数据提取方法、车辆服务方法、车辆控制系统及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种数据提取方法、车辆服务方法、车辆控制系统及存储介质。其中，所述数据提取方法包括：根据车辆的历史行车数据的相关性识别出至少一条固定路径；根据所述历史行车数据和所述至少一条固定路径得到全局工况谱，所述全局工况谱包括车况参数与行进特征参数之间的至少一部分的映射关系。如此配置，可基于车联网的历史数据得到车辆行驶在固定路径时的车况参数沿程变化的规律，从而有效地预测未来行驶里程内的车况参数，为后续的控制策略开发提供数据基础，解决了现有技术中车联网数据的利用率不高，车辆控制算法无法提前获知未来行驶里程内的车况参数的问题。来行驶里程内的车况参数的问题。来行驶里程内的车况参数的问题。

【技术实现步骤摘要】
数据提取方法、车辆服务方法、车辆控制系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及车辆
，特别涉及一种数据提取方法、车辆服务方法、车辆控制系统及存储介质。

技术介绍

[0002]当前，世界各国正在积极推进车联网技术的研发与应用，我国也在大力发展基于蜂窝的车联网(即Cellular
‑
V2X，简称C
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V2X)技术，并已经在标准、核心技术和产业等方面取得长足的发展，处于领先地位。车联网实现了车、路、人、云等数据的共享与交换，包含了多个数据源，不同的数据源可采集不同数据。
[0003]但目前对车联网固定路径的数据挖掘仅停留在车辆行驶轨迹分析层面，具体做法是通过收集车辆的轨迹数据,对轨迹数据的空间相似度和时间序列相似度进行分析和比较，进而筛选出固定路径的空间坐标点集、通行时间等信息，并未对车辆行驶在固定路径时的车况参数沿程变化进行分析。进一步说，这种方式只能获取车辆在何时会经过何地，但不能获取车辆经过固定路径时，其整车运行参数是如何变化，这在一定程度上限制了基于多信息系统的汽车部件及系统控制策略的发展。
[0004]综上所述，现有技术存在车联网数据的利用率不高，车辆控制算法无法提前获知未来行驶里程内的车况参数的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种数据提取方法、车辆服务方法、车辆控制系统及存储介质，以解决现有技术中车联网数据的利用率不高，车辆控制算法无法提前获知未来行驶里程内的车况参数的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，根据本专利技术的第一个方面，提供了一种数据提取方法，所述数据提取方法包括：根据车辆的历史行车数据的相关性识别出至少一条固定路径；根据所述历史行车数据和所述至少一条固定路径得到全局工况谱，所述全局工况谱包括车况参数与行进特征参数之间的至少一部分的映射关系。
[0007]可选的，所述行进特征参数包括所述车辆在所述固定路径中的已行驶里程或者已行驶时间。
[0008]可选的，所述历史行车数据包括所述车况参数的历史数据以及所述车辆行驶轨迹的历史数据。
[0009]可选的，所述识别出至少一条所述固定路径之后，所述数据提取方法还包括：获取所述固定路径的个数、时空轨迹、出现频率、统计学行驶时长、统计学行驶里程、统计学出发时间、统计学结束时间和季节中的至少一个参数。
[0010]可选的，所述根据所述历史行车数据和所述至少一条固定路径得到全局工况谱的步骤包括：根据待统计的所述车况参数，筛选出所述车辆在所述固定路径中行驶时记录到的所述车况参数的历史数据；根据筛选出的所述车况参数的历史数据得到拟合结果；根据
所述拟合结果得到所述车况参数与所述行进特征参数之间的至少一部分的映射关系。
[0011]可选的，所述拟合结果包括曲线、至少一个曲线片段以及至少一个点中的至少一者。
[0012]为了解决上述技术问题，根据本专利技术的第二个方面，提供了一种车辆服务方法，所述车辆服务方法包括：根据上述的数据提取方法得到所述全局工况谱；识别所述车辆当前的行驶路径所对应的所述固定路径；根据所述全局工况谱和所述车辆当前的行驶路径所对应的所述固定路径得到所述车况参数的预测值；根据所述车况参数的预测值得到并输出服务参数或者控制信号。
[0013]为了解决上述技术问题，根据本专利技术的第三个方面，提供了一种车辆控制系统，所述车辆控制系统包括固定路径识别模块和全局工况谱提取模块，其中，所述固定路径识别模块用于根据车辆的历史行车数据的相关性识别出至少一条固定路径；所述全局工况谱提取模块用于根据所述历史行车数据和所述至少一条固定路径得到全局工况谱，所述全局工况谱包括车况参数与行进特征参数之间的至少一部分的映射关系。
