[发明专利]车辆能耗的预测方法和装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明公开了一种车辆能耗的预测方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：目标仿真车辆按照目标自动驾驶算法的控制在目标路段上行驶时，获取目标仿真车辆的车辆固定参数的参数数据、目标仿真车辆在目标路段上的车辆行驶参数的参数数据、以及目标路段的道路参数的参数数据；将获取的参数数据输入到目标能耗预测神经网络中，得到目标能耗预测神经网络输出目标能耗预测数据，根据目标能耗预测数据预测目标自动驾驶算法的能耗，基于目标能耗预测神经网络训练出自动驾驶汽车能耗评估模型，评估车辆在实际场景中的能源消耗情况的目的，解决了现有技术中，在仿真系统中无法准确评估车辆实际行驶时能源消耗的技术问题。

技术领域

本发明涉及智能驾驶领域，具体而言，涉及一种车辆能耗的预测方法和装置、存储介质及电子设备。

背景技术

在车辆研发过程中，车辆的能耗是影响车辆研发的一个重要指标，为保证研发完成后的能耗达到预设能耗目标，在设计以及试制时将影响车辆能耗的每一个影响因素取一实验值，对整车进行工况测试，并通过多次调整影响因素值，进而确地符合要求的设计方案，在车辆仿真系统中，并不能准确、快速的仿真出目标车辆的能耗数据。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种车辆能耗的预测方法和装置、存储介质及电子设备，以至少解决现有技术中，在仿真系统中无法准确评估车辆实际行驶时能源消耗的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆能耗的预测方法，包括：获取目标仿真车辆的车辆固定参数的参数数据、所述目标仿真车辆在目标路段上的车辆行驶参数的参数数据、以及所述目标路段的道路参数的参数数据，其中，所述目标仿真车辆按照目标自动驾驶算法的控制在所述目标路段上行驶；将所述车辆固定参数的参数数据、所述车辆行驶参数的参数数据以及所述道路参数的参数数据输入到目标能耗预测神经网络中，得到所述目标能耗预测神经网络输出的目标能耗预测数据，其中，所述目标能耗预测数据包括所述目标路段上预测的所述目标仿真车辆的车辆能耗数据，所述目标能耗预测神经网络是使用一组样本数据对待训练的能耗预测神经网络进行训练得到的神经网络，所述一组样本数据包括一组样本车辆的样本车辆固定参数的参数数据、所述一组样本车辆在所述目标路段上的样本车辆行驶参数的参数数据、以及所述目标路段的道路参数的参数数据，在结束对所述能耗预测神经网络进行训练时，所述能耗预测神经网络输出的样本能耗预测数据与所述一组样本车辆在所述目标路段上的能耗实际数据之间的损失值满足预设的损失条件；其中，所述目标能耗预测数据，用于在自动驾驶中对所述目标自动驾驶算法进行能耗预测。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种车辆能耗的预测装置，包括：第一获取单元，用于获取目标仿真车辆的车辆固定参数的参数数据、所述目标仿真车辆在目标路段上的车辆行驶参数的参数数据、以及所述目标路段的道路参数的参数数据，其中，所述目标仿真车辆按照目标自动驾驶算法的控制在所述目标路段上行驶；第一输出单元，用于将所述车辆固定参数的参数数据、所述车辆行驶参数的参数数据以及所述道路参数的参数数据输入到目标能耗预测神经网络中，得到所述目标能耗预测神经网络输出的目标能耗预测数据，其中，所述目标能耗预测数据包括所述目标路段上预测的所述目标仿真车辆的车辆能耗数据，所述目标能耗预测神经网络是使用一组样本数据对待训练的能耗预测神经网络进行训练得到的神经网络，所述一组样本数据包括一组样本车辆的样本车辆固定参数的参数数据、所述一组样本车辆在所述目标路段上的样本车辆行驶参数的参数数据、以及所述目标路段的道路参数的参数数据，在结束对所述能耗预测神经网络进行训练时，所述能耗预测神经网络输出的样本能耗预测数据与所述一组样本车辆在所述目标路段上的能耗实际数据之间的损失值满足预设的损失条件；其中，所述目标能耗预测数据，用于在自动驾驶中对所述目标自动驾驶算法进行能耗预测。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述车辆能耗的预测方法。