能量回收强度的控制方法、装置、车辆及可读介质与流程

1.本发明涉及能量回收技术领域，特别涉及一种能量回收强度的控制方法，一种能量回收强度的控制装置，一种车辆以及一种计算机可读介质。


背景技术：

2.能量回收是指在驾驶员松开加速踏板后，通过输出与行驶方向相反的扭矩来使车辆减速的同时，将车辆减速所损失的动能进行回收利用来给电池充电，由此提升车辆的能量利用率和续航能力。
3.目前的能量回收方案是基于前方车辆来控制本车辆的能量回收强度，然而其无法满足不同驾驶员的不同驾驶风格，当驾驶员的驾驶风格与预设能量回收强度不符时，驾驶员需要较多干预车辆的减速过程。


技术实现要素：

4.鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的能量回收强度的控制方法。
5.本发明实施例还提供了一种能量回收强度的控制装置、车辆和存储介质，以保证上述方法的实施。
6.为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种能量回收强度的控制方法，所述方法包括：
7.在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，若检测到加速踏板被释放，则确定所述车辆的第一反向扭矩；
8.获取针对驾驶员的驾驶风格信息；所述驾驶风格信息基于所述驾驶员的驾驶习惯数据进行深度学习得到；
9.采用所述驾驶风格信息，修正所述第一反向扭矩，以得到目标反向扭矩；
10.采用所述目标反向扭矩控制所述车辆的能量回收强度。
11.可选地，所述在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，若检测到加速踏板被释放，则确定所述车辆的第一反向扭矩，包括：
12.在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，若检测到加速踏板被释放，则根据所述车辆与前方车辆的距离、所述车辆的速度、所述前方车辆的速度，计算所述车辆的初始能量回收强度；
13.采集所述车辆的车辆参数；
14.根据所述初始能量回收强度和所述车辆参数，确定所述车辆的第一反向扭矩。
15.可选地，所述采用所述驾驶风格信息，修正所述第一反向扭矩，以得到目标反向扭矩，包括：
16.根据所述驾驶风格信息，确定所述驾驶员的目标驾驶风格；
17.根据所述目标驾驶风格，确定目标驾驶风格系数；
18.计算所述第一反向扭矩与所述目标驾驶风格系数的乘积值，并将所述乘积值确定为目标反向扭矩。
19.可选地，所述目标驾驶风格包括一般型风格；所述根据所述目标驾驶风格，确定目标驾驶风格系数，包括：
20.当所述目标驾驶风格为一般型风格时，确定目标驾驶风格系数为第一系数；其中，所述第一系数为1。
21.可选地，所述目标驾驶风格包括激进型风格；所述根据所述目标驾驶风格，确定目标驾驶风格系数，包括：
22.当所述目标驾驶风格为激进型风格时，在所述车辆与前方车辆的距离大于第一预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差大于第一预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第二系数；其中，所述第二次数小于1；
23.直至所述车辆与前方车辆的距离小于或等于第一预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差小于或等于第一预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第三系数；其中，所述第三系数大于1。
24.可选地，所述目标驾驶风格包括保守型风格；所述根据所述目标驾驶风格，确定目标驾驶风格系数，包括：
25.当所述目标驾驶风格为保守型风格时，在所述车辆与前方车辆的距离大于第二预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差大于第二预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第四系数；其中，所述第四系数大于1；
26.直至所述车辆与前方车辆的距离小于或等于第二预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差小于或等于第二预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第五系数；其中，所述第五系数小于1。
27.可选地，所述获取针对驾驶员的驾驶风格信息，包括：
28.获取所述驾驶员的驾驶习惯数据；
29.基于所述驾驶习惯数据生成针对所述驾驶员的实际减速曲线；
30.将所述实际减速曲线与预设减速曲线进行拟合；
31.根据拟合结果生成针对所述驾驶员的驾驶风格信息。
32.可选地，所述获取所述驾驶员的驾驶习惯数据，包括：
33.在车辆处于手动控制能量回收强度模式下，采集加速踏板开度；
34.根据所述加速踏板开度，确定所述车辆的第二反向扭矩；
35.采用所述第二反向扭矩控制所述车辆的能量回收强度；
36.在基于所述第二反向扭矩进行减速过程中，采集所述驾驶员的驾驶习惯数据；所述驾驶习惯数据包括所述车辆与前方车辆的距离、所述车辆的速度、所述前方车辆的速度。
37.可选地，所述基于所述驾驶习惯数据生成针对所述驾驶员的实际减速曲线，包括：
38.根据所述车辆的速度和所述前方车辆的速度，确定所述车辆与前方车辆的速度差；
39.建立以所述车辆与前方车辆的距离为横坐标、以所述车辆与前方车辆的速度差为纵坐标的关系曲线；
40.将所述关系曲线确定为针对所述驾驶员的实际减速曲线。
41.可选地，所述实际减速曲线包括多条，所述预设减速曲线包括多条，各条预设减速曲线对应一种预设驾驶风格；所述将所述实际减速曲线与预设减速曲线进行拟合，包括：
42.将各条实际减速曲线分别与各条预设减速曲线进行拟合；
43.所述根据拟合结果生成针对所述驾驶员的驾驶风格信息，包括：
