[发明专利]一种车辆数据处理方法及装置

说明书

本申请公开了一种车辆数据处理方法及装置，首先，获取所述智能车辆的车辆数据；然后，按照所述车辆数据的类型，确定所述车辆数据对应的算法模型；其中，所述算法模型为云端根据所述智能车辆的历史车辆数据训练的模型，并将训练完成的模型作为算法模型发送给所述车机端；最后，将所述车辆数据输入到所述算法模型中，获得实时预测结果。由此，通过将现有技术中在云端训练算法模型和通过算法模型进行预测剥离开来，从而实现在云端训练算法模型，在车机端通过算法模型进行预测。由于车辆数据无需再实时上传到云端，网络中断或者网络信号较差等情况均不会影响车机端获得实时预测结果，从而提高智能车辆的舒适性和安全性。

技术领域

本发明涉及智能车辆技术领域，尤其是涉及一种车辆数据处理方法及装置。

背景技术

智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术。目前对智能车辆的研究主要致力于提高车辆的舒适性、安全性等。

现有技术中，智能车辆的车机端在采集车辆数据后，智能车辆的车机端将采集的车辆数据通过网络实时上传到云端，云端根据车辆数据和预先存储在云端的算法模型获得实时预测结果，再将实时预测结果通过协议返回给智能车辆的车机端，以便智能车辆使用。

但是当断网或者网络信号较差情况下，智能车辆的车机端上传数据给云端时，可能会出现无法及时上传数据或者数据丢失等情况，导致云端无法进行实时预测或者预测不准确，从而无法为智能车辆提供实时预测结果，进而导致智能车辆的乘车用户舒适性较差，甚至出现安全问题。

发明内容

针对上述问题，本申请提供种车辆数据处理方法及装置，能够为智能车辆提供实时预测结果，从而提高智能车辆乘车用户的舒适性和安全性。

一方面，本申请提供一种车辆数据处理方法，应用于智能车辆的车机端，包括：

获取所述智能车辆的车辆数据；

按照所述车辆数据的类型，确定所述车辆数据对应的算法模型；其中，所述算法模型为云端根据所述智能车辆的历史车辆数据训练的模型，并将训练完成的模型作为算法模型发送给所述车机端；

将所述车辆数据输入到所述算法模型中，获得实时预测结果。

可选的，所述方法还包括：

将所述车辆数据定期上传至所述云端，以便所述云端根据所述车辆数据调整所述算法模型；

接收所述云端发送的调整后的算法模型；

将所述算法模型更新为所述调整后的算法模型。

可选的，所述云端将算法模型发送给所述车机端，包括：

所述云端将所述算法模型发送给边缘服务器；所述边缘服务器为所述智能车辆所属区域对应的所述云端的下属服务器；

所述边缘服务器将所述算法模型发送给所述车机端。

可选的，所述方法还包括：

将所述车辆数据定期通过所述边缘服务器上传至所述云端，以便所述边缘服务器和/或云端根据所述车辆数据调整所述算法模型；

接收调整后的算法模型；

将所述算法模型更新为所述调整后的算法模型。

可选的，所述云端将算法模型发送给所述车机端，包括：

所述云端根据车辆识别号码确定所述算法模型对应的车机端；

所述云端将所述算法模型发送给所述对应的车机端。

一方面，本申请提供一种车辆数据处理装置，应用于智能车辆的车机端，包括获取单元、确定单元和算法单元：