CN116512976A - 一种续航里程的估算方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种续航里程的估算方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN116512976A CN202310361821.7A CN202310361821A CN116512976A CN 116512976 A CN116512976 A CN 116512976A CN 202310361821 A CN202310361821 A CN 202310361821A CN 116512976 A CN116512976 A CN 116512976A
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张文全
伍海银
周星宇
阮纪桦
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Abstract

本申请实施例提出了一种续航里程的估算方法、装置、电子设备及存储介质，能够在额外引入道路信息与环境信息两个影响因素的情况下，较为准确地估算出车辆的续航里程。其中，续航里程的估算方法包括：获取导航系统所规划的导航信息，导航信息包括行驶至目的地所经导航路线中的道路信息与环境信息；获取车辆的动力电池剩余电量和单位时间平均功耗；根据道路信息、环境信息与单位时间平均功耗，计算出车辆的单位里程能耗；计算动力电池剩余电量与单位里程能耗的比值，获得车辆的实际续航里程。

Description

一种续航里程的估算方法、装置、电子设备及存储介质
【技术领域】
本申请实施例涉及车辆技术领域，尤其涉及一种续航里程的估算方法、装置、电子设备及存储介质。
【背景技术】
新能源车辆的续航里程，是指车辆的动力电池从全充满状态到完全放电状态时，车辆能够行驶的最大距离。在新能源车辆的日常驾驶中，为了使用户知晓车辆的动力电池剩余电量能否承担本次出行的电量消耗，需要对车辆的续航里程进行估算，并在对比将要行驶的实际里程后采取相应措施，以避免动力电池的电量在车辆到达目的地之前耗尽。
现有技术中，续航里程这一指标主要靠采集车辆近期的、行驶单位里程的平均能耗数据并作固定加权计算后得出。但由于不同道路的路况差别较大，使用近期行驶的能耗数据无法准确代表现在的车辆行驶状态，进而导致对车辆续航里程的测算出现较大误差。
【发明内容】
本申请实施例提供了一种续航里程的估算方法、装置、电子设备及存储介质，能够在额外引入道路信息与环境信息两个影响因素的情况下，较为准确地估算出车辆的续航里程。
第一方面，本申请实施例提供了一种续航里程的估算方法，所述方法包括：
获取导航系统所规划的导航信息，所述导航信息包括行驶至目的地所经导航路线中的道路信息与环境信息；
获取车辆的动力电池剩余电量和单位时间平均功耗；
根据所述道路信息、所述环境信息与所述单位时间平均功耗，计算出所述车辆的单位里程能耗；
计算所述动力电池剩余电量与所述单位里程能耗的比值，获得所述车辆的实际续航里程。
本申请实施例中，因为在不同的道路状况和环境条件下，车辆在行驶时的速度、功耗及动力电池容量都会发生改变，进而影响单位里程能耗的数据。因此，通过获取车辆导航系统发出的道路信息和环境信息作为辅助计算的参数，并综合同步获取到的单位时间平均功耗以计算出车辆的单位里程能耗，能获得比仅通过单位时间平均功耗这一变量计算出的单位里程能耗更加准确的数据；而在得到单位里程能耗的数据后，计算出当前动力电池剩余电量能够支撑车辆以当前单位里程能耗行驶多久，从而利用当前导航路线的道路信息与环境信息计算出车辆较为准确的续航里程。
可选的，所述根据所述道路信息、所述环境信息与所述单位时间平均功耗，计算出所述车辆的单位里程能耗具体包括：
基于预先设定的单位里程能耗预测模型，计算出所述道路信息、所述环境信息以及所述单位时间平均功耗所对应的所述单位里程能耗；其中所述单位里程能耗预测模型用于表征所述单位里程能耗随道路信息、环境信息与单位时间平均功耗改变而出现的变化趋势。
本申请实施例中，通过调用预先设定的且能够代表当前车辆在一般行驶环境下的能耗变化规律的单位里程能耗预测模型，并在输入本次导航路线的道路信息、环境信息、单位时间平均功耗等参数后，估算出车辆在当前各参数条件下的单位里程能耗，从而确保计算结果能够尽量贴近真实能耗情况。
