CN116409325A - 车辆底盘控制方法、装置、车辆及计算机存储介质 - Google Patents

车辆底盘控制方法、装置、车辆及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种车辆底盘控制方法、装置、车辆及计算机存储介质，其中，车辆底盘控制方法包括：通过获取路面的激光雷达点云；根据激光雷达点云，确定路面的路况信息；根据路况信息，调整车辆底盘的参数。由此可以通过路面的激光雷达点云确定路况信息，使车辆可以在行驶时根据路况信息实时调整车辆底盘的参数，提高了车辆行驶的安全性。

Description

车辆底盘控制方法、装置、车辆及计算机存储介质
技术领域
本申请属于汽车技术领域，尤其涉及一种车辆底盘控制方法、装置、车辆及计算机存储介质。
背景技术
在车辆行驶过程中，车辆实际行驶的路况较为复杂，可能会遇到路况较差的道路，影响行车安全。
如果针对复杂的道路状况的信息采集不足，会导致对车辆行驶的路况信息判断不够准确，不能及时准确地调整车辆的行驶参数，适应不同路况，导致车辆行驶存在安全风险。
发明内容
本申请实施例提供一种车辆底盘控制方法、装置、车辆及计算机存储介质，能够对路况信息进行采集，以调整车辆底盘参数，提高行车安全。
第一方面，本申请实施例提供一种车辆底盘控制方法，方法包括：
获取路面的激光雷达点云；
根据所述激光雷达点云，确定所述路面的路况信息；
根据所述路况信息，调整所述车辆底盘的参数。
在一些实施例中，所述路况信息包括路面平整度，所述获取路面的激光雷达点云，包括：
通过激光雷达获取所述路面的多层点云；
对于每一目标层点云，获取所述目标层点云中每个点云高度方向上的坐标值，所述目标层点云为所述多层点云中的任意一层点云；
所述根据所述多层点云，确定所述路面的路况信息，包括：
根据所述每个点云在高度方向上的坐标值，确定所述路面的平整度。
在一些实施例中，所述根据所述每个点云在高度方向上的坐标值，确定所述路面的平整度，包括：
根据各目标层点云中每个点云高度方向上的坐标值，确定每一目标层点云在高度方向上的平均值；
根据所述每一目标层点云在高度方向上的平均值，确定各目标层点云的方差值；
根据各目标层点云的方差值，确定所述路面的平整度。
在一些实施例中，所述根据所述路况信息，调整所述车辆底盘的参数，包括：
基于所述路况信息，确定所述路况信息对应的目标参数；
将所述车辆的底盘参数设置为所述目标参数。
在一些实施例中，所述车辆包括摄像模组，所述路况信息包括道路类型，所述根据所述平整度，调整所述车辆底盘的参数之前，还包括：
通过所述摄像模组拍摄得到所述路面的路面图像；
将所述路面图像输入预先训练的路面类型识别模型，确定所述路面的道路类型；
所述根据所述平整度，调整所述车辆底盘的软硬程度，包括：
根据所述路面平整度和所述道路类型，调整所述车辆的参数。
在一些实施例中，所述方法还包括：
获取目标车辆在所述路面行驶的历史数据，所述目标车辆为在所述路面行驶的任一车辆，所述历史数据为所述目标车辆在所述路面上行驶的情况下的车辆底盘参数；
根据所述历史数据，调整所述车辆的底盘参数。
第二方面，本申请实施例提供了一种车辆底盘控制装置，装置包括：
第一获取模块，用于获取路面的激光雷达点云；
确定模块，用于根据所述激光雷达点云，确定所述路面的路况信息；
第一调整模块，用于根据所述路况信息，调整所述车辆底盘的参数。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中的指令由车辆的处理器执行时，使得所述车辆执行如第一方面所述的方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种车辆，所述车辆包括第三方面所述的计算机存储介质，或，第四方面所述的计算机程序产品。
本申请实施例的车辆底盘控制方法、装置、车辆及计算机存储介质，通过获取路面的激光雷达点云；根据激光雷达点云，确定路面的路况信息；根据路况信息，调整车辆底盘的参数。由此可以通过路面的激光雷达点云确定路况信息，使车辆可以在行驶时根据路况信息实时调整车辆底盘的参数，提高了车辆行驶的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，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是本申请一个实施例提供的车辆底盘控制方法的流程示意图；
