基于车联网的路面摩擦系数确定方法、装置和电子设备与流程

本申请涉及车联网技术领域，具体涉及一种基于车联网的路面摩擦系数确定方法、装置和电子设备。

背景技术：

在车辆驾驶过程中，对于不同的路面区域、路面条件(如沥青路面、碎石路面、干燥路面、潮湿路面、冰雪路面等等)、行驶工况、环境条件(如车辆所在区域的温度、湿度等外部环境)，车辆具有不同的路面摩擦系数，且这些不同的路面摩擦系数会影响轮胎抓地力和车辆的稳定性。因此，及时地估计路面摩擦系数，对保障交通安全的车辆驾驶辅助与交通管理有重要意义。

现有技术中，通常是利用车辆数据进行路面摩擦系数估计。利用车辆数据进行路面摩擦系数估计的方法通常是基于轮胎模型或滑移率-附着系数先验数据来计算。要保证不同车况下的估计精度还需要克服轮胎磨损对估计的影响，而现有轮胎模型或滑移率-附着系数先验数据由理论或专门实验得到，难以为路面摩擦系数估计方法在广泛条件下的应用提供足够的修正系数，因此在应用时适用的工况有限。

基于此，特提出本申请。

技术实现要素：

有鉴于此，本说明书实施例提供了一种基于车联网的路面摩擦系数确定方法、装置和电子设备，该方法能够克服轮胎磨损对路面摩擦系数估计值的影响，以提高路面摩擦系数估计值对车辆行使工况的适应性，从而为车辆提供更准确的摩擦系数。

本说明书实施例采用下述技术方案：

本说明书提供了一种基于车联网的路面摩擦系数确定方法，所述方法包括：

获取目标车辆的当前行驶环境数据；

根据所述当前行驶环境数据，从预先建立的路面摩擦系数图谱中查找与当前行驶环境数据匹配的路面摩擦系数估计值；

将查找到的所述路面摩擦系数估计值确定为所述目标车辆的路面摩擦系数；

其中，所述路面摩擦系数图谱是基于车联网获取的在不同行驶环境下的各车辆的路面摩擦系数估计值所建立的。

本说明还提供了一种基于车联网的路面摩擦系数确定装置，所述装置包括：

获取模块，所述获取模块用于获取目标车辆的当前行驶环境数据；

查找模块，所述查找模块用于根据所述当前行驶环境数据，从预先建立的路面摩擦系数图谱中查找与当前行驶环境数据匹配的路面摩擦系数估计值；

确定模块，所述确定模块用于将所述查找模块查找到的路面摩擦系数估计值确定为所述目标车辆的路面摩擦系数；

其中，所述路面摩擦系数图谱是基于车联网获取的在不同行驶环境下的各车辆的路面摩擦系数估计值所建立的。

本说明书还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器，所述存储器存储有程序，并且被配置成由所述至少一个处理器执行上述的基于车联网的路面摩擦系数确定方法。

本说明书还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现上述的基于车联网的路面摩擦系数确定方法。

本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本说明所提供的基于车联网的路面摩擦系数确定方法，预先通过网联化技术获取的车辆数据来建立路面摩擦系数图谱，该路面摩擦系数图谱中存储有各车辆分别在不同行驶环境下对应的路面摩擦系数估计值。这样一来，对于目标车辆来说，当获取到该目标车辆的当前行驶环境数据后，即可根据该行驶环境数据在路面摩擦系数图谱查找对应的路面摩擦系数。由于路面摩擦系数图谱中存储的不同行驶环境下对应的路面摩擦系数估计值，既包括轮胎磨损量低于设定阈值的车辆的路面摩擦系数估计值，也包括轮胎磨损量高于设定阈值的车辆的路面摩擦系数估计值修正后得到估计值，这样一来，即使目标车辆的轮胎磨损量高于设定阈值，也能够保证该目标车辆得到精确的路面摩擦系数估计值，也即克服了轮胎磨损对路面摩擦系数估计值的影响，以提高路面摩擦系数估计值对车辆行使工况的适应性，从而为车辆提供更准确的摩擦系数。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图：

图1是本说明书实施例提供的一种基于车联网的路面摩擦系数确定方法的主要流程图；

图2是本说明书实施例提供的一种基于车联网的车辆路面摩擦系数的数据采集和处理流程图；

图3是本说明书实施例提供的一种基于车联网的路面摩擦系数确定装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

