[发明专利]分段式纵向车速规划方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明属于车辆技术领域，公开了一种分段式纵向车速规划方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标车辆的行驶环境信息、行驶参数信息、车况信息以及行驶道路的道路状态信息；根据道路状态信息对行驶道路上的目标路线进行分段，得到第一分段路线；根据行驶环境信息、道路状态信息以及行驶参数信息通过预设多层前馈神经网络模型得到对应的目标时间惩罚因子；基于目标时间惩罚因子确定预设动态规划优化策略；基于行驶环境信息、道路状态信息、车况信息及第一分段路线通过预设动态规划优化策略得到目标分段速度轨迹，以使目标车辆根据目标分段速度轨迹行驶。通过上述方式，对车辆进行分段速度规划，实现了速度规划的实时性和全局最优性。

技术领域

本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种分段式纵向车速规划方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

现有的车速规划方法大概有两种：一种是基于滚动时域优化的车速规划方法，该方法通过缩短速度规划的路径长度的方式减少计算的时间，为了适应汽车周围行驶环境的变化，不断更新最新的优化结果供汽车实施。另一种是基于全局优化算法的车速规划方法，该方法可以根据获取的行驶环境信息规划出起点到终点的全程的速度，但是这两种方法不能够保证规划出的速度轨迹是具有实时性且最优的。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种分段式纵向车速规划方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术车速规划不能够保证速度轨迹既具有实时性又具有最优经济性的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种分段式纵向车速规划方法，所述方法包括以下步骤:

获取目标车辆的行驶环境信息、行驶参数信息、车况信息以及行驶道路的道路状态信息；

根据所述道路状态信息对所述行驶道路上的目标路线进行分段，得到第一分段路线；

根据所述行驶环境信息、道路状态信息以及行驶参数信息通过预设多层前馈神经网络模型得到对应的目标时间惩罚因子；

基于所述目标时间惩罚因子确定对应的预设动态规划优化策略；

基于所述行驶环境信息、道路状态信息、车况信息及第一分段路线通过预设动态规划优化策略得到目标分段速度轨迹，以使所述目标车辆根据所述目标分段速度轨迹行驶。

可选地，所述获取目标车辆的行驶环境信息、行驶参数信息、车况信息以及行驶道路的道路状态信息，包括：

发送信息获取指令，以使目标云端反馈所述目标车辆周边的行驶环境信息；

获取所述目标车辆对应的行驶道路的道路状态信息、行驶参数信息以及车况信息，所述车况信息包括目标车辆能耗信息和目标车辆冲击度信息。

可选地，所述根据所述行驶环境信息、道路状态信息以及行驶参数信息通过预设多层前馈神经网络模型得到对应的目标时间惩罚因子之前，还包括：

获取预设数据库中的训练行驶环境信息、训练道路状态信息以及训练车辆行驶参数信息；

根据所述训练行驶环境信息、训练道路状态信息以及训练车辆行驶参数信息通过初始动态规划策略确定对应的初始时间惩罚因子；

构建时间惩罚因子数据库；

根据所述初始时间惩罚因子以及时间惩罚因子数据库对初始多层前馈神经网络模型进行训练，得到预设多层前馈神经网络模型。

可选地，所述基于所述行驶环境信息、道路状态信息、车况信息及第一分段路线通过预设动态规划优化策略得到目标分段速度轨迹，包括：

基于所述行驶环境信息、所述道路状态信息以及车况信息通过预设动态规划优化策略得到所述第一分段路线的局部分段速度轨迹；