【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆，具体涉及一种用于巡航控制车辆的预测模型的训练方法、一种用于车辆的巡航控制方法、一种计算机程序产品、一种用于巡航控制车辆的预测模型的训练装置、一种用于车辆的巡航控制装置以及一种相应的车辆。
技术介绍
1、在当今的汽车工业中，巡航控制系统(cruise control system，ccs)已成为一种常见的驾驶辅助功能。传统的巡航控制系统允许驾驶员设定一个固定的行驶速度，系统随后自动调整油门或刹车以保持该速度。随着技术的发展，汽车工业开始融入更高级的驾驶辅助系统，如高级驾驶辅助系统(advanced driving assistance system，adas)，其中，自适应巡航控制(adaptive cruise control，acc)是adas系统的驾驶辅助核心功能之一，它不仅可以维持车速，还能根据前车的速度自动调整行驶速度，保持安全的车距。
2、尽管传统的巡航控制系统以及更先进的自适应巡航控制系统均提供了基本的速度维持功能，但在面对复杂多变的驾驶环境时，这些系统往往显得不够灵活和智能，而且它们通常缺乏对个别驾驶员偏好的适应性，未考虑到不同驾驶风格(激进或保守)和不同环境(城市或高速公路)中的表现差异，因此无法根据不同驾驶风格和不同环境自动调整控制参数。这导致驾驶员在实际驾驶中需要频繁手动调整巡航控制设置，从而降低了驾驶的舒适性和安全性。
3、为此，关于巡航控制车辆方面仍存在继续改进的现实需求。
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术的目
2、根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于巡航控制车辆的预测模型的训练方法，其中，所述训练方法包括以下步骤：
3、s110：获取车辆的行驶数据以及行驶期间的场景数据；
4、s120：获取车辆的驾驶员对巡航控制参数的手动调节数据；
5、s130：将行驶数据、场景数据和手动调节数据作为训练数据进行模型训练以构建用于预测车辆的巡航控制参数的预测模型。
6、根据本专利技术的一个可选实施例，所述训练方法还包括以下步骤：
7、s101：分析所述训练数据以确定行驶数据和场景数据对手动调节数据的影响权重；
8、s102：基于所述影响权重对预测模型进行迭代训练。
9、根据本专利技术的一个可选实施例，行驶数据包括车辆的行驶速度、平均速度、最大速度、转弯次数、平均加速度、最大加速度和/或刹车次数。
10、根据本专利技术的一个可选实施例，场景数据包括车辆行驶期间的道路类型、道路限速、车道数量、日夜分布、光照强度、雨量大小和/或当前时间。
11、根据本专利技术的一个可选实施例，在所述训练方法中，将巡航跟车距离和巡航速度(尤其最大巡航速度)分别作为所述巡航控制参数进行独立训练。
12、根据本专利技术的一个可选实施例，在所述训练方法中，利用多个车辆的训练数据作为公共训练数据进行模型训练以构建用于多个车辆的公共预测模型。
13、根据本专利技术的一个可选实施例，在所述训练方法中，利用单一车辆的训练数据作为私有训练数据进行模型训练以构建用于该车辆的私有预测模型。
14、根据本专利技术的一个可选实施例，对行驶数据和场景数据的获取至少从手动调节数据获取前确定的路程距离(例如一公里)开始持续进行。
15、根据本专利技术的第二方面，提供了一种用于车辆的巡航控制方法，其中，所述巡航控制方法包括以下步骤：
16、s210：获取所述车辆当前的行驶数据和场景数据；
17、s220：将所获取的行驶数据和场景数据输入借助上述第一方面各实施例提供的训练方法构建的预测模型以确定所述车辆的巡航控制参数；
18、s230：利用所确定的巡航控制参数对所述车辆进行巡航控制。
19、根据本专利技术的一个可选实施例，所述巡航控制方法包括以下步骤：
20、s221：将所获取的行驶数据和场景数据输入所述预测模型以分别确定所述车辆的巡航跟车距离和巡航速度(尤其最大巡航速度)；
