一种车辆行驶控制方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本技术涉及车辆控制技术领域，具体涉及一种车辆行驶控制方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

2.在车辆驾驶过程中，由于汽车驾驶环境的不同，为了保障驾驶体验，存在不同的驾驶需求。目前车辆自动驾驶技术主要偏向于环境感知、障碍物识别等方向，并未特别关注车内乘客的驾乘体验。
3.因此，如何从车内乘客的驾乘体验考虑，结合实际驾驶环境，满足对应的驾驶需求，是目前亟需解决的技术问题。

技术实现要素：

4.本技术提供一种车辆行驶控制方法、装置、存储介质及电子设备，控制车辆切换至粗糙度合适的行车道，以满足驾驶员不同的驾驶需求。
5.为实现上述目的，本技术提供以下方案。
6.第一方面，本技术提供了一种车辆行驶控制方法，所述方法包括以下步骤：
7.根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度关系；
8.基于当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道作为目标行车道；
9.控制所述车辆行驶在所述目标行车道上。
10.具体的，所述根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度中，包括以下步骤：
11.获取包含当前道路路面信息的第一图像数据；
12.分割所述第一图像数据，获得当前道路中各行车道的车道图像数据；
13.灰度化处理所述各行车道的车道图像数据，获取各行车道的车道图像数据的灰度值；
14.根据所述各行车道的车道图像数据的灰度值，确定当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系。
15.具体的，所述根据所述各行车道的车道图像数据的灰度值，确定当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系之后，包括以下步骤：
16.获取所述各行车道的车道图像数据的灰度值中的最大灰度值与最小灰度值的当前差值；
17.若所述当前差值小于第一设定阈值，则终止控制所述车辆行驶在所述目标行车道上；
18.若所述当前差值不小于所述第一设定阈值且小于第二设定阈值，则基于所述车辆当前行驶过程中车内噪声更新所述目标行车道。
19.具体的，所述基于所述车辆当前行驶过程中车内噪声更新所述目标行车道中，包括以下步骤：
20.获取车辆行驶在当前道路中各行车道上的车内噪声信号；
21.将所述车内噪声信号对采样时长做均值处理，获得各所述车内噪声信号对应的噪声大小关系；
22.基于当前道路中各行车道之间的噪声大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道更新为目标行车道；其中，
23.所述噪声大小关系与所述路面粗糙度大小关系对应。
24.具体的，所述根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度中，包括以下步骤：
25.获取车辆行驶在当前道路中各行车道上的当前轮速信号；
26.对所述当前轮速信号进行线性插值处理，获得车轮转动角速度信号；
27.根据所述车轮转动角速度信号，计算所述车轮转动角速度信号在预设频带内的信号能量；
28.根据所述车轮转动角速度信号在预设频带内的信号能量和预设分级算法，确定当前道路中各行车道的路面粗糙度等级。
29.具体的，所述根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度之前，所述方法包括以下步骤：
30.根据所述车辆的当前导航数据，判断所述车辆是否处于高速公路区域；
31.若不处于高速公路区域，则终止确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度。
32.具体的，所述基于当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道作为目标行车道中，包括以下步骤：
33.获取所述车辆当前位置的当前天气信息，并获取所述当前位置的天气类型或当前车外湿度；
