一种基于自车传感器的车前路面积水深度探测系统

1.本发明涉及一种探测系统，具体为一种基于自车传感器的车前路面积水深度探测系统，属于车辆行驶安全技术领域。


背景技术：

2.城市道路上积水的产生主要有两种情况：其一是路面地势较低的区域在降雨后所蓄积的雨水；其二是由于排水不畅和强降雨所形成的洪涝灾害。如果人类驾驶员在错误估计积水深度而直接驾车涉水后，极易引起发动机熄火、进排气管道进水或车辆高压部件漏电等故障，使驾驶员的人身和财产安全受到严重威胁。
3.目前，在道路交通水深测量领域中主要存在如下技术方案：
①
基于预设路面轮廓形状的方法；
②
基于地形先验信息法；
③
红外测深法；
④
超声波测距法；
⑤
液位传感器法。其中，基于预设路面轮廓形状的方法通常假设积水路段的剖面是由两条不同斜率的直线相交而成或由抛物线构成，在实际具有不规则地形轮廓的积水路面上无法获得积水深度；基于地形先验信息的方案则通过将水面高度与预先获得的地形高程做差得到积水深度，但该方案依赖于高精度地图实现车辆的精确定位并需要预先采集大量的路面高程数据；红外测深方案通过光电传感器建立电压与水深的关系对水深进行测量，但红外光在水中的衰减系数较大且在室外容易受到环境因素的干扰；超声波测距法仅能获得水面高度，对于道路轮廓复杂的路段无法准确获悉前方路面的水深；采用液位传感器的方法需要在车辆上的液位传感器没入水中时才能获得当前位置的积水深度，难以保证在积水路段上的行车安全。


技术实现要素：

4.(一)解决的技术问题
5.为解决上述问题，本发明提供了一种基于自车传感器的车前路面积水深度探测系统，以解决现有的道路交通水深测量方案难以在缺乏路面高程先验信息的情况下，获取车辆前方较远距离处不规则路面轮廓上的积水深度。同时，本发明提供的系统具有较低的成本、体积与功耗的优势，易于部署到车辆上。
6.(二)技术方案
7.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于自车传感器的车前路面积水深度探测系统，包括车辆和处理单元，所述车辆包括传感器组件，通过所述传感器组件可以获取车辆前方预设距离处的水底深度和水面高度，基于所述的车辆前方预设距离处的水面高度以及所述车辆前方预设距离处的水底深度作差求出所述车辆前方预设距离处的积水深度，所述传感器组件包括水底深度测量传感器和水面高度测量传感器。
8.优选的，所述水底深度测量传感器所发出的信号能够穿透积水水体，所述水底深度测量传感器的接收装置采集由水体底部产生的回波信号，所述水面高度测量传感器所发出的信号应当能够在水面发生全反射，所产生的回波信号返回所述水面高度测量传感器的接收装置。通过所述传感器组件满足车辆在复杂地形下的积水深度探测的需求，所述处理
单元通过对传感器组件采集到的来自水面和水底的所述回波信号进行处理得到所述车辆前方预设距离处的积水深度。
9.优选的，所述水底深度测量传感器包括532nm波长绿光激光二极管、中心波长为532nm的带通滤光片和单目相机；所述水面高度测量传感器包括红外激光二极管、可见光滤光片和单目相机，所述传感器组件还包括辅助装置，所述辅助装置由电源、外壳和支架等组成，具体结构根据具体需要进行设置。所述532nm波长绿光激光二极管、红外激光二极管、中心波长为532nm的带通滤光片、可见光滤光片和单目相机均通过辅助装置部署到所述车辆上。
10.优选的，水深测量方案基于激光三角测距原理，所述传感器组件具有两种构型设计，均是由两个激光二极管共用一个单目相机的成像平面从而构成两套三角测距系统。在其中一种构型中，红外激光二极管与绿光激光二极管呈纵列布置在单目相机的一侧，红外激光二极管与绿光激光二极管分别与相机成像平面的上下两半平面构成三角测距系统；在另一种构型中，两种激光二极管分别布置在单目相机的两侧并分别与其各自临近一侧的成像半平面构成三角测距系统。
11.一种获取水面高度的方法，根据水体对红外光的吸收系数较大物理特性，可以认为红外光在水面上发生全反射，可以使用红外激光二极管结合三角测量原理对所述水面高度进行测量，该方案在系统集成度和预瞄距离上优于其他水面高度测量传感器的方案。
