CN112644503B - 电动汽车的智能模式控制方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种电动汽车的智能模式控制方法和系统;所述方法包括:获取一个使用周期内的使用习惯信息;所述使用习惯信息包括:空调使用信息、充电习惯信息、驾驶习惯信息;对使用习惯信息进行统计分析,确定用户的驾驶习惯类型;在车辆使用过程中,实时采集车辆的当前状态信息;所述当前状态信息包括:车辆状态信息、当前环境温度;根据驾驶习惯类型和当前状态信息,控制电动汽车执行对应的动力输出模式、能量回收模式和空调工作模式。本申请的方案能够根据用户的驾驶习惯以及车辆的当前状态信息,自动对车辆的输出模式进行控制;解决电动汽车各种车辆模式切换的复杂操作,提升车辆驾驶的经济性和舒适性,提高续航里程。
Description
技术领域
本申请涉及电动汽车控制技术领域,具体涉及一种电动汽车的智能模式控制方法和系统。
背景技术
由于电池能量密度的限制,电动汽车续航里程受限,充电时间长且充电基础设施不完善,电动汽车用户普遍存在里程焦虑问题。如何在有限的电池能量下使得车辆的续航里程更长,显得尤为重要。影响电动汽车续航里程的因素较多,如用户的驾驶习惯、行驶路况、行驶速度、环境温度等,所以车辆通常会设置有不同的驾驶模式、能量回收模式、路况模式等等。用户可以根据实际情况进行不同设置,但是这些设置项较多,且普通用户对这些设置项不一定完全理解,设置时并不一定有助于提升续航里程,用户体验差。
相关技术中,在驾驶电动汽车时,需要设置复杂繁多的车辆模式,如驾驶模式、能量回收模式等,用户体验比较差,且设置对续航里程和驾驶感受并不一定是最优设置。
发明内容
为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题,本申请提供一种电动汽车的智能模式控制方法和系统。
根据本申请实施例的第一方面,提供一种电动汽车的智能模式控制方法,包括:
获取一个使用周期内的使用习惯信息;所述使用习惯信息包括:空调使用信息、充电习惯信息、驾驶习惯信息;所述使用周期为预设的时间周期;
对使用习惯信息进行统计分析,确定用户的驾驶习惯类型;
在车辆使用过程中,实时采集车辆的当前状态信息;所述当前状态信息包括:车辆状态信息、当前环境温度、行驶路况;
根据驾驶习惯类型和当前状态信息,控制电动汽车执行对应的动力输出模式、能量回收模式和空调工作模式。
进一步地,所述空调使用信息包括:开启空调时的外界环境温度、制冷/制热模式、目标温度分布区间、空调风量档位分布。
进一步地,所述充电习惯信息包括:充电间隔周期、充电起止SOC。
进一步地,所述驾驶习惯信息包括:油门深度分布、油门深度变化率、刹车深度分布、刹车深度变化率。
进一步地,所述车辆状态信息包括:油门深度、刹车深度、当前车速、行驶坡度、剩余电量、电池温度、目的地里程、乘客数量。
进一步地,所述确定用户的驾驶习惯类型,包括:
根据油门深度分布确定其分布中心X,根据刹车深度分布确定其分布中心Y,确定百公里电耗Z;
如果a1≤X<a2,b1≤Y<b2,且Z≤c1;则用户的驾驶习惯类型为温和驾驶;
如果a2≤X<a3,b2≤Y<b3,且c1<Z≤c2;则用户的驾驶习惯类型为一般驾驶;
如果a3≤X<a4,b3≤Y<b4,且c2<Z;则用户的驾驶习惯类型为激烈驾驶;
其中a1<a2<a3<a4,b1<b2<b3<b4,c1<c2,均为预设值。
进一步地,控制电动汽车执行对应的动力输出模式、能量回收模式,包括:
如果驾驶习惯类型为温和驾驶,则对应的动力输出模式为经济模式,对应的能量回收模式为强模式;
如果驾驶习惯类型为一般驾驶,则对应的动力输出模式为一般模式,对应的能量回收模式为中模式;
如果驾驶习惯类型为激烈驾驶,则对应的动力输出模式为运动模式,对应的能量回收模式为弱模式。
进一步地,控制电动汽车执行对应的空调工作模式,包括:
根据空调使用信息和当前环境温度,确定空调的制冷/制热模式;
根据空调使用信息和车辆状态信息,确定空调的目标温度及风量档位。
根据本申请实施例的第二方面,提供一种电动汽车的智能模式控制系统,包括:
信息采集模块,用于获取一个使用周期内的使用习惯信息;所述使用习惯信息包括:空调使用信息、充电习惯信息、驾驶习惯信息;所述使用周期为预设的时间周期;
信息分析模块,用于对使用习惯信息进行统计分析,确定用户的驾驶习惯类型;
实时信息模块,用于在车辆使用过程中,实时采集车辆的当前状态信息;所述当前状态信息包括:车辆状态信息、当前环境温度、行驶路况;
