路面附着系数确定方法

1.本技术涉及车辆动力学技术领域，特别是涉及一种路面附着系数确定方法。


背景技术：

2.路面附着系数也称为路面峰值附着系数，路面附着系数表示的是在不同路面情况下，车辆轮胎对路面的附着能力。路面附着系数的数值主要取决于路面的特征和轮胎的特征，例如轮胎结构与道路材料等。轮胎路面附着系数是制动防抱死系统(antilock brake system，abs)和牵引力控制系统(traction control system，tcs)等控制系统的重要输入参数，也是决策和规划自动驾驶技术的重要依据。因此，获取实时准确的路面附着系数，对车辆的主动安全控制来说非常重要。
3.传统技术中，主要是基于车辆的动力学模型求出目标车辆的轮胎在待测路面的多个时刻的利用附着系数μ和滑移率s，根据各时刻的利用附着系数和滑移率确定待测路面的μ-s曲线，利用最小二乘法拟合目标车辆的各轮胎在待测路面的μ-s曲线。然后根据待测路面的μ-s曲线的斜率，确定与待测路面的μ-s曲线的斜率最接近的斜率对应的μ-s曲线，将该曲线的路面附着系数，作为目标车辆的各轮胎在待测路面上的路面附着系数。
4.然而，因为确定的目标车辆在待测路面的路面附着系数为近似值，因此，采用传统技术确定的目标车辆在待测路面的路面附着系数准确性较低。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高确定的待测路面的路面附着系数的准确性的路面附着系数确定方法。
6.第一方面，本技术提供了一种路面附着系数确定方法。该方法包括：
7.根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定该目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数；
8.根据该目标车辆的车速、各该轮胎的角速度和轮胎半径，确定各该轮胎在各该时间点对应的滑移率；
9.根据各该轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各该轮胎在该待测路面上的路面附着系数。
10.在其中一个实施例中，该根据各该轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各该轮胎在该待测路面上的路面附着系数，包括：
11.根据各该轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各该轮胎对应的目标曲线；该目标曲线为利用附着系数-滑移率曲线；
12.根据各该轮胎对应的该目标曲线和多个预设曲线，确定各该轮胎在该待测路面上的路面附着系数；该预设曲线为预设的利用附着系数-滑移率曲线。
13.在其中一个实施例中，该根据各该轮胎对应的该目标曲线和多个预设曲线，确定各该轮胎在该待测路面上的路面附着系数，包括：
14.在各该轮胎对应的该目标曲线上确定目标坐标点；
15.根据该目标坐标点中的目标滑移率，从各该预设曲线中确定目标预设曲线；
16.根据该目标预设曲线上与该目标滑移率对应的利用附着系数、该目标预设曲线对应的路面附着系数，确定各该轮胎在该待测路面上的路面附着系数。
17.在其中一个实施例中，该根据该目标坐标点中的目标滑移率，从各该预设曲线中确定目标预设曲线，包括：
18.确定各候选利用附着系数；各候选利用附着系数包括各该预设曲线上与该目标滑移率对应的利用附着系数，或者，各该候选利用附着系数包括目标附着程度类型对应的预设曲线上与该目标滑移率对应的利用附着系数；该目标附着程度类型根据该待测路面的路面类型确定；
19.根据各该候选利用附着系数、该目标坐标点中的目标利用附着系数，从各该预设曲线中确定目标预设曲线。
20.在其中一个实施例中，该方法还包括：
21.获取该待测路面的待识别图像；
22.根据该待识别图像，确定该待测路面的目标路面类型；
23.根据第一预设对应关系，确定该目标路面类型对应的目标路面附着系数范围；该第一预设对应关系包括不同路面类型与不同路面附着系数范围之间的对应关系；
24.根据第二预设对应关系和该目标路面附着系数范围，从预设的多个附着程度类型中确定与该路面类型对应的该目标附着程度类型；该第二预设对应关系包括不同路面附着系数范围与不同附着程度类型之间的对应关系。
25.在其中一个实施例中，该根据各该候选利用附着系数、该目标坐标点中的目标利用附着系数，从各该预设曲线中确定目标预设曲线，包括:
26.确定各该候选利用附着系数与该目标利用附着系数之间的差异；
27.根据各该候选利用附着系数对应的差异，从各该预设曲线中确定目标预设曲线。
28.在其中一个实施例中，该方法还包括：
29.获取未制动从动轮的数量；
30.根据该未制动从动轮的数量，确定该目标车辆的初始车速值；
31.根据该目标车辆的初始车速值，确定该目标车辆的车速。
32.在其中一个实施例中，该根据该未制动从动轮的数量，确定该目标车辆的初始车速值，包括：
33.若该数量为一个，则将未制动从动轮的轮速作为该目标车辆的初始车速值。
34.在其中一个实施例中，根据该未制动从动轮的数量，确定该目标车辆的车速，包括：
35.若该数量与该目标车辆的从动轮的总数量相同，则将各该未制动从动轮的轮速的平均值作为该目标车辆的初始车速值。
36.在其中一个实施例中，该根据该未制动从动轮的数量，确定该目标车辆的初始车速值，包括：
37.若该数量为零，则将该目标车辆的各从动轮的轮速中的最大轮速作为目标车辆的初始车速值。
38.在其中一个实施例中，该根据该目标车辆的初始车速值，确定该目标车辆的车速，包括：
39.利用自适应卡尔曼滤波对该目标车辆的初始车速值进行滤波处理，确定该目标车辆的车速。
40.第二方面，本技术还提供了一种路面附着系数确定装置。该装置包括：
41.第一确定模块，用于根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定该目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数；
42.第二确定模块，用于根据该目标车辆的车速、各该轮胎的角速度和轮胎半径，确定各该轮胎在各该时间点对应的滑移率；
43.第三确定模块，用于根据各该轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各该轮胎在该待测路面上的路面附着系数。
44.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行该计算机程序时实现以下步骤：
45.根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定该目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数；
46.根据该目标车辆的车速、各该轮胎的角速度和轮胎半径，确定各该轮胎在各该时间点对应的滑移率；
47.根据各该轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各该轮胎在该待测路面上的路面附着系数。
48.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
49.根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定该目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数；
50.根据该目标车辆的车速、各该轮胎的角速度和轮胎半径，确定各该轮胎在各该时间点对应的滑移率；
51.根据各该轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各该轮胎在该待测路面上的路面附着系数。