如背景技术提到的，及时地估计车辆的路面摩擦系数，对保障交通安全的车辆驾驶辅助与交通管理有重要意义，而要保证不同车况下的估计精度需要克服轮胎磨损对估计的影响。具体而言，假设在车辆轮胎没有磨损或者磨损量低于关键磨损量时，利用现有对车辆的路面摩擦系数进行估计的算法所得到的路面摩擦系数估计值是比较准确的，那么在车辆轮胎出现磨损且磨损量高于关键磨损量时，此时再利用现有对车辆的路面摩擦系数进行估计的算法所得到的路面摩擦系数估计值会出现较大误差，也即车辆轮胎磨损会对车辆的路面摩擦系数估计值的精确度产生影响。本领域技术人员可以理解的是，现有对车辆摩擦系数的估计算法通常是利用车辆的相应行驶数据来计算，而轮胎磨损量越大，对于车辆的相应行驶数据也会产生影响，进而导致最终计算出的路面摩擦系数估计值产生误差。此处的关键磨损量可以是本领域技术人员预先设定的阈值，用来表征轮胎磨损量的程度。

本说明书所提供的方法用于克服轮胎磨损对路面摩擦系数估计值的影响，以提高路面摩擦系数估计值对车辆行使工况的适应性，从而为车辆提供更准确的摩擦系数。下面结合具体示例对本说明书的方法进行详细说明。

首先参照图1，图1是本说明书实施例提供的一种基于车联网的路面摩擦系数确定方法的主要流程图。在本实施例中，该方法的执行主体可以是云平台。

如图1所示，本说明书的方法包括：

s110：获取目标车辆的当前行驶环境数据。

在该步骤中，目标车辆可以是路面上行驶的任一车辆，即本方法在理论上可以为路面上行驶的任一车辆提供路面摩擦系数。为了便于说明，本实施例以某一车辆作为目标车辆进行说明。

该目标车辆的当前行驶环境数据可以包括：车辆当前所在的路面区域，比如可以是车辆当前所在的道路位置、道路名称等；车辆当前所在路面条件，如车辆当前所在路面为沥青路面、碎石路面、干燥路面、潮湿路面或者冰雪路面等；车辆当前的行驶工况，包括速度、加速度等；车辆当前所在的环境条件，比如车辆所在位置的温度、湿度、天气状态、降雨/雪量等。换言之，车辆的当前行驶环境数据用来表征车辆在某地区、某道路、某天气环境下，以某种状态行驶的情况。

在此需要说明的是，本说明书不对具体的行驶环境数据进行限定，本领域技术人员可以根据实际需要选择更多或更少的行驶环境数据，在本实例中，以路面区域、路面条件、行驶工况、环境条件作为车辆的行驶环境数据进行说明。此外，对于路面区域、路面条件、行驶工况、环境条件分别所需要采集的数据种类，本说明书也不进行具体限定，同样可以根据实际需要确定所需要采集的数据种类。

s120：根据所述当前行驶环境数据，从预先建立的路面摩擦系数图谱中查找与当前行驶环境数据匹配的路面摩擦系数估计值。

在该步骤中，路面摩擦系数图谱是基于车联网获取的各车辆分别在不同行驶环境下(也即在不同行驶环境下的各车辆)的路面摩擦系数估计值所建立的。即，云平台通过网联化技术获取不同车辆在不同行驶环境下的数据，进而计算出不同车辆在不同行驶环境下的路面摩擦系数估计值，基于云平台收集到的这些数据建立好路面摩擦系数图谱。换言之，在数据足够多的情况下，该路面摩擦系数图谱中存储有不同车辆在不同行驶环境下的路面摩擦系数估计值。这样一来，在实际应用中，对于目标车辆，只要获取了该目标车辆的当前行驶环境数据，即可在路面摩擦系数图谱中查找与当前行驶环境数据匹配的路面摩擦系数估计值。

