本技术涉及车辆行程规划，尤其涉及一种车速规划方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术：
1、车速规划的核心目标是针对待规划的行程综合考虑多种要素为车辆生成一条满足多种约束条件的车速曲线。针对商用车物流运输场景的车速规划，整个行程的道路长度可能长达上千公里，而物流运输用户对于车速规划的求解效率具有较高的要求，以及对能耗要求和时效要求也有着重要的考虑，能耗要求是指希望整个行程车辆的能耗尽可能的低，时效要求是指整个行程所耗费的时长不能超过所要求的时长。
2、然而，目前车速规划的求解效率较低，且对能耗和时效的平衡不够好，难以满足商用车物流运输场景的要求。
技术实现思路
1、本技术提供一种车速规划方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决目前车速规划的求解效率较低，且对能耗和时效的平衡不够好，难以满足商用车物流运输场景的要求的技术问题。
2、第一方面，本技术实施例提供一种车速规划方法，所述车速规划方法包括：
3、获取预设数量的多组权重，其中每组权重包括能耗权重和时效权重，所述预设数量基于并行计算的算力确定，所述能耗权重和时效权重之和为1；
4、并行针对每组权重，使用多目标优化函数求解待规划行程的车速序列，得到每组权重对应的车速序列，所述多目标优化函数包括能耗目标函数和时效目标函数，能耗权重和时效权重分别为能耗目标函数和时效目标函数的权重；
5、计算每个车速序列对应的行程能耗和行程时长；
6、若存在小于预设要求时长的行程时长，则从小于预设要求时长的行程时长中选择最小行程能耗对应的车速序列作为待规划行程的推荐车速序列；
7、若不存在小于预设要求时长的行程时长，则选择最小行程时长对应的车速序列作为待规划行程的推荐车速序列。
8、可选的，在所述并行针对每组权重，使用多目标优化函数求解待规划行程的车速序列，得到每组权重对应的车速序列之前，包括：
9、建立多目标优化函数，所述多目标优化函数为：
10、；
11、其中，，
12、，
13、所述多目标优化函数的约束条件为：
14、；
15、其中，minj（）为取最小值函数，k为当前阶段，n为预测总步长，为车辆发动机的瞬时油耗，△s（k）为相邻两个阶段之间的距离，vk和vk+1与分别为第k和第k+1阶段的车辆车速，w1为能耗权重，w2为时效权重，λ为坡度类型的系数，α为待规划行程道路的坡度类型，为多项式i项和j项的系数，tk为第k阶段的发动机扭矩，nk为第k阶段的发动机转速，δ为旋转质量换算系数，m为车辆质量，r为车辆车轮的滚动半径，ik为第k阶段的车辆传动比，η为机械效率，cd为空气阻力系数，a为迎风面积，g为重力系数，f为摩擦系数，σk为第k阶段的道路坡度，tmin和tmax分别为最小发动机扭矩和最大发动机扭矩，vmin和vmax分别为最小车速和最大车速，vmin=0.9vaverage，vmax=1.1vaverage，vaverage=llength/treq，vaverage为待规划行程的平均车速，llength为待规划行程的总长度，treq为预设要求时长，nmin和nmax为最小发动机转速和最大发动机转速，amin和amax分别为最小加速度和最大加速度。
16、可选的，在所述并行针对每组权重，使用多目标优化函数求解待规划行程的车速序列，得到每组权重对应的车速序列之前，包括：
17、将待规划行程的道路按照坡度和坡长划分为多个分段；
18、所述并行针对每组权重，使用多目标优化函数求解待规划行程的车速序列，得到每组权重对应的车速序列包括：
19、并行针对每组权重，依次遍历待规划行程的道路的每个分段，针对每个分段，使用多目标优化函数求解得到每个分段的车速序列；
20、将每个分段的车速序列进行组合，得到每组权重对应的车速序列。
21、可选的，所述针对每个分段，使用多目标优化函数求解得到每个分段的车速序列包括：
22、针对每个分段，基于当前分段和下一分段的坡度和坡长，确定加减速策略；
23、基于确定的加减速策略调整多目标优化函数的约束条件，其中，调整多目标优化函数的约束条件包括调整最小加速度、最大加速度、最小车速及最大车速；
24、使用约束条件调整后的多目标优化函数求解得到每个分段的车速序列。
25、可选的，在得到待规划行程的推荐车速序列之后，包括：
26、获取求解过程中与推荐车速序列对应的车辆传动比序列；
27、针对车辆传动比序列中的每个车辆传动比，通过查找车辆传动比和车辆挡位的标定关系表，得到每个车辆传动比对应的车辆挡位，将每个车辆传动比对应的车辆挡位组成的序列作为推荐车辆挡位序列。
28、第二方面，本技术实施例提供了一种车速规划装置，所述车速规划装置包括：