[0014]可选的，所述全局工况谱提取模块还用于识别所述车辆当前的行驶路径所对应的所述固定路径，所述车辆控制系统还包括数据应用模块，所述数据应用模块用于根据所述全局工况谱和所述车辆当前的行驶路径所对应的所述固定路径得到所述车况参数的预测值；根据所述车况参数的预测值得到并输出服务参数或者控制信号。
[0015]为了解决上述技术问题，根据本专利技术的第四个方面，提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有程序，所述程序运行时，执行上述的数据提取方法或者执行上述的车辆服务方法。
[0016]与现有技术相比，本专利技术提供的数据提取方法、车辆服务方法、车辆控制系统及存储介质中，所述数据提取方法包括：根据车辆的历史行车数据的相关性识别出至少一条固定路径；根据所述历史行车数据和所述至少一条固定路径得到全局工况谱，所述全局工况谱包括车况参数与行进特征参数之间的至少一部分的映射关系。如此配置，可基于车联网的历史数据得到车辆行驶在固定路径时的车况参数沿程变化的规律，从而有效地预测未来行驶里程内的车况参数，为后续的控制策略开发提供数据基础，解决了现有技术中车联网数据的利用率不高，车辆控制算法无法提前获知未来行驶里程内的车况参数的问题。
附图说明
[0017]本领域的普通技术人员将会理解，提供的附图用于更好地理解本专利技术，而不对本专利技术的范围构成任何限定。其中：
[0018]图1是本专利技术一实施例的数据提取方法的流程示意图；
[0019]图2是本专利技术一实施例的车辆的行驶轨迹图；
[0020]图3是本专利技术一实施例的车辆的固定路径的示意图；
[0021]图4是本专利技术一实施例的车辆的车速数据的示意图；
[0022]图5是本专利技术一实施例的车辆的发动机水温数据的示意图；
[0023]图6是本专利技术一实施例的车辆的车速数据拟合示意图；
[0024]图7是本专利技术一实施例的车辆的发动机水温数据拟合示意图；
[0025]图8是本专利技术一实施例的车辆的车速与行驶时间的映射关系示意图；
[0026]图9是本专利技术一实施例的车辆的发动机水温与行驶时间的映射关系示意图；
[0027]图10是本专利技术一实施例的车辆控制系统的结构示意图。
[0028]附图中：
[0029]1‑
车联网数据库；2
‑
固定路径识别模块；3
‑
全局工况谱提取模块；4
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数据应用模块；5
‑
存储模块。
具体实施方式
[0030]为使本专利技术的目的、优点和特征更加清楚，以下结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且未按比例绘制，仅用以方便、明晰地辅助说明本专利技术实施例的目的。此外，附图所展示的结构往往是实际结构的一部分。特别的，各附图需要展示的侧重点不同，有时会采用不同的比例。
[0031]如在本专利技术中所使用的，单数形式“一”、“一个”以及“该”包括复数对象，术语“或”通常是以包括“和/或”的含义而进行使用的，术语“若干”通常是以包括“至少一个”的含义而进行使用的，术语“至少两个”通常是以包括“两个或两个以上”的含义而进行使用的，此外，术语“第一”、“第二”、“第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据提取方法，其特征在于，所述数据提取方法包括：根据车辆的历史行车数据的相关性识别出至少一条固定路径；根据所述历史行车数据和所述至少一条固定路径得到全局工况谱，所述全局工况谱包括车况参数与行进特征参数之间的至少一部分的映射关系。2.根据权利要求1所述的数据提取方法，其特征在于，所述行进特征参数包括所述车辆在所述固定路径中的已行驶里程或者已行驶时间。3.根据权利要求1所述的数据提取方法，其特征在于，所述历史行车数据包括所述车况参数的历史数据以及所述车辆行驶轨迹的历史数据。4.根据权利要求3所述的数据提取方法，其特征在于，所述识别出至少一条所述固定路径之后，所述数据提取方法还包括：获取所述固定路径的个数、时空轨迹、出现频率、统计学行驶时长、统计学行驶里程、统计学出发时间、统计学结束时间和季节中的至少一个参数。5.根据权利要求3所述的数据提取方法，其特征在于，所述根据所述历史行车数据和所述至少一条固定路径得到全局工况谱的步骤包括：根据待统计的所述车况参数，筛选出所述车辆在所述固定路径中行驶时记录到的所述车况参数的历史数据；根据筛选出的所述车况参数的历史数据得到拟合结果；根据所述拟合结果得到所述车况参数与所述行进特征参数之间的至少一部分的映射关系。6.根据权利要求5所述的数据提取方法，其特征在于，所述拟合结果包括曲线、至少一个曲线片段以及至少一个点中...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛莎莎，徐磊，苏永杰，吕践，
申请(专利权)人：联合汽车电子有限公司，
类型：发明
国别省市：