52.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
53.根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定该目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数；
54.根据该目标车辆的车速、各该轮胎的角速度和轮胎半径，确定各该轮胎在各该时间点对应的滑移率；
55.根据各该轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各该轮胎在该待测路面上的路面附着系数。
56.上述路面附着系数确定方法，通过根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数，并根据目标车辆的车速、各轮胎的角速度和轮胎半径，确定各轮胎在各时间点对应的滑移率，进一步根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎在待测路面上的路面附着
系数。采用传统技术确定的目标车辆在待测路面的路面附着系数为近似值，准确性较低，而本技术中，由于根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数，并非是如传统技术中将近似值作为待测路面的路面附着系数，因此提高了确定出的目标车辆的各轮胎在待测路面上的路面附着系数的准确性，并且，因为本技术中确定的是各轮胎在待测路面上的路面附着系数，采用本技术提供的路面附着系数确定方法也可以提高对开路面上确定出的路面附着系数的准确性。
附图说明
57.图1是本技术实施例提供的计算机设备的内部结构图；
58.图2本技术实施例提供的路面附着系数确定方法的流程示意图之一；
59.图3是本技术实施例提供的一种目标车辆的三自由度车辆模型的受力分析图；
60.图4是本技术实施例提供的一种轮胎模型的受力分析图；
61.图5是本技术实施例提供的路面附着系数确定方法的流程示意图之二；
62.图6是本技术实施例提供的路面附着系数确定方法的流程示意图之三；
63.图7为本技术实施例提供的一种利用附着系数-滑移率曲线图；
64.图8是本技术实施例提供的目标预设曲线确定方法的流程示意图之一；
65.图9是本技术实施例提供的一种目标附着程度类型确定方法的流程示意图；
66.图10是本技术实施例提供目标预设曲线确定方法的流程示意图之二；
67.图11是本技术实施例提供的一种目标车辆的车速确定方法的流程示意图；
68.图12是本技术实施例提供的一种路面附着系数确定装置的结构框图。
具体实施方式
69.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
70.本技术提供的实施例可以应用于如图1所示的计算机设备上，参照图1，图1是本技术实施例中提供的计算机设备的内部结构图。该计算机设备可以是终端。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种资源伸缩方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
71.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
72.在一个实施例中，如图2所示，图2本技术实施例提供的路面附着系数确定方法的流程示意图之一，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，可以包括以下步骤：
73.s201，根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数。
74.其中，三自由度车辆模型表示的是由车辆的横向运动、横摆运动、纵向运动组成的模型；轮胎模型表示的是车辆四个轮胎的动力学模型，轮胎模型分为车辆制动条件下的制动轮胎模型与车辆驱动条件下的驱动轮胎模型。
75.图3是本技术实施例提供的一种目标车辆的三自由度车辆模型的受力分析图，如图3所示，fl、fr、rl、rr依次分别表示目标车辆的左前轮胎、右前轮胎、左后轮胎、右后轮胎；f
x
表示轮胎纵向力、fy表示轮胎侧向力；iz表示绕质心的转动惯量；δ表示前轮的转角；m为目标车辆的质量、a
x
为目标车辆的纵向加速度，ay表示目标车辆的横向加速度，ωr表示目标车辆的横摆角速度；bf为前轮之间的轮距，br为后轮之间的轮距；lf为前轴到质心的距离，lr为后轴到质心的距离。
76.根据图3可得目标车辆的动力学方程为：
77.ma
x
＝(f
xfl
+f
xfr
)cosδ-(f
yfl
+f
yfr
)sinδ+f
xrl
+f
xrr
78.may＝(f
xfl
+f
xfr
)sinδ+(f
yfl
+f
yfr
)cosδ+f
yrl
+f
yrr
[0079][0080]
目标车辆的各轮胎的垂直载荷的表达式为：
[0081][0082][0083][0084][0085]
其中，f
zfl
表示的是左前轮的轮胎垂向力、f
zfr
表示的是右前轮的轮胎垂向力、f
zrl
表示的是左后轮的轮胎垂向力、f
zrr
表示的是右后轮的轮胎垂向力；h为目标车辆的质心到地面的高度；φ为目标车辆的车身的侧倾角。
[0086]
根据以上目标车辆的动力学方程和轮胎的垂向载荷的表达式，确定目标车辆各轮胎的轮胎垂向力，将各轮胎的轮胎垂向力带入轮胎模型中，确定各轮胎的利用附着系数。具体过程如下：
[0087]
图4是本技术实施例提供的一种轮胎模型的受力分析图，图4中，左边的受力分析图为车辆制动时的轮胎受力分析图，右边的受力分析图为车辆驱动时的轮胎受力分析图；ω为轮胎的角速度，tb为轮胎的制动扭矩，td为轮胎的驱动扭矩，f
x
为轮胎的纵向力，fz为轮胎的垂向力。根据图4可以得到目标车辆各轮胎在制动时轮胎模型的方程式为：
[0088][0089]
其中，μr为轮胎在制动条件下的利用附着系数，j为轮胎的转动惯量；ω为轮胎的角速度，fz为轮胎的垂向力，tb为轮胎的制动扭矩，制动扭矩可以通过轮缸压力求得；tf为轮胎的滚动阻力矩。将各轮胎的垂向力带入上述制动时轮胎模型的方程式，确定各轮胎在制动条件下的利用附着系数。
[0090]
根据图4可以得到目标车辆各轮胎在驱动时轮胎模型的方程式为：
[0091][0092]
其中，μd为轮胎在驱动条件下的利用附着系数，td为轮胎的驱动扭矩，驱动扭矩可以根据电机扭矩测得，电机扭矩可以根据电机功率和转速获得。将各轮胎的垂向力带入上述驱动时轮胎模型的方程式，确定各轮胎在驱动条件下的利用附着系数。
[0093]
s202，根据目标车辆的车速、各轮胎的角速度和轮胎半径，确定各轮胎在各时间点对应的滑移率。
[0094]
示例性地。轮胎滑移率计算公式如下：
[0095][0096]
其中，ω为轮胎的角速度；r为轮胎半径；v为目标车辆的车速。
[0097]
可以将上述得到的si作为目标车辆的各轮胎在待测路面的滑移率；可选地，也可以将上述的得到的si乘以第一预设系数得到的乘积结果作为目标车辆的各轮胎在待测路面的滑移率。
[0098]
本实施例中，可以将各轮胎的轮速的平均值作为目标车辆的车速，可选地，也可以将各轮胎的轮速中的最大轮速作为目标车辆的车速。
[0099]
s203，根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0100]
其中，各时间点为目标车辆在待测路面上行驶的时间点。
[0101]
