[发明专利]一种基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法有效
申请号: | 201911398812.5 | 申请日: | 2019-12-30 |
公开(公告)号: | CN111071250B | 公开(公告)日: | 2021-03-16 |
发明(设计)人: | 黄家水;刘雨微;唐永亮 | 申请(专利权)人: | 青岛创新奇智科技集团有限公司 |
主分类号: | B60W30/14 | 分类号: | B60W30/14;B60W50/00 |
代理公司: | 广州鼎贤知识产权代理有限公司 44502 | 代理人: | 刘莉梅 |
地址: | 266200 山东省青岛市即墨区经*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 梯度 提升 汽车 巡航 推荐 方法 | ||
1.一种基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法,其特征在于,包括一预先生成定速巡航推荐模型的过程,具体包括以下步骤:
步骤A1,获取汽车的行驶数据;
步骤A2,对所述行驶数据进行数据预处理,得到经数据预处理后的预处理行驶数据;
步骤A3,以所述预处理行驶数据作为梯度提升树网络的输入,训练形成一定速巡航推荐模型并存储;
还包括一汽车定速巡航推荐方法,具体包括以下步骤:
步骤S1,获取汽车关联的实时数据;
所述实时数据包括若干子类别数据;
步骤S2,根据预设规则分别对各所述子类别数据进行强规则过滤:
若所述子类别数据满足所述预设规则,则转向步骤S3;
若所述子类别数据不满足所述预设规则,则生成相应的第一控制指令,以控制所述汽车不开启定速巡航功能,随后返回所述步骤S1;
步骤S3,将所述步骤S1中获取的所述实时数据输入所述定速巡航推荐模型中进行预测,得到开启所述定速巡航功能的预测概率值;
步骤S4,在所述预测概率值表示当前适合开启定速巡航功能时生成相应的第二控制指令,以控制所述汽车自动开启所述定速巡航功能,以及在所述预测概率值表示当前不适合开启定速巡航时生成相应的第三控制指令,以控制所述汽车不开启所述定速巡航功能。
2.根据权利要求1所述的基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法,其特征在于,所述数据预处理包括对所述行驶数据进行数据清洗,和/或特征筛选,和/或归一化。
3.根据权利要求1所述的基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法,其特征在于,所述巡航推荐模型的训练过程中,采用对数似然损失函数表征预测概率值与真实概率值之间的差值。
4.根据权利要求1所述的基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法,其特征在于,所述步骤S2中,所述子类别数据为当前驾驶时间,则所述预设规则为预设时间段;
所述当前驾驶时间不在所述预设时间段内,则生成相应的所述第一控制指令,以控制所述汽车不开启定速巡航功能。
5.根据权利要求1所述的基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法,其特征在于,所述步骤S2中,所述子类别数据为当前天气数据,则所述预设规则为预设天气条件;
所述当前天气数据不满足所述预设天气条件,则生成相应的所述第一控制指令,以控制所述汽车不开启定速巡航功能。
6.根据权利要求1所述的基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法,其特征在于,所述步骤S2中,所述子类别数据为当前路况数据,则所述预设规则为预设路况条件;
所述当前路况数据不满足所述预设路况条件,则生成相应的所述第一控制指令,以控制所述汽车不开启定速巡航功能。
7.根据权利要求1所述的基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法,其特征在于,所述步骤S2中,所述子类别数据为当前车速,则所述预设规则为预设车速范围;
所述当前车速不在所述预设车速范围内,则生成相应的所述第一控制指令,以控制所述汽车不开启定速巡航功能。
8.根据权利要求1所述的基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法,其特征在于,所述步骤S2中,所述子类别数据为所述汽车的防抱死制动系统的当前激活状态,则所述预设规则为未被激活状态;
所述当前激活状态不为所述未被激活状态,则生成相应的所述第一控制指令,以控制所述汽车不开启定速巡航功能。
9.根据权利要求1所述的基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法,其特征在于,所述步骤S2中,所述子类别数据为所述汽车的制动踏板的当前状态数据,则所述预设规则为故障状态;
所述当前状态数据为所述故障状态,则生成相应的所述第一控制指令,以控制所述汽车不开启定速巡航功能。
10.根据权利要求1所述的基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法,其特征在于,所述步骤S2中,所述子类别数据为连续行驶状态,则所述预设规则为连续行驶条件;
所述连续行驶状态不满足所述连续行驶条件,则生成相应的所述第一控制指令,以控制所述汽车不开启定速巡航功能。
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