34.若所述天气类型为雨雪天气或雾霾天气，则选定路面粗糙度最小以外的任一行车道作为目标行车道；
35.若所述当前车外湿度大于预设湿度阈值，则选定路面粗糙度最小以外的行车道作为目标行车道；
36.若所述天气类型不是雨雪天气或雾霾天气，且所述当前车外湿度不大于预设湿度阈值，则选定路面粗糙度最小的行车道作为目标行车道。
37.第二方面，本技术提供了一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面提及的车辆行驶控制方法。
38.第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面提及的车辆行驶控制方法。
39.第四方面，本技术提供了一种车辆行驶控制装置，所述装置包括：
40.粗糙度识别模块，其用于根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度关系；
41.车道选定模块，其用于基于当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系以及
预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道作为目标行车道；
42.车道切换模块，其用于控制所述车辆行驶在所述目标行车道上。
43.具体的，粗糙度识别模块包括灰度检测识别子模块、噪声检测识别子模块以及轮速检测识别子模块。
44.具体的，灰度检测识别子模块用于获取包含当前道路路面信息的第一图像数据；
45.灰度检测识别子模块还用于分割所述第一图像数据，获得当前道路中各行车道的车道图像数据；
46.灰度检测识别子模块还用于灰度化处理所述各行车道的车道图像数据，获取各行车道的车道图像数据的灰度值；
47.灰度检测识别子模块还用于根据所述各行车道的车道图像数据的灰度值，确定当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系。
48.具体的，灰度检测识别子模块还用于获取所述各行车道的车道图像数据的灰度值中的最大灰度值与最小灰度值的当前差值；
49.车道切换模块还用于若所述当前差值小于第一设定阈值，则终止控制所述车辆行驶在所述目标行车道上；
50.噪声检测识别子模块用于若所述当前差值不小于所述第一设定阈值且小于第二设定阈值，则基于所述车辆当前行驶过程中车内噪声更新所述目标行车道。
51.具体的，噪声检测识别子模块还用于获取车辆行驶在当前道路中各行车道上的车内噪声信号；
52.噪声检测识别子模块还用于将所述车内噪声信号对采样时长做均值处理，获得各所述车内噪声信号对应的噪声大小关系；
53.噪声检测识别子模块还用于基于当前道路中各行车道之间的噪声大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道更新为目标行车道；其中，
54.所述噪声大小关系与所述路面粗糙度大小关系对应。
55.具体的，轮速检测识别子模块用于获取车辆行驶在当前道路中各行车道上的当前轮速信号；
56.轮速检测识别子模块还用于对所述当前轮速信号进行线性插值处理，获得车轮转动角速度信号；
57.轮速检测识别子模块还用于根据所述车轮转动角速度信号，计算所述车轮转动角速度信号在预设频带内的信号能量；
58.轮速检测识别子模块还用于根据所述车轮转动角速度信号在预设频带内的信号能量和预设分级算法，确定当前道路中各行车道的路面粗糙度等级。
59.具体的，所述装置还包括道路类型识别模块，其用于根据所述车辆的当前导航数据，判断所述车辆是否处于高速公路区域；
60.道路类型识别模块还用于若不处于高速公路区域，则终止确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度。
61.具体的，所述装置还包括车道天气识别模块；
62.车道天气识别模块用于获取所述车辆当前位置的当前天气信息，并获取所述当前位置的天气类型或当前车外湿度；
63.车道选定模块还用于若所述天气类型为雨雪天气或雾霾天气，则选定路面粗糙度最小以外的任一行车道作为目标行车道；
64.车道选定模块还用于若所述当前车外湿度大于预设湿度阈值，则选定路面粗糙度最小以外的行车道作为目标行车道；