21、s231：利用所确定的巡航跟车距离和巡航速度(尤其最大巡航速度)对所述车辆进行巡航控制(尤其自适应巡航控制)。
22、根据本专利技术的第三方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述第一方面各实施例提供的训练方法的步骤或者实现上述第二方面各实施例提供的巡航控制方法的步骤。
23、根据本专利技术的第四方面，提供了一种用于巡航控制车辆的预测模型的训练装置，其中，所述训练装置包括：
24、第一获取单元，所述第一获取单元配置为获取车辆的行驶数据以及行驶期间的场景数据；
25、第二获取单元，所述第二获取单元配置为获取车辆的驾驶员对巡航控制参数的手动调节数据；和
26、模型训练单元，所述模型训练单元配置为将行驶数据、场景数据和手动调节数据作为训练数据进行模型训练以构建用于预测车辆的巡航控制参数的预测模型。
27、根据本专利技术的第五方面，提供了一种用于车辆的巡航控制装置，其中，所述巡航控制装置包括：
28、当前数据获取单元，所述当前数据获取单元配置为获取所述车辆当前的行驶数据和场景数据；
29、参数确定单元，所述参数确定单元配置为将所获取的行驶数据和场景数据输入借助上述第一方面各实施例提供的训练方法构建的预测模型以确定所述车辆的巡航控制参数；和
30、控制执行单元，所述控制执行单元配置为利用所确定的巡航控制参数对所述车辆进行巡航控制。
31、根据本专利技术的一个可选实施例，所述参数确定单元还配置为将所获取的行驶数据和场景数据输入所述预测模型以分别确定所述车辆的巡航跟车距离和巡航速度(尤其最大巡航速度)，并且所述控制执行单元还配置为利用所确定的巡航跟车距离和巡航速度(尤其最大巡航速度)对所述车辆进行巡航控制(尤其自适应巡航控制)。
32、根据本专利技术的第五方面，提供了一种车辆，包括上述第四方面各实施例提供的巡航控制装置。
33、通过本专利技术的某些实施例，充分利用了车辆行驶数据与场景数据以及驾驶员对巡航控制参数的手动调节行为，为构建高度精准的预测模型提供了丰富的数据基础，从而使预测模型能够更准确地反映驾驶员的驾驶习惯和外部行驶环境的影响，使巡航控制系统能够更准确地预测车辆巡航控制参数并个性化地适配于不同驾驶员以及具体驾驶环境，由此更有效地根据路况变化和驾驶者习惯调整车辆巡航控制，从而提升驾驶安全和舒适度。
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1.一种用于巡航控制车辆(V)的预测模型的训练方法(1000)，其中，
2.根据权利要求1所述的训练方法(1000)，其中，
3.根据权利要求1或2所述的训练方法(1000)，其中，
4.一种用于车辆(V)的巡航控制方法(2000)，其中，
5.根据权利要求4所述的巡航控制方法(2000)，其中，
6.一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现根据权利要求1至3中任一项所述的训练方法(1000)的步骤或者实现根据权利要求4或5所述的巡航控制方法(2000)的步骤。
7.一种用于巡航控制车辆(V)的预测模型的训练装置(100)，其中，
8.一种用于车辆(V)的巡航控制装置(200)，其中，
9.根据权利要求8所述的巡航控制装置(200)，其中，
10.一种车辆(V)，包括根据权利要求8或9所述的巡航控制装置(200)。
【技术特征摘要】
1.一种用于巡航控制车辆(v)的预测模型的训练方法(1000)，其中，
2.根据权利要求1所述的训练方法(1000)，其中，
3.根据权利要求1或2所述的训练方法(1000)，其中，
4.一种用于车辆(v)的巡航控制方法(2000)，其中，
5.根据权利要求4所述的巡航控制方法(2000)，其中，
6.一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执...
【专利技术属性】
技术研发人员：王俊淞，
申请(专利权)人：梅赛德斯奔驰集团股份公司，
类型：发明
国别省市：
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