29、获取模块，用于获取预设数量的多组权重，其中每组权重包括能耗权重和时效权重，所述预设数量基于并行计算的算力确定，所述能耗权重和时效权重之和为1；
30、并行计算模块，用于并行针对每组权重，使用多目标优化函数求解待规划行程的车速序列，得到每组权重对应的车速序列，所述多目标优化函数包括能耗目标函数和时效目标函数，能耗权重和时效权重分别为能耗目标函数和时效目标函数的权重；
31、行程计算模块，用于计算每个车速序列对应的行程能耗和行程时长；
32、第一选择模块，用于若存在小于预设要求时长的行程时长，则从小于预设要求时长的行程时长中选择最小行程能耗对应的车速序列作为待规划行程的推荐车速序列；
33、第二选择模块，用于若不存在小于预设要求时长的行程时长，则选择最小行程时长对应的车速序列作为待规划行程的推荐车速序列。
34、可选的，所述车速规划装置还包括建立模块，用于：
35、建立多目标优化函数，所述多目标优化函数为：
36、；
37、其中，，
38、，
39、所述多目标优化函数的约束条件为：
40、；
41、其中，minj（）为取最小值函数，k为当前阶段，n为预测总步长，为车辆发动机的瞬时油耗，△s（k）为相邻两个阶段之间的距离，vk和vk+1与分别为第k和第k+1阶段的车辆车速，w1为能耗权重，w2为时效权重，λ为坡度类型的系数，α为待规划行程道路的坡度类型，为多项式i项和j项的系数，tk为第k阶段的发动机扭矩，nk为第k阶段的发动机转速，δ为旋转质量换算系数，m为车辆质量，r为车辆车轮的滚动半径，ik为第k阶段的车辆传动比，η为机械效率，cd为空气阻力系数，a为迎风面积，g为重力系数，f为摩擦系数，σk为第k阶段的道路坡度，tmin和tmax分别为最小发动机扭矩和最大发动机扭矩，vmin和vmax分别为最小车速和最大车速，vmin=0.9vaverage，vmax=1.1vaverage，vaverage=llength/treq，vaverage为待规划行程的平均车速，llength为待规划行程的总长度，treq为预设要求时长，nmin和nmax为最小发动机转速和最大发动机转速，amin和amax分别为最小加速度和最大加速度。
42、可选的，所述车速规划装置还包括道路划分模块，用于：
43、将待规划行程的道路按照坡度和坡长划分为多个分段；
44、并行计算模块，用于：
45、并行针对每组权重，依次遍历待规划行程的道路的每个分段，针对每个分段，使用多目标优化函数求解得到每个分段的车速序列；
46、将每个分段的车速序列进行组合，得到每组权重对应的车速序列。
47、第三方面，本技术实施例提供了一种车速规划设备，所述车速规划设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的车速规划程序，其中所述车速规划程序被所述处理器执行时，实现如上述所述的车速规划方法的步骤。
48、第四方面，本技术实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有车速规划程序，其中所述车速规划程序被处理器执行时，实现如上述所述的车速规划方法的步骤。
49、本技术实施例提供的技术方案带来的有益效果包括：
50、本技术实施例中，获取预设数量的多组权重，其中每组权重包括能耗权重和时效权重，所述预设数量基于并行计算的算力确定，所述能耗权重和时效权重之和为1；并行针对每组权重，使用多目标优化函数求解待规划行程的车速序列，得到每组权重对应的车速序列，所述多目标优化函数包括能耗目标函数和时效目标函数，能耗权重和时效权重分别为能耗目标函数和时效目标函数的权重；计算每个车速序列对应的行程能耗和行程时长；若存在小于预设要求时长的行程时长，则从小于预设要求时长的行程时长中选择最小行程能耗对应的车速序列作为待规划行程的推荐车速序列；若不存在小于预设要求时长的行程时长，则选择最小行程时长对应的车速序列作为待规划行程的推荐车速序列。通过本技术实施例，多组能耗权重和时效权重的具体数值，可根据用户对能耗和时效的重要性要求灵活进行设定，预设数量基于并行计算的算力确定，如并行计算的算力更高，预设数量可以设置的更大，从而可以在更多求解出的车速序列中做出更优的选择，通过针对每组权重，并行的进行车速规划的求解计算，尤其对于整个行程的道路长度可能长达上千公里的车速规划，可以快速的求解得到多个车速序列，进而针对多个车速序列对应的行程能耗和行程时长，在行程时长能够满足要求时优选最小能耗对应的车速序列，在行程时长均不满足要求时优选最小行程时长对应的车速序列，从而在基于用户对能耗和时效的重要性要求的基础上，通过并行计算高效的求解出多个车速序列，并结合能耗和时效的优选规则最终确定待规划行程的推荐车速序列，从而能够更好的满足商用车物流运输场景的要求。