65.车道选定模块还用于若所述天气类型不是雨雪天气或雾霾天气，且所述当前车外湿度不大于预设湿度阈值，则选定路面粗糙度最小的行车道作为目标行车道。
66.本技术提供的技术方案带来的有益效果包括：
67.本技术首先对当前道路进行粗糙度检测，获得当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系；然后结合预设触发条件，控制车辆行驶在满足驾驶需求的行车道上。由于不同的路面粗糙度能够带来不同的驾乘体验，本技术根据当前行车需要，基于路面粗糙度筛选目标行车道，为驾乘人员提供合适的驾乘体验。
68.本技术在天气情况较佳时，控制车辆移动至路面粗糙度较小的行车道，提升驾驶舒适度，在天气情况较差时，控制车辆移动至路面粗糙度较大的行车道，提升驾驶安全性。
69.本技术在选择合适的检测方式时，根据行车道的车道图像数据的灰度值差异情况以及实际需求判断，行车道的车道图像数据的灰度值差异较大，则可使用灰度检测方式识别路面粗糙度，反之则需使用噪声检测方式识别路面粗糙度，或根据需求选择转速检测方式识别路面粗糙度，本技术根据实际情况选择合适的粗糙度检测方式，进而基于实际驾驶需求，控制车辆移动至粗糙度合适的行车道，以满足驾驶舒适度需求或驾驶安全需求，提供良好的驾驶体验。
附图说明
70.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
71.图1为本技术实施例中提供的车辆行驶控制方法的步骤流程图；
72.图2为本技术实施例中提供的车辆行驶控制装置的结构框图。
具体实施方式
73.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
74.以下结合附图对本技术的实施例作进一步详细说明。
75.本技术实施例提供一种车辆行驶控制方法、装置、存储介质及电子设备，控制车辆切换至粗糙度合适的行车道，以满足驾驶员不同的驾驶需求。
76.为达到上述技术效果，本技术的总体思路如下：
77.一种车辆行驶控制方法，该方法包括以下步骤：
78.s1、根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度关
系；
79.s2、基于当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道作为目标行车道；
80.s3、控制车辆行驶在目标行车道上。
81.以下结合附图对本技术的实施例作进一步详细说明。
82.第一方面，参见图1所示，本技术实施例提供一种车辆行驶控制方法，该方法包括以下步骤：
83.s1、根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度关系。
84.本技术实施例中，为满足不同的行车环境，配置有多种路面粗糙度的检测方式，具体可以包括灰度检测方式、噪声检测方式以及轮速检测方式。
85.具体的，为了应对后续的灰度检测或轮速检测或噪声检测，实时行车数据可以包括以下数据：
86.包含当前道路路面信息的第一图像数据；
87.车辆行驶在当前道路中各行车道上的车内噪声信号；
88.车辆行驶在当前道路中各行车道上的当前轮速信号。
89.从而能够以上述数据作为判断基础，选的合适的检测方式识别当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系。
90.当然，必要时，实时行车数据还可以包括车辆当前位置的当前天气信息以及车辆的当前导航数据。
91.具体的，第一图像数据具体可以利用车载摄像头对当面道路进行拍照获得；
92.车内噪声信号可以利用车内麦克风获取；
93.当前轮速信号则可以利用轮速传感器获得；
94.而当前天气信息则可以是由外部设备监测获得或天气预测相关单位的服务器获取，当前导航数据则可以是由车载定位装置监测获得或相关的车辆定位监控系统的服务器获取。
95.本技术实施例中提供多种检测判断方式：路面粗糙度灰度检测、路面粗糙度轮速检测以及路面粗糙度噪声检测。当然，还可以采用外部数据来提前获知各行车道的粗糙程度，如根据路面粗糙度检测结果直接获取，根据新闻数据某个高速道路的某个行车道进行了返修施工，间接获取。
96.第一种检测方式，灰度检测方式，即路面粗糙度灰度检测流程，具体操作包括以下步骤：
