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龙图腾网恭喜北京路凯智行科技有限公司申请的专利融合路面平整度和车轮数据的车速调整方法和相关设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119283856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411807565.0，技术领域涉及：B60W30/14；该发明授权融合路面平整度和车轮数据的车速调整方法和相关设备是由谢意;那崇宁;蒋先尧;刘志勇;禹文扬设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合路面平整度和车轮数据的车速调整方法和相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种融合路面平整度和车轮数据的车速调整方法和相关设备，涉及智能控制领域。该方法包括：通过监测设备获取路面图像和点云数据，结合二者确定路面凹凸高度信息及状态参数，再将其输入预先训练的平整度评估模型得到路面平整度等级。当处于不平整范围时，获取目标车辆车轮数据，将路面平整度等级和车轮数据输入颠簸影响评估模型得到颠簸数据。结合车载传感器数据确定车辆颠簸影响级别，进而确定标准车速值，以此控制目标车辆当前车速，实现根据路面和车辆情况精准调整车速，提升行车安全与舒适性。

本发明授权融合路面平整度和车轮数据的车速调整方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种融合路面平整度和车轮数据的车速调整方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：通过监测设备获取目标道路的路面数据，所述路面数据包括路面图像和路面点云数据；结合所述路面图像和所述路面点云数据确定路面凹凸高度信息，得到路面状态参数；将所述路面状态参数输入预先训练的平整度评估模型，得到所述目标道路的路面平整度等级，所述平整度评估模型是事先根据多个真实道路平整度等级与对应路面图像特征和三维点云特征的数据训练建立的神经网络模型，所述路面平整度等级包括平整、轻微不平整、中度不平整、严重不平整；当所述路面平整度等级处于设定等级的不平整范围时，获取目标车辆的车轮数据，所述设定等级包括轻微不平整、中度不平整、严重不平整；将所述路面平整度等级和所述车轮数据输入预设的颠簸影响评估模型，得到颠簸数据，所述颠簸影响评估模型根据不同车型的所述车轮数据以及匹配的所述路面平整度等级与实际颠簸影响程度之间的关系而建立的经验模型；根据车载传感器确定目标车辆的传感器数据；结合所述颠簸数据和所述传感器数据确定所述目标车辆的颠簸影响级别；根据所述颠簸影响级别确定相匹配的标准车速值；根据所述标准车速值控制所述目标车辆的当前车速；结合所述路面图像和所述路面点云数据确定路面凹凸高度信息，得到路面状态参数的步骤，具体包括：在从所述路面图像中提取路面关键点后，将所述路面关键点与所述路面点云数据中的对应点进行匹配，得到多个匹配的特征点对；根据所述特征点对进行三维重建，确定所述目标道路的三维模型；基于所述三维模型中的道路宽度数据，确定提取的道路水平线数量；基于所述三维模型中的道路长度数据，确定提取的道路水平线长度；根据所述道路水平线数量和所述道路水平线长度，确定各个所述道路水平线的多个关键点点云坐标，所述道路水平线为与道路两侧边沿线平行的等间距的线或车道线，所述道路水平线长度为道路长度；根据多个道路水平线确定各个在x、y轴相邻的关键点点云之间的z轴差值；将所述z轴差值大于设定阈值的点云坐标点对记录为凸起坐标对，对所述z轴差值小于设定阈值的点云坐标对记录为凹陷坐标对；将所述凸起坐标对按照距离进行聚类，得到所述目标道路中指定道路子区域对应的凸起坐标集合；将所述凹陷坐标对按照距离进行聚类，得到所述目标道路中指定道路子区域对应的凹陷坐标集合；根据所述凸起坐标集合确定所述指定道路子区域对应的凸起度；根据所述凹陷坐标集合确定所述指定道路子区域对应的凹陷度；根据所述凸起度和所述凹陷度确定所述路面凹凸高度信息；在根据多个道路水平线确定各个在x、y轴相邻的关键点点云之间的z轴差值的步骤之后，还包括：若检测到所述关键点点云在x轴上的断点数量大于设定阈值，则确定所述断点对应的图像坐标为纵向裂缝区域；若检测到所述关键点点云在y轴上的断点数量大于设定阈值，则确定所述断点对应的图像坐标为横向裂缝区域；若所述关键点点云在x轴和y轴上的断点数量均大于设定阈值，则确定所述断点对应的图像坐标为网状裂缝区域；在当所述路面平整度等级处于设定等级的不平整范围时，获取目标车辆的车轮数据的步骤之后，还包括：根据车载重量传感器检测到的所述目标车辆的当前重量确定当前载荷；根据所述路面平整度等级、所述车轮数据和所述当前载荷确定所述目标车辆与所述路面接触时产生的冲击力大小；将所述冲击力大小与设定的冲击力阈值范围进行比较，确定颠簸影响级别。

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