车辆行驶速度预测方法、存储介质、设备及车辆与流程

本技术涉及车辆，尤其涉及一种车辆行驶速度预测方法、存储介质、设备及车辆。

背景技术：

1、通过预测车辆的行驶速度，可以预估车辆完成行程所需的时间等，对于电动汽车来说，车辆的行驶速度预测还可以助力车辆的能量管理控制等。目前可以通过深度学习、神经网络等方法来实现车辆的行驶速度预测，此类方法精度较高，但模型训练量和计算量过大，无法在车端环境下实现。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种车辆行驶速度预测方法、存储介质、设备及车辆，能够实现在精确预测车辆行驶速度的同时，不会产生过大的计算量，确保能够部署在车端环境中，以至少部分的解决上述技术问题。

2、为实现上述目的，根据本技术的第一方面，提供一种车辆行驶速度预测方法，包括：在车辆按照当前行程行驶的过程中，获取在行程当前位置至行程终点之间的每个行程分段的交通流平均速度；针对每个所述行程分段，基于预设的速度映射关系和所述行程分段的所述交通流平均速度，确定所述车辆在所述行程分段中的预测行驶速度；其中，所述速度映射关系用于指示历史交通流平均速度和所述车辆的历史行驶速度之间的映射关系。

3、可选地，所述速度映射关系包括多个速度映射概率，每个所述速度映射概率是指在一个所述历史交通流平均速度下一个所述历史行驶速度的出现概率。

4、可选地，所述基于预设的速度映射关系和所述行程分段的所述交通流平均速度，确定所述车辆在所述行程分段中的预测行驶速度，包括：从所述速度映射关系中获取所述行程分段的所述交通流平均速度对应的至少一个所述速度映射概率；根据至少一个所述速度映射概率中满足预设条件的所述速度映射概率对应的所述历史行驶速度，确定所述车辆在所述行程分段中的所述预测行驶速度。

5、可选地，所述预设条件包括所述速度映射概率的取值最大。

6、可选地，所述基于预设的速度映射关系和所述行程分段的所述交通流平均速度，确定所述车辆在所述行程分段中的预测行驶速度之后，还包括：获取每个所述行程分段的参考时刻；针对每个所述行程分段，将所述车辆在所述行程分段中的所述预测行驶速度，作为所述车辆在所述行程分段的所述参考时刻下的所述预测行驶速度；基于所述车辆在至少一个所述行程分段的所述参考时刻下的所述预测行驶速度，生成所述车辆的行驶速度表。

7、可选地，所述获取每个所述行程分段的参考时刻，包括：针对每个所述行程分段，基于所述行程分段的长度和所述车辆在所述行程分段中的所述预测行驶速度，确定所述车辆在所述行程分段中的预测通行时长；基于行程当前时刻和所述车辆在至少一个所述行程分段中的所述预测通行时长，确定每个所述行程分段的所述参考时刻。

8、可选地，在所述行程当前位置至所述行程终点之间包括按顺序排列的n个行程分段；所述基于行程当前时刻和所述车辆在至少一个所述行程分段中的所述预测通行时长，确定每个所述行程分段的所述参考时刻，包括：针对n个所述行程分段中的第i个所述行程分段，对所述行程当前时刻、所述车辆在第i个所述行程分段之前的i-1个所述行程分段中的所述预测通行时长之和，以及第i个所述行程分段的所述预测通行时长的二分之一进行求和处理，得到第i个所述行程分段的所述参考时刻；其中，所述n为正整数，所述i为小于或等于所述n的正整数。

9、可选地，所述基于所述车辆在至少一个所述行程分段的所述参考时刻下的所述预测行驶速度，生成所述车辆的行驶速度表，包括：基于所述车辆在所述当前行程的至少一个历史时刻下的真实行驶速度，和所述车辆在至少一个所述行程分段的所述参考时刻下的所述预测行驶速度，生成所述车辆的所述行驶速度表。

10、可选地，所述方法还包括：获取至少一个历史行程的至少一个所述行程分段的所述历史交通流平均速度和所述历史行驶速度；针对在每个所述历史交通流平均速度下的每个所述历史行驶速度，基于所述历史交通流平均速度的出现次数和在所述历史交通流平均速度下所述历史行驶速度的出现次数，确定所述历史交通流平均速度和所述历史行驶速度之间的所述映射关系；基于至少一个所述历史交通流平均速度和至少一个所述历史行驶速度之间的所述映射关系，生成预设的所述速度映射关系。

11、可选地，所述获取至少一个历史行程的至少一个所述行程分段的所述历史交通流平均速度和所述历史行驶速度，包括：针对每个所述历史行程，在所述车辆按照所述历史行程行驶的过程中，获取所述历史行程的每个所述行程分段的所述历史交通流平均速度；针对每个所述历史行程的每个所述行程分段，基于所述行程分段的长度和所述车辆在所述行程分段中的真实通行时长，确定所述车辆在所述行程分段中的所述历史行驶速度。