图2是本申请一个实施例提供的多线激光雷达扫描的示意图；
图3是本申请一个实施例提供的车辆底盘控制装置的结构示意图；
图4是本申请又一个实施例提供的车辆的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
目前的车辆辅助驾驶技术，针对复杂的道路状况的信息采集不足，导致对车辆行驶的路况信息判断不够准确，不能及时调整车辆底盘参数，适应不同的路面状况，导致车辆行驶存在安全风险。
实际行车中，路面状况复杂，经常会经过颠簸路段、维修路段或者是崎岖的山路等等，常造成乘坐舒适性下降、行车安全性下降、车辆损伤风险升高。
基于上述研究发现，本申请实施例提供了一种车辆底盘控制方法的流程示意图。如图1所示，本申请实施例提供的车辆底盘控制方法包括如下步骤101-步骤103，其中：
步骤101，获取路面的激光雷达点云。
具体地，可以在车辆设置激光雷达，对车辆前方即将经过的道路进行激光扫描，获取路面的激光雷达点云。这里的路面可以是车辆行驶方向上预设范围内的路面，预设费可以是激光雷达的扫描范围，也可以是根据实际情况设置的范围。
步骤102，根据激光雷达点云，确定路面的路况信息。
激光雷达点云可以是三维激光雷达设备扫描得到的空间点的数据集，每一个点都包含了三维坐标信息，还可以包括颜色信息、反射强度信息、回波次数信息等。对上述点云数据进行分，可以确定路面的路况信息。
这里，路况信息包括但不限于用户感兴趣的路况，例如道路平整度、道路环境类型、与道路畅通程度相关的异常路况信息，一般的异常路况信息包括事故信息、拥堵信息、交通检查信息、封路信息、违章信息、积水/积雪信息、凝冰信息等。显然，路况信息还可以包括与交通环境相关的环境信息，环境信息可以包括车道元素、交通灯元素、交通标示元素中的一种或多种，车道元素例如为车道标线、车道方向等，交通灯元素例如为交通灯的路口位置、交通灯状态等，交通标示元素例如为限速标示等。
步骤103，根据路况信息，调整车辆底盘的参数。
在确定车辆即将行驶的路面的路况信息之后，可以根据路况信息，调整车辆底盘参数，以使车辆的行驶适应不同的路况，提高驾驶的舒适度，也提高了安全性。
这里车辆底盘参数可以是车辆的CDC(Continuous Damping Control，自动调节及不间断减震控制系统)参数，CDC系统可以根据车辆上的车身加速度传感器、车轮加速度传感器、以及横向加速度传感器等传感器的数据判断车辆行驶状态，由中央控制单元ECU进行运算。随后ECU对减震器上的CDC控制阀发出相应的指令，控制阀门的开度来提供适应当前状态的阻尼。在实际驾驶时，CDC在遇到颠簸路面时能够大大的削弱来自路面的震动和弹簧的反弹，使车身保持稳定，而在激烈驾驶时又能够提高悬挂的阻尼，提供足够的支撑力，并使底盘响应更加迅速，提高车辆的操控性。例如，在路面路况信息只是车辆行驶于颠簸路面的情况下，可以将悬挂阻尼的强度降低，从而有效吸收来自路面的震动，保证车辆行驶的平稳顺畅，在行驶于平缓路面时，可以提升悬挂阻尼的强度，加强车身的稳定性，使车辆平稳地保持高速行驶，提升驾乘的舒适性。
本申请实施例中，可以通过获取路面的激光雷达点云；根据激光雷达点云，确定路面的路况信息；根据路况信息，调整车辆底盘的参数。由此可以通过路面的激光雷达点云确定路况信息，使车辆可以在行驶时根据路况信息实时调整车辆底盘的参数，提高了车辆行驶的安全性。
在一些实施例中，上述路况信息可以包括路面平整度，上述步骤101中获取路面的激光雷达点云，可以包括：
通过激光雷达获取路面的多层点云；
对于每一目标层点云，获取目标层点云中每个点云高度方向上的坐标值，目标层点云为多层点云中的任意一层点云；
则上述步骤102中根据多层点云，确定路面的路况信息，可以包括：
根据每个点云在高度方向上的坐标值，确定路面的平整度。
具体地，可以通过激光雷达扫描车辆前方路面，获取路面的激光点云，如果路面的路况为高低起伏或者存在较多坑洼凸起，则车辆行驶在路面上会导致车辆发生颠簸，路面的点云数据中每个点云都包括点云所在位置的三维坐标，通过点云的高度方向上的坐标值，可以确定该点所在位置的路面高度，由此，通过激光装置扫描路面，可以获得多个点云所在位置的路面高度。
