[发明专利]一种续驶里程预测方法及装置

说明书

本申请公开了一种续驶里程预测方法及装置，涉及数据处理技术领域，以提高对续驶里程进行预测的准确性。该方法包括：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。本申请实施例可提高对续驶里程进行预测的准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种续驶里程预测方法及装置。

背景技术

近年来，电动汽车市场飞速增长。其中，纯电动车是最主要的销售车型。纯电动汽车的续驶里程是电动汽车产品销售的最重要特点之一，也在实际使用过程中直接影响用户的体验。

目前可采用NEDC(New European Driving Cycle，新欧洲驾驶周期)预测续驶里程。但这一标准规定的测试工况与城市实际的用车情况偏离较远。在实际过程中，续驶里程进一步受汽车自身运行的情况(如整车质量、速度、是否开窗、是否开空调制冷加热等)和所处环境(如温度、湿度、海拔高度等)的影响而发生变化。

现有技术CN111806239A提供了一种电动车辆续驶里程测量方法。根据其记载，可根据车辆测试功耗、出厂建立好的电量剩余水平与续驶里程的对应关系，查表获得续驶里程，且不支持OTA(Over-the-Air Technology，空中下载技术)的车辆无法更新上述对应关系。现有技术还提出了可以基于机器学习提高续驶里程预测精度的方法。

但是，在使用现有技术提供的续驶里程的预测方法进行预测时，一旦出现预测不准确时，无法进行调整，从而影响了对续驶里程预测的准确性。

发明内容

本申请实施例提供一种续驶里程预测方法及装置，以提高对续驶里程进行预测的准确性。

第一方面，本申请实施例提供了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。

其中，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SOA(Service Oriented Architecture，面向服务的架构)，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。

其中，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。

其中，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。

其中，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：