可选的，所述基于预先设定的单位里程能耗预测模型，计算出所述道路信息、所述环境信息以及所述单位时间平均功耗所对应的所述单位里程能耗之前，所述方法还包括：
获取预设路线中的典型道路信息、典型环境信息、典型单位时间平均功耗以及典型单位里程能耗，形成样本数据；
基于所述样本数据对初始回归模型进行训练，获得所述单位里程能耗预测模型。
本申请实施例中，因为初始回归模型相比其它数学模型能够更好反映因变量与多个参数之间的变化关系，因此选用初始回归模型作为模板，并通过预先采集到的样本数据，即车辆在预设路线行驶时所采集到的多组样本数据对初始回归模型这一模板进行训练，从而克服其它模型仅能反映因变量与单一自变量之间的数学关系这一缺点，获得能够同时兼顾多个自变量且计算结果更加精确的单位里程能耗模型。
可选的，所述基于所述样本数据对初始回归模型进行训练，获得所述单位里程能耗预测模型具体包括：
以所述单位里程能耗为因变量，所述道路信息、所述环境信息与所述单位时间平均功耗为自变量，建立多元线性回归模型；
根据所述样本数据训练所述多元线性回归模型，获得所述单位里程能耗预测模型。
本申请实施例中，通过将单位里程能耗这一因变量能够产生影响的全部主要变量作为自变量、单位里程能耗作为因变量，建立包含该数学关系的多元线性回归模型。随后，使用在预设路段行驶时采集到的样本数据对该多元线性回归模型进行训练，从而实现通过数学模型关联多个实际影响单位里程能耗的变量的预期目的，得到计算所需的单位里程能耗模型。
可选的，所述在获得所述车辆的实际续航里程之后，所述方法还包括：
获取所述导航路线的总里程；
若所述实际续航里程小于所述导航路线的总里程，向所述导航系统发送充电提示指令，所述充电提示指令用于控制所述导航系统提示用户及时充电，并在所述导航路线标识出充电站的位置。
本申请实施例中，当得出车辆的实际续航里程后，需要根据实际续航里程与导航路线总里程之间的大小关系，判断动力电池的剩余电量是否足够支持车辆驶完全程；如果不足以支撑车辆驶完全程，则向用户发送及时给车辆充电的提醒，并通过导航查询离车辆当前导航路线上经过的全部充电站，使用户能尽早意识到实际续航里程的不足并选择沿路的充电站进行补电，从而避免车辆在到达目的地之前出现耗尽动力电池电量的意外。
可选的，所述获取车辆的动力电池剩余电量具体包括：
获取所述车辆的电池荷电状态；
基于环境信息与动力电池实际容量的关系，确认所述环境信息对应的所述动力电池实际容量；
计算所述电池荷电状态与所述动力电池实际容量的乘积，获得所述动力电池剩余电量。
本申请实施例中，通过环境信息中的环境信息与动力电池实际容量之间的关系，能够确定动力电池在当前环境条件下的实际容量；随后，根据获取到的电池荷电状态(即动力电池的剩余电量在实际容量中所占的百分比)，与动力电池实际容量共同计算出动力电池的剩余电量，从而避免出现仅根据动力电池标称容量计算续航里程所导致的计算误差。
可选的，所述计算所述动力电池剩余电量与所述单位里程能耗的比值，获得所述车辆的实际续航里程之后，所述方法还包括：
向所述导航系统发送续航里程显示指令，所述续航里程显示指令用于控制所述导航系统向用户显示所述实际续航里程。
本申请实施例中，在实际续航里程计算完成后，通过向车辆导航系统发送计算结果，并控制导航系统显示当前的实际续航里程，从而时刻提醒用户注意实际续航里程。
可选的，所述道路信息包括所述导航路线的最大海拔高度差值、不同路段的道路坡度以及特征车速；所述特征车速用于表征所有经过当前路段的车辆的最高车速平均值；
所述环境信息包括所述导航路线不同路段的平均气温和风速。
本申请实施例中，通过规定所有能够影响单位里程能耗计算结果的主要道路信息与环境信息，能够在建立模型、计算单位里程能耗的实际结果这一流程中，既考虑到全部相关参数的影响又不会采集到无关的其它参数，进而获得较为准确的单位里程能耗预测模型以及后续计算结果。
第二方面，本申请实施例提供了一种续航里程的估算装置，所述装置包括：
获取单元，用于获取导航系统所规划的导航信息，所述导航信息包括行驶至目的地所经导航路线中的道路信息与环境信息；
所述获取单元，还用于获取车辆的动力电池剩余电量和单位时间平均功耗；
计算单元，用于根据所述道路信息、所述环境信息与所述单位时间平均功耗，计算出所述车辆的单位里程能耗；
所述计算单元，还用于计算所述动力电池剩余电量与所述单位里程能耗的比值，获得所述车辆的实际续航里程。
可选的，所述计算单元具体用于：
