CN111369887A - 湿路面摩擦系数地图生成***和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种湿路面摩擦系数地图生成***,包括:数据收集模块,其用于在车辆制动时收集与车辆制动相关的数据,并且将数据上传到云平台,云平台通过众包收集数据;计算模块,针对测试路线的每一区段,计算模块根据所述云平台众包收集的数据绘制滑移率‑摩擦系数关系曲线,并且从所述滑移率‑摩擦系数关系曲线得出该区段的峰值摩擦系数;编辑模块,所述编辑模块利用所述测试路线的各个区段的峰值摩擦系数生成所述测试路线的干燥路面摩擦系数地图;以及模拟软件模块,所述模拟软件模块模拟路面上存在水膜的情况,并且将模拟结果与干燥路面摩擦系数地图相结合,从而生成湿路面摩擦系数地图。本发明还涉及一种湿路面摩擦系数地图生成方法。
Description
技术领域
本发明涉及交通运输领域,具体地涉及一种湿路面摩擦系数地图生成***和方法。
背景技术
道路路面的抗滑性能对于车辆的安全行驶至关重要,特别是在路面上存在积水或冰雪的情况下。随着L4/5自主驾驶技术的快速发展,路面对自动驾驶车辆本身的影响也应得到考虑,对于不同的道路施工材料和不同的损坏程度,当路面上有水膜时,车轮与路面之间的路面摩擦会有不同程度的降低,其中一些路面的摩擦力会低于自动驾驶车辆行驶的滑动阈值。为了保证自动驾驶车辆的安全行驶,一张详细的雨天路面摩擦系数地图是必不可少的,这样自动驾驶车辆在路径导航时可以成功避免在路面摩擦系数低于摩擦系数阈值的路面上行驶。
目前,湿路面摩擦系数只能用效率低、运行成本高的重型复杂设备进行测试。现有的湿路面摩擦系数测试或估计方法要求用于测试的车辆完全制动。另外,待测试路面上需要有水膜,因此在测试之前需要使用专用设备将水喷洒在路面上。此外,现有的测试方法还要求车辆制动开始和结束时的速度差是恒定的。
本发明旨在提供一种与现有技术相比更加经济方便的湿路面摩擦系数地图生成***以及相应的方法。
发明内容
根据本发明的一个方面,提供了一种湿路面摩擦系数地图生成***,其包括:
数据收集模块,所述数据收集模块用于在车辆制动时收集与车辆制动相关的数据,并且将数据上传到云平台,所述云平台通过众包收集数据;
计算模块,针对测试路线的每一区段,所述计算模块根据所述云平台众包收集的数据绘制滑移率-摩擦系数关系曲线,并且从所述滑移率-摩擦系数关系曲线得出该区段的峰值摩擦系数;
编辑模块,所述编辑模块利用所述测试路线的各个区段的峰值摩擦系数生成所述测试路线的干燥路面摩擦系数地图;以及
模拟软件模块,所述模拟软件模块模拟路面上存在水膜的情况,并且将模拟结果与干燥路面摩擦系数地图相结合,从而生成湿路面摩擦系数地图。
根据一个有利的实施例,数据收集模块收集的数据包括:
-车辆制动过程中的车辆速度和车轮速度;
-车辆制动过程中车轮和路面之间的纵向力;
-车辆制动开始到结束的位置信息;以及
-车辆制动时的制动力和制动距离。
根据一个有利的实施例,计算模块在绘制滑移率-摩擦系数关系曲线时通过数学模型将不同的制动力转换成完全制动力。
根据一个有利的实施例,通过速度传感器测量车辆制动过程中的车辆速度和车轮速度;并且/或者
通过力传感器测量车辆制动过程中车轮和路面之间的纵向力;并且/或者
通过GPS(全球定位***)记录车辆制动开始到结束的位置信息。
根据本发明的另一个方面,提供了一种湿路面摩擦系数地图生成方法,其包括:
在车辆制动时收集与车辆制动相关的数据,并且将数据上传到云平台,所述云平台通过众包收集数据;
针对测试路线的每一区段,根据所述云平台众包收集的数据绘制滑移率-摩擦系数关系曲线,并且从所述滑移率-摩擦系数关系曲线得出该区段的峰值摩擦系数;
利用所述测试路线的各个区段的峰值摩擦系数生成所述测试路线的干燥路面摩擦系数地图;以及
利用模拟软件模拟路面上存在水膜的情况,并且将模拟结果与干燥路面摩擦系数地图相结合,从而生成湿路面摩擦系数地图。
根据一个有利的实施例,所述与车辆制动相关的数据包括:
