一种雨雪天气下无人驾驶车辆的行车装置与策略的制作方法

本申请涉及2016年4月27日提交的申请号为201610269358.3的“一种基于云端数据库的无人驾驶汽车导航行车方法”，该申请的全部内容在此引用作为参考；

本申请涉及2016年6月27日提交的申请号为201610482030.X的“无人驾驶车辆驾驶模式切换的应对策略”，该申请的全部内容在此引用作为参考；

技术领域

本发明涉及无人驾驶汽车领域，尤其涉及无人驾驶汽车在特殊天气下的行车策略。

背景技术：

目前，无人驾驶车辆的技术渐渐成熟，部分车辆已经进入上路测试阶段。而且，无人驾驶汽车在出发前和行驶过程中，都需要极其详细的路线图，准确的道路信息，以及周围车况信息，以保证车辆在行驶中的安全，同时也不会偏离既定路线。

但是，在遇到雨雪天气等特殊天气下，无人驾驶汽车的信息采集设备和识别设备会受到不同程度的影响，对于道路信息的采集或者周围车况信息的获取都有一定的影响，会导致车辆无法正常行驶，甚至因错误信息发生危险。

技术实现要素：

在雨雪天气的情况下，摄像机会受到雨雪的影响，甚至路面会被雨雪覆盖，无法准确地采集道路标线、交通标志、交通信号灯等道路信息。在这种情况下，无人驾驶汽车不能以摄像机实时采集的信息为准，而是要根据云端数据库下载的道路信息进行行车规划。

另外，在雨雪天气，也需要根据实际天气情况，对传感器、雷达等识别设备所采集的路况信息等进行判定，若采集的相关信息误差较小，能够保证本车与周围车辆保持安全距离，则可继续行车；若毫米波雷达等设备受影响较大，探测到的本车与周围车辆、障碍物的实际距离等信息，数据误差较大，则进行无人驾驶模式切换成有人驾驶模式，具体切换方法参照专利《无人驾驶车辆驾驶模式切换的应对策略》。

本发明提出的无人驾驶车辆在雨雪天气情况下的行车装置包括车载电脑、雨雪传感器、能见度仪、雨刮器装置和路况采集识别设备，其中雨刮器装置包括雨刮控制器、外置摄像机雨刮器及其喷头和内置摄像机雨刮器及其喷头，雨雪传感器、能见度仪、雨刮控制器和路况采集识别设备分别与车载电脑相连，这些设备的具体描述如下：

(1)车载电脑：用于接收其他设备传输的实时相关数据信息，利用其系统对这些数据进行分析，得出当前的具体气象信息，判断其对无人驾驶识别设备的影响情况，以确认具体的行车策略。另外，能够根据降雨量或降雪量的实际强度，得出雨刮器的具体控制方案，将其具体的运行速度和喷头的喷水量传输给雨刮控制器。

(2)雨雪传感器：用于雨雪天气情况下，实时检测当前一定时间段内的雨量或者雪量，并将实时数据传输到车载电脑。

(3)能见度仪：用于测试当前气象情况下的水平能见度，并将实时数据传输到车载电脑。

(4)雨刮器装置：用于在外置摄像机镜头和车辆前后挡风玻璃受到雨雪的影响下，去除镜片和玻璃表面的雨雪等覆盖物，保证车载摄像机在雨雪天气下采集的信息都能够使用。该装置由雨刮控制器、外置摄像机雨刮器及其喷头、内置摄像机雨刮器及其喷头组成，外置摄像机雨刮器及其喷头、内置摄像机雨刮器及其喷头分别与雨刮控制器相连；其中，雨刮控制器是用于接收车载电脑传输的雨刮器控制方案信息，然后操控所有雨刮器的启停及其速度和相应喷头的喷水量；内置摄像机雨刮器及其喷头是由雨刮控制器控制，内置摄像机雨刮器即为车辆前后挡风玻璃的雨刮器；外置摄像机雨刮器及其喷头也由雨刮控制器控制，安装于外置摄像机镜片的下边沿的角落位置上，喷头安装于镜片下边沿中央位置，两个装置都安装在摄像机镜片外部；每一个雨刮器都配置一个相应的喷头，可以喷出玻璃水等液体，结合雨刮器，在挡风玻璃有沙尘等颗粒物的情况下使用，将沙尘冲洗掉，防止挡风玻璃被沙尘等颗粒物刮伤；其中内置摄像机指的是安装在车内，位于前后挡风玻璃后的摄像机，外置摄像机指的是除内置摄像机以外的摄像机。

