本公开提供了一种车速预测方法、装置、设备和存储介质，属于车辆行驶工况预测技术领域。所述方法包括：获得车辆行驶过程中的目标行驶数据集合，所述目标行驶数据集合包括在第一时间段内采集到的多个行驶数据组，每个所述行驶数据组包括采集时间、所述车辆的加速度和速度；采用所述目标行驶数据集合，对所述第一时间段内使用的第一车速预测模型进行更新，得到第二车速预测模型，所述第一车速预测模型和所述第二车速预测模型为马尔科夫车速预测模型；采用所述第二车速预测模型，对第二时间段内的车速进行预测，所述第二时间段为所述第一时间段之后且与所述第一时间段相邻的时间段。该方法能够提高车速预测的准确性。该方法能够提高车速预测的准确性。该方法能够提高车速预测的准确性。
【技术实现步骤摘要】
车速预测方法、装置、设备和存储介质
[0001]本公开涉及车辆行驶工况预测
，特别涉及一种车速预测方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]车速代表车辆的一个核心运动状态，影响着车辆扭矩请求、档位控制、稳定性控制等诸多功能。车速预测准确，有利于优化混合动力汽车的功率分配，从而提高车辆的燃油经济性。
[0003]相关技术中，车速预测方法包括：采用历史数据离线训练得到车速预测模型，并采用该车速预测模型对车辆行驶过程中的车速进行预测。该历史数据通常包括标准驾驶工况对应的行驶数据。
[0004]由于历史数据与车辆行驶过程中的行驶数据存在差异，采用该方法预测的车速准确性低。
技术实现思路
[0005]本公开实施例提供了一种车速预测方法、装置、设备和存储介质，能够提高车速预测的准确性。所述技术方案如下：
[0006]第一方面，提供了一种车速预测方法，所述方法包括：获得车辆行驶过程中的目标行驶数据集合，所述目标行驶数据集合包括在第一时间段内采集到的多个行驶数据组，每个所述行驶数据组包括采集时间、所述车辆的加速度和所述车辆的速度；采用所述目标行驶数据集合，对所述第一时间段内使用的第一车速预测模型进行更新，得到第二车速预测模型，所述第一车速预测模型和所述第二车速预测模型均为马尔科夫车速预测模型，所述马尔科夫车速预测模型用于描述在各个预测时刻从第一加速度和第一速度状态变为第二加速度的概率分布；采用所述第二车速预测模型，对第二时间段内的车速进行预测，所述第二时间段为所述第一时间段之后且与所述第一时间段相邻的时间段。
[0007]可选地，所述采用所述目标行驶数据集合，对所述第一时间段内使用的第一车速预测模型进行更新，包括：根据所述目标行驶数据集合，确定所述目标行驶数据集合对应的状态转移频数矩阵；根据所述状态转移频数矩阵，对所述第一车速预测模型进行更新，得到所述第二车速预测模型。
[0008]可选地，所述第一车速预测模型包括第一状态转移频率矩阵；所述根据所述状态转移频数矩阵，对所述第一车速预测模型进行更新，得到所述第二车速预测模型，包括：根据设定的遗忘因子、所述第一状态转移频率矩阵和所述状态转移频数矩阵，计算目标状态转移频数矩阵；根据所述目标状态转移频数矩阵，确定目标状态转移频率矩阵，以得到所述第二车速预测模型。
[0009]可选地，所述根据设定的遗忘因子、所述第一状态转移频率矩阵和所述状态转移频数矩阵，计算目标状态转移频数矩阵，包括：将所述设定的遗忘因子与所述第一状态转移
频率矩阵的乘积与所述状态转移频数矩阵相加，得到所述目标状态转移频数矩阵。
[0010]可选地，所述方法还包括：基于调试数据集合，采用多个候选遗忘因子分别对初始车速预测模型进行更新，得到多个测试车速预测模型，所述初始车速预测模型为采用标准驾驶工况对应的行驶数据训练得到的车速预测模型；确定所述多个测试车速预测模型对应的车速预测误差，所述车速预测误差为采用对应的所述测试车速预测模型预测的车速与真实车速之间的误差；将所述车速预测误差小于误差阈值时的测试车速预测模型所对应的候选遗忘因子，确定为所述设定的遗忘因子。
[0011]第二方面，提供了一种车速预测装置，所述装置包括：获取模块，用于获得车辆行驶过程中的目标行驶数据集合，所述目标行驶数据集合包括在第一时间段内采集到的多个行驶数据组，每个所述行驶数据组包括采集时间、所述车辆的加速度和所述车辆的速度；更新模块，用于采用所述目标行驶数据集合，对所述第一时间段内使用的第一车速预测模型进行更新，得到第二车速预测模型，所述第一车速预测模型和所述第二车速预测模型均为马尔科夫车速预测模型，所述马尔科夫车速预测模型用于描述在各个预测时刻从第一加速度和第一速度状态变为第二加速度的概率分布；车速预测模块，用于采用所述第二车速预测模型，对第二时间段内的车速进行预测，所述第二时间段为所述第一时间段之后且与所述第一时间段相邻的时间段。
[0012]可选地，所述更新模块用于，根据所述目标行驶数据集合，确定所述目标行驶数据集合对应的状态转移频数矩阵；根据所述状态转移频数矩阵，对所述第一车速预测模型进行更新，得到所述第二车速预测模型。
[0013]可选地，所述第一车速预测模型包括第一状态转移频率矩阵；所述更新模块用于，根据设定的遗忘因子、所述第一状态转移频率矩阵和所述状态转移频数矩阵，计算目标状态转移频数矩阵；根据所述目标状态转移频数矩阵，确定目标状态转移频率矩阵，以得到所述第二车速预测模型。