结合上述举例进行介绍，确定各轮胎在各时间点对应的利用附着系数μ和滑移率s之后，利用曲线拟合软件对各轮胎在各时间点对应的利用附着系数μ和滑移率s进行拟合，得到目标曲线，目标曲线为各轮胎在待测路面上的μ-s曲线，确定目标曲线的斜率k，根据目标曲线的斜率k与预设的斜率差值，从多个预设曲线中确定出第一预设曲线与第二预设曲线，预设曲线为数据库中已知的各轮胎在各路面类型上的μ-s曲线，第一预设曲线和第二预设曲线的斜率，与k的差值小于预设的斜率差值。则根据目标曲线、第一预设曲线和第二预设曲线，利用插值法确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0102]
上述路面附着系数确定方法中，通过根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数，并根据目标
车辆的车速、各轮胎的角速度和轮胎半径，确定各轮胎在各时间点对应的滑移率，进一步根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。采用传统技术确定的目标车辆在待测路面的路面附着系数为近似值，准确性较低，而本技术中，由于根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数，并非是如传统技术中根据斜率的近似值进行路面附着系数的估计，因此提高了确定出的目标车辆的各轮胎在待测路面上的路面附着系数的准确性。
[0103]
图5是本技术实施例提供的路面附着系数确定方法的流程示意图之二，本实施例涉及的是如何根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数的一种可能的实现方式，在上述实施例的基础上，如图5所示，上述s203可以包括：
[0104]
s501，根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎对应的目标曲线；目标曲线为利用附着系数-滑移率曲线。
[0105]
示例性地，确定各轮胎在各时间点对应的利用附着系数μ和滑移率s之后，利用计算机设备上的拟合软件对各轮胎在各时间点对应的μ和s进行拟合，确定出目标曲线。
[0106]
s502，根据各轮胎对应的目标曲线和多个预设曲线，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数；预设曲线为预设的利用附着系数-滑移率曲线。
[0107]
其中，预设曲线可以为数据库中保存的各路面类型对应的利用附着系数-滑移率曲线。
[0108]
可以在目标曲线上任意取一个坐标点作为目标坐标点，根据目标坐标点中的滑移率、利用附着系数和第一预设差值，从多个预设曲线中确定第一坐标点和第二坐标点，第一坐标点和第二坐标点所属的预设曲线不同。其中，第一坐标点、第二坐标点的滑移率和目标坐标点的滑移率相等，第一坐标点的利用附着系数和目标坐标点的利用附着系数的第一差值小于第一预设差值，第二坐标点的利用附着系数和目标坐标的利用附着系数的第二差值小于第一预设差值，将第一坐标点对应的预设曲线中的第一路面附着系数，与第二坐标点对应的预设曲线中的第二路面附着系数的平均值作为各轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0109]
本技术实施例中，根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎对应的目标曲线，并根据各轮胎对应的目标曲线和多个预设曲线，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数，提高了对于各轮胎在待测路面上的附着系数的确定的准确性。
[0110]
图6是本技术实施例提供的路面附着系数确定方法的流程示意图之三，本实施例涉及的是如何根据各轮胎对应的目标曲线和多个预设曲线，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数的一种可能的实现方式，在上述实施例的基础上，如图6所示，上述s502可以包括：
[0111]
s601，在各轮胎对应的目标曲线上确定目标坐标点。
[0112]
s602，根据目标坐标点中的目标滑移率，从各预设曲线中确定目标预设曲线。
[0113]
s603，根据目标预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数、目标预设曲线对应的路面附着系数，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0114]
其中，目标坐标点为目标曲线上的线性区间内的一个坐标点。
[0115]
因为拟合得到的目标曲线可能会存在没有线性关系的曲线区间，在进行目标坐标
点选取的时候需要选择目标曲线上的线性区间内的一个坐标点作为目标坐标点。从多个预设曲线中确定第一坐标点和第二坐标点，其中，第一坐标点、第二坐标点的滑移率和目标坐标点的滑移率相等，第一坐标点的利用附着系数和目标坐标点的利用附着系数的第一差值小于第一预设差值，第二坐标点的利用附着系数和目标坐标的利用附着系数的第二差值小于第一预设差值；将第一坐标点与第二坐标点对应的预设曲线作为目标预设曲线。
[0116]
以目标车辆的左前轮胎为例进行说明，例如图7所示，图7为本技术实施例提供的一种利用附着系数-滑移率曲线图，图7中的目标曲线为干沥青路面对应的利用附着系数-滑移率曲线，和湿沥青路面对应的利用附着系数-滑移率曲线。在目标曲线上任取一个目标坐标点(s，μ)，μ1表示当滑移率为s时轮胎在干沥青路面上的利用附着系数，μ1表示当滑移率为s时轮胎在湿沥青路面上的利用附着系数；μ
max1
表示轮胎在干沥青路面上的路面附着系数，μ
max2
表示轮胎在湿沥青路面上的路面附着系数，根据插值法可得以下表达式：
[0117][0118]
利用上述表达式计算得到μ
max
，将μ
max
作为左前轮胎在待测路面上的路面附着系数，同理可得其他轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0119]
可选地，也可以将μ
max
乘以第二预设系数得到的乘积结果作为左前轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0120]
可选地，在首确定出目标预设曲线之后，在下一次还进行路面附着系数确定的时候，可以直接进行判断待测路面上的目标坐标点的利用附着系数μ和μ1、μ2之间是否满足以下关系：
[0121][0122]
若满足上述关系，则可以确定出路面附着系数没有发生突变，然后将上次确定的目标预设曲线作为本次所需要的目标预设曲线，进一步采用插值算法进行路面附着系数的计算，无需再次从多个预设曲线中确定目标预设曲线
[0123]
可选地，在路面附着系数的确定的过程中，受到实际环境对于已知参数的获取的影响，在参数获取过程中可能会存在噪声点，噪声点会降低对于路面附着系数的确定的准确性，使得确定的路面附着系数波动较大。所以采用递推最小二乘法对数据进行拟合，将插值算法公式进行改写可得：
[0124]
μ
1max
(μ
2-μ1)+(μ-μ1)(μ
2max-μ
1max
)＝μ
max
(μ
2-μ1)
[0125]
最小二乘法的递推形式为：
[0126][0127]
其中，系统输出的观测信息为y
t
＝μ
1max
(μ
2-μ1)+(μ-μ1)(μ
2max-μ
1max
)；系统的输入信息为θ(t)＝μ
2-μ1，待辨识参数为通过辨识参数进行路面附着系数的估计。
[0128]
递推最小二乘法的计算步骤为：
[0129]
(1)初始化参数θ(0)和p(0)，及遗忘因子λ；
[0130]
(2)测量系统输出y
t
，计算回归矩阵
[0131]
(3)计算估计误差：
[0132]
(4)计算增益矩阵：
[0133]
(5)计算协方差矩阵：
[0134]
(6)更新估计参数向量：θ(t)＝θ(t-1)+k(t)e(t)；
