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CN117897319A - 用于确定和表征路面不平坦的方法和设备 - Google Patents

用于确定和表征路面不平坦的方法和设备 Download PDF

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CN117897319A
CN117897319A CN202280056258.6A CN202280056258A CN117897319A CN 117897319 A CN117897319 A CN 117897319A CN 202280056258 A CN202280056258 A CN 202280056258A CN 117897319 A CN117897319 A CN 117897319A
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CN202280056258.6A
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A·霍夫曼
D·R·孙卡拉
J·朔因
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Robert Bosch GmbH
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Robert Bosch GmbH
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Abstract

本发明涉及一种用于确定和表征道路的路面不平坦的方法。对此，由在道路上行驶的机动车的至少一个轮速传感器和/或至少一个加速度传感器生成传感器数据。由计算装置通过使用所生成的传感器数据来确定并表征路面不平坦。

Description

用于确定和表征路面不平坦的方法和设备
技术领域
本发明涉及一种用于确定和表征路面不平坦的方法和设备。
背景技术
坑洼等形式的路面不平坦经常出现，这给机动车带来安全风险。安全风险的大小主要取决于路面不平坦的形状和尺寸。两轮车骑行者尤其是被视为易受危害群体。此外，路面不平坦也给机动车中的驾驶员和乘客带来不便。然而，缺乏关于此类路面不平坦的存在性和类型的可靠且特定于地区的数据。在DE 10 2010 055370A1中说明了危险地图的创建。
为了路面不平坦的识别、估计和绘图，可使用激光雷达传感器、雷达传感器或摄像头传感器的传感器数据。借助于识别和估计方法可识别道路损坏，其中该方法可包括获取图像和视频数据作为输入的机器学习算法。
然而，在此所使用的传感器通常不符合ASIL-D标准(汽车安全完整性等级-D)。此外，配备此类传感器的机动车的比例也相当小。
此外，用于识别和评价坑洼的机器学习算法很容易出现误报和漏报的结果。此外，这些算法消耗大量的运算时间资源。
发明内容
本发明提供了一种具有独立权利要求特征的用于确定和表征路面不平坦的方法和装置。优选实施方式是从属权利要求的主题。
因此，根据第一方面，本发明涉及一种用于求取和表征道路的路面不平坦的方法。为此，通过在道路上行驶的机动车的至少一个轮速传感器和/或至少一个加速度传感器生成传感器数据。计算装置通过使用所产生的传感器数据来求取和表征路面不平坦。路面不平坦的表征包括对路面不平坦的长度、宽度和深度中的至少一者的求取。
根据第二方面，本发明涉及一种用于求取和表征道路的路面不平坦的设备，所述设备具有接口和计算装置。接口被设计为从在道路上行驶的机动车的至少一个轮速传感器和/或至少一个加速度传感器接收所产生的传感器数据。计算装置被设计为通过使用所产生的传感器数据来求取路面不平坦。路面不平坦的表征包括对路面不平坦的长度、宽度和深度中的至少一者的求取。
本发明使得可识别和分析路面不平坦的频率以及可选地也识别和分析路面不平坦的严重性或程度(例如坑洼的相对深度和长度)，并且可有助于创建路面不平坦的综合数据库。
现代机动车辆具有多个传感器，出于安全和便利的原因，嵌入式系统或机动车辆计算机使用来自传感器的数据。轮速传感器是最常用的传感器之一。
现代机动车具有多个传感器，出于安全和舒适的原因，嵌入式系统或机动车计算机使用来自这些传感器的数据。轮速传感器是最常用的传感器之一。
高频轮速传感器提供关于车轮精确状态的信息。该传感器也是少数符合ASIL-D标准的传感器之一，因此其与其他传感器相比非常可靠。
