CN113580947B - 车辆能量回收方法及装置、车辆及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种车辆能量回收方法，包括：预先创建分类模型，获取车辆的驾驶数据，按照分类模型对驾驶数据进行处理以确定驾驶风格，根据驾驶风格调整回收策略以根据调整后的回收策略进行能量回收。本申请实施方式的车辆能量回收方法，可将能量回收与驾驶员的驾驶风格或驾驶习惯关联，在进行能量回收时，根据不同的驾驶风格动态调整相应的回收策略，在一定程度上实现了驾驶员个性化定制，提升了驾驶体验及舒适度。本申请还公开了一种车辆能量回收装置、车辆和存储介质。

Description

车辆能量回收方法及装置、车辆及存储介质

技术领域

本申请涉及交通领域，特别涉及一种车辆能量回收方法、车辆能量回收装置、车辆及计算机可读存储介质。

背景技术

随着能量回收技术的发展，新能源车辆一般都具有能量回收功能，能量回收功能是将制动或惯性滑行过程中的能量，通过电机的反拖将动能转化为电能。现有能量回收技术往往是在回收方式或预测行驶意图方面的改进，然而因预测技术方面的限制以及回收方式的单一性，可能导致用户频繁踩下、松开加速踏板，从而导致驾驶体验差。

发明内容

有鉴于此，本申请实施方式提供了一种车辆能量回收方法、车辆能量回收装置、车辆及计算机可读存储介质。

本申请提供了一种车辆能量回收方法，包括：

预先创建分类模型；

获取所述车辆的驾驶数据；

按照所述分类模型对所述驾驶数据进行处理以确定所述驾驶风格；

根据所述驾驶风格调整回收策略以根据调整后的所述回收策略进行所述能量回收。

在某些实施方式中，所述获取所述车辆的驾驶数据之前还包括：

获取所述车辆的历史驾驶数据并保存至本地和/或上传至数据平台，所述历史驾驶数据包括自车行驶速度、目标车行驶速度、车辆相对状态和/或周围道路信息；

所述获取所述车辆的驾驶数据包括：

自所述本地和/或所述数据平台获取预定时间的所述历史驾驶数据以确定所述驾驶数据。

在某些实施方式中，所述车辆相对状态包括车辆相对距离，所述预先创建分类模型包括：

分别将所述自车行驶速度和所述目标车行驶速度划分为多个自车速度级和目标车速度级；

将所述车辆相对距离划分为多个相对距离级；

将每个自车速度级与所有所述目标车速度级进行组合得到第一分类组合；

将所述第一分类组合中的每个所述自车速度级和所述目标车速度级与所述相对距离级进行组合以得到第二分类组合；

将所述第二分类组合中的每个所述自车速度级、所述目标车速度级和所述车辆相对距离级与所述驾驶风格进行对应匹配以确定所述分类模型，所述驾驶风格包括保守型驾驶风格、普通型驾驶风格和/或激进型驾驶风格。