输出控制模块,用于根据驾驶习惯类型和当前状态信息,控制电动汽车执行对应的动力输出模式、能量回收模式和空调工作模式。
根据本申请实施例的第三方面,提供一种计算机可读存储介质,其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上任意一种实施例所述方法的操作步骤。
本申请的实施例提供的技术方案具备以下有益效果:
本申请的方案能够根据用户的驾驶习惯以及车辆的当前状态信息,自动对车辆的输出模式进行控制;解决电动汽车各种车辆模式切换的复杂操作,提升车辆驾驶的经济性和舒适性,提高续航里程,提升电动汽车用户满意度。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种电动汽车的智能模式控制方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种电动汽车的智能模式控制系统的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的方法和系统的例子。
图2是根据一示例性实施例示出的一种电动汽车的智能模式控制方法的流程图。该方法可以包括以下步骤:
步骤S1:获取一个使用周期内的使用习惯信息;所述使用习惯信息包括:空调使用信息、充电习惯信息、驾驶习惯信息;所述使用周期为预设的时间周期;
步骤S2:对使用习惯信息进行统计分析,确定用户的驾驶习惯类型;
步骤S3:在车辆使用过程中,实时采集车辆的当前状态信息;所述当前状态信息包括:车辆状态信息、当前环境温度、行驶路况;
步骤S4:根据驾驶习惯类型和当前状态信息,控制电动汽车执行对应的动力输出模式、能量回收模式和空调工作模式。
本申请的方案能够根据用户的驾驶习惯以及车辆的当前状态信息,自动对车辆的输出模式进行控制;解决电动汽车各种车辆模式切换的复杂操作,提升车辆驾驶经济性和舒适性,提高续航里程,提升电动汽车用户满意度。
应当理解的是,虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
如图2所示,下面结合具体的应用场景,对本申请的方案进行拓展说明。
一些实施例中,所述空调使用信息包括:开启空调时的外界环境温度、制冷/制热模式、目标温度分布区间、空调风量档位分布。
一些实施例中,所述充电习惯信息包括:充电间隔周期、充电起止SOC。
一些实施例中,所述驾驶习惯信息包括:油门深度分布、油门深度变化率、刹车深度分布、刹车深度变化率。
一些实施例中,所述车辆状态信息包括:油门深度、刹车深度、当前车速、行驶坡度、剩余电量、电池温度、目的地里程、乘客数量。
一些实施例中,所述确定用户的驾驶习惯类型,包括:
根据油门深度分布确定其分布中心X,根据刹车深度分布确定其分布中心Y,确定百公里电耗Z;
如果a1≤X<a2,b1≤Y<b2,且Z≤c1;则用户的驾驶习惯类型为温和驾驶;
如果a2≤X<a3,b2≤Y<b3,且c1<Z≤c2;则用户的驾驶习惯类型为一般驾驶;
如果a3≤X<a4,b3≤Y<b4,且c2<Z;则用户的驾驶习惯类型为激烈驾驶;
其中a1<a2<a3<a4,b1<b2<b3<b4,c1<c2,均为预设值。
本申请的方案中,用户习惯可以分为三种:温和驾驶用户、一般驾驶用户、激烈驾驶用户。
温和驾驶:油门深度正态分布中心为30%(可标定,比如可以设置a1=25%、a2=35%)左右;刹车深度正态分布中心为20%(可标定,比如可以设置b1=15%、b2=25%)左右;整车百公里电耗在13kWh以下(根据具体车型标定,比如某车型可以设置c1=13kWh)。
一般驾驶:油门深度正态分布中心为40%(可标定,比如可以设置a2=35%、a3=45%)左右;刹车深度正态分布中心为30%(可标定,比如可以设置b2=25%、b3=35%)左右;整车百公里电耗在15kWh左右(根据具体车型标定,比如某车型可以设置c1=13kWh、c2=18kWh)。
激烈驾驶:油门深度正态分布中心为50%(可标定,比如可以设置a3=45%、a4=55%)左右;刹车深度正态分布中心为40%(可标定,比如可以设置b3=35%、b4=45%)左右;整车百公里电耗在18kWh以上(根据具体车型标定,比如某车型可以设置c2=18kWh)。
一些实施例中,控制电动汽车执行对应的动力输出模式、能量回收模式,包括:
如果驾驶习惯类型为温和驾驶,则对应的动力输出模式为经济模式,对应的能量回收模式为强模式;
如果驾驶习惯类型为一般驾驶,则对应的动力输出模式为一般模式,对应的能量回收模式为中模式;
