用于云控的商用车巡航方法及装置

1.本技术涉及智能网联汽车技术领域，特别涉及一种用于云控的商用车巡航方法及装置。


背景技术：

2.随着科技的发展，车辆的辅助驾驶功能逐渐成熟，其中车辆驾驶的巡航功能种类也越来越丰富。
3.相关技术中，预测性巡航技术的实现通过获取车辆前方道路坡度信息，以经济性驾驶为目标，计算车辆经济车速，可分为基于车载计算平台的预测性巡航系统与基于云控的预测性巡航系统两类。
4.然而，相关技术中未针对商用车的实际驾驶场景进行充分考虑，当前方存在障碍车辆时无法进行及时应对，且切换巡航模式的判断方法简单，难以处理实际巡航时的突发情况，导致商用车辆在巡航过程中的安全性不足，影响了预测性巡航技术的功能性发挥，亟待解决。


技术实现要素：

5.本技术提供一种用于云控的商用车巡航方法及装置，以解决相关技术中未针对商用车的实际驾驶场景进行充分考虑，当前方存在障碍车辆时无法进行及时应对，且切换巡航模式的判断方法简单，难以处理实际巡航时的突发情况，导致商用车辆在巡航过程中的安全性不足，影响了预测性巡航技术的功能性发挥等问题。
6.本技术第一方面实施例提供一种用于云控的商用车巡航方法，应用于服务器，包括以下步骤：获取目标商用车的前方道路信息、实际车辆网络状态与当前交通信息；根据所述前方道路信息、所述实际车辆网络状态与所述当前交通信息匹配所述目标商用车的最佳巡航模式；在所述最佳巡航模式为预测性巡航模式时，以所述目标商用车的经济车速执行第一巡航动作，并在所述最佳巡航模式为自适应巡航模式时，基于预设自适应巡航策略执行第二巡航动作，且在所述最佳巡航模式为定速巡航模式时，以预设巡航车速执行第三巡航动作。
7.可选地，在本技术的一个实施例中，所述以所述目标商用车的经济车速执行第一巡航动作，包括：基于遍历寻优原理的经济驾驶策略，并结合前方道路坡度，通过限制遍历范围建立坡道状态转移方程；根据所述坡道状态转移方程得到车速变化的油耗代价与时间代价，以建立最优搜索策略，搜索所述经济车速。
8.具体地，在本技术的一个实施例中，所述油耗代价的计算公式为：
[0009][0010]
其中，uk为车辆在k阶段的油耗代价，nk为车辆在k阶段的转速，tk为车辆在k阶段的扭矩，δs为前方s km道路坡度离散化的最小距离，vk为车辆在k阶段的速度；并且，所述时
间代价的计算公式为：
[0011][0012]
其中，tk为车辆在k阶段的时间代价，δs为前方s km道路坡度离散化的最小距离，vk为车辆在k阶段的速度。
[0013]
可选地，在本技术的一个实施例中，所述搜索所述经济车速，包括：按照预设优先搜索顺序生成四个用于存放速度策略的容器；将遍历范围内存放的前方预设距离道路速度策略分类，将油耗代价小于所述定速巡航模式的油耗代价且平均车速大于或等于所述预设巡航车速的策略筛选到容器中，其次，分别按照平均车速的不同等级筛选到其他容器中；分别对不同容器内的车速策略进行第二轮筛选，其中，如果各个容器内存在速度策略的最大油门开度大于或等于所述定速巡航模式的油门开度或平均油门开度且大于或等于所述定速巡航模式的平均油门开度，则移除出相应容器；判断每个容器内是否还存在速度策略，若所有容器内均不存在所述速度策略，则输出所述预设巡航车速，否则进行下一轮筛选；自上而下的对不同容器进行搜索，如果存在所述速度策略，则选取油耗代价最低的速度策略输出，否则筛选下一个容器。
[0014]
可选地，在本技术的一个实施例中，所述根据所述前方道路信息、所述实际车辆网络状态与所述当前交通信息匹配所述目标商用车的最佳巡航模式，包括：若所述实际车辆网络状态满足预设畅通条件且存在所述前方道路信息，则所述最佳巡航模式为所述预测性巡航模式；若所述实际车辆网络状态不满足所述预设畅通条件或者不存在所述前方道路信息，则所述最佳巡航模式为所述定速巡航模式；若所述实际车辆网络状态满足预设自适应巡航条件，则所述最佳巡航模式为所述自适应巡航模式。
[0015]
本技术第二方面实施例提供一种用于云控的商用车巡航装置，应用于服务器，其中，所述装置包括：获取模块，用于获取目标商用车的前方道路信息、实际车辆网络状态与当前交通信息；匹配模块，用于根据所述前方道路信息、所述实际车辆网络状态与所述当前交通信息匹配所述目标商用车的最佳巡航模式；控制模块，用于在所述最佳巡航模式为预测性巡航模式时，以所述目标商用车的经济车速执行第一巡航动作，并在所述最佳巡航模式为自适应巡航模式时，基于预设自适应巡航策略执行第二巡航动作，且在所述最佳巡航模式为定速巡航模式时，以预设巡航车速执行第三巡航动作。
[0016]