12.优选的，所述水面高度进行测量还可以采用超声波传感器或其他所发出的波长能够在水面上发生全反射的传感装置实现，对所述水面高度传感器的技术原理和发射波长不做限定。
13.一种从水体底部获取回波信号的方法，参考当前航空海洋测绘领域通过机载激光雷达进行海底测深的原理，即水体对532nm波段的绿光的吸收系数最小，提出将532nm波长的绿光激光二极管作为发射装置，基于激光三角测量原理进行距离测量并结合传感器的安装位置将获得的距离值换算为水底深度。
14.一种提高水深测量精度的测量值修正方法，根据折射定律和水体光路传播模型对水底深度测量值进行修正并对上述方法中的折射率进行校正；同时针对相应的传感器构型提出了车辆运动学补偿方案，避免了由于车辆运动带来的测量值偏移。
15.优选的，所述处理单元包括电子设备和计算机可读存储介质，所述电子设备包括处理器、存储器和总线，所述存储器贮存有程序指令。当所述存储器存储的程序指令被所述处理器调用时，将执行权利要求1-8中任一项所述的方法，将积水深度信息通过所述总线发送至车辆控制模块，所述计算机可读存储介质内部储存有计算机程序，在计算机程序内部设置有激光光斑分割与定位的方法：首先将激光光斑从背景图像中分割提取出来，在此基础上提供了一种所述激光光斑在相机成像平面上的亚像素定位算法，结合三角测量原理，能够根据光斑在成像平面上的位置分别求解出水面高度和水底深度。
16.在计算机程序内部设置有基于菲涅尔折射定律的测量点深度修正方法，同时给出了折射率的校正方案，这些措施能够有效提高积水深度探测系统的精度。
17.针对路面不平度引起的车身运动导致测量值偏移的问题，计算机程序内部设置有一种车辆运动学补偿方案。
18.本发明提供了一种基于自车传感器的车前路面积水深度探测系统，其具备的有益
效果如下：
19.能够实现基于车辆自行搭载的传感器组件对车辆前方不规则路面轮廓上的积水深度进行探测的需求，不依赖路面先验信息或道路的特殊几何形状假设，保证车辆能够对不规则路面轮廓上的积水深度进行实时探测并保证车辆在道路积水的情况下的行车安全；同时，与现有不规则路面轮廓上的积水深度探测的方法相比，具有成本低廉、结构紧凑与能耗较低的优势，能够实现较远的预瞄距离并保证测量精度。
附图说明
20.图1为本发明的车前路面积水深度测量方案的应用场景图；
21.图2为本发明的车前路面积水深度测量系统的原理示意图；
22.图3为本发明的一种车前路面积水深度测量方案的流程图；
23.图4为本发明的水深测量装置中元器件的布置方式示意图；
24.图5为本发明的一种水深测量装置结构示意图；
25.图6为本发明的另一种水深测量装置结构示意图；
26.图7本发明的一种水深测量装置在车辆上的布置方式示意图；
27.图8为本发明的一种激光光斑亚像素定位方法流程图；
28.图9为本发明的激光光束水体传播模型示意图；
29.图10为本发明的一种车辆运动学补偿的原理图；
30.图11为本发明的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
31.本发明实施例提供一种基于自车传感器的车前路面积水深度探测系统。
32.请参阅图1、图2、图3、图4、图5、图6、图7、图8、图9、图10和图11。一种基于自车传感器的车前路面积水深度探测系统，包括车辆和处理单元，所述车辆包括传感器组件，通过所述传感器组件可以获取车辆前方预设距离处的水底深度和水面高度，基于所述的车辆前方预设距离处的水面高度以及所述车辆前方预设距离处的水底深度作差求出所述车辆前方预设距离处的积水深度，所述传感器组件包括水底深度测量传感器和水面高度测量传感器。
33.所述水底深度测量传感器所发出的信号能够穿透积水水体，所述水底深度测量传感器的接收装置采集由水体底部产生的回波信号，所述水面高度测量传感器所发出的信号应当能够在水面产生全反射生成回波信号，回波信号返回所述水面高度测量传感器的接收装置；通过所述传感器组件满足车辆在复杂地形下的积水深度探测的需求，所述处理单元通过对传感器组件采集到的来自水面和水底的所述回波信号进行处理得到所述车辆前方预设距离处的积水深度。
34.本发明提供了一种获取水面高度的方法，根据水体对红外光的吸收系数较大物理特性，可以认为红外光在水面上发生全反射，可以使用红外激光二极管结合三角测量原理对所述水面高度进行测量，该方案在系统集成度和预瞄距离上优于其他水面高度测量传感器的方案。