(5)路况采集识别设备：用于采集实时路况的信息，包括道路信息、交通标志信号灯等信息，以及周围车辆行驶状况信息和障碍物信息等，由超声波传感器、红外传感器、激光雷达、毫米波雷达、摄像机等组成。

无人驾驶车辆首先根据雨雪传感器确定当前的天气类型，再根据能见度仪所检测的水平能见度，就可确认目前车辆所处的准确的气象环境，依据不同的天气类型和相关数据，本发明作了如下分类：

(1)雨天

本发明中，以2分钟内的降水量为准，故检测设备需要每2分钟进行一次计算，具体分类如下：

(a)小雨：雨点清晰可见,没漂浮现象，2分钟内降水量小于0.014mm；

(b)中雨：雨落如线，雨滴不易分辨，2分钟内降水量0.014～0.042mm；

(c)大雨：雨降如倾盆，模糊成片，2分钟内降水量0.042～0.083mm；

(d)暴雨：凡2分钟内降水量超过0.083mm的降雨过程统称为暴雨，再根据暴雨的强度可分为：暴雨(降水量0.083～0.194mm)、大暴雨(0.194～0.39mm)、特大暴雨(大于0.39mm)三种；

(2)雪天

本发明中，也以2分钟内的降雪量为准，故检测设备需要每2分钟进行一次计算，具体分类如下：

(a)小雪：2分钟内降雪量小于0.003mm；

(b)中雪：2分钟内降雪量0.003～0.008mm；

(c)大雪：2分钟内降雪量0.008～0.017mm；

(d)暴雪：2分钟内降雪量大于0.017mm；

(3)雨夹雪

属于混合天气，具体分类方法是根据雨天和雪天的分类，分别计算降水量和降雪量，再结合归类，可以描述为小雨加小雪、小雨加中雪、小雨加大雪、小雨加暴雪，以此类推，共计16种。

另外，雨雪天气还要注意路面的实际情况，是否已经被覆盖，摄像机能否采集到准确的道路标线等信息。若无法采集到准确的道路标线等信息，则以云端数据库下载的道路信息为准，按照相应的行车方案行驶；若路面能够提取相应道路信息，则以采集到的实时信息为准。在雪天情况下，行车前需要先清除车辆玻璃、摄像头、雷达等设备上的积雪，保证设备采集信息的准确性和可靠性。

雨刮器的速度调节方式是根据实时降雨量和降水量进行调节的，喷头一般用于清除覆盖物，本发明设定雨刮器运行速度为最快2秒/次，最慢10秒/次；喷头的一次喷水量是固定的。根据用途不同，具体调节使用方法如下：

(1)清除雨雪

在雨雪天气情况下，根据实时天气情况，雨刮器速度具体计算方法如下：

(a)雨天

其中，x_R为实时降雨量，D为雨刮器运行速度，单位为秒/次；

(b)雪天

其中，x_S为实时降雪量，D为雨刮器运行速度，单位为秒/次；

(c)雨夹雪

根据实时降雨量和降雪量，利用上述两个公式，分别计算雨刮器的运行速度，取较大的速度值。

按照以上方法计算得出的雨刮器运行周期只是雨刮器运行的基础速度值，即雨刮器的初始运行速度。若在这种运行速度下，摄像机无法获取准确的道路标线等信息，则需要提高雨刮器的运行速度，每次减去1秒/次，直至到达最快速度2秒/次。