可选地，在本技术的一个实施例中，所述控制模块包括：建立单元，用于基于遍历寻优原理的经济驾驶策略，并结合前方道路坡度，通过限制遍历范围建立坡道状态转移方程；搜索单元，用于根据所述坡道状态转移方程得到车速变化的油耗代价与时间代价，以建立最优搜索策略，搜索所述经济车速。
[0017]
具体地，在本技术的一个实施例中，所述油耗代价的计算公式为：
[0018][0019]
其中，uk为车辆在k阶段的油耗代价，nk为车辆在k阶段的转速，tk为车辆在k阶段的扭矩，δs为前方s km道路坡度离散化的最小距离，vk为车辆在k阶段的速度；并且，所述时间代价的计算公式为：
[0020][0021]
其中，tk为车辆在k阶段的时间代价，δs为前方s km道路坡度离散化的最小距离，vk为车辆在k阶段的速度。
[0022]
可选地，在本技术的一个实施例中，所述控制模块还包括：生成单元，用于在搜索所述经济车速时，按照预设优先搜索顺序生成四个用于存放速度策略的容器；第一筛选单元，用于将遍历范围内存放的前方预设距离道路速度策略分类，将油耗代价小于所述定速巡航模式的油耗代价且平均车速大于或等于所述预设巡航车速的策略筛选到容器中，其次，分别按照平均车速的不同等级筛选到其他容器中；第二筛选单元，用于分别对不同容器内的车速策略进行第二轮筛选，其中，如果各个容器内存在速度策略的最大油门开度大于或等于所述定速巡航模式的油门开度或平均油门开度且大于或等于所述定速巡航模式的平均油门开度，则移除出相应容器；判断单元，用于判断每个容器内是否还存在速度策略，若所有容器内均不存在所述速度策略，则输出所述预设巡航车速，否则进行下一轮筛选；第三筛选单元，用于自上而下的对不同容器进行搜索，如果存在所述速度策略，则选取油耗代价最低的速度策略输出，否则筛选下一个容器。
[0023]
可选地，在本技术的一个实施例中，所述匹配模块包括：第一匹配单元，用于在所述实际车辆网络状态满足预设畅通条件且存在所述前方道路信息时，则所述最佳巡航模式为所述预测性巡航模式；第二匹配单元，用于在所述实际车辆网络状态不满足所述预设畅通条件或者不存在所述前方道路信息时，则所述最佳巡航模式为所述定速巡航模式；第三匹配单元，用于在所述实际车辆网络状态满足预设自适应巡航条件时，则所述最佳巡航模式为所述自适应巡航模式。
[0024]
本技术第三方面实施例提供一种服务器，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上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程序，以实现如上述实施例所述的用于云控的商用车巡航方法。
[0025]
本技术第四方面实施例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计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的用于云控的商用车巡航方法。
[0026]
本技术实施例可以基于目标商用车和云端的交互，根据网络状态、道路信息和交通信息进行判断，从而实现不同巡航模式之间的切换，在保障预测性巡航功能充分发挥的同时，提升了商用车辆对突发情况的应变能力，进而提高了车辆巡航的经济性，使车辆驾驶更加安全智能。由此，解决了相关技术中未针对商用车的实际驾驶场景进行充分考虑，当前方存在障碍车辆时无法进行及时应对，且切换巡航模式的判断方法简单，难以处理实际巡航时的突发情况，导致商用车辆在巡航过程中的安全性不足，影响了预测性巡航技术的功能性发挥等问题。
[0027]
本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
[0028]
本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0029]
图1为根据本技术实施例提供的一种用于云控的商用车巡航方法的流程图；
[0030]
图2为本技术一个实施例的巡航模式的切换过程示意图；
[0031]
图3为本技术一个实施例的经济车速的筛选过程示意图；
[0032]
图4为本技术一个实施例的用于云控的商用车巡航过程示意图；
[0033]
图5为根据本技术实施例的用于云控的商用车巡航装置的结构示意图；
[0034]
图6为根据本技术实施例的服务器的结构示意图。
具体实施方式
[0035]
下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
[0036]
