CN115095414B - Dpf再生方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供一种DPF再生方法和系统，涉及自动驾驶技术领域，该方法可应用于港口、口岸、公路货运、城市配送、矿山、机场等业务场景，方法包括：获取SOC反馈的修正值，其中，修正值用于对车辆的碳载量进行修正，根据修正后的碳载量以及车辆的目的地，对车辆进行路径规划，得到目标路径，根据目标路径，控制DPF进行再生。该方法通过SOC获取碳载量的修正值，并根据修正值对车辆的碳载量进行修正，可以提升车辆碳载量计算的准确性，其次，根据修正后的碳载量和车辆行驶的目的地对车辆进行路径规划，根据规划的路径控制DPF进行再生，将DPF再生与车辆的运行路径相结合，可以提高DPF再生的灵活性。
Description
技术领域
本申请涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种DPF再生方法和系统。
背景技术
DPF(Diesel Particulate Filter，颗粒捕捉器)是一种陶瓷过滤器，它可以捕捉、收集发动机工作过程中产生的微粒排放物质，避免其进入空气当中，但是，DPF承载的碳颗粒是有限的，为避免DPF的损坏，需要对DPF进行再生操作，将捕集的碳颗粒反应成CO2排放到大气中，因此，在发动机系统中配备DPF再生系统成为了必不可少的。
现有的DPF系统通常是在车辆的行驶过程中通过发动机控制器(engine controlmodule，ECM)来获取DPF中碳颗粒的数量(碳载量)，在碳载量达到预设值时，进行再生操作。
但是，由于ECM的特性，获取的DPF中碳载量常常与实际值偏差较大，导致DPF再生频繁，且只有在DPF中的碳载量达到预设值时，才进行再生操作，使得DPF再生的灵活性差，无法满足车辆的运行需求。
发明内容
本申请实施例提供一种DPF再生方法和系统，可以提高DPF中碳载量计算的准确性以及提高DPF再生的灵活性。
第一方面，本申请实施例提供一种DPF再生方法，应用于车辆控制系统包括：
获取片上系统SOC反馈的修正值，其中，所述修正值用于对所述车辆的碳载量进行修正；
根据修正后的碳载量以及所述车辆的目的地，对所述车辆进行路径规划，得到目标路径，所述目标路径为对应的尾气排放量满足预设条件的路径；根据所述目标路径，控制所述DPF进行再生。
该方法通过SOC获取碳载量的修正值，并根据修正值对车辆的碳载量进行修正，可以提升车辆碳载量计算的准确性，其次，根据修正后的碳载量和车辆行驶的目的地对车辆进行路径规划，根据规划的路径控制DPF进行再生，将DPF再生与车辆的运行路径相结合，可以提高DPF再生的灵活性。
可选的，所述根据所述修正后的碳载量以及所述车辆的目的地，对所述车辆进行路径规划，得到目标路径，包括：
根据所述车辆的目的地和当前位置，确定所述车辆的至少两条行驶路径；
根据每条行驶路径的路况信息以及所述修正后的碳载量，预测每条路径对应的DPF的再生次数；
根据所述DPF的再生次数，获取每条路径的尾气排放量；
根据所述每条路径的尾气排放量，将尾气排放量最少的路径作为所述目标路径。根据尾气排放对车辆进行路径规划，可以降低对环境的污染。
可选的，所述根据每条行驶路径的路况信息以及所述修正后的碳载量，预测每条路径对应的DPF的再生次数，包括：
根据所述路况信息获取坡路信息和平路信息，所述坡路信息包括每个坡路的坡路类型、坡路长度和坡度角，所述平路信息包括每条平路的长度；
根据所述平路信息、历史再生信息以及所述修正后的碳载量，确定DPF的第一再生数量，所述历史再生信息用于指示所述车辆历史行程中，进行一次DPF再生所需的行驶距离；
根据所述坡路信息确定需要DPF再生的坡路的第一数量，并基于所述第一数量确定DPF的第二再生数量；
根据所述第一再生数量和所述第二再生数量，预测每条路径对应的DPF的再生次数。根据每条路径中不同的路况信息，采用不同的方式对车辆行驶至该的路况时需要进行DPF再生次数进行预测，可以提高对该路径中车辆需要进行DPF再生次数预测的准确性，进一步提高对车辆进行路径规划的准确性。