35.所述水面高度进行测量还可以采用超声波传感器或其他所发出的波长能够在水
面上发生全反射的传感装置实现，对所述水面高度传感器的技术原理和发射波长不做限定。
36.本发明提供了一种从水体底部获取回波信号的方法，参考当前航空海洋测绘领域通过机载激光雷达进行海底测深的原理，即水体对532nm波段的绿光的吸收系数最小，提出将532nm波长的绿光激光二极管作为发射装置，基于激光三角测量原理进行距离测量并结合传感器的安装位置将获得的距离值换算为水底深度。
37.本发明提供了一种提高水深测量精度的测量值修正方法，根据折射定律和水体光路传播模型对水底深度测量值进行修正并对上述方法中的折射率进行校正；同时针对相应的传感器构型提出了车辆运动学补偿方案，避免了由于车辆运动带来的测量值偏移。
38.所述水底深度测量传感器包括532nm波长绿光激光二极管、中心波长为532nm的带通滤光片和单目相机；所述水面高度测量传感器包括红外激光二极管、可见光滤光片和单目相机，所述传感器组件还包括辅助装置，所述辅助装置由电源、外壳和支架等组成，具体结构根据具体需要进行设置。所述532nm波长绿光激光二极管、红外激光二极管、中心波长为532nm的带通滤光片、可见光滤光片和单目相机均通过辅助装置部署到所述车辆上。
39.水深测量方案基于激光三角测距原理，所述传感器组件具有两种构型设计，均是由两个激光二极管共用一个单目相机的成像平面从而构成两套三角测距系统。在其中一种构型中，红外激光二极管与绿光激光二极管呈纵列布置在单目相机的一侧，红外激光二极管与绿光激光二极管分别与相机成像平面的上下两半平面构成三角测距系统；在另一种构型中，两种激光二极管分别布置在单目相机的两侧并分别与其各自临近一侧的成像半平面构成三角测距系统。
40.所述处理单元包括电子设备和计算机可读存储介质，所述电子设备包括处理器、存储器和总线，所述存储器贮存有程序指令。当所述存储器存储的程序指令被所述处理器调用时，将执行权利要求1-8中任一项所述的方法，将积水深度信息通过所述总线发送至车辆控制模块，所述计算机可读存储介质内部储存有计算机程序，在计算机程序内部设置有激光光斑分割与定位的方法：首先将激光光斑从背景图像中分割提取出来，在此基础上提供了一种所述激光光斑在相机成像平面上的亚像素定位算法，结合三角测量原理能够通过光斑在成像平面上的位置分别求解出水面高度和水底深度。
41.在计算机程序内部设置有基于菲涅尔折射定律的测量点深度修正方法，同时给出了折射率的校正方案，这些措施能够有效提高积水深度探测系统的精度。
42.针对路面不平度引起的车身运动导致测量值偏移的问题，计算机程序内部设置有一种车辆运动学补偿方案。
43.具体的，如图1所示为车前路面积水深度测量的应用场景图。如图1(a)所示，当积水是由于道路排水不畅或持续强降雨形成的洪涝灾害产生时，可以将车辆的行驶工况简化为在平坦道路上的涉水模型，即车辆当前位置的涉水深度与车辆前方路段的积水深度一致，此时可通过水面与传感器组件之间的高度结合传感器组件的布置位置获得积水深度。但在更多情况下，路面积水的形式更接近图1(b)，即积水是由路面的起伏或低洼地带蓄积的雨水产生。在该工况下积水深度由路面的轮廓形状决定，仅通过水面高度不足以获悉车辆前方的积水深度，需要结合水体底部的深度信息才能确定水深。
44.因此，为满足复杂路面轮廓下的积水深度探测需求，车辆需要搭载的传感器组件
由两种类型的传感器组成，测量原理如图2所示。其中水底深度测量传感器能够穿透积水并在水体底部产生回波信号，并由此求解出水底深度h2；水面高度测量传感器所发出的信号则需要在水面产生全反射并返回接收装置，并据此求解出水面高度h1，将二者获得的深度数据做差即可得到车前路面的积水深度d。同时，基于上述原理的水深测量装置应当在成本、体积、精度与功耗等方面达到平衡以应用于车辆上。