如果驾驶习惯类型为激烈驾驶,则对应的动力输出模式为运动模式,对应的能量回收模式为弱模式。
具体地,经济模式的特点是:油门曲线斜度小,加速速率较小,整车驾驶能耗低。运动模式的特点是:油门曲线斜度大,加速速率较大,油门响应快,整车驾驶能耗较高。一般模式:介于经济模式和运动模式之间。其中,油门曲线斜度、加速速率根据车辆的实际情况进行标定。
一些实施例中,控制电动汽车执行对应的空调工作模式,包括:
根据空调使用信息和当前环境温度,确定空调的制冷/制热模式;
根据空调使用信息和车辆状态信息,确定空调的目标温度及风量档位。
本申请的实施例还提供一种电动汽车的智能模式控制系统,包括:
信息采集模块,用于获取一个使用周期内的使用习惯信息;所述使用习惯信息包括:空调使用信息、充电习惯信息、驾驶习惯信息;所述使用周期为预设的时间周期。
信息分析模块,用于对使用习惯信息进行统计分析,确定用户的驾驶习惯类型。
实时信息模块,用于在车辆使用过程中,实时采集车辆的当前状态信息;所述当前状态信息包括:车辆状态信息、当前环境温度、行驶路况。
输出控制模块,用于根据驾驶习惯类型和当前状态信息,控制电动汽车执行对应的动力输出模式、能量回收模式和空调工作模式。
如图2所示,本申请的控制系统,信息采集模块分别与空调控制系统、电池管理系统、油门、刹车进行对接;用于采集以下三类信息:
采集空调控制系统信息,分析出在一个车辆使用周期内(如一周或一个月)空调的使用习惯:开启空调时的外界环境温度、空调制冷、制热温度分布区间,空调风量档位分布等。采集电池管理系统信息,分析出在一个车辆使用周期内充电间隔周期、充电起止SOC(State Of Charge,荷电状态)。采集油门深度信号,分析出在一个车辆使用周期内油门深度分布,油门深度变化率;采集刹车深度信息,分析出在一个车辆使用周期内刹车深度分布、刹车深度变化率。
信息分析模块根据以上历史数据判断用户使用习惯。
正常行车时,实时信息模块采集车辆实时信息,比如:油门深度、刹车深度、当前车速、行驶坡度、环境温度、剩余电量、电池温度、目的地里程、乘客数量等。
输出控制模块根据信息分析模块判断得出的用户使用习惯,输出符合用户驾驶习惯的动力输出模式、能量回收模式、制冷制热模式。
本申请的方案通过全新方案和控制逻辑设计,增加智能模式控制系统,同时在驾驶舱内增加一个智能模式按钮,用户可以一键激活智能模式,智能模式启动后,收集用户使用习惯,根据使用习惯和用车条件实时调整车辆输出状态。本方案通过增加一种智能化、全自动的车辆模式控制系统,该控制系统根据用户的驾驶习惯,行驶路况,行驶速度,环境温度、剩余电量、乘客数量、目的地里程、充电习惯等信息实时调整车辆模式,提升车辆续航里程和用户体验。
例如:在一个使用周期内(如一个月),空调开启(制冷)时环境温度80%分布在30℃以上,空调设定温度在25℃居多,风量2档居多。油门深度分布以30%为中心呈正态分布,车辆加速区间内油门深度40%~50%,最高车速在120km/h以下,日均里程在50km左右。刹车深度分布以10%为中心呈正态分布,点刹居多。充电周期为4~5天充一次电,起止SOC为30%~100%。
通过以上信息判断用户为温和驾驶,用车很规律,注重车辆使用的经济性。下一次车辆行驶时,智能模式控制系统根据用户习惯,输出更经济的动力输出模式和能量回收模式。
根据环境温度实时判断是否开启空调,比如可以初始设置为:环境温度≥28℃,设定25℃;环境温度≤10,设定25℃;用户会根据实际需求调整默认设定值,后续根据用户的设定值分布情况,动态调整设定值。
假如车辆在下一个使用周期内改变了驾驶风格或更换了一个驾驶员,采集相关信息进行动态更正。
本申请的实施例还提供一种计算机可读存储介质,其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一种电动汽车的智能模式控制方法:获取一个使用周期内的使用习惯信息;所述使用习惯信息包括:空调使用信息、充电习惯信息、驾驶习惯信息;所述使用周期为预设的时间周期;对使用习惯信息进行统计分析,确定用户的驾驶习惯类型;在车辆使用过程中,实时采集车辆的当前状态信息;所述当前状态信息包括:车辆状态信息、当前环境温度;根据驾驶习惯类型和当前状态信息,控制电动汽车执行对应的动力输出模式、能量回收模式和空调工作模式。