在某些实施方式中，所述根据所述驾驶风格调整回收策略以根据调整后的所述回收策略进行所述能量回收包括：

根据所述驾驶风格确定动态安全距离；

根据所述动态安全距离调整所述回收策略以根据调整后的所述回收策略进行所述能量回收。

在某些实施方式中，所述根据所述驾驶风格确定动态安全距离包括：

获取预定的原始安全距离；

根据所述驾驶风格确定调整系数，所述调整系数包括保守型安全系数、普通型安全系数和/或激进型安全系数；

根据所述调整系数及所述原始安全距离计算得到所述动态安全距离。

在某些实施方式中，所述根据所述动态安全距离调整所述回收策略以根据调整后的所述回收策略进行所述能量回收包括：

确定所述车辆的目标车辆；

获取当前时刻所述车辆与所述目标车辆之间的相对距离；

根据所述相对距离与所述安全距离之间的关系调整所述能量回收的回收强度。

在某些实施方式中，所述根据所述相对距离与所述安全距离之间的关系调整所述能量回收的回收强度包括：

当所述相对距离达到所述动态安全距离时，控制所述车辆根据预设的回收强度进行所述能量回收；

在所述相对距离小于所述动态安全距离的滑行过程中，逐渐增加所述回收强度以控制所述车辆进行所述能量回收；

在所述车辆逐渐远离所述目标车辆以使得所述相对距离大于所述动态安全距离时，随着所述相对距离的增大逐渐减小所述回收强度以控制所述车辆进行所述能量回收。

本申请还提供了一种车辆能量回收装置，包括：

获取模块，用于获取所述车辆的驾驶数据；

确定模块，用于根据所述驾驶数据确定与所述车辆对应的驾驶风格；

调整模块，用于根据所述驾驶风格调整回收策略以根据调整后的所述回收策略进行所述能量回收。

本申请还提供了一种车辆，所述车辆包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述任一项所述的车辆能量回收方法。

本申请还提供一种非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现上述任一项实施例中所述的车辆能量回收方法。

本申请实施方式通过获取车辆的驾驶数据，按照分类模型对驾驶数据进行处理以确定驾驶风格，并根据驾驶风格调整回收策略以根据调整后的回收策略进行能量回收。可将能量回收与驾驶员的驾驶风格或驾驶习惯关联，在进行能量回收时，根据不同的驾驶风格动态调整相应的回收策略，在一定程度上实现了驾驶员个性化定制，提升了驾驶体验及舒适度。另一方面，根据驾驶风格调整能量回收，一定程度上接近用户的制动或滑行习惯，有效地降低了用户踩踏板频次，提高了能量回收效率。且本申请实现方式简易有效，计算量较小，速度较快，对于时间需求较高的能量回收实现更为有效。

本申请实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请的上述和/或附加的方面和优点可以从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本申请某些实施方式的车辆能量回收方法的流程示意图；

图2是本申请某些实施方式的车辆能量回收装置的模块示意图；

图3是本申请某些实施方式的车辆能量回收方法的流程示意图；

图4是本申请某些实施方式的车辆能量回收装置的模块示意图；

图5是本申请某些实施方式的车辆能量回收方法的流程示意图；

图6是本申请某些实施方式的车辆能量回收方法的流程示意图；

图7是本申请某些实施方式的车辆能量回收方法的流程示意图；

图8是本申请某些实施方式的车辆能量回收方法的流程示意图；

图9是本申请某些实施方式的车辆能量回收方法的流程示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施方式，实施方式的示例在附图中示出，其中，相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本申请的实施方式，而不能理解为对本申请的实施方式的限制。

请参阅图1，本申请提供了一种车辆能量回收方法，包括：

01：预先创建分类模型；

02：获取车辆的驾驶数据；

03：按照分类模型对驾驶数据进行处理以确定驾驶风格；

05：根据驾驶风格调整回收策略以根据调整后的回收策略进行能量回收。

相应地，请参阅图2，本申请实施方式还提供了一种能量回收装置100，本申请实施方式的车辆能量回收方法可以由能量回收装置100实现。能量回收装置100包括创建模块110，获取模块120、确定模块130及调整模块140。步骤01可以由创建模块110实现，步骤02可以由获取模块120实现，步骤03可以由确定模块130实现，步骤04可以由调整模块140实现。或者说，创建模块110用于预先创建分类模型。获取模块120用于获取车辆的驾驶数据。确定模块130用于按照分类模型对驾驶数据进行处理以确定驾驶风格。调整模块140用于根据驾驶风格调整回收策略以根据调整后的回收策略进行能量回收。

本申请实施方式还提供了一种车辆。车辆包括存储器和处理器。存储器中存储有计算机程序，处理器用于预先创建分类模型，获取车辆的驾驶数据，按照分类模型对驾驶数据进行处理以确定驾驶风格，根据驾驶风格调整回收策略以根据调整后的回收策略进行能量回收。

具体地，车辆包括但不限于任何可进行能量回收的汽车、高铁、动车、火车等车辆，例如混合动力汽车、纯电动汽车、增程式电动车等。

步骤01中，预先创建分类模型。在一个例子中，分类模型可为机器学习模型，如通过将高速行驶或超速行驶作为行为特征，以指定阈值，通过神经网络、向量机、二分类等机器学习模型对输入的驾驶数据进行判定以得到驾驶风格。

