[发明专利]一种续驶里程预测方法及装置

权利要求书

1.一种续驶里程预测方法，应用于车载终端，其特征在于，包括：

获取第一预测模型；

利用所述第一预测模型获得第一续驶里程预测值；

当所述第一续驶里程预测值不满足第一预设要求时，对所述第一预测模型进行调整，得到第二预测模型；

利用所述第二预测模型预测续驶里程。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述第一预测模型进行调整，得到第二预测模型之前，所述方法还包括：

基于面向服务的架构SOA，与目标域建立服务订阅和发布关系；

其中，所述目标域包括以下域中的一个或者多个：底盘域，车身域，辅助驾驶域，信息娱乐域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述与目标域建立服务订阅和发布关系，包括：

当在服务管理中间件完成注册后，向所述服务管理中间件发送辅助驾驶服务订阅请求，所述辅助驾驶服务订阅请求用于从所述目标域订阅所述目标域的可用计算资源的信息；

接收所述目标域发送的服务发布消息，所述服务发布消息包括所述目标域的可用计算资源的信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第一预测模型进行调整，得到第二预测模型，包括：

获取可用计算资源，其中，所述可用空闲计算资源包括本域的可用计算资源或所述目标域的可用计算资源；

若所述可用计算资源满足第二预设要求，则利用所述可用计算资源进行模型训练，得到所述第二预测模型；

若所述可用计算资源不满足所述第二预设要求，则从云端获取所述第二预测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若所述可用计算资源满足第二预设要求，则利用所述可用计算资源进行模型训练，得到所述第二预测模型，包括：

若本域的可用计算资源满足所述第二预设要求，则利用本域的可用计算资源进行模型训练，得到所述第二预测模型；

若所述目标域的可用计算资源满足所述第二预设要求，则向所述目标域发送训练数据并从所述目标域获得所述第二预测模型，其中，所述目标域根据所述训练数据进行模型训练，得到所述第二预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若利用本域的可用计算资源进行模型训练，得到所述第二预测模型，或者，向所述目标域发送训练数据并从所述目标域获得所述第二预测模型，所述利用所述第二预测模型预测续驶里程，包括：

若在第一预设时间内成功得到了所述第二预测模型，则利用所述第二预测模型预测续驶里程。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若在所述第一预设时间内未成功获得所述第二预测模型，则从云端获取所述第二预测模型。

8.根据权利要求4或7所述的方法，其特征在于，所述从云端获取所述第二预测模型，包括：

向所述云端发送模型获取请求；

接收所述云端根据所述模型获取请求发送的模型参数，并根据所述模型参数进行模型更新，得到所述第二预测模型，其中，所述模型参数与所述车载终端所处的车辆的行驶场景对应。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用所述第二预测模型预测续驶里程之后，所述方法还包括：

确定利用所述第二预测模型获得的第二续驶里程预测值是否满足所述第一预设要求；

当所述第二续驶里程预测值满足所述第一预设要求时，利用所述第二预测模型预测续驶里程；

当所述第二续驶里程预测值不满足所述第一预设要求时，若所述第一预测模型是从云端获取的，则利用所述第一预测模型预测续驶里程；当所述第二续驶里程预测值不满足所述第一预设要求时，若所述第一预测模型不是从云端获取的，则从云端获取预测模型。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述第二续驶里程预测值满足所述第一预设要求时，向所述云端发送所述第二预测模型的模型参数。