[0135]
(7)重复步骤(2)-(6)，直至剔除误差较大的路面附着系数。
[0136]
本技术实施例中，通过在各轮胎对应的目标曲线上确定目标坐标点；进而根据目标坐标点中的目标滑移率，从各预设曲线中确定目标预设曲线，根据目标预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数、目标预设曲线对应的路面附着系数，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。提高了对于确定出的各轮胎在待测路面上的路面附着系数的准确性。
[0137]
图8是本技术实施例提供的目标预设曲线确定方法的流程示意图之一，本实施例涉及的是如何述根据目标坐标点中的目标滑移率，从各预设曲线中确定目标预设曲线的一种可能的实现方式，在上述实施例的基础上，如图7所示，上述s602可以包括：
[0138]
s801，确定各候选利用附着系数；各候选利用附着系数包括各预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数，或者，各候选利用附着系数包括目标附着程度类型对应的预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数；目标附着程度类型根据待测路面的路面类型确定。
[0139]
其中，目标附着程度类型为待测路面的路面类型所属的附着程度类型，路面附着程度类型根据各路面类型对应的路面附着系数的大小进行确定。
[0140]
示例性地，根据目标坐标点中的滑移率s，将各预设曲线中与s相对应的利用附着系数确定为候选利用附着系数。
[0141]
s802，根据各候选利用附着系数、目标坐标点中的目标利用附着系数，从各预设曲线中确定目标预设曲线。
[0142]
本实施例中，可以根据各候选利用附着系数与目标利用附着系数的差值，从各预设曲线中确定目标预设曲线。具体地，若候选利用附着系数总共为4个，分别为(μ1，μ2，μ3，μ4)，计算各候选利用附着系数与目标利用附着系数之间的差值(d1，d2，d3，d4)，若各差值之间的关系为：d1《d1《d2《d4，则将d1与d2对应的候选利用附着系数对应的预设曲线作为目标预设曲线。
[0143]
本技术实施例中，通过确定各候选利用附着系数，进而根据各候选利用附着系数、目标坐标点中的目标利用附着系数，从各预设曲线中确定目标预设曲线，提高了确定目标预设曲线的效率。
[0144]
图9是本技术实施例提供的一种目标附着程度类型确定方法的流程示意图，本实施例涉及的是如何确定与待测路面的路面类型对应的目标附着程度类型的一种可能的实现方式，在上述实施例的基础上，如图9所示，上述方法还包括：
[0145]
s901，获取待测路面的待识别图像。
[0146]
s902，根据待识别图像，确定待测路面的目标路面类型。
[0147]
s903，根据第一预设对应关系，确定目标路面类型对应的目标路面附着系数范围；第一预设对应关系包括不同路面类型与不同路面附着系数范围之间的对应关系。
[0148]
s904，根据第二预设对应关系和目标路面附着系数范围，从预设的多个附着程度类型中确定与路面类型对应的目标附着程度类型；第二预设对应关系包括不同路面附着系数范围与不同附着程度类型之间的对应关系。
[0149]
示例性地，可以结合卷积神经网络模型对目标附着程度类型进行确定。具体地，将已知路面类型的图像样本作为训练集对初始卷积神经网络模型进行训练，根据均方误差不断调整模型参数，得到目标卷积神经网络模型。利用车载摄像头获取待测路面的待识别图像，将待识别图像输入目标卷积神经网络模型，目标卷积神经网络模型输出与待识别图像对应的待测路面的目标路面类型。
[0150]
确定待测路面的目标路面类型之后，根据第一预设对应关系，确定目标路面类型对应的目标路面附着系数范围，根据第二预设对应关系和目标路面附着系数范围，从预设的多个附着程度类型中确定与目标路面类型对应的目标附着程度类型。例如，若目标路面类型为水泥路面，假设水泥路面的目标路面附着系数范围为(0.06-0.09)，所属的附着程度类型为高附着路面类型，则确定目标附着程度类型为高附着路面类型。
[0151]
本技术实施例中，通过获取待测路面的待识别图像，进而，根据待识别图像，确定待测路面的目标路面类型，根据第一预设对应关系，确定目标路面类型对应的目标路面附着系数范围；进一步根据第二预设对应关系和目标路面附着系数范围，从预设的多个附着程度类型中确定与路面类型对应的目标附着程度类型。通过确定待测路面的目标路面类型，根据待测路面的路面类型，从预设的多个附着程度类型中确定与路面类型对应的目标附着程度类型。提高了确定目标预设曲线的效率，进而，提高了确定的路面附着系数的实时性。并且，通过引入卷积神经网络模型确定待测路面的路面类型，在难以计算路面附着系数的时候，可以根据待测路面的路面类型直接确定目标车辆的各轮胎在待测路面的路面附着系数，提高了对于各轮胎在待测路面的路面附着系数的确定的准确性。
[0152]
图10是本技术实施例提供目标预设曲线确定方法的流程示意图之二，本实施例涉及的是如何根据各候选利用附着系数、目标坐标点中的目标利用附着系数，从各预设曲线中确定目标预设曲线的一种可能的实现方式，在上述实施例的基础上，如图10所示，上述s802包括：
[0153]
s1001，确定各候选利用附着系数与目标利用附着系数之间的差异。
[0154]
s1002，根据各候选利用附着系数对应的差异，从各预设曲线中确定目标预设曲线。
[0155]
结合上述举例进行介绍，若候选利用附着系数总共为4个，分别为(μ1，μ2，μ3，μ4)，计算各候选利用附着系数与目标利用附着系数之间的差值为(d1，d2，d3，d4)，设d1＝0.01，d2＝0.02，d3＝0.04，d4＝0.05，将预设差异设置为0.03，将小于预设差异的差值对应的候选利用附着系数对应的预设曲线作为目标预设曲线，因为d1《0.03，d2《0.03，则将μ1对应的预设曲线与μ2对应的预设曲线作为目标预设曲线。
[0156]
本技术实施例中，通过确定各候选利用附着系数与目标利用附着系数之间的差
异，进而根据各候选利用附着系数对应的差异，从各预设曲线中确定目标预设曲线。通过差异确定目标预设曲线，为确定各轮胎在待测路面的路面附着系数提供了前提条件。
[0157]
图11是本技术实施例提供的一种目标车辆的车速确定方法的流程示意图，在上述实施例的基础上，如图11所示，上述路面附着系数确定方法还包括：
[0158]
s1101，获取未制动从动轮的数量。
[0159]
s1102，根据未制动从动轮的数量，确定目标车辆的初始车速值。
[0160]
s1103，根据目标车辆的初始车速值，确定目标车辆的车速。
[0161]
其中，目标车辆的初始车速值可以为目标车辆的车速的量测值。
[0162]
因为受到实际环境中各种因素的影响，例如加速度变化量、轮胎与路面的摩擦力等，目标车辆的车速无法直接获取，则需要根据从动轮的轮速确定目标车辆的初始车速值，根据目标车辆的初始车速值，确定目标车辆的车速。本实施例中，首先获取未制动从动轮的数量，若未制动从动轮大于两个，可以将未制动从动轮的轮速的平均值作为目标车俩那个的初始车速值，将目标车辆的初始车速值乘以第三预设系数得到的乘积结果作为目标车辆的车速。
[0163]
本技术实施例中，通过获取未制动从动轮的数量，根据未制动从动轮的数量，确定目标车辆的初始车速值，进一步根据目标车辆的初始车速值，确定目标车辆的车速。为确定各轮胎在各时间点对应的滑移率提供了前提条件。
[0164]
在其中一个实施例中，上述s1102，根据未制动从动轮的数量，确定目标车辆的初始车速值，可以用如下方式实现：
[0165]
若数量为一个，则将未制动从动轮的轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0166]
