用于车窗玻璃外表面起雾的识别方法及控制方法

技术领域

本申请涉及汽车控制技术领域，尤其涉及一种用于车窗玻璃外表面起雾的识别方法及控制方法。

背景技术

随着汽车技术的发展和人们生活水平的提高，人们对汽车智能化的要求以及用户体验的要求也越来越高。车窗玻璃例如前挡风玻璃作为用户驾驶汽车中与外界进行信息感知的重要通道，其重要程度不言而喻，车窗玻璃起雾影响驾驶员的视觉判断等情况也成为影响用户的行车安全的重要原因。

继续以前挡风玻璃为例，前挡风玻璃起雾分为前挡玻璃外侧起雾和前挡玻璃内侧起雾两种情况，一般前挡玻璃外侧起雾发生在偏夏季，前挡玻璃内侧起雾发生在偏冬季。

对于传统车辆，无论内侧起雾还是外侧起雾都需要通过乘客自行判断，通过手动打开一键除霜或打开雨刮功能手动解决问题。而随着电动汽车的发展，一般会在车内添加湿度传感器，以自动识别前挡玻璃内侧起雾的场景并自动打开一键除霜功能。但是现有技术中仍旧缺乏对前挡玻璃外侧即车窗玻璃外表面起雾的识别能力，导致车窗玻璃外表面起雾时车辆无法实现智能化的除雾等控制操作。

发明内容

为了解决现有技术中存在的用于车窗玻璃外表面起雾的自动化识别及控制功能较差的问题，本申请提出一种用于车窗玻璃外表面起雾的识别方法、控制方法和控制系统，提高了现有技术中对车窗玻璃外表面起雾的智能化识别水平以及对车窗玻璃外表面除雾的能力。

本申请第一方面提供一种用于车窗玻璃外表面起雾的识别方法，包括：获取天气湿度RH

基于所述外表面温度T

若所述起雾风险值C

可选的，所述获取天气湿度RH

通过云端获得包含天气湿度RH

根据地图识别当前车辆位置，并基于当前车辆位置，根据预设的修正规则对所述天气预报信息内的天气湿度RH

可选的，获取天气湿度RH

基于实车传感器获取实时车速，车内玻璃温度T

基于所述车辆配置参数，所述车内玻璃温度T

可选的，所述基于所述天气湿度RH

a,b均为常数。

可选的，所述基于所述外表面温度T

令(T

可选的，所述识别方法还包括：

获取透过车窗玻璃的车外图像，并识别所述车外图像的清晰度Q；

若所述车外图像的清晰度Q低于预设清晰度阈值且所述起雾风险值C

若所述车外图像的清晰度不低于预设清晰度阈值和/或所述起雾风险值C

可选的，所述获取透过车窗玻璃的车外图像，并识别所述车外图像的清晰度Q，包括：

智驾摄像头获取车窗玻璃的车外图像并通过图像处理方法生成所述车外图像的清晰度Q。

本申请第二方面，提供一种用于车窗玻璃外表面起雾的控制方法，包括：获取天气湿度RH

基于所述外表面温度T

若所述起雾风险值C

若所述起雾风险值C

本申请第三方面，提供一种用于车窗玻璃外表面起雾的控制系统，包括：露点温度计算模块，用于获取天气湿度RH

起雾风险计算模块，用于基于所述外表面温度T

除雾操作判断模块，用于若所述起雾风险值C

可选的，所述露点温度计算模块包括天气湿度计算子模块，所述天气湿度计算子模块用于通过云端获得包含天气湿度RH

可选的，所述露点温度计算模块还包括外表面温度计算子模块，所述外表面温度计算子模块用于获取车辆配置参数，所述车辆配置参数包括车窗玻璃厚度λ；

基于实车传感器获取实时车速，车内玻璃温度T

基于所述车辆配置参数，所述车内玻璃温度T

本申请第四方面，提供一种智能汽车，包括电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如本申请第一方面和第二方面所述的方法。