步骤02中，获取车辆的驾驶数据。其中，车辆的驾驶数据可包括任意可用于后续确定车辆或驾驶员对应驾驶风格的数据，可包括车辆行驶数据如平均速度、速度标准差、超速或高速行驶时间比例、近距离跟车发生频次、转弯轨迹与道路中心线的偏移量等，还可包括车辆自身数据如发动机数据、方向盘数据、制动数据等，还可包括自车周围车辆以及周围道路信息或周围环境信息等车辆可通过相应智能通讯模块获取的信息数据，如自车前方车辆行驶速度、确定距离自车最近的车辆、前方红绿灯信息、周围行人信息等数据。

优选地，请参阅图3，在某些实施方式中，步骤02前包括：

05：获取车辆的历史驾驶数据并保存至本地和/或上传至数据平台，历史驾驶数据包括自车行驶速度、目标车行驶速度、车辆相对状态和/或周围道路信息；

相应地，步骤02包括：

021：自本地和/或数据平台获取预定时间的历史驾驶数据以确定驾驶数据。

请参阅图4，在某些实施方式中，能量回收装置100还包括数据采集模块150，步骤05可以由数据采集模块150来实现，步骤021可以由获取模块120来实现。或者说，数据采集模块150用于获取车辆的历史驾驶数据并保存至本地和/或上传至数据平台。获取模块120用于自本地和/或数据平台获取预定时间的历史驾驶数据以确定驾驶数据。

在某些实施方式中，处理器用于获取车辆的历史驾驶数据并保存至本地和/或上传至数据平台，然后自本地和/或数据平台获取预定时间的历史驾驶数据以确定驾驶数据。

具体地，车辆的驾驶数据可包括预定时间内的数据。获取车辆的历史驾驶数据，其中，历史驾驶数据可包括自车行驶速度、目标车行驶速度、车辆相对状态和/或周围道路信息。

获取车辆数据的方式可包括根据预先确定好的策略来获取。在一个例子中，车辆回收装置100中的获取模块120可采集车辆各模块数据，如自车行驶速度可通过车轮传感器输入车轮电子控制器单元(Electronic Control Unit，ECU)。目标车行驶速度可通过车辆相关外设激光探测器或感应器获取。车辆相对状态可通过控制器对自车数据及目标车数据进行简单判断计算确定。

当获取车辆的历史驾驶数据后，可将数据保存至本地相应存储模块，和/或上传至云端数据平台。则获取车辆的驾驶数据时，可自本地和/或云端数据平台获取预定时间内的历史驾驶数据，预定时间内的历史驾驶数据确定为驾驶数据。其中，预定时间内可包括历史时间，或历史时间及当前时间。如车辆前一周的已经保存或上传的历史驾驶数据，或前一周的已经保存或上传的历史驾驶数据以及当前一定时间内采集的数据如当前10分钟内数据，当前时刻采集的数据可通过上述例子中采集历史驾驶数据的方式获得。

在某些实施方式中，当驾驶数据包括当前时刻的数据以及历史驾驶数据时，可进行初步地筛选，如历史驾驶数据的大部分自车行驶速度与当前时刻的自车行驶速度差异较大，则可选择当前时刻的数据作为驾驶数据，同时忽略历史驾驶数据。如此，对于可能当前车辆的驾驶员与历史驾驶数据的驾驶员为不同人员或不同驾驶风格，通过当前时刻10分钟内采集的数据可初步判断与历史驾驶数据为不同驾驶风格，则采用当前时刻的驾驶数据可更准确地反映当前车辆的驾驶风格。

优选地，在某些实施方式中，获取车辆的历史驾驶数据并保存至本地和/或上传至数据平台包括：

获取车辆的自车行驶速度和车辆的周围道路信息，周围道路信息至少包括交通信息和行人信息；

根据自车行驶数据确定目标车辆；

获取目标车辆的目标车行驶速度；

根据自车行驶速度和目标车行驶速度确定车辆相对状态；

将自车行驶速度、目标车行驶速度、车辆相对状态和周围道路信息保存至本地和/或上传至数据平台以得到历史驾驶数据。

具体地，数据采集模块150获取车辆当前时间的自车行驶速度，自车行驶速度可包括当前瞬时车速或平均车速，获取方式可通过车轮ECU获取当前车速或其它可获取车速的控制器。