下面对路面摩擦系数图谱的建立作进一步说明。

通过网联化技术，云平台可以获取路面上的车辆数据，本说明书的路面摩擦系数图谱即基于获取的这些数据来建立。具体而言，建立路面摩擦系数图谱的方法可以包括如下步骤：

s210：针对任一车辆，获取该车辆的当前行驶环境数据和该车辆的路面摩擦系数估计值a1。

该步骤中，作为示例，车辆的当前行驶环境数据包括上述的路面区域、路面条件、行驶工况、环境条件等，此处不再赘述。车辆的路面摩擦系数估计值可以根据任意可选的算法计算得到，例如选用已知的路面摩擦系数估计算法，该算法可以根据车辆的行驶工况数据计算得到该车辆的路面摩擦系数估计值，本说明书不对如何估计路面摩擦系数进行限定。

s220：获取该车辆的轮胎磨损量。

该步骤中，轮胎磨损量的获取方式可以由多种，例如，在预先已知该车辆的轮胎磨损量的情况下，可以手动将该车辆的轮胎磨损量输入；再例如，可以从更换轮胎开始，根据车辆的行驶里程或行驶数据估计轮胎的磨损量；再例如，还可以通过相应的传感器来检测车辆的轮胎磨损量等等。本说明不对具体如何获取车辆的轮胎磨损量进行限定，本领域技术人员可以采取任意可行的方式来获取车辆的轮胎磨损量。

s230：若该车辆的胎磨损量低于设定阈值，且所述路面摩擦系数图谱中不存在与该当前行驶环境数据对应的路面摩擦系数估计值a2，则将该车辆的路面摩擦系数估计值a1作为当前行驶环境下的第一参考值存储于所述路面摩擦系数图谱。

该步骤中，设定阈值可以是上述的关键磨损量。若该车辆的轮胎磨损量低于设定阈值，则可以认为该车辆的轮胎处于“未磨损”状态。因此，可以将该车辆的路面摩擦系数估计值则认为是该车辆的准确估计值。若路面摩擦系数图谱中不存在与该当前行驶环境数据对应的路面摩擦系数估计值a2，即可将该车辆的准确估计值作为作为当前行驶环境下的第一参考值存储于路面摩擦系数图谱。

这样一来，路面摩擦系数图谱中即存储了车辆在某一行驶环境下对应的一个准确的路面摩擦系数估计值。当数据足够多的情况下，该路面摩擦系数图谱中会存储对应各种行驶环境下的第一参考值。

进一步地，随着收集到的数据量不断增加，还可以对路面摩擦系数图谱存储的第一参考值进行更新。举例而言，针对任一车辆，获取该车辆的当前行驶环境数据和该车辆的路面摩擦系数估计值a1；若该车辆的轮胎磨损量低于设定阈值，且所述路面摩擦系数图谱中存在与该行驶环境对应的路面摩擦系数估计值a2，则将融合a1和a2后得到的路面摩擦系数估计值作为新的第一参考值，存储于所述路面摩擦系数图谱。本说明书不对融合a1和a2的方式进行具体限定，本领域技术人员可以采用适合的融合方式，例如可以计算a1和a2的平均值的方式，或者对a1和a2设置不同的权重，基于权重求平均值等等。

上述中，对路面摩擦系数图谱存储的第一参考值进行更新，换个角度而言，相当于将经过同一道路环境(同一道路环境可以理解为同一路面区域、同一路面条件、同一环境条件)的不同车辆(车辆的轮胎磨损量低于设定阈值)，在相似行驶工况下得到的路面摩擦系数估计值进行融合后得到。即，在相似行驶环境下，将获得的不同车辆的路面摩擦系数估计值进行融合。

一种可选的获取第一参考值的方式还可以是：针对任一道路环境，获取经过该道路环境的各车辆(各车辆的轮胎磨损量低于设定阈值)的行驶工况，然后将相似行驶工况的车辆的路面摩擦系数估计值进行融合，融合后得到与该道路环境、行驶工况对应的路面摩擦系数估计值，经该路面摩擦系数估计值作为与该道路环境、行驶工况对应的第一参考值存储于路面摩擦系数图谱。

