[發(fā)明專利]車輛控制參數(shù)的標(biāo)定方法、裝置及車輛在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110510784.2 | 申請日: | 2021-05-11 |
| 公開(公告)號: | CN113204742A | 公開(公告)日: | 2021-08-03 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 馬姝姝;孟宇翔;沈鵬;汪娟;周俊杰 | 申請(專利權(quán))人: | 雄獅汽車科技(南京)有限公司;蕪湖雄獅汽車科技有限公司;奇瑞汽車股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/18 | 分類號: | G06F17/18;G06F17/16;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 徐章偉 |
| 地址: | 210000 江蘇省南京市*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 車輛 控制 參數(shù) 標(biāo)定 方法 裝置 | ||
1.一種車輛控制參數(shù)的標(biāo)定方法,其特征在于,包括以下步驟:
標(biāo)定不同的油門開度/剎車開度得到對應(yīng)的加速度/減速度,生成數(shù)據(jù)曲線;
基于所述數(shù)據(jù)曲線生成曲線圖像,并根據(jù)所述曲線圖像得到初始聚類中心數(shù)量;
利用k-means方法對數(shù)據(jù)進行初步聚類,基于所述初始聚類中心數(shù)量確定最優(yōu)聚類中心數(shù)量及分布值;以及
根據(jù)所述最優(yōu)聚類中心數(shù)量計算初始概率和初始協(xié)方差矩陣,并根據(jù)所述分布值采用EM方法迭代進行數(shù)據(jù)聚類,及利用預(yù)設(shè)的高斯混合模型生成車輛控制參數(shù)的回歸曲線。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述初始聚類中心數(shù)量確定最優(yōu)聚類中心數(shù)量及分布值,包括:
獲取每個觀測值所屬的類索引,并確定聚類質(zhì)心的位置,及計算每個類內(nèi)點到質(zhì)心距離的總和。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述初始聚類中心數(shù)量確定最優(yōu)聚類中心數(shù)量及分布值,還包括:
根據(jù)所述每個類內(nèi)點到質(zhì)心距離的總和計算失真函數(shù),以更改聚類中心數(shù)量,得到所述最優(yōu)聚類中心數(shù)量及分布值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述分布值采用EM方法迭代進行數(shù)據(jù)聚類,包括:
根據(jù)所述最優(yōu)聚類中心數(shù)量、所述聚類質(zhì)心的位置、所述初始概率、所述初始協(xié)方差矩陣,計算每個數(shù)據(jù)來自子模型的概率,其中,第一計算公式為:
其中,ξj為采樣點,πk為所述初始概率,μk為聚類質(zhì)心的位置,Σk為所述初始協(xié)方差矩陣,K是所述聚類中心數(shù)量,k為變量。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述分布值采用EM方法迭代進行數(shù)據(jù)聚類,還包括:
計算新一輪迭代的模型參數(shù),其中,第二計算公式為:
6.一種車輛控制參數(shù)的標(biāo)定裝置,其特征在于,包括:
第一生成模塊,用于標(biāo)定不同的油門開度/剎車開度得到對應(yīng)的加速度/減速度,生成數(shù)據(jù)曲線;
獲取模塊,用于基于所述數(shù)據(jù)曲線生成曲線圖像,并根據(jù)所述曲線圖像得到初始聚類中心數(shù)量;
確定模塊,用于利用k-means方法對數(shù)據(jù)進行初步聚類,基于所述初始聚類中心數(shù)量確定最優(yōu)聚類中心數(shù)量及分布值;以及
第二生成模塊,用于根據(jù)所述最優(yōu)聚類中心數(shù)量計算初始概率和初始協(xié)方差矩陣,并根據(jù)所述分布值采用EM方法迭代進行數(shù)據(jù)聚類,及利用預(yù)設(shè)的高斯混合模型生成車輛控制參數(shù)的回歸曲線。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其特征在于,所述確定模塊,包括:
第一獲取單元,用于獲取每個觀測值所屬的類索引,并確定聚類質(zhì)心的位置,及計算每個類內(nèi)點到質(zhì)心距離的總和。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置,其特征在于,所述確定模塊,還包括:
第二獲取單元,用于根據(jù)所述每個類內(nèi)點到質(zhì)心距離的總和計算失真函數(shù),以更改聚類中心數(shù)量,得到所述最優(yōu)聚類中心數(shù)量及分布值。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其特征在于,所述第二生成模塊,包括:
第一計算單元,用于根據(jù)所述最優(yōu)聚類中心數(shù)量、所述聚類質(zhì)心的位置、所述初始概率、所述初始協(xié)方差矩陣,計算每個數(shù)據(jù)來自子模型的概率,其中,第一計算公式為:
其中,ξj為采樣點,πk為所述初始概率,μk為聚類質(zhì)心的位置,Σk為所述初始協(xié)方差矩陣,K是所述聚類中心數(shù)量,k為變量。
10.一種車輛,其特征在于,包括:如權(quán)利要求6-9任一項所述的車輛控制參數(shù)的標(biāo)定裝置。
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