进一步为了方便计算，可以通过多线激光雷达获取路面的多层点云。多线激光雷达的每一线扫描都可获取一个层(layer)的点云，每个层包括x个点云。如图2所示为多线激光雷达扫描的示意图，图中标号1所示为多线激光雷达，标号2为点云层(layer)即一个扫描层，多线激光雷达可设置在车辆上，用于对车辆前进方向上的路面进行扫描。可以以多线激光雷达所在位置为三维直角坐标系的原点，垂直于地面方向为Z轴，车辆前进方向为X轴，垂直于车辆前行方向为Y轴，每个点云都有一个三维坐标点。
在本申请一种实施例中，上述根据每个点云在高度方向上的坐标值，确定路面的平整度，可以包括：
根据各目标层点云中每个点云高度方向上的坐标值，确定每一目标层点云在高度方向上的平均值；
根据每一目标层点云在高度方向上的平均值，确定各目标层点云的方差值；
根据各目标层点云的方差值，确定路面的平整度。
具体地，获取目标层点云中每个点云高度方向上的坐标值，并根据每个点云高度方向上的坐标值，根据每个点云层中各点云在高度方向上的坐标值，计算该点云层的平均高度坐标值，然后根据平均值计算得到每个点云层的方差值，根据每一点云层的方差值，即可得到路面平整度。
可选地，可以根据每个点云层的方差值计算得到点云层的平均方差值，平均方差值确定为路面平整度。
在一个示例中，如图2所示，多线激光雷达共有M+1光扫描到路面上，则在纵向区域地面上有从layer0到layerM等共计M+1云线。在水平方向上，激光雷达的水平视场角为hFOV，水平角分辨率为hResolution,则每个layer上总共有X＝hFOV/hResolution个点云数据。激光雷达前方的个点云层的点云数据，分别为：
Layer0：P01,P02，…，P0Y，…，P0X；
Layer1：P11,P12，…，P1Y，…，P1X；
LayerN：PN1,PN2，…，PNY，…，PNX；
…
LayerM：PM1,PM2…，PMY，…PMX；
其中，可以以多线激光雷达所在位置为三维直角坐标系的原点，垂直于地面方向为Z轴，车辆前进方向为X轴，垂直于车辆前行方向为Y轴，每个点云都有一个三维坐标点。
因为激光雷达的点云数据误差，会随着探测距离的增加而增大，所以选取30m距离范围内(即预设范围内的路面)的点云数据作为待检测点。假设LayerN离激光雷达距离为30m，则取layer0到layerN的数据作为待检测值。
获取layer0到layerN的点云的高度方向上的坐标值即高度值z值如下所示：
Layer0：Z01,Z02…Z0X
Layer1：Z11,Z12…Z1X
LayerN：ZN1,ZN2…ZNX。
通过以下公式(1)计算得到每个点云层的高度平均值，即LayerN的z平均值M：
M ＝ (ZN1+ZN2+…+ZNX)/X (1)
通过以下公式(2)计算得到每个点云层的方差值，即LayerN的方差值δN：
Figure BDA0004007102760000071
通过以下公式(3)计算得到路面平整度，即计算取Layer0到LayerN的平均方差值δ：
Figure BDA0004007102760000081
这里，得到的平均方差值越大说明路面越不平整。
在本申请一种实施例中，上述步骤103中的根据路况信息，调整车辆底盘的参数，可以包括：
基于路况信息，确定路况信息对应的目标参数；
将车辆的底盘参数设置为目标参数。
具体地，可以根据预先测试得到的在不同路况的路面行驶过程中对应的作家底盘参数，确定与路况信息对应的目标参数；然后，根据目标参数确定车辆底盘参数(例如，将当前车辆底盘的参数调整为目标参数)。
例如，可以通过测试按照路况信息的不同级别，分别记录多种路面情况下的参照数据，以进行基准控制。在车辆行驶到某未知崎岖路段，可以即时计算出该路段的不平整度方差值，然后与记录值作比较，得出最合适的底盘CDC参数来自动设置底盘，达到舒适驾驶的结果。
通过上述方式，可以根据路况信息自动调整车辆底盘参数，适应各种路面，从而提高舒适性和行车安全性。
在一些实施例中，还可以在车辆上安装摄像模组，则上述路况信息还可以包括道路类型，上述步骤103根据平整度，调整车辆底盘的参数之前还可以包括：
通过摄像模组拍摄得到路面的路面图像；
将路面图像输入预先训练的路面类型识别模型，确定路面的道路类型；
则步骤103可以包括：
根据路面平整度和道路类型，调整车辆的参数。
在本申请实施例中，在车辆上还可以设置有摄像模组，摄像模组用于拍摄路面图像。这里目标图像可以是摄像模组拍摄的车辆行驶过程中行驶路线范围内的路面，也拍摄路面周边环境包括建筑、障碍物等等。
预先训练的路面类型识别模型，则可以通过以下步骤训练得到：
根据摄像模组，拍摄得到多个路面的样本图像；
