路面附着系数估计方法、车辆控制方法及相关装置与流程

本发明涉及车辆主动安全，具体涉及一种路面附着系数估计方法、车辆控制方法及相关装置。

背景技术：

1、路面附着系数是表征轮胎与路面之间最大可利用摩擦力的核心参数，其准确估计对于车辆动力学控制、主动安全系统及高阶自动驾驶功能的可靠实现具有决定性意义。在车辆行驶过程中，路面类型（干燥、湿滑、积雪、结冰等）及环境条件（光照强度、天气状况等）的实时变化直接导致附着系数的动态波动。如何在复杂多变的路况下实现附着系数的高精度、高鲁棒性在线估计，并基于估计结果实施转向、制动与牵引系统的协同控制，已成为车辆主动安全领域亟待突破的关键技术难题。

2、相关技术中，路面附着系数的估计通常依赖以下三类方案：1）基于滑移率的动力学反推方案：通过轮速传感器与车身加速度传感器计算车轮滑移率，结合轮胎模型拟合路面附着系数；2）基于车辆侧向响应的估计方案：利用横摆角速度、侧向加速度及方向盘转角信号，通过车辆参考模型估算前轮侧偏刚度变化来计算路面附着系数；3）轮胎力观测器方案：基于卡尔曼滤波或龙伯格观测器，利用底盘传感器重构轮胎纵向力与侧向力，从而得到路面附着系数。但这些方案普遍存在“感知滞后”与“激励依赖”的问题，无法在车辆进入低附着路段前建立预知能力。

技术实现思路

1、本发明提供一种路面附着系数估计方法、车辆控制方法及相关装置，用于改善相关技术中的方案普遍存在“感知滞后”与“激励依赖”的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

3、第一方面，本发明提供一种路面附着系数估计方法，包括：

4、获取多模态感知数据和当前环境的光照强度，多模态感知数据至少包括视觉模态对应的路面图像数据、音频模态对应的轮胎-路面噪声数据及振动模态对应的车身振动数据；

5、对多模态感知数据进行特征提取及附着系数估计，得到各模态分别对应的附着系数估计值；

6、根据光照强度，确定各模态分别对应的融合权重；

7、根据各模态的融合权重，对各模态对应的附着系数估计值进行融合，得到实时路面附着系数。

8、在一种可能的实现方式中，根据光照强度，确定各模态分别对应的融合权重，包括：根据光照强度所处的预设光照区间，确定各模态分别对应的融合权重；其中，预设光照区间包括按照光照强度由高至低排列的多个光照区间，视觉模态的融合权重随光照强度的降低而降低，音频模态和/或振动模态的融合权重随光照强度的降低而提高。

9、在一种可能的实现方式中，根据各模态的融合权重，对各模态对应的附着系数估计值进行融合，包括：根据视觉模态、音频模态及振动模态分别对应的融合权重，对视觉模态对应的附着系数估计值、音频模态对应的附着系数估计值及振动模态对应的附着系数估计值进行加权融合，得到实时路面附着系数。

10、在一种可能的实现方式中，对多模态感知数据进行特征提取及附着系数估计，包括：对路面图像数据进行特征提取，得到视觉特征，并将视觉特征输入第一预设模型，得到视觉模态对应的附着系数估计值；对轮胎-路面噪声数据进行特征提取，得到音频特征，并将音频特征输入第二预设模型，得到音频模态对应的附着系数估计值；对车身振动数据进行特征提取，得到振动特征，并将振动特征输入第三预设模型，得到振动模态对应的附着系数估计值。

11、在一种可能的实现方式中，对路面图像数据进行特征提取，包括：对路面图像数据进行预处理，对预处理后的路面图像提取纹理特征和/或语义特征，得到视觉特征；和/或，对轮胎-路面噪声数据进行特征提取，包括：对轮胎-路面噪声数据进行预处理，对预处理后的音频数据提取梅尔频率倒谱系数（mel-frequency cepstral coefficients，简称mfcc），得到音频特征；和/或，对车身振动数据进行特征提取，包括：对车身振动数据进行预处理，对预处理后的振动数据进行时频变换，得到振动特征。

12、在一种可能的实现方式中，路面附着系数估计方法还包括：获取视觉模态对应的附着系数估计值的第一置信度、音频模态对应的附着系数估计值的第二置信度以及振动模态对应的附着系数估计值的第三置信度；根据第一置信度、第二置信度及第三置信度，对视觉模态、音频模态及振动模态分别对应的融合权重进行修正。