45.目前在海洋探测领域通常采用机载的蓝绿激光发射和接收设备，通过发射大功率、窄脉冲激光探测海底深度、绘制海底地形。根据水对不同波长的吸收系数可知，蓝绿激光比其它波长的电磁波具有更强的海水穿透能力，因此将该原理迁移至路面积水深度探测领域中。对于水底深度测量，选用波长为532nm的激光二极管。该波长的激光入射水面时，只有占比不到2％的能量在空气与水的分界面发生反射，其余能量全部折射进入水体中。对于水面高度的测量选用红外激光二极管，由于水对红外光具有较大的吸收系数，可以认为红外光在水面发生全反射。在距离测量方面，本技术方案采用激光三角测距原理实现。
46.图3为本发明提供的一种车前水深测量方案的流程图。车前水深测量方案总体流程的实现分为三部分：(1)水深测量装置的搭建，包括步骤301-304；(2)激光三角测距的实现，包括步骤305-307；(3)水深测量值的修正，包括步骤308-310。
47.在步骤301中，进行水深测量装置元器件参数的选型。
48.水底深度测量传感器基于激光三角测距原理，所用的元器件包括：532nm波长绿光激光二极管、红外激光二极管、中心波长为532nm的绿光带通滤光片、可见光滤光片、单目相机以及其他辅助装置(如：电源、外壳和支架等)。可选的，所述绿光激光二极管和红外激光二极管的光斑形状可以采用：点状、线状或十字线状。所述激光二极管的功率应当综合探测距离、光斑大小和人眼安全等因素进行选择。通常，激光二极管功率越大，亮度越高，测量距离越远，在强环境光下的光斑越清晰；但功率越大也会导致光斑增大，影响测量精度，同时对人眼也会造成危险。因此应当在满足预瞄距离的情况下尽可能选择功率较低、光斑尺寸较小的激光二极管。例如，对于车辆前方最大预瞄距离达20m的技术要求，应当选取功率为50mw的激光二极管。所述单目相机可以选择具有cmos或ccd感光器件的摄像头，较高的分辨率和较小的像素尺寸有助于提高测距精度。
49.在步骤302中，进行水深测量装置的构型设计。
50.如图4所示，水深测量装置中的元器件有两种布置方式，均由两个激光二极管共用一个单目相机的成像平面从而构成两套三角测距系统。如图4(a)所示，红外激光二极管与绿光激光二极管呈纵列布置在单目相机的一侧，其中红外激光二极管利用相机成像平面的上半部分进行三角测距；绿光激光二极管则利用相机成像平面的下半部分。这种布置方式更加紧凑，可以充分利用相机的分辨率，同时无需对车辆运动进行补偿。如图4(b)所示为另一种布置方式，两种激光二极管分别布置在单目相机的两侧，红外激光二极管与绿光激光二极管分别利用与之较远一侧的相机成像半平面进行三角测距。
51.图5说明了图4(a)所示的水深测量装置构型的工作原理，图中s为基线长度，定义为激光光源中心到相机主光轴的垂直距离；δh为两激光二极管沿光源中心连线方向的高度差；xg和xr分别为绿光和红外激光二极管的反射光投影到成像平面上的点到成像平面一侧边缘的距离，xg，xr∈(0，w]，其中w为相机成像平面沿基线方向的宽度；f为相机的焦距；在该构型中令两激光二极管的基线长度s和指向角β相等。由激光三角测距原理可得：
[0052][0053][0054]
当给定激光光束的入射角θi时还可求得水面高度：
[0055]
h1＝qrcosθ
i-δhsinθi#(3)
[0056]
在该构型中，当q
r-qg＝δhtanθi时积水深度为0，可作为路面是否存在积水的判断依据。
[0057]
图6说明了图4(b)所示的水深测量装置构型的工作原理，图中sg和sr分别为绿光和红外激光二极管的基线长度；βg和βr分别为绿光和红外激光二极管的指向角；qg和qr分别为水深测量装置到水底和水面距离的初始测量值；xg和xr分别为绿光和红外激光二极管的反射光投影到成像平面上的点到光轴与成像平面交点之间的垂直距离，xg，xr∈(0，w/2]，其中w为相机成像平面沿基线方向的宽度；f为相机的焦距。由激光三角测距原理可得：
[0058][0059][0060]
同时，可以获得水面高度，式中θi为光线入射角：
[0061]
h1＝qrcosθi#(6)
[0062]
在该构型中，当qr＝qg时积水深度为0，可作为路面是否存在积水的判断依据。
[0063]
回到方案的总体流程图(图3)，在步骤303中，确定水深测量装置在车辆上的布置位置。
[0064]