基于预先设定的单位里程能耗预测模型，计算出所述道路信息、所述环境信息以及所述单位时间平均功耗所对应的所述单位里程能耗；其中所述单位里程能耗预测模型用于表征所述单位里程能耗随道路信息、环境信息与单位时间平均功耗改变而出现的变化趋势。
可选的，所述装置还包括：
所述获取单元，还用于获取预设路线中的典型道路信息、典型环境信息、典型单位时间平均功耗以及典型单位里程能耗，形成样本数据；
训练单元，用于基于所述样本数据对初始回归模型进行训练，获得所述单位里程能耗预测模型。
可选的，所述训练单元具体用于：
以所述单位里程能耗为因变量，所述道路信息、所述环境信息与所述单位时间平均功耗为自变量，建立多元线性回归模型；
根据所述样本数据训练所述多元线性回归模型，获得所述单位里程能耗预测模型。
可选的，所述装置还包括：
所述获取单元，还用于获取所述导航路线的总里程；
第一发送单元，用于若所述实际续航里程小于所述导航路线的总里程，向所述导航系统发送充电提示指令，所述充电提示指令用于控制所述导航系统提示用户及时充电，并在所述导航路线标识出充电站的位置。
可选的，所述获取单元具体用于：
获取所述车辆的电池荷电状态；
基于环境信息与动力电池实际容量的关系，确认所述环境信息对应的所述动力电池实际容量；
计算所述电池荷电状态与所述动力电池实际容量的乘积，获得所述动力电池剩余电量。
可选的，所述装置还包括：
第二发送单元，用于向所述导航系统发送续航里程显示指令，所述续航里程显示指令用于控制所述导航系统向用户显示所述实际续航里程。
可选的，所述道路信息包括所述导航路线的最大海拔高度差值、不同路段的道路坡度以及特征车速；所述特征车速用于表征所有经过当前路段的车辆的最高车速平均值；
所述环境信息包括所述导航路线不同路段的平均气温和风速。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器以及与所述至少一个处理器连接的存储器，所述至少一个处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如第一方面任一项所述方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了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第一方面任一项所述方法的步骤。
应当理解的是，本申请实施例的第二～四方面与本申请实施例的第一方面的技术方案一致，各方面及对应的可行实施方式所取得的有益效果相似，不再赘述。
【附图说明】
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例提供的一种续航里程的估算方法的流程示意图；
图2为本申请实施例中的一种动力电池剩余电量的测算方法的流程示意图；
图3为本申请实施例中一种单位里程能耗的计算方法的流程示意图；
图4为本申请实施例中的一种单位里程能耗预测模型的训练方法的流程示意图；
图5为本申请实施例中的一种单位里程能耗预测模型的建立方法的流程示意图；
图6为本申请实施例中的一种车辆充电提示方法的流程示意图；
图7为本申请实施例中的一种实际续航里程显示方法的流程示意图；
图8为本申请实施例提供的一种实际续航里程的估算装置的结构示意图；
图9为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本说明书的技术方案，下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本说明书保护的范围。
在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
目前的电动车辆由于动力电池的容量限制，经常出现无法支撑长途行驶、车辆还未到达目的地便耗尽电量的情况，给用户使用车辆带来不便。因此，常需要对车辆的续航里程进行估算，以判断本次行驶车辆能否按计划抵达导航目的地，并将当前车辆的真实行驶状态与能耗数据反馈给用户；而如何对车辆的续航里程进行准确估算，是避免车辆在到达目的地前出现电量耗尽的核心问题。
经本申请发明人研究发现，相关技术中，往往使用采集车辆近期行驶单位里程的平均能耗数据，并对采集到的数据执行固定加权计算的方式得到单位里程能耗。但这种方法采集的数据来自先前的行驶过程，其无论是路况条件还是环境条件均可能与当前路径存在较大差别，不确定性较大，使得用近期行驶的能耗数据无法准确代表现在的车辆行驶状态，进而导致对车辆续航里程的测算出现较大误差。