可选的，所述根据所述坡路信息确定需要DPF再生的坡路的第一数量，并基于所述第一数量确定DPF的第二再生数量，包括：
在坡路类型为上坡的情况下，判断所述坡路长度与坡度角是否均大于对应的第一阈值，若是，则确定所述坡路需要进行DPF再生，若否，根据所述坡路长度和所述历史再生信息获取需要DPF再生的第二数量；
在坡路类型为下坡的情况下，判断所述坡路长度与坡度角是否均大于对应第二阈值，若是，则确定所述坡路无需进行DPF再生，若否，根据所述坡路长度和所述历史再生信息获取需要DPF再生的第三数量；
根据所述第一数量、所述第二数量和所述第三数量，确定所述DPF的第二再生数量。
可选的，所述获取片上系统SOC反馈的修正值，包括：
将车辆信息发送至所述SOC，以使所述SOC根据所述车辆信息生成所述修正值，所述车辆信息包括发动机状态信息以及后处理温度。
可选的，所述DPF再生方法还包括：
在所述修正后的碳载量大于警戒值时，将所述修正后的碳载量发送至用户终端，以使用户根据所述用户终端接收的修正后的碳载量，对所述DPF进行处理。可以降低对因碳载量超标对DPF的损坏率。
第二方面，本申请实施例提供一种DPF再生方法，应用于片上系统SOC系统，包括：
接收车辆控制系统发送的车辆信息，所述车辆信息包括发动机状态信息以及尾气后处理温度；
在所述SOC的当前算力满足预设算力时，根据所述车辆信息获取碳载量的修正值；
将所述碳载量的修正值反馈至所述车辆控制系统。
可选的，在所述SOC的算力不满足预设算力时，所述方法包括：
向云端服务器发送所述车辆信息，以使所述云端服务器根据所述车辆信息生成所述碳载量的修正值；
获取所述云端服务器反馈的碳载量的修正值，并将所述碳载量的修正值反馈至所述车辆控制系统。在计算碳载量修正值的过程中引入云端服务器，通过云端服务器的计算能力，在SOC算力不足的情况下，计算碳载量修正值，可以进一步提升计算碳载量修正值的准确性。
第三方面，本申请实施例提供一种DPF再生装置，包括：
获取模块，用于获取片上系统SOC反馈的修正值，其中，所述修正值用于对所述车辆的碳载量进行修正；
规划模块，用于根据修正后的碳载量以及车辆的目的地，对车辆进行路径规划，得到目标路径，目标路径对应的尾气排放量满足预设条件的路径；
控制模块，用于根据目标路径，控制DPF进行再生。
可选的，该DPF再生装置用于实现上述第一方面任一种DPF再生方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种DPF再生装置，包括：
接收模块，用于接收车辆控制系统发送的车辆信息，车辆信息包括发动机状态信息以及尾气后处理温度。
获取模块，用于在所述SOC的当前算力满足预设算力时，根据车辆信息获取碳载量的修正值，并将碳载量的修正值反馈至车辆控制系统。
反馈模块，用于将所述碳载量的修正值反馈至所述车辆控制系统。
可选的，该DPF再生装置用于实现上述第二方面任一种DPF再生方法。
第五方面，本申请实施例还提供一种DPF再生系统，包括车辆控制系统和SOC。
所述车辆控制系统用于实现上述第一方面任一种可能的方法。
所述SOC用于实现上述第二方面任一种可能的方法。
第六方面，本申请提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；
存储器用于存储计算机指令；处理器用于运行存储器存储的计算机指令实现第一方面或者第二方面中任一项的方法。
第七方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行以实现第一方面或者第二方面中任一项的方法。
第八方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面或者第二方面中任一项的方法。
第九方面，本申请提供一种芯片或者芯片系统，该芯片或者芯片系统包括至少一个处理器和通信接口，通信接口和至少一个处理器通过线路互联，至少一个处理器用于运行计算机程序或指令，以执行第一方面或者第二方面可能的实现方式中描述的DPF再生方法。其中，芯片中的通信接口可以为输入/输出接口、管脚或电路等。
