本发明一般涉及汽车，具体涉及一种预见性汽车行驶工况构建方法、系统、设备及介质。
背景技术：
1、预见性汽车行驶工况指的是在车辆出行前，结合起始点位置来预测车辆的行驶工况。目前，汽车行驶工况预测方法主要包括基于卡尔曼滤波模型、基于线性回归模型以及基于马尔可夫链法等多种方法。
2、然而，这些传统预测方法仅单一考虑历史驾驶数据或者实时驾驶数据中的一种数据，并且，在预测过程中，传统预测方法运算量较大且繁琐，容易出错，都会导致最终得到的预测结果的准确度不高。因此，我们提出一种预见性汽车行驶工况构建方法、系统、设备及介质，用以解决上述问题。
技术实现思路
1、鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种提高预测准确性，有效支撑车辆续驶里程预测算法的改进以及车辆预见性能量管理策略的标定优化的预见性汽车行驶工况构建方法、系统、设备及介质。
2、第一方面，本发明提供一种预见性汽车行驶工况构建方法，包括以下步骤：
3、获取规划路径的第一道路集合和车辆历史行驶数据；所述第一道路集合至少包括：多段道路和对应的参数数据；所述车辆历史行驶数据至少包括：多个时间点和对应的行驶数据；
4、计算所述时间点对应的经纬度到所述第一道路集合中所有道路的第一距离，得到第一距离集合，同时，筛选所述第一距离集合中小于或者等于距离阈值的距离，得到第二距离集合；并根据所述第二距离集合，生成道路-时间点集合；所述道路-时间点集合至少包括：多段道路和每段道路对应的多个时间点；
5、按照时间顺序对所述道路-时间点集合中同一段道路所对应的多个时间点排序，得到数据序列，同时，遍历所述数据序列，对时间差大于时间阈值的相邻两个时间点处切割，得到当前道路所对应的多个道路片段；
6、根据符合第一预设条件的同一段道路所对应的片段，建立该段道路的道路片段数据库；所述道路片段数据库至少包括：多个道路片段和对应的片段特征数据；
7、筛选所有所述道路片段数据库中片段特征数据符合第二预设条件的片段，生成道路-工况片段集合；所述道路-工况片段集合至少包括：多段道路和每段道路对应的多个工况片段；
8、按照置信度由大到小的顺序对所述道路-工况片段集合中每段道路对应的多个工况片段排序，得到多个片段序列，同时，筛选所有片段序列中符合第三预设条件的工况片段，生成最优行驶工况。
9、根据本发明提供的技术方案，得到多个片段序列之后，筛选所有片段序列中符合第三预设条件的工况片段之前，还包括以下步骤：
10、根据所述规划路径，对所述道路排序，得到道路序列；
11、根据所述道路序列，筛选所有片段序列中符合第三预设条件的工况片段；所述第三预设条件为：相邻两段道路的工况片段的速度差小于预设速度差值。
12、根据本发明提供的技术方案，根据所述道路序列，筛选所有片段序列中符合第三预设条件的工况片段，具体包括以下步骤：
13、选取所述道路序列中与所述规划路径的起点位置对应的道路，作为初始遍历道路；
14、获取所述初始遍历道路对应的片段序列中卡方值置信度最大的片段，作为初始片段；
15、遍历与初始遍历道路连接的道路的片段序列，若查找到与初始片段的速度差小于预设速度差值的片段，则该片段作为连接片段；若未查找到与初始片段的速度差小于预设速度差值的片段，则重新在初始遍历道路对应的片段序列中获取新的初始片段，并根据新的初始片段，重新查找新的连接片段；
16、将所述连接片段所对应的道路，作为新的初始遍历道路，再次查找新的连接片段；
17、重复上述步骤，得到所有片段序列中符合第三预设条件的工况片段。
18、根据本发明提供的技术方案，获取规划路径的第一道路集合，具体包括以下步骤：
19、采集规划路径的初始道路集合；所述初始道路集合至少包括：多段道路和每段道路对应的参数数据；所述参数数据至少包括：长度；
20、遍历所述初始道路集合，将长度小于第一阈值的道路标记为第一类道路；将长度大于或者等于第一阈值的道路标记为第二类道路；
21、对所有所述第一类道路以及第一类道路所连接的道路归一化处理，计算归一化后的第一类道路和其所连接的道路之间的第一欧式距离和第二欧式距离，并选取所述第一欧式距离或者所述第二欧式距离中较小的欧式距离所对应的道路合并，得到多段合并道路；同时，将未合并的第一类道路记为第三类道路；
22、根据所述合并道路、所述第三类道路和所述第二类道路，生成第一道路集合。
23、根据本发明提供的技术方案，所述第一预设条件为：
24、所述道路片段的片段方向角和该道路片段所对应的道路的方向角之差小于第一差值，并且，所述道路片段的片段长度和该道路片段所对应的道路的长度之差小于第二差值，并且，所述道路片段的片段平均车速和该道路片段所对应的道路的平均车速之差小于第三差值。
25、根据本发明提供的技术方案，所述片段特征数据至少包括：片段平均速度、片段平均加速度、片段平均减速度和速度-加速度分布的置信度；
26、所述第二预设条件为：
27、所述道路片段的片段平均速度和该道路片段所对应的道路的平均速度之差小于第四差值、所述道路片段的片段平均加速度和该道路片段所对应的道路的平均加速度之差小于第五差值、所述道路片段的片段平均减速度和该道路片段所对应的道路的平均减速度小于第六差值，并且，所述道路片段的置信度大于预设置信度。
28、根据本发明提供的技术方案，根据以下步骤获取所述速度-加速度分布的置信度：
29、计算速度-加速度分布的卡方值；
30、根据所述速度-加速度分布的自由度，获取对应的卡方分布数据库；所述卡方分布数据库至少包括：多个卡方值和对应的置信度；
