[发明专利]一种基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法

说明书

本发明公开一种基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法，涉及自动驾驶技术领域，包括：获取汽车关联的实时数据；实时数据包括若干子类别数据；根据预设规则分别对各子类别数据进行强规则过滤：子类别数据不满足预设规则则生成相应的第一控制指令，以控制汽车不开启定速巡航功能；子类别数据满足预设规则，将实时数据输入定速巡航推荐模型中进行预测，得到开启定速巡航功能的预测概率值；在预测概率值表示当前适合开启定速巡航功能时生成第二控制指令，以控制汽车自动开启定速巡航功能，以及在预测概率值表示当前不适合开启定速巡航时生成第三控制指令，以控制汽车不开启定速巡航功能。本发明预测精度高，且具有更高的安全性和稳定性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法。

背景技术

定速巡航是安装在汽车中能够控制车辆行驶速度的装置，其能按司机要求的速度合开关之后，不用踩油门踏板就自动地保持车速，使车辆以固定的速度行驶。采用了这种装置，当在高速公路上长时间行车后，司机就不用再去控制油门踏板，减轻了疲劳，同时减少了不必要的车速变化，可以节省燃料。现有的定速巡航开启是需要司机手动操作，按下按钮的。

现有技术中，由于汽车的定速巡航功能的开启需要司机自动操作，现目前的汽车电子系统并不能根据驾驶员以及汽车的现有状况做到实时的、个性化的推荐和提醒，司机也许会忘记本车配备该功能，汽车电子系统缺乏人性化、智能化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

提供一种基于梯度提升树的汽车定速巡航推荐方法，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，以控制所述所述汽车不开启所述定速巡航功能。

作为本发明的一种优选方案，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。

作为本发明的一种优选方案，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。

作为本发明的一种优选方案，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。