作为一种可选的示例，第一参考值也可以根据标准摩擦力系数测试或理论值来设定或更新，此处不再详细说明。

进一步地，在路面摩擦系数图谱中存储有尽可能多的第一参考值的情况下，为了完善路面摩擦系数图谱中的数据，建立路面摩擦系数图谱的方法还包括：

同样执行上述步骤s210和s220，在执行步骤s210和s220之后，执行如下步骤：

s240：若该车辆的胎磨损量高于设定阈值，则从预先建立的路面摩擦系数修正图谱中获取与当前行驶环境数据匹配的修正值；

s250：利用所述修正值对所述步骤s210中获取到的路面摩擦系数估计值进行修正，并将修正后得到的路面摩擦系数估计值作为当前行驶环境下的第二参考值存储于所述路面摩擦系数图谱。

在步骤s240-s250中，在车辆轮胎磨损量高于设定阈值的情形下，步骤s210中获取到的路面摩擦系数估计值会出现较大误差，因此，利用预先建立的路面摩擦系数修正图谱中存储的对应修正值对步骤s210中获取到的路面摩擦系数估计值进行修正，为了便于说明，将修正后的路面摩擦系数估计值作为第二参考值存储于路面摩擦系数图谱。这样一来，路面摩擦系数图谱中即存储了轮胎磨损量超过设定阈值的车辆，在某一行驶环境下对应的一个较准确的路面摩擦系数估计值。当数据足够多的情况下，该路面摩擦系数图谱中会存储轮胎磨损量超过设定阈值的车辆对应各种行驶环境下的第二参考值。

关于上述中建立路面摩擦系数修正图谱的方法，下面进行详细说明。

通过网联化技术，云平台可以获取路面上的车辆数据，本说明书的路面摩擦系数修正图谱即基于获取的这些数据来建立。具体而言，建立路面摩擦系数修正图谱的方法可以包括如下步骤：

s310：针对任一车辆，获取该车辆的轮胎磨损量。

在该步骤中，获取车辆轮胎磨损量的方式参见上文步骤s220所述，此处不再赘述。

s320：若所述轮胎磨损量高于设定阈值，则获取该车辆的当前行驶环境数据和该车辆在当前行驶环境下的路面摩擦系数估计值m1。

该步骤中，作为示例，车辆的当前行驶环境数据包括上述的路面区域、路面条件、行驶工况、环境条件等，此处不再赘述。该车辆的路面摩擦系数估计值m1可以根据任意可选的算法计算得到，本说明书不对如何估计路面摩擦系数进行限定。

本领域技术人员可以理解的是，由于该车辆的轮胎磨损量高于设定阈值，因此计算得到的该车辆的路面摩擦系数估计值m1，与该车辆准确的路面摩擦系数估计值(将车辆轮胎无磨损或磨损量低于设定值时的摩擦系数估计值认为是准确的)会存在一定的偏差。

s330：获取与当前行驶环境相近条件下，且车辆轮胎磨损量低于设定阈值时，该车辆的路面摩擦系数估计值m2。

该步骤中，与当前行驶环境相近条件，最好的一种情形是与当前行驶环境相同，例如可以是相同位置、相同的路面条件、相同的行驶工况、相同的外界环境。在实际应用中，并不一定具备行驶环境完全相同的情形，因此可以寻找与当前行驶环境相近的条件，例如，可以是在不同的路面区域(如相隔100公里的两个区域)，但是具有相似的路面条件(如都是柏油路面)、相似的行驶工况(如都以相近似的速度直线行驶)、相似的外界环境(例如都是在晴天且室外温度25℃左右)，此时，可以将这两种行驶环境看作是相近的行驶环境。

本领域技术人员可以理解的是，本说明书中所说的行驶环境相近，并不限定以具体哪种标准作为相近，该“相近”可以由本领域技术人员根据实际需要来设定，如设定环境条件的数据区间(如温度区间、湿度区间)、行驶工况的数据区间(如行驶速度区间)、路面条件的数据区间(如何种路面被认为是近似的)、位置数据区间(如车辆所在区域之间的距离区间)等，可以将符合这些数据区间的情形，认为是相近的行驶环境。即，本领域技术人员可以灵活地设置何种条件属于行驶环境相近，只要符合实际应用即可。