具体地，若未制动从动轮的数量为一个，则将未制动从动轮的轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0167]
可选地，也可以将未制动从动轮的轮速乘以第四预设系数得到乘积结果的作为目标车辆的初始车速值。
[0168]
在其中一个实施例中，上述s1102，根据未制动从动轮的数量，确定目标车辆的初始车速值，还可以用如下方式实现：
[0169]
若数量与目标车辆的从动轮的总数量相同，则将各未制动从动轮的轮速的平均值作为目标车辆的初始车速值。
[0170]
若未制动从动轮的数量与与目标车辆的从动轮的总数量相同，则将各未制动从动轮的轮速的平均值作为目标车辆的初始车速值。
[0171]
可选地，也可以将各未制动从动轮的轮速的平均值乘以第四预设系数得到的乘积结果作为目标车辆的初始车速值。
[0172]
在其中一个实施例中，上述s1102，根据未制动从动轮的数量，确定目标车辆的初始车速值，还可以用如下方式实现：
[0173]
若数量为零，则将目标车辆的各从动轮的轮速中的最大轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0174]
若未制动的从动轮的数量未零，则将目标车辆的各从动轮的轮速中的最大轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0175]
可选地，也可以将目标车辆的各从动轮的轮速中的最大轮速乘以第四预设系数得
到的乘积结果作为初始车速值。
[0176]
在其中一个实施例中，上述s1103，根据根据目标车辆的初始车速值，确定目标车辆的车速，可以用如下方式实现：
[0177]
利用自适应卡尔曼滤波对目标车辆的初始车速值进行滤波处理，确定目标车辆的车速。
[0178]
利用自适应卡尔曼滤波对目标车辆的初始车速值进行滤波处理，确定目标车辆的车速，具体过程如下：
[0179]
首先，确定车速估计的状态空间模型：
[0180][0181]
式中，vn为n时刻目标车辆的速度，an为n时刻目标车辆的加速度，δan为n时刻目标车辆加速度的变化量。
[0182]
由于在实际行驶过程中，目标车辆加速度变化很小，可以把加速度变化量看作过程噪声：
[0183][0184]
过程噪声的协方差矩阵为qk。
[0185]
车速的量测模型为：
[0186][0187]
式中，rn代表量测噪声。
[0188]
由于系统量测噪声特性随着路况不同而不同，如果采用卡尔曼滤波进行处理会造成一定的偏差。采用卡尔曼滤波对车速进行融合滤波处理，首先需要将系统状态空间方程进行离散化：
[0189][0190]
p
k|k-1
＝φp
k-1
φ
t
+q
k-1
[0191]
式中，为状态矩阵在k时刻的后验估计值；为状态矩阵在k时刻的先验估计值；φ为一步状态转移矩阵；q
k-1
为在k-1时刻的过程噪声的均值；p
k|k-1
为误差协方差在k时刻的先验估计值；p
k-1
为误差协方差在k-1时刻的后验估计值；q
k-1
为过程噪声在k-1时刻的协方差矩阵。
[0192]
引入中间变量：
[0193][0194]dk
＝(1-b)/(1-bk)
[0195]
其中，vk为残差，zk为k时刻的观测值，h为观测矩阵，为k-1时刻观测噪声的均
值，dk为加权系数，b为遗忘因子。
[0196]
自适应卡尔曼滤波算法对协方差矩阵kk、状态矩阵xk和增益矩阵的更新方程为：
[0197]kk
＝p
k/k-1ht
(hp
k/k-1ht
+r
k-1
)-1
[0198]
xk＝x
k|k-1
+k
kvk
[0199]
pk＝(i-kkh)p
k|k-1
[0200]
对过程噪声均值过程噪声的协方差矩阵量测噪声均值和量测噪声的协方差矩阵rk更新方程为：
[0201][0202][0203][0204]
通过自适应卡尔曼滤波算法初始车速值进行滤波处理，确定目标车辆的车速。
[0205]
本技术实施例中，利用自适应卡尔曼滤波算法对目标车辆的初始车速值进行滤波处理，确定目标车辆的车速。通过引入自适应卡尔曼滤波算法对初始车速值进行滤波处理，除去了初始车速值中的噪声信号影响，提高了对于目标车辆的车速的确定的准确性。
[0206]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0207]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的路面附着系数确定方法的路面附着系数确定装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个路面附着系数确定装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于路面附着系数确定方法的限定，在此不再赘述。
[0208]
在一个实施例中，如图12所示，提供了一种路面附着系数确定装置1200，包括：第一确定模块1201、第二确定模块1202和第三确定模块1203，其中：
[0209]
第一确定模块1201，用于根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数；
[0210]
第二确定模块1202，用于根据目标车辆的车速、各轮胎的角速度和轮胎半径，确定各轮胎在各时间点对应的滑移率；
[0211]
第三确定模块1203，用于根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数.
[0212]
在其中一个实施例中，第三确定模块1203包括：
[0213]
第一确定单元，用于根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎对应的目标曲线；目标曲线为利用附着系数-滑移率曲线；
[0214]
第二确定单元，用于根据各轮胎对应的目标曲线和多个预设曲线，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数；预设曲线为预设的利用附着系数-滑移率曲线。
[0215]
在其中一个实施例中，第二确定单元，具体用于在各轮胎对应的目标曲线上确定目标坐标点，根据目标坐标点中的目标滑移率，从各预设曲线中确定目标预设曲线；根据目标预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数、目标预设曲线对应的路面附着系数，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0216]
在其中一个实施例中，第二确定单元，具体用于确定各候选利用附着系数；各候选利用附着系数包括各预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数，或者，各候选利用附着系数包括目标附着程度类型对应的预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数；目标附着程度类型根据待测路面的路面类型确定。根据各候选利用附着系数、目标坐标点中的目标利用附着系数，从各预设曲线中确定目标预设曲线。
[0217]
在其中一个实施例中，第二确定单元，具体用于获取待测路面的待识别图像；根据待识别图像，确定待测路面的目标路面类型，根据第一预设对应关系，确定目标路面类型对应的目标路面附着系数范围；第一预设对应关系包括不同路面类型与不同路面附着系数范围之间的对应关系。根据第二预设对应关系和目标路面附着系数范围，从预设的多个附着程度类型中确定与路面类型对应的目标附着程度类型；第二预设对应关系包括不同路面附着系数范围与不同附着程度类型之间的对应关系。
[0218]
