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(图片来源:www.patentlyapple.com)苹果公司指出π,ADAS是自动化、适应并增强车辆控制系统从而更好驾驶的子系统∵◇。通常∟▽,ADAS系统依靠安装在车辆上的多个数据源的数据输入〇┊,发出警报或启用安全保障措施♂,以帮助控制车辆♂♂。道路摩擦力是ADAS和自动驾驶车辆运行的重要参数△,会影响车辆行驶间距、车速以及驾驶员的干预时间和距离┊∟⌒。

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车轮滑移是路面摩擦力的一个函数♂⌒,也是一项可用于估算路面摩擦力和控制车辆牵引力的车辆动力学指标□♀。然而∴,以此种方式估计道路摩擦可能需要对车辆进行干预?⌒▽,如制动□〇。这种道路摩擦的估计方式通常不能提前估计车辆前方的道路摩擦π△♀,或者在直线行驶时↑﹡〇,在无干预的情况下♀┊↑,无法提供可靠的估计π┊。

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该方法还结合估计道路摩擦系数和收集到的首套路面特征传感器测量数据♂▽⌒,生成与首台车辆操作相关的训练数据↑〇△。该训练数据集衍生回归函数♂∴∴,预测实时路面摩擦系数⊙♂,同时通过通信网络将回归函数存储在与首台车辆通信的远程服务器中♂。

苹果专利图FIG.1是示例雷达系统框图▽﹡,该系统使用双接收阵列□⊙▽,提供方位角和仰角信息↑。当操作如所述⌒∵,新的雷达系统可产生4D信息π⌒,有助于对潜在对象或目标进行高分辨率、高精度检测和追踪∟┊◇。FIG. 7为多雷达系统示例框图〇♂⌒,使用FIG. 1中的示例雷达系统∴⊿π,以便多个视场进行探测◇。

(图片来源:www.patentlyapple.com)苹果的专利雷达系统包括传输天线阵列〇∟△,可对视场所选区域发射雷达波束〇↑,以及垂直接收天线阵列和水平接收天线阵列□⌒┊。

苹果公司发明了一种方法∵⊿,包括从第一台连接到首台车辆的设备接收侧向力测量□▽。该设备与路面通信⊙,根据接收到的侧向力测量♂,估算路面摩擦系数□◇▽,并从首台车辆的一系列传感器收集路面特征传感器测量数据∴。

苹果公司专利图FIG. 2所示为搭载传感器和其他数据源的系统∴,用于道路摩擦系数自动估算◇☆。FIG. 3A是定义可用于计算实时道路摩擦系数的回归函数的方法流程图◇☆。FIG. 4是电子系统功能框图∴▽,包括执行当前披露的技术的各种操作的操作单元﹡π。

道路摩擦估算值可与车辆周围的特定区域相关联∴?◇,从而预测车辆前方道路的摩擦力π△↑。车载系统传感器可以是光探测和测距(激光雷达)传感器、无线电探测和测距(雷达)传感器、摄像头等▽。这些传感器安装在可捕捉路面特征的系统中♂♀,如车辆⊙□?。该系统还可以是拖车或其他设备∟◇↑,配备测量车轮横向力的组件◇⌒,用于获取系数估计值◇△⊙。

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(图片来源:www.patentlyapple.com)

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