[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)和人工智能的混合動力推進方法和機器人系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910794455.8
• 申請日: 2019-08-29
• 公開（公告）號: CN110509913B
• 公開（公告）日: 2021-05-21
• 發(fā)明（設計）人: 朱定局
• 申請（專利權）人: 南京智慧光信息科技研究院有限公司;大國創(chuàng)新智能科技（東莞）有限公司
• 主分類號: B60W20/11
• 分類號: B60W20/11;G06N20/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種混合動力推進方法，其特征在于，所述方法包括：

對象類型獲取步驟，用于獲取動力推進裝置所屬的對象的類型；數(shù)據(jù)獲取步驟，用于獲取預設類型的與所述對象相關的數(shù)據(jù)；

預設模型獲取步驟，用于獲取預設模型；

模型計算步驟，用于將所述預設類型的與所述對象相關的數(shù)據(jù)輸入所述預設模型，通過所述預設模型計算得到的輸出作為推薦的動力推進方式；所述預設類型由用戶預先設置或從知識庫中獲取；

所述預設類型的數(shù)據(jù)包括與動力推進方式的選擇有相關性的數(shù)據(jù)；

所述與所述對象相關的數(shù)據(jù)包括所述對象的數(shù)據(jù)、所述對象的環(huán)境數(shù)據(jù)；

所述預設類型的與所述對象相關的數(shù)據(jù)為所述預設類型的與所述對象相關的當前數(shù)據(jù)或近期數(shù)據(jù)或最近預設時段內的數(shù)據(jù)；

所述預設模型獲取步驟包括：歷史大數(shù)據(jù)獲取步驟，用于獲取所述對象所屬類型的所有對象的有效歷史大數(shù)據(jù)；對應數(shù)據(jù)獲取步驟，用于獲取所述有效歷史大數(shù)據(jù)中預設類型的數(shù)據(jù)及其對應的動力推進方式；深度學習模型初始化步驟，用于初始化深度學習模型；無監(jiān)督訓練步驟，用于將所述有效歷史大數(shù)據(jù)中所述預設類型的數(shù)據(jù)作為所述深度學習模型的輸入，對所述深度學習模型進行無監(jiān)督訓練；有監(jiān)督訓練步驟，用于將所述歷史大數(shù)據(jù)中所述預設類型的數(shù)據(jù)及其對應的動力推進方式分別作為所述深度學習模型的輸入和輸出，對通過無監(jiān)督訓練之后的所述深度學習模型進行有監(jiān)督訓練；預設模型生成步驟，用于獲取有監(jiān)督訓練之后的所述深度學習模型作為所述預設模型；

所述預設模型獲取步驟包括：歷史大數(shù)據(jù)獲取步驟，用于獲取所述對象所屬類型的所有對象的有效歷史大數(shù)據(jù)；對應數(shù)據(jù)獲取步驟，用于獲取所述有效歷史大數(shù)據(jù)中預設類型的數(shù)據(jù)及其對應的動力推進方式；模型數(shù)據(jù)設置步驟，用于將所述有效歷史大數(shù)據(jù)中所述預設類型的數(shù)據(jù)及其對應的動力推進方式分別作為所述預設模型的待匹配數(shù)據(jù)及其對應的待推薦數(shù)據(jù)；

所述模型計算步驟包括：匹配步驟，用于所述將所述預設類型的與所述對象相關的數(shù)據(jù)與所述預設模型中的每一個所述待匹配數(shù)據(jù)進行模糊匹配；選取步驟，用于選取與輸入的所述預設類型的與所述對象相關的數(shù)據(jù)匹配度最大的所述預設模型中的所述待匹配數(shù)據(jù)；推薦步驟，用于從所述預設模型中獲取與所選取的所述待匹配數(shù)據(jù)所對應的待推薦數(shù)據(jù)作為所述預設模型計算得到的輸出，將所述輸出作為推薦的動力推進方式；有人控制數(shù)據(jù)獲取步驟，用于獲取“有人控制”且“與所述對象具有至少一種共同的動力推進方式”的所有同類對象的歷史數(shù)據(jù)作為第一大數(shù)據(jù)；無人控制數(shù)據(jù)獲取步驟，用于獲取“無人控制”且“動力推進方式的選擇效果滿足預設條件”且“與所述對象具有至少一種共同的動力推進方式”的所有同類對象的歷史數(shù)據(jù)作為第二大數(shù)據(jù)；有人控制數(shù)據(jù)清洗步驟，用于從第一大數(shù)據(jù)中刪除所述對象不具備的動力推進方式及其對應的其他數(shù)據(jù)，得到第三大數(shù)據(jù)；無人控制數(shù)據(jù)清洗步驟，用于從第二大數(shù)據(jù)中刪除所述對象不具備的動力推進方式及其對應的其他數(shù)據(jù)，得到第四大數(shù)據(jù)；有效歷史大數(shù)據(jù)生成步驟，用于將第三大數(shù)據(jù)和第四大數(shù)據(jù)作為有效歷史大數(shù)據(jù)；

當所述對象為車；所述預設類型的與所述對象相關的數(shù)據(jù)包括所述車當前所在路段的路況數(shù)據(jù)、所述車當前所在路段的排氣污染控制指標數(shù)據(jù)、所述車當前所在路段的噪音控制指標數(shù)據(jù)、所述車當前所在路段的限速范圍、所述車當前不同動力推進類型所剩余的能量數(shù)據(jù)、所述車的車型、所述車當前預設數(shù)據(jù)中的一種或幾種；當所述對象為船；所述預設類型的與所述對象相關的數(shù)據(jù)包括所述船當前所在航段的海況數(shù)據(jù)、所述船當前所在航段的排氣污染控制指標數(shù)據(jù)、所述船當前所在航段的噪音控制指標數(shù)據(jù)、所述船當前所在航段的氣象數(shù)據(jù)、所述船當前需求數(shù)據(jù)、所述船當前不同動力推進類型所剩余的能量數(shù)據(jù)、所述船的船型、所述船當前預設數(shù)據(jù)中的一種或幾種；當所述對象為飛機；所述預設類型的與所述對象相關的數(shù)據(jù)包括所述飛機當前所在航段的天氣數(shù)據(jù)、所述飛機當前所在航段的噪音污染控制指標數(shù)據(jù)、所述飛機當前不同動力推進類型所剩余的能量數(shù)據(jù)、機型、所述飛機當前預設數(shù)據(jù)中的一種或幾種。

2.根據(jù)權利要求1所述的混合動力推進方法，其特征在于，所述方法還包括：

系統(tǒng)控制步驟，用于根據(jù)所述推薦的動力推進方式控制所述動力推進裝置。

3.根據(jù)權利要求1所述的混合動力推進方法，其特征在于，所述車包括無人車。