一种坡度识别及车辆控制方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种坡度识别及车辆控制方法、装置及电子设备，在车辆行驶过程中，获取车辆行驶数据，根据所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，就可以计算得到车辆所在的道路的坡度值。

A slope identification and vehicle control method, device and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
一种坡度识别及车辆控制方法、装置及电子设备
本专利技术涉及车辆控制领域，更具体的说，涉及一种坡度识别及车辆控制方法、装置及电子设备。
技术介绍
在车辆行驶时，道路坡度是一个重要的道路要素，会影响行车安全。突发的下坡会导致车速快速提升，增加行车风险。而突然的上坡易导致车辆熄火，甚至滑车风险。因此，在车辆行驶时，识别道路坡度至关重要。进而，亟需一种能够识别道路坡度的方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种坡度识别及车辆控制方法、装置及电子设备，以解决亟需一种能够识别道路坡度的方法的问题。为解决上述技术问题，本专利技术采用了如下技术方案：一种坡度识别及车辆控制方法，应用于车辆控制器，包括：获取车辆行驶过程中的车辆行驶数据；基于所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值；其中，所述预设神经网络模型用于计算车辆所在的道路的坡度值；预设神经网络模型的生成过程包括：获取以不同车速行驶在不同预设坡度值的道路上的车辆的多个车辆数据；所述车辆数据包括不同预设坡度值以及不同预设坡度值下的车辆行驶数据样本；对多个所述车辆数据进行归一化处理，得到多个归一化数据；构建初始神经网络模型；根据多个所述归一化数据，对所述初始神经网络模型进行参数调节，并计算样本误差；当所述样本误差小于预设数值时，将调节后的初始神经网络模型作为所述预设神经网络模型。优选地，获取车辆行驶数据之后，还包括：对所述车辆行驶数据进行归一化处理，得到中间数据；相应的，基于所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值，包括：基于所述中间数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值。优选地，所述车辆行驶数据包括发动机转速、车速、加速踏板位置、制动踏板位置、发动机扭矩、油门开度和车辆风阻系数。优选地，基于所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值之后，还包括：将所述坡度值发送至车辆制动系统，以使当根据所述坡度值确定车辆处于上坡道路时，所述车辆制动系统在所述车辆停止时进行第一制动操作，以及当根据所述坡度值确定车辆处于下坡道路时，所述车辆制动系统进行第二制动操作。一种坡度识别及车辆控制装置，应用于车辆控制器，包括：第一数据获取模块，用于获取车辆行驶过程中的车辆行驶数据；坡度计算模块，用于基于所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值；其中，所述预设神经网络模型用于计算车辆所在的道路的坡度值；第二数据获取模块，用于获取以不同车速行驶在不同预设坡度值的道路上的车辆的多个车辆数据；所述车辆数据包括不同预设坡度值以及不同预设坡度值下的车辆行驶数据样本；第一归一化模块，用于对多个所述车辆数据进行归一化处理，得到多个归一化数据；模型构建模块，用于构建初始神经网络模型；参数处理模块，用于根据多个所述归一化数据，对所述初始神经网络模型进行参数调节，并计算样本误差；模型确定模块，用于当所述样本误差小于预设数值时，将调节后的初始神经网络模型作为所述预设神经网络模型。优选地，还包括：第二归一化模块，用于对所述车辆行驶数据进行归一化处理，得到中间数据；相应的，坡度计算模块用于基于所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值时，具体用于：基于所述中间数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值。优选地，还包括：数据发送模块，用于坡度计算模块基于所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值后，将所述坡度值发送至车辆制动系统，以使当根据所述坡度值确定车辆处于上坡道路时，所述车辆制动系统在所述车辆停止时进行第一制动操作，以及当根据所述坡度值确定车辆处于下坡道路时，所述车辆制动系统进行第二制动操作。一种电子设备，包括：存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储程序；处理器调用程序并用于：获取车辆行驶过程中的车辆行驶数据；基于所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值；其中，所述预设神经网络模型用于计算车辆所在的道路的坡度值。相较于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术提供了一种坡度识别及车辆控制方法、装置及电子设备，在车辆行驶过程中，获取车辆行驶数据，根据所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，就可以计算得到车辆所在的道路的坡度值。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种坡度识别及车辆控制方法的方法流程图；图2为本专利技术实施例提供的另一种坡度识别及车辆控制方法的方法流程图；图3为本专利技术实施例提供的一种初始神经网络模型的结构示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种车辆在上坡路上行驶的场景示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种坡度识别及车辆控制装置的结构示意图；图6为本专利技术实施例提供的另一种坡度识别及车辆控制装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通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，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供了一种坡度识别及车辆控制方法，应用于车辆控制器ECU，参照图1，坡度识别及车辆控制方法可以包括：S101、获取车辆行驶过程中的车辆行驶数据；可选的，车辆行驶数据可以包括发动机转速、车速、加速踏板位置、制动踏板位置、发动机扭矩、油门开度和车辆风阻系数。车辆行驶数据是通过车辆控制器通过车载通信系统，如CAN总线获取车辆上安装的多个传感器的数据得到。S102、基于所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值；其中，所述预设神经网络模型预先生成并被打包成为一个坡度识别函数植入到车辆控制器中，用于计算车辆所在的道路的坡度值。车辆行驶数据作为预设神经网络模型的输入，输出为车辆所在的道路的坡度值。可选的，在本实施例的基础上，步骤S101之后，还可以包括：对所述车辆行驶数据进行归一化处理，得到中间数据。其中，归一化即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为标量。将车辆行驶数据进行归一化处理，可以简化计算，提高计算速度。相应的，步骤S102具体包括：基于所述中间数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值。可选的，在本实施例的基础上本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种坡度识别及车辆控制方法，其特征在于，应用于车辆控制器，包括：/n获取车辆行驶过程中的车辆行驶数据；/n基于所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值；其中，所述预设神经网络模型用于计算车辆所在的道路的坡度值；/n预设神经网络模型的生成过程包括：/n获取以不同车速行驶在不同预设坡度值的道路上的车辆的多个车辆数据；所述车辆数据包括不同预设坡度值以及不同预设坡度值下的车辆行驶数据样本；/n对多个所述车辆数据进行归一化处理，得到多个归一化数据；/n构建初始神经网络模型；/n根据多个所述归一化数据，对所述初始神经网络模型进行参数调节，并计算样本误差；/n当所述样本误差小于预设数值时，将调节后的初始神经网络模型作为所述预设神经网络模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种坡度识别及车辆控制方法，其特征在于，应用于车辆控制器，包括：
获取车辆行驶过程中的车辆行驶数据；
基于所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值；其中，所述预设神经网络模型用于计算车辆所在的道路的坡度值；
预设神经网络模型的生成过程包括：
获取以不同车速行驶在不同预设坡度值的道路上的车辆的多个车辆数据；所述车辆数据包括不同预设坡度值以及不同预设坡度值下的车辆行驶数据样本；
对多个所述车辆数据进行归一化处理，得到多个归一化数据；
构建初始神经网络模型；
根据多个所述归一化数据，对所述初始神经网络模型进行参数调节，并计算样本误差；
当所述样本误差小于预设数值时，将调节后的初始神经网络模型作为所述预设神经网络模型。