此外，轮速传感器非常普遍。另外，轮速传感器是最靠近路面的传感器，因为其直接安装在车轮处。由于传感器靠近道路表面，因此获得较高的可靠性。尤其是车轮处的轮速传感器和加速度传感器的组合在此是有利的。
机动车可为两轮车、三轮车、乘用车、载重汽车、摩托车等。机动车例如还可为飞机，例如用于识别起飞和降落跑道的损坏。
路面不平坦的确定尤其是可被理解为识别路面不平坦的存在性。此外，表征可被理解为确定附加属性(超出单纯的存在性)。
在本发明的范畴中，路面不平坦可包括道路损坏，例如坑洼、凹陷或隆起、车辙，而且还包括有意的路面不平坦，例如减速带、坡道等。
加速度传感器可为车载惯性传感器，因此其不是布置在移动部件上。然而，加速度传感器也可为车轮专用加速度传感器，其安装在车轮处并随之一起移动。可为每个车轮都设置相应的车轮专用加速度传感器。
计算装置优选地位于数据源或传感器系统附近，例如集成在制动控制系统的控制单元中，以便能够尽可能不滤波地处理传感器值。
根据用于确定和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，轮速传感器根据布置在机动车的车轮处的脉冲轮的运动例如借助于霍尔传感器来检测脉冲。计算装置基于所检测的脉冲随时间的变化、即基于从脉冲轮发出的交变磁场(北/南)的原始信号来确定高频轮速的角度变化曲线。在此，轮速的角度变化曲线可被理解为轮速随角度的变化。这可通过确定各个脉冲之间的时间差来进行。计算装置基于所确定的轮速的角度变化曲线来识别路面不平坦。因此，路面不平坦通常会导致轮速的短期变化，因为机动车的车轮在驶入不平路面时会加速或减速。这同样适用于离开不平路面时。通过识别轮速的这种变化，计算装置可确定路面不平坦。与轮速的时间曲线相比，由脉冲随时间变化而得到的角度变化曲线在路面状态微小变化的精度方面具有明显的优势。例如可规定，确定在预定持续时间(例如小于或等于1ms)的周期内的脉冲数量。在计算装置中对传感器原始信号的处理使得可识别和精确测量路面状态的微小变化。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，如果轮速的角度变化量超过阈值，则计算装置确定路面不平坦。在此，阈值可取决于机动车速度。
根据用于确定和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，计算装置根据由轮速传感器产生的传感器数据来计算轮速的频率特性，其中计算装置根据所计算的轮速的频率特性来求取路面不平坦。由此，如果频率特性中出现至少一个预定频率，则可以求取路面不平坦。还可将频率特性与预定的频率模式进行比较，以求取路面不平坦。
此外，根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，计算装置根据传感器数据还确定路面不平坦的类型和/或属性，以表征所述路面不平坦。路面不平坦的类型例如可为坑洼、凹陷、隆起、减速带、坡道等。路面不平坦的属性可被理解为空间范围，例如坑洼的深度、宽度和长度。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，路面不平坦的表征包括根据轮速变化的幅度来求取路面不平坦的深度和/或高度(例如以厘米为单位)。高频轮速在该时刻变化的幅度相应于路面不平坦的深度或高度。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，轮速传感器根据布置在机动车的车轮处的脉冲轮的运动来检测脉冲，其中路面不平坦的表征包括根据在驶入和离开路面不平坦之间的时间段内的脉冲变化数量来求取路面不平坦的长度。
根据用于确定和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，车载惯性传感器和/或车轮专用加速度传感器检测垂直加速度，其中路面不平坦的表征包括根据所求取的垂直加速度来求取路面不平坦的深度或高度。尤其是可测量垂直加速度的变化，并且基于由至少一个加速度传感器测量的垂直加速度的变化幅度来求取路面不平坦的深度和/或高度。垂直加速度的变化幅度相应于路面不平坦的深度或高度。通过将垂直加速度的变化幅度与一个或多个阈值进行比较，可区分不同的深度或高度。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，根据至少一个轮速传感器的传感器数据进行路面不平坦的表征。根据至少一个加速度传感器的传感器数据对路面不平坦的表征结果进行可信性检验。轮速传感器的结果通常非常精确。尤其是通过求取在驶入和离开路面不平坦之间的脉冲数量比通过关于车速进行计算能更精确地确定长度。