一种车辆路面附着系数确定方法及系统

1.本发明涉及汽车技术领域，特别涉及一种车辆路面附着系数确定方法及系统。


背景技术：

2.目前，在估测汽车行驶于路面上的路面附着系数时，多是估测汽车每一轮胎的路面附着系数，汇总获得。但是，汽车会行驶不同路面类型的路面，若经过不同路面类型的路面均估测汽车每一轮胎的路面附着系数，合理性较低，另外，也增加了系统计算资源。
3.因此，亟需一种解决办法。


技术实现要素：

4.本发明目的之一在于提供了一种车辆路面附着系数确定方法及系统，首先获取车辆行驶于的道路的路面类型，根据路面类型，采用对应的路面附着系数确定策略，进行车辆与路面的附着系数的确定，无需当车辆经过不同路面类型的路面时均估测汽车每一轮胎的路面附着系数，提升合理性，更节省了系统计算资源。
5.本发明实施例提供的一种车辆路面附着系数确定方法，包括：
6.获取车辆行驶于的道路的路面类型；路面类型包括：均一路面、对开路面和对接路面；
7.获取路面类型对应的预设的路面附着系数确定策略；
8.获取车辆行驶时的行驶数据；
9.基于路面附着系数确定策略，根据行驶数据，确定车辆的路面附着系数。
10.优选的，获取车辆行驶于的道路的路面类型，包括：
11.通过设置于车辆底盘旁的图像采集设备获取车辆底盘下方的道路图像；
12.对道路图像进行特征提取，获得多个道路图像特征；
13.基于多个道路图像特征，确定车辆行驶于的道路的路面类型；
14.和/或，
15.构建路面类型地图；
16.获取车辆的车辆位置；
17.基于车辆位置和路面类型地图，确定车辆行驶于的道路的路面类型。
18.优选的，基于多个道路图像特征，确定车辆行驶于的道路的路面类型，包括：
19.基于多个道路图像特征，构建第一道路图像特征向量；
20.获取预设的路面类型判断库，路面类型判断库包括：多组一一对应的第二道路图像特征向量和路面类型判断结果；
21.将第一道路图像特征向量与任一第二道路图像特征向量进行匹配；
22.若匹配符合，将匹配符合的第二道路特征向量对应的路面类型判断结果作为车辆行驶于的道路的路面类型；
23.和/或，
24.获取预设的路面类型判断模型；
25.将多个道路图像特征输入至路面类型判断模型，确定车辆行驶于的道路的路面类型。
26.优选的，构建路面类型地图，包括：
27.获取预设的道路地图；
28.基于预设的分段间隔距离，对道路地图上任一目标道路进行分段，获得多个道路段；
29.依次遍历道路段；
30.每次遍历时，从大数据平台上获取遍历到的道路段的路面信息；
31.基于路面信息，确定遍历到的道路段的路面类型；
32.将遍历到的道路段的路面类型标记于道路地图上遍历到的道路段旁；
33.遍历道路段结束后，将道路地图作为路面类型地图。
34.优选的，基于路面信息，确定遍历到的道路段的路面类型，包括：
35.获取路面信息中至少一个信息项的信息来源类型，信息来源类型包括：官方来源和非官方来源；
36.当路面信息中包含至少一个信息来源类型为官方来源的信息项时，基于路面信息中的信息来源类型为官方来源的信息项，确定遍历到的道路段的路面类型；
37.当路面信息中包含的信息项的信息来源类型均为非官方来源时，对路面信息中的信息项的一致性进行验证；
38.若路面信息中的信息项的一致性验证通过，基于路面信息中的信息项，确定遍历到的道路段的路面类型；
39.否则，获取大数据平台对路面信息中的任一信息项进行担保的担保值；
40.基于路面信息中最大担保值对应的信息项，确定遍历到的道路段的路面类型。
41.优选的，基于路面附着系数确定策略，根据行驶数据，确定车辆的路面附着系数，包括：
42.解析路面附着系数确定策略中的数据提取策略；
43.基于数据提取策略，从行驶数据中提取所需行驶数据；
44.解析路面附着系数确定策略中的路面附着系数估算策略；
45.基于路面附着系数估算策略，根据所需行驶数据，估算路面附着系数。
46.优选的，车辆路面附着系数确定方法，还包括：
47.当车辆行驶时的行驶数据获取失败或获取不完整时，获取历史上最近预设的时间内其他车辆行驶至道路时的历史路面附着系数，基于历史路面附着系数，预测车辆的路面附着系数；
48.其中，基于历史路面附着系数，预测车辆的路面附着系数，包括：
