[发明专利]辅助驾驶方法、系统、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种辅助驾驶方法，其特征在于，所述辅助驾驶方法包括：

采用实车行驶的大数据对预设模型进行模型训练操作以获取驾驶模式分类模型；

将所述驾驶模式分类模型发送至车辆的控制模块中，以使得所述车辆的控制模块根据所述驾驶模式分类模型和自身在预设时长内的行驶信息获取驾驶模式控制信息并进行响应。

2.如权利要求1所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述行驶信息包括车速信息、加速度信息及加速功率信息。

3.如权利要求2所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述采用实车行驶的大数据对预设模型进行模型训练操作以获取驾驶模式分类模型的步骤之前，包括：

采集实车通过T-BOX发送的实车行驶信息；

对所述实车行驶信息进行数据处理操作以更新所述实车行驶信息，所述数据处理操作包括数据脱敏和/或数据清洗；

根据更新后的实车行驶信息获取所述实车行驶的大数据。

4.如权利要求2所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述采用实车行驶的大数据对预设模型进行模型训练操作以获取驾驶模式分类模型的步骤中，包括：

采用所述实车行驶的大数据对两个聚类模型分别进行模型训练以获取所述驾驶模式分类模型。

5.如权利要求4所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述采用所述实车行驶的大数据对两个聚类模型分别进行模型训练以获取所述驾驶模式分类模型的步骤中，包括：

从所述实车行驶的大数据中的选取出行信息；

将所述出行信息中的车速数据按照预设的划分规则进行统计操作以形成车速分布统计；

将所述车速分布统计中的分布参数作为特征；

使用第一聚类模型对所有特征进行模型训练以得到工况分类结果，所述工况分类结果包括拥堵工况、低速工况、中速工况和/或高速工况。

6.如权利要求5所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述使用第一聚类模型对所有特征进行模型训练以得到工况分类结果的步骤之后，包括：

根据所述工况分类结果中的每一类工况获取相应的加速度信息和加速功率信息；

根据每一类工况对应的加速度信息获取平均加速度作为第一特征值；

根据每一类工况对应的加速功率信息获取平均加速功率作为第二特征值；

使用第二聚类模型对所述第一特征值和所述第二特征值进行模型训练以得到模式分类结果，所述模式分类结果包括节能模式、正常模式和/或运动模式。

7.如权利要求6所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述根据每一类工况对应的加速度信息获取平均加速度作为第一特征值的步骤中，包括：

获取每一类工况对应的加速度信息中的所有大于参考加速度值的加速度以得到特征加速度信息；

根据所述特征加速度信息进行平均值计算操作以获取所述平均加速度；

所述根据每一类工况对应的加速功率信息获取平均加速功率作为第二特征值的步骤中，包括：

根据每一类工况对应的加速功率信息和所述特征加速度信息获取特征加速功率信息；

根据所述特征加速功率信息进行平均值计算操作以获取所述平均加速特征值。

8.一种辅助驾驶系统，其特征在于，所述辅助驾驶系统包括：服务器及车辆；

所述服务器，用于采用实车行驶的大数据进行模型训练操作以获取驾驶模式分类模型，并将所述驾驶模式分类模型发送至车辆；

所述车辆，用于存储所述驾驶模式分类模型，以根据所述驾驶模式分类模型和自身在预设时长内的行驶信息获取驾驶模式控制信息并进行响应。

9.一种服务器，其特征在于，包括存储器和处理器；

所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1-7中任一项所述的辅助驾驶方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的辅助驾驶方法的步骤。