一种车辆控制方法、控制装置、车辆及存储介质与流程

本技术涉及车辆控制，尤其涉及一种车辆控制方法、控制装置、车辆及存储介质。

背景技术：

1、车辆行驶是一个驾驶员操作的过程，驾驶员的驾驶风格直接影响到车辆的管理控制和行车安全。不同驾驶员在相同的路况下驾驶同一辆车，会因为他们对车辆操作的差异(包括方向盘、离合器、加速踏板、制动踏板等的不同使用方式)而导致车辆展现出不同的行驶状态。准确识别这种驾驶风格的差异性，有助于更准确地理解驾驶员的意图和习惯，从而提供更加个性化和安全的驾驶体验。

2、目前，在车辆的控制过程中，考虑到驾驶员驾驶风格的多样性，首先通过采集车辆的行驶数据(如速度、加速度、踏板开度等)来分析驾驶员的行为模式。然后，利用模糊聚类算法等机器学习技术处理这些数据，以识别出驾驶员的驾驶风格。驾驶风格可以分为多种类型，如保守、中性和激进等，每种风格都有其特定的行驶特征。得到驾驶风格后，根据识别出的驾驶风格来调整车辆的控制策略(一般是根据不同的驾驶风格预先定义的)，包括电机扭矩输出、制动响应时间等，以提供更加符合驾驶员习惯和预期的驾驶体验。例如，对于激进型驾驶员，可能会提供更快的加速响应和更高的扭矩输出；而对于保守型驾驶员，则可能会提供更平稳的加速和更细腻的速度控制。

3、然而，根据模糊聚类算法得到的驾驶风格，依赖大量的历史数据；并在驾驶风格识别完成后，采用基于预先设置分类的控制策略。这种方式无法动态适应驾驶员行为模式的即时变化，导致车辆的控制调整不够灵活，无法为驾驶员提供个性化驾驶体验，并且难以满足车辆的使用需求。基于此，亟需一种车辆控制方法，解决车辆控制参数调整不灵活，难以满足车辆使用需求的问题。

技术实现思路

1、本技术提供一种车辆控制方法、控制装置、车辆及存储介质，用以解决车辆控制调整不灵活而难以满足车辆使用需求的问题。

2、第一方面，本技术提供一种车辆控制方法，包括：

3、获取当前驾驶员的基础驾驶风格，并根据已存储的多个历史驾驶风格，采用预置的驾驶风格更新算法，对所述基础驾驶风格进行更新，以获取所述驾驶员的当前驾驶风格；

4、实时监测获取所述驾驶员的驾驶行为信息，以确定与所述驾驶行为信息匹配的寻优目标，并根据所述车辆的运行状态信息和当前驾驶环境信息，获取所述车辆的能耗预测信息；

5、基于所述与所述驾驶行为信息匹配的寻优目标，根据所述车辆的运行状态信息、当前驾驶环境信息、所述能耗预测信息和所述当前驾驶风格，采用多目标寻优算法，获取所述车辆的控制参数，以实现根据所述控制参数和所述驾驶行为信息对所述车辆进行控制。

6、在一种可能的设计中，所述根据已存储的多个历史驾驶风格，采用预置的驾驶风格更新算法，对所述基础驾驶风格进行更新，以获取所述驾驶员的当前驾驶风格，包括：

7、根据前一时刻的历史驾驶风格和基础驾驶风格，通过预置的遗忘因子迭代算法，计算获取所述驾驶员的更新驾驶风格；

8、获取多个历史时刻的历史驾驶风格，并根据多个所述历史驾驶风格和所述更新驾驶风格，通过预置驾驶风格过渡规则，获取所述驾驶员的当前驾驶风格。

9、在一种可能的设计中，所述实时监测获取所述驾驶员的驾驶行为信息，以确定与所述驾驶行为信息匹配的寻优目标，包括：

10、监测获取所述驾驶员的驾驶行为信息，并在确认所述驾驶员的驾驶行为是动力输出行为后，匹配并确定与所述动力输出行为对应的寻优目标为最小能量消耗；

11、或者，

12、监测获取所述驾驶员的驾驶行为信息，并在确认所述驾驶员的驾驶行为是制动输出行为后，匹配并确定与所述制动输出行为对应的寻优目标为最大能量回收。

13、在一种可能的设计中，所述基于所述与所述驾驶行为信息匹配的寻优目标，根据所述车辆的运行状态信息、当前驾驶环境信息、所述能耗预测信息和所述当前驾驶风格，采用多目标寻优算法，获取所述车辆的控制参数，包括：

14、在根据所述驾驶员的驾驶行为信息，确定寻优目标为最小能量消耗后，获取与所述驾驶行为信息相对应的车辆运行状态信息，并获取所述能耗预测信息和所述当前驾驶环境信息；

15、根据所述车辆的运行状态信息、当前驾驶环境信息、所述能耗预测信息和所述当前驾驶风格，以最小能量消耗为优化目标，采用多目标寻优算法，获取所述车辆的动力输出控制参数；其中，所述动力输出控制参数包括电机扭矩、扭矩响应时间和换挡转速。

