[发明专利]用于选择车辆行驶路线的方法和装置

权利要求书

1.一种用于选择车辆(200)行驶路线的方法(100)，其中，所述方法(100)具有以下步骤：

预测步骤(110)，使用路线的路段数据(225)和所述车辆(200)的所获取的或所估计的实际车辆数据(215)为所述路线的至少一个路线区段预测所述车辆(200)的在驶过可选择的路线时数值可动态变化的车辆数据(215)，以产生预测车辆数据(233)，其中，所述预测车辆数据具有用于能选择的路线的至少一个路线区段的车辆数据的预测值；和

评估步骤(120)，使用所述预测车辆数据(233)对所述路线进行评估，以产生路线评估结果(245)，用以根据所述路线评估结果(245)选择包含所述至少一个路线区段的路线，

在所述预测步骤(110)中使用动态预测模型预测所述车辆数据(215)，其中，对在所述车辆(200)行驶期间获取的实际车辆数据(215)进行评估，以调整所述预测车辆数据(233)，当在所述预测车辆数据(233)和经过调整的预测车辆数据之间的偏差超过阈值时，使用所述经过调整的预测车辆数据重复所述路线的评估步骤(120)。

2.根据权利要求1所述的方法(100)，其特征在于，其中在所述预测步骤(110)中使用所述路线的长度、速度曲线、坡度曲线、高度曲线和/或气候条件作为所述路线的路段数据(225)来预测牵引电池的充电状态、内燃机的发动机温度、油箱液面高度和/或至少一个胎压作为车辆数据(215)。

3.根据权利要求1或2所述的方法(100)，其特征在于，在所述评估步骤(120)中使用所述预测车辆数据(233)对所述至少一个路线区段的路段数据(225)适用的适用程度来评估所述路线。

4.根据权利要求1或2所述的方法(100)，其特征在于，在所述预测步骤(110)中使用静态预测模型预测所述车辆数据(215)。

5.根据权利要求1或2所述的方法(100)，其特征在于，在所述预测步骤(110)中使用自学习预测模型预测所述车辆数据(215)，其中，为了匹配所述自学习预测模型将在所述车辆(200)行驶期间获取的实际车辆数据(215)与预测车辆数据(233)相比较。

6.根据权利要求1或2所述的方法(100)，其特征在于，在所述评估步骤(120)中使用所述预测车辆数据(233)和所述路线的路段数据(225)计算所述路线的成本函数，以产生所述路线评估结果(245)。

7.一种用于选择车辆(200)行驶路线的装置(230)，其中，所述装置(230)具有以下特征：

预测设备(232)，其用于使用路线的路段数据和所述车辆(200)的所获取的或所估计的实际车辆数据(215)为所述路线的至少一个路线区段预测所述车辆(200)的在驶过可选择的路线时数值可动态变化的车辆数据(215)，以产生预测车辆数据(233)，其中，所述预测车辆数据具有用于能选择的路线的至少一个路线区段的车辆数据的预测值；以及

评估设备(234)，其用于使用所述预测车辆数据(233)对所述路线进行评估，以产生路线评估结果(245)，用以根据所述路线评估结果(245)选择包括所述至少一个路线区段的路线，

在所述预测设备(232)中使用动态预测模型预测所述车辆数据(215)，其中，对在所述车辆(200)行驶期间获取的实际车辆数据(215)进行评估，以调整所述预测车辆数据(233)，当在所述预测车辆数据(233)和经过调整的预测车辆数据之间的偏差超过阈值时，使用所述经过调整的预测车辆数据在评估设备(234)中重复对所述路线的评估。