本申请第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行如本申请第一方面和第二方面所述的方法。

本申请至少具有如下有益效果：

本申请通过热力学知识计算起雾风险值C

通过引入车外图像的清晰度作为对车窗玻璃外表面的附加仲裁条件，提高了在对车窗玻璃外表面除雾的识别准确性，有利于用户安全行车。

附图说明

图1示出了本申请一实施例中一种用于车窗玻璃外表面起雾的识别方法的流程示意图；

图2示出了本申请一实施例中部分传感器(数据)获取示意图；

图3示出了本申请一实施例中又一种用于车窗玻璃外表面起雾的识别方法的流程示意图；

图4示出了本申请一实施例中又一种用于车窗玻璃外表面起雾的识别方法的流程示意图；

图5示出了本申请一实施例中一种用于车窗玻璃外表面起雾的控制方法的流程示意图；

图6示出了本申请一实施例中一种用于车窗玻璃外表面起雾的控制系统的组成结构图；

图7示出了本申请一实施例中又一种用于车窗玻璃外表面起雾的控制系统的组成结构图；

图8示出了本申请一实施例中一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

如图1-4所示，本申请第一方面，提供一种用于车窗玻璃外表面起雾的识别方法，包括：

步骤S11:获取天气湿度RH

一般来说，在空气湿度一定的情况下，当车窗温度低于露点温度时，就会在车窗表面形成结露，这也就是我们经常看到的前风挡起雾现象；此外，在车窗两侧出现一定的温差，温度低的表面水分的饱和蒸汽压低于周围环境的蒸汽压时，水汽就向玻璃表面聚集，以微小的水珠形式渗析出来而形成雾汽。

具体的，露点温度指空气在水汽含量和气压都不改变的条件下，冷却到饱和时的温度。即是空气中的水蒸气变为露珠时候的温度叫露点温度。露点温度本是个温度值也可称为露点温度值。本申请中通过获取天气湿度RH

步骤S12：基于所述外表面温度T

步骤13：若起雾风险值C

如图3所示，在本申请一优选实施例中，所述用于车窗玻璃外表面起雾的识别方法还包括：

步骤S12’：智驾摄像头获取车窗玻璃的车外图像并通过图像处理方法生成所述车外图像的清晰度Q。

步骤S13’：若所述车外图像的清晰度Q低于预设清晰度阈值且所述起雾风险值C

若所述车外图像的清晰度不低于预设清晰度阈值和/或所述起雾风险值C

具体的，请继续参阅图2，可以通过智驾摄像头(智能驾驶摄像头)获取车外图像并通过图像处理方法生成所述车外图像的清晰度Q。需要说明的是，智驾摄像头可以为车辆本身所具备的摄像头进行复用的产物，可以不通过本申请额外增加新的智驾摄像头，通过该方法可以降低车辆的摄像头使用成本和整车的硬件成本。

在此，通过该方式增加了对车窗玻璃外表面起雾判断的准确性，改善了现有技术中仅仅通过额外增加的摄像头进行车窗玻璃外表面识别容易出错的情况。需要理解的是，通过摄像头或者智驾摄像头对车窗玻璃外表面起雾的识别方法可以为辅助手段，可以仅采用本申请步骤S13所用的判断步骤。