(2)清除覆盖物

在清除挡风玻璃或摄像机镜片上的沙尘等覆盖物的情况下，雨刮器需要与喷头配合使用，先由喷头喷出一定次数的玻璃水等液体，然后雨刮器进行清扫，雨刮器速度为3秒/次，喷头喷水次数为5次；若玻璃或镜片未清除干净，摄像机采集的信息不够准确，再次打开喷头、雨刮器运行，反复多次，直至玻璃或镜片表面覆盖物清除干净。无人驾驶车辆在雨雪天气下的行车策略，其具体操作步骤如下：

(1)利用雨雪传感器对当时天气进行检测；

(2)判断所属天气是否为下雨天，若是，执行步骤(3)；若不是下雨天，转至步骤(5)；

(3)检测计算出实时降水量；

(4)打开所有雨刮器，并根据降水量的大小控制雨刮器的速度；

(5)判断是否下雪，若下雪，执行步骤(6)；若不下雪，转至步骤(1)；

(6)检测实时降雪量；

(7)判断外置摄像机的镜片或者车窗玻璃是否有积雪，若没有，执行步骤(8)；若有积雪，执行步骤(9)；

(8)打开相应的雨刮器，根据实时降雪量控制其速度，然后执行步骤(10)；

(9)关闭有积雪的相应的雨刮器，执行步骤(10)；

(10)利用能见度仪，检测出实时水平能见度；

(11)利用摄像机采集的图像信息，判断采集的路面的道路标线信息是否可靠；

(12)根据采集的数据和相关信息，判断无人驾驶识别设备采集的相关信息是否能够使用；

(13)确认相应的行车策略，再转至步骤(1)。

同时，在雨雪天气情况下，无人驾驶车辆的车载电脑对于摄像机和超声波传感器、红外传感器、激光雷达、毫米波雷达等探测设备所采集的数据信息都要进行判断，确定其数据是否能够被采用，以此制定相应的行车方案，具体操作步骤如下：

(1)根据摄像机采集的图像的信息准确度，判断其获取的道路信息是否可用，若能使用，执行步骤(2)，若不能使用，执行步骤(3)；

(2)车载电脑以摄像机采集的道路信息为准，以此数据为依据，然后执行步骤(4)；

(3)车载电脑以由云端数据库下载的道路信息为准，以此数据为依据；

(4)对超声波传感器、红外传感器、激光雷达、毫米波雷达等探测设备采集的周围车况、障碍物等信息进行相互比对，以毫米波雷达为基准，判断探测设备采集的信息是否准确，若数据误差较小，能够采纳，执行步骤(5)，若数据误差较大，执行步骤(6)；

(5)车载电脑以探测设备采集的周围车况、障碍物等信息为准，以其数据为依据，然后执行步骤(7)；

(6)车载电脑参照专利201610482030.X的驾驶模式切换方法，直接切换至有人驾驶模式，然后直接结束；

(7)车载电脑根据相应可用的信息数据，制定行车路线等具体行车方案，以及雨刮器的具体控制方案；

(8)利用能见度仪，检测实时水平能见度；

(9)判断水平能见度是否小于50m，若是，执行步骤(10)，若不是，转至步骤(11)；

(10)车辆行驶时车速须小于20km/h，同时打开相应的车灯设备，然后转至步骤(1)；

(11)判断水平能见度是否低于100m，若是，执行步骤(12)；若不是，转至步骤(13)；

(12)控制车辆车速，保证车速小于40km/h，并与前车保持车距50m以上，同时打开相应的车灯设备，然后转至步骤(1)；

(13)判断水平能见度是否小于200m，若是，执行步骤(14)，若不是，转至步骤(15)；

(14)控制车辆车速，须小于60km/h，并与前车保持车距100m以上，同时打开相应的车灯设备，然后转至步骤(1)；

(15)以原先制定的行车方案行车，无需减速或打开其他相应车灯等设备，然后执行步骤(1)。

另外，在通过有红路灯的路口时，根据水平能见度的不同，具体的行车方法如下：

(1)车辆在到达路口时，车载摄像机能够采集路口的红绿灯的实时信息，则以摄像机采集的具体信息为准，通过路口；

(2)车辆在到达路口时，车载摄像机无法采集到红绿灯的信息，利用专利《一种基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法》中的云端数据库，在数据库添加一个各路口红绿灯的实时数据包，在车辆下载导航数据信息时，将相应路口红绿灯的实时显示、切换时间等数据同时下载，然后根据相应的红绿灯数据，进行行车；