49.分别获取车辆的第一车辆信息和其他车辆的第二车辆信息；
50.对第一车辆信息进行特征提取，获得多个第一车辆信息特征；
51.对第二车辆信息进行特征提取，获得多个第二车辆信息特征；
52.将任一第一车辆信息特征与任一第二车辆信息特征进行匹配；
53.若匹配符合，获取匹配符合的第一车辆信息特征或第二车辆信息特征的特征种
类；
54.查询预设的特征种类-决策值库，确定特征种类对应的决策值；
55.累加计算决策值，获得决策值和；
56.若决策值和大于等于预设的决策值和阈值，查询预设的决策值和-计算权重库，确定决策值和对应的预设的计算权重，并赋予对应其他车辆的历史路面附着系数计算权重，获得目标值；
57.计算目标值的平均值，获得车辆的路面附着系数。
58.优选的，车辆路面附着系数确定方法，还包括：
59.若路面附着系数小于等于预设的路面附着系数阈值，对车辆的驾驶者进行提醒；
60.其中，对车辆的驾驶者进行提醒，包括：
61.获取车辆的驾驶者当前的眼部位置和眼部朝向；
62.基于眼部位置和眼部朝向，构建第一方向向量；
63.获取车辆内驾驶员座位旁的多个车机显示屏中至少一个空闲显示区域的显示位置和显示朝向；
64.基于显示位置和显示朝向，构建第二方向向量；
65.计算第一方向向量与第二方向向量的向量夹角；
66.基于预设的路面附着系数提醒信息生成模板，根据路面附着系数，生成路面附着系数提醒信息；
67.通过最大向量夹角对应的空闲显示区域显示路面附着系数提醒信息。
68.本发明实施例提供的一种车辆路面附着系数确定系统，包括：
69.第一获取模块，用于获取车辆行驶于的道路的路面类型；路面类型包括：均一路面、对开路面和对接路面；
70.第二获取模块，用于获取路面类型对应的预设的路面附着系数确定策略；
71.第三获取模块，用于获取车辆行驶时的行驶数据；
72.确定模块，用于基于路面附着系数确定策略，根据行驶数据，确定车辆的路面附着系数。
73.优选的，第一获取模块获取车辆行驶于的道路的路面类型，包括：
74.通过设置于车辆底盘旁的图像采集设备获取车辆底盘下方的道路图像；
75.对道路图像进行特征提取，获得多个道路图像特征；
76.基于多个道路图像特征，确定车辆行驶于的道路的路面类型；
77.和/或，
78.构建路面类型地图；
79.获取车辆的车辆位置；
80.基于车辆位置和路面类型地图，确定车辆行驶于的道路的路面类型。
81.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
82.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
83.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
84.图1为本发明实施例中一种车辆路面附着系数确定方法的示意图；
85.图2为本发明实施例中不同路面类型的示意图；
86.图3为本发明实施例中一种车辆路面附着系数确定系统的示意图。
具体实施方式
87.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
88.本发明实施例提供了一种车辆路面附着系数确定方法，如图1所示，包括：
89.步骤1：获取车辆行驶于的道路的路面类型；路面类型包括：均一路面、对开路面和对接路面；
90.步骤2：获取路面类型对应的预设的路面附着系数确定策略；
91.步骤3：获取车辆行驶时的行驶数据；
92.步骤4：基于路面附着系数确定策略，根据行驶数据，确定车辆的路面附着系数。
93.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
94.如图2所示，道路的路面类型分为均一路面、对开路面和对接路面三种。高附着路面指的是轮胎与地面的附着系数较高的路面，例如：水泥路面等。低附着路面指的是轮胎与地面的附着系数较低的路面，例如：冰雪路面等。μ
fl
为汽车左前轮与路面的附着系数。μ
fr
为汽车右前轮与路面的附着系数。μ
rl
为汽车左后轮与路面的附着系数。μ
rr
为汽车右后轮与路面的附着系数。
