[发明专利]可续航里程确定方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种可续航里程确定方法，其特征在于，所述方法包括：

基于目标资源的第一剩余量，获取第一可续航里程；

获取车辆的当前行驶速度、驾驶习惯数据、当前导航路线上路段的路况数据以及获取所述车辆的负载数据；

将所述当前行驶速度、所述驾驶习惯数据、所述路段的路况数据、所述负载数据以及所述第一可续航里程输入里程调整模型，输出第二可续航里程，所述里程调整模型基于与所述车辆同车型车辆的历史行驶数据训练得到；

当在任一资源补充场所开始进行资源补充时，获取所述目标资源的第二剩余量；

根据所述第二剩余量和所述第一剩余量，确定从所述车辆的实时定位位置到所述资源补充场所之间的资源消耗量；

根据所述资源消耗量和所述实时定位位置到所述资源补充场所之间的实际行驶距离，确定实际单位消耗量；

根据所述实际单位消耗量和预测单位消耗量，对所述第二可续航里程进行准确性检测，所述预测单位消耗量为所述第一剩余量和所述第二可续航里程的比值。

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述驾驶习惯数据包括：最近百公里资源消耗量、累计平均资源消耗量；

所述路况数据包括：路面坡度、路段拥堵数据以及路段的预计通过时间；

所述负载数据包括：所述车辆内空调的运行数据。

3.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述基于目标资源的第一剩余量，获取第一可续航里程之后，所述方法还包括：

获取实时天气数据，将所述实时天气数据输入所述里程调整模型。

4.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述里程调整模型的训练过程包括：

获取所述车型的样本数据，所述样本数据包括所述车型的多台车辆在行驶过程中的行驶速度、驾驶习惯数据、行驶路段的路况数据以及负载数据；

基于所述车型的样本数据，对初始线性回归模型进行训练，当训练得到的模型的准确率达到目标准确率时，将所述训练得到的模型作为所述里程调整模型。

5.根据权利要求1的方法，其特征在于，将所述当前行驶速度、所述驾驶习惯数据、所述路况数据、所述负载数据以及所述第一可续航里程输入里程调整模型，输出第二可续航里程之后，所述方法还包括：

当所述第二可续航里程低于目标里程时，根据所述车辆的实时定位位置进行查询，得到至少一个目标资源补充场所，每个目标资源补充场所与所述实时定位位置之间的路线距离小于所述第二可续航里程；

基于所述导航路线，显示查询到的资源补充场所。

6.根据权利要求5的方法，其特征在于，根据所述车辆的实时定位位置进行查询，得到至少一个目标资源补充场所，每个目标资源补充场所与所述实时定位位置之间的路线距离小于所述第二可续航里程包括：

根据所述车辆的实时定位位置进行查询，得到至少一个备选资源补充场所，每个备选资源补充场所位于所述实时定位位置的目标范围内；

根据所述实时定位位置和所述至少一个备选资源补充场所，获取多条行驶路线的路线距离，每条行驶路线用于指示所述实时定位位置与一个备选资源补充场所之间的导航路线；

删除路线距离超出所述第二可续航里程的备选资源补充场所，将剩余的备选资源补充场所作为所述至少一个目标资源补充场所。