2.根据权利要求1所述的坡度识别及车辆控制方法，其特征在于，获取车辆行驶数据之后，还包括：
对所述车辆行驶数据进行归一化处理，得到中间数据；
相应的，基于所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值，包括：
基于所述中间数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值。


3.根据权利要求1所述的坡度识别及车辆控制方法，其特征在于，所述车辆行驶数据包括发动机转速、车速、加速踏板位置、制动踏板位置、发动机扭矩、油门开度和车辆风阻系数。


4.根据权利要求1所述的坡度识别及车辆控制方法，其特征在于，基于所述车辆行驶数据以及预设神经网络模型，计算车辆所在的道路的坡度值之后，还包括：
将所述坡度值发送至车辆制动系统，以使当根据所述坡度值确定车辆处于上坡道路时，所述车辆制动系统在所述车辆停止时进行第一制动操作，以及当根据所述坡度值确定车辆处于下坡道路时，所述车辆制动系统进行第二制动操作。


5.一种坡度识别及车辆控制装置，其特征在于，应用于车辆控制器，包括：
第一数据获取模块，用于获取车辆行驶过程中的车辆行驶数...

【专利技术属性】
技术研发人员：林敏青，胡朝峰，杨会，翟辉冬，雷镁，
申请(专利权)人：上海汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31