同时，可采集车辆的周围道路信息，周围道路信息至少包括交通信息和行人信息。交通信息包括红绿灯信息、交通拥堵情况等信息，例如车辆所处的当前红绿灯或即将到达的下一个红绿灯的信息。行人信息包括前方是否有行人过马路，最近距离的行人数量及距离等信息。周围道路信息可通过智能交通模块自云端数据库获取，行人信息可通过车辆的激光雷达或相应感应器获取，或通过智能交通模块自云端数据库获取。

进一步地，可根据获取的自车行驶数据确定目标车辆。其中，目标车辆可包括距离自车最近的车辆，或自车前方的车辆，或自车后方的车辆，或自车选定的目标车辆等，数量可为一个或多个。在一个例子中，车辆在高速公路高速行驶，前方距离50米处有行驶车辆，右方2米处有行驶车辆，则可将右方车辆确定为目标车辆。在另一个例子中，车辆前方3米处有行驶车辆，同时，右方2米处也有行驶车辆，则可将前方车辆及右方车辆同时确定为目标车辆。

当确定目标车辆后，获取目标车辆的目标车行驶速度，可通过车辆的智能感应器如激光设备来获取。并根据自车行驶速度和目标车行驶速度确定车辆相对状态，其中，车辆相对状态可包括自车与确定的目标车辆的车辆相对距离、车辆相对运动状态等，可通过控制器对自车数据及目标车数据进行简单判断计算确定。

在一个例子中，车辆相对状态为车辆相对距离，可用状态进行限定，车辆相对状态包括远、中、近，各状态表示自车与目标车辆距离的远近程度。

在另一个例子中，车辆相对状态为车辆相对距离，可用距离范围进行限定，车辆相对状态包括0～2米，2～10米，10～50米。

在某些实施方式中，车辆相对状态可由云端数据平台生成，云端数据平台获取自车行驶速度与目标车行驶速度，然后根据自车行驶速度与目标车行驶速度生成车辆相对状态。

进一步地，将自车行驶速度、目标车行驶速度、车辆相对状态和周围道路信息保存至本地和/或上传至数据平台。数据平台包括云端服务器或第三方数据平台等。则可将保存至本地和/或上传至数据平台的数据确定为历史驾驶数据。

如此，可根据自车行驶速度与目标车行驶速度快速确定车辆相对状态，从而为后续的驾驶风格的确定提供有效的数据。进一步地，增加周围道路信息可使得通过判断当前车辆所处道路环境来确定驾驶风格，相较于仅通过车辆相对状态，增加周围道路信息可提高后续驾驶风格确定的准确性。

进一步地，在步骤03中，按照分类模型对驾驶数据进行处理以确定驾驶风格。其中，驾驶风格可在一定程度上反映车辆或驾驶员在行车过程中的个人驾驶习惯。根据上述驾驶数据可进行分析判断确定该数据对应的车辆驾驶员的驾驶风格，如根据平均速度、速度标准差、超速或高速行驶时间比例、近距离跟驰发生频次、转弯轨迹与道路中心线的偏移量等数据可在一定程度上确定驾驶员的驾驶风格，如为保守型或激进型等类型。

优选地，请参阅图5，在某些实施方式中，车辆相对状态包括车辆相对距离，步骤01包括：

011：分别将自车行驶速度和目标车行驶速度划分为多个自车速度级和目标车速度级；

012：将车辆相对距离划分为多个相对距离级；

013：将每个自车速度级与所有目标车速度级进行组合得到第一分类组合；

014：将第一分类组合中的每个自车速度级和目标车速度级与车辆相对距离级进行组合以得到第二分类组合；

015：将第二分类组合中的每个自车速度级、目标车速度级和车辆相对距离级与驾驶风格进行对应匹配以确定分类模型，驾驶风格包括保守型驾驶风格、普通型驾驶风格和/或激进型驾驶风格。