下面参考附图描述本技术实施例的用于云控的商用车巡航方法及装置。针对上述背景技术中提到的相关技术中未针对商用车的实际驾驶场景进行充分考虑，当前方存在障碍车辆时无法进行及时应对，且切换巡航模式的判断方法简单，难以处理实际巡航时的突发情况，导致商用车辆在巡航过程中的安全性不足，影响了预测性巡航技术的功能性发挥的问题，本技术提供了一种用于云控的商用车巡航方法，可以基于目标商用车和云端的交互，根据网络状态、道路信息和交通信息进行判断，从而实现不同巡航模式之间的切换，在保障预测性巡航功能充分发挥的同时，提升了商用车辆对突发情况的应变能力，进而提高了车辆巡航的经济性，使车辆驾驶更加安全智能。由此，解决了相关技术中未针对商用车的实际驾驶场景进行充分考虑，当前方存在障碍车辆时无法进行及时应对，且切换巡航模式的判断方法简单，难以处理实际巡航时的突发情况，导致商用车辆在巡航过程中的安全性不足，影响了预测性巡航技术的功能性发挥等问题。
[0037]
具体而言，图1为本技术实施例所提供的一种用于云控的商用车巡航方法的流程示意图。
[0038]
如图1所示，该用于云控的商用车巡航方法包括以下步骤：
[0039]
在步骤s101中，获取目标商用车的前方道路信息、实际车辆网络状态与当前交通信息。
[0040]
可以理解的是，本技术实施例中目标商用车的前方道路信息可包含地图信息，实际车辆网络状态可包含车辆gps定位信息，t-box网络状态和车辆上传数据格式，当前交通信息可包含巡航车速、前车车速及前后车相对距离，目标商用车可以是用于运送人员及货物的各种不同类型的车辆，如乘用车、轻型货车与重型货车等。
[0041]
本技术实施例可以获取目标商用车的前方道路信息、实际车辆网络状态与当前交通信息，从而得到所需目标车辆的相关信息，为下述步骤中匹配最佳巡航模式提供所需数据基础。
[0042]
在步骤s102中，根据前方道路信息、实际车辆网络状态与当前交通信息匹配目标商用车的最佳巡航模式。
[0043]
可以理解的是，本技术实施例中可通过实际网络状态获得车辆的通讯优劣情况，可通过前方道路信息获取当前行驶目的地的地图信息，进而得到所行驶前方道路的具体道路类型，可通过当前交通信息获取前方障碍车辆与目标车辆的相关数据，以进行信息综合
得到能够适应车辆当前实际行驶状态的最佳巡航模式。
[0044]
本技术实施例可以根据前方道路信息、实际车辆网络状态与当前交通信息匹配目标商用车的最佳巡航模式，从而针对实际情况，运用上述步骤所得多种数据信息选取所需巡航模式，获取当前车辆所需最优驾驶方案，提高了车辆信息处理的智能化水平。
[0045]
可选地，在本技术的一个实施例中，根据前方道路信息、实际车辆网络状态与当前交通信息匹配目标商用车的最佳巡航模式，包括：若实际车辆网络状态满足预设畅通条件且存在前方道路信息，则最佳巡航模式为预测性巡航模式；若实际车辆网络状态不满足预设畅通条件或者不存在前方道路信息，则最佳巡航模式为定速巡航模式；若实际车辆网络状态满足预设自适应巡航条件，则最佳巡航模式为自适应巡航模式。
[0046]
可以理解的是，本技术实施例中预设畅通条件可以指车辆的通讯状态良好，使云控系统与车辆间能够进行顺畅的通讯传输，预设自适应巡航条件可以指两车车间距过小且前车车速小于自车巡航车速，同时车辆的网络通讯状态良好。
[0047]
需要说明的是，预设畅通条件和预设自适应巡航条件由本领域技术人员根据实际情况进行设置，在此不作具体限定。
[0048]
在实际执行过程中，当车辆从定速巡航模式切换到预测型巡航模式时，需要网络状态通畅且存在前方道路信息，而当网络状态或地图信息不存在时，车辆从预测型巡航模式切换到定速巡航模式。自适应巡航模式的条件为两车车间距小于d且前车车速小于自车巡航车速，当网络状态正常且满足进入自适应巡航模式的条件时，车辆从预测型巡航模式或定速巡航模式切换到自适应巡航模式。当网络状态和地图信息良好，满足退出自适应巡航模式条件时，车辆从自适应巡航模式切换到预测型巡航模式。当网络状态不正常或不存在前方道路信息且满足退出自适应巡航模式的条件时，车辆从自适应巡航模式切换到定速巡航模式。
[0049]
如图2所示，为本技术一个实施例的巡航模式的切换过程示意图，其中各条件具体见表1。
[0050]
表1巡航模式切换条件
[0051][0052][0053]
其中，1代表肯定，0代表否定。当满足条件1时，即网络状态通畅且存在地图信息时，车辆从定速巡航模式切换到预测型巡航模式。
[0054]
当满足条件2时，即网络状态不正常或地图信息不存在时，车辆从预测型巡航模式
切换到定速巡航模式。
[0055]
当满足条件3时，即网络状态通畅、存在车辆与前方车的车辆相对距离《d并且前车车速《巡航车速时，车辆从预测型巡航模式切换到自适应巡航模式。
[0056]