鉴于此，本申请实施例提供了一种续航里程的估算方法，能够在额外引入道路信息与环境信息两个影响因素的情况下，较为准确地估算出车辆的续航里程。
下面结合附图对本申请实施例提供的技术方案进行介绍。请参见图1，本申请实施例提供了一种续航里程的估算方法，应用于整车控制器，该方法的流程描述如下：
步骤101：获取导航系统所规划的导航信息，导航信息包括行驶至目的地所经导航路线中的道路信息与环境信息。
本申请实施例中，车辆的“实际续航里程”被定义为车辆动力电池从当前状态到完全放电状态时，车辆所行驶的总里程。而作为测算这一参数的部件，整车控制器(VehicleControl Unit，VCU)需要从车辆的导航系统中获取相应数据，并调取事先配置的算法模型来计算出所需的结果。
而对于车辆实际续航里程的计算，因为在行驶过程中，包括海拔高度、道路情况、环境温度等多种参数都可以通过影响车辆部件行驶表现的方式影响到车辆能耗，而仅获取单位时间平均功耗的计算方式显然不够精确，获取车辆的历史能耗数据以计算续航里程又会因为不同路线的路况和环境差别而不具备代表性。因此，需要对能够影响到实际续航里程的道路信息与环境信息进行实时采集，即通过接收导航系统中与导航路线相关的一系列数据，并通过这些数据与车辆的当前行驶状态一起估算出车辆目前的实际续航里程。当车辆导航系统将道路信息与环境信息发送给VCU时，VCU会通过预先训练好的模型对这些数据进行处理，以在后续计算实际续航里程的过程之前得到单位里程能耗。
作为一种可能的实施方式，道路信息包括导航路线的最大海拔高度差值、不同路段的道路坡度以及特征车速；特征车速用于表征所有经过当前路段的车辆的最高车速平均值；
环境信息包括导航路线不同路段的平均气温和风速。
本申请实施例中，因为不同的道路信息与环境信息对车辆部件存在不同维度及程度的影响，需要按照产生影响的实际类型对导航系统发送的数据进行区分。其中，道路信息中的各项参数作用如下：
最大海拔高度差值，用于计算出车辆在导航路线上行驶完全程时、为了克服海拔高度差做功需要消耗的额外能耗(该能耗可能为正也可能为负)，即在行驶里程相同时，海拔高度差的不同可能导致车辆在爬坡或下坡的总体时间上产生差异，进而使整体的能耗相比平缓路段行驶出现增大或减小，影响车辆的续航里程计算。
不同路段的道路坡度，用于校准车辆在当前道路上的行驶表现，即当用户驾驶车辆经过该路段时，车辆的车速、单位时间平均功耗是否会因为存在上坡、下坡出现对应变化，通过该信息对单位时间平均功耗进行调整，可以进一步影响单位里程能耗的计算结果。
特征车速，由于直接采集的是导航系统的服务提供商在云端存储的、所有在该路段行驶的车辆所用的最高车速平均值，故能够用于估算车辆在本次导航路线中从出发到结束时的车速平均值。而由于车速与车辆的发动机工作情况相关，而发动机工作状况又直接影响到单位里程能耗，故可以通过采集用于计算车速平均值的参数(即特征车速)来间接影响单位里程能耗的计算结果。
而在环境信息中，各项参数的作用如下：
导航路线不同路段的平均气温，主要用于估算车辆在行驶至不同路段时，当前路段所处环境中的平均温度对于动力电池的具体影响水平，即对在车辆动力电池处于不同的环境温度下时，车辆动力电池的容量发生的具体变化进行预估。而不同路段的平均风速，主要用于估算车辆在行驶完全程时受到的额外阻力影响，并通过估算出的额外阻力影响，间接反映车辆在行驶过程中为了克服阻力所产生的额外能耗，进而影响车辆的单位里程能耗计算。
当VCU获取到导航系统采集并发送的导航信息时，还需要获取用于计算单位里程能耗的其它参数，以开始对车辆单位里程能耗的估算。
步骤102：获取车辆的动力电池剩余电量。
步骤103：获取车辆的单位时间平均功耗。
本申请实施例中，在获取了导航系统发送的、用于计算单位里程能耗的导航信息后，还需要采集动力电池剩余电量、单位时间平均功耗这两项主要的运算指标，以准备对单位里程能耗进行正式计算。其中动力电池剩余电量的获取方式将在下面给出具体描述：
图2是本申请实施例中的一种动力电池剩余电量的测算方法的流程示意图。作为一种可能的实施方式，步骤102通过执行子步骤1021至1023来实现：
步骤1021：获取车辆的电池荷电状态。
步骤1022：基于环境信息与动力电池实际容量的关系，确认环境信息对应的动力电池实际容量。
步骤1023：计算电池荷电状态与动力电池实际容量的乘积，获得动力电池剩余电量。