-车辆制动过程中的车辆速度和车轮速度;
-车辆制动过程中车轮和路面之间的纵向力;
-车辆制动开始到结束的位置信息;以及
-车辆制动时的制动力和制动距离。
根据一个有利的实施例,在绘制滑移率-摩擦系数关系曲线时通过数学模型将不同的制动力转换成完全制动力。
根据一个有利的实施例,通过速度传感器测量车辆制动过程中的车辆速度和车轮速度;并且/或者
通过力传感器测量车辆制动过程中车轮和路面之间的纵向力;并且/或者
通过GPS***记录车辆制动开始到结束的位置信息。
附图说明
下面将参照示意性的附图更详细地描述本发明的优选实施例。附图及相应的实施例仅是为了说明的目的,而非用于限制本发明。在附图中:
图1是根据本发明的湿路面摩擦系数地图生成方法的示意性原理图;
图2示意性地示出在生成图1中的干燥路面摩擦系数地图时使用的峰值摩擦系数估计方法。
具体实施方式
图1是根据本发明的湿路面摩擦系数地图生成方法的示意性原理图,该方法通过根据本发明的湿路面摩擦系数地图生成***实施,该生成***可以安装在车辆上。
湿路面摩擦系数地图生成***主要包括数据收集模块、计算模块、编辑模块、和模拟软件模块。
数据收集模块用于在车辆制动时(例如从车辆的制动***)收集与车辆制动相关的数据,并且将收集到的数据上传到特定的云平台,所述云平台通过众包收集数据。
如图1所示,通过数据收集模块收集的数据包括车辆制动过程中的车辆速度和车轮速度、车辆制动过程中车轮和路面之间的纵向力、车辆制动开始到结束的位置信息;以及车辆制动时的制动力和制动距离。
车辆速度和车轮速度可以通过安装在车辆上的速度传感器测量。可以理解的是,也可以使用其它适当类型的传感器进行速度测量。测得的车辆速度和车轮速度用于按照以下公式计算滑移率:
κ=(v-vsx)/v
其中,κ是滑移率,v是车辆速度,vsx是车轮速度。车辆在制动时,车轮通常边滚动边滑动,v>vsx,因此0<κ<1。车轮滑移率越大,说明车轮在运动中滑动成分所占的比例越大。
车辆与地面之间的摩擦系数按照以下简化公式计算:
其中μ为摩擦系数,Fx为车辆制动期间车轮和地面之间的纵向力,通常由力传感器测量,Fz为车辆作用在地面上的竖向力,亦即车辆的重量。
以上滑移率和摩擦系数的计算可以通过***的计算模块进行。针对测试路线的每一个区段(分辨率例如为100米),该计算模块根据云平台众包收集的大量数据绘制滑移率-摩擦系数关系曲线,并且从滑移率-摩擦系数关系曲线得出该区段的峰值摩擦系数,如图2所示。
对于云平台通过众包收集的、来自大量不同的车辆(这些车辆均曾经驶过测试路线并且在某一/某些区段制动过)的数据而言,由于不同车辆制动时会发生不同的制动行为,也就是说,作用在踏板上的制动力以及制动距离不同,因此计算模块在绘制滑移率-摩擦系数关系曲线时将通过数学模型将不同的制动力转换成完全制动力。这里,制动力和制动距离之间的相关性可以作为数学模型开发的基础。
另外,由于数据将被逐点收集而不是连续收集,因此需要通过GPS(全球定位***)记录车辆制动开始到结束的位置信息或者说地理信息。
在测试路线的所有区段的道路摩擦信息被收集完毕并且获得所有区段的峰值摩擦系数之后,该生成***的编辑模块利用测试路线的各个区段的峰值摩擦系数生成该测试路线的干燥路面摩擦系数地图。
然后,通过模拟软件来模拟该测试路线的潮湿情况。通过模拟软件模块模拟路面上存在水膜的情况,并且将模拟结果与干燥路面摩擦系数地图相结合,最后从模拟平台得到湿滑路面的摩擦系数地图,并且将生成的湿路面摩擦系数地图结合到某些地图(例如供自动驾驶车辆使用的高精度地图)图层中以供以后使用;根据湿路面摩擦系数地图,自动驾驶车辆在路面摩擦系数低于某一阈值的湿滑路段可以退出自动驾驶模式,转为人工驾驶模式。或者将生成的湿路面摩擦系数地图作为静态信息传送到车辆后端,从而使得车辆在下雨时或雨后避免在摩擦系数低于某一阈值的道路上行驶,作为雨天路径导航的静态信息。
