一种智能驾驶矿车的换挡规律确定方法及相关设备技术

本申请提供了一种智能驾驶矿车的换挡规律确定方法及相关设备，涉及无人驾驶、自动驾驶和无人车的技术领域，方法包括：获取实车运营数据；基于实车运营数据，提取档位的工况数据，工况数据包括档位下的多个工况点，工况点包括加速踏板值和相应的车速值；设定加速踏板值的数值区间，在该数值区间内，按顺序选取多个换挡加速度踏板值；针对每个换挡加速度踏板值，选取对应的至少部分工况点，基于所选取的至少部分工况点，计算每个换挡加速度踏板值的升档车速或降档车速；基于每个换挡加速度踏板值的升档车速或者降档车速，形成该档位的升档或降档规律信息。实施本申请的技术方案，可以提高确定换挡规律的准确性。提高确定换挡规律的准确性。提高确定换挡规律的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种智能驾驶矿车的换挡规律确定方法及相关设备


[0001]本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种智能驾驶矿车的换挡规律确定方法及相关设备。

技术介绍

[0002]矿山自动驾驶场景下，智能驾驶矿车的动力性及经济性备受关注，而换挡规律(换挡曲线)直接影响车辆的动力性及经济性。
[0003]现有技术采用基于理论计算或基于车辆标定的方法确定换挡规律，未考虑实际车辆的运营场景与运行工况的影响，导致其确定的换挡规律与实车换挡规律存在一定的误差，特别是矿山自动驾驶场景，由于运营场景与运行工况的影响，导致实际换挡规律与基于理论值确定的换挡规律之间的误差较大，因此，如何准确确定车辆换挡规律是当前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中的至少一个技术问题，本申请提供了一种智能驾驶矿车的换挡规律确定方法及相关设备。
[0005]根据本申请的第一方面，提供了一种智能驾驶矿车换挡规律确定方法，包括：
[0006]获取实车运营数据；
[0007]基于所述实车运营数据，提取档位的工况数据，所述工况数据包括所述档位下的多个工况点，所述工况点包括加速踏板值和相应的车速值；
[0008]设定加速踏板值的数值区间，在该数值区间内，按顺序选取多个换挡加速度踏板值；
[0009]针对每个所述换挡加速度踏板值，选取对应的至少部分工况点，基于所选取的至少部分工况点，计算每个所述换挡加速度踏板值的升档车速或降档车速；
[0010]基于每个所述换挡加速度踏板值的升档车速或者降档车速，形成该档位的升档或降档规律信息。
[0011]可选的，所述选取对应的至少部分工况点的步骤，包括：获取加速度踏板值均在所述换挡加速度踏板值附近、其中的最大车速与最小车速之差小于或者等于Δh、且数量大于或者等于m的特定工况点，其中Δh与m均为优化参数。
[0012]可选的，所述选取对应的至少部分工况点的步骤，包括：获取加速度踏板值均在所述换挡加速度踏板值附近的、经聚类得到的特定工况点。
[0013]可选的，所述在所述换挡加速度踏板值附近的范围包括Δd的区间范围，其中Δd为优化参数。
[0014]可选的，所述计算每个所述换挡加速度踏板值的升档车速或降档车速的步骤，包括：对多个所述特定工况点的车速计算均值。
[0015]可选的，所述选取多个换挡加速度踏板值的步骤，包括：选取多个等差值Δ
AccPedal的换挡加速度踏板值，其中ΔAccPedal为优化参数。
[0016]可选的，所述档位的升档或降档规律信息，用于与其他挡位的升档或降档规律信息，建立换挡模型；
[0017]可选的，所述基于所述实车运营数据，提取档位的工况数据，包括：以预设时间间隔提取对应时刻下的档位、加速踏板值和车速值，根据所述对应时刻下的档位、加速踏板值和车速值提取档位的工况数据；
[0018]可选的，所述方法还包括剔除所述工况数据中的异常数据，所述异常数据为所述工况数据中车速值异常变化的数据，或，所述异常数据为所述工况数据中受最高限制档位限制的数据；
[0019]可选的，所述设定加速踏板值的数值区间的步骤，包括:基于所述档位的工况点和其他档位的工况点获取对应的最大加速踏板值和最小加速踏板值，用最大加速踏板值和最小加速踏板值限定所述数值区间。
[0020]根据本申请的第二方面，提供了一种智能驾驶矿车换挡规律确定装置，包括：
[0021]获取模块，用于获取实车运营数据；
[0022]提取模块，用于基于所述实车运营数据，提取档位的工况数据，所述工况数据包括所述档位下的多个工况点，所述工况点包括加速踏板值和相应的车速值；
[0023]选取模块，用于设定加速踏板值的数值区间，在该数值区间内，按顺序选取多个换挡加速度踏板值；
[0024]计算模块，用于针对每个所述换挡加速度踏板值，选取对应的至少部分工况点，基于所选取的至少部分工况点，计算每个所述换挡加速度踏板值的升档车速或降档车速；
[0025]规律信息形成模块，用于基于每个所述换挡加速度踏板值的升档车速或者降档车速，形成该档位的升档或降档规律信息。
[0026]根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