本申请实施例中，动力电池剩余电量是无法直接获取的指标之一，故必须通过与该指标相关的其余数据进行计算来间接获得。首先，VCU将从车辆的电池管理系统(BatteryManagement System，BMS)中获取车辆动力电池当前的电池荷电状态(State Of Charge，SOC)数值，即动力电池当前剩余电量占总实际容量的百分比，然后再获取动力电池的实际容量，便可根据SOC值与动力电池实际容量的乘积计算出动力电池剩余电量。
应理解，动力电池的实际容量并不总是等于电池的标称容量，而是会随动力电池所处的环境温度改变而发生变化。具体来说，当动力电池的环境温度在正常工作温度的范围(铅酸蓄电池一般为15～25℃，锂电池一般为-30～60℃)之外时，动力电池实际容量便会随温度的改变而缩小。例如，当处于极寒环境中(-30℃)时，环境温度每下降一摄氏度，车辆动力电池的容量便会降低0.8％。通过这类已知关系，即可求得动力电池的实际容量相较于标称容量的大致缩减程度，进而在已知动力电池标称容量与环境温度(被以“不同路段的平均气温”这一数据形式包含在环境信息中)的情况下计算出较为精确的动力电池实际容量。
进而，当根据环境信息中不同路段的平均气温和动力电池的标称容量，计算出动力电池实际容量之后，并根据SOC值与动力电池实际容量得出动力电池剩余电量后，还需要对车辆的单位时间平均功耗进行计算，以满足计算单位里程能耗的全部条件。
本申请实施例中，对车辆单位时间平均功耗的计算方式主要是利用车辆高压系统的母线上的电压、电流进行统计实现的。具体来说，VCU会先获取高压系统母线在某一时刻的瞬时电压、瞬时电流，并针对该瞬时电压与瞬时电流计算出对应的瞬时功耗。这一获取与计算过程会持续一段预设时间，以确保VCU采集到了车辆在这段预设时间内的全部瞬时功耗。随后，VCU对采集到的全部瞬时功耗计算平均值，以计算出车辆的单位时间平均功耗；这里采集动作的持续时间(即预设时间)是可以根据对准确性的实际需求进行调整的，例如为了较快获得单位时间平均功耗的结果将预设时间定为10秒，或者为了获取更加精确的单位时间平均功耗而将预设时间设定为60秒。而单位时间平均功耗这一指标的单位，为了方便进行后续计算，则统一采用国际单位制瓦特(W，即焦耳/秒)进行表示。
在获取到车辆的动力电池剩余电量以及单位时间平均功耗后，便可开始执行实际续航里程的计算步骤。首先，需要根据获取到的道路信息、环境信息以及单位时间平均功耗，计算出车辆在本次行驶中预期的单位里程能耗。
步骤104：根据道路信息、环境信息与单位时间平均功耗，计算出车辆的单位里程能耗。
本申请实施例中，对单位里程能耗的计算准确度直接影响到后续对实际续航里程的计算。故需要采用一种较为精准的算法评估道路信息、环境信息等变量对单位里程能耗带来的影响，且这种算法还必须能够适应因为车辆部件型号不同，导致道路信息、环境信息的改变在不同车型上对单位里程能耗产生影响的程度不同。因此，采用机器学习的方式预先建立单位里程能耗的计算模型，并使用该预先建立的单位里程能耗模型进行计算是较为省力且精准的方法。
图3是本申请实施例中一种单位里程能耗的计算方法的流程示意图。作为一种可能的实施方式，步骤104通过执行子步骤1041来实现。
步骤1041：基于预先设定的单位里程能耗预测模型，计算出道路信息、环境信息以及单位时间平均功耗所对应的单位里程能耗；其中单位里程能耗预测模型用于表征单位里程能耗随道路信息、环境信息与单位时间平均功耗改变而出现的变化趋势。
应理解，此处的单位里程能耗预测模型，是在车辆出厂前即根据该车型测算完成、并以算法程序的形式部署到VCU软件层的数据库中的数学模型，用于记录车辆的单位里程能耗与道路信息、环境信息、单位时间平均功耗这些变量之间的数据联系；通过该预先配置的模型，使得车辆在需要计算单位里程能耗时，只需将从导航系统与车辆自身获取到的相关参数导入单位里程能耗预测模型，即可自动生成较为准确的计算结果。
此外，当被配置该算法程序的VCU所对应的车型为增程式电动车辆(即在纯电力驱动的方式之外，还可通过一套内置的小型辅助发电机组为电量不足的车辆提供一段时间续航的车型)时，还可以额外统计在车辆的辅助发电机组运行时所产生的单位时间平均输出功率，以及辅助发电机组的预计运转时间，来对单位里程能耗预测模型进行适当调整。
而关于通过机器学习生成单位里程能耗预测模型的具体方式，将在下面给出具体说明：
图4是本申请实施例中的一种单位里程能耗预测模型的训练方法的流程示意图。作为一种可能的实施例，在执行步骤1041之前，还可以进一步执行步骤106至107：
步骤106：获取预设路线中的典型道路信息、典型环境信息、典型单位时间平均功耗以及典型单位里程能耗，形成样本数据。