(3)车辆在到达路口时，车载摄像机无法采集到红绿灯的信息，同时云端数据库中没有相应路口红绿灯的实时显示数据，则将无人驾驶模式切换成有人驾驶模式。

附图说明

图1为无人驾驶车辆在雨雪天气情况下的行车装置；

图2为外置摄像机雨刮器和喷头的安装位置示意图；

图3为雨雪天气类型划分图；

图4为无人驾驶车辆雨雪天气行车方法的具体操作流程图；

图5为雨雪天气行车策略流程图。

具体实施方式

如图1所示，无人驾驶车辆在雨雪天气情况下的行车装置包括车载电脑1、雨雪传感器2、能见度仪3、雨刮器装置4和路况采集识别设备5，其中雨刮器装置4包括雨刮控制器41、外置摄像机雨刮器及其喷头42和内置摄像机雨刮器及其喷头43，雨雪传感器2、能见度仪3、雨刮控制器41和路况采集识别设备5分别与车载电脑1相连，这些设备的具体描述如下：

(1)车载电脑1：用于接收雨雪传感器2、能见度仪3传送的实时相关数据信息，利用其系统对这些数据进行分析，得出当前的具体气象信息，判断其对路况采集识别设备5的所采集的信息的影响情况，再根据能够使用的具体信息，规划具体的行车策略。另外，根据降雨量或降雪量的实际强度，得出雨刮器的具体控制方案，然后由车载电脑1将具体的控制方案发送至雨刮控制器41，由雨刮控制器41控制雨刮器和喷头运行。

(2)雨雪传感器2：用于雨雪天气情况下，实时检测计算当前一定时间段内的降雨量或者降雪量，并将实时数据传输到车载电脑1，由其系统对采集到的数据进行分析。

(3)能见度仪3：用于测试当前气象情况下的水平能见度，将实时数据传输到车载电脑1，以便其系统根据具体数据和相关规定，确定相应的行车策略。

(4)雨刮器装置4：用于在外置摄像机镜头和车辆前后挡风玻璃受到雨雪的影响下，去除镜片和玻璃表面的雨雪等覆盖物，保证外置摄像机和内置摄像机在雨雪天气下采集的信息都能够使用。该装置由雨刮控制器41、外置摄像机雨刮器及其喷头42、内置摄像机雨刮器及其喷头43组成，外置摄像机雨刮器及其喷头42、内置摄像机雨刮器及其喷头43分别与雨刮控制器41相连：

(a)雨刮控制器41，是用于接收车载电脑传输的雨刮器控制方案信息，然后操控所有雨刮器的启停及其速度和相应喷头的喷水量；

(b)内置摄像机雨刮器及其喷头42：其中内置摄像机指的是安装在车内，位于前后挡风玻璃后的摄像机；该装置由雨刮控制器41控制，内置摄像机雨刮器即为车辆前后挡风玻璃的雨刮器，是用于在雨雪天等特殊天气下，去除挡风玻璃表面的雨雪等覆盖物，保证安装在车内的摄像机在雨雪天气的情况下，采集的道路信息等数据也能使用；一个雨刮器配置一个相应的喷头，可以喷出玻璃水等液体，结合雨刮器，在挡风玻璃有沙尘等颗粒物的情况下使用，将沙尘冲洗掉，防止挡风玻璃被沙尘等颗粒物刮伤；

(c)外置摄像机雨刮器及其喷头43，其中外置摄像机指的是除内置摄像机以外的摄像机；该装置由雨刮控制器41控制，如图2所示，外置摄像机雨刮器安装于外置摄像机镜片的下边沿的角落位置上，喷头安装于镜片下边沿中央位置，两个装置都安装在摄像机镜片外部；一个雨刮器配置一个相应的喷头，喷头可以喷出玻璃水等液体，配合雨刮器使用，在镜头表面有沙尘等颗粒物的情况下使用，将沙尘冲洗掉，防止镜头被沙尘等颗粒物刮伤。