在一种可能的实现中，本申请中上述描述的芯片或者芯片系统还包括至少一个存储器，至少一个存储器中存储有指令。该存储器可以为芯片内部的存储单元，例如，寄存器、缓存等，也可以是该芯片的存储单元(例如，只读存储器、随机存取存储器等)。
附图说明
图1为本申请实施例提供的场景示意图；
图2为本申请实施例提供的DPF再生方法的流程示意图一；
图3为本申请实施例提供的DPF再生方法的流程示意图二；
图4为本申请实施例提供的DPF再生方法的流程示意图三；
图5为本申请实施例提供的车辆行驶路径示意图；
图6为本申请实施例提供的DPF再生装置的结构示意图一；
图7为本申请实施例提供的DPF再生装置的结构示意图二；
图8为本申请实施例提供的DPF再生系统的结构示意图；
图9为本申请实施例提供的DPF再生电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
在本申请的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，并不对其先后顺序进行限定。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
需要说明的是，本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示例子、例证或说明。本申请中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
为了便于理解，首先对本申请实施例的应用场景进行介绍。
图1为本申请实施例的场景示意图，如图1所示，车辆10中搭载有DPF再生系统11，车辆在运行过程中，车辆控制系统12可以通过ECM13获取车辆的碳载量，在碳载量达到预设值时，进行再生操作，以保证DPF中承载的碳颗粒数量不超过警戒值，以使DPF不被损坏。
但是，由于ECM的特性，获取的DPF中的碳载量常常与实际值偏差较大，导致DPF再生频繁，并且对DPF进行再生时，只与DPF中承载的碳颗粒数量的警戒值相关联，未考虑车辆实际的运行环境，使得DPF再生的灵活性差，无法满足车辆的运行需求。
因此，本申请实施例提供一种DPF再生方法和系统，通过引入片上系统(system onchip，SOC)以及云端服务器，通过SOC与云端服务器强大的计算能力对DPF中的碳载量进行计算，可以获得较为准确的碳载量，并且将DPF的再生与车辆的运行环境相关联，提高了使得DPF再生的灵活性。
可以理解的是，本申请实施例提供的DPF再生方法和系统也可以适用于小型车辆，例如轿车等，相应的，小型车辆的再生系统称为汽油机颗粒捕集器(gasonlineparticulate filter，GPF)再生系统，GPF再生方法和系统的实现方式与DPF再生方法和系统的现实方式类似，本申请实施例以DPF再生方法和系统进行说明。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以独立实现，也可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
图2为本申请实施例提供的DPF再生方法的流程示意图，应用于车辆控制系统，包括如下步骤：
S201、获取SOC反馈的修正值，其中，修正值用于对车辆的碳载量进行修正。
本申请实施例中，碳载量是指车辆DPF中捕捉到的微小颗粒的数量，DPF可以过滤车辆尾气中的微小颗粒，从而起到净化尾气的作用。
本申请实施例中，车辆的控制系统可以通过车辆的控制器域网(controller areanetwork，CAN)总线获取车辆信息，并将车辆信息发送至SOC，以使SOC根据车辆信息生成碳载量的修正值，并接收SOC反馈的修正值。
本申请实施例中，车辆信息包括发动机状态信息和后处理温度。其中，发动机状态信息是指发动机的转速、运行时长、当前的油耗等信息。后处理温度是车辆后处理系统的温度。
后处理系统是指催化器(氧化型催化器、三元催化器，以及任何气体催化器)、颗粒捕集器，除氮氧系统、组合式降氮氧系统的颗粒捕集器，以及其它各种安装在发动机下游的削减污染物的装置，即后处理系统是指将车辆运行过程中产生的污染物通过化学反应消除掉的系统。