12、可选地，所述方法还包括：在所述车辆结束所述当前行程的行驶之后，获取所述当前行程的至少一个所述行程分段的所述交通流平均速度和所述历史行驶速度；基于所述当前行程的至少一个所述行程分段的所述交通流平均速度和所述历史行驶速度，更新至少一个所述历史交通流平均速度和至少一个所述历史行驶速度之间的所述映射关系；当存在所述映射关系在更新前后的取值差值大于预设阈值时，基于至少一个所述历史交通流平均速度和至少一个所述历史行驶速度之间更新后的所述映射关系，更新预设的所述速度映射关系。

13、可选地，所述获取在行程当前位置至行程终点之间的每个行程分段的交通流平均速度，包括：按照所述行程分段的预设长度，在所述行程当前位置至所述行程终点之间划分至少一个所述行程分段；获取每个所述行程分段的所述交通流平均速度；其中，至少一个所述行程分段中最后一个所述行程分段的长度小于或等于所述预设长度，至少一个所述行程分段中除最后一个所述行程分段之外的其余所述行程分段的长度等于所述预设长度。

14、根据本技术的第二方面，提供一种车辆行驶速度预测装置，包括：速度获取模块，用于在车辆按照当前行程行驶的过程中，获取在行程当前位置至行程终点之间的每个行程分段的交通流平均速度；速度预测模块，用于针对每个所述行程分段，基于预设的速度映射关系和所述行程分段的所述交通流平均速度，确定所述车辆在所述行程分段中的预测行驶速度；其中，所述速度映射关系用于指示历史交通流平均速度和所述车辆的历史行驶速度之间的映射关系。

15、根据本技术的第三方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述车辆行驶速度预测方法。

16、根据本技术的第四方面，提供一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述车辆行驶速度预测方法。

17、根据本技术的第五方面，提供一种车辆，包括如上所述的车辆行驶速度预测装置，或包括如上所述的电子设备。

18、本技术实施例提供的车辆行驶速度预测方法，通过在车辆按照当前行程行驶的过程中，获取行程当前位置至行程终点之间的每个行程分段的交通流平均速度，之后针对每个行程分段，基于预设的速度映射关系和该行程分段的交通流平均速度，确定车辆在该行程分段中的预测行驶速度。由于预设的速度映射关系用于指示至少一个历史交通流平均速度和至少一个历史行驶速度之间的映射关系，通过基于预设的速度映射关系和获取的交通流平均速度来预测车辆行驶速度，实现了交通流平均速度至个体速度的转换。本技术实施例在车辆行驶速度预测时同时考虑交通流平均速度和个体历史真实速度，提升了车辆行驶速度预测准确性，同时由于本技术实施例基于预设的速度映射关系执行车辆行驶速度预测，不会产生过大的计算量，确保能够部署在车端环境中。

19、本技术的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

技术特征：

1.一种车辆行驶速度预测方法，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，所述速度映射关系包括多个速度映射概率，每个所述速度映射概率是指在一个所述历史交通流平均速度下一个所述历史行驶速度的出现概率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预设的速度映射关系和所述行程分段的所述交通流平均速度，确定所述车辆在所述行程分段中的预测行驶速度，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设条件包括所述速度映射概率的取值最大。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的速度映射关系和所述行程分段的所述交通流平均速度，确定所述车辆在所述行程分段中的预测行驶速度之后，还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取每个所述行程分段的参考时刻，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述行程当前位置至所述行程终点之间包括按顺序排列的n个行程分段；

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆在至少一个所述行程分段的所述参考时刻下的所述预测行驶速度，生成所述车辆的行驶速度表，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获取至少一个历史行程的至少一个所述行程分段的所述历史交通流平均速度和所述历史行驶速度，包括：

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取在行程当前位置至行程终点之间的每个行程分段的交通流平均速度，包括：

13.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至12中任意一项所述方法。

14.一种电子设备，其特征在于，包括：

15.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括如权利要求14所述的电子设备。

技术总结
本申请涉及一种车辆行驶速度预测方法、存储介质、设备及车辆。该车辆行驶速度预测方法包括：在车辆按照当前行程行驶的过程中，获取在行程当前位置至行程终点之间的每个行程分段的交通流平均速度；针对每个行程分段，基于预设的速度映射关系和该行程分段的交通流平均速度，确定车辆在该行程分段中的预测行驶速度。本申请能够实现在精确预测车辆行驶速度的同时，不会产生过大的计算量，确保能够部署在车端环境中。

技术研发人员：张北鲲,武金龙,朱福堂,邵余智诚
受保护的技术使用者：比亚迪股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23