(5)路况采集识别设备5：用于采集实时路况的信息，包括道路信息、交通标志信号灯等信息，以及周围车辆行驶状况信息和障碍物信息等，由超声波传感器、红外传感器、毫米波雷达、激光雷达、摄像机等组成。其中，摄像机负责采集道路信息和交通标志、信号灯信息，以及周围车辆和障碍物的信息；超声波传感器、红外传感器、毫米波雷达、激光雷达负责探测本车与周围车辆和障碍物等的距离信息。

雨刮器装置4是根据实际降雨量和降雪量的大小来控制雨刮器的运行速度，一般工作情况有以下3种：

(1)下雨天；

(2)下雪天，在摄像机镜片或者挡风玻璃不造成积雪的情况下，使用雨刮器，但在积雪过厚的情况下，为保护雨刮器，不使用雨刮器；

(3)平时状态下，若车载电脑1判断摄像机镜片、挡风玻璃有雾气、沙尘颗粒物等覆盖物，即采集的图片信息不够清晰，也可启用雨刮器对镜头进行清扫。

另外，摄像机镜片或者挡风玻璃上被沙尘覆盖或有沙尘、大颗粒物吸附于镜片或玻璃上，不可直接使用雨刮器，需要先使用喷头，用液体冲洗沙尘等大颗粒物，再用雨刮器将其刮除，以防镜片或玻璃被刮伤，影响使用，而喷头的喷水量则由镜片和挡风玻璃上的沙尘等覆盖物多少决定。

无人驾驶车辆首先根据雨雪传感器2确定当前天气类型，再根据能见度仪3所检测的水平能见度，就可确认目前车辆所处的准确的气象环境，依据不同的天气类型和相关数据，参照图3所示，本发明作了如下分类，并对相应的路况采集识别设备5的所采集数据的可靠性进行了分析：

(1)雨天

一般地，在气象上用降水量来区分降水的强度，可分为：小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨、特大暴雨等，且是在12小时或者24小时内的降水量。这样的分类方法不适用于行车途中的判别，无人驾驶车辆需要实时的降水量，并对它进行分类与分析，本发明中，以2分钟内的降水量为准，具体分类如下：

(a)小雨：雨点清晰可见,没漂浮现象，2分钟内降水量小于0.014mm；这种情况下，超声波传感器测量数据误差较大，故不使用其数据；红外传感器、激光雷达、毫米波雷达等测距、检测障碍物的设备采集的信息误差较小，数据可以使用；另外，只需打开相对应的雨刮器，调至规划的速度，车载摄像机采集的数据就可以使用；

(b)中雨：雨落如线，雨滴不易分辨，2分钟内降水量0.014～0.042mm；这种情况下，超声波传感器测量数据误差较大，故不使用其数据；红外传感器、毫米波雷达等测距、检测障碍物的设备采集的信息误差较小，数据可以使用；车载电脑1将激光雷达回馈的信息与毫米波雷达测得的数据作对比，若发生较大偏差，以毫米波雷达的信息数据为准，判定激光雷达采集的数据误差较大，不采纳；打开所有雨刮器，根据实时降雨量调节雨刮器速度，然后对摄像机采集到的图像信息进行认定，判断摄像机采集的数据能否使用，若无法获取准确的道路标线等信息，则提高雨刮器的速度，直至最大速度，若还是无法获取准确的信息，则判定摄像机测量数据误差较大，不使用其数据，车辆以云端数据库传输的道路信息为准，结合毫米波雷达等探测设备采集的信息，再根据实际能见度，按照交通规定等，制定相应的具体行车策略，并打开相应行车设备；

(c)大雨：雨降如倾盆，模糊成片，2分钟内降水量0.042～0.083mm；这种情况下，超声波传感器、激光雷达测量数据误差较大，故不使用其数据；红外传感器、毫米波雷达等测距、检测障碍物的设备所受影响较小，数据可以使用；打开所有雨刮器，根据实时降雨量调节雨刮器速度，然后对摄像机采集到的图像信息进行认定，判断摄像机采集的数据能否使用，若无法获取准确的道路标线等信息，则提高雨刮器的速度，直至最大速度，若还是无法获取准确的信息，则判定摄像机测量数据误差较大，不使用其数据，则判定摄像机测量数据误差较大，不使用其数据，车辆以云端数据库传输的道路信息为准，结合毫米波雷达等探测设备采集的信息，再根据实际能见度，按照交通规定等，制定相应的具体行车策略，并打开相应行车设备；

