[发明专利]基于齿轮的车辆载荷推断系统

权利要求书

1.一种收集用于训练在自动驾驶车辆中使用的载荷推断模型的数据的计算机实施的方法，所述方法包括：

记录在一段道路上手动驾驶多个时间段的所述自动驾驶车辆的驾驶统计数据；

使用位于所述自动驾驶车辆上的外部传感器记录所述自动驾驶车辆在所述多个时间段中的每个期间的总重量；以及

从所述驾驶统计数据中提取所述自动驾驶车辆的多个特征，包括在从第一档位换档至第二档位之前的第一时间时的一个或多个特征，以及在所述换档之后的第二时间时的一个或多个特征，其中，所述多个特征用于训练所述载荷推断模型。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

通过从所记录的所述自动驾驶车辆的总重量中减去所述自动驾驶车辆的净重来计算所述自动驾驶车辆上的载荷的重量。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

使用所记录的特征和所述自动驾驶车辆在所述多个时间段中的每个时间段的总重量来训练所述载荷推断模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述换档之后在所述第二时间时的所述一个或多个特征包括所述第二档位。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一时间与所述第二时间之间的间隔对应于完成所述换档所花费的时间。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述自动驾驶车辆的总重量在所述多个时间段中的每个时间段中增加固定的载荷重量。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述载荷推断模型是神经网络模型。

8.一种存储有指令的非暂时性机器可读介质，其中，所述指令用于收集用于训练在自动驾驶车辆中使用的载荷推断模型的数据，所述指令在由处理器执行时致使所述处理器执行操作，所述操作包括：

记录在一段道路上手动驾驶多个时间段的所述自动驾驶车辆的驾驶统计数据；

使用位于所述自动驾驶车辆上的外部传感器记录所述自动驾驶车辆在所述多个时间段中的每个期间的总重量；以及

从所述驾驶统计数据中提取所述自动驾驶车辆的多个特征，包括在从第一档位换档至第二档位之前的第一时间时的一个或多个特征，以及在所述换档之后的第二时间时的一个或多个特征，其中，所述多个特征用于训练所述载荷推断模型。

9.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述操作还包括：

通过从所记录的所述自动驾驶车辆的总重量中减去所述自动驾驶车辆的净重来计算所述自动驾驶车辆上的载荷的重量。

10.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述操作还包括：

使用所记录的特征和所述自动驾驶车辆在所述多个时间段中的每个时间段的总重量来训练所述载荷推断模型。

11.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，在所述换挡之前在所述第一时间时的所述一个或多个特征包括所述自动驾驶车辆在所述第一时间时的速度、在所述第一时间发出的驾驶命令以及在所述第一时间时的加速度或减速度。

12.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，在所述换档之后在所述第二时间时的所述一个或多个特征包括第二档位。

13.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述第一时间与所述第二时间之间的间隔对应于完成所述换档所花费的时间。

14.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述自动驾驶车辆的总重量在所述多个时间段中的每个时间段中增加固定的载荷重量。

15.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述载荷推断模型是神经网络模型。