本发明涉及一种无人驾驶车辆运行控制方法，属无人驾驶技术领域。
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，迫切需要开发一种无人驾驶车辆运行路面状态评价方法，以满足实际使用的需要。
技术实现要素：
本发明目的就在于克服上述不足，提供一种分架构软件网络在线热升级方法。
为实现上述目的，本发明是通过以下技术方案来实现：
一种自动驾驶汽车地面状态评定方法，包括以下步骤：
第一步，构建车辆自身定位硬件设备，首先根据使用需要，在车辆底盘外表面上设若干路面检测装置，各路面检测装置轴线与车辆底盘相互垂直分布并均布在车辆底盘下表面，在车内设无线数据通讯装置、检测数据处理装置及GNSS卫星导航装置，然后由检测数据处理装置分别无线数据通讯装置、GNSS卫星导航装置、路面检测装置及车辆行车电脑电路电气连接；
第二步，构建评估计算函数，完成第一步后，在检测数据处理装置中设定路面运动阻力计算函数、车轮滑移率计算函数备用；
第三步，路面数据采集，完成第二步作业后，在车辆运行状态下，一方面通过路面检测装置对路面类型进行检测，另一方面路面与车辆底盘间距、路面起伏度和坡度进行检测，并将检测的数据反馈到检测数据处理装置中；
第四步，车辆运行数据检测，在第二步完成对路面检测装置对路面类型进行检测辨识后，同时通过路面检测装置对路面与车辆底盘间的环境温度、湿度进行检测，并将检测的数据反馈到检测数据处理装置中，同时由路面检测装置通过车辆行车电脑电路对车辆当前运行时的车速、发动机转速、胎压数据及车辆载重数据进行采集；
第五步，状态评估，根据第三步和第四步采集到的路面数据和车辆运行数据，首先一方面检测车辆底盘与路面间间距，判断当前路面车辆通过性，另一方面根据路面类型、起伏情况、路面环境温度、湿度数据或缺该路面理论摩擦系统值，然后再将车辆的车速数据、胎压数据、发动机转速数据及车辆载重数据代入到第二步中构建的评估计算函数中，对车辆与地面间通过性和摩擦系统值进行进一步校核计算，对车辆当前运行状态与路面结构间的运行数据进行评估计算，最终获得当前的车辆运行地面状态评估数据；
第六步，数据反馈，完成第五步后，将第五步获得的车辆运行地面状态评估数据反馈到检测数据处理装置中，由检测数据处理装置评估数据模拟计算出在当面路面数据条件及车辆胎压数据、车辆载重数据、路面环境温度、湿度数据为基础下，获得车辆最佳运行车速，然后将计算出的车辆车速反馈到车辆行车电脑电路中，然后依次为基础对车辆车速进行调整。
进一步的，所述的第一步中，路面检测装置包括监控摄像头、毫米波测距雷达、激光测距雷达、温度传感器、湿度传感器水平传感器。
进一步的，所述的第一步中，无线数据通讯装置为基于WIFI无线通讯系统、Zigbee无线通讯系统、DSRC无线通讯系统级及RFID射频通讯系统中的任意一种或几种共同使用。
进一步的，所述的第一步中，检测数据处理装置设数据处理模块、码模块、身份识别模块及串口通讯模块，所述的数据处理模块分别与译码编码模块、身份识别模块及串口通讯模块电气连接，其中数据处理模块为基于DSP、FPGA芯片为基础的控制电路。
进一步的，所述的第二步中：
路面运动阻力计算函数为：；
其中f为阻力系统，为车辆发动机传动系统效率、r车辆主动轮半径，为车辆空气阻力，G为车辆重量；
车轮滑移率计算函数：；
其中s为车轮滑移系数，v车速，r为车辆主动轮半径，为车轮转速。
进一步的，所述的第三步中，路面类型包括沥青路面、混凝土路面、夯实黄土路面、流动沙土路面几个类型。
进一步的，所述的第三步中，在对车辆数据检测时，同时通过辆行车电脑电路对车轮打滑状态进行检测和消除。
进一步的，所述的第三步和第四步在进行信息采集时，信息每1—10分钟采集一次，第四步作业与第三步作业时间间隔为5—120秒。
进一步的，所述的第五步中，获得当前的车辆运行地面状态评估数据采用堆栈结构保存在检测数据处理装置中。
本发明一方面控制作业简单易行，数据检测效果和精度高，数据处理能力强，一方面可有效的在车辆运行过程的全程中，对车辆自身运行状态和路面实际状态进行采集并运算，可高效便捷的获得车辆运行当前时的路面状态参数信息，另一方面可将计算的到的路面状态参数信息反馈到自动驾驶车辆的控制系统中，对车辆运行车速等参数进行指导调整，从而极大的提高车辆运行的安全性和可靠性。