当满足条件4时，即网络状态通畅并存在地图信息，且存在车辆与前方车的相对距离≥d或前车车速≥巡航车速时，车辆从自适应巡航模式切换到预测型巡航模式。
[0057]
当满足条件5时，即网络状态通畅、存在车辆与前方车的车辆相对距离《d并且前车车速《巡航车速时，车辆从定速航模式切换到自适应巡航模式。
[0058]
当满足条件6时，即网络状态不正常时，或地图信息不存在并有车辆与前方车的相对距离≥d或前车车速≥巡航车速的任一情况时，车辆从自适应巡航模式切换到定速巡航模式。
[0059]
本技术实施例可以根据实际车辆网络状态是否满足预设畅通条件、是否满足预设自适应巡航条件以及是否存在前方道路信息，切换车辆进入预测性巡航模式、定速巡航模式或自适应巡航模式，从而根据车辆当前实际状态进行巡航模式的灵活切换，完善了车辆对突发情况的应变能力，提升了车辆的安全性。
[0060]
在步骤s103中，在最佳巡航模式为预测性巡航模式时，以目标商用车的经济车速执行第一巡航动作，并在最佳巡航模式为自适应巡航模式时，基于预设自适应巡航策略执行第二巡航动作，且在最佳巡航模式为定速巡航模式时，以预设巡航车速执行第三巡航动作。
[0061]
可以理解的是，本技术实施例中第一巡航动作可包含车辆在预测性巡航模式下所进行的汽车经济车速行驶，第二巡航动作可包含车辆在自适应巡航模式下自适应巡航策略所进行的车辆驾驶，第三巡航动作可包含车辆在定速巡航模式下依照预设巡航车速进行的定速驾驶。
[0062]
需要说明的是，预设自适应巡航策略和预设巡航车速由本领域技术人员根据实际情况进行设置，在此不作具体限定。
[0063]
本技术实施例可以在车辆所处最佳巡航模式为预测性巡航模式、自适应巡航模式或定速巡航模式时，分别执行车辆的第一巡航动作、第二巡航动作或第三巡航动作，从而使车辆根据不同巡航模式执行不同驾驶方案，丰富了车辆的巡航方式选择，使车辆驾驶更加智能可靠。
[0064]
可选地，在本技术的一个实施例中，以目标商用车的经济车速执行第一巡航动作，包括：基于遍历寻优原理的经济驾驶策略，并结合前方道路坡度，通过限制遍历范围建立坡道状态转移方程；根据坡道状态转移方程得到车速变化的油耗代价与时间代价，以建立最优搜索策略，搜索经济车速。
[0065]
在实际执行过程中，可以使用预测型巡航算法对前方s km道路坡度进行重构，并基于重构坡度进行经济车速求解，实现经济性驾驶。
[0066]
首先通过读取前方s km道路坡度，将道路坡度以δs为基准离散化，获得n段重构的道路坡度为
[0067]
[0068][0069]
其中，θ为道路角度，δh为两路点间相对高度，δs为前方s km道路坡度离散化的最小距离，为道路弧度。
[0070]
其次，以车辆的当前车速作为起始车速，设置车速限制、扭矩限制等边界条件，根据边界条件确定遍历范围为
[0071][0072]
其中，v
min
为车辆允许最小速度，v(k+i)为车辆在k+i段道路车速，v
max
为车辆允许最大速度，t
min
为车辆允许最小扭矩，t(k+i)为车辆发动机在k+i段道路扭矩，t
max
为车辆允许最大扭矩，速度单位为km/h，扭矩单位为nm。
[0073]
具体地，设当前为k时刻，车辆的速度为vh(k)，所在的位置为δs(k)，定义路点δs(k+1)的车速遍历范围为vh(k)+δv,vh(k)-δv与不变，即存在遍历范围set{k+1}满足
[0074][0075]
路点δs(k+2)的遍历范围为上一个路点的可能值加减δv与不变，即存在遍历范围set{k+2}满足
[0076][0077]
直到存在一个路点δs(k+n)，且其遍历范围set{k+n}满足
[0078][0079]
其中，δv为遍历因子，其值由相邻两个δs内的道路坡度变化决定。所有的遍历范围在车速允许波动的最大值和最小值范围内。
[0080]
再次，根据车辆在k阶段到k+n阶段的状态转移方程计算不同驾驶车速下的行驶代价，并计算定速巡航的行驶代价。
[0081]
具体地，在车辆纵向动力学模型分析基础上，可以进一步得到车辆行驶方程式的展开式为
[0082][0083]
将该车辆行驶方程式的展开式从时间域转换到空间域，为
[0084][0085]
即
[0086][0087]
积分得，
[0088][0089]
其中，δs为前方s km道路坡度离散化的最小距离，δ为汽车旋转质量换算系数，且满足δ》1，m为汽车质量，单位为kg，t
tq
为发动机转矩，ig为变速器的传动比，i0为主减速器的传动比，或可称为主传动比，η
t
为传动系的机械效率，rw为车轮半径，cd为空气阻力系数，a为迎风面积，ρ为空气密度，v为汽车行驶速度，vk为k阶段的车辆速度，s为前道路坡度距离，为道路弧度。从k阶段到下一阶段状态的加速度ak为