(d)暴雨：凡2分钟内降水量超过0.083mm的降雨过程统称为暴雨。根据暴雨的强度可分为：暴雨(降水量0.083～0.194mm)、大暴雨(0.194～0.39mm)、特大暴雨(大于0.39mm)三种。这种情况下，超声波传感器、激光雷达测量数据误差较大，故不使用其数据；红外传感器、毫米波雷达所采集的信息准确度所受影响较小，数据可以使用；打开所有雨刮器，根据实时降雨量调节雨刮器速度，然后对摄像机采集到的图像信息进行认定，判断摄像机采集的数据能否使用，若无法获取准确的道路标线等信息，则提高雨刮器的速度，直至最快速度，若还是无法获取准确的信息，则判定摄像机测量数据误差较大，不使用其数据，车辆以云端数据库传输的道路信息为准，结合毫米波雷达等探测设备采集的信息，再根据实际能见度，按照交通规定等，制定相应的具体行车策略，并打开相应行车设备。

(2)雪天

参照雨天的方法，用降雪量来区分降雪的强度，可分为：小雪、中雪、大雪和暴雪等，根据无人驾驶车辆所需的实时降雪量，本发明中，以2分钟内的降雪量为准，具体分类如下：

(a)小雪：2分钟内降雪量小于0.003mm；这种情况下，超声波传感器测量数据误差较大，故不使用其数据；红外传感器、激光雷达、毫米波雷达采集的信息准确度所受影响较小，数据可以使用；另外，只需打开相对应的雨刮器，调整至规划的速度，车载摄像机采集的数据就可以使用；

(b)中雪：2分钟内降雪量0.003～0.008mm；这种情况下，超声波传感器、激光雷达测量数据误差较大，故不使用其数据；红外传感器、毫米波雷达采集信息的准确度所受影响较小，数据可以使用；打开所有雨刮器，根据实时降雪量调节雨刮器速度，然后对摄像机采集到的图像信息进行认定，判断摄像机采集的数据能否使用，若无法获取准确的道路标线等信息，则提高雨刮器的速度，直至最快速度，若还是无法获取准确的信息，则判定摄像机测量数据误差较大，不使用其数据，车辆以云端数据库传输的道路信息为准，结合毫米波雷达等探测设备采集的信息，再根据实际能见度，按照交通规定等，制定相应的具体行车策略，并打开相应行车设备；

(c)大雪：2分钟内降雪量0.008～0.017mm；这种情况下，超声波传感器、激光雷达测量数据误差较大，故不使用其数据；红外传感器、毫米波雷达采集信息的准确度所受影响较小，数据可以使用；还要先判断镜头是否已经积雪，若雨刮器被压住或冻住，则不能使用雨刮器，以免造成损坏；若雨刮器可以使用，则打开所有雨刮器，根据实时降雪量调节雨刮器速度，然后对摄像机采集到的图像信息进行认定，判断摄像机采集的数据能否使用，若无法获取准确的道路标线等信息，则提高雨刮器的速度，直至最快速度，若还是无法获取准确的信息，则判定摄像机测量数据误差较大，不使用其数据，车辆以云端数据库传输的道路信息为准，结合毫米波雷达等探测设备采集的信息，再根据实际能见度，按照交通规定等，制定相应的具体行车策略，并打开相应行车设备；