示例性的，SOC获取到车辆控制系统发送的发动机状态信息和后处理温度后，可以将该信息输入至碳载量计算模型中，获取碳载量计算模型生成碳载量的修正值并将该修正值反馈至车辆控制系统。
本申请实施例中，车辆控制系统获取SOC反馈的修正值和从ECM获取的碳载量后，根据修正值对碳载量进行修正，获得修正后的碳载量，例如，将修正值与碳载量直接进行相乘，获得修正后的碳载量，或者，通过其他的运算方式，获得修正后的碳载量。具体可以根据实际需求进行设置，本申请实施例对此不进行限定。
可选的，在修正后的碳载量大于警戒值时，将修正后的碳载量发送至用户终端，以使用户根据用户终端接收的修正后的碳载量，对DPF进行处理。
警戒值是指当DPF中的碳载量大于该值时，DPF已经无法通过再生对其中的碳颗粒进行处理，此时需要人工的介入，例如拆机清洗等手段，才可以将DPF中的碳颗粒处理干净。
当车辆控制系统通过获得修正后的碳载量大于警戒值时，就需要通过连接的客户端通知司机人工对DPF进行处理。可以降低对因碳载量超标对DPF的损坏率。
S202、根据修正后的碳载量以及车辆的目的地，对车辆进行路径规划，得到目标路径，目标路径对应的尾气排放量满足预设条件的路径。
本申请实施例中，在获取修正后的碳载量后，可以基于修正后的碳载量以及预设的尾气排放量对车辆的行驶路径进行规划。
具体为，获取车辆当前的位置以及目标位置，结合高精度的地图信息，选择至少两条行驶路径，根据每条路径的路况信息以及修正后的碳载量，预测每条路径对应的DPF的再生次数，根据每条行驶路径上DPF的再生次数，获得车辆行驶每条路径的尾气排放量，将尾气排放量最少的路径作为目标路径。
示例性的，在车辆碳载量大于预设值时，车辆的控制系统会控制DPF进行再生，因此，进行一次DPF再生所排放的尾气的量是相同的，可以根据每条路径上再生次数获得车辆行驶每条路径的尾气排放量，将尾气排放量最少的路径作为目标路径。
在获取每条路径上的DPF的再生次数时，可以根据车辆的历史再生信息，例如进行一次再生车辆行驶的距离，结合修正后的碳载量与每条路径的距离，对每条路径的DPF的再生次数进行预测。
例如，车辆的历史再生信息为行驶N公里后，进行一次DPF再生，将任一条路径的总距离乘以修正后的碳载量与碳载量的比值，再除以N，获得的结果就是该条路径的DPF的再生次数。
S203、根据目标路径，控制DPF进行再生。
本申请实施例中，获得车辆行驶的目标路径后，可以根据目标路径的路况信息控制进行再生，其中，路况信息包括该目标路径中的坡路信息和平路信息。
示例性的，车辆根据目标路径行驶的过程中，若前方的路径为平路，可以在车辆修正后的碳载量大于预设值时，控制DPF进行再生。
若前方的路径为坡路，可以禁止DPF进行再生或者提前触发DPF进行再生，例如，前方的路径为上坡，车辆的运行负荷较高，可以提前触发DPF进行再生，前方的路径为下坡，车辆的运行负荷较低，再次期间，禁止DPF进行再生，以节省车辆的油耗和降低尾气排放水平。
本申请实施例提供的DPF再生方法，通过获取SOC反馈的修正值，根据修正后的碳载量以及车辆的目的地，对车辆进行路径规划，得到目标路径，根据目标路径，控制DPF进行再生。该方法通过SOC获取碳载量的修正值，并根据修正值对车辆的碳载量进行修正，可以提升车辆碳载量计算的准确性，其次，根据修正后的碳载量和车辆行驶的目的地对车辆进行路径规划，根据规划的路径控制DPF进行再生，将DPF再生与车辆的运行路径相结合，可以提高DPF再生的灵活性。
如图3所示，本申请实施例还提供一种DPF再生方法，应用于SOC，包括如下步骤：
S301、接收车辆控制系统发送的车辆信息，车辆信息包括发动机状态信息以及尾气后处理温度。
本申请实施例中，S301的具体实现方式与图2所示实施例中S201的具体实现方式类似，此处不在赘述。
S302、判断当前算力是否满足预设算力，若是可以执行S303所示步骤，若否，可以执行S304所示步骤。
本申请实施例中，算力又称计算能力，是指数据的处理能力，算力越高，处理数据的能力越强，即可以处理更多数据或者执行更加复杂的计算任务。