[0090][0091]
其中，ak为车辆从k阶段到下一阶段状态的加速度，vk为k阶段的车辆速度，δs为前方s km道路坡度离散化的最小距离。
[0092]
本技术实施例可以基于遍历寻优原理的经济驾驶策略，并结合前方道路坡度，通过限制遍历范围建立坡道状态转移方程；根据坡道状态转移方程得到车速变化的油耗代价与时间代价，以建立最优搜索策略，搜索经济车速，从而提升了巡航控制策略的经济性，且限制边界条件保障了车辆的行驶舒适性、稳定性及驾驶员接受性，并减小了执行过程中的计算量。
[0093]
具体地，在本技术的一个实施例中，油耗代价的计算公式为：
[0094][0095]
其中，uk为车辆在k阶段的油耗代价，nk为车辆在k阶段的转速，tk为车辆在k阶段的扭矩，δs为前方s km道路坡度离散化的最小距离，vk为车辆在k阶段的速度；并且，时间代价的计算公式为：
[0096][0097]
其中，tk为车辆在k阶段的时间代价，δs为前方s km道路坡度离散化的最小距离，vk为车辆在k阶段的速度。
[0098]
由上式可知，在实际执行过程中，可获取车辆在k阶段的转速nk，扭矩tk，通过查找油耗模型进而得到油耗代价uk，时间代价tk，进而根据所得每个路点间不同速度曲线对应的油耗代价与时间代价，获得前方skm道路不同速度策略的整体油耗代价与时间代价，通过代价的对比筛选出符合最优搜索要求的车速曲线，从而实现坡道下的经济性驾驶。
[0099]
本技术实施例可以通过计算车辆在不同阶段的油耗代价与时间代价，获取车辆在不同车速下的整体代价，从而对比筛选出最优车速，实现车辆的经济驾驶，提高了车辆的实
用性。
[0100]
可选地，在本技术的一个实施例中，搜索经济车速，包括：按照预设优先搜索顺序生成四个用于存放速度策略的容器；将遍历范围内存放的前方预设距离道路速度策略分类，将油耗代价小于定速巡航模式的油耗代价且平均车速大于或等于预设巡航车速的策略筛选到容器中，其次，分别按照平均车速的不同等级筛选到其他容器中；分别对不同容器内的车速策略进行第二轮筛选，其中，如果各个容器内存在速度策略的最大油门开度大于或等于定速巡航模式的油门开度或平均油门开度且大于或等于定速巡航模式的平均油门开度，则移除出相应容器；判断每个容器内是否还存在速度策略，若所有容器内均不存在速度策略，则输出预设巡航车速，否则进行下一轮筛选；自上而下的对不同容器进行搜索，如果存在速度策略，则选取油耗代价最低的速度策略输出，否则筛选下一个容器。
[0101]
部分实施例中，如图3所示，为本技术一个实施例的经济车速的筛选过程示意图。首先，按照自上而下的优先搜索顺序生成四个容器，用于存放速度策略，将遍历范围内存放的前方skm道路速度策略分类。将油耗代价fc(fuel consumption)小于定速巡航油耗代价fc_cc(fuel consumption_cruise control)，且平均车速aver
speed
大于等于定速巡航车速vcc的策略筛选到容器中，并分别按照平均车速的不同等级,按照分别大于等于99％、98％、95％巡航车速的标准，筛选到其他容器中。
[0102]
其次，分别对不同容器内的车速策略进行第二轮筛选，保留各个容器内存在速度策略的最大油门开度max_throttle小于定速巡航的油门开度max_throttle_cc且平均油门开度aver
throttle
小于定速巡航的平均油门开度aver
throttle_cc
的速度策略，同时将不符合条件的速度策略移除出容器。
[0103]
最终，判断容器内是否仍存在速度策略，若各容器内均不存在速度策略，则输出定速巡航车速vcc，否则，进行第三轮筛选，自上而下对不同容器进行搜索，若容器内存在速度策略，则选取油耗代价最低的速度策略min_fc输出，否则，筛选下一个容器。且当车辆行驶到k+1段道路时，重新计算前方skm道路的预测型车速。
[0104]
需要说明的是，预设优先搜索顺序和预设巡航车速由本领域技术人员根据实际情况进行设置，在此不作具体限定。
[0105]
本技术实施例可以通过对所得车辆对前方道路的速度策略进行筛选，从而获取符合最低油耗代价的最佳速度策略，进而在保障车辆油耗节约最大化的前提下执行前方道路的车辆巡航，提高了车辆的实用性与智能化水平，更加节能。
[0106]
下面以一个具体实施例对本技术实施例的工作内容进行详细阐述。如图4所示，为本技术一个实施例的用于云控的商用车巡航过程示意图。
[0107]
首先，车端平台基于云端数字孪生平台，根据车辆gps定位信息，t-box网络状态，车辆上传数据格式、地图信息、巡航车速、前车车速和前后车相对距离所得到的网络状态、道路信息和交通信息判断巡航模式，执行模式切换策略。