水深测量装置在车辆上有两种布置方案：布置在引擎盖或进气格栅高度处；布置在车顶，两种方案各有优劣。(1)将水深测量装置布置在引擎盖高度处可以使激光器更靠近水面，能够最大限度地发挥其探测距离。不足之处在于，在同样的预瞄距离下，布置在引擎盖或进气格栅高度处的激光束与水面的夹角更小导致激光光斑纵向扩张较大，影响测量精度；且当水面很高时，容易导致红外激光器到水面的距离小于激光三角测量系统的最小可探测距离。(2)将水深测量装置布置在车顶可以在同样的预瞄距离下使光束尽可能垂直射向水面，抑制光斑的扩张；参数选取受最小可探测距离的限制更小。示例性的，本发明给出一种较优的布置方案：将水深测量装置布置在车顶，同时将单目相机与激光二极管组件分别布置在车顶两侧边缘，如图7所示。这样布置带来的好处是可以充分利用车顶的宽度以获得较大的基线长度，由式(7)可知，较大的基线长度s能够降低三角测距系统的灵敏度从而提高测量精度；同时，将传感器布置在车顶也使得在相同的预瞄距离处具有较小的激光入射角以减小光斑扩张。
[0065][0066]
在图3的步骤304中，对水深测量装置的结构参数进行标定。由于实际中水深测量
装置各元器件的装配误差以及支架的加工误差，激光三角测量系统的参数往往与设计值之间存在一定的偏差，需要通过后期标定进行校准。在本发明中，需要标定的参数为基线长度s和激光二极管指向角β。以图5所示构型为例，在相机参数已知且通过测量得到多组目标点距离q和光斑在成像平面位置x的值的情况下，令x＝x、1/q＝y可得：
[0067][0068]
由此可将参数标定问题转化为线性回归问题，即通过多组q和x的测量值拟合线性方程系数求解实际的基线长度s和激光二极管指向角β。
[0069]
在图3的步骤305中，对反射到相机成像平面上的光斑进行分割与提取。由于在实际环境中光照条件较为复杂，在相机获取的图像背景中可能存在亮度值大于激光光斑的光源或颜色与光斑相近的物体。因此，需要对图像进行一定的预处理以使传输到步骤306中的图像只含有激光光斑。激光光斑的提取主要有两种方法：
①
背景差法；
②
滤光片法。其中，背景差法是通过将激光二极管开启与关闭时的图像作差，即可得到仅包含光带/光斑的图像用于中心线/点的提取。滤光片按照光谱特性可分为带通滤光片、截止滤光片等，可以使镜头有选择性地接收特定波长范围的光。本技术方案中采用滤光片方案，对于绿光激光二极管采用中心波长为532nm的带通滤光片提取光斑；对于红外激光二极管采用可见光截止滤光片，以使得红外光光斑能够在相机感光元件上成像。
[0070]
在图3的步骤306中，进行光斑中心的亚像素定位。
[0071]
根据激光三角测距的原理可知，在水底深度测量传感器结构参数和预瞄距离一定的条件下，激光光斑的定位精度对测距精度具有直接影响。线结构光中心提取技术存在多种方法，如：阈值法、极值法、灰度重心法、骨架细化法、steger法等。对于采用何种方式实现激光光斑的亚像素精度定位，该技术方案中不做具体的限定。
[0072]
图8为本发明提供的激光光斑亚像素定位方法流程图。在从背景图像中分割出激光光斑的基础上执行步骤802对图像采用高斯滤波进行降噪，同时通过形态学腐蚀方法消除图像中除光斑外的残余高亮部分。对于图像的预处理方法，本技术方案中不做限定。下面以灰度重心法为例对光斑定位方案进行论述。在传统的灰度重心法中，通常选取一个固定阈值以确定光带的粗略位置，在该阈值范围内对光带进行逐行/列计算，将每一行/列的重心坐标作为光带的中心。但受物体表面性质的影响，光带宽度往往会出现不均匀的现象，此时采用固定阈值法确定光带范围便不再适合。因此在步骤803-805中，本技术方案提供了一种基于改进灰度重心法的光斑定位方案。假设光斑的能量强度在法向呈高斯分布。因此，采用高斯分布曲线在光斑宽度方向上拟合其灰度值，表达式如式(9)所示：
[0073][0074]
式中，f(x)为像素灰度值，a为幅值，μ为光斑中心坐标，σ为高斯分布的标准差。对上式两端同时取对数可得：
[0075][0076]
这样就将拟合高斯分布曲线的问题转化为多项式拟合问题。可以采用最小二乘法拟合多项式以得到μ与σ的值。根据高斯分布的统计特征，具有任一灰度值的像素有68.27％