步骤107：基于样本数据对初始回归模型进行训练，获得单位里程能耗预测模型。
由于其涉及到多个变量，且多个变量对单位里程能耗的影响效果不同，因此应采用初始回归模型建立模型，并使用具有代表性的样本数据对所建立模型进行调整，便可获得精确计算能耗所需的单位里程能耗预测模型。而对于训练这一模型所使用的样本数据，本申请实施例选取车辆在某一条或多条预设路段行驶时所采集的典型道路信息、典型环境信息与典型单位时间平均功耗，以及待该预设路段行驶完成后的典型单位里程能耗(通过采集动力电池电量消耗量、电压及电流平均值等指标进行计算并校准后得出)，作为训练单位里程能耗预测模型所需的样本数据。
而对于如何通过机器学习训练获得单位里程能耗预测模型，将在下文中给出具体方法的相关描述：
图5是本申请实施例中的一种单位里程能耗预测模型的建立方法的流程示意图。作为一种可能的实施方式，步骤107通过执行步骤1071至1072来实现。
步骤1071：以单位里程能耗为因变量，道路信息、环境信息与单位时间平均功耗为自变量，建立多元线性回归模型。
步骤1072：根据样本数据训练多元线性回归模型，获得单位里程能耗预测模型。
本申请实施例中，由于计算单位里程能耗采用的方法为通过多元线性回归预测法建立单位里程能耗模型，因此对该方法进行简单说明。首先，需要先建立基础的数学模型，用于解释“单位里程能耗”这一变量与道路信息、环境信息、单位时间平均功耗这些参数之间的线性关系，具体来说，需要先根据需要输入模型的n个自变量(本申请实施例中，这些自变量包括道路信息、环境信息中所包括的各项数据，以及获取到的单位时间平均功耗)，建立Y＝α0X0+α1X1+α2X2+α3X3+…+αnXn+E这一线性函数关系式，其中Y为因变量(本申请实施例中为单位里程能耗)，X0到Xn分别代表需要输入的各项自变量，α0到αn代表这些自变量在计算结果Y的过程中所占的权重，即该多元线性回归模型的偏回归系数，E为因变量Y存在的随机误差，用于解释由其它随机变量引起的输出结果Y的变动。而在建立该模型后，便需要将事先从车辆中采集到的样本数据输入该多元线性回归模型，使机器自主寻找出与样本数据拟合效果最好的偏回归系数α0到αn，随后将采用这组偏回归系数建立的数学模型作为计算单位里程能耗所需的预测模型。
而在通过单位里程能耗预测模型，计算出当前道路信息、环境信息与单位时间平均功耗对应的单位里程能耗后，还需要进一步计算当前的实际续航里程。
步骤105：计算动力电池剩余电量与单位里程能耗的比值，获得车辆的实际续航里程。
本申请实施例中，当已经获得了较为精确的单位里程能耗后，便可根据动力电池剩余电量与单位里程能耗之间的比值，确定当前车辆还能行驶的实际距离。具体来说，由于通过上文所述的方式获得的动力电池剩余电量一般采用单位“千瓦·时(kw·h)”或“安时(Ah)”对数据进行表示，而单位里程能耗也采用“千瓦·时(kw·h)”作为计量单位，故这两者之间可直接计算比值或在经过转换统一单位制后计算比值，而计算出的结果即以当前车辆动力电池剩余电量能够行驶的预估距离，也就是实际续航里程。
当获得车辆的实际续航里程之后，还需要判断当前车辆的实际续航里程与导航路线的总里程之间的大小关系，并在判断完成后采取相应措施提醒用户。
图6是本申请实施例中的一种车辆充电提示方法的流程示意图。作为一种可能的实施方式，在步骤104之后，还可以进一步执行步骤108至109。
步骤108：获取导航路线的总里程。
步骤109：若实际续航里程小于导航路线的总里程，向导航系统发送充电提示指令，充电提示指令用于控制导航系统提示用户及时充电，并在导航路线上标识出充电站的位置。
本申请实施例中，通过将计算出的实际续航里程与导航路线的总里程进行对比，并在实际续航里程小于导航路线的总里程时，控制导航系统显示及时充电的提示，并经过查询定位、向用户标识出导航路线沿路的充电站位置，以便用户及时采取充电措施，避免因动力电池电量耗尽导致车辆中途抛锚。
而在行驶过程中，由于用户可能因各种意外原因忽视导航系统的单次提示信息，故还需要将计算出的单位里程能耗信息及时同步给用户。
图7为本申请实施例中的一种实际续航里程显示方法的流程示意图。作为一种可能的实施方式，在步骤104之后，还可以进一步执行步骤110。
步骤110：向导航系统发送续航里程显示指令，续航里程显示指令用于控制导航系统向用户显示实际续航里程。
通过在计算出当前的实际续航里程后，将该实际续航里程发送给导航系统，并控制导航系统将实际续航里程呈现给用户，以便提示用户时刻关注车辆续航。