97.a1、获取包含当前道路路面信息的第一图像数据；
98.a2、以行车线为界，分割所述第一图像数据，获得当前道路中各行车道的车道图像数据；
99.a3、灰度化处理所述各行车道的车道图像数据，获取各行车道的车道图像数据的灰度值；其中，
100.所述灰度值的数值大小关系与所述路面粗糙度大小关系对应。
101.具体的，步骤a3中，具体识别行车道对应的所述车道图像数据中设定区域大小的
平均灰度，作为所述车道图像数据的灰度值。
102.再者，路面粗糙度灰度检测流程中还包括以下步骤：
103.a4、获取所述各行车道的车道图像数据的灰度值中的最大灰度值与最小灰度值的当前差值；
104.a5、若所述当前差值小于第一设定阈值，则终止控制所述车辆行驶在所述目标行车道上。
105.需要说明的是，最大灰度值与最小灰度值的当前差值小于第一设定阈值时，表明灰度值差别太小，一种情况是车道大部分是浅的，另一种情况是车道是深的，可以认为各行车道之间的路面粗糙度相近，则这两种情况都无需变道。
106.具体的，由于新修的行车道使用了新的沥青，相对于旧路来说，颜更深，相同行驶状态下摩擦力更大，胎噪越大，在图片中的灰度值也就越大，因此，灰度值最小的行车道通常为经过车辆常年累月行驶的路面，表面相对光滑；综上，可以利用灰度值大小来判断出行车道之间的粗糙度大小关系。
107.行驶在灰度值较小的行车道，则该行车道的粗糙度较小，轮胎的摩擦力也较小，胎噪声音也较小，驾驶舒适度较高，但遇到雨雪大雾天气时容易降低驾驶安全性；
108.行驶在灰度值较大的行车道，则该行车道的粗糙度较大，驾驶舒适度较差，但遇到雨雪大雾天气时驾驶安全性较佳。
109.另外，路面粗糙度灰度检测流程还包括以下步骤：
110.a5、若所述当前差值不小于所述第一设定阈值且小于第二设定阈值，则基于所述车辆当前行驶过程中车内噪声更新所述目标行车道。
111.需要说明的是，此情况表明路面粗糙度差异不太明显，相对接近，路面粗糙度灰度检测无法准确的进行路面粗糙度的识别，故而需要采用其他方式进一步对路面粗糙度进行识别，诸如执行路面粗糙度噪声检测。
112.第二种检测方式，噪声检测方式，即路面粗糙度噪声检测流程，具体操作包括以下步骤：
113.b1、获取车辆行驶在当前道路中各行车道上的车内噪声信号；
114.b2、将所述车内噪声信号对采样时长做均值处理，获得各所述车内噪声信号对应的噪声大小关系；
115.b3、基于当前道路中各行车道之间的噪声大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道更新为目标行车道；其中，
116.所述噪声大小关系与所述路面粗糙度大小关系对应
117.即车内噪声最小的行车道为粗糙度最小的车内噪声最小的行车道车道，车内噪声最大的行车道为粗糙度最大的车内噪声最小的行车道车道；
118.行驶在车内噪声较小的行车道，则该行车道的粗糙度较小，驾驶舒适度较高，但遇到雨雪大雾天气时容易降低驾驶安全性；
119.行驶在车内噪声较大的行车道，则该行车道的粗糙度较大，驾驶舒适度较差，但遇到雨雪大雾天气时驾驶安全性较佳。
120.第三种检测方式，轮速检测方式，即路面粗糙度轮速检测流程，具体操作包括以下步骤：
121.c1、获取车辆行驶在当前道路中各行车道上的当前轮速信号；
122.c2、对所述当前轮速信号进行线性插值处理，获得车轮转动角速度信号；
123.c3、根据所述车轮转动角速度信号，计算所述车轮转动角速度信号在预设频带内的信号能量；
124.c4、根据所述车轮转动角速度信号在预设频带内的信号能量和预设分级算法，确定当前道路中各行车道的路面粗糙度等级。
125.其中，确定当前道路中各行车道的路面粗糙度等级之后，则当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度以及路面粗糙度大小关系。
126.当然，本技术实施例对车辆进行控制时，存在一定使用限制条件，由于常规开放式公路车况复杂，道路条件变化较多，故而车辆需要具备实时应对道路情况变化或周围车况变化的条件，不适合采用本技术实施例的车辆行驶控制手段，本技术手段适合应用在高速公路段车辆的行驶控制，在执行步骤s1之前，需要对行驶路段进行检查，故而本技术实施例还包括道路类型识别流程。
127.具体的，道路类型识别流程包括以下步骤：
