[發明專利]一種帶有電耗分析預測的電動汽車導航系統及方法

在審

• 申請號: 201811142438.8
• 申請日: 2018-09-28
• 公開（公告）號: CN109141459A
• 公開（公告）日: 2019-01-04
• 發明（設計）人: 裘建棟;孫巍;袁新枚;張東雨;張民康;李凱;于德儀;龐博;張繼昕;李帥
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G01C21/34
• 分類號: G01C21/34
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 梅洪玉

1.一種帶有電耗分析預測的電動汽車導航系統，其特征在于，所述的電動汽車導航系統包括車載數據采集系統、存儲模塊、控制器和人機界面；

所述的車載數據采集系統，包括CAN總線通訊模塊、GPS和網絡模塊以及環境溫度檢測模塊，三者均與控制器相連接，車載數據采集系統用于采集用戶駕駛行為數據；所述的CAN總線通訊模塊與汽車CAN總線接口連接，獲取車速信息、車載用電設備的耗電信息以及電池SOC信息；所述的環境溫度探測模塊用于獲取環境溫度；所述的GPS和網絡模塊用于采集海拔、位置信息并通過網絡獲取天氣信息；在無GPS信號與網絡信號時，采集數據產生缺失，清除該時段的無效數據并等待GPS信號與網絡信號重新連接后再開始新的數據采集；

所述的控制器與存儲模塊相連，控制器對存儲模塊進行讀取、寫入與清除操作；控制器通過車載數據采集系統采集的用戶駕駛行為數據，用戶駕駛行為數據經數據分析處理過程后得出與汽車電耗相關的各項特征參數錄入存儲模塊，累計駕駛行為樣本后利用充電的時間進行機器自學習以提供電耗預測；

所述的人機界面與控制器相連，用戶通過人機界面向控制器發起行程需求，控制器將行路線規劃和機器學習訓練模型給出相應電耗反饋給人機界面，通過人機界面向用戶反饋行程與電耗信息；

所述的數據分析處理過程是對無效數據的甄別并清除、將有效的原始車速信息經過濾波除去原始噪聲后獲得每次行車區間中的特征參數；

所述的機器自學習過程為自學習，在機器自學習過程中需要檢測充電狀態是否結束，若充電結束則終止機器自學習過程；所述充電結束狀態檢測包括充電是否完成和充電是否斷開。

2.根據權利要求1所述的一種帶有電耗分析預測的電動汽車導航系統，其特征在于，具體參數如下：存儲模塊的容量不低于16GB；CAN總線通訊模塊獲取車速信息的獲取頻率為1HZ，車載用電設備的耗電信息以及電池SOC信息的獲取時刻為0.01HZ；環境溫度探測模塊的采集頻率為0.01HZ；GPS和網絡模塊110采集海拔和位置信息的采集頻率為1HZ，采集天氣信息的采集頻率為0.01HZ。

3.一種帶有電耗分析預測的電動汽車導航方法，其特征在于，具體如下：

(一)工況數據庫的建立：

步驟200，開始，進入步驟205；

步驟205，判斷車輛是否同時滿足三個條件：車輛處于起動狀態、車輛未處于充電狀態、GPS與網絡信號正常；當沒有同時滿足三個條件時，則進入步驟210，當同時滿足三個條件時，進入步驟215；

步驟210，等待，返回步驟205；

步驟215，設置定時器；

步驟220，進行空循環，等待定時器中斷，進入步驟250～步驟295的中斷子程序；

步驟250，定時器中斷，中斷開始；

步驟255，通過CAN總線通訊模塊讀取車速信息，通過GPS和網絡模塊讀取位置、海拔信息；

步驟260，標志位flag++，用于記錄進入中斷的次數；

步驟265，判斷標志位flag是否等于100，若是，則進入步驟270；若否，直接進入步驟280；

步驟270，讀取溫度、天氣、電池SOC及車載設備電耗信息，進入步驟275；

步驟275，標志位flag清零；

步驟280，重新判斷車輛是否同時滿足三個條件：車輛處于起動狀態、車輛未處于充電狀態、GPS與網絡信號正常，若是，進入步驟285；若否，進入步驟290；

步驟285，中斷返回；

步驟290，關閉定時器中斷；

步驟295，跳出空循環，進入步驟225；

步驟225，檢驗數據是否有缺失，若是，進入步驟230，若否，進入步驟235；

步驟230，清除無效的行程數據，返回步驟205；

步驟235，將行程數據進行處理，將有效的原始車速信息經過濾波除去原始噪聲后獲得每次行車區間中的特征參數并儲存到存儲模塊中；

步驟240，判斷車輛是否處于起動狀態，若是，返回步驟205，若否，進入步驟245；

步驟245，結束；

(二)工況數據庫的應用：

步驟300，開始，進入步驟305；

步驟305，檢測車輛是否處于充電狀態，若處于充電狀態，則進入機器學習流程，進入步驟315；若未處于充電狀態，進入步驟310；

步驟310，等待充電，返回步驟305；

步驟315，判斷樣本增量是否達到設定值，若是，進行步驟320；若否，進入步驟350；

步驟320，進行自學習，控制器讀取樣本對機器自學習的訓練模型進行訓練，進入步驟325；

步驟325，等待自學習結束，進入步驟330；

步驟330，判斷自學習是否結束，若是，進入步驟335；若否，進入步驟340；

步驟335，將自學習結果儲存，進入步驟350；

步驟340，監測充電狀態，若監測到車輛充電過程結束或充電狀態斷開，則判斷用戶需要臨時斷電用車，進入步驟345；若車輛仍處于充電狀態，則返回步驟325；

步驟345，停止自學習行為，進入步驟350；

步驟350，結束；

(三)用戶使用導航計算電耗：

步驟405，在用戶行車導航過程中，用戶首先在人機界面輸入起始位置與終點；

步驟410，控制器運行電子地圖軟件提供可行路線；

步驟415，利用機器自學習的訓練模型分析路線電耗；

步驟420，所預測的電耗信息返回人機界面予以標識供用戶參考。

4.根據權利要求3所述的一種帶有電耗分析預測的電動汽車導航方法，其特征在于，步驟215中，定時器設為1s；步驟315中，樣本增量設定值為10。