13、第二方面，本发明提供一种车辆控制方法，包括：

14、获取实时路面附着系数，实时路面附着系数是采用上述提供的路面附着系数估计方法确定的；

15、根据实时路面附着系数所处的预设附着系数区间，确定当前路面的附着系数等级；

16、根据附着系数等级，确定与附着系数等级匹配的目标协同控制策略；其中，不同附着系数等级对应不同的转向系统控制参数和制动系统控制参数；

17、根据目标协同控制策略，生成转向控制指令和制动控制指令，并根据转向控制指令和制动控制指令协同控制车辆的转向系统和制动系统。

18、在一种可能的实现方式中，根据附着系数等级，确定与附着系数等级匹配的目标协同控制策略，包括：查询预设的模式映射表，确定与附着系数等级匹配的目标协同控制策略；其中，模式映射表中预先存储有多个附着系数等级与多种协同控制策略之间的对应关系。

19、在一种可能的实现方式中，附着系数等级包括高附等级、中附等级、低附等级和极低附等级，确定与附着系数等级匹配的目标协同控制策略，包括：在高附等级下，确定的目标协同控制策略包括：控制转向系统以第一响应灵敏度工作，和/或控制制动系统处于非预压状态；在中附等级下，确定的目标协同控制策略包括：控制转向系统以第二响应灵敏度工作，和/或控制制动系统建立第一预压力；在低附等级下，确定的目标协同控制策略包括：控制转向系统以第三响应灵敏度工作并对转向系统施加转向阻尼，和/或控制制动系统建立第二预压力；在极低附等级下，确定的目标协同控制策略包括：对转向系统执行转向限幅和/或增加转向阻力，和/或控制制动系统执行主动减速；其中，第一响应灵敏度高于第二响应灵敏度，第二响应灵敏度高于第三响应灵敏度，第一预压力小于第二预压力。

20、在一种可能的实现方式中，车辆控制方法还包括：在低附等级或极低附等级下，确定的目标协同控制策略还包括：控制车辆的牵引系统限制驱动扭矩输出。

21、在一种可能的实现方式中，车辆控制方法还包括：获取当前车速和当前道路曲率；根据实时路面附着系数、当前车速及当前道路曲率，确定当前道路的路面风险指数；根据路面风险指数，对转向控制指令的第一控制权重与制动控制指令的第二控制权重进行动态调整。

22、在一种可能的实现方式中，根据实时路面附着系数、当前车速及当前道路曲率，确定当前道路的路面风险指数，包括：根据实时路面附着系数，确定附着系数风险分量，附着系数风险分量与实时路面附着系数负相关；根据当前车速，确定车速风险分量，车速风险分量与当前车速正相关；根据当前道路曲率，确定曲率风险分量，曲率风险分量与当前道路曲率正相关；根据附着系数风险分量、车速风险分量及曲率风险分量，确定路面风险指数。

23、在一种可能的实现方式中，根据路面风险指数，对转向控制指令的第一控制权重与制动控制指令的第二控制权重进行动态调整，包括：当路面风险指数小于第一预设阈值时，增大第一控制权重；当路面风险指数大于或等于第二预设阈值时，增大第二控制权重；当路面风险指数大于或等于第一预设阈值，且小于第二预设阈值时，调整第一控制权重与第二控制权重相等；其中，第一预设阈值低于第二预设阈值。

24、第三方面，本发明提供一种路面附着系数估计装置，包括：

25、数据获取单元，用于获取多模态感知数据和当前环境的光照强度，多模态感知数据至少包括视觉模态对应的路面图像数据、音频模态对应的轮胎-路面噪声数据及振动模态对应的车身振动数据；

26、多模态估计模块，用于对多模态感知数据进行特征提取及附着系数估计，得到各模态分别对应的附着系数估计值；

27、权重确定模块，用于根据光照强度，确定各模态分别对应的融合权重；

28、融合模块，用于根据各模态的融合权重，对各模态对应的附着系数估计值进行融合，得到实时路面附着系数。

29、在一种可能的实现方式中，权重确定模块具体用于：根据光照强度所处的预设光照区间，确定各模态分别对应的融合权重；其中，预设光照区间包括按照光照强度由高至低排列的多个光照区间，视觉模态的融合权重随光照强度的降低而降低，音频模态和/或振动模态的融合权重随光照强度的降低而提高。

30、在一种可能的实现方式中，融合模块可以具体用于：根据视觉模态、音频模态及振动模态分别对应的融合权重，对视觉模态对应的附着系数估计值、音频模态对应的附着系数估计值及振动模态对应的附着系数估计值进行加权融合，得到实时路面附着系数。