在其中一个实施例中，第二确定单元，具体用于确定各候选利用附着系数与目标利用附着系数之间的差异，根据各候选利用附着系数对应的差异，从各预设曲线中确定目标预设曲线。
[0219]
在其中一个实施例中，路面附着系数确定装置1200还可以包括：
[0220]
获取模块，用于获取未制动从动轮的数量；
[0221]
第四确定模块，用于根据未制动从动轮的数量，确定目标车辆的初始车速值；
[0222]
第五确定模块，用于根据目标车辆的初始车速值，确定目标车辆的车速。
[0223]
在其中一个实施例中，第四确定模块，具体用于若数量为一个，则将未制动从动轮的轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0224]
在其中一个实施例中，第四确定模块，具体用于若数量与目标车辆的从动轮的总数量相同，则将各未制动从动轮的轮速的平均值作为目标车辆的初始车速值。
[0225]
在其中一个实施例中，第四确定模块，具体用于若数量为零，则将目标车辆的各从动轮的轮速中的最大轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0226]
在其中一个实施例中，第五确定模块，具体用于若数量为零，则将目标车辆的各从动轮的轮速中的最大轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0227]
上述路面附着系数确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0228]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0229]
根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定目标车辆的各轮胎在待测路
面上的多个时间点对应的利用附着系数；
[0230]
根据目标车辆的车速、各轮胎的角速度和轮胎半径，确定各轮胎在各时间点对应的滑移率；
[0231]
根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0232]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0233]
根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎对应的目标曲线；目标曲线为利用附着系数-滑移率曲线；
[0234]
根据各轮胎对应的目标曲线和多个预设曲线，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数；预设曲线为预设的利用附着系数-滑移率曲线。
[0235]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0236]
在各轮胎对应的目标曲线上确定目标坐标点；
[0237]
根据目标坐标点中的目标滑移率，从各预设曲线中确定目标预设曲线；
[0238]
根据目标预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数、目标预设曲线对应的路面附着系数，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0239]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0240]
确定各候选利用附着系数；各候选利用附着系数包括各预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数，或者，各候选利用附着系数包括目标附着程度类型对应的预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数；目标附着程度类型根据待测路面的路面类型确定；
[0241]
根据各候选利用附着系数、目标坐标点中的目标利用附着系数，从各预设曲线中确定目标预设曲线。
[0242]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0243]
获取待测路面的待识别图像；
[0244]
根据待识别图像，确定待测路面的目标路面类型；
[0245]
根据第一预设对应关系，确定目标路面类型对应的目标路面附着系数范围；第一预设对应关系包括不同路面类型与不同路面附着系数范围之间的对应关系；
[0246]
根据第二预设对应关系和目标路面附着系数范围，从预设的多个附着程度类型中确定与路面类型对应的目标附着程度类型；第二预设对应关系包括不同路面附着系数范围与不同附着程度类型之间的对应关系。
[0247]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0248]
确定各候选利用附着系数与目标利用附着系数之间的差异；
[0249]
根据各候选利用附着系数对应的差异，从各预设曲线中确定目标预设曲线。
[0250]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0251]
获取未制动从动轮的数量；
[0252]
根据未制动从动轮的数量，确定目标车辆的初始车速值；
[0253]
根据目标车辆的初始车速值，确定目标车辆的车速。
[0254]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0255]
若数量为一个，则将未制动从动轮的轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0256]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0257]
若数量与目标车辆的从动轮的总数量相同，则将各未制动从动轮的轮速的平均值作为目标车辆的初始车速值。
[0258]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0259]
若数量为零，则将目标车辆的各从动轮的轮速中的最大轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0260]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0261]
利用自适应卡尔曼滤波算法对目标车辆的初始车速值进行滤波处理，确定目标车辆的车速。
[0262]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0263]
根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数；
[0264]
根据目标车辆的车速、各轮胎的角速度和轮胎半径，确定各轮胎在各时间点对应的滑移率；
[0265]
根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0266]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0267]
根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎对应的目标曲线；目标曲线为利用附着系数-滑移率曲线；
[0268]
根据各轮胎对应的目标曲线和多个预设曲线，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数；预设曲线为预设的利用附着系数-滑移率曲线。
[0269]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0270]