[0014]可选地，所述更新模块，用于将所述设定的遗忘因子与所述第一状态转移频率矩阵的乘积与所述状态转移频数矩阵相加，得到所述目标状态转移频数矩阵。
[0015]可选地，所述装置还包括确定模块，所述确定模块用于，基于调试数据集合，采用多个候选遗忘因子分别对初始车速预测模型进行更新，得到多个测试车速预测模型，所述初始车速预测模型为采用标准驾驶工况对应的行驶数据训练得到的车速预测模型；确定所述多个测试车速预测模型对应的车速预测误差，所述车速预测误差为采用对应的所述测试车速预测模型预测的车速与真实车速之间的误差；将所述车速预测误差小于误差阈值时的测试车速预测模型所对应的候选遗忘因子，确定为所述设定的遗忘因子。
[0016]第三方面，提供了一种计算机设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行第一方面所述的方法。
[0017]第四方面，提供了一种计算机可读介质，当计算机可读介质中的指令由计算机设备的处理器执行时，使得计算机设备能够执行第一方面所述的方法。
[0018]第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
[0019]本公开实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
[0020]本公开实施例中，采用马尔科夫车速预测模型作为车速预测模型，并采用车辆行
驶过程中的第一时间段的目标行驶数据集合，对预测第一时间段内的车速的车速预测模型进行更新，得到第二车速预测模型。然后，采用第二车速预测模型对第二时间段内的车速进行预测。也即是，在车辆行驶过程中，可以采用车辆实际的行驶数据对车速预测模型更新。这样，根据第二车速预测模型预测的车速，能够更加接近车辆行驶的实际车速，从而可以提高车速预测的准确性。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例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公开的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1是本公开实施例提供的一种车速预测方法的流程图；
[0023]图2是本公开实施例提供的另一种车速预测方法的流程图；
[0024]图3是本公开实施例提供的一种车速预测装置的结构框图；
[0025]图4是本公开实施例提本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车速预测方法，其特征在于，所述方法包括：获得车辆行驶过程中的目标行驶数据集合，所述目标行驶数据集合包括在第一时间段内采集到的多个行驶数据组，每个所述行驶数据组包括采集时间、所述车辆的加速度和所述车辆的速度；采用所述目标行驶数据集合，对所述第一时间段内使用的第一车速预测模型进行更新，得到第二车速预测模型，所述第一车速预测模型和所述第二车速预测模型均为马尔科夫车速预测模型，所述马尔科夫车速预测模型用于描述在各个预测时刻从第一加速度和第一速度状态变为第二加速度的概率分布；采用所述第二车速预测模型，对第二时间段内的车速进行预测，所述第二时间段为所述第一时间段之后且与所述第一时间段相邻的时间段。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述目标行驶数据集合，对所述第一时间段内使用的第一车速预测模型进行更新，包括：根据所述目标行驶数据集合，确定所述目标行驶数据集合对应的状态转移频数矩阵；根据所述状态转移频数矩阵，对所述第一车速预测模型进行更新，得到所述第二车速预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一车速预测模型包括第一状态转移频率矩阵；所述根据所述状态转移频数矩阵，对所述第一车速预测模型进行更新，得到所述第二车速预测模型，包括：根据设定的遗忘因子、所述第一状态转移频率矩阵和所述状态转移频数矩阵，计算目标状态转移频数矩阵；根据所述目标状态转移频数矩阵，确定目标状态转移频率矩阵，以得到所述第二车速预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据设定的遗忘因子、所述第一状态转移频率矩阵和所述状态转移频数矩阵，计算目标状态转移频数矩阵，包括：将所述设定的遗忘因子与所述第一状态转移频率矩阵的乘积与所述状态转移频数矩阵相加，得到所述目标状态转移频数矩阵。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于调试数据集合，采用多个候选遗忘因子分别对初始车速预测模型进行更新，得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：王蓉，宋廷伦，何艳则，钟田财，
申请(专利权)人：奇瑞汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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