31、第四方面，本发明提供一种车辆控制装置，包括：

32、获取模块，用于获取实时路面附着系数，实时路面附着系数是采用上述提供的路面附着系数估计方法确定的；

33、附着系数等级确定模块，用于根据实时路面附着系数所处的预设附着系数区间，确定当前路面的附着系数等级；

34、协同控制策略确定模块，用于根据附着系数等级，确定与附着系数等级匹配的目标协同控制策略；其中，不同附着系数等级对应不同的转向系统控制参数和制动系统控制参数；

35、协同控制模块，用于根据目标协同控制策略，生成转向控制指令和制动控制指令，并根据转向控制指令和制动控制指令协同控制车辆的转向系统和制动系统。

36、在一种可能的实现方式中，协同控制策略确定模块可以具体用于：查询预设的模式映射表，确定与附着系数等级匹配的目标协同控制策略；其中，模式映射表中预先存储有多个附着系数等级与多种协同控制策略之间的对应关系。

37、在一种可能的实现方式中，附着系数等级包括高附等级、中附等级、低附等级和极低附等级，协同控制策略确定模块还可以用于：在高附等级下，确定的目标协同控制策略包括：控制转向系统以第一响应灵敏度工作，和/或控制制动系统处于非预压状态；在中附等级下，确定的目标协同控制策略包括：控制转向系统以第二响应灵敏度工作，和/或控制制动系统建立第一预压力；在低附等级下，确定的目标协同控制策略包括：控制转向系统以第三响应灵敏度工作并对转向系统施加转向阻尼，和/或控制制动系统建立第二预压力；在极低附等级下，确定的目标协同控制策略包括：对转向系统执行转向限幅和/或增加转向阻力，和/或控制制动系统执行主动减速；其中，第一响应灵敏度高于第二响应灵敏度，第二响应灵敏度高于第三响应灵敏度，第一预压力小于第二预压力。

38、在一种可能的实现方式中，协同控制模块可以具体用于：获取当前车速和当前道路曲率；根据实时路面附着系数、当前车速及当前道路曲率，确定当前道路的路面风险指数；根据路面风险指数，对转向控制指令的第一控制权重与制动控制指令的第二控制权重进行动态调整。

39、第五方面，本发明提供一种基于路面附着系数估计的车辆控制系统，包括：

40、多模态感知模块，用于获取多模态感知数据，多模态感知模块包括摄像头、麦克风阵列以及振动传感器；

41、光照传感器，用于检测当前环境的光照强度；

42、控制器，与多模态感知模块和光照传感器连接，用于执行第一方面提供的路面附着系数估计方法，和/或第二方面提供的车辆控制方法。

43、第六方面，本发明提供一种车辆，包括：

44、车辆本体；

45、上述提供的基于路面附着系数估计的车辆控制系统，基于路面附着系数估计的车辆控制系统安装于车辆本体上。

46、第七方面，本发明提供一种控制器，包括：处理器，以及与处理器通信连接的存储器；存储器存储计算机执行指令；

47、处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以实现如第一方面提供的路面附着系数估计方法，和/或第二方面提供的车辆控制方法。

48、第八方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面提供的路面附着系数估计方法，和/或第二方面提供的车辆控制方法。

49、第九方面，本发明提供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如第一方面提供的路面附着系数估计方法，和/或第二方面提供的车辆控制方法。

50、本发明的有益效果：

51、本发明提供一种路面附着系数估计方法、车辆控制方法及相关装置，其中的路面附着系数估计方法包括：获取多模态感知数据和当前环境的光照强度，多模态感知数据至少包括视觉模态对应的路面图像数据、音频模态对应的轮胎-路面噪声数据及振动模态对应的车身振动数据；对多模态感知数据进行特征提取及附着系数估计，得到各模态分别对应的附着系数估计值；根据光照强度，确定各模态分别对应的融合权重；根据各模态的融合权重，对各模态对应的附着系数估计值进行融合，得到实时路面附着系数。本发明通过获取包含视觉、音频及振动三个维度的多模态感知数据，并分别对各模态数据进行特征提取及附着系数估计，能够从不同物理维度综合表征路面附着状态，有效降低单一模态受光照、噪声、遮挡或载荷变化影响所带来的估计偏差，突破了传统方案依赖滑移率或侧向激励的局限性，无需车辆进入打滑或较大侧向激励状态即可实现附着系数的实时估计，使车辆在进入低附着路段前即可获取路面附着状态信息，有效改善了“感知滞后”与“激励依赖”的问题；进而通过依据光照强度确定各模态对应的融合权重，并对各模态附着系数估计值进行融合，能够提高实时路面附着系数估计的连续性、准确性和鲁棒性，进而为车辆底盘安全控制提供更加一致、可靠的控制依据。