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本发明提供一种车辆路面附着系数确定方法及系统，其中，方法包括：获取车辆行驶于的道路的路面类型；获取路面类型对应的预设的路面附着系数确定策略；获取车辆行驶时的行驶数据；基于路面附着系数确定策略，根据行驶数据，确定路面附着系数。本发明的车辆路面附着系数确定方法及系统，首先获取车辆行驶于的道路的路面类型，根据路面类型，采用对应的路面附着系数确定策略，进行车辆与路面的附着系数的确定，无需当车辆经过不同路面类型的路面时均估测汽车每一轮胎的路面附着系数，提升合理性，更节省了系统计算资源。

本发明公开了一种基于前方路面峰值附着系数的安全距离估算方法，属于行驶安全技术领域；通过采集典型道路图像来提取图像特征，根据采集到的当前车辆行驶状态参数来计算路面利用附着系数和实时滑移率s，从而计算出当前路面的实际峰值附着系数μmax，再通过设计和训练HMM模型得到前方路面的峰值附着系数μimax并将其作为安全距离模型的影响因子估算出符合实际路面状况的安全距离。本发明能够对隐藏的非可直接观测的前方道路峰值附着系数进行实时预测，所提出的改进后的安全距离模型考虑了路面状况对车辆的影响，能够更准确的计算出一个符合实际路面情况的安全距离，减少恶劣附着条件下追尾等交通事故的发生。

本发明请求保护一种基于EKF算法和BP神经网络的汽车路面附着系数的估算方法，通过各种传感器实时地采集车辆的方向盘转角、纵向加速度、侧向加速度，利用四轮车辆动力学模型结合EKF算法估计车辆的纵向速度、横向速度、质心偏角和横摆角速度，求取出预估横摆角速度，最后将预估横摆角速度与EKF估计的横摆角速度作差取平方，取方差值最小所在的网络模块输入的附着系数值为所求估计值。本方法有效降低了计算量和收敛时间。本方法能够快速识别车辆行驶路面的附着系数，适用于多种路面下附着系数的实时估计。