[发明专利]基于车辆数据确定路面的方法

说明书

本申请公开了基于车辆数据确定路面的方法。提供了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：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；从神经网络的输出中顺序地提取第一参考数量的样本，并检测位于样本中间的样本的值(以下称为“中间值”)；以及基于检测到的中间值来确定路面是高摩擦路面还是低摩擦路面。

相关申请的交叉引用

本申请基于并要求于2016年10月4日在韩国知识产权局提交的第10-2016-0127656号韩国专利申请的优先权的权益，在此通过引用将其全部内容并入本文。

技术领域

本公开涉及一种基于车辆数据确定路面的方法，更具体而言，涉及一种基于从车载网络获得的车辆数据，确定车辆行驶所在的路面是高摩擦路面还是低摩擦路面的技术。

根据本公开的示例性实施例的车载网络包括控制器局域网(CAN)、局域互联网络(LIN)、FlexRay和媒体导向系统传输(MOST)。

背景技术

为了确保驾驶员的安全，车辆已经配备有各种用户友好的系统，诸如防抱死制动系统(ABS)、电子稳定性控制(ESC)系统、智能巡航控制(SCC)系统和高级驾驶员辅助系统(ADAS)。

为了最佳性能，这些用户友好的系统可通过考虑路面状况来控制车辆的行为。这里，路面状况指的是诸如干沥青道路和干水泥道路的高摩擦路面以及诸如雨天道路，雪天道路和土路的低摩擦路面。

传统上，存在以下方法：基于动力学数据来确定路面是高摩擦路面还是低摩擦路面的方法，所述动力学数据诸如车轮速度、发动机扭矩和车辆速度；以及基于来自各种传感器的数据确定路面是高摩擦路面还是低摩擦路面的方法，所述各种传感器诸如路面指向性超声波传感器和麦克风。

首先，基于动力学数据确定路面的方法基于车辆滑动现象确定路面是高摩擦路面还是低摩擦路面。因此，当车辆行驶在没有快速加速或减速的特定样式的道路上时，将难以确定车辆正在其上行驶的路面是高摩擦路面还是低摩擦路面。

第二，基于来自路面指向性超声波传感器的数据确定路面的方法需要附加安装传感器，导致车辆生产成本的增加。

发明内容

本公开致力于解决现有技术中出现的上述问题，同时保持由现有技术实现的优点不受影响。

本公开的方面提供了一种通过以下步骤来基于车辆数据确定路面的方法：以对应于每个车辆数据的特征的方式预处理车辆数据；将预处理的数据输入到学习的神经网络；对神经网络的输出进行后处理；以及确定路面是高摩擦路面还是低摩擦路面，从而无论道路类型如何，快速且准确地确定路面状况。

本公开的目的不限于前述目的，并且从下面的描述中将清楚地理解本文未提及的任何其它目的和优点。从本公开的示例性实施例将更清楚地理解本发明构思。另外，显而易见的是，本公开的目的和优点可通过权利要求中要求保护的元件和特征及其组合来实现。

根据本公开的一方面，一种由控制器基于车辆数据确定路面的方法包括：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；从神经网络的输出顺次地提取第一参考数量的样本，并检测位于样本中间(middle)的样本的值(以下称为“中间值”)；以及基于检测到的中间值来确定路面是高摩擦路面还是低摩擦路面。

根据本公开的另一方面，一种由控制器确定路面的方法包括：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；从神经网络的输出顺序地提取第一参考数量的样本，并计算提取的样本的平均值；以及基于所计算的平均值来确定路面是高摩擦路面还是低摩擦路面。

附图说明

根据以下结合附图的详细描述，本公开的上述和其他目的、特征和优点将更加显而易见：