在各轮胎对应的目标曲线上确定目标坐标点；
[0271]
根据目标坐标点中的目标滑移率，从各预设曲线中确定目标预设曲线；
[0272]
根据目标预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数、目标预设曲线对应的路面附着系数，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0273]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0274]
确定各候选利用附着系数；各候选利用附着系数包括各预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数，或者，各候选利用附着系数包括目标附着程度类型对应的预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数；目标附着程度类型根据待测路面的路面类型确定；
[0275]
根据各候选利用附着系数、目标坐标点中的目标利用附着系数，从各预设曲线中确定目标预设曲线。
[0276]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0277]
获取待测路面的待识别图像；
[0278]
根据待识别图像，确定待测路面的目标路面类型；
[0279]
根据第一预设对应关系，确定目标路面类型对应的目标路面附着系数范围；第一预设对应关系包括不同路面类型与不同路面附着系数范围之间的对应关系；
[0280]
根据第二预设对应关系和目标路面附着系数范围，从预设的多个附着程度类型中确定与路面类型对应的目标附着程度类型；第二预设对应关系包括不同路面附着系数范围
与不同附着程度类型之间的对应关系。
[0281]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0282]
确定各候选利用附着系数与目标利用附着系数之间的差异；
[0283]
根据各候选利用附着系数对应的差异，从各预设曲线中确定目标预设曲线。
[0284]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0285]
获取未制动从动轮的数量；
[0286]
根据未制动从动轮的数量，确定目标车辆的初始车速值；
[0287]
根据目标车辆的初始车速值，确定目标车辆的车速。
[0288]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0289]
若数量为一个，则将未制动从动轮的轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0290]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0291]
若数量与目标车辆的从动轮的总数量相同，则将各未制动从动轮的轮速的平均值作为目标车辆的初始车速值。
[0292]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0293]
若数量为零，则将目标车辆的各从动轮的轮速中的最大轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0294]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0295]
利用自适应卡尔曼滤波算法对目标车辆的初始车速值进行滤波处理，确定目标车辆的车速。
[0296]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0297]
根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数；
[0298]
根据目标车辆的车速、各轮胎的角速度和轮胎半径，确定各轮胎在各时间点对应的滑移率；
[0299]
根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0300]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0301]
根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎对应的目标曲线；目标曲线为利用附着系数-滑移率曲线；
[0302]
根据各轮胎对应的目标曲线和多个预设曲线，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数；预设曲线为预设的利用附着系数-滑移率曲线。
[0303]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0304]
在各轮胎对应的目标曲线上确定目标坐标点；
[0305]
根据目标坐标点中的目标滑移率，从各预设曲线中确定目标预设曲线；
[0306]
根据目标预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数、目标预设曲线对应的路面附着系数，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。
[0307]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0308]
确定各候选利用附着系数；各候选利用附着系数包括各预设曲线上与目标滑移率
对应的利用附着系数，或者，各候选利用附着系数包括目标附着程度类型对应的预设曲线上与目标滑移率对应的利用附着系数；目标附着程度类型根据待测路面的路面类型确定；
[0309]
根据各候选利用附着系数、目标坐标点中的目标利用附着系数，从各预设曲线中确定目标预设曲线。
[0310]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0311]
获取待测路面的待识别图像；
[0312]
根据待识别图像，确定待测路面的目标路面类型；
[0313]
根据第一预设对应关系，确定目标路面类型对应的目标路面附着系数范围；第一预设对应关系包括不同路面类型与不同路面附着系数范围之间的对应关系；
[0314]
根据第二预设对应关系和目标路面附着系数范围，从预设的多个附着程度类型中确定与路面类型对应的目标附着程度类型；第二预设对应关系包括不同路面附着系数范围与不同附着程度类型之间的对应关系。
[0315]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0316]
确定各候选利用附着系数与目标利用附着系数之间的差异；
[0317]
根据各候选利用附着系数对应的差异，从各预设曲线中确定目标预设曲线。
[0318]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0319]
获取未制动从动轮的数量；
[0320]
根据未制动从动轮的数量，确定目标车辆的初始车速值；
[0321]
根据目标车辆的初始车速值，确定目标车辆的车速。
[0322]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0323]
若数量为一个，则将未制动从动轮的轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0324]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0325]
若数量与目标车辆的从动轮的总数量相同，则将各未制动从动轮的轮速的平均值作为目标车辆的初始车速值。