可以理解的是,上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考,在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外,在本申请的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解,本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本申请的限制,本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (7)
1.一种电动汽车的智能模式控制方法,其特征在于,包括:
获取一个使用周期内的使用习惯信息;所述使用习惯信息包括:空调使用信息、充电习惯信息、驾驶习惯信息;所述使用周期为预设的时间周期;
对使用习惯信息进行统计分析,确定用户的驾驶习惯类型;
所述确定用户的驾驶习惯类型,包括:
根据油门深度分布确定其分布中心X,根据刹车深度分布确定其分布中心Y,确定百公里电耗Z;
如果a1≤X<a2,b1≤Y<b2,且Z≤c1;则用户的驾驶习惯类型为温和驾驶;
如果a2≤X<a3,b2≤Y<b3,且c1<Z≤c2;则用户的驾驶习惯类型为一般驾驶;
如果a3≤X<a4,b3≤Y<b4,且c2<Z;则用户的驾驶习惯类型为激烈驾驶;
其中a1<a2<a3<a4,b1<b2<b3<b4,c1<c2,均为预设值;
在车辆使用过程中,实时采集车辆的当前状态信息;所述当前状态信息包括:车辆状态信息、当前环境温度、行驶路况;
根据驾驶习惯类型和当前状态信息,控制电动汽车执行对应的动力输出模式、能量回收模式和空调工作模式;
激活智能模式,智能模式启动后,收集用户使用习惯,根据使用习惯和用车条件实时调整车辆输出状态;
所述驾驶习惯信息包括:油门深度分布、油门深度变化率、刹车深度分布、刹车深度变化率;
所述车辆状态信息包括:油门深度、刹车深度、当前车速、行驶坡度、剩余电量、电池温度、目的地里程、乘客数量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述空调使用信息包括:开启空调时的外界环境温度、制冷/制热模式、目标温度分布区间,空调风量档位分布。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述充电习惯信息包括:充电间隔周期、充电起止SOC。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,控制电动汽车执行对应的动力输出模式、能量回收模式,包括:
如果驾驶习惯类型为温和驾驶,则对应的动力输出模式为经济模式,对应的能量回收模式为强模式;
如果驾驶习惯类型为一般驾驶,则对应的动力输出模式为一般模式,对应的能量回收模式为中模式;
如果驾驶习惯类型为激烈驾驶,则对应的动力输出模式为运动模式,对应的能量回收模式为弱模式。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,控制电动汽车执行对应的空调工作模式,包括:
根据空调使用信息和当前环境温度,确定空调的制冷/制热模式;
根据空调使用信息和车辆状态信息,确定空调的目标温度及风量档位。
6.一种电动汽车的智能模式控制系统,其特征在于,包括:
信息采集模块,用于获取一个使用周期内的使用习惯信息;所述使用习惯信息包括:空调使用信息、充电习惯信息、驾驶习惯信息;所述使用周期为预设的时间周期;
信息分析模块,用于对使用习惯信息进行统计分析,确定用户的驾驶习惯类型;
所述确定用户的驾驶习惯类型,包括:
根据油门深度分布确定其分布中心X,根据刹车深度分布确定其分布中心Y,确定百公里电耗Z;
如果a1≤X<a2,b1≤Y<b2,且Z≤c1;则用户的驾驶习惯类型为温和驾驶;
如果a2≤X<a3,b2≤Y<b3,且c1<Z≤c2;则用户的驾驶习惯类型为一般驾驶;
如果a3≤X<a4,b3≤Y<b4,且c2<Z;则用户的驾驶习惯类型为激烈驾驶;
其中a1<a2<a3<a4,b1<b2<b3<b4,c1<c2,均为预设值;
实时信息模块,用于在车辆使用过程中,实时采集车辆的当前状态信息;所述当前状态信息包括:车辆状态信息、当前环境温度、行驶路况;
输出控制模块,用于根据驾驶习惯类型和当前状态信息,控制电动汽车执行对应的动力输出模式、能量回收模式和空调工作模式;
激活智能模式,智能模式启动后,收集用户使用习惯,根据使用习惯和用车条件实时调整车辆输出状态;
所述驾驶习惯信息包括:油门深度分布、油门深度变化率、刹车深度分布、刹车深度变化率;
所述车辆状态信息包括:油门深度、刹车深度、当前车速、行驶坡度、剩余电量、电池温度、目的地里程、乘客数量。