对每一样本图像根据样本图像中路面的特征信息进行标注，得到特征信息标签；
分别根据每个样本图像及其对应的特征信息标签构建训练样本；
根据多个训练样本，训练预设路面类型识别模型，直至满足训练停止条件，得到训练后的路面类型识别模型。
在得到路面类型识别模型之后，即将拍摄得到的当前路面图像输入至路面类型识别模型，即可确定路面的道路类型。
进而，根据路面平整度和道路类型，调整车辆底盘参数，以使车辆的行驶适应不同的路况，提高驾驶的舒适度，也提高了安全性。
在一些实施例中，上述方法还可以包括：
获取目标车辆在路面行驶的历史数据，目标车辆为在路面行驶的任一车辆，历史数据为目标车辆在路面上行驶的情况下的车辆底盘参数；
根据历史数据，调整车辆的底盘参数。
其中，目标车辆为在该路面上行驶过的其他车辆。因此，在本实施例中，可以通过获取其他车辆在行驶于该路面时所采用的底盘参数，来确定本车辆的车辆底盘参数，由此可以节约计算资源，提高底盘调整效率。即利用车路协同技术，获取其他车辆的历史行驶数据，来调整车辆底盘参数。
例如：在第一车辆在目标路面行驶的情况下，将与目标路面对应的底盘参数上传至云端服务器；则第二车辆行驶于目标路面时则可以直接冲云端服务器获取到与该路面对应的底盘参数。由此，可以通过将第一车辆在目标路面行驶确定的底盘参数来调整第二车辆在目标路面行驶时的底盘参数。
通过上述方式可以根据不同路况信息调整车辆底盘参数，提高行车安全。
图3示出了本申请实施例提供的车辆底盘控制装置的结构图。如图3所示，车辆底盘控制装置300包括：
第一获取模块301，用于获取路面的激光雷达点云；
确定模块302，用于根据激光雷达点云，确定路面的路况信息；
第一调整模块303，用于根据路况信息，调整车辆底盘的参数。
在本申请一种实施例中，路况信息包括路面平整度，上述获取模块301，包括：
第一获取单元，用于通过激光雷达获取路面的多层点云；
第二获取单元，用于对于每一目标层点云，获取目标层点云中每个点云高度方向上的坐标值，目标层点云为多层点云中的任意一层点云；
上述确定模块302，具体用于根据每个点云在高度方向上的坐标值，确定路面的平整度。
在本申请一种实施例中，上述确定模块302具体用于根据各目标层点云中每个点云高度方向上的坐标值，确定每一目标层点云在高度方向上的平均值；
根据每一目标层点云在高度方向上的平均值，确定各目标层点云的方差值；
根据各目标层点云的方差值，确定路面的平整度。
在一些实施例中，上述第一调整模块303，具体用于基于路况信息，确定路况信息对应的目标参数；
将车辆的底盘参数设置为目标参数。
在一些实施例中，车辆包括摄像模组，路况信息包括道路类型，上述装置300，还包括：
摄像模块，用于通过摄像模组拍摄得到路面的路面图像；
识别模块，用于将路面图像输入预先训练的路面类型识别模型，确定路面的道路类型；
上述第一调整模块303，具体用于根据路面平整度和道路类型，调整车辆的参数。
在一些实施例中，上述装置300，还可以包括：
第二获取模块，用于获取目标车辆在路面行驶的历史数据，目标车辆为在路面行驶的任一车辆，历史数据为目标车辆在路面上行驶的情况下的车辆底盘参数；
第二调整模块，用于根据历史数据，调整车辆的底盘参数。
图4示出了本申请实施例提供的车辆底盘控制方法的硬件结构示意图。
车辆可以包括处理器401以及存储有计算机程序指令的存储器402。
具体地，上述处理器401可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器402可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器402可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器402可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器402可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器402是非易失性固态存储器。
存储器可包括只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行本公开的第一方面的方法所描述的操作。
处理器401通过读取并执行存储器402中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种车辆底盘控制方法。
