油耗预估方法、装置、车辆、存储介质和程序产品与流程

本申请涉及车辆油耗，特别是涉及一种油耗预估方法、装置、车辆、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、随着城市交通的发展，越来越多的车辆投入使用。车辆油表仅能为驾驶员提供目前油箱剩余油量的体积，无法对目标行驶里程油耗进行估计，导致驾驶员只能根据自身经验进行粗略判断，容易导致发动机因缺油而熄火的情况。

2、目前，相关行驶里程油耗估计方法仅考虑了驾驶员的驾驶行为和路况信息进行定量的预测，无法准确计算出车辆到达目的地所需的油量。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高油耗量预测精度的油耗预估方法、装置、车辆、存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种油耗预估方法。所述方法包括：

3、获取待评估车辆的当前位置、以及待行驶至的目标位置；

4、通过搭建好的虚拟路网，确定所述当前位置与所述目标位置间的行驶里程，以及所述当前位置和所述目标位置之间的虚拟路况数据；

5、通过整车状态预测模型对所述虚拟路况数据进行处理，预测所述待评估车辆由所述当前位置行驶至所述目标位置的过程中涉及的驾驶行为；

6、通过整车动力需求模型对所述驾驶行为进行处理，预测所述待评估车辆由所述当前位置行驶至所述目标位置的过程中涉及的发动机动力参数；

7、根据所述驾驶行为、所述发动机动力参数和所述行驶里程，确定所述待评估车辆到达所述目标位置所需的预测油耗量。

8、第二方面，本申请还提供了一种油耗预估装置。所述装置包括：

9、位置获取模块，用于获取待评估车辆的当前位置、以及待行驶至的目标位置；

10、虚拟路况确定模块，用于通过搭建好的虚拟路网，确定所述当前位置与所述目标位置间的行驶里程，以及所述当前位置和所述目标位置之间的虚拟路况数据；

11、驾驶行为预测模块，用于通过整车状态预测模型对所述虚拟路况数据进行处理，预测所述待评估车辆由所述当前位置行驶至所述目标位置的过程中涉及的驾驶行为；

12、动力参数预测模块，用于通过整车动力需求模型对所述驾驶行为进行处理，预测所述待评估车辆由所述当前位置行驶至所述目标位置的过程中涉及的发动机动力参数；

13、油耗预测模块，用于根据所述驾驶行为、所述发动机动力参数和所述行驶里程，确定所述待评估车辆到达所述目标位置所需的预测油耗量。

14、在其中一个实施例中，虚拟路网中包括多条虚拟路径，每条虚拟路径由多个虚拟路径点构成；所述虚拟路况确定模块，还用于根据所述当前位置和所述目标位置，在搭建好的虚拟路网中确定目标虚拟路径；确定所述目标虚拟路径中任意相邻两个虚拟路径点之间的里程；根据所述目标虚拟路径中任意相邻两个虚拟路径点之间的里程，确定所述当前位置与所述目标位置间的行驶里程。

15、在其中一个实施例中，每个所述虚拟路径点均对应存在虚拟路况数据；所述驾驶行为预测模块，还用于通过整车状态预测模型对所述目标虚拟路径中各个虚拟路径点的虚拟路况数据进行处理，预测得到所述目标虚拟路径中各个虚拟路径点所对应的驾驶行为。

16、在其中一个实施例中，所述发动机动力参数包括发动机转速、发动机扭矩和发动机的比油耗，所述动力参数预测模块，还用于通过整车动力需求模型分别对各虚拟路径点所对应的驾驶行为进行处理，预测得到与各个虚拟路径点对应的发动机转速和发动机扭矩；根据各虚拟路径点对应的所述发动机转速和发动机扭矩，确定所述待评估车辆在各虚拟路径点对应的比油耗。

17、在其中一个实施例中，所述驾驶行为包括预测车速，所述油耗预测模块，还用于基于所述目标虚拟路径中每相邻的两个虚拟路径点，确定虚拟子路径；根据各虚拟子路径所包括的虚拟路径点的预测车速、以及各虚拟子路径的里程，确定与各虚拟子路径对应的预测行驶时长；根据各虚拟子路径对应的预测行驶时长、各虚拟子路径所包括的虚拟路径点的发动机动力参数，确定与各虚拟子路径对应的预测油耗量；根据各虚拟子路径对应的预测油耗量，确定所述待评估车辆到达所述目标位置所需的预测油耗量。