7.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述方法的操作步骤。
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Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114132142B (zh) * | 2021-11-25 | 2023-06-16 | 奇瑞商用车(安徽)有限公司 | 一种空调控制方法及装置 |
CN114228720A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-03-25 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 用于行驶中车辆的节能方法、装置、设备以及存储介质 |
CN114454835A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-05-10 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种调整车辆内设备状态的方法及汽车 |
CN115158287A (zh) * | 2022-07-21 | 2022-10-11 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 混合动力汽车的驾驶方法、装置、车辆及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102017204607A1 (de) * | 2017-03-20 | 2018-09-20 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Automatische und individuelle Adaption einer Verbrauchsinformation |
CN110293819A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-01 | 一汽解放汽车有限公司 | 车用智能空调的控制方法、装置、系统及车辆 |
CN110871802A (zh) * | 2018-08-30 | 2020-03-10 | 长城汽车股份有限公司 | 车辆的控制方法、装置及车辆 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20150070881A (ko) * | 2013-12-17 | 2015-06-25 | 현대자동차주식회사 | 고객 특성 정보 및 환경 분석 정보 기반 운전모드 추천 시스템 및 방법 |
US11221623B2 (en) * | 2017-11-01 | 2022-01-11 | Florida Atlantic University Board Of Trustees | Adaptive driving mode in semi or fully autonomous vehicles |
KR102629082B1 (ko) * | 2019-07-05 | 2024-01-29 | 현대자동차주식회사 | 차량 및 그 제어 방법 |
-
2021
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102017204607A1 (de) * | 2017-03-20 | 2018-09-20 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Automatische und individuelle Adaption einer Verbrauchsinformation |
CN110871802A (zh) * | 2018-08-30 | 2020-03-10 | 长城汽车股份有限公司 | 车辆的控制方法、装置及车辆 |
CN110293819A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-01 | 一汽解放汽车有限公司 | 车用智能空调的控制方法、装置、系统及车辆 |
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