在某些实施方式中，步骤011-015可以由创建模块110来实现。或者说，创建模块110用于分别将自车行驶速度和目标车行驶速度划分为多个自车速度级和目标车速度级，将车辆相对距离划分为多个相对距离级，将每个自车速度级与所有目标车速度级进行组合得到第一分类组合，将第一分类组合中的每个自车速度级和目标车速度级与车辆相对距离级进行组合以得到第二分类组合，将第二分类组合中的每个自车速度级、目标车速度级和车辆相对距离级与驾驶风格进行对应匹配以确定分类模型，驾驶风格包括保守型驾驶风格、普通型驾驶风格和/或激进型驾驶风格。

在某些实施方式中，处理器用于分别将自车行驶速度和目标车行驶速度划分为多个自车速度级和目标车速度级，将车辆相对距离划分为多个相对距离级，将每个自车速度级与所有目标车速度级进行组合得到第一分类组合，将第一分类组合中的每个自车速度级和目标车速度级与车辆相对距离级进行组合以得到第二分类组合，将第二分类组合中的每个自车速度级、目标车速度级和车辆相对距离级与驾驶风格进行对应匹配以确定分类模型，驾驶风格包括保守型驾驶风格、普通型驾驶风格和/或激进型驾驶风格。

具体地，将自车行驶速度划分为多个自车速度级。例如可将自车行驶速度按照结果或按照数值分类，按照数值如30～45km/h为低速级别，45～80km/h为中速级别，80～150km/h为高速级别等。同样，按照相同的速度分类方式将目标车行驶速度划分为多个目标车速度级为低速级别、中速级别和高速级别等。同时，将车辆相对距离划分为多个相对距离级。如按照距离范围将相对距离划分为远、中、近等三个相对距离级。

进一步地，将每个自车速度级与所有目标车速度级进行组合得到第一分类组合，每个自车行驶速度可对应多个目标车行驶速度。如将低速级别的自车速度级分别与高中低速三个级别的目标车速度级进行组合，同理将中速级别和高速级别的自车速度级分别与高中低速三个级别的目标车速度级进行组合。

进一步地，将上述组合得到的第一分类组合中的每个自车速度级和目标车速度级与车辆相对距离级进行组合以得到第二分类组合。如低速级别的自车速度级和低速级别的目标速度级与远、中、近三个级别的相对距离进行组合得到低速级别的自车速度级、低速级别的目标速度级和远距离、低速级别的自车速度级、低速级别的目标速度级和中距离、低速级别的自车速度级、低速级别的目标速度级和近距离三种第二分类组合。

当自车速度级、目标车速度级与车辆相对距离级组合好后，将各种第二分类组合与驾驶风格进行对应匹配，即就是每一种分类组合可以确定一个或多个驾驶风格，其中，驾驶风格可包括保守型驾驶风格、普通型驾驶风格和/或激进型驾驶风格。

请参阅下表，下表为一个分类模型表示例。

在某些实施方式中，也可将第一分类组合与第二分类组合中的组合对象进行变换。

在一个例子中，每个目标车速度级与所有自车速度级进行组合得到第一分类组合，每个自车速度级和目标车速度级与相对距离级进行组合以得到第二分类组合。

在另一个例子中，每个相对距离级与所有自车速度级进行组合得到第一分类组合，每个相对距离级和自车速度级与目标车速度级进行组合以得到第二分类组合。

如此，通过将自车速度级、目标车速度级与车辆相对距离级进行分类组合，并将分类组合的结果与驾驶风格进行对应匹配，可形成判断驾驶风格的分类模型。此模型可将获取的驾驶数据输入并得到驾驶风格，相较于通过机器学习模型、云计算等方式，此分类模型计算较为简易，输出结果速度较快，有利于能量回收的快速执行。

进一步地，当确定驾驶员的驾驶风格后，根据驾驶风格调整回收策略以根据调整后的回收策略进行能量回收，其中，回收策略包括但不限于调整回收强度、减速扭矩、回收功率等参数。例如，对于激进型驾驶风格的车辆，可减小回收强度，以避免在驾驶员行驶过程中过多进行能量回收造成对驾驶员的干扰。