回到该步骤，在获取到与当前行驶环境相近条件下的车辆的路面摩擦系数估计值m2后，由于车辆的轮胎磨损量低于设定阈值，因此可以认为该m2为s320中的车辆在当前行驶环境下的准确的路面摩擦系数估计值。这样一来，即得到了该车辆在同一行驶环境下，轮胎磨损量低于设定阈值时的路面摩擦系数估计值m2(认为是准确的路面摩擦系数估计值)，和轮胎磨损量高于设定阈值时的路面摩擦系数估计值m1(认为是具有偏差的路面摩擦系数估计值)。

s340：根据所述m1和所述m2确定车辆在当前行驶环境下的修正值，并存储于路面摩擦系数修正图谱。

该步骤中，确定修正值的方式可以是用m2减去m1，或者用m2除以m1，或者其他方式，本说明书不对此进行限定。可以理解的是，得到修正值后，利用该修正值对m1进行修正后得到m2，即，如果是以m2减去m1的方式得到修正值，则修正方式就是用修正值加上m1；如果是以m2除以m1的方式得到修正值，则修正方式就是用修正值乘以m1；也就是说，修正值的修正方式与得到修正值的方式可以互为逆运算。

这样一来，路面摩擦系数修正图谱中即存储了在某一行驶环境下，对轮胎磨损量高于设定阈值的车辆的摩擦系数估计值的修正值。当数据足够多的情况下，该路面摩擦系数修正图谱中会存储轮胎磨损量超过设定阈值的车辆对应各种行驶环境下的修正值。

如上所述，在建立好路面摩擦系数图谱后，该路面摩擦系数图谱中存储有第一参考值和第二参考值。其中，第一参考值是在车辆的轮胎磨损量低于设定阈值的情形下，获取的车辆在某一行驶环境数据下对应的路面摩擦系数估计值，因此该第一参考值可以认为是车辆“最准确”的路面摩擦系数估计值；第二参考值是在车辆的胎磨损量高于设定阈值的情形下，获取的车辆在某一行驶环境数据下对应的路面摩擦系数估计值，然后再利用相应的修正值进行修正后所得到，而该修正值是依据与该行驶环境相近条件下所获取的车辆路面摩擦系数估计值来得到的，因此，修正后得到路面摩擦系数估计值可能与该车辆“最准确”的路面摩擦系数估计值相同，也可能与该车辆“最准确”的路面摩擦系数估计值存在一定的微小误差。

回到步骤s120，基于上述预先建立的路面摩擦系数图谱，在数据足够多的情况下，该路面摩擦系数图谱中可以存储各个行驶环境数据下对应的车辆摩擦系数。因此，在获取目标车辆的当前行驶环境数据后，即可在该路面摩擦系数图谱中查找与当前行驶环境数据匹配的路面摩擦系数估计值。

在此需要说明的是，由于路面摩擦系数图谱中存储有第一参考值和第二参考值，第一参考值是轮胎磨损量低于设定阈值的车辆在某一行驶环境下对应的路面摩擦系数估计值，第二参考值是轮胎磨损量高于设定阈值的车辆在某一行驶环境下对应的路面摩擦系数估计值经修正值修正后得到的。因此，对于目标车辆的当前行驶环境，有可能既存在于当前行驶环境对应的第一参考值，也存在于当前行驶环境对应的第二参考值。从前述可知，由于第一参考值相对于第二参考值更准确，因此，作为一种示例，在查找a1时，若路面摩擦系数图谱中存在第一参考值，则将所述第一参考值作为查找到的a1；若路面摩擦系数图谱中不存在第一参考值，则将第二参考值作为查找到的a1。

s130：将查找到的所述路面摩擦系数估计值确定为所述目标车辆的路面摩擦系数。

可选地，在确定目标车辆的路面摩擦系数之后，可以将该路面摩擦系数发送给相关人员作为参考，如车辆管理部门(如发送至车辆管理平台)、驾驶员(如目标车辆的中控显示屏)等。此外，在确定出目标车辆的路面摩擦系数之后，目标车辆还可以使用所述路面摩擦系数计算对所述车辆的调节，以及向车辆控制系统输出所述调节以便执行。对于确定出车辆的摩擦系数之后，如何使用该路面摩擦系数，本说明书不对此进行具体限定，本领域技术人员可以根据实际需要灵活使用。

