用于预测车速的方法及装置、电子设备、存储介质与流程

本申请涉及车速预测，具体涉及一种用于预测车速的方法及装置、电子设备、存储介质。

背景技术：

1、目前，随着科学技术的发展，车速预测对汽车的发展具有非常重要的理论价值和广泛的应用价值。例如：对车辆的车速进行预测，可以提高车辆与驾驶员之间的人机协调一致性，以便于辅助驾驶员换道等操作，减轻驾驶员驾驶负担。例如在超车场景中，通过提前预测车辆未来一段时间的速度，可以推断出驾驶员具有快速超车的需求，以便于通过延迟升档以提高车辆的动力性能，从而协助驾驶员实现快速超车。其次，预测的车速曲线也可用于安全预警系统。例如：在预测速度与实际速度相差较大的情况下，可以向驾驶员发出警告，以提高驾驶的安全性。最后，通过预测的车速可以实现车辆的节能控制，提高驾驶舒适度。因此，如何对车辆的车速进行准确地预测已成为了车辆研发领域的重要问题。

2、相关技术中，通常直接利用驾驶员的历史行驶数据和车辆的实时行驶数据进行车辆的车速进行预测。由于仅考虑了历史行驶数据和实时行驶数据，因此，仅能对车辆较短距离内的车速进行预测，对于长距离的车速预测并不准确。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本申请的实施例提供了一种用于预测车速的方法及装置、电子设备、存储介质，以提高长距离的车速预测的准确率。

2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种用于预测车速的方法，包括：获取当前导航路径的交通信息序列和驾驶员的驾驶风格数组；根据交通信息序列和驾驶风格数组获得特征矩阵；将特征矩阵输入预设的车速预测模型中，获得预测结果；所述预测结果为归一化后的预测车速；根据预测结果获得当前导航路径的预测车速。

3、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种用于预测车速的装置，包括：信息获取模块，配置为获取当前导航路径的交通信息序列和驾驶员的驾驶风格数组；矩阵获取模块，配置为根据交通信息序列和驾驶风格数组获得特征矩阵；输入模块，配置为将特征矩阵输入预设的车速预测模型中，获得预测结果；所述预测结果为归一化后的预测车速；车速获得模块，配置为根据预测结果获得当前导航路径的预测车速。

4、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如前所述的用于预测车速的方法。

5、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上所述的用于预测车速的方法。

6、在本申请的实施例所提供的技术方案中，通过获取当前导航路径的交通信息序列和驾驶员的驾驶风格数组，然后根据交通信息序列和驾驶风格数组获得特征矩阵，并将特征矩阵输入预设的车速预测模型中，获得预测结果，最后根据预测结果获得当前导航路径的预测车速。这样，相较于现有技术的通过历史行驶数据和车辆的实时行驶数据进行车辆的车速进行预测，本申请结合当前导航路径的交通信息和驾驶员本身的驾驶风格对当前导航路径的车速进行预测，即通过了未来路径的交通信息和驾驶员的驾驶风格对未来路径的车速进行预测，能够实现对当前导航路径，即未来路径的车速的准确预测，从而提高了长距离的车速预测的准确率。

7、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。

技术特征：

1.一种用于预测车速的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述驾驶员的驾驶风格数组通过如下过程获取：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述交通信息序列和所述驾驶风格数组获得特征矩阵，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的车速预测模型通过如下过程获取：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述参考行驶数据包括多个样本导航路径对应的样本交通信息序列和样本导航路径对应的样本车速序列；所述根据所述参考行驶数据获取样本数据，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类中心和所述样本数据集获取样本数据，包括：

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述样本数据对预设的深度学习网络进行训练，获得所述车速预测模型，包括：

8.一种用于预测车速的装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的用于预测车速的方法。

技术总结本申请的实施例揭示了一种用于预测车速的方法及装置、电子设备、存储介质。该方法包括：获取当前导航路径的交通信息序列和驾驶员的驾驶风格数组；根据交通信息序列和驾驶风格数组获得特征矩阵；将特征矩阵输入预设的车速预测模型中，获得预测结果；根据预测结果获得当前导航路径的预测车速。本申请的实施例相较于现有技术的通过历史行驶数据和车辆的实时行驶数据进行车辆的车速进行预测，能够结合当前导航路径的交通信息和驾驶员本身的驾驶风格对当前导航路径的车速进行预测，通过当前导航路径，即未来路径的交通信息和驾驶员的驾驶风格对未来路径的车速进行预测，能够实现对未来路径的车速的准确预测，从而提高了长距离的车速预测的准确率。技术研发人员：陈松波,刘学武,武晓俊,熊杰,邓云飞,殷艳飞受保护的技术使用者：广州汽车集团股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/16