可以通过SOC中的处理器(central processing unit，CPU)、图形处理器(graphics processing unit，GPU)、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)等来对SOC的算力进行评估，CPU、GPU以及DSP的性能越好，SOC的算力也越高。
预设算力是指可以进行碳载量的修正值计算所需要的最少算力。可以通过设定CPU或者GPU的使用率不超过总使用率的N％来作为预设算力。
本申请实施例中，SOC接收到车辆控制系统发送的车辆信息后，可以通过判断CPU或者GPU的使用率是否超过设定值来判断当前算力是否满足预设算力。
S303、根据车辆信息获取碳载量的修正值，并将碳载量的修正值反馈至车辆控制系统。
本申请实施例中，SOC接收到车辆控制系统发送的车辆信息后，可以将该车辆信息输入至内置的碳载量计算模型中，碳载量计算模型可以根据当前的碳载量和车辆信息中的发动机状态信息和/或后处理温度计算碳载量的修正值。
示例性的，若获取到的车辆信息为发动机状态信息，则SOC可以将当前碳载量和发动机状态信息输入至内置的碳载量计算模型，碳载量计算模型可以根据当前碳载量和发动机转速在预设的转速-碳载量信息关系表中查询到的第一修正值，根据发动机的运行时长和当前的油耗与预设的运行时长和油耗获取第二修正值，将第一修正值与第二修正值进行乘积后的值，作为当前碳载量的修正值。
可选的，若获取到的车辆信息为后处理温度，SOC可以根据后处理温度所处的温度区间，获取与温度区间相匹配的尾气排放流量值，将该流量值输入至碳载量计算模型，得到碳载量计算模型的输出的修正值。
可选的，SOC还可以根据发动机状态信息和后处理温度分别获取对应的碳载量的修正值，将两个修正值进行乘积处理，获得当前碳载量的修正值。其中，获取发动机状态信息和后处理温度分别获取对应的碳载量的修正值的方式与单独根据发动机状态信息或后处理温度计算碳载量的修正值的方式相同。本申请实施例对获取碳载量的修正值的方式不做限制。
SOC在获取到碳载量的修正值后，可以将碳载量的修正值反馈至车辆控制系统。
S304、向云端服务器发送车辆信息，以使云端服务器根据车辆信息生成碳载量的修正值，获取云端服务器反馈的碳载量的修正值，并将碳载量的修正值反馈至车辆控制系统。
本申请实施例中，S304中云端服务器生成碳载量的修正值的具体实现方式与S303中获取碳载量的修正值的具体实现方式类似，此处不在赘述。
SOC在获取云端服务器反馈的碳载量的修正值后，可以将碳载量的修正值反馈至车辆控制系统。
本申请实施例提供的DPF再生方法，通过接收车辆控制系统发送的车辆信息，并判断当前算力是否满足预设算力，在SOC的当前算力满足预设算力时，根据车辆信息获取碳载量的修正值，将碳载量的修正值反馈至车辆控制系统，在SOC的当前算力不满足预设算力时，向云端服务器发送车辆信息，以使云端服务器根据车辆信息生成碳载量的修正值，并获取云端服务器反馈的碳载量的修正值，将碳载量的修正值反馈至车辆控制系统。在计算碳载量修正值的过程中引入云端服务器，通过云端服务器的计算能力，在SOC算力不足的情况下，计算碳载量修正值，可以进一步提升计算碳载量修正值的准确性。
图4为本申请实施例提供DPF再生方法的流程示意图三，在图2所示实施例的基础上，进一步对在对车辆进行路径规划时，预测每条路径对应的DPF的再生次数进行说明，包括如下步骤：
S401、获取每条行驶路径的路况信息。
本申请实施例中，路况信息包括坡路信息和平路信息，其中坡路信息包括路径中坡路的数量，每个坡路的坡路类型、坡路长度和坡度角，平路信息包括路径中平路的数量以及每条平路的长度，其中，坡路类型是指该坡路为上坡或者下坡。
如图5所示，S为车辆的任一条行驶路径，该路径的路况信息为3条平路L1、L2、L3以及对应的长度A1、A2、A3(未示出)，三条坡路S1、S2、S3、对应的角度θ1、θ2、θ3以及对应的长度B1、B2、B3(未示出)。
在获得行驶路径后，可以结合高精度的地图获取每条行驶路径的路况信息。
S402、根据平路信息、历史再生信息以及修正后的碳载量，确定DPF的第一再生数量。
本申请实施例中，历史再生信息是指示车辆的历史行程中，进行一次DPF再生所需要行驶的距离。
