模块，还用于：
在所述车辆的行驶工况处于非线性区的情况下，基于所述车辆在所述目标路段上的车轮侧偏角、车轮侧向力以及横向轮胎动力学模型，确定与所述车轮侧向力对应的路面附着系数估算结果。
15.根据权利要求9-14中任一项所述的装置，还包括：
提醒模块，用于基于目标路段的路面附着系数和所述车辆使用的附着系数，确定所述车辆的安全裕度。
16.根据权利要求15所述的装置，还包括：
控制模块，用于基于所述安全裕度，控制所述车辆行驶。
17.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。
19.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-8中任一项所述的方法。
20.一种自动驾驶车辆，包括如权利要求17所述的电子设备。
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