128.d1、根据所述车辆的当前导航数据，判断所述车辆是否处于高速公路区域；
129.d2、若不处于高速公路区域，则终止确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度。
130.待通过灰度检测方式或轮速检测方式或噪声检测方式获得当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系之后，执行具体的车辆行驶控制步骤；
131.s2、基于当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道作为目标行车道；
132.s3、控制车辆行驶在目标行车道上。
133.需要注意的是，不同的驾驶场景对应不同的路面粗糙度要求，分别对应不同的车道选择信号；
134.诸如，需要降低胎噪，提升驾驶体验时，则会选择路面粗糙度较小的行车道，从而在路况、天气较好时，行驶在胎噪低的行车道时给驾乘人员带来较舒适的体验；
135.若遇到雨雪天气、大雾天气时，车辆行驶在摩擦力更大的行车道上时能有效缩减刹车距离，则需要选择路面粗糙度较大的行车道，从而提高行车安全。
136.因此，本技术实施例还存在一个车道选择需求判断流程，其具体执行可以是在步骤s1之后，步骤s2之前，即在进行车道选择操作之前执行；
137.当然，也可以是在执行前一行车道选择操作之后，再次判断当前车道选择需求，以便根据当前驾驶环境的变化，执行下一次行车道选择操作，例如先切换到了噪声较小的行车道，提升驾驶舒适度，而后天气较差，遇到了雨雪大雾天气，需要切换到粗糙度较大的行车道，以提升驾驶安全性。
138.具体的，车道天气识别流程包括以下步骤：
139.q1、获取所述车辆当前位置的当前天气信息，并获取所述当前位置的天气类型或当前车外湿度；
140.q2、若所述天气类型为雨雪天气或雾霾天气，则选定路面粗糙度最小以外的任一行车道作为目标行车道；
141.q3、若所述当前车外湿度大于预设湿度阈值，则选定路面粗糙度最小以外的行车道作为目标行车道；
142.q4、若所述天气类型不是雨雪天气或雾霾天气，且所述当前车外湿度不大于预设湿度阈值，则选定路面粗糙度最小的行车道作为目标行车道；
143.从而根据车辆行驶环境，从驾驶舒适度以及驾驶安全性两方面考虑，选定适合的路面粗糙度要求。
144.综上所述，本技术整体实施时，能够主动控制车辆行驶在胎噪低的行车道上，提高了驾乘人员的乘车舒适性；
145.在检测车辆行驶在高速公路之后，再控制车辆进行，保证路面粗糙度检测方法的有效性；
146.再者，在控制车辆行驶至胎噪低的行车道上之后，如果检测到当前天气情况较差，则控制车辆行驶在粗糙度较高的行车道上，提高行车安全性
147.需要说明的是，车内噪声大小是整车舒适性的重要评价指标，车内噪声越小，越能为驾乘人员营造出舒适的驾乘体验。
148.车内噪声大多来自于胎噪、机舱噪声、风噪等，车企通常会采用提高整车密封性能、增加物理吸音材料等方式，被动降低车内噪声。但这种做法的隔音性能存在上限，车内噪声会随着车速的提升而逐渐增大，影响驾乘人员的驾乘体验。
149.行车稳定性是整车安全性的重要评价指标，当车辆所处环境天气较差时，尤其是遇到雨雪天气、大雾天气时，需要车辆行驶在摩擦力更大的行车道上时有效缩减刹车距离，提高行车安全。
150.针对不同的驾驶环境，从驾驶舒适度以及行车稳定性两个角度考虑，结合本技术实施例的技术方案，改善驾乘人员的驾乘体验。
151.第二方面，基于与方法实时例相同的发明构思，本技术实施例提供了一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面提及的车辆行驶控制方法。
152.第三方面，基于与方法实时例相同的发明构思，本技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面提及的车辆行驶控制方法。
153.第四方面，参见图2所示，基于与方法实时例相同的发明构思，本技术实施例提供一种车辆行驶控制装置，该装置包括：
154.粗糙度识别模块，其用于根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度关系；
155.车道选定模块，其用于基于当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道作为目标行车道；