如上所述，本说明所提供的基于车联网的路面摩擦系数确定方法，预先通过网联化技术获取的车辆数据来建立路面摩擦系数图谱，该路面摩擦系数图谱中存储有各车辆分别在不同行驶环境下对应的路面摩擦系数估计值。这样一来，对于目标车辆来说，当获取到该目标车辆的当前行驶环境数据后，即可根据该行驶环境数据在路面摩擦系数图谱查找对应的路面摩擦系数。由于路面摩擦系数图谱中存储的不同行驶环境下对应的路面摩擦系数估计值，既包括轮胎磨损量低于设定阈值的车辆的路面摩擦系数估计值，也包括轮胎磨损量高于设定阈值的车辆的路面摩擦系数估计值修正后得到估计值，这样一来，即使目标车辆的轮胎磨损量高于设定阈值，也能够保证该目标车辆得到精确的路面摩擦系数估计值，也即克服了轮胎磨损对路面摩擦系数估计值的影响，以提高路面摩擦系数估计值对车辆行使工况的适应性，从而为车辆提供更准确的摩擦系数。

进一步，对于路面摩擦系数图谱，若该路面摩擦系数图谱中存储的数据越多越精确，则所确定的目标车辆的路面摩擦系数估计值越精确。因此，在本方案的实施过程中，还可以同时不断采集数据，以存储至路面摩擦系数图谱以及对路面摩擦系数图谱中已存储的数据进行更新。下面结合图2，对本说明书的数据采集和处理作进一步概括性说明。

参见图2，图2是本说明书实施例提供的一种基于车联网的车辆路面摩擦系数的数据采集和处理流程图。如图2所示，该过程大致如下：

s501：获取当前车辆的相关数据，包括当前车辆的行驶环境数据、车辆的轮胎磨损量等，行驶环境数据中包括用于计算当前车辆的路面摩擦系数估计值的行驶工况数据；

s503：计算该当前车辆的路面摩擦系数估计值n1；

s505：判断该当前车辆的轮胎磨损量q；

s507：若q超过关键磨损量，则执行步骤s509，否则执行步骤s511；

s509：判断路面摩擦系数修正图谱中是否存在与应当前车辆的行驶环境对应的修正值，若存在，则执行步骤s513，否则执行s517；

s511：利用n1更新路面摩擦系数图谱中与当前行驶环境数据相对应的第一参考值；该步骤中，若路面摩擦系数图谱中存在第一参考值，则可以计算n1和第一参考值的平均值(也可以分别为当前路面摩擦系数估计值n1和已存储的第一参考值分配不同的权重，基于权重计算平均值)，将该平均值作为新的第一参考值；若路面摩擦系数图谱中不存在第一参考值，则将n1作为第一参考值；

s513：利用该修正值对n1进行修正后得到路面摩擦系数估计值n0；

s515：利用n0更新路面摩擦系数图谱中与当前行驶环境数据相对应的第二参考值；该步骤中，若路面摩擦系数图谱中存在第二参考值，则可以计算n0和第二参考值的平均值(也可以分别为当前路面摩擦系数估计值n1和已存储的第一参考值分配不同的权重，基于权重计算平均值)，将该平均值作为新的第二参考值；若路面摩擦系数图谱中不存在第二参考值，则将n0作为第二参考值；

s517：判断是否存在与当前行驶环境相近条件下，且轮胎磨损量低于关键磨损量的车辆的路面摩擦系数估计值n2，若存在，则执行s519；

s519：根据n1和n2确定当前行驶环境下对应的修正值，并更新至摩擦系数修正图谱中。

上述步骤s501-s519，无论是路面摩擦系数图谱还是路面摩擦系数修正图谱，都是基于网联技术获取的车辆数据所建立的，随着采集的数据越来越多，路面摩擦系数图谱和路面摩擦系数修正图谱中存储的数据也会越来越多、越来越精确。因此，在数据少的时候，尽可能多的积累数据，随着数据积累量的逐级增加，对所确定的目标车辆的路面摩擦系数估计值就越准确。例如在步骤s517中，若不存在与当前行驶环境相近条件下，且轮胎磨损量低于关键磨损量的车辆的路面摩擦系数估计值n2，此时可以等待积累到相应的n2后再计算，也可以选择不是太相近的行驶环境下的路面摩擦系数估计值，然后随着后续数据的逐级增加，对已经存储的数据再进行更新等待，这些可以由本领域技术人员根据实际需要灵活设置。