在获取行驶路径中的平路的数量和对应长度后，可以根据车辆的历史再生信息以及修正后的碳载量，获取车辆在该路径中平路上行驶的过程中DPF的再生次数，将该再生次数作为DPF的第一再生数量。
示例性的，请继续参考图5，车辆的任一条行驶路径S中，平路的总距离为三条平路L1、L2、L3的长度之合，车辆的历史再生信息为经过N公里后，进行一次DPF再生，车辆的修正后的碳载量为K，当前的碳载量为P，则车辆在该路径中平路上行驶的过程中DPF的再生次数满足如下公式：
其中，X为车辆的再生次数，R为经验系数。
S403、根据坡路信息确定需要DPF再生的坡路的第一数量，并基于第一数量确定DPF的第二再生数量。
本申请实施例中，获取行驶路径中的坡路信息后，在坡路类型为上坡的情况下，且坡路长度与坡度角均大于对应的第一阈值，则车辆在该坡路行驶时需要进行DPF再生。在坡路类型为下坡的情况下，且坡路长度与坡度角均大于对应的第二阈值，则车辆在该坡路行驶时不需要进行DPF再生。其中，第一阈值与第二阈值
将每一条需要DPF再生的坡路计为1，每一条不需要DPF再生的坡路计为0，将所有需要DPF再生的坡路与不需要DPF再生的坡路之和作为需要DPF再生的坡路的第一数量。
在坡路类型为上坡的情况下，若坡路长度与坡度角中的任一值小于对应的第一阈值，则将该坡路视为平路进行处理，采用平路获取DPF的再生次数的方式，计算该坡路的DPF的再生次数，将该再生次数作为需要DPF再生的第二数量。
在坡路类型为下坡的情况下，若坡路长度与坡度角中的任一值小于对应的第二阈值，则将该坡路视为平路进行处理，采用平路获取DPF的再生次数的方式，计算该坡路的DPF的再生次数，将该再生次数作为需要DPF再生的第三数量。
将第一数量、第二数量和第三数量进行叠加处理，确定DPF的第二再生数量。
S404、根据第一再生数量和第二再生数量，预测每条路径对应的DPF的再生次数。
本申请实施例中，获得每条路径中的第一再生数量和第二再生数量后，可以对第一再生数量和第二再生数量进行叠加处理，将叠加处理结果作为每条路径对应的DPF的再生次数的预测结果。
本申请实施例中，通过获取每条行驶路径的路况信息，根据平路信息、历史再生信息以及修正后的碳载量，确定DPF的第一再生数量，根据坡路信息确定需要DPF再生的坡路的第一数量，并基于第一数量确定DPF的第二再生数量，根据第一再生数量和第二再生数量，预测每条路径对应的DPF的再生次数。根据每条路径中不同的路况信息，采用不同的方式对车辆行驶至该的路况时需要进行DPF再生次数进行预测，可以提高对该路径中车辆需要进行DPF再生次数预测的准确性，进一步提高对车辆进行路径规划的准确性。
本申请实施例还提供一种DPF再生装置60，如图6所示，该DPF再生装置包括，获取模块601、规划模块602以及控制模块603。
获取模块601，用于获取SOC反馈的修正值，其中，修正值用于对车辆的碳载量进行修正。
规划模块602，用于根据修正后的碳载量以及车辆的目的地，对车辆进行路径规划，得到目标路径，目标路径对应的尾气排放量满足预设条件的路径；
控制模块603，用于根据目标路径，控制DPF进行再生。
本申请实施例提供的DPF再生装置，可以执行图2和/或图4所示的DPF的再生方法，此处不在赘述。
本申请实施例还提供一种DPF再生装置70，如图7所示，该DPF再生装置70包括，接收模块701、获取模块702以及反馈模块703。
接收模块701，用于接收车辆控制系统发送的车辆信息，车辆信息包括发动机状态信息以及尾气后处理温度。
获取模块702，用于在SOC的当前算力满足预设算力时，根据车辆信息获取碳载量的修正值，并将碳载量的修正值反馈至车辆控制系统。
反馈模块703，用于将碳载量的修正值反馈至车辆控制系统。
可选的，DPF再生装置70还包括：发送模块704。
发送模块704，用于在SOC的当前算力不满足预设算力时，向云端服务器发送车辆信息，以使云端服务器根据车辆信息生成碳载量的修正值。
可选的，获取模块702，还用于获取云端服务器反馈的碳载量的修正值，并将碳载量的修正值反馈至车辆控制系统。
本申请实施例提供的DPF再生装置，可以执行图3所示的DPF的再生方法，此处不在赘述。