95.车辆行驶时的行驶数据具体为：估测汽车每一轮胎与地面的附着系数所需的数据，例如：轮胎的轮胎力、侧偏角、轮胎转速、滑移率、纵向刚度、车轮转动惯量、车轮角速度和车轮半径等，可在汽车上设置对应的传感器进行获取，例如：轮胎力传感器和侧偏角传感器等。轮胎与地面的附着系数的估测属于现有成熟技术范畴，估测时所需数据的选择以及对应传感器的布局设计不作赘述。
96.路面类型对应的预设的路面附着系数确定策略具体为：当路面类型为均一路面时，预设的路面附着系数确定策略为从车辆的行驶数据中提取估测任一轮胎与地面的附着系数所需的数据，基于该数据估测对应轮胎与路面的附着系数，并作为全车轮胎与地面的附着系数，即μ
fl
＝μ
fr
＝μ
rl
＝μ
rr
；当路面类型为对接路面时，预设的路面附着系数确定策略为从车辆的行驶数据中提取估测前侧任一个或后侧任一个轮胎与地面的附着系数所需的数据，基于该数据估测对应前侧任一个或后侧任一个轮胎与地面的附着系数，前侧另外一个或后侧另外一个轮胎与该附着系数等同，即μ
fl
＝μ
fl
，μ
rl
＝μ
rr
；当路面类型为对开路面时，预设的路面附着系数确定策略为从车辆的行驶数据中提取估测左侧任一个或右侧任一个轮胎与地面的附着系数所需的数据，基于该数据估测对应左侧任一个或右侧任一个轮胎与地面的附着系数，左侧另外一个或右侧另外一个轮胎与该附着系数等同，即μ
fl
＝μ
rl
，μ
fr
＝μ
rr
。
97.基于路面附着系数确定策略，根据行驶数据，确定车辆的路面附着系数。
98.本技术首先获取车辆行驶于的道路的路面类型，根据路面类型，采用对应的路面附着系数确定策略，进行车辆与路面的附着系数的确定，无需当车辆经过不同路面类型的路面时均估测汽车每一轮胎的路面附着系数，提升合理性，更节省了系统计算资源。
99.在一个实施例中，获取车辆行驶于的道路的路面类型，包括：
100.通过设置于车辆底盘旁的图像采集设备获取车辆底盘下方的道路图像；
101.对道路图像进行特征提取，获得多个道路图像特征；
102.基于多个道路图像特征，确定车辆行驶于的道路的路面类型；
103.和/或，
104.构建路面类型地图；
105.获取车辆的车辆位置；
106.基于车辆位置和路面类型地图，确定车辆行驶于的道路的路面类型。
107.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
108.道路的路面类型的获取方式有两种：第一种，在车辆底盘旁设置图像采集设备，以获取车辆底盘下方的道路图像，提取出道路图像的道路图像特征，基于道路图像特征确定，道路图像特征具体为，例如：水泥路面图像的特征和冰雪路面图像的特征等。第二种，引入路面类型地图，路面类型地图上显示有不同道路位置的路面类型，从路面类型地图上确定车辆位置所处道路的路面类型即可。两种获取方式可择一进行，也可并列进行，验证获取结果是否一致，若否，进行报错。
109.本技术引入两种道路的路面类型的获取方式，提升了系统的适用性，也提升了路面类型的确定精准性和确定效率。
110.在一个实施例中，基于多个道路图像特征，确定车辆行驶于的道路的路面类型，包括：
111.基于多个道路图像特征，构建第一道路图像特征向量；
112.获取预设的路面类型判断库，路面类型判断库包括：多组一一对应的第二道路图像特征向量和路面类型判断结果；
113.将第一道路图像特征向量与任一第二道路图像特征向量进行匹配；
114.若匹配符合，将匹配符合的第二道路特征向量对应的路面类型判断结果作为车辆行驶于的道路的路面类型；
115.和/或，
116.获取预设的路面类型判断模型；
117.将多个道路图像特征输入至路面类型判断模型，确定车辆行驶于的道路的路面类型。
118.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
119.基于道路图像特征确定路面类型的方式也有两种：第一种，引入预设的路面类型判断库，路面类型判断库中的一一对应的第二道路图像特征向量和路面类型判断结果具体为，例如：预先将水泥道路图像的图像特征构建成第二道路图像特征向量，则将水泥路面作为路面类型判断结果；将由多个道路图像特征构建成的第一道路图像特征向量与任一第二道路图像特征向量进行匹配，若匹配符合，将匹配符合的第二道路特征向量对应的路面类型判断结果作为车辆行驶于的道路的路面类型。第二种，引入预设的路面类型判断模型，路