[0108]
进而，当模式切换策略控制车辆进入预测性巡航模式时，基于遍历寻优原理的经济驾驶策略，考虑前方道路坡度进行道路预处理，并确立遍历范围，建立状态转移方程，得到车速变化的油耗代价与时间代价。
[0109]
最终，建立最优搜索策略，判断是否存在最佳经济车速，若是，则输出经济车速实现经济驾驶，若否，则切换至定速巡航模式。
[0110]
根据本技术实施例提出的用于云控的商用车巡航方法，可以基于目标商用车和云端的交互，根据网络状态、道路信息和交通信息进行判断，从而实现不同巡航模式之间的切换，在保障预测性巡航功能充分发挥的同时，提升了商用车辆对突发情况的应变能力，进而提高了车辆巡航的经济性，使车辆驾驶更加安全智能。由此，解决了相关技术中未针对商用车的实际驾驶场景进行充分考虑，当前方存在障碍车辆时无法进行及时应对，且切换巡航模式的判断方法简单，难以处理实际巡航时的突发情况，导致商用车辆在巡航过程中的安全性不足，影响了预测性巡航技术的功能性发挥等问题。
[0111]
其次参照附图描述根据本技术实施例提出的用于云控的商用车巡航装置。
[0112]
图5是本技术实施例的用于云控的商用车巡航装置的结构示意图。
[0113]
如图5所示，该用于云控的商用车巡航装置10包括：获取模块100、匹配模块200和控制模块300。
[0114]
其中，获取模块100，用于获取目标商用车的前方道路信息、实际车辆网络状态与当前交通信息。
[0115]
匹配模块200，用于根据前方道路信息、实际车辆网络状态与当前交通信息匹配目标商用车的最佳巡航模式。
[0116]
控制模块300，用于在最佳巡航模式为预测性巡航模式时，以目标商用车的经济车速执行第一巡航动作，并在最佳巡航模式为自适应巡航模式时，基于预设自适应巡航策略执行第二巡航动作，且在最佳巡航模式为定速巡航模式时，以预设巡航车速执行第三巡航动作。
[0117]
可选地，在本技术的一个实施例中，控制模块300包括：建立单元和搜索单元。
[0118]
其中，建立单元，用于基于遍历寻优原理的经济驾驶策略，并结合前方道路坡度，通过限制遍历范围建立坡道状态转移方程；
[0119]
搜索单元，用于根据坡道状态转移方程得到车速变化的油耗代价与时间代价，以建立最优搜索策略，搜索经济车速。
[0120]
具体地，在本技术的一个实施例中，油耗代价的计算公式为：
[0121][0122]
其中，uk为车辆在k阶段的油耗代价，nk为车辆在k阶段的转速，tk为车辆在k阶段的扭矩，δs为前方s km道路坡度离散化的最小距离，vk为车辆在k阶段的速度。并且，时间代价的计算公式为：
[0123][0124]
其中，t
l
为车辆在k阶段的时间代价，δs为前方s km道路坡度离散化的最小距离，vk为车辆在k阶段的速度。
[0125]
可选地，在本技术的一个实施例中，控制模块300还包括：生成单元、第一筛选单元、第二筛选单元、判断单元和第三筛选单元。
[0126]
其中，生成单元，用于在搜索经济车速时，按照预设优先搜索顺序生成四个用于存放速度策略的容器。
[0127]
第一筛选单元，用于将遍历范围内存放的前方预设距离道路速度策略分类，将油
architecture，简称为eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0145]
可选地，在具体实现上，如果存储器601、处理器602及通信接口603，集成在一块芯片上实现，则存储器601、处理器602及通信接口603可以通过内部接口完成相互间的通信。
[0146]
处理器602可能是一个中央处理器(central processing unit，简称为cpu)，或者是特定集成电路(application specific integrated circuit，简称为asic)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
[0147]
本实施例还提供一种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如上的用于云控的商用车巡航方法。