基于同样的构思，本说明书还提供了一种基于车联网的路面摩擦系数确定装置。参照图3，图3是本说明书实施例提供的一种基于车联网的路面摩擦系数确定装置的结构框图。如图3所示，所述装置包括：

获取模块301，所述获取模块301用于获取目标车辆的当前行驶环境数据；

查找模块302，所述查找模块302用于根据所述当前行驶环境数据，从预先建立的路面摩擦系数图谱中查找与当前行驶环境数据匹配的路面摩擦系数估计值；

确定模块303，所述确定模块303用于将所述查找模块查找到的路面摩擦系数估计值确定为所述目标车辆的路面摩擦系数；

其中，所述路面摩擦系数图谱是基于车联网获取的在不同行驶环境下的各车辆的路面摩擦系数估计值所建立的。

进一步，所述查找模块302具体用于：

若所述路面摩擦系数图谱中存在第一参考值，则将所述第一参考值作为与当前行驶环境数据匹配的路面摩擦系数估计值；

其中，所述路面摩擦系数图谱中的第一参考值通过第一处理装置304获取，所述第一处理装置304具体用于：

针对任一车辆，获取该车辆的当前行驶环境数据和该车辆的路面摩擦系数估计值a1；

获取该车辆的轮胎磨损量；

若该车辆的胎磨损量低于设定阈值，且所述路面摩擦系数图谱中不存在与该当前行驶环境数据对应的路面摩擦系数估计值a2，则将该车辆的路面摩擦系数估计值a1作为当前行驶环境下的第一参考值存储于所述路面摩擦系数图谱。

进一步，所述第一处理装置还用于：

若该车辆的轮胎磨损量低于设定阈值，且所述路面摩擦系数图谱中存在与该行驶环境对应的路面摩擦系数估计值a2，则将融合a1和a2后得到的路面摩擦系数估计值作为新的第一参考值，存储于所述路面摩擦系数图谱。

进一步，所述查找模块302具体还用于：

若所述路面摩擦系数图谱中不存在第一参考值，则将第二参考值作为与当前行驶环境数据匹配的路面摩擦系数估计值；

其中，所述路面摩擦系数图谱中的第二参考值通过第一处理装置304获取，所述第一处理装置304具体用于：

针对任一车辆，获取该车辆的当前行驶环境数据和该车辆的路面摩擦系数估计值；

获取该车辆的轮胎磨损量；

若该车辆的胎磨损量高于设定阈值，则从预先建立的路面摩擦系数修正图谱中获取与当前行驶环境数据匹配的修正值；

利用所述修正值对所述路面摩擦系数估计值进行修正，并将修正后得到的路面摩擦系数估计值作为当前行驶环境下的第二参考值存储于所述路面摩擦系数图谱。

进一步，路面摩擦系数修正图谱通过第二处理装置305建立，所述第二处理装置305具体用于：

针对任一车辆，获取该车辆的轮胎磨损量；

若所述轮胎磨损量高于设定阈值，则获取该车辆的当前行驶环境数据和该车辆在当前行驶环境下的路面摩擦系数估计值m1；

获取与当前行驶环境相近条件下，且车辆轮胎磨损量低于设定阈值时，该车辆的路面摩擦系数估计值m2；

根据所述m1和所述m2确定车辆在当前行驶环境下的修正值，并存储于路面摩擦系数修正图谱。

进一步，所述行驶环境数据包括：路面区域、路面条件、行驶工况、环境条件中的一项或多项。

关于该装置的具体说明参见上文对方法的说明，此处不再赘述。

基于同样的构思，本说明书还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器，所述存储器存储有程序，并且被配置成由所述至少一个处理器执行上述的基于车联网的路面摩擦系数确定方法。

基于同样的构思，本说明书还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现上述的基于车联网的路面摩擦系数确定方法。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmablelogicdevice，pld)(例如现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logiccompiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardwaredescriptionlanguage，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advancedbooleanexpressionlanguage)、ahdl(alterahardwaredescriptionlanguage)、confluence、cupl(cornelluniversityprogramminglanguage)、hdcal、jhdl(javahardwaredescriptionlanguage)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(rubyhardwaredescriptionlanguage)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speedintegratedcircuithardwaredescriptionlanguage)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：arc625d、atmelat91sam、microchippic18f26k20以及siliconelabsc8051f320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带式磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本说明书实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。