[0326]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0327]
若数量为零，则将目标车辆的各从动轮的轮速中的最大轮速作为目标车辆的初始车速值。
[0328]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0329]
利用自适应卡尔曼滤波算法对目标车辆的初始车速值进行滤波处理，确定目标车辆的车速。
[0330]
需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
[0331]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器
(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0332]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0333]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种路面附着系数确定方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定所述目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数；根据所述目标车辆的车速、各所述轮胎的角速度和轮胎半径，确定各所述轮胎在各所述时间点对应的滑移率；根据各所述轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各所述轮胎在所述待测路面上的路面附着系数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各所述轮胎在所述待测路面上的路面附着系数，包括：根据各所述轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各所述轮胎对应的目标曲线；所述目标曲线为利用附着系数-滑移率曲线；根据各所述轮胎对应的所述目标曲线和多个预设曲线，确定各所述轮胎在所述待测路面上的路面附着系数；所述预设曲线为预设的利用附着系数-滑移率曲线。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述轮胎对应的所述目标曲线和多个预设曲线，确定各所述轮胎在所述待测路面上的路面附着系数，包括：在各所述轮胎对应的所述目标曲线上确定目标坐标点；根据所述目标坐标点中的目标滑移率，从各所述预设曲线中确定目标预设曲线；根据所述目标预设曲线上与所述目标滑移率对应的利用附着系数、所述目标预设曲线对应的路面附着系数，确定各所述轮胎在所述待测路面上的路面附着系数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标坐标点中的目标滑移率，从各所述预设曲线中确定目标预设曲线，包括：确定各候选利用附着系数；各候选利用附着系数包括各所述预设曲线上与所述目标滑移率对应的利用附着系数，或者，各所述候选利用附着系数包括目标附着程度类型对应的预设曲线上与所述目标滑移率对应的利用附着系数；所述目标附着程度类型根据所述待测路面的路面类型确定；根据各所述候选利用附着系数、所述目标坐标点中的目标利用附着系数，从各所述预设曲线中确定目标预设曲线。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述待测路面的待识别图像；根据所述待识别图像，确定所述待测路面的目标路面类型；根据第一预设对应关系，确定所述目标路面类型对应的目标路面附着系数范围；所述第一预设对应关系包括不同路面类型与不同路面附着系数范围之间的对应关系；根据第二预设对应关系和所述目标路面附着系数范围，从预设的多个附着程度类型中确定与所述路面类型对应的所述目标附着程度类型；所述第二预设对应关系包括不同路面附着系数范围与不同附着程度类型之间的对应关系。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各所述候选利用附着系数、所述目标坐标点中的目标利用附着系数，从各所述预设曲线中确定目标预设曲线，包括:确定各所述候选利用附着系数与所述目标利用附着系数之间的差异；根据各所述候选利用附着系数对应的差异，从各所述预设曲线中确定目标预设曲线。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取未制动从动轮的数量；根据所述未制动从动轮的数量，确定所述目标车辆的初始车速值；根据所述目标车辆的初始车速值，确定所述目标车辆的车速。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述未制动从动轮的数量，确定所述目标车辆的初始车速值，包括：若所述数量为一个，则将未制动从动轮的轮速作为所述目标车辆的初始车速值。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述未制动从动轮的数量，确定所述目标车辆的初始车速值，包括：若所述数量与所述目标车辆的从动轮的总数量相同，则将各所述未制动从动轮的轮速的平均值作为所述目标车辆的初始车速值。10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述未制动从动轮的数量，确定所述目标车辆的初始车速值，包括：若所述数量为零，则将所述目标车辆的各从动轮的轮速中的最大轮速作为所目标车辆的初始车速值。11.根据权利要求7-10任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆的初始车速值，确定所述目标车辆的车速，包括：利用自适应卡尔曼滤波算法对所述目标车辆的初始车速值进行滤波处理，确定所述目标车辆的车速。12.一种路面附着系数确定装置，其特征在于，所述装置包括：第一确定模块，用于根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定所述目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数；第二确定模块，用于根据所述目标车辆的车速、各所述轮胎的角速度和轮胎半径，确定各所述轮胎在各所述时间点对应的滑移率；第三确定模块，用于根据各所述轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各所述轮胎在所述待测路面上的路面附着系数。13.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。14.一种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权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种路面附着系数确定方法。所述方法包括：根据目标车辆的三自由度车辆模型与轮胎模型，确定目标车辆的各轮胎在待测路面上的多个时间点对应的利用附着系数，根据目标车辆的车速、各轮胎的角速度和轮胎半径，确定各轮胎在各时间点对应的滑移率，根据各轮胎在各时间点对应的利用附着系数和滑移率，确定各轮胎在待测路面上的路面附着系数。采用本方法能够提高确定出的目标车辆的轮胎在待测路面上的路面附着系数的准确性。上的路面附着系数的准确性。上的路面附着系数的准确性。


技术研发人员：宫新乐 黄晋 钟志华
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2023.02.16
技术公布日：2023/6/28