156.车道切换模块，其用于控制所述车辆行驶在所述目标行车道上。
157.具体的，为了应对后续的灰度检测或轮速检测或噪声检测，实时行车数据至少应当包括以下数据：
158.包含当前道路路面信息的第一图像数据；
159.车辆行驶在当前道路中各行车道上的车内噪声信号；
160.车辆行驶在当前道路中各行车道上的当前轮速信号。
161.从而能够以上述数据作为判断基础，选的合适的检测方式识别当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系。
162.当然，必要时，实时行车数据还可以包括车辆当前位置的当前天气信息以及车辆的当前导航数据。
163.具体的，第一图像数据具体可以利用车载摄像头对当面道路进行拍照获得；
164.车内噪声信号可以利用车内麦克风获取；
165.当前轮速信号则可以利用轮速传感器获得；
166.而当前天气信息则可以是由外部设备监测获得或天气预测相关单位的服务器获取，当前导航数据则可以是由车载定位装置监测获得或相关的车辆定位监控系统的服务器获取。
167.本技术实施例中提供多种检测判断方式：路面粗糙度灰度检测、路面粗糙度轮速检测以及路面粗糙度噪声检测。当然，还可以采用外部数据来提前获知各行车道的粗糙程度，如根据路面粗糙度检测结果直接获取，根据新闻数据某个高速道路的某个行车道进行了返修施工，间接获取。
168.具体的，粗糙度识别模块包括灰度检测识别子模块、轮速检测识别子模块以及噪声检测识别子模块。
169.具体的，灰度检测识别子模块用于获取包含当前道路路面信息的第一图像数据；
170.灰度检测识别子模块还用于分割所述第一图像数据，获得当前道路中各行车道的车道图像数据；
171.灰度检测识别子模块还用于灰度化处理所述各行车道的车道图像数据，获取各行车道的车道图像数据的灰度值；
172.灰度检测识别子模块还用于根据所述各行车道的车道图像数据的灰度值，确定当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系。
173.具体的，灰度检测识别子模块还用于识别所述车道图像数据中设定区域大小的平均灰度，作为所述车道图像数据的灰度值。
174.具体的，灰度检测识别子模块还用于获取所述各行车道的车道图像数据的灰度值中的最大灰度值与最小灰度值的当前差值；
175.车道切换模块还用于若所述当前差值小于第一设定阈值，则终止控制所述车辆行驶在所述目标行车道上。
176.需要说明的是，最大灰度值与最小灰度值的当前差值小于第一设定阈值时，表明灰度值差别太小，一种情况是车道大部分是浅的，另一种情况是车道是深的，可以认为各行车道之间的路面粗糙度相近，则这两种情况都无需变道。
177.具体的，由于新修的行车道使用了新的沥青，相对于旧路来说，颜更深，相同行驶状态下摩擦力更大，胎噪越大，在图片中的灰度值也就越大，因此，灰度值最小的行车道通常为经过车辆常年累月行驶的路面，表面相对光滑；
178.行驶在灰度值较小的行车道，则该行车道的粗糙度较小，驾驶舒适度较高，但遇到雨雪大雾天气时容易降低驾驶安全性；
179.行驶在灰度值较大的行车道，则该行车道的粗糙度较大，驾驶舒适度较差，但遇到
雨雪大雾天气时驾驶安全性较佳。
180.另外，噪声检测识别子模块用于若所述当前差值不小于所述第一设定阈值且小于第二设定阈值，则基于所述车辆当前行驶过程中车内噪声更新所述目标行车道。
181.需要说明的是，此情况表明路面粗糙度差异不太明显，相对接近，路面粗糙度灰度检测无法准确的进行路面粗糙度的识别，故而需要采用其他方式进一步对路面粗糙度进行识别，诸如执行路面粗糙度噪声检测。
182.具体的，噪声检测识别子模块还用于获取车辆行驶在当前道路中各行车道上的车内噪声信号；
183.噪声检测识别子模块还用于将所述车内噪声信号对采样时长做均值处理，获得各所述车内噪声信号对应的噪声大小关系；
184.噪声检测识别子模块还用于基于当前道路中各行车道之间的噪声大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道更新为目标行车道；其中，
185.所述噪声大小关系与所述路面粗糙度大小关系对应。
