一种车辆舒适性评估方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种车辆舒适性评估方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：获取车辆当前的行驶特征信息和用户特征信息，并获取车辆在预设时长内的驾驶特征信息和车内环境信息；将预设时长内的驾驶特征信息和车内环境信息输入对应类别的时序特征评估模型，得到驾驶特征信息和车内环境信息分别对应的单项特征评估结果；将驾驶特征信息和车内环境信息分别对应的单项特征评估结果、行驶特征信息和用户特征信息输入多任务评估模型，得到车辆的综合特征评估结果。本发明专利技术实施例的方法，能够全面的考虑到影响用户乘坐车辆的舒适性的各种因素，提高了综合特征评估结果的准确性，缩小了综合评估结果与用户的实际感受之间的差异。的差异。的差异。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆舒适性评估方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及车辆乘坐舒适性控制领域，尤其涉及一种车辆舒适性评估方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着经济的发展，汽车的数量不断激增，乘坐或驾驶汽车的人越来越多。用户在驾驶或乘坐车辆的过程中，乘坐的舒适性会极大的影响用户的体验。
[0003]现有的车辆乘坐舒适性评估方法中，仅根据车辆行驶的加速的和转角度信息对车辆进行舒适性评估，对车辆的乘坐舒适性评估的不够全面。导致根据现有的车辆舒适性评估方法得到的评估结果不够准确，与用户在驾驶或乘坐车辆时的实际感受相差较大，无法满足用户需求，降低了用户体验。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种车辆舒适性评估方法、装置、电子设备和存储介质，能够准确、全面的预测出用户对车辆舒适性的评估结果。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆舒适性评估方法，所述方法包括：
[0006]获取车辆当前的行驶特征信息和用户特征信息，并获取所述车辆在预设时长内的驾驶特征信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆舒适性评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆当前的行驶特征信息和用户特征信息，并获取所述车辆在预设时长内的驾驶特征信息和车内环境信息；将所述预设时长内的驾驶特征信息和车内环境信息输入对应类别的时序特征评估模型，得到所述驾驶特征信息和所述车内环境信息分别对应的单项特征评估结果，所述单项特征评估结果用于表示对应特征的用户舒适性评估结果；将所述驾驶特征信息和所述车内环境信息分别对应的单项特征评估结果、所述行驶特征信息和所述用户特征信息输入多任务评估模型，得到所述车辆的综合特征评估结果，所述综合特征评估结果用于表示所述车辆的用户舒适性评估结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时序特征评估模型按照如下方式训练得到：获取第一训练数据集，所述第一训练数据集中的每个样本包括样本数据和样本标签；其中，所述样本数据包括历史的驾驶特征信息和车内环境信息中的每类特征信息，所述样本标签包括实验人员针对所述样本数据反馈的舒适性评估结果；将所述样本数据输入初始时序特征模型进行训练，得到所述初始时序特征模型的输出数据；根据所述输出数据和对应的所述样本标签确定第一损失函数；基于所述第一损失函数反向优化所述初始时序特征模型的模型参数，得到所述时序特征评估模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多任务评估模型按照如下方法训练得到：获取第二训练数据集，所述第二训练数据集中的每个样本包括样本数据和样本标签；其中，所述样本数据包括：历史的驾驶特征信息和车内环境信息中的每类特征信息对应的舒适性评估结果、历史时长内的行驶特征信息和用户特征信息中的每一项信息；所述样本标签包括：实验人员针对所述样本数据反馈的舒适性评估结果；将所述样本数据输入初始任务模型进行训练，得到所述初始任务模型的输出数据；根据所述输出数据和对应的所述样本标签确定第二损失函数；基于所述第二损失函数反向优化所述初始任务模型的模型参数，得到所述多任务评估模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始任务模型包括共享层和个性化层，所述基于所述第二损失函数反向优化所述初始任务模型的模型参数，包括：基于所述第二损失函数反向优化所述初始任务模型的所述共享层的模型参数和所述个性化层的模型参数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：付振，李振洋，王明月，李涵，吕欢欢，蒋迎平，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：