[0148]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或n个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0149]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“n个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0150]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或n个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0151]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或n个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0152]
应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，n个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件
或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0153]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0154]
此外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0155]
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.一种用于云控的商用车巡航方法，其特征在于，应用于服务器，其中，所述方法包括以下步骤：获取目标商用车的前方道路信息、实际车辆网络状态与当前交通信息；根据所述前方道路信息、所述实际车辆网络状态与所述当前交通信息匹配所述目标商用车的最佳巡航模式；以及在所述最佳巡航模式为预测性巡航模式时，以所述目标商用车的经济车速执行第一巡航动作，并在所述最佳巡航模式为自适应巡航模式时，基于预设自适应巡航策略执行第二巡航动作，且在所述最佳巡航模式为定速巡航模式时，以预设巡航车速执行第三巡航动作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述目标商用车的经济车速执行第一巡航动作，包括：基于遍历寻优原理的经济驾驶策略，并结合前方道路坡度，通过限制遍历范围建立坡道状态转移方程；根据所述坡道状态转移方程得到车速变化的油耗代价与时间代价，以建立最优搜索策略，搜索所述经济车速。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述油耗代价的计算公式为：其中，u
k
为车辆在k阶段的油耗代价，n
k
为车辆在k阶段的转速，t
k
为车辆在k阶段的扭矩，δs为前方skm道路坡度离散化的最小距离，v
k
为车辆在k阶段的速度；并且，所述时间代价的计算公式为：其中，t
k
为车辆在k阶段的时间代价，δs为前方skm道路坡度离散化的最小距离，v
k
为车辆在k阶段的速度。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述搜索所述经济车速，包括：按照预设优先搜索顺序生成四个用于存放速度策略的容器；将遍历范围内存放的前方预设距离道路速度策略分类，将油耗代价小于所述定速巡航模式的油耗代价且平均车速大于或等于所述预设巡航车速的策略筛选到容器中，其次，分别按照平均车速的不同等级筛选到其他容器中；分别对不同容器内的车速策略进行第二轮筛选，其中，如果各个容器内存在速度策略的最大油门开度大于或等于所述定速巡航模式的油门开度或平均油门开度且大于或等于所述定速巡航模式的平均油门开度，则移除出相应容器；判断每个容器内是否还存在速度策略，若所有容器内均不存在所述速度策略，则输出所述预设巡航车速，否则进行下一轮筛选；自上而下的对不同容器进行搜索，如果存在所述速度策略，则选取油耗代价最低的速度策略输出，否则筛选下一个容器。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述前方道路信息、所述实际车辆网络状态与所述当前交通信息匹配所述目标商用车的最佳巡航模式，包括：
