[发明专利]一种自动驾驶汽车地面状态评定方法及系统

说明书

本发明公开一种一种自动驾驶汽车地面状态评定方法及系统，属于自动驾驶汽车技术领域，解决了现有技术中对路面状态评价不够准确的问题。一种自动驾驶汽车地面状态评定方法，包括以下步骤：获取第一地面图像信息，根据所述第一地面图像信息获取地面状态特征；调整获取图像时的光线，获取第二地面图像信息，根据所述第二地面图像信息获取地面状态特征；对比两次获取的地面状态特征是否一致，若一致则以任一次获得的地面状态特征，确定地面状态，否则，重新调整获取图像时的光线，并获取地面图像信息，获取地面状态特征，直至有两次获取的地面状态特征一致，则以其中任一次获得的地面状态特征，确定地面状态。实现了更准确地评价路面状态。

技术领域

本发明涉及自动驾驶汽车技术领域，尤其是涉及一种自动驾驶汽车地面状态评定方法及系统。

背景技术

随着无人驾驶技术的推广和使用，无人驾驶车辆逐步得到了推广和应用，但当前在进行无人驾驶车辆运行中，路面状态对车辆运行的安全性和可靠性影响十分巨大，当车速、转向半径等车辆运行状态与路面状态匹配性差时，一方面易导致车辆运行舒适性相对较差，另一方面也极易导致车辆运行时发生安全事故，而针对这一问题，当前上缺乏一种可随同车辆运行进行全程路况状态与车辆运行相互匹配的路况评定方法，从而导致自动驾驶车辆运行时存在较大的安全隐患，因此针对这一现状，需要一种自动驾驶车辆运行路面状态评价方法，以满足实际使用的需要，而现有的路面状态评价方法对路面状态评价不够准确。

发明内容

本发明的目的在于至少克服上述一种技术不足，提出一种一种自动驾驶汽车地面状态评定方法及系统。

一方面，本发明提供了一种自动驾驶汽车地面状态评定方法，包括以下步骤：

获取车辆行驶路径中的第一地面图像信息，根据所述第一地面图像信息获取车辆行驶路径中的地面状态特征；

调整获取图像时的光线，获取车辆行驶路径中的第二地面图像信息，根据所述第二地面图像信息获取车辆行驶路径中的地面状态特征；

对比两次获取的车辆行驶路径中的地面状态特征是否一致，若一致则以任一次获得车辆行驶路径中的地面状态特征，确定地面状态，

否则，重新调整获取图像时的光线，并获取车辆行驶路径中的地面图像信息，获取车辆行驶路径中的地面状态特征，直至有两次获取的车辆行驶路径中的地面状态特征一致，则以其中任一次获得车辆行驶路径中的地面状态特征，确定地面状态。

进一步地，所述调整获取图像时的光线，具体包括，获取所述车辆行驶所在区域的光照强度信息，根据所述光照强度信息，确定获取图像时的光线调整的大小。

进一步地，所述以其中任一次获得车辆行驶路径中的地面状态特征，确定地面状态，具体包括，将其中任一次获得车辆行驶路径中的地面状态特征，输入卷积神经网络模型，确定地面状态。

进一步地，所述自动驾驶汽车地面状态评定方法还包括构建卷积神经网络模型，具体包括，

采集测试车辆在不同地面中行驶过程中的图像信息数据，形成训练数据库；利用所述训练数据库，构建卷积神经网络，根据反向传播算法对构建完成后的卷积神经网络进行训练，形成基于地面状态评定的卷积神经网络模型。

另一方面，本发明还提供了一种自动驾驶汽车地面状态评定系统，包括第一地面状态特征获取模块、第二地面状态特征获取模块以及地面状态获取模块；

所述第一地面状态特征获取模块，用于获取车辆行驶路径中的第一地面图像信息，根据所述第一地面图像信息获取车辆行驶路径中的地面状态特征；

所述第二地面状态特征获取模块，用于调整获取图像时的光线，获取车辆行驶路径中的第二地面图像信息，根据所述第二地面图像信息获取车辆行驶路径中的地面状态特征；