18、在其中一个实施例中，所述虚拟路况确定模块，还用于在真实路段的不同采样点采集车辆行驶时的真实路况数据；对所述采样点的位置进行聚类，得到多个聚类集合；将每个聚类集合的聚类中心分别作为各自对应的虚拟路径点；针对任一聚类集合，根据所针对的聚类集合中所有采样点的真实路况数据，确定与所针对的聚类集合的虚拟路径点对应的虚拟路况数据；根据各虚拟路径点对应的虚拟路况数据，生成虚拟路段，并根据所生成的虚拟路段搭建得到虚拟路网。

19、在其中一个实施例中，所述油耗预测模块，还用于根据所述预测油耗量，生成油耗提示信息；所述油耗提示信息用于指示所述待评估车辆的剩余油量与所述预测油耗量的大小关系；在所述油耗提示信息用于指示所述待评估车辆的剩余油量小于所述预测油耗量的情况下，进行声光报警。

20、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述油耗预估方法的步骤。

21、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述油耗预估方法的步骤。

22、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述油耗预估方法的步骤。

23、上述油耗预估方法、装置、车辆、存储介质和计算机程序产品，通过搭建好的虚拟路网，确定当前位置与目标位置间的行驶里程，以及当前位置和目标位置之间的虚拟路况数据，通过整车状态预测模型对虚拟路况数据进行处理，预测待评估车辆由当前位置行驶至目标位置的过程中涉及的驾驶行为。在此过程中，通过虚拟路网直接获取当前位置与目标位置间所有的虚拟路况数据，可以获得较为全面、准确的影响油耗的道路特征，并通过整车状态预测模型对虚拟路况数据进行处理，可以得到更加精准的驾驶行为，实现道路特征和驾驶行为的结合。之后，通过整车动力需求模型对驾驶行为进行处理，预测待评估车辆由当前位置行驶至目标位置的过程中涉及的发动机动力参数。在此过程中，通过整车动力需求模型对驾驶行为进行处理，可以得到驾驶行为和发动机动力参数之间的关系，从而实现道路特征、驾驶行为以及待评估车辆的发动机动力参数的结合。最后，根据驾驶行为、发动机动力参数和行驶里程，确定待评估车辆到达目标位置所需的预测油耗量。最终获取的预测油耗量是基于多维度数据预估得到的，因此，确定的预测油耗量更精准。总体而言，上述方法通过虚拟路网、整车状态预测模型和整车动力需求模型的实时交互，将道路特征、驾驶风格和发动机动力参数之间融合在一起，准确地反映待评估车辆到达目标位置所需的预测油耗量。

技术特征：

1.一种油耗预估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述虚拟路网中包括多条虚拟路径，每条虚拟路径由多个虚拟路径点构成；所述通过搭建好的虚拟路网，确定所述当前位置与所述目标位置间的行驶里程，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个所述虚拟路径点均对应存在虚拟路况数据，所述通过整车状态预测模型对所述虚拟路况数据进行处理，预测所述待评估车辆由所述当前位置行驶至所述目标位置的过程中涉及的驾驶行为，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述发动机动力参数包括发动机转速、发动机扭矩和发动机的比油耗，所述通过整车动力需求模型对所述驾驶行为进行处理，预测所述待评估车辆由所述当前位置行驶至所述目标位置的过程中涉及的发动机动力参数，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述驾驶行为包括预测车速，所述根据所述驾驶行为、所述发动机动力参数和所述行驶里程，确定所述待评估车辆到达所述目标位置所需的预测油耗量，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种油耗预估装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种车辆，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种油耗预估方法、装置、车辆和存储介质。所述方法包括：通过搭建好的虚拟路网，确定待评估车辆的当前位置与目标位置间的行驶里程，以及当前位置和目标位置之间的虚拟路况数据；通过整车状态预测模型对虚拟路况数据进行处理，预测待评估车辆由当前位置行驶至目标位置的过程中涉及的驾驶行为；通过整车动力需求模型对驾驶行为进行处理，预测待评估车辆由当前位置行驶至目标位置的过程中涉及的发动机动力参数；根据驾驶行为、发动机动力参数和行驶里程，确定待评估车辆到达目标位置所需的预测油耗量。采用本方法能够将道路特征、驾驶风格和发动机动力参数之间融合在一起，准确地反映待评估车辆到达目标位置所需的预测油耗量。

技术研发人员：季文博,曾泽泉,刘洪延,马力戈
受保护的技术使用者：一汽解放汽车有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15