(d)暴雪：2分钟内降雪量大于0.017mm；这种情况下，超声波传感器、激光雷达测量数据误差较大，故不使用其数据；红外传感器、毫米波雷达采集信息的准确度所受影响较小，数据可以使用；还要先判断镜头是否已经积雪，若雨刮器被压住或冻住，则不能使用雨刮器，以免造成损坏，若雨刮器可以使用，则打开所有雨刮器，根据实时降雨量调节雨刮器速度，然后对摄像机采集到的图像信息进行认定，判断摄像机采集的数据能否使用，若无法获取准确的道路标线等信息，则提高雨刮器的速度，直至最快速度，若还是无法获取准确的信息，则判定摄像机测量数据误差较大，不使用其数据，车辆以云端数据库传输的道路信息为准，结合毫米波雷达等探测设备采集的信息，再根据实际能见度，按照交通规定等，制定相应的具体行车策略，并打开相应行车设备；

另外，在雪天情况下，行车前需要先清除车辆玻璃、摄像头、雷达等设备上的积雪，保证设备采集的信息可以被使用。

(3)雨夹雪

在这种混合天气的情况下，利用雨雪传感器先检测计算出2分钟内降水量，判断确定为小雨、中雨、大雨或暴雨，再计算降雪量，确认是小雪、中雪、大雪或暴雪，然后进行结合归类，具体描述为小雨加小雪、小雨加中雪、小雨加大雪、小雨加暴雪；中雨加小雪、中雨加中雪、中雨加大雪、中雨加暴雪；大雨加小雪、大雨加中雪、大雨加大雪、大雨加暴雪；暴雨加小雪、暴雨加中雪、暴雨加大雪、暴雨加暴雪，共计16种类型。

在雨夹雪天气情况下，对于路况采集识别设备使用情况的判定，参照雨天、雪天的各种情况下设备的判断方法，确认各设备所受影响的大小，采集的数据信息的准确性，制定相应的行车策略，并控制雨刮器的启停，以及其他相应的行车设备。

雨刮器的速度调节方式是根据实时降雨量和降水量进行调节的，喷头一般用于清除覆盖物，本发明设定雨刮器运行速度为最快2秒/次，最慢10秒/次；喷头的一次喷水量是固定的。根据用途不同，具体调节使用方法如下：

(1)清除雨雪

在雨雪天气情况下，根据实时天气情况，雨刮器速度具体计算方法如下：

(a)雨天

其中，x_R为实时降雨量，D为雨刮器运行速度，单位为秒/次；

(b)雪天

其中，x_S为实时降雪量，D为雨刮器运行速度，单位为秒/次；

(c)雨夹雪

根据实时降雨量和降雪量，利用上述两个公式，分别计算雨刮器的运行速度，取较大的速度值。

按照以上方法计算得出的雨刮器运行周期只是雨刮器运行的基础速度值，即雨刮器的初始运行速度。若在这种运行速度下，摄像机无法获取准确的道路标线等信息，则需要提高雨刮器的运行速度，每次减去1秒/次，直至到达最快速度2秒/次。

(2)清除覆盖物

在清除挡风玻璃或摄像机镜片上的沙尘等覆盖物的情况下，雨刮器需要与喷头配合使用，先由喷头喷出一定次数的玻璃水等液体，然后雨刮器进行清扫，雨刮器速度为3秒/次，喷头喷水次数为5次；若玻璃或镜片未清除干净，摄像机采集的信息不够准确，再次打开喷头、雨刮器运行，反复多次，直至玻璃或镜片表面覆盖物清除干净。

参照图4所示，雨雪天气情况下，无人驾驶车辆行车方法的具体操作步骤如下：

步骤401：利用雨雪传感器对当天天气进行检测；

步骤402：判断所属天气是否为下雨天，若是，执行步骤403；若不是下雨天，转至步骤405；

步骤403：检测计算出实时降雨量；

步骤404：打开所有雨刮器，并根据降雨量的大小控制雨刮器的速度；

步骤405：判断是否下雪，若下雪，执行步骤406；若不下雪，转至步骤401；

步骤406：检测实时降雪量；

步骤407：判断外置摄像机的镜片或者车窗玻璃是否有积雪，若没有，执行步骤408；若有积雪，执行步骤409；

步骤408：打开相应的雨刮器，根据实时降雪量控制其速度，执行步骤410；

步骤409：关闭有积雪的相应的雨刮器，执行步骤410；

步骤410：利用能见度仪3，检测出实时水平能见度；

步骤411：利用摄像机采集的图像信息，判断无人驾驶识别设备采集的路面的道路标线信息是否可靠；

步骤412：根据采集的数据和相关信息，采集的相关信息是否能够使用；

步骤413：确认相应的行车策略，再转至步骤401；

参照图5所示，雨雪天气情况下，无人驾驶车辆的车载电脑1对于摄像机和超声波传感器、红外传感器、激光雷达、毫米波雷达等探测设备所采集的数据信息都要进行判断，确定其数据是否能够被采用，以此制定相应的行车方案，具体操作步骤如下：