如此，本申请实施方式通过预先创建分类模型，获取车辆的驾驶数据，按照分类模型对驾驶数据进行处理以确定驾驶风格，并根据驾驶风格调整回收策略以根据调整后的回收策略进行能量回收。可将能量回收与驾驶员的驾驶风格或驾驶习惯关联，在进行能量回收时，根据不同的驾驶风格动态调整相应的回收策略，在一定程度上实现了驾驶员个性化定制，提升了驾驶体验及舒适度。另一方面，根据驾驶风格调整能量回收，一定程度上接近用户的制动或滑行习惯，有效地降低了用户踩踏板频次，提高了能量回收效率。且本申请实现方式简易有效，计算量较小，速度较快，对于时间需求较高的能量回收实现更为有效。

优选地，请参阅图6，在某些实施方式中，步骤04包括：

041：根据驾驶风格确定动态安全距离；

042：根据动态安全距离调整回收策略以根据调整后的回收策略进行能量回收。

在某些实施方式中，步骤041和042可以由调整模块140来实现。或者说，调整模块140用于根据驾驶风格确定动态安全距离，根据动态安全距离调整回收策略以根据调整后的回收策略进行能量回收。

在某些实施方式中，处理器用于根据驾驶风格确定动态安全距离，根据动态安全距离调整回收策略以根据调整后的回收策略进行能量回收。

具体地，当驾驶风格确定后，可根据驾驶风格确定动态安全距离。其中，动态安全距离为可变化或可调整的安全距离。例如，当驾驶风格为激进型驾驶风格时，原始的安全距离对驾驶员可能不合适，因在驾驶员可控的安全距离范围内若提前能量回收提前制动，则会一定程度上影响激进型驾驶风格的驾驶员的驾驶体验。在保障安全性的前提下则可一定程度缩短安全距离。

如此，根据驾驶风格确定动态安全距离，并根据动态安全距离调整回收策略，一方面，使得在进行能量回收时，考虑了驾驶员驾驶风格，根据驾驶风格调整能量回收，在一定程度上实现了个性化的定制，提高了驾驶体验。另一方面，通过调整动态安全距离指标调整回收策略，相较于其它方式，实现方式简易有效，简化计算速度，有利于能量回收速度的提升。

对于确定动态安全距离，优选地，请参阅图7，在某些实施方式中，步骤041包括：

0411：获取预定的原始安全距离；

0412：根据驾驶风格确定调整系数，调整系数包括保守型安全系数、普通型安全系数和/或激进型安全系数；

0413：根据调整系数及原始安全距离计算得到动态安全距离。

在某些实施方式中，步骤0411-0413可以由调整模块140来实现。或者说，调整模块140用于获取预定的原始安全距离，根据驾驶风格确定调整系数，调整系数包括保守型安全系数、普通型安全系数和/或激进型安全系数。

在某些实施方式中，处理器用于获取预定的原始安全距离，根据驾驶风格确定调整系数，调整系数包括保守型安全系数、普通型安全系数和/或激进型安全系数。

具体地，预先设定有预定的原始安全距离。根据驾驶风格确定调整系数，调整系数包括保守型安全系数、普通型安全系数和/或激进型安全系数，即就是对不同类型的驾驶风格确定相应的调整系数。其中，确定调整系数的方式包括固定的调整系数，或动态的调整系数。

在一个例子中，确定调整系数的方式为固定的调整系数，对激进型驾驶风格的激进型安全系数为0.6，对普通型驾驶风格的普通型安全系数为0.8，对保守型驾驶风格的保守型安全系数为1。

在一个例子中，确定调整系数的方式为动态的调整系数，对各种驾驶风格设定一个初始的调整系数，如对激进型驾驶风格的激进型安全系数为0.6，对普通型驾驶风格的普通型安全系数为0.8，对保守型驾驶风格的保守型安全系数为1。进一步地，可根据用户的驾驶数据做进一步地判定，例如用户在能量回收之前提前制动且超过阈值次数，若当前的驾驶风格为普通型驾驶风格，则可根据预定的调整策略如逐渐调节调整系数，例如之前普通型安全系数为0.8，则可调整普通型安全系数为0.7。