上面借助具体实施例对本发明的湿路面摩擦系数地图生成***和方法进行了描述。对本领域技术人员而言显而易见的是,可以在不脱离本发明的发明构思的情况下对本发明的湿路面摩擦系数地图生成***和方法做出多种改变和变形。例如,本发明的实施可以不包含所描述的具体特征中的部分特征,并且本发明也不局限于所描述的具体实施例,而是可以设想所描述的特征和要素的任意组合。结合对说明书的考虑及所公开的湿路面摩擦系数地图生成***和方法的实践,其它实施例对于本领域技术人员而言将是显而易见的。说明书和示例仅被视为示例性的,真正的范围由所附权利要求及它们的等同方案表示。
Claims (8)
1.一种湿路面摩擦系数地图生成***,包括:
数据收集模块,所述数据收集模块用于在车辆制动时收集与车辆制动相关的数据,并且将数据上传到云平台,所述云平台通过众包收集数据;
计算模块,针对测试路线的每一区段,所述计算模块根据所述云平台众包收集的数据绘制滑移率-摩擦系数关系曲线,并且从所述滑移率-摩擦系数关系曲线得出该区段的峰值摩擦系数;
编辑模块,所述编辑模块利用所述测试路线的各个区段的峰值摩擦系数生成所述测试路线的干燥路面摩擦系数地图;以及
模拟软件模块,所述模拟软件模块模拟路面上存在水膜的情况,并且将模拟结果与干燥路面摩擦系数地图相结合,从而生成湿路面摩擦系数地图。
2.根据权利要求1所述的湿路面摩擦系数地图生成***,其中,所述数据收集模块收集的数据包括:
-车辆制动过程中的车辆速度和车轮速度;
-车辆制动过程中车轮和路面之间的纵向力;
-车辆制动开始到结束的位置信息;以及
-车辆制动时的制动力和制动距离。
3.根据权利要求2所述的湿路面摩擦系数地图生成***,其中,所述计算模块在绘制滑移率-摩擦系数关系曲线时通过数学模型将不同的制动力转换成完全制动力。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的湿路面摩擦系数地图生成***,其中,通过速度传感器测量车辆制动过程中的车辆速度和车轮速度;并且/或者
通过力传感器测量车辆制动过程中车轮和路面之间的纵向力;并且/或者
通过GPS***记录车辆制动开始到结束的位置信息。
5.一种湿路面摩擦系数地图生成方法,包括:
在车辆制动时收集与车辆制动相关的数据,并且将数据上传到云平台,所述云平台通过众包收集数据;
针对测试路线的每一区段,根据所述云平台众包收集的数据绘制滑移率-摩擦系数关系曲线,并且从所述滑移率-摩擦系数关系曲线得出该区段的峰值摩擦系数;
利用所述测试路线的各个区段的峰值摩擦系数生成所述测试路线的干燥路面摩擦系数地图;以及
利用模拟软件模拟路面上存在水膜的情况,并且将模拟结果与干燥路面摩擦系数地图相结合,从而生成湿路面摩擦系数地图。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述与车辆制动相关的数据包括:
-车辆制动过程中的车辆速度和车轮速度;
-车辆制动过程中车轮和路面之间的纵向力;
-车辆制动开始到结束的位置信息;以及
-车辆制动时的制动力和制动距离。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,在绘制滑移率-摩擦系数关系曲线时通过数学模型将不同的制动力转换成完全制动力。
8.根据权利要求5-7中任一项所述的方法,其中,通过速度传感器测量车辆制动过程中的车辆速度和车轮速度;并且/或者
通过力传感器测量车辆制动过程中车轮和路面之间的纵向力;并且/或者
通过GPS***记录车辆制动开始到结束的位置信息。
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CN113788022A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-12-14 | 北京京东乾石科技有限公司 | 车辆控制方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备 |
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