在本申请一实施例中，所述获取天气湿度RH

通过云端获得包含天气湿度RH

根据地图识别当前车辆位置，并基于当前车辆位置对所述天气预报信息内的天气湿度RH

如图2所示，随着汽车技术的发展，车端与云端的联系越来越紧密，云端与外界的连接也越来越紧密，可以通过云端获得包含天气湿度RH

在本申请一实施例中，获取车窗玻璃的外表面温度T

获取车辆配置参数，所述车辆配置参数包括车窗玻璃厚度λ；

基于实车传感器获取实时车速，车内玻璃温度T

基于所述车辆配置参数，所述车内玻璃温度T

在本申请一具体实施例中，可以使用如下公式计算车窗玻璃外表面温度T

具体的，请继续参阅图2和图4，实车传感器包括车速传感器，车内玻璃温度传感器，环境温度传感器，阳光强度传感器等；图4中获取数据包括但不限于以下数据：

通过车速传感器可以获得车辆的实时车速，由于车窗玻璃外侧的瞬时传热系数与实时车速有关，因此，可以通过实时车速查表标定获得瞬时传热系数h。

通过车内玻璃温度传感器可以获得车内玻璃温度T

通过环境温度传感器可以获得环境温度T

通过阳光强度传感器可以获得阳光强度Q

根据前挡风玻璃的热平衡公式：

此外，k为前挡风玻璃的导热系数，λ为前挡风玻璃的厚度，计算可以得到前挡风玻璃外表面温度为：

在此，通过该方式可以得到车窗玻璃的外表面温度T

如图4所示，在本申请一实施例中，所述基于所述天气湿度RH

其中，γ是函数定义，用于计算露点温度值Td，a,b均为常数，一般取值a为常数17.27，b为常数237.7℃。

需要说明的是，此公式基于Magnus-Tetens近似法(Magnus-TetensApproximation)，此方法仅在0℃

由于本申请未对露点温度计算的本身进行算法改进，在现有的露点温度值T

在本申请一实施例中，请继续参阅图4，所述基于所述外表面温度T

令(T

具体的，可以根据(T

在此，通过该方式可以获得量化标准下的起雾风险值，可以根据用户偏好提前预测起雾风险并进行除雾操作。

如图5所示，本申请第二方面，提供一种用于车窗玻璃外表面起雾的控制方法，包括：

步骤S21：获取天气湿度RH

步骤S22：基于所述外表面温度T

步骤S23：若所述起雾风险值C

若所述起雾风险值C

在此，具体的，通过将起雾风险值C

在本申请一实施例中，用于车窗玻璃外表面起雾的控制方法还包括：获取透过车窗玻璃的车外图像，并识别所述车外图像的清晰度Q；

若所述车外图像的清晰度Q低于预设清晰度阈值且所述起雾风险值C

若所述车外图像的清晰度不低于预设清晰度阈值和/或所述起雾风险值C

在此，通过该方式，可以将车外图像的清晰度与起雾风险值合在一起作为判断车辆玻璃外表面起雾的条件并用于是否对车窗玻璃外表面除雾的操作中，提高了除雾操作的有效性。在一种应用场景中，车辆处于南方春秋季山区路段中行驶，车内空调设定冷，此时容易出现前挡风玻璃外侧起雾现象。通过结合大数据信号、智能驾驶信号和传统的热力学知识及空调信号，识别到前挡玻璃外侧起雾，自动开启除雾，可以实现智能化控制。其中，大数据信号是指天气预报信号，智能驾驶信号是指智驾摄像头的清晰度信号，空调信号是指所有空调已有的信号，主要是内温传感器信号，外温传感器信号，车速信号，阳光强度信号。

如图6-7所示，本申请第三方面，提供一种用于车窗玻璃外表面起雾的控制系统，包括：

露点温度计算模块31，用于获取天气湿度RH

起雾风险计算模块32，用于基于所述外表面温度T

除雾操作判断模块33，用于若所述起雾风险值C

可选的，所述露点温度计算模块31包括天气湿度计算子模块311，所述天气湿度计算子模块用于通过云端获得包含天气湿度RH

可选的，所述露点温度计算模块还包括外表面温度计算子模块312，所述外表面温度计算子模块用于获取车辆配置参数，所述车辆配置参数包括车窗玻璃厚度λ；

基于实车传感器获取实时车速，车内玻璃温度T

计算车窗玻璃外表面温度T

如图8所示，本申请第四方面，提供一种智能汽车，包括电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上述任一实施例所述的方法。

本申请第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行如上述任一实施例所述的方法。

可以理解，计算机可读存储介质可以包括：能够携带计算机程序的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、以及软件分发介质等。计算机程序包括计算机程序代码。计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读存储介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、以及软件分发介质等。

在本发明的某些实施方式中，计算机可读存储介质可以包括控制器，控制器是一个单片机芯片，集成了处理器、存储器，通信模块等。处理器可以是指控制器包含的处理器。处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

在本发明的流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明地优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各实例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。