面类型判断模型具体为：将大量不同路面类型的路面图像的图像特征和图像特征对应的路面类型作为训练样本，对神经网络模型进行训练，当训练至收敛时，获得能够自主基于图像特征识别路面类型的神经网络模型，作为路面类型判断模型；将多个道路图像特征输入至路面类型判断模型，确定路面类型。两种获取方式可择一进行，也可并列进行，验证确定结果是否一致，若否，进行报错。
120.本技术引入两种基于道路图像特征确定路面类型的方式，提升了系统的适用性，进一步提升了路面类型的确定精准性和确定效率。
121.在一个实施例中，构建路面类型地图，包括：
122.获取预设的道路地图；
123.基于预设的分段间隔距离，对道路地图上任一目标道路进行分段，获得多个道路段；
124.依次遍历道路段；
125.每次遍历时，从大数据平台上获取遍历到的道路段的路面信息；
126.基于路面信息，确定遍历到的道路段的路面类型；
127.将遍历到的道路段的路面类型标记于道路地图上遍历到的道路段旁；
128.遍历道路段结束后，将道路地图作为路面类型地图。
129.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
130.预设的道路地图具体为：包含不同道路的地图，例如：城市道路地图和乡镇道路地图等。预设的分段间隔距离具体为，例如：3米。基于分段间隔距离，对道路地图上任一目标道路进行分段，获得多个道路段。依次遍历道路段，每次遍历时，从大数据平台上获取遍历到的道路段的路面信息，路面信息具体为：任意可以确定道路段的路面类型的信息，道路段的施工信息和路面图像信息等，由大数据平台进行收集，大数据平台在收集时，可以与一些道路施工公告网站和道路监控平台等进行对接。基于路面信息，确定遍历到的道路段的路面类型，将遍历到的道路段的路面类型标记于道路地图上遍历到的道路段旁，遍历结束后，全部标记完成，获得路面类型地图。
131.本技术从大数据平台获取道路信息，确定道路地图上每一目标道路上各道路段的路面类型，并进行标记，提升了路面类型地图构建的适用性，更提升了路面类型地图构建的构建效率。
132.在一个实施例中，基于路面信息，确定遍历到的道路段的路面类型，包括：
133.获取路面信息中至少一个信息项的信息来源类型，信息来源类型包括：官方来源和非官方来源；
134.当路面信息中包含至少一个信息来源类型为官方来源的信息项时，基于路面信息中的信息来源类型为官方来源的信息项，确定遍历到的道路段的路面类型；
135.当路面信息中包含的信息项的信息来源类型均为非官方来源时，对路面信息中的信息项的一致性进行验证；
136.若路面信息中的信息项的一致性验证通过，基于路面信息中的信息项，确定遍历到的道路段的路面类型；
137.否则，获取大数据平台对路面信息中的任一信息项进行担保的担保值；
138.基于路面信息中最大担保值对应的信息项，确定遍历到的道路段的路面类型。
139.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
140.路面信息包含至少一个信息项，例如：路面图像和路面施工信息等。信息项的信息来源类型分为官方来源和非官方来源，官方来源具体为可信度较高的来源，例如：道路施工网站和交通道路监控部门，非官方来源具体为可信度较低的来源，例如：道路上路过的车辆检测道路类型的记录和道路上路过的人拍摄的道路图片(一些用户会在导航app上补充上报道路情况)等。
141.当路面信息中有官方来源的信息项时，可基于官方来源的信息项，直接确定路面类型。当路面信息中没有官方来源的信息项时，需要保证路面类型确定的精准性，对路面信息中的信息项的一致性进行验证，一致性验证时，验证各个信息项是否能够反应路面为同一路面类型，若是，说明没有疑义，一致性验证通过。当一致性验证通过时，基于路面信息中的信息项，确定遍历到的道路段的路面类型。否则，获取大数据平台对路面信息中的任一信息项进行担保的担保值，担保值越大，大数据平台对信息项的担保力度越大。基于路面信息中最大担保值对应的信息项，确定遍历到的道路段的路面类型。