的概率落在[μ-σ，μ σ]区间内；有95.45％的概率落在[μ-1.96σ，μ 1.96σ]区间内；有99.74％的概率落在[μ-3σ，μ 3σ]区间内。因此，将区间[μ-3σ，μ 3σ]作为每行像素灰度重心的求解范围，如式(11)所示：
[0077][0078]
回到图3，在步骤308中基于折射定率和水体光路传播模型对积水深度进行修正。
[0079]
图9为激光光束在水体中传播模型示意图。由于水对光线的折射，传感器测得的水中目标点的深度为l，而目标点的实际深度为d。式中，θi为入射角，θr为折射角，h1为水面高度。由几何关系可得。
[0080]
l＝qgcosθ
i-h1#(12)
[0081][0082]
由菲涅尔折射定律可知：
[0083][0084]
式中，nw为水的折射率，联立(12)、(13)、(14)式可得积水深度d为：
[0085][0086]
在图3的步骤309中，水体的折射率主要取决于三个因素，分别为：入射光的波长、水体温度和密度。下面给出在入射光波长为200-1000nm范围内水体折射率的柯西色散公式：
[0087][0088]
式中，λ为入射光的波长，单位nm；a(t)、b(t)、c(t)和d(t)为以温度为函数的柯西系数，其表达式为：
[0089]
a(t)＝1.3208-1.2325
×
10-5
t-1.8674
×
10-6
t2 5.0233
×
10-9
t3#(17)
[0090]
b(t)＝5208.2413-0.5179t-2.284
×
10-2
t2 6.9608
×
10-5
t3#(18)
[0091]
c(t)＝
‑‑
2.5551
×
10
8-18341.336t-917.2319t2 2.7729t3#(19)
[0092]
d(t)＝9.3495 1.7855
×
10-3
t 3.6733
×
10-5
t
2-1.2932
×
10-7
t3#(20)
[0093]
在图3的步骤310中，对车辆运动引起的测量值偏移进行运动学补偿。
[0094]
图10为本发明提供的一种车辆运动学补偿的原理图。积水路段往往与不平整的路面相关联，因此有必要对路面起伏和车辆运动所造成的测量值偏移进行运动学补偿。在水深测量装置采用图6所示的构型时，需要对传感器测量值进行运动补偿。由于水深计算通过水底深度与水面高度作差求得，因此无需对俯仰和车身垂直位移带来的测量值偏移进行补偿；只需考虑车身侧倾角的影响。设通过激光三角测量得到的原始水面高度为h1，水底深度为h2，修正后的水面高度与水底深度分别为h
′1和h
′2，原始积水深度为d，修正后的积水深度
为d
′
，车身侧倾角为绿光激光二极管的基线长度为sg，红外激光二极管的基线长度为sr。则运动学补偿后的水深为：
[0095][0096]
此外，本发明还提供了一种电子设备，如图11所示，包括：存储器、通信接口、处理器和总线。所述存储器存储有所述处理器可执行的指令以及整个系统的输入信息，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过通信接口通信并执行上述水深测量的所有步骤。处理器将所得的积水深度信息通过总线发送至车辆座舱内的显示系统或底盘控制系统。处理器可以采用计算机内的cpu或其他具有信号处理能力的集成电路芯片，如：数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或其他可编程逻辑器件等。存储器可以为：只读存储器(read-only memory，rom)、随机存储器(random access memory，ram)、移动硬盘、u盘等可以存储指令的介质。
[0097]
综上所述，通过车辆、传感器组件与处理单元的配合，能够实现基于车辆自行搭载的传感器组件对车辆前方不规则路面轮廓上的积水深度进行探测的需求，不依赖路面先验信息或道路的特殊几何形状假设，保证车辆能够对不规则路面轮廓上的积水深度进行实时探测，保证车辆在道路积水的情况下行驶的安全；同时，与现有不规则路面轮廓上的积水深度探测的方法相比，具有成本低廉、结构紧凑与能耗较低的优势，能够实现较远的预瞄距离并保证测量精度。
[0098]
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。