[發(fā)明專利]車輛路線預(yù)測方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011547091.2
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN114676867A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊和東;蒙越;姜淼;耿璐
• 申請（專利權(quán)）人: 株式會社日立制作所
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F16/29;G06F16/906;G06N7/00;G07C5/00;G07C5/08
• 代理公司: 北京銀龍知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11243
• 代理人: 黃燦;張博

本發(fā)明提供一種車輛路線預(yù)測方法和裝置，屬于車輛數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)領(lǐng)域。車輛路線預(yù)測方法，包括：獲取車輛的多組歷史行駛數(shù)據(jù)，每組所述歷史行駛數(shù)據(jù)至少包括時間和與時間對應(yīng)的車輛位置點；根據(jù)所述歷史行駛數(shù)據(jù)得到所述車輛的多條初始行駛路線；計算每兩條所述初始行駛路線之間的相似度；利用所述相似度對所述多條初始行駛路線進行聚類；利用聚類后的結(jié)果訓(xùn)練得到路線預(yù)測模型；將所述車輛的當(dāng)前位置和當(dāng)前時間輸入所述路線預(yù)測模型，得到所述車輛的未來行程，所述車輛的未來行程為所述車輛即將行駛的路線。本發(fā)明能夠獲得更為準(zhǔn)確的車輛路線預(yù)測值。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車輛數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車輛路線預(yù)測方法和裝置。

背景技術(shù)

隨著電動汽車技術(shù)的不斷發(fā)展，電動汽車逐漸成為了許多用戶的購車選擇，普及范圍越來越廣。由于電動汽車的動力電池電量較低時需要充電，相較于普通汽車燃料不足時加燃料而言，充電速度較慢、耗時長，出行中途饋電時道路救援難度較高。也就是說，在用戶駕駛電動汽車出行時，最大的擔(dān)憂就是電動汽車的剩余電量是否可以支撐電動汽車行駛到達目的地。

現(xiàn)有技術(shù)中，汽車的能耗是采用傳統(tǒng)算法推算的，即，通過導(dǎo)航信息獲取剩余里程，根據(jù)剩余里程與歷史車輛狀態(tài)信息推算獲得該剩余里程的能耗，用戶根據(jù)推算獲得的能耗判斷剩余電量或油量是否可以支撐汽車行駛到達目的地，從而合理做出出行安排。但現(xiàn)有傳統(tǒng)算法推算行程能耗，只考慮剩余里程與車輛狀態(tài)信息，導(dǎo)致推算出的能耗準(zhǔn)確度較低，

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種車輛路線預(yù)測方法和裝置，能夠獲得更為準(zhǔn)確的車輛路線預(yù)測值。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實施例提供技術(shù)方案如下：

一方面，提供一種車輛路線預(yù)測方法，包括：

獲取車輛的多組歷史行駛數(shù)據(jù)，每組所述歷史行駛數(shù)據(jù)至少包括時間和與時間對應(yīng)的車輛位置點；

根據(jù)所述歷史行駛數(shù)據(jù)得到所述車輛的多條初始行駛路線；

計算每兩條所述初始行駛路線之間的相似度；

利用所述相似度對所述多條初始行駛路線進行聚類；

利用聚類后的結(jié)果訓(xùn)練得到路線預(yù)測模型；

將所述車輛的當(dāng)前位置和當(dāng)前時間輸入所述路線預(yù)測模型，得到所述車輛的未來行程，所述車輛的未來行程為所述車輛即將行駛的路線。

一些實施例中，獲取所述車輛的歷史行駛數(shù)據(jù)包括：

接收車輛實時或定時上報的原始行駛數(shù)據(jù)，所述原始行駛數(shù)據(jù)包括車輛標(biāo)識、車輛位置點、時間、充電狀態(tài)和鑰匙狀態(tài)；

根據(jù)所述充電狀態(tài)和所述鑰匙狀態(tài)去除所述原始行駛數(shù)據(jù)中的不可用數(shù)據(jù)；

將去除不可用數(shù)據(jù)后的原始行駛數(shù)據(jù)按照所述車輛標(biāo)識劃分為多個數(shù)據(jù)集，每一數(shù)據(jù)集對應(yīng)一車輛標(biāo)識，每一數(shù)據(jù)集包括所述多組歷史行駛數(shù)據(jù)。

一些實施例中，所述不可用數(shù)據(jù)包括充電狀態(tài)為開的原始行駛數(shù)據(jù)。

一些實施例中，所述根據(jù)所述歷史行駛數(shù)據(jù)得到所述車輛的多條初始行駛路線包括：

根據(jù)所述鑰匙狀態(tài)和所述歷史行駛數(shù)據(jù)得到所述車輛的多條初始行駛路線，每一所述初始行駛路線對應(yīng)同一開啟周期內(nèi)或相鄰的多個開啟周期，所述相鄰的多個開啟周期之間的間隔時間小于第一預(yù)設(shè)閾值，每一所述開啟周期為所述鑰匙狀態(tài)從打開到關(guān)閉的時間段。

一些實施例中，所述計算每兩條所述初始行駛路線之間的相似度之前，所述方法還包括：

利用拉默-道格拉斯-普克算法對每一所述初始行駛路線對應(yīng)的歷史行駛數(shù)據(jù)進行壓縮。