进一步地，根据调整系数及原始安全距离计算得到动态安全距离。计算方式包括数学的计算如线性计算，调整系数与原始安全距离的积等。

在一个例子中，原始安全距离D0为5m，激进型驾驶风格的激进型安全系数为0.6，则动态安全距离Ds＝5m*0.6＝3m。

如此，通过确定调整系数来调整安全距离，实现方式简易，速度较快。

当动态调整好动态安全距离后，根据调整后的安全距离调整回收策略以根据调整后的回收策略进行能量回收。

优选地，请参阅图8，在某些实施方式中，步骤042包括：

0421：确定车辆的目标车辆；

0422：获取当前时刻车辆与目标车辆之间的相对距离；

0423：根据相对距离与安全距离之间的关系调整能量回收的回收强度。

在某些实施方式中，步骤0421-0423可以由调整模块140来实现。或者说，调整模块140用于确定车辆的目标车辆，获取当前时刻车辆与目标车辆之间的相对距离，根据相对距离与安全距离之间的关系调整能量回收的回收强度。

在某些实施方式中，处理器用于确定车辆的目标车辆，获取当前时刻车辆与目标车辆之间的相对距离，根据相对距离与安全距离之间的关系调整能量回收的回收强度。

具体地，确定当前时刻车辆的目标车辆，然后获取车辆与目标车辆之间的相对距离，并根据相对距离与安全距离之间的关系调整回收策略，其中，调整回售策略包括但不限于调整回收强度、减速扭矩、回收功率等反映回收能量程度的参数。

优选地，请参阅图9，在某些实施方式中，步骤0423包括：

04231：当相对距离达到动态安全距离时，控制车辆根据预定回收强度进行能量回收；

04232：在相对距离小于动态安全距离的滑行过程中，逐渐增加回收强度以控制车辆进行能量回收；

04233：在车辆逐渐远离目标车辆以使得相对距离大于动态安全距离时，随着相对距离的增大逐渐减小回收强度以控制车辆进行能量回收。

在某些实施方式中，步骤04231-04233可以由调整模块140来实现。或者说，调整模块140用于当相对距离达到动态安全距离时，控制车辆根据预定回收强度进行能量回收，在相对距离小于动态安全距离的滑行过程中，逐渐增加回收强度以控制车辆进行能量回收，在车辆逐渐远离目标车辆以使得相对距离大于动态安全距离时，随着相对距离的增大逐渐减小回收强度以控制车辆进行能量回收。

在某些实施方式中，处理器用于当相对距离达到动态安全距离时，控制车辆根据预定回收强度进行能量回收，在相对距离小于动态安全距离的滑行过程中，逐渐增加回收强度以控制车辆进行能量回收，在车辆逐渐远离目标车辆以使得相对距离大于动态安全距离时，随着相对距离的增大逐渐减小回收强度以控制车辆进行能量回收。

具体地，当相对距离达到动态安全距离时，控制车辆根据预定回收强度进行能量回收。在相对距离小于动态安全距离的滑行过程中，逐渐增加回收强度以控制车辆进行能量回收，增加方式包括但不限于逐渐增大、梯度增大等。在车辆逐渐远离目标车辆以使得相对距离大于动态安全距离时，随着相对距离的增大逐渐减小回收强度以控制车辆进行能量回收，减小方式包括但不限于逐渐减小、梯度减小等。

在一个例子中，车辆确定为激进型驾驶风格，距离当前车辆最近的目标车辆为车辆前方10米距离的C1，根据激进型驾驶风格确定的动态安全距离为5米，当两车相对距离在5m～10m之间时，不进行能量回收；当两车相对距离达到5m时，按照原始的回收强度A0进行能量回收；当两车相对距离小于安全距离5m时，增加回收强度进行能量回收；当两车相对距离逐渐开始增大时，可减小回收强度；当相对距离恢复至5m时，回收强度可降到原始回收强度A0；当两车相对距离大于安全距离5m时，可停止能量回收。

如此，通过相对距离与安全距离之间的关系动态调整回收强度，可实时根据驾驶风格调整回收强度，当驾驶风格为激进型时，回收强度相对于普通型和保守型较小。一定程度上可降低用户踩踏板频次，提高驾驶舒适性。

