[发明专利]电动车辆续航里程测量方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开电动车辆续航里程测量方法、电子设备及存储介质，方法包括：获取电动车辆的历史行车数据、以及与历史行车数据对应的历史续航里程，行车数据至少包括电动车辆的剩余电量；以历史行车数据为输入对象，以历史续航里程为监督对象，训练生成预估模型，预估模型的输入为当前行车数据，预估模型的输出为预估续航里程；获取电动车辆的当前行车数据；将当前行车数据输入经过训练的预估模型，从预估模型得到关于当前行车数据的预估续航里程；显示预估续航里程。本发明通过对预估模型进行训练，根据电动车辆的行车数据来预估续航里程，来获得更准确的电动车的剩余里程，从而可以提高续航里程显示的准确度，进而提高用户体验。

技术领域

本发明涉及电动车辆相关技术领域，特别是一种电动车辆续航里程测量方法、电子设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着社会环保意识的增强，电动车辆作为绿色低碳的出行工具而广受欢迎。

然而，发明人在实现本发明的过程中发现，在使用电动车辆时，经常会出现续航里程不准确的问题。电动车辆续航里程不准确主要包括2种场景：一种是车辆点火前，用户通过APP查看到的车辆续航里程与点火后仪表显示的续航里程不一致的情况；另一种是车辆点火后实际只行驶了2km，但是仪表盘显示的续航里程少掉了5km的情况。目前的方法是预估的剩余里程乘以衰减因子，但是并不准确。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术存在电动车辆续航里程预估不准确的技术问题，提供一种电动车辆续航里程测量方法、电子设备及存储介质。

本发明提供一种电动车辆续航里程测量方法，包括：

获取电动车辆的历史行车数据、以及与所述历史行车数据对应的历史续航里程，所述行车数据至少包括电动车辆的剩余电量；

以所述历史行车数据为输入对象，以所述历史续航里程为监督对象，训练生成预估模型，所述预估模型的输入为当前行车数据，所述预估模型的输出为预估续航里程；

获取电动车辆的当前行车数据；

将所述当前行车数据输入经过训练的预估模型，从所述预估模型得到关于所述当前行车数据的预估续航里程；

显示所述预估续航里程。

进一步的，所述获取电动车辆的历史行车数据、以及与所述历史行车数据对应的历史续航里程，具体包括：

获取电动车辆的历史行车数据，对于任一历史剩余电量，获取在该历史剩余电量之后到电池电量达到预设电量值之前，电动车辆实际行驶的里程作为与该历史剩余电量对应的历史续航里程。

更进一步的，所述行车数据还包括至少一种状态数据；

所述当前行车数据包括电动车辆的当前剩余电量、以及当前状态数据；

所述历史行车数据包括历史剩余电量、以及对应的历史状态数据；

所述获取电动车辆的历史行车数据、以及与所述历史行车数据对应的历史续航里程，具体包括：

获取电动车辆的历史行车数据，对于任一历史剩余电量，获取在该历史剩余电量之后到电池电量达到预设电量值之前，电动车辆实际行驶的里程作为与该历史剩余电量对应的历史续航里程，获取在该历史剩余电量之后到电池电量达到预设电量值之前，同一状态数据的综合值作为与该历史剩余电量对应的历史状态数据。

再进一步的，所述状态数据的综合值为：在该历史剩余电量之后到电池电量达到预设电量值之前，同一状态数据的平均值或加权值。

再进一步的，所述状态数据包括：车速数据、车身质量数据、电池温度数据、环境数据、道路数据、驾驶习惯数据、电池寿命数据、电池老化程度数据、和/或电池放电率数据。

再进一步的，所述道路数据包括路况指数、和/或拥堵指数。