186.即车内噪声最小的行车道为粗糙度最小的车内噪声最小的行车道车道，车内噪声最大的行车道为粗糙度最大的车内噪声最小的行车道车道；
187.行驶在车内噪声较小的行车道，则该行车道的粗糙度较小，驾驶舒适度较高，但遇到雨雪大雾天气时容易降低驾驶安全性；
188.行驶在车内噪声较大的行车道，则该行车道的粗糙度较大，驾驶舒适度较差，但遇到雨雪大雾天气时驾驶安全性较佳。
189.具体的，轮速检测识别子模块用于获取车辆行驶在当前道路中各行车道上的当前轮速信号；
190.轮速检测识别子模块还用于对所述当前轮速信号进行线性插值处理，获得车轮转动角速度信号；
191.轮速检测识别子模块还用于根据所述车轮转动角速度信号，计算所述车轮转动角速度信号在预设频带内的信号能量；
192.轮速检测识别子模块还用于根据所述车轮转动角速度信号在预设频带内的信号能量和预设分级算法，确定当前道路中各行车道的路面粗糙度等级。
193.当然，本技术实施例对车辆进行控制时，存在一定使用限制条件，由于常规开放式公路车况复杂，道路条件变化较多，故而车辆需要具备实时应对道路情况变化或周围车况变化的条件，不适合采用本技术实施例的车辆行驶控制手段，本技术手段适合应用在高速公路段车辆的行驶控制，需要对行驶路段进行检查。
194.故而，所述装置还包括道路类型识别模块，其用于根据所述车辆的当前导航数据，判断所述车辆是否处于高速公路区域；
195.道路类型识别模块还用于若不处于高速公路区域，则终止确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度。
196.需要注意的是，不同的驾驶场景对应不同的路面粗糙度要求，分别对应不同的车道选择信号；
197.诸如，需要降低胎噪，提升驾驶体验时，则会选择路面粗糙度较小的行车道，从而在路况、天气较好时，行驶在胎噪低的行车道时给驾乘人员带来较舒适的体验；
198.若遇到雨雪天气、大雾天气时，车辆行驶在摩擦力更大的行车道上时能有效缩减刹车距离，则需要选择路面粗糙度较大的行车道，从而提高行车安全。
199.因此，具体的，所述装置还包括车道天气识别模块；
200.车道天气识别模块用于获取所述车辆当前位置的当前天气信息，并获取所述当前位置的天气类型或当前车外湿度；
201.车道选定模块还用于若所述天气类型为雨雪天气或雾霾天气，则选定路面粗糙度最小以外的任一行车道作为目标行车道；
202.车道选定模块还用于若所述当前车外湿度大于预设湿度阈值，则选定路面粗糙度最小以外的行车道作为目标行车道；
203.车道选定模块还用于若所述天气类型不是雨雪天气或雾霾天气，且所述当前车外湿度不大于预设湿度阈值，则选定路面粗糙度最小的行车道作为目标行车道；
204.从而根据车辆行驶环境，从驾驶舒适度以及驾驶安全性两方面考虑，选定适合的路面粗糙度要求。
205.综上所述，本技术整体实施时，能够主动控制车辆行驶在胎噪低的行车道上，提高了驾乘人员的乘车舒适性；
206.在检测车辆行驶在高速公路之后，再控制车辆进行，保证路面粗糙度检测方法的有效性；
207.再者，在控制车辆行驶至胎噪低的行车道上之后，如果检测到当前天气情况较差，则控制车辆行驶在粗糙度较高的行车道上，提高行车安全性。
208.需要说明的是，本技术实施例提供的车辆行驶控制装置，其对应的技术问题、技术手段以及技术效果，从原理层面与车辆行驶控制方法的原理类似。
209.需要说明的是，在本技术中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
210.以上仅是本技术的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：

1.一种车辆行驶控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度关系；基于当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道作为目标行车道；控制所述车辆行驶在所述目标行车道上。2.如权利要求1所述的车辆行驶控制方法，其特征在于，所述根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度中，包括以下步骤：获取包含当前道路路面信息的第一图像数据；分割所述第一图像数据，获得当前道路中各行车道的车道图像数据；灰度化处理所述各行车道的车道图像数据，获取各行车道的车道图像数据的灰度值；根据所述各行车道的车道图像数据的灰度值，确定当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系。