然而，至少一个加速度传感器的数据可以用于对根据轮速传感器的结果进行可信性检验，例如通过执行路面不平坦的独立识别和/或表征。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，路面不平坦的求取包括根据所求取的转弯行驶和/或单个车轮评价(例如借助于车轮专用加速度传感器和/或轮速传感器)求取路面不平坦相对于机动车的参考点的位置。由此可以求取路面不平坦的宽度。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，可以对于路面不平坦的不同类型和/或属性存储轮速幅度的频率模式和特定时间段内的脉冲变化数量，其例如是在给定条件下在测试驾驶期间生成的。然后，通过将所求取的瞬时频率模式或振幅与所存储的频率模式或阈值进行比较，可以求取路面不平坦的类型和/或属性。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，可以通过考虑轮速的梯度(即随时间的变化)的幅度来求取路面不平坦(例如坑洼)的深度。幅度越大，坑洼越深。借助于预定的相关性、例如查找表可以根据轮速随时间的变化来求取路面不平坦的深度。在此还可考虑其他参数，例如机动车的瞬时速度。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，计算装置进一步通过考虑驾驶情况和/或驾驶事件来求取和/或表征路面不平坦。驾驶事件例如可为制动事件、加速事件或转向事件。对于驾驶情况例如可以考虑机动车的瞬时速度。
根据驾驶情况或驾驶事件，可通过如下方式来减少误报检测，即例如在较强的加速度或减速度下提高用于识别路面不平坦的阈值，以防止由于加速度或减速度本身而识别到地面不平坦。
然而，根据驾驶情况或驾驶事件也可识别出路面不平坦是预期的。如果驾驶员例如识别出坑洼，他通常会制动，从而可使用制动事件的存在性来检验所识别的地面不平坦的合理性。由此，例如可计算特定地面不平坦的存在性的概率。其在发生制动事件时会增大。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，计算装置通过使用机器学习模型和/或统计模型来求取和/或表征路面不平坦，所述机器学习模型和/或统计模型接收与传感器数据有关的输入数据。
输入数据例如可以是传感器数据本身。然而，传感器数据也可以在其被提供给机器学习模型和/或统计模型之前先被预处理。
机器学习模型可以基于训练数据进行预训练。根据一个实施方式可以设置，机器学习模型在运行期间实时地求取和/或表征路面不平坦。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，机器学习模型获取至少一个轮速的时间变化曲线和/或轮速的频率特性作为输入值。机器学习模型输出一个相应于路面不平坦的存在性概率的变量。还可以训练机器学习模型来对路面不平坦的不同的类型和/或属性进行分类。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，计算装置为外部计算装置，即布置在机动车外部。例如，评价可以在云端进行。在此，可以经由机动车的接口将传感器数据输出到计算装置。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，计算装置为内部计算装置，即布置在机动车内。例如，计算装置为机动车的控制装置或者机动车的子系统的控制装置。例如，计算装置可以是机动车的防抱死制动系统的控制装置。
根据另一实施方式，路面不平坦的求取和/或表征在计算机网络的边缘实现(边缘计算)，其中计算机网络包括电子控制单元、机动车计算机、连接控制单元和云的任意组合。则在该网络中车辆位置也可以作为信息可用。在与所识别的路面不平坦的结合下也可绘制出地图。
根据在识别道路损坏时用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，通过机动车的显示设备向机动车的驾驶员输出信息。该信息尤其是可以包括路面不平坦的发生和/或关于路面不平坦的细节，例如路面不平坦的类型和/或属性。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，计算装置可以将不同车轮的不同轮速传感器的传感器数据相互比较。如果例如仅在机动车一侧的轮速传感器中发生轮速变化，则计算装置可以求取路面不平坦位于机动车的相应一侧的区域中。则计算装置例如可以识别出坑洼。