[0027]处理器；以及
[0028]存储程序的存储器，
[0029]其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据本申请的第一方面中任一项所述的方法。
[0030]根据本申请的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据第一方面中任一项所述的方法。
[0031]本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，相较于从零部件厂商处直接获取的理论数据或是标定数据，本申请基于实车运营数据确定的换挡规律信息更贴近于实车工况，得到更准确的换挡规律。其可直接用于整车油耗的仿真计算，评估整车运营效率及成本；也可用于智能驾驶控制算法的MIL(Model in loop,验证控制算法模型是否准确地实现了功能需求)/HIL(Hardware in loop，在ECU/EPP/整套系统上验证代码实现的功能是否与需求定义一致)的仿真测试，提升仿真的真实度，辅助控制算法的性能优化。因此，通过本申请阐述的方法可以得到更准确的换挡规律，有利于明确智能驾驶算法的优化方向，达到降低油耗成本，提升运营效率的目的。
[0032]本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，根据部分工况点的车速值均值，确定相应换挡加速踏板值下的降档车速或升档车速。使得本申请在确定降档车速和升档车速
过程中，可以减少异常数据对升档车速和降档车速确定的负面影响，进一步提升换挡规律确定的准确性。
附图说明
[0033]附图示出了本申请的示例性实施方式，并与其说明一起用于解释本申请的原理，其中包括了这些附图以提供对本申请的进一步理解，并且附图包括在本说明书中并构成本说明书的一部分。
[0034]图1示出了根据本申请示例性实施例的智能驾驶矿车换挡规律确定方法的流程图；
[0035]图2示出了根据本申请示例性实施例的一种加速踏板数据示意图；
[0036]图3示出了根据本申请示例性实施例的另一种加速踏板数据示意图；
[0037]图4示出了根据本申请示例性实施例的仿真档位与实车档位示意图；
[0038]图5示出了根据本申请示例性实施例的智能驾驶矿车换挡规律确定装置的示意性框图；
[0039]图6示出了能够用于实现本申请的实施例的示例性电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0040]下面将参照附图更详细地描述本申请的实施例。虽然附图中显示了本申请的某些实施例，然而应当理解的是，本申请可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本申请。应当理解的是，本申请的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能驾驶矿车换挡规律确定方法，其特征在于，包括：获取实车运营数据；基于所述实车运营数据，提取档位的工况数据，所述工况数据包括所述档位下的多个工况点，所述工况点包括加速踏板值和相应的车速值；设定加速踏板值的数值区间，在该数值区间内，按顺序选取多个换挡加速度踏板值；针对每个所述换挡加速度踏板值，选取对应的至少部分工况点，基于所选取的至少部分工况点，计算每个所述换挡加速度踏板值的升档车速或降档车速；基于每个所述换挡加速度踏板值的升档车速或者降档车速，形成该档位的升档或降档规律信息。2.根据权利要求1所述的一种智能驾驶矿车换挡规律确定方法，其特征在于，所述选取对应的至少部分工况点的步骤，包括：获取加速度踏板值均在所述换挡加速度踏板值附近、其中的最大车速与最小车速之差小于或者等于Δh、且数量大于或者等于m的特定工况点，其中Δh与m均为优化参数。3.根据权利要求1所述的一种智能驾驶矿车换挡规律确定方法，其特征在于，所述选取对应的至少部分工况点的步骤，包括：获取加速度踏板值均在所述换挡加速度踏板值附近的、经聚类得到的特定工况点。4.根据权利要求2或3所述的一种智能驾驶矿车换挡规律确定方法，其特征在于，所述在所述换挡加速度踏板值附近的范围包括Δd的区间范围，其中Δd为优化参数。5.根据权利要求2或3所述的一种智能驾驶矿车换挡规律确定方法，其特征在于，所述计算每个所述换挡加速度踏板值的升档车速或降档车速的步骤，包括：对多个所述特定工况点的车速计算均值。6.根据权利要求1所述的一种智能驾驶矿车换挡规律确定方法，其特征在于，所述选取多个换挡加速度踏板值的步骤，包括：选取多个等差值ΔAccPedal的换挡加速度踏板值，其中ΔAccPedal为优化参数。7.根据权利要求1～6任一所述的一种智能驾驶矿车换挡规律确定方法，其特征在于，所述档位的...

【专利技术属性】
技术研发人员：符容，李广含，王滋润，陈驰，姜宏建，陈慧勇，林巧，
申请(专利权)人：北京易控智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：