【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通运输车辆的工况测试，具体地，涉及一种基于车辆数据的工况库构建方法、系统及计算机设备。
技术介绍
1、车辆路试试验除了验证整车功能外，更重要的是尽可能模拟典型用户的使用场景，而当前的试验场景覆盖度是不够的，因此需要一种构建用户典型工况的方法提升试验场景覆盖度。
2、云端采集的车辆总线数据包含用户驾驶车辆过程中实时的车辆状态及环境参数等，能够反映用户驾驶行为和环境工况，在利用云端车辆数据进行驾驶特征提取及聚类后遇到两个难题，一个是由于车辆行驶片段基数庞大，每类工况所包含的片段数量大，后续针对每类工况进行多维分析的性能和效率都很差；另一个是每类工况的全量数据中包含部分离群点的干扰，聚类中心点的典型性变差，应该剔除这些干扰。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题中的至少一个方面，本专利技术的实施例提供了一种基于车辆数据的工况库构建方法，包括：对车辆can总线信号进行采集获取车辆数据，车辆数据包括车辆动力学信号和环境信号；根据用户行程对车辆数据进行切分，并通过数据清洗...
【技术保护点】
1.一种基于车辆数据的工况库构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：对典型工况库的全量行驶片段数据进行多维分析，选择要分析的工况类，计算每种维度组合的行驶时长占比，按照占比从大到小排列，根据期望的行驶时长确定用户典型的行驶特性维度组合集合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对每个工况类的全量行驶片段集合进行离散点筛选的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，主成分分析法对应的主成分累计贡献率阈值为85％。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据主...
【技术特征摘要】
1.一种基于车辆数据的工况库构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：对典型工况库的全量行驶片段数据进行多维分析，选择要分析的工况类，计算每种维度组合的行驶时长占比，按照占比从大到小排列，根据期望的行驶时长确定用户典型的行驶特性维度组合集合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对每个工况类的全量行驶片段集合进行离散点筛选的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘维，张博，黄钰淇，黄婧，
申请(专利权)人：一汽大众汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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