若所述实际车辆网络状态满足预设畅通条件且存在所述前方道路信息，则所述最佳巡航模式为所述预测性巡航模式；若所述实际车辆网络状态不满足所述预设畅通条件或者不存在所述前方道路信息，则所述最佳巡航模式为所述定速巡航模式；若所述实际车辆网络状态满足预设自适应巡航条件，则所述最佳巡航模式为所述自适应巡航模式。6.一种用于云控的商用车巡航装置，其特征在于，应用于服务器，其中，所述装置包括：获取模块，用于获取目标商用车的前方道路信息、实际车辆网络状态与当前交通信息；匹配模块，用于根据所述前方道路信息、所述实际车辆网络状态与所述当前交通信息匹配所述目标商用车的最佳巡航模式；以及控制模块，用于在所述最佳巡航模式为预测性巡航模式时，以所述目标商用车的经济车速执行第一巡航动作，并在所述最佳巡航模式为自适应巡航模式时，基于预设自适应巡航策略执行第二巡航动作，且在所述最佳巡航模式为定速巡航模式时，以预设巡航车速执行第三巡航动作。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述控制模块包括：建立单元，用于基于遍历寻优原理的经济驾驶策略，并结合前方道路坡度，通过限制遍历范围建立坡道状态转移方程；搜索单元，用于根据所述坡道状态转移方程得到车速变化的油耗代价与时间代价，以建立最优搜索策略，搜索所述经济车速。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述油耗代价的计算公式为：其中，u
k
为车辆在k阶段的油耗代价，n
k
为车辆在k阶段的转速，t
k
为车辆在k阶段的扭矩，δs为前方skm道路坡度离散化的最小距离，v
k
为车辆在k阶段的速度；并且，所述时间代价的计算公式为：其中，t
k
为车辆在k阶段的时间代价，δs为前方skm道路坡度离散化的最小距离，v
k
为车辆在k阶段的速度。9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述控制模块还包括：生成单元，用于在搜索所述经济车速时，按照预设优先搜索顺序生成四个用于存放速度策略的容器；第一筛选单元，用于将遍历范围内存放的前方预设距离道路速度策略分类，将油耗代价小于所述定速巡航模式的油耗代价且平均车速大于或等于所述预设巡航车速的策略筛选到容器中，其次，分别按照平均车速的不同等级筛选到其他容器中；第二筛选单元，用于分别对不同容器内的车速策略进行第二轮筛选，其中，如果各个容器内存在速度策略的最大油门开度大于或等于所述定速巡航模式的油门开度或平均油门开度且大于或等于所述定速巡航模式的平均油门开度，则移除出相应容器；判断单元，用于判断每个容器内是否还存在速度策略，若所有容器内均不存在所述速
度策略，则输出所述预设巡航车速，否则进行下一轮筛选；第三筛选单元，用于自上而下的对不同容器进行搜索，如果存在所述速度策略，则选取油耗代价最低的速度策略输出，否则筛选下一个容器。10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述匹配模块包括：第一匹配单元，用于在所述实际车辆网络状态满足预设畅通条件且存在所述前方道路信息时，则所述最佳巡航模式为所述预测性巡航模式；第二匹配单元，用于在所述实际车辆网络状态不满足所述预设畅通条件或者不存在所述前方道路信息时，则所述最佳巡航模式为所述定速巡航模式；第三匹配单元，用于在所述实际车辆网络状态满足预设自适应巡航条件时，则所述最佳巡航模式为所述自适应巡航模式。11.一种服务器，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上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程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的用于云控的商用车巡航方法。12.一种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，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的用于云控的商用车巡航方法。

技术总结
本申请涉及智能网联汽车技术领域，特别涉及一种用于云控的商用车巡航方法及装置，其中，方法包括：获取前方道路信息、实际车辆网络状态与当前交通信息并匹配最佳巡航模式，在最佳巡航模式为预测性巡航模式时，以目标商用车的经济车速执行第一巡航动作，为自适应巡航模式时，基于预设自适应巡航策略执行第二巡航动作，为定速巡航模式时，以预设巡航车速执行第三巡航动作。本申请实施例可以基于目标商用车和云端的交互，根据网络状态、道路信息和交通信息进行判断，从而实现不同巡航模式之间的切换，在保障预测性巡航功能充分发挥的同时，提升了商用车辆对突发情况的应变能力，进而提高了车辆巡航的经济性，使车辆驾驶更加安全智能。能。能。


技术研发人员：高博麟 李瑞 王璐瑶 崔艳 李克强
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2023.03.17
技术公布日：2023/7/4