请参见图8，基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种续航里程的估算装置，该装置包括：
获取单元201，用于获取导航系统所规划的导航信息，导航信息包括行驶至目的地所经导航路线中的道路信息与环境信息；
获取单元201，还用于获取车辆的动力电池剩余电量和单位时间平均功耗；
计算单元202，用于根据道路信息、环境信息与单位时间平均功耗，计算出车辆的单位里程能耗；
计算单元202，还用于计算动力电池剩余电量与单位里程能耗的比值，获得车辆的实际续航里程。
可选的，计算单元202具体用于：
基于预先设定的单位里程能耗预测模型，计算出道路信息、环境信息以及单位时间平均功耗所对应的单位里程能耗；其中单位里程能耗预测模型用于表征单位里程能耗随道路信息、环境信息与单位时间平均功耗改变而出现的变化趋势。
可选的，该装置还包括：
获取单元201，还用于获取预设路线中的典型道路信息、典型环境信息、典型单位时间平均功耗以及典型单位里程能耗，形成样本数据；
训练单元，用于基于样本数据对初始回归模型进行训练，获得单位里程能耗预测模型。
可选的，训练单元具体用于：
以单位里程能耗为因变量，道路信息、环境信息与单位时间平均功耗为自变量，建立多元线性回归模型；
根据样本数据训练多元线性回归模型，获得单位里程能耗预测模型。
可选的，该装置还包括：
获取单元201，还用于获取导航路线的总里程；
第一发送单元，用于若实际续航里程小于导航路线的总里程，向导航系统发送充电提示指令，充电提示指令用于控制导航系统提示用户及时充电，并在导航路线标识出充电站的位置。
可选的，获取单元201具体用于：
获取车辆的电池荷电状态；
基于环境信息与动力电池实际容量的关系，确认环境信息对应的动力电池实际容量；
计算电池荷电状态与动力电池实际容量的乘积，获得动力电池剩余电量。
可选的，该装置还包括：
第二发送单元，用于向导航系统发送续航里程显示指令，续航里程显示指令用于控制导航系统向用户显示实际续航里程。
可选的，道路信息包括导航路线的最大海拔高度差值，以及不同路段的道路坡度与特征车速；所述特征车速用于表征所有经过当前路段的车辆的最高车速平均值；
所述环境信息包括所述导航路线不同路段的平均气温和风速。。
请参见图9，基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种电子设备300，该电子设备300可以包括至少一个处理器，该至少一个处理器用于执行存储器中存储的计算机程序，实现本申请实施例提供的如图1-图7所示的续航里程的估算方法的步骤。
可选的，上述处理器具体可以是中央处理器、特定ASIC，可以是一个或多个用于控制程序执行的集成电路。
可选的，该电子设备还可以包括与至少一个处理器301连接的存储器302，存储器302可以包括ROM、RAM和磁盘存储器。存储器302用于存储处理器301运行时所需的数据，即存储有可被至少一个处理器301执行的指令，至少一个处理器301通过执行存储器302存储的指令，执行如图1-图7所示的方法。其中，存储器302的数量为一个或多个。
其中，获取单元201、计算单元202所对应的实体设备均可以是前述的处理器301。该电子设备可以用于执行图1-图7所示的实施例所提供的方法。因此关于该电子设备中各功能单元所能够实现的功能，可参考图1-图7所示的实施例中的相应描述，不多赘述。
此外，本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，计算机存储介质存储有计算机指令，当计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行图1-图7所述的方法。
以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并不用以限制本说明书，凡在本说明书的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书保护的范围之内。

Claims (11)

1.一种续航里程的估算方法，其特征在于，所述方法包括：
获取导航系统所规划的导航信息，所述导航信息包括行驶至目的地所经导航路线中的道路信息与环境信息；
获取车辆的动力电池剩余电量和单位时间平均功耗；
根据所述道路信息、所述环境信息与所述单位时间平均功耗，计算出所述车辆的单位里程能耗；