如果在机动车两侧的轮速传感器中都发生轮速变化，则计算装置可以确定路面不平坦是延伸的。则计算装置例如可识别出减速带。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，计算装置还可以考虑机动车的转向角。如果机动车经过弯道从而转向角超过预定的阈值，并且如果计算装置确定仅车轮的轮速传感器的其中一个测量到高于阈值的显著轮速变化，则计算装置可识别出坑洼。在这种情况下可预期由于转向角的原因仅有机动车的一个车轮驶过坑洼。在路面不平坦延伸的情况下，多个车轮都会测量到高于阈值的显著轮速变化。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，计算装置根据传感器数据计算路面不平坦的长度。因此，计算装置可以根据轮速的第一变化识别出驶入路面不平坦，并且可以根据轮速的第二变化识别出离开路面不平坦。通过考虑车辆速度，计算装置可以求取路面不平坦的长度。在驶入路面不平坦和离开路面不平坦之间的脉冲变化的数量对应于长度，例如以厘米为单位。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，计算装置通过对预定时间段内的轮速进行平均来计算平均轮速。如果瞬时轮速与平均轮速的偏差超过阈值，则计算装置将求取到路面不平坦。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施例，计算装置根据由至少一个惯性传感器所求取的传感器数据来计算路面不平坦的存在性。惯性传感器可以包括转速传感器和/或加速度传感器。例如，加速度传感器可以求取沿着三个垂直测量轴线的加速度测量数据。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，计算装置可以尤其是根据垂直加速度来求取路面不平坦的存在性。如果机动车驶过地面不平坦，则垂直加速度会突然变化。因此，如果垂直加速度的变化超过预定的阈值，则计算装置可以求取地面不平坦的存在。根据该变化，计算装置还可以求取地面不平坦的类型和/或属性。加速度测量数据既可以来自位于车辆中央的惯性传感器，也可来自车轮专用加速度传感器。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，计算装置通过考虑其他传感器的传感器数据来求取路面不平坦的存在，其他传感器例如为车轮专用加速度传感器、视频传感器、激光雷达传感器、雷达传感器等。计算装置尤其是可以根据附加的传感器数据对路面不平坦的存在进行可信性检验。由此可以通过对象识别方法根据视频数据来求取地面不平坦的类型和/或属性。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，用于求取路面不平坦的至少一个阈值可被调节。为此，可以设置接口，例如通过在机动车和云之间的双向通信。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，将关于路面不平坦的数据组合以生成地图。尤其是可在道路地图上标注路面不平坦以及可选的路面不平坦的类型和/或属性。可通过使用云中基于统计和/或基于机器学习的算法来生成地图。地图可动态更新。
根据用于求取和表征路面不平坦的方法的另一实施方式，内部或外部加速度传感器的传感器数据可用于识别三维振动。可借助于统计方法或机器学习模型来识别路面不平坦。
附图说明
图1示出了根据本发明一个实施方式的用于求取和表征路面不平坦的装置的示意性框图。
图2示出了具有根据本发明的用于求取和表征路面不平坦的装置的机动车的示意性框图。
图3示出了用于解释在驶过地面不平坦时的轮速变化的示意图；并且
图4示出了根据本发明一个实施方式的用于确定和表征路面不平坦的方法的流程图。
在所有附图中，相同或功能相同的元件和装置附有相同的附图标记。方法步骤的编号是为了清楚起见，通常并不意味特定的时间顺序。尤其是多个方法步骤也可同时进行。
具体实施方式
图1示出了用于求取和表征路面不平坦的设备1的示意性框图。设备1包括接口2，其例如经由机动车通信总线与至少一个轮速传感器和/或至少一个加速度传感器耦连。设备1还可与机动车制动系统的各种内部传感器连接。此外，还可连接系统外部传感器，例如通过机动车通信总线。
接口2还可为用于与机动车耦连的无线链路。因此，装置1可布置在机动车中或者也可为外部装置。
设备1还包括计算装置3，其根据通过接口2接收的传感器数据来求取路面不平坦。计算装置3可以包括一个或多个电子处理器，例如可编程微处理器、微控制器等。此外，设备1还包括非暂时性机器可读存储器4，以便存储所接收的传感器数据。计算装置3可对存储器4进行读取和写入。
计算装置3可以包括用于数据采集的第一单元31、用于预处理传感器数据的第二单元32以及用于求取路面不平坦的第三单元33。第一至第三单元31至33可被设计为单独的电子处理器，或者也可由相同的电子处理器或电子处理器组合来实现。
