[发明专利]基于车路协同的雨刮控制方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.基于车路协同的雨刮控制方法，其特征在于，所述方法包括：

按照第一预设周期获取自身车辆的第一雨量感应信号和第一雨刮控制档位信号，并根据多次采集的所述第一雨量感应信号得到该车辆的第一雨量状态统计概率；

按照第二预设周期接收预设范围内周边车辆的上报数据，所述上报数据包括：第二雨量感应信号、第二雨刮控制档位信号、数据上报时间和信号源位置信息；

基于所述第二雨量感应信号/所述第二雨刮控制档位信号进行等效性处理，确定每个周边车辆的第二雨量状态；

利用各个周边车辆的第二雨量状态进行处理，得到第二雨量状态统计概率；

将所述第一雨量状态统计概率的最大值对应的第一判定雨量状态与所述第二雨量状态统计概率的最大值对应的第二判定雨量状态对比，判断所述第一判定雨量状态与所述第二判定雨量状态是否一致；

若所述第一判定雨量状态与所述第二判定雨量状态一致，选取所述第一判定雨量状态/所述第二判定雨量状态作为当前雨量状态；

基于当前雨量状态控制自身车辆的雨刮状态。

2.如权利要求1所述的基于车路协同的雨刮控制方法，其特征在于，所述第一雨量状态、所述第二雨量状态、当前雨量状态包括：无雨状态、小雨状态、中雨状态、大雨状态。

3.如权利要求2所述的基于车路协同的雨刮控制方法，其特征在于，所述雨刮状态包括：自动控制雨刮状态和手动控制雨刮状态；所述自动控制雨刮状态包括：无动作状态、低速状态、中速状态、高速状态；所述手动控制雨刮状态包括：关闭挡状态、喷水刮动状态、刮动一次状态、低频间歇刮动状态、中频间歇刮动状态、高频间歇刮动状态、正常连续刮动状态和快速连续刮动状态。

4.如权利要求3所述的基于车路协同的雨刮控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述第一判定雨量状态与所述第二判定雨量状态不一致，则利用所述第一雨量状态统计概率和所述第二雨量状态统计概率，进行加权统计得到第三雨量状态统计概率；

选取所述第三雨量状态统计概率的最大值对应的第三判定雨量状态作为当前雨量状态。

5.如权利要求4所述的基于车路协同的雨刮控制方法，其特征在于，利用各个周边车辆的第二雨量状态进行处理，得到第二雨量状态统计概率，包括：

对预设时间段获取的每个周边车辆的若干第二雨量状态采用滤波算法进行样本过滤，得到每个周边车辆的雨量状态样本；

对每个周边车辆的雨量状态样本进行分类统计，针对各个周边车辆分别计算各个雨量状态的样本量；

获取各个周边车辆的雨量状态分布加权系数；

针对每个周边车辆，利用各个雨量状态的样本量以及雨量状态分布加权系数，通过加权算法获取各个雨量状态样本量的加权值；

利用各个雨量状态样本量的加权值进行正态分布处理，得到所述第二雨量状态统计概率。

6.如权利要求5所述基于车路协同的雨刮控制方法，其特征在于，所述雨量状态分布加权系数包括：第一加权系数和/或第二加权系数，所述第一加权系数包括手动控制加权系数和自动控制加权系数，所述手动控制加权系数大于所述自动控制加权系数，所述自动控制加权系数为1；所述第二加权系数根据所述周边车辆与所述自身车辆之间的距离确定，所述周边车辆与所述自身车辆之间的距离越大，所述第二加权系数越大，所述周边车辆与所述自身车辆之间的距离越小，所述第二加权系数越小。

7.如权利要求5或6所述的基于车路协同的雨刮控制方法，其特征在于，所述雨量状态分布加权系数还包括：第三加权系数，第三加权系数为置信度因子，所述置信度因子基于样本数据的置信度等级判定结果确定，所述样本数据的置信度等级越高，所述置信度因子越高。