31、在所述卡方分布数据库中查找与所述卡方值对应的数据所对应的置信度，作为所述速度-加速度分布的置信度。
32、第二方面，本发明提供一种预见性汽车行驶工况构建系统，能够实现上述的一种预见性汽车行驶工况构建方法，所述系统包括：
33、数据采集模块，配置用于获取规划路径的第一道路集合和车辆历史行驶数据；所述第一道路集合至少包括：多段道路和对应的参数数据；所述车辆历史行驶数据至少包括：多个时间点和对应的行驶数据；
34、数据处理模块，配置用于计算所述时间点对应的经纬度到所述第一道路集合中所有道路的第一距离，得到第一距离集合，同时，筛选所述第一距离集合中小于或者等于距离阈值的距离，得到第二距离集合；并根据所述第二距离集合，生成道路-时间点集合；所述道路-时间点集合至少包括：多段道路和每段道路对应的多个时间点；
35、数据处理模块，还配置用于按照时间顺序对所述道路-时间点集合中同一段道路所对应的多个时间点排序，得到数据序列，同时，遍历所述数据序列，对时间差大于时间阈值的相邻两个时间点处切割，得到当前道路所对应的多个道路片段；
36、数据处理模块，还配置用于根据符合第一预设条件的同一段道路所对应的片段，建立该段道路的道路片段数据库；所述道路片段数据库至少包括：多个道路片段和对应的片段特征数据；
37、数据处理模块，还配置用于筛选所有所述道路片段数据库中片段特征数据符合第二预设条件的片段，生成道路-工况片段集合；所述道路-工况片段集合至少包括：多段道路和每段道路对应的多个工况片段；
38、数据处理模块，还配置用于按照置信度由大到小的顺序对所述道路-工况片段集合中每段道路对应的多个工况片段排序，得到多个片段序列，同时，筛选所有片段序列中符合第三预设条件的工况片段，生成最优行驶工况。
39、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的一种预见性汽车行驶工况构建方法的步骤。
40、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的一种预见性汽车行驶工况构建方法的步骤。
41、综上所述，本发明公开一种预见性汽车行驶工况构建方法的具体流程。本发明通过获取规划路径的第一道路集合和车辆历史行驶数据，计算车辆历史行驶数据的时间点对应的经纬度到第一道路集合中所有道路的第一距离，得到第一距离集合，同时，筛选第一距离集合中小于或者等于距离阈值的距离，得到第二距离集合；并根据第二距离集合，生成道路-时间点集合；按照时间顺序对道路-时间点集合中同一段道路所对应的多个时间点排序，得到数据序列，同时，遍历数据序列，对时间差大于时间阈值的相邻两个时间点处切割，得到当前道路所对应的多个道路片段；根据符合第一预设条件的同一段道路所对应的片段，建立该段道路的道路片段数据库；筛选所有道路片段数据库中片段特征数据符合第二预设条件的片段，生成道路-工况片段集合；按照置信度由大到小的顺序对道路-工况片段集合中每段道路对应的多个工况片段排序，得到多个片段序列，同时，筛选所有片段序列中符合第三预设条件的工况片段，生成最优行驶工况。
42、本发明将规划路径的第一道路集合和车辆历史行驶数据结合，为构建汽车行驶工况提供了更为丰富的参考信息，并且，在构建最优行驶工况过程中，通过对一些道路合并，以及，对道路片段进行切割、筛选，然后生成每段道路所对应的道路片段数据库，使得最终得到的道路片段数据库的数据更加精简，最大程度上降低构建过程中的运算量，出错率大大降低，也能够让最终得到的最优行驶工况更加准确，实现提高预测准确性的目的，从而有效支撑车辆续驶里程预测算法的改进以及车辆预见性能量管理策略。
1.一种预见性汽车行驶工况构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种预见性汽车行驶工况构建方法，其特征在于，得到多个片段序列之后，筛选所有片段序列中符合第三预设条件的工况片段之前，还包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种预见性汽车行驶工况构建方法，其特征在于，根据所述道路序列，筛选所有片段序列中符合第三预设条件的工况片段，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种预见性汽车行驶工况构建方法，其特征在于，获取规划路径的第一道路集合，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种预见性汽车行驶工况构建方法，其特征在于，所述第一预设条件为：
6.根据权利要求1所述的一种预见性汽车行驶工况构建方法，其特征在于，所述片段特征数据至少包括：片段平均速度、片段平均加速度、片段平均减速度和速度-加速度分布的置信度；
7.根据权利要求6所述的一种预见性汽车行驶工况构建方法，其特征在于，根据以下步骤获取所述速度-加速度分布的置信度：
8.一种预见性汽车行驶工况构建系统，能够实现权利要求1至7任一项所述的一种预见性汽车行驶工况构建方法，其特征在于，所述系统包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的一种预见性汽车行驶工况构建方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，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至7任一项所述的一种预见性汽车行驶工况构建方法的步骤。