本申请实施方式还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个存储有计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，当计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现上述任一实施方式的车辆能量回收方法。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的软件来完成。程序可存储于一非易失性计算机可读存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“一些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合所述实施方式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方式或示例中。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方式或示例。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方式或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。同时，参考术语“第一”、“第二”等的描述意在将同类或相似操作区别开来，“第一”与“第二”之间在某些实施方式中具有前后逻辑关系，在某些实施方式中并不一定具有逻辑或前后关系，需要根据实际实施例进行判定，不应该仅通过字面意思进行判定。

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。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施方式，可以理解的是，上述实施方式是示例性的，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方式进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种车辆能量回收方法，其特征在于，包括：

预先创建分类模型；

获取所述车辆的驾驶数据；

按照所述分类模型对所述驾驶数据进行处理以确定驾驶风格；

根据所述驾驶风格调整回收策略以根据调整后的所述回收策略进行所述能量回收；

所述获取所述车辆的驾驶数据之前还包括：

获取所述车辆的历史驾驶数据并保存至本地和/或上传至数据平台，所述历史驾驶数据包括自车行驶速度、目标车行驶速度、车辆相对状态和/或周围道路信息；

所述获取所述车辆的驾驶数据包括：

自所述本地和/或所述数据平台获取预定时间的所述历史驾驶数据以确定所述驾驶数据；

所述车辆相对状态包括车辆相对距离，所述预先创建分类模型包括：

分别将所述自车行驶速度和所述目标车行驶速度划分为多个自车速度级和目标车速度级；

将所述车辆相对距离划分为多个相对距离级；

将每个自车速度级与所有所述目标车速度级进行组合得到第一分类组合；

将所述第一分类组合中的每个所述自车速度级和所述目标车速度级与所述相对距离级进行组合以得到第二分类组合；

将所述第二分类组合中的每个所述自车速度级、所述目标车速度级和所述车辆相对距离级与所述驾驶风格进行对应匹配以确定所述分类模型，所述驾驶风格包括保守型驾驶风格、普通型驾驶风格、激进型驾驶风格。

2.根据权利要求1所述的车辆能量回收方法，其特征在于，所述根据所述驾驶风格调整回收策略以根据调整后的所述回收策略进行所述能量回收包括：

根据所述驾驶风格确定动态安全距离；

根据所述动态安全距离调整所述回收策略以根据调整后的所述回收策略进行所述能量回收。

3.根据权利要求2所述的车辆能量回收方法，其特征在于，所述根据所述驾驶风格确定动态安全距离包括：

获取预定的原始安全距离；

根据所述驾驶风格确定调整系数，所述调整系数包括保守型安全系数、普通型安全系数、激进型安全系数；

根据所述调整系数及所述原始安全距离计算得到所述动态安全距离。

4.根据权利要求3所述的车辆能量回收方法，其特征在于，所述根据所述动态安全距离调整所述回收策略以根据调整后的所述回收策略进行所述能量回收包括：

确定所述车辆的目标车辆；

获取当前时刻所述车辆与所述目标车辆之间的相对距离；

根据所述相对距离与所述安全距离之间的关系调整所述能量回收的回收强度。

5.根据权利要求4所述的车辆能量回收方法，其特征在于，所述根据所述相对距离与所述安全距离之间的关系调整所述能量回收的回收强度包括：

当所述相对距离达到所述动态安全距离时，控制所述车辆根据预设的回收强度进行所述能量回收；

在所述相对距离小于所述动态安全距离的滑行过程中，逐渐增加所述回收强度以控制所述车辆进行所述能量回收；

在所述车辆逐渐远离所述目标车辆以使得所述相对距离大于所述动态安全距离时，随着所述相对距离的增大逐渐减小所述回收强度以控制所述车辆进行所述能量回收。

6.一种车辆能量回收装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取所述车辆的驾驶数据；

确定模块，用于根据所述驾驶数据确定与所述车辆对应的驾驶风格；

调整模块，用于根据所述驾驶风格调整回收策略以根据调整后的所述回收策略进行所述能量回收，所述车辆能量回收装置在使用时，实现权利要求1-5任一项所述的车辆能量回收方法。

7.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现权利要求1-5任一项所述的车辆能量回收方法。

8.一种计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现权利要求1-5任一项所述的车辆能量回收方法。

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