本申请实施例还提供一种DPF再生系统80，如图8所示，包括车辆控制系统801和SOC802。
车辆控制系统801，用于执行图2和/或图4所示的DPF的再生方法。
SOC802用于执行图3所示的DPF的再生方法。
本申请实施例提供的DPF再生系统，可以执行图2至图4所示的DPF的再生方法，此处不在赘述。
图9为本申请实施例提供的DPF再生电子设备的结构示意图。如图9所示，本实施例提供的DPF再生电子设备90可以包括：
处理器901。
存储器902，用于存储终端设备的可执行指令。
其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述传DPF再生方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述DPF再生方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
一种可能的实现方式中，计算机可读介质可以包括随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，只读光盘(compact discread-only memory，CD-ROM)或其它光盘存储器，磁盘存储器或其它磁存储设备，或目标于承载的任何其它介质或以指令或数据结构的形式存储所需的程序代码，并且可由计算机访问。而且，任何连接被适当地称为计算机可读介质。例如，如果使用同轴电缆，光纤电缆，双绞线，数字用户线(Digital Subscriber Line，DSL)或无线技术(如红外，无线电和微波)从网站，服务器或其它远程源传输软件，则同轴电缆，光纤电缆，双绞线，DSL或诸如红外，无线电和微波之类的无线技术包括在介质的定义中。如本文所使用的磁盘和光盘包括光盘，激光盘，光盘，数字通用光盘(Digital Versatile Disc，DVD)，软盘和蓝光盘，其中磁盘通常以磁性方式再现数据，而光盘利用激光光学地再现数据。上述的组合也应包括在计算机可读介质的范围内。
本申请实施例中还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述传DPF再生方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
在上述终端设备或者服务器的具体实现中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：ApplicationSpecific Integrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
本领域技术人员可以理解，上述任一方法实施例的全部或部分步骤可以通过与程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序被执行时，执行上述方法实施例的全部或部分的步骤。
本申请技术方案如果以软件的形式实现并作为产品销售或使用时，可以存储在计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括计算机程序或者若干指令。该计算机软件产品使得计算机设备(可以是个人计算机、服务器、网络设备或者类似的电子设备)执行本申请实施例方法的全部或部分步骤。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。
Claims (9)
1.一种颗粒捕捉器DPF再生方法，其特征在于，应用于车辆控制系统，所述方法包括：
获取片上系统SOC反馈的修正值，其中，所述修正值用于对所述车辆的碳载量进行修正；
根据修正后的碳载量以及所述车辆的目的地，对所述车辆进行路径规划，得到目标路径，所述目标路径为对应的尾气排放量满足预设条件的路径，所述尾气排放量是基于每条路径对应的DPF的再生次数确定的；
根据所述目标路径，控制所述DPF进行再生；
其中，所述得到目标路径之前，所述方法还包括：
预测每条路径对应的DPF的再生次数；
所述预测每条路径对应的DPF的再生次数包括：