附图说明
图1为本发明控制方法流程示意图；
图2为检测数据处理装置结构示意图；
图3为车辆自身定位硬件设备布局示意图。
具体实施方式
如图1、2和3所示，一种自动驾驶汽车地面状态评定方法，包括以下步骤：
第一步，构建车辆自身定位硬件设备，首先根据使用需要，在车辆底盘外表面上设若干路面检测装置1，各路面检测装置轴线与车辆底盘相互垂直分布并均布在车辆底盘下表面，在车内设无线数据通讯装置2、检测数据处理装置3及GNSS卫星导航装置4，然后由检测数据处理装置3分别无线数据通讯装置2、GNSS卫星导航装置4、路面检测装置1及车辆行车电脑电路电气连接；
第二步，构建评估计算函数，完成第一步后，在检测数据处理装置中设定路面运动阻力计算函数、车轮滑移率计算函数备用；
第三步，路面数据采集，完成第二步作业后，在车辆运行状态下，一方面通过路面检测装置对路面类型进行检测，另一方面路面与车辆底盘间距、路面起伏度和坡度进行检测，并将检测的数据反馈到检测数据处理装置中；
第四步，车辆运行数据检测，在第二步完成对路面检测装置对路面类型进行检测辨识后，同时通过路面检测装置对路面与车辆底盘间的环境温度、湿度进行检测，并将检测的数据反馈到检测数据处理装置中，同时由路面检测装置通过车辆行车电脑电路对车辆当前运行时的车速、发动机转速、胎压数据及车辆载重数据进行采集；
第五步，状态评估，根据第三步和第四步采集到的路面数据和车辆运行数据，首先一方面检测车辆底盘与路面间间距，判断当前路面车辆通过性，另一方面根据路面类型、起伏情况、路面环境温度、湿度数据或缺该路面理论摩擦系统值，然后再将车辆的车速数据、胎压数据、发动机转速数据及车辆载重数据代入到第二步中构建的评估计算函数中，对车辆与地面间通过性和摩擦系统值进行进一步校核计算，对车辆当前运行状态与路面结构间的运行数据进行评估计算，最终获得当前的车辆运行地面状态评估数据；
第六步，数据反馈，完成第五步后，将第五步获得的车辆运行地面状态评估数据反馈到检测数据处理装置中，由检测数据处理装置评估数据模拟计算出在当面路面数据条件及车辆胎压数据、车辆载重数据、路面环境温度、湿度数据为基础下，获得车辆最佳运行车速，然后将计算出的车辆车速反馈到车辆行车电脑电路中，然后依次为基础对车辆车速进行调整。
本实施例中，所述的第一步中，路面检测装置包括监控摄像头、毫米波测距雷达、激光测距雷达、温度传感器、湿度传感器水平传感器。
本实施例中，所述的第一步中，无线数据通讯装置为基于WIFI无线通讯系统、Zigbee无线通讯系统、DSRC无线通讯系统级及RFID射频通讯系统中的任意一种或几种共同使用。
本实施例中，所述的第一步中，检测数据处理装置设数据处理模块、码模块、身份识别模块及串口通讯模块，所述的数据处理模块分别与译码编码模块、身份识别模块及串口通讯模块电气连接，其中数据处理模块为基于DSP、FPGA芯片为基础的控制电路。
本实施例中，所述的第二步中：
路面运动阻力计算函数为：；
其中f为阻力系统，为车辆发动机传动系统效率、r车辆主动轮半径，为车辆空气阻力，G为车辆重量；
车轮滑移率计算函数：；
其中s为车轮滑移系数，v车速，r为车辆主动轮半径，为车轮转速。
本实施例中，所述的第三步中，路面类型包括沥青路面、混凝土路面、夯实黄土路面、流动沙土路面几个类型。
本实施例中，所述的第三步中，在对车辆数据检测时，同时通过辆行车电脑电路对车轮打滑状态进行检测和消除。
本实施例中，所述的第三步和第四步在进行信息采集时，信息每1—10分钟采集一次，第四步作业与第三步作业时间间隔为5—120秒。
本实施例中，所述的第五步中，获得当前的车辆运行地面状态评估数据采用堆栈结构保存在检测数据处理装置中。
本发明一方面控制作业简单易行，数据检测效果和精度高，数据处理能力强，一方面可有效的在车辆运行过程的全程中，对车辆自身运行状态和路面实际状态进行采集并运算，可高效便捷的获得车辆运行当前时的路面状态参数信息，另一方面可将计算的到的路面状态参数信息反馈到自动驾驶车辆的控制系统中，对车辆运行车速等参数进行指导调整，从而极大的提高车辆运行的安全性和可靠性。