计算所述动力电池剩余电量与所述单位里程能耗的比值，获得所述车辆的实际续航里程。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路信息、所述环境信息与所述单位时间平均功耗，计算出所述车辆的单位里程能耗具体包括：
基于预先设定的单位里程能耗预测模型，计算出所述道路信息、所述环境信息以及所述单位时间平均功耗所对应的所述单位里程能耗；其中所述单位里程能耗预测模型用于表征所述单位里程能耗随道路信息、环境信息与单位时间平均功耗改变而出现的变化趋势。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预先设定的单位里程能耗预测模型，计算出所述道路信息、所述环境信息以及所述单位时间平均功耗所对应的所述单位里程能耗之前，所述方法还包括：
获取预设路线中的典型道路信息、典型环境信息、典型单位时间平均功耗以及典型单位里程能耗，形成样本数据；
基于所述样本数据对初始回归模型进行训练，获得所述单位里程能耗预测模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本数据对初始回归模型进行训练，获得所述单位里程能耗预测模型具体包括：
以所述单位里程能耗为因变量，所述道路信息、所述环境信息与所述单位时间平均功耗为自变量，建立多元线性回归模型；
根据所述样本数据训练所述多元线性回归模型，获得所述单位里程能耗预测模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在获得所述车辆的实际续航里程之后，所述方法还包括：
获取所述导航路线的总里程；
若所述实际续航里程小于所述导航路线的总里程，向所述导航系统发送充电提示指令，所述充电提示指令用于控制所述导航系统提示用户及时充电，并在所述导航路线上标识出充电站的位置。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆的动力电池剩余电量具体包括：
获取所述车辆的电池荷电状态；
基于环境信息与动力电池实际容量的关系，确认所述环境信息对应的所述动力电池实际容量；
计算所述电池荷电状态与所述动力电池实际容量的乘积，获得所述动力电池剩余电量。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述动力电池剩余电量与所述单位里程能耗的比值，获得所述车辆的实际续航里程之后，所述方法还包括：
向所述导航系统发送续航里程显示指令，所述续航里程显示指令用于控制所述导航系统向用户显示所述实际续航里程。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路信息包括所述导航路线的最大海拔高度差值、不同路段的道路坡度以及特征车速；所述特征车速用于表征所有经过当前路段的车辆的最高车速平均值；
所述环境信息包括所述导航路线不同路段的平均气温和风速。
9.一种续航里程的估算装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于获取导航系统所规划的导航信息，所述导航信息包括行驶至目的地所经导航路线中的道路信息与环境信息；
所述获取单元，还用于获取车辆的动力电池剩余电量和单位时间平均功耗；
计算单元，用于根据所述道路信息、所述环境信息与所述单位时间平均功耗，计算出所述车辆的单位里程能耗；
所述计算单元，还用于计算所述动力电池剩余电量与所述单位里程能耗的比值，获得所述车辆的实际续航里程。
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括至少一个处理器以及与所述至少一个处理器连接的存储器，所述至少一个处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-8任一项所述方法的步骤。
11.一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如权利要求1-8任一项所述方法的步骤。
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CN117885601A (zh) * 2024-03-18 2024-04-16 成都赛力斯科技有限公司 续航显示里程的显示方法、装置、电子设备及存储介质

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