[發明專利]一種全局車速預測方法與裝置

有效

• 申請號: 201911368643.0
• 申請日: 2019-12-26
• 公開（公告）號: CN113053135B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 黃琨;蘇常軍;關宏圖
• 申請（專利權）人: 宇通客車股份有限公司
• 主分類號: G08G1/052
• 分類號: G08G1/052
• 代理公司: 鄭州睿信知識產權代理有限公司 41119
• 代理人: 崔旭東

本發明涉及一種全局車速預測方法與裝置。其中方法包括：獲取歷史工況數據以及當前的交通信息；將歷史工況數據進行不同固定路線、不同運行日期、不同運行時刻的全局特征統計，全局特征包括全局路程、全局運行時長、全局速度特征；將全局特征切割為行車片段和停車片段；根據所有的行車片段和停車片段建立混合高斯模型；以當前的交通信息作為輸入，查找相應的行車片段和停車片段，將相應的行車片段和停車片段進行歸類和有序拼接后輸出全局工況，實現全局車速的預測。本發明挖掘出車輛行駛的規律，在進行全局工況構建時，以當前的交通信息為輸入即可準確的構建全局工況，構建過程簡單，可以調高全局工況構建的效率。

技術領域

本發明涉及一種全局車速預測方法與裝置，屬于新能源車輛工況技術領域。

背景技術

良好的交通狀況將為交通安全提供有效保障，準確的車速預測為改善交通狀況提供了重要支撐。傳統的交通狀況預測方法無法對城市交通路網的車速狀況進行可靠的預測。

基于此，有人提出利用車輛工況模型對車速進行預測。車輛行駛工況用于描述車輛在不同交通環境下的行駛特征，具體表現為速度隨路程變化的曲線。而且行駛工況對于改善車輛的經濟性、平順性、動力性、優化控制策略等方面具有重要的影響。

對于城市公交車，由于城市公交運行具有路線固定的特征，因此與其他用途的車輛在實際工況中有明顯的區別。現有技術中，工況構建方法主要有短行程法、聚類分析法和馬爾科夫法等，而且目前國內外城市公交工況構建的研究大多集中在單條線路的工況構建或者多條線路的組合構建，而單條線路的工況構建只適用于特定線路的測試研究，不具有可移植性；多條線路的組合構建區域代表性較差，不能真實表征城市公交的實際運行狀態。

為此有人提出全局工況的動態重構方法，例如：申請公布號為CN 107845261A的中國發明專利申請文件，該文件公開了一種基于張量融合交通信息的汽車全局工況動態重構方法，通過現有交通信息數據庫獲取規劃路線的各路段當前時刻交通信息；應用張量模型存儲云端所述交通信息，判斷當前時刻所述交通信息的張量模型是否完整，若不完整，則應用張量填充算法構建張量完整交通信息數據庫；將全局路段分n個路段分別構建各路段工況，第1至n路段工況依序排列組成全局工況。但是該方法采用實時交通信息進行全局工況的構建不僅計算復雜、效率低，而且準確性低，導致全局速度的預測準確性低。

發明內容

本發明的目的在于提供一種全局車速預測方法與裝置，用以解決現有技術預測效率低、準確性低的問題。

為實現上述目的，本發明提出一種全局車速預測方法，包括以下步驟：

獲取歷史工況數據以及當前的交通信息；當前的交通信息包括當前車輛行駛的固定路線、當前的運行日期以及當前的運行時刻；

將歷史工況數據進行不同固定路線、不同運行日期、不同運行時刻的全局特征統計，所述全局特征包括全局路程、全局運行時長、全局速度特征；

將全局特征切割為行車片段和停車片段，每個行車片段包括局部路程、局部運行時長、局部速度特征；每個停車片段包括停車時長以及停車次數；

根據所有的行車片段和停車片段建立混合高斯模型；

以當前的交通信息作為輸入，查找相應的行車片段和停車片段，將相應的行車片段和停車片段進行歸類和有序拼接后輸出全局工況，實現全局車速的預測。

另外，本發明還提出一種全局車速預測裝置，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器在執行所述計算機程序時實現上述的全局車速預測方法。