142.本技术根据由大数据平台获取的路面信息中信息来源类型的不同情况，分别进行对应路面类型确定，充分保证路面类型确定的精准性，在大数据技术数据质量参差不齐的现状下，更具有适用性。
143.在一个实施例中，基于路面附着系数确定策略，根据行驶数据，确定车辆的路面附着系数，包括：
144.解析路面附着系数确定策略中的数据提取策略；
145.基于数据提取策略，从行驶数据中提取所需行驶数据；
146.解析路面附着系数确定策略中的路面附着系数估算策略；
147.基于路面附着系数估算策略，根据所需行驶数据，估算路面附着系数。
148.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
149.例如：当路面类型为均一路面时，预设的路面附着系数确定策略中的数据提取策略为从车辆的行驶数据中提取估测任一轮胎与地面的附着系数所需的数据，路面附着系数估算策略为基于该数据估测对应轮胎与路面的附着系数，并作为全车轮胎与地面的附着系数。提升路面附着系数确定的合理性。
150.在一个实施例中，车辆路面附着系数确定方法，还包括：
151.当车辆行驶时的行驶数据获取失败或获取不完整时，获取历史上最近预设的时间内其他车辆行驶至道路时的历史路面附着系数，基于历史路面附着系数，预测车辆的路面附着系数；
152.其中，基于历史路面附着系数，预测车辆的路面附着系数，包括：
153.分别获取车辆的第一车辆信息和其他车辆的第二车辆信息；
154.对第一车辆信息进行特征提取，获得多个第一车辆信息特征；
155.对第二车辆信息进行特征提取，获得多个第二车辆信息特征；
156.将任一第一车辆信息特征与任一第二车辆信息特征进行匹配；
157.若匹配符合，获取匹配符合的第一车辆信息特征或第二车辆信息特征的特征种类；
158.查询预设的特征种类-决策值库，确定特征种类对应的决策值；
159.累加计算决策值，获得决策值和；
160.若决策值和大于等于预设的决策值和阈值，查询预设的决策值和-计算权重库，确定决策值和对应的预设的计算权重，并赋予对应其他车辆的历史路面附着系数计算权重，获得目标值；
161.计算目标值的平均值，获得车辆的路面附着系数。
162.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
163.一般的，车辆上获取路面附着系数估算的所需数据的传感器在使用时，可能会产生故障，会使得车辆行驶时的行驶数据获取失败或获取不完整，导致路面附着系数估算失败。因此，可获取历史上最近预设的时间内其他车辆行驶至道路时的历史路面附着系数，基于历史路面附着系数，预测车辆的路面附着系数。预设的时间具体为，例如：10分钟。
164.在基于历史路面附着系数，预测车辆的路面附着系数时，得保证预测的合理性，例如：其他车辆与本车辆的车辆质量相差很大，则路面附着系数一定相差较大，对应的历史路面附着系数不能作为预测依据。因此，分别获取车辆的第一车辆信息和其他车辆的第二车辆信息，第一车辆信息和第二车辆信息具体为车辆的质量、驾驶员的驾驶习惯、轮胎大小、轮胎使用年限和车辆车轮轴的结构等。分别提取出第一车辆信息特征和第二车辆信息特征，进行特征匹配，若匹配符合获取匹配符合的第一车辆信息特征或第二车辆信息特征的特征种类，特征种类可以为：质量、轮胎大小和轮胎使用年限等。引入预设的特征种类-决策值库，特征种类-决策值库中存储有不同特征种类对应的决策值，车辆与其他车辆的车辆信息中特征种类的特征匹配，说明其他车辆的历史路面附着系数越能作为本车辆的路面附着系数的预测依据，特征种类对应的决策值越大，例如：路面附着系数与车辆质量相关性较高，若本车辆与其他车辆的车辆质量接近，则对应其他车辆的历史路面附着系数越能作为本车辆的路面附着系数的预测依据。查询特征种类-决策值库，确定特征种类对应的决策值。
165.累加计算每次匹配符合时获得的决策值，获得决策值和。若决策值和大于等于预设的决策值和阈值，说明对应其他车辆的历史路面附着系数足够作为本车辆的路面附着系数的预测依据。引入预设的决策值和-计算权重库，决策值和-计算权重库中存储有不同决策值和对应的计算权重，决策值和越大，对应其他车辆的历史路面附着系数越能作为本车辆的路面附着系数的预测依据，则计算权重越大。赋予对应其他车辆的历史路面附着系数计算权重，获得目标值，赋予时，两者相乘。计算目标值的平均值，获得车辆的路面附着系数。车辆的路面附着系数的计算公式为：数。车辆的路面附着系数的计算公式为：为车辆的路面附着系数，αi为第γ个对应其他车辆的历史路面附着系数，γi为赋予第i个对应其他车辆的历史路面附着系数的计算权重，n为历史路面附着系数的总数目。