3.如权利要求2所述的车辆行驶控制方法，其特征在于，所述根据所述各行车道的车道图像数据的灰度值，确定当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系之后，包括以下步骤：获取所述各行车道的车道图像数据的灰度值中的最大灰度值与最小灰度值的当前差值；若所述当前差值小于第一设定阈值，则终止控制所述车辆行驶在所述目标行车道上；若所述当前差值不小于所述第一设定阈值且小于第二设定阈值，则基于所述车辆当前行驶过程中车内噪声更新所述目标行车道。4.如权利要求3所述的车辆行驶控制方法，其特征在于，所述基于所述车辆当前行驶过程中车内噪声更新所述目标行车道中，包括以下步骤：获取车辆行驶在当前道路中各行车道上的车内噪声信号；将所述车内噪声信号对采样时长做均值处理，获得各所述车内噪声信号对应的噪声大小关系；基于当前道路中各行车道之间的噪声大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道更新为目标行车道；其中，所述噪声大小关系与所述路面粗糙度大小关系对应。5.如权利要求1所述的车辆行驶控制方法，其特征在于，所述根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度中，包括以下步骤：获取车辆行驶在当前道路中各行车道上的当前轮速信号；对所述当前轮速信号进行线性插值处理，获得车轮转动角速度信号；根据所述车轮转动角速度信号，计算所述车轮转动角速度信号在预设频带内的信号能量；根据所述车轮转动角速度信号在预设频带内的信号能量和预设分级算法，确定当前道路中各行车道的路面粗糙度等级。6.如权利要求1所述的车辆行驶控制方法，其特征在于，所述根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度之前，所述方法包括以下步骤：根据所述车辆的当前导航数据，判断所述车辆是否处于高速公路区域；
若不处于高速公路区域，则终止确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度。7.如权利要求1所述的车辆行驶控制方法，其特征在于，所述基于当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道作为目标行车道中，包括以下步骤：获取所述车辆当前位置的当前天气信息，并获取所述当前位置的天气类型或当前车外湿度；若所述天气类型为雨雪天气或雾霾天气，则选定路面粗糙度最小以外的任一行车道作为目标行车道；若所述当前车外湿度大于预设湿度阈值，则选定路面粗糙度最小以外的行车道作为目标行车道；若所述天气类型不是雨雪天气或雾霾天气，且所述当前车外湿度不大于预设湿度阈值，则选定路面粗糙度最小的行车道作为目标行车道。8.一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法。9.一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种车辆行驶控制装置，其特征在于，所述装置包括：粗糙度识别模块，其用于根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度关系；车道选定模块，其用于基于当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道作为目标行车道；车道切换模块，其用于控制所述车辆行驶在所述目标行车道上。

技术总结

本申请涉及一种车辆行驶控制方法、装置、存储介质及电子设备，涉及车辆控制技术领域，该方法包括以下步骤：根据车辆的实时行车数据，确定当前道路中的各行车道之间的路面粗糙度关系；基于当前道路中各行车道之间的路面粗糙度大小关系以及预设触发条件，选定对应的路面粗糙度要求的行车道作为目标行车道；控制车辆行驶在目标行车道上。本申请控制车辆切换至粗糙度合适的行车道，以满足驾驶员不同的驾驶需求。需求。需求。