[发明专利]辅助驾驶方法、系统、服务器及存储介质在审

专利信息
申请号: 202010276248.6 申请日: 2020-04-09
公开(公告)号: CN111613076A 公开(公告)日: 2020-09-01
发明(设计)人: 蒋忠林;陈勇 申请(专利权)人: 吉利汽车研究院(宁波)有限公司;浙江吉利控股集团有限公司
主分类号: G08G1/0962 分类号: G08G1/0962;G07C5/08;H04L29/08
代理公司: 上海波拓知识产权代理有限公司 31264 代理人: 孙燕娟
地址: 315336 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 辅助 驾驶 方法 系统 服务器 存储 介质
【说明书】:

发明属于车辆技术领域,涉及辅助驾驶方法、系统、服务器及存储介质,其中,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。将驾驶模式分类模型发送至车辆的控制模块中,以使得车辆的控制模块根据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。因此,本发明采用大众的或用户自己的实车行驶的大数据训练驾驶模式分类模型,从而车辆可以根据该驾驶模式分类模型和当前的驾驶情况自动识别出大众的驾驶风格或者用户自己的驾驶风格以智能化的进行驾驶模式的切换,故而,本发明不仅能够满足用户的驾驶需求,还能够保障行车安全,此外还能够实现简化车辆驾驶操作的目的。

技术领域

本发明涉及车辆技术领域,特别是涉及一种辅助驾驶方法、辅助驾驶系统、服务器及计算机可读存储介质。

背景技术

随着经济和科技的发展,汽车的保有量不断增加,通常家用汽车是人们出行的首选交通工具。目前,大部分汽车通常会设置有几种驾驶模式以供驾驶员选择,例如节能驾驶模式、正常驾驶模式、运动驾驶模式等等,驾驶员可以根据自己的驾驶需求选择某一驾驶模式来驾驶车辆,例如,车辆处于节能驾驶模式,当驾驶员需要更强的动力输出时,驾驶员可以切换至运动驾驶模式来驾驶车辆。

但是,传统的驾驶模式的切换,通常需要驾驶员自己的驾驶意图进行手动切换操作,例如分出手来调节按钮或旋钮以切换驾驶模式,因此,在驾驶车辆时不仅会让驾驶员分心,还不符合车辆驾驶简单化的发展趋势。

针对以上问题,本领域技术人员一直在寻求解决方法。

前面的叙述在于提供一般的背景信息,并不一定构成现有技术。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于,针对上述现有技术的缺陷,提供了辅助驾驶方法、辅助驾驶系统、服务器及计算机可读存储介质,以实现智能化的驾驶模式切换,不仅能够保障行驶安全,还能够使得车辆驾驶更加简便。

本发明提供一种辅助驾驶方法,该辅助驾驶方法包括: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。将驾驶模式分类模型发送至车辆的控制模块中,以使得车辆的控制模块根据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。

进一步地,行驶信息包括车速信息、加速度信息及加速功率信息。

进一步地,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。对实车行驶信息进行数据处理操作以更新实车行驶信息,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实车行驶的大数据。

进一步地,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驾驶模式分类模型。

进一步地,采用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驾驶模式分类模型的步骤中,包括:从实车行驶的大数据中的选取出行信息。将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,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。

进一步地,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第一特征值和第二特征值进行模型训练以得到模式分类结果,模式分类结果包括节能模式、正常模式和/或运动模式。

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