在数据采集阶段，设备1几乎实时地采集至少一个传感器的信号。从至少一个传感器接收的数据以原始格式存在，例如轮速传感器的转速脉冲。这些信号经由接口2被采集并且由第一单元31例如写入存储器4中。
在预处理阶段，原始传感器数据由第二单元32清理和处理，以计算高频轮速数据。
在模型算法计算阶段，第三单元33使用高频轮速数据来识别路面不平坦。第三单元33可例如基于模型的精细校准的阈值来区分道路粗糙度与坑洼和颠簸。此外，还可识别路面不平坦的类型和/或属性。尤其是可识别并输出路面不平坦的深度和/或长度和/或宽度。
该信息可经由接口2输出到例如机动车的其他计算装置或外部云。
图2示出了机动车101的示意性框图，其具有图1中所述的用于确定和表征路面不平坦的设备1。在机动车101的车轮处分别布置有轮速传感器103，并且其固定地以有线方式或者替代性地通过机动车总线与设备1和机动车计算机104连接。在此，设备1可以为机动车101的电子控制单元。
装置1通过使用从轮速传感器103接收的信息来确定机动车速度、里程、滑差等。此外，设备1还如上所述求取路面不平坦。
作为替代，机动车计算机104也可被设计用于求取和表征路面不平坦。
关于路面不平坦的信息可经由机动车101的通信总线进一步发送到用于与其他机动车或其他外部装置(V2X设备)通信的装置105。该装置105可存储信息和/或经由无线通信信道106将其发送到云基础设施107。无线通信信道106 206可例如包括蜂窝网络、Wi-Fi接口、蓝牙接口等。
然后可在云基础设施107中对数据进行管理、清理、处理和可视化。例如，可进一步处理数据以创建地图，在该地图上将关于路面不平坦的信息可视化。还可生成关于坑洼和道路不平的表格或报告。
图3示出了用于解释在机动车驶过地面不平坦302、303时的轮速变化的示意图。在此，轮速传感器利用增量编码器原理确定车轮301的轮速。
轮速传感器的传感器元件305，例如霍尔传感器、各向异性磁阻效应(AMR)传感器、巨磁阻(GMR)传感器等，暴露于旋转编码器304的变化磁场中，其安装在车轮301的轴处。
所检测的磁通量变化作为转速脉冲被传送到计算装置1。计算装置1测量在相邻转速脉冲之间的时间差并据此(连同其他校准参数一起，例如每转脉冲数和车轮周长)计算瞬时高频轮速。
在驶入和离开坑洼302或道路隆起303时，瞬时高频轮速会发生突然偏差。这是因为车轮301在驶入坑洼302时会经历轮速的突然升高306。相反，在车轮301离开坑洼302时，轮速会突然降低307。
在道路隆起303的情况下，情况相反，即在驶入道路隆起303时，车轮301会经历轮速的突然降低308。相反，在车轮301离开道路隆起303时，转速会突然升高309。
偏差的幅度(小波幅度)是坑洼302的深度或道路隆起303的高度的量度，并且在驶入和驶离之间的脉冲数相应于表示坑洼长度的距离。
图4示出了用于求取和表征路面不平坦的方法的流程图。该方法可利用上述设备1来执行。反之，设备1可以被设计为执行下述方法步骤。
在第一方法步骤S1中，由在道路上行驶的机动车101的至少一个轮速传感器103和/或至少一个加速度传感器产生传感器数据。
在第二方法步骤S2中，计算装置3通过使用所产生的传感器数据来求取和表征路面不平坦。为此，计算装置3可以求取轮速的时间变化曲线。在路面不平坦开始时，计算装置3尤其是可以计算轮速随时间的变化。如果该变化超过阈值，则识别出路面不平坦。
计算装置3还可以计算并使用轮速的频率特性来求取路面不平坦。
还可以根据加速度传感器的传感器数据来求取加速度。尤其是可计算垂直加速度。如果垂直加速度的变化超过预定的阈值，则识别出路面不平坦。
路面不平坦的求取利用模型算法来进行，其可包括处理作为输入的原始传感器数据、确定瞬时高频轮速并监控该轮速。
此外，计算装置3可以求取路面不平坦的类型和/或属性。因此可以根据轮速的第一变化来识别出驶入路面不平坦，并且可以根据轮速的第二变化来识别出离开路面不平坦。
通过考虑车辆速度，可以通过求取在驶入和离开路面不平坦之间的时间段内的脉冲数来求取路面不平坦的长度。
此外，例如可以通过求取轮速变化的幅度来求取路面不平坦的深度。例如，深度与幅度成比例，或者可以根据校准来学习。
此外，例如还可以通过识别是对于每个车轮还是仅对于确定的车轮识别出路面不平坦来求取宽度。
路面不平坦的求取也可以通过使用机器学习模型和/或统计模型来进行。
此外，关于路面不平坦的信息可以输出到云端。根据该信息可以创建其中记录路面不平坦的地图。