166.本技术在车辆行驶时的行驶数据获取失败或获取不完整时，基于其他车辆路过该道路的历史路面附着系数，估算本车辆的路面附着系数，提升了路面附着系数确定的稳定性，另外，在基于历史路面附着系数时，基于车辆信息的信息特征的匹配情况，筛选出有作为预测依据价值的其他车辆的历史路面附着系数，计算本车辆的路面附着系数，提升了预测的适用性，更提升了预测精度。
167.在一个实施例中，车辆路面附着系数确定方法，还包括：
168.若路面附着系数小于等于预设的路面附着系数阈值，对车辆的驾驶者进行提醒；
169.其中，对车辆的驾驶者进行提醒，包括：
170.获取车辆的驾驶者当前的眼部位置和眼部朝向；
171.基于眼部位置和眼部朝向，构建第一方向向量；
172.获取车辆内驾驶员座位旁的多个车机显示屏中至少一个空闲显示区域的显示位置和显示朝向；
173.基于显示位置和显示朝向，构建第二方向向量；
174.计算第一方向向量与第二方向向量的向量夹角；
175.基于预设的路面附着系数提醒信息生成模板，根据路面附着系数，生成路面附着系数提醒信息；
176.通过最大向量夹角对应的空闲显示区域显示路面附着系数提醒信息。
177.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
178.当路面附着系数小于等于预设的路面附着系数阈值时，汽车容易打滑，需要对驾驶员进行提醒。在提醒时，获取车辆的驾驶者当前的眼部位置和眼部朝向，眼部位置和眼部朝向可以基于车辆内的摄像头获取驾驶者眼部图像进行确定，目前，一些车辆内都会配备摄像头，特别是新能源车型。一般的，车辆内会设置多个车机显示屏，可通过车机显示屏对驾驶者进行提醒，在提醒时，得保证提醒角度适宜，使得驾驶者能够及时查看到。基于眼部位置和眼部朝向，构建第一方向向量。获取车辆内驾驶员座位旁的多个车机显示屏中至少一个空闲显示区域的显示位置和显示朝向，空闲显示区域具体为车机显示屏中暂时没有显示内容或没有显示重要内容(例如：时速、道路信息等)的显示屏区域，显示朝向为由显示屏区域垂直向外的方向。基于显示位置和显示朝向，构建第二方向向量。计算第一方向向量与第二方向向量的向量夹角。一般的，当驾驶者完全正视空闲显示区域时，向量夹角为180度，当驾驶者完全侧对着空闲显示区域时，向量夹角为90度。因此，向量夹角越大，提醒角度越适宜。基于预设的路面附着系数提醒信息生成模板，根据路面附着系数，生成路面附着系数提醒信息，例如：“当前附着系数为xx，容易打滑，请谨慎驾驶”。通过最大向量夹角对应的空闲显示区域显示路面附着系数提醒信息。
179.本技术根据用户当前的查看方向从车机显示屏中筛选出最佳空闲显示区域，控制最佳空闲显示区域显示路面附着系数提醒信息，对驾驶者进行提醒，提升了提醒的及时性。
180.本发明实施例提供了一种车辆路面附着系数确定系统，如图3所示，包括：
181.第一获取模块1，用于获取车辆行驶于的道路的路面类型；路面类型包括：均一路面、对开路面和对接路面；
182.第二获取模块2，用于获取路面类型对应的预设的路面附着系数确定策略；
183.第三获取模块3，用于获取车辆行驶时的行驶数据；
184.确定模块4，用于基于路面附着系数确定策略，根据行驶数据，确定车辆的路面附着系数。
185.在一个实施例中，第一获取模块1获取车辆行驶于的道路的路面类型，包括：
186.通过设置于车辆底盘旁的图像采集设备获取车辆底盘下方的道路图像；
187.对道路图像进行特征提取，获得多个道路图像特征；
188.基于多个道路图像特征，确定车辆行驶于的道路的路面类型；
189.和/或，
190.构建路面类型地图；
191.获取车辆的车辆位置；
192.基于车辆位置和路面类型地图，确定车辆行驶于的道路的路面类型。
193.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。