[发明专利]基于车辆数据确定路面的方法

权利要求书

1.一种由控制器基于车辆数据确定路面的方法，所述方法包括以下步骤：

预处理车辆数据；

将预处理的数据输入到学习的神经网络以获得对应的输出；

从所述神经网络的所述输出中顺序地提取第一参考数量的样本，并检测位于所述第一参考数量的样本中间的样本的值作为中间值；以及

基于检测到的所述中间值，确定路面是高摩擦路面还是低摩擦路面，其中，所述确定步骤包括：当初始道路状况下的所述中间值超过第一阈值时，将所述初始道路状况改变为低摩擦道路状况，并且当所述初始道路状况下的所述中间值不超过所述第一阈值时，将所述初始道路状况改变为高摩擦道路状况。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定步骤还包括：

当所述高摩擦道路状况下的所述中间值超过第二阈值时，将所述高摩擦道路状况改变为所述低摩擦道路状况，并且当所述高摩擦道路状况下的所述中间值不超过所述第二阈值时，保持当前道路状况；以及

当所述低摩擦道路状况下的所述中间值超过第三阈值时，保持当前道路状况，并且当所述低摩擦道路状况下的所述中间值不超过所述第三阈值时，将所述低摩擦道路状况改变为所述高摩擦道路状况。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，在稳定优先模式中的阈值顺序满足所述第三阈值所述第一阈值所述第二阈值。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，在低摩擦优先模式中的阈值顺序满足所述第一阈值所述第三阈值所述第二阈值。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，在高摩擦优先模式中的阈值顺序满足所述第三阈值所述第二阈值所述第一阈值。

6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

从所述神经网络的所述输出中提取第二参考数量的样本，并从所述第二参考数量的样本中检测最大值；

计算所述第二参考数量的样本的标准偏差；以及

计算关于所述第二参考数量的样本的相邻样本之间的差的总和作为相对值。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述确定步骤包括：当高摩擦道路状况下的所述最大值、所述标准偏差和所述相对值的总和超过第四阈值时，将所述高摩擦道路状况改变为低摩擦道路状况，并且当所述高摩擦道路状况下的所述最大值、所述标准偏差和所述相对值的总和不超过所述第四阈值时，保持当前道路状况。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述确定步骤包括：当低摩擦道路状况下的所述最大值超过第五阈值时，保持当前道路状况，并且当所述低摩擦道路状况下的所述最大值不超过所述第五阈值时，将所述低摩擦道路状况改变为高摩擦道路状况。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车辆数据包括纵向加速度传感器(LAS)数据、轮速传感器(WSS)数据、加速踏板位置传感器(APS)数据和方向盘角度传感器(SAS)数据中的至少一个。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述预处理步骤包括：

计算第三参考数量的纵向加速度传感器数据的标准偏差；

通过从前轮的平均速度减去后轮的平均速度并计算其标准偏差来获得第三参考数量的值；

通过从右轮的平均速度中减去左轮的平均速度并计算其标准偏差来获得第三参考数量的值；

计算第三参考数量的加速踏板位置传感器数据的平均值；

获得第三参考数量的加速踏板位置传感器数据差值并计算其和；

获得第三参考数量的方向盘角度传感器数据差值并计算其和；以及

计算第三参考数量的方向盘角度传感器数据的平均值。