16、在一种可能的设计中，所述基于所述与所述驾驶行为信息匹配的寻优目标，根据所述车辆的运行状态信息、当前驾驶环境信息、所述能耗预测信息和所述当前驾驶风格，采用多目标寻优算法，获取所述车辆的控制参数，还包括：

17、在根据所述驾驶员的驾驶行为信息，确定寻优目标为最大能量回收后，获取与所述驾驶行为信息相对应的车辆运行状态信息，并获取所述能耗预测信息和所述当前驾驶环境信息；

18、根据所述车辆的运行状态信息、当前驾驶环境信息、所述能耗预测信息和所述当前驾驶风格，以最大能量回收为优化目标，采用多目标寻优算法，获取所述车辆的动力输出控制参数；其中，所述制动输出控制参数包括电机回收扭矩、回收扭矩响应时间、机械制动介入力矩和机械制动介入响应时间。

19、在一种可能的设计中，所述根据前一时刻的历史驾驶风格和基础驾驶风格，通过预置的遗忘因子迭代算法，计算获取所述驾驶员的更新驾驶风格，包括：

20、获取前一时刻的历史驾驶风格和当前驾驶员的基础驾驶风格，通过预置的遗忘因子k，采用公式：

21、dj＝k×di-1+(1vk)×d′j

22、计算获取所述驾驶员的更新驾驶风格dj；其中，di-1为前一时刻的历史驾驶风格，d′j为基础驾驶风格。

23、在一种可能的设计中，所述根据多个所述历史驾驶风格和所述更新驾驶风格，通过预置驾驶风格过渡规则，获取所述驾驶员的当前驾驶风格，包括：

24、根据所述驾驶风格过渡规则中的预设时间窗，获取与所述预设时间窗对应的多个历史时刻的历史驾驶风格，并采用公式：

25、

26、计算获取所述驾驶员的当前驾驶风格di；其中，n为时间窗口，di-1为前一时刻的历史驾驶风格，di-n为前n时刻的历史驾驶风格，dj为更新驾驶风格。

27、在一种可能的设计中，车辆运行状态信息的获取，包括：

28、获取所述驾驶员的当前驾驶风格，并查询获取与所述当前驾驶风格和所述驾驶行为信息匹配的冲击度，以及通过多个预置传感器采集获取当前车速、当前加速度、电机扭矩输出信息和当前载重信息。

29、在一种可能的设计中，当前驾驶员的基础驾驶风格的获取，包括：

30、采集获取所述车辆的当前车速、制动踏板开度和加速踏板开度，并根据所述制动踏板开度，计算获取所述制动踏板对应的制动踏板开度变化率，以及根据加速踏板开度，计算获取所述加速踏板对应的加速踏板开度变化率；

31、根据所述车辆的当前车速、制动踏板开度、制动踏板开度变化率、加速踏板开度和加速踏板开度变化率，采用已训练的模糊聚类算法，获取当前驾驶员的基础驾驶风格，其中，所述基础驾驶风格包括非常保守、比较保守、中性合理、比较激进和非常激进。

32、第二方面，本技术提供一种控制装置，包括：

33、驾驶风格更新模块，用于获取当前驾驶员的基础驾驶风格，并根据已存储的多个历史驾驶风格，采用预置的驾驶风格更新算法，对所述基础驾驶风格进行更新，以获取所述驾驶员的当前驾驶风格；

34、寻优目标确定模块，用于实时监测获取所述驾驶员的驾驶行为信息，以确定与所述驾驶行为信息匹配的寻优目标，并根据所述车辆的运行状态信息和当前驾驶环境信息，获取所述车辆的能耗预测信息；

35、控制参数获取模块，用于基于所述与所述驾驶行为信息匹配的寻优目标，根据所述车辆的运行状态信息、当前驾驶环境信息、所述能耗预测信息和所述当前驾驶风格，采用多目标寻优算法，获取所述车辆的控制参数，以实现根据所述控制参数和所述驾驶行为信息对所述车辆进行控制。

36、第三方面，本技术提供一种车辆，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

37、所述存储器存储计算机执行指令；

38、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现上述控制方法。

39、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现上述控制方法。

40、本技术提供的一种车辆控制方法、控制装置、车辆及存储介质，该方法通过获取当前驾驶员的基础驾驶风格，并结合历史驾驶风格信息采用预置的驾驶风格更新算法进行更新，实现了对驾驶员行为模式的准确捕捉和动态适应，提升驾驶过程的个性化响应。实时监测驾驶行为信息并确定匹配的寻优目标，结合车辆运行状态和驾驶环境信息获取能耗预测，进一步优化了车辆的能源管理，实现了能效最大化。通过实时监测驾驶员的驾驶行为信息并结合多目标寻优算法调整车辆控制参数，能够更准确地预测和满足驾驶员的行驶需求，从而提供更加个性化和舒适的驾驶体验。控制参数的动态调整确保车辆响应与驾驶员的操作意图保持一致，增强了驾驶的直观感受和满意度。