步骤501：根据摄像机采集的图像的清晰度，判断其采集的道路信息是否可用，若能使用，执行步骤502，若不能使用，执行步骤503；

步骤502：车载电脑1以摄像机采集的道路信息为准，以此数据为依据，然后执行步骤504；

步骤503：车载电脑1以由云端数据库下载的道路信息为准，以此数据为依据；

步骤504：对超声波传感器、红外传感器、激光雷达、毫米波雷达等探测设备采集的周围车况、障碍物等信息进行相互比对，以毫米波雷达为基准，判断探测设备采集的信息是否准确，若数据误差较小，能够采纳，执行步骤505，若数据误差较大，执行步骤506；

步骤505：车载电脑1以探测设备采集的周围车况、障碍物等信息为准，以其数据为依据，然后执行步骤507；

步骤506：车载电脑1参照专利201610482030.X的驾驶模式切换方法，直接切换至有人驾驶模式，然后直接结束；

步骤507：车载电脑1根据相应可用的信息数据，制定行车路线等具体行车方案，以及雨刮器的具体控制方案；

步骤508：利用能见度仪3，检测实时水平能见度；

步骤509：判断水平能见度是否小于50m，若是，执行步骤510，若不是，转至步骤511；

步骤510：车辆行驶时车速须小于20km/h，同时打开相应的车灯设备，然后转至步骤501；

步骤511：判断水平能见度是否低于100m，若是，执行步骤512；若不是，转至步骤513；

步骤512：控制车辆车速，保证车速小于40km/h，并与前车保持车距50m以上，同时打开相应的车灯设备，然后转至步骤501；

步骤513：判断水平能见度是否小于200m，若是，执行步骤514，若不是，转至步骤515；

步骤514：控制车辆车速，须小于60km/h，并与前车保持车距100m以上，同时打开相应的车灯设备，然后转至步骤501；

步骤515：以原先制定的行车方案行车，无需减速或打开其他相应车灯等设备，然后执行步骤501。

具体地，在雨雪天气的情况下，无人驾驶车辆按照能见度仪6得出的实时水平能见度，应遵守如下规则：

(1)能见度小于200m时，车速不得超过60km/h，与同车道前车保持100m以上的距离，同时开启雾灯、近光灯、示廓灯和前后位灯；

(2)能见度小于100m时，车速不得超过40km/h，与同车道前车保持50m以上的距离，同时开启雾灯、近光灯、示廓灯、前后位灯和危险报警闪光灯；

(3)能见度小于50m时，车速不得超过20km/h，、同时开启雾灯、近光灯、示廓灯、前后位灯和危险报警闪光灯，若难以判断周围车况、路况，直接切换成有人驾驶模式。

另外，在通过有红路灯的路口时，根据水平能见度的不同，具体的行车方法如下：

(1)车辆在到达路口时，车载摄像机能够采集路口的红绿灯的实时信息，则以摄像机采集的具体信息为准，通过路口；

(2)车辆在到达路口时，车载摄像机无法采集到红绿灯的信息，利用专利《一种基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法》中的云端数据库，在数据库添加一个各路口红绿灯的实时数据包，在车辆下载导航数据信息时，将相应路口红绿灯的实时显示、切换时间等数据同时下载，然后根据相应的红绿灯数据，进行行车；

(3)车辆在到达路口时，车载摄像机无法采集到红绿灯的信息，同时云端数据库中没有相应路口红绿灯的实时显示数据，则将无人驾驶模式切换成有人驾驶模式。