根据所述每条路径的路况信息获取坡路信息和平路信息，所述坡路信息包括每个坡路的坡路类型、坡路长度和坡度角，所述平路信息包括每条平路的长度；
根据所述平路信息、历史再生信息以及所述修正后的碳载量，确定DPF的第一再生数量，所述历史再生信息用于指示所述车辆历史行程中，进行一次DPF再生所需的行驶距离；
根据所述坡路信息确定需要DPF再生的坡路的第一数量，并基于所述第一数量确定DPF的第二再生数量；
根据所述第一再生数量和所述第二再生数量，预测每条路径对应的DPF的再生次数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测每条路径对应的DPF的再生次数之前，所述方法还包括：
根据所述车辆的目的地和当前位置，确定所述车辆的至少两条行驶路径；
相应的，所述预测每条路径对应的DPF的再生次数之后，所述方法还包括：
根据所述DPF的再生次数，获取每条路径的尾气排放量；
根据所述每条路径的尾气排放量，将尾气排放量最少的路径作为所述目标路径。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述坡路信息确定需要DPF再生的坡路的第一数量，并基于所述第一数量确定DPF的第二再生数量，包括：
在坡路类型为上坡的情况下，判断所述坡路长度与坡度角是否均大于对应的第一阈值，若是，则确定所述坡路需要进行DPF再生，若否，根据所述坡路长度和所述历史再生信息获取需要DPF再生的第二数量；
在坡路类型为下坡的情况下，判断所述坡路长度与坡度角是否均大于对应第二阈值，若是，则确定所述坡路无需进行DPF再生，若否，根据所述坡路长度和所述历史再生信息获取需要DPF再生的第三数量；
根据所述第一数量、所述第二数量和所述第三数量，确定所述DPF的第二再生数量。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取片上系统SOC反馈的修正值，包括：
将车辆信息发送至所述SOC，以使所述SOC根据所述车辆信息生成所述修正值，所述车辆信息包括发动机状态信息以及后处理温度。
5.一种颗粒捕捉器DPF再生方法，其特征在于，应用于片上系统SOC，所述方法包括：
接收车辆信息，所述车辆信息包括发动机状态信息以及尾气后处理温度；
在所述SOC的当前算力满足预设算力时，根据所述车辆信息获取碳载量的修正值；
将所述碳载量的修正值反馈至所述车辆控制系统，所述碳载量的修正值用于所述车辆控制系统基于预测路径的路况信息确定每条路径对应的DPF的再生次数，其中，所述每条路径对应的DPF的再生次数是根据第一再生数量和第二再生数量预测确定，所述路况信息包括坡路信息和平路信息，所述坡路信息包括每个坡路的坡路类型、坡路长度和坡度角，所述平路信息包括每条平路的长度，所述第一再生数量为根据所述平路信息、历史再生信息以及所述修正后的碳载量确定，所述第二再生数量为根据所述坡路信息确定出的需要DPF再生的坡路的第一数量确定，所述历史再生信息用于指示所述车辆历史行程中，进行一次DPF再生所需的行驶距离。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述SOC的算力不满足预设算力时，所述方法包括：
向云端服务器发送所述车辆信息，以使所述云端服务器根据所述车辆信息生成所述碳载量的修正值；
获取所述云端服务器反馈的碳载量的修正值，并将所述碳载量的修正值反馈至所述车辆控制系统。
7.一种颗粒捕捉器DPF系统，包括车辆控制系统和片上系统SOC，所述车辆控制系统用于执行权利要求1至4任一项所述的方法，所述SOC用于执行权利要求5所述的方法。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序以实现权利要求1-4中任一项所述的方法，或者权利要求5所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1-4中任一项所述的方法，或者权利要求5所述的方法。
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