在一个示例中，车辆还可包括通信接口403和总线410。其中，如图4所示，处理器401、存储器402、通信接口403通过总线410连接并完成相互间的通信。
通信接口403，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线410包括硬件、软件或两者，将车辆底盘控制装置的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线410可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
另外，结合上述实施例中的车辆底盘控制方法存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种车辆底盘控制方法。
需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆底盘控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取路面的激光雷达点云；
根据所述激光雷达点云，确定所述路面的路况信息；
根据所述路况信息，调整所述车辆底盘的参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述路况信息包括路面平整度，所述获取路面的激光雷达点云，包括：
通过激光雷达获取所述路面的多层点云；
对于每一目标层点云，获取所述目标层点云中每个点云高度方向上的坐标值，所述目标层点云为所述多层点云中的任意一层点云；
所述根据所述多层点云，确定所述路面的路况信息，包括：
根据每个所述点云在高度方向上的坐标值，确定所述路面的平整度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述点云在高度方向上的坐标值，确定所述路面的平整度，包括：
根据各目标层点云中每个点云高度方向上的坐标值，确定每一目标层点云在高度方向上的平均值；
根据所述每一目标层点云在高度方向上的平均值，确定各目标层点云的方差值；
根据各目标层点云的方差值，确定所述路面的平整度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述路况信息，调整所述车辆底盘的参数，包括：
基于所述路况信息，确定所述路况信息对应的目标参数；
将所述车辆的底盘参数设置为所述目标参数。
5.根据权利要求3中任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆包括摄像模组，所述路况信息包括道路类型，所述根据所述平整度，调整所述车辆底盘的参数之前，还包括：
通过所述摄像模组拍摄得到所述路面的路面图像；
将所述路面图像输入预先训练的路面类型识别模型，确定所述路面的道路类型；
所述根据所述平整度，调整所述车辆底盘的软硬程度，包括：
根据所述路面平整度和所述道路类型，调整所述车辆的参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取目标车辆在所述路面行驶的历史数据，所述目标车辆为在所述路面行驶的任一车辆，所述历史数据为所述目标车辆在所述路面上行驶的情况下的车辆底盘参数；
根据所述历史数据，调整所述车辆的底盘参数。
7.一种车辆底盘控制装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取路面的激光雷达点云；
确定模块，用于根据所述激光雷达点云，确定所述路面的路况信息；
第一调整模块，用于根据所述路况信息，调整所述车辆底盘的参数。
8.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-6中任意一项所述的方法。
9.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时实现如权利要求1-6中任意一项所述的方法。
10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括如权利要求8所述的计算机存储介质，或，如权利要求9所述的计算机程序产品。
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