路面不平坦的求取可以在车辆内部进行，例如通过在机动车101的防抱死制动系统的控制装置中进行计算。然而，路面不平坦的求取也可至少部分地在机动车101外部进行，例如在云中。

Claims (14)

1.一种用于求取和表征道路的路面不平坦的方法，所述方法包括如下步骤：
由在所述道路上行驶的机动车(101)的至少一个轮速传感器(103)和/或至少一个加速度传感器产生(S1)传感器数据；并且
由计算装置(3)通过使用所产生的传感器数据来求取和表征(S2)所述路面不平坦，其中所述路面不平坦的所述表征包括对所述路面不平坦的长度、宽度和深度中的至少一者的求取。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述轮速传感器(103)根据布置在所述机动车(101)的车轮处的脉冲轮的运动来检测脉冲，其中所述计算装置(3)根据所检测的脉冲随时间的变化来求取轮速的角度变化曲线，并且其中所述计算装置(3)根据所述轮速的所求取的角度变化曲线来识别所述路面不平坦。
3.根据权利要求2所述的方法，其中如果所述轮速的角度变化的量值超过阈值，则所述计算装置(3)求取路面不平坦。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述计算装置(3)根据由所述轮速传感器(103)产生的传感器数据来计算轮速的频率特性，并且其中所述计算装置(3)根据所述轮速的所计算的频率特性来求取所述路面不平坦。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述计算装置(3)根据所述传感器数据还确定所述路面不平坦的类型和/或属性，以表征所述路面不平坦。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述路面不平坦的表征包括根据轮速的变化的幅度和/或根据由所述至少一个加速度传感器测量的垂直加速度的变化的幅度求取所述路面不平坦的深度和/或高度。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中根据所述至少一个轮速传感器(103)的传感器数据进行所述路面不平坦的所述表征，并且其中根据所述至少一个加速度传感器的传感器数据对所述路面不平坦的所述表征的结果进行可信性检验。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述轮速传感器(103)根据布置在所述机动车(101)的车轮处的脉冲轮的运动来检测脉冲，并且其中所述路面不平坦的表征包括根据在驶入所述路面不平坦与离开所述路面不平坦之间的时间段内的脉冲变化数量来求取所述路面不平坦的长度。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述路面不平坦的所述求取包括根据所求取的转弯行驶和/或单个车轮评价求取所述路面不平坦相对于所述机动车(101)的参考点的位置。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述计算装置(3)进一步通过考虑驾驶情况或驾驶事件来求取和/或表征所述路面不平坦，尤其是考虑所述机动车(101)的制动事件、加速事件、转向事件和速度。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述计算装置(3)通过使用机器学习模型和/或统计模型来求取和/或表征所述路面不平坦，所述机器学习模型和/或统计模型接收与所述传感器数据有关的输入数据。
12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述计算装置(3)是所述机动车(101)外部的计算装置(3)；并且
其中所述传感器数据经由所述机动车(101)的接口(106)被输出到所述计算装置(3)。
13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述计算装置(3)是所述机动车(101)的防抱死制动系统的控制装置。
14.一种用于求取和表征道路的路面不平坦的设备(1)，所述设备具有：
接口(2)，所述接口被设计为从在所述道路上行驶的机动车(101)的至少一个轮速传感器(103)和/或至少一个加速度传感器接收所产生的传感器数据；和
计算装置(3)，所述计算装置被设计为通过使用所产生的传感器数据来求取和表征所述路面不平坦，其中所述路面不平坦的所述表征包括对所述路面不平坦的长度、宽度和深度中的至少一者的求取。
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