44.从多条预设减速曲线中，确定与所述各条实际减速曲线的拟合度满足预设条件的目标预设减速曲线；
45.采用所述目标预设减速曲线对应的预设驾驶风格，生成针对所述驾驶员的驾驶风格信息。
46.本发明实施例还公开了一种能量回收强度的控制装置，所述装置包括：
47.第一反向扭矩确定模块，用于在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，若检测到加速踏板被释放，则确定所述车辆的第一反向扭矩；
48.驾驶风格信息获取模块，用于获取针对驾驶员的驾驶风格信息；所述驾驶风格信息基于所述驾驶员的驾驶习惯数据进行深度学习得到；
49.第一反向扭矩修正模块，用于采用所述驾驶风格信息，修正所述第一反向扭矩，以得到目标反向扭矩；
50.能量回收强度控制模块，用于采用所述目标反向扭矩控制所述车辆的能量回收强度。
51.可选地，所述第一反向扭矩确定模块包括：
52.初始能量回收强度计算子模块，用于在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，若检测到加速踏板被释放，则根据所述车辆与前方车辆的距离、所述车辆的速度、所述前方车辆的速度，计算所述车辆的初始能量回收强度；
53.车辆参数采集子模块，用于采集所述车辆的车辆参数；
54.第一反向扭矩确定子模块，用于根据所述初始能量回收强度和所述车辆参数，确定所述车辆的第一反向扭矩。
55.可选地，所述第一反向扭矩修正模块包括：
56.目标驾驶风格确定子模块，用于根据所述驾驶风格信息，确定所述驾驶员的目标驾驶风格；
57.目标驾驶风格系数确定子模块，用于根据所述目标驾驶风格，确定目标驾驶风格系数；
58.目标反向扭矩确定子模块，用于计算所述第一反向扭矩与所述目标驾驶风格系数的乘积值，并将所述乘积值确定为目标反向扭矩。
59.可选地，所述目标驾驶风格包括一般型风格；所述目标驾驶风格系数确定子模块包括：
60.第一目标驾驶风格系数确定单元，用于当所述目标驾驶风格为一般型风格时，确定目标驾驶风格系数为第一系数；其中，所述第一系数为1。
61.可选地，所述目标驾驶风格包括激进型风格；所述目标驾驶风格系数确定子模块包括：
62.第二目标驾驶风格系数确定单元，当所述目标驾驶风格为激进型风格时，在所述车辆与前方车辆的距离大于第一预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差大于第一预设
速度差时，确定目标驾驶风格系数为第二系数；其中，所述第二次数小于1；
63.第三目标驾驶风格系数确定单元，用于直至所述车辆与前方车辆的距离小于或等于第一预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差小于或等于第一预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第三系数；其中，所述第三系数大于1。
64.可选地，所述目标驾驶风格包括保守型风格；所述目标驾驶风格系数确定子模块包括：
65.第四目标驾驶风格系数确定单元，用于当所述目标驾驶风格为保守型风格时，在所述车辆与前方车辆的距离大于第二预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差大于第二预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第四系数；其中，所述第四系数大于1；
66.第五目标驾驶风格系数确定单元，用于直至所述车辆与前方车辆的距离小于或等于第二预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差小于或等于第二预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第五系数；其中，所述第五系数小于1。
67.可选地，所述驾驶风格信息获取模块包括：
68.驾驶习惯数据获取子模块，用于获取所述驾驶员的驾驶习惯数据；
69.实际减速曲线生成子模块，用于基于所述驾驶习惯数据生成针对所述驾驶员的实际减速曲线；
70.拟合子模块，用于将所述实际减速曲线与预设减速曲线进行拟合；
71.驾驶风格信息生成子模块，用于根据拟合结果生成针对所述驾驶员的驾驶风格信息。
72.可选地，所述驾驶习惯数据获取子模块包括：
73.加速踏板开度采集单元，用于在车辆处于手动控制能量回收强度模式下，采集加速踏板开度；
74.第二反向扭矩确定单元，用于根据所述加速踏板开度，确定所述车辆的第二反向扭矩；
75.能量回收强度控制单元，用于采用所述第二反向扭矩控制所述车辆的能量回收强度；
76.驾驶习惯数据采集单元，用于在基于所述第二反向扭矩进行减速过程中，采集所述驾驶员的驾驶习惯数据；所述驾驶习惯数据包括所述车辆与前方车辆的距离、所述车辆的速度、所述前方车辆的速度。
77.可选地，所述实际减速曲线生成子模块包括：
78.速度差确定单元，用于根据所述车辆的速度和所述前方车辆的速度，确定所述车辆与前方车辆的速度差；
79.关系曲线建立单元，用于建立以所述车辆与前方车辆的距离为横坐标、以所述车辆与前方车辆的速度差为纵坐标的关系曲线；
80.实际减速曲线确定单元，用于将所述关系曲线确定为针对所述驾驶员的实际减速曲线。
81.可选地，所述实际减速曲线包括多条，所述预设减速曲线包括多条，各条预设减速曲线对应一种预设驾驶风格；所述拟合子模块包括：
82.拟合单元，用于将各条实际减速曲线分别与各条预设减速曲线进行拟合；
83.所述驾驶风格信息生成子模块包括：
84.目标预设减速曲线确定单元，用于从多条预设减速曲线中，确定与所述各条实际减速曲线的拟合度满足预设条件的目标预设减速曲线；
85.驾驶风格信息生成单元，用于采用所述目标预设减速曲线对应的预设驾驶风格，生成针对所述驾驶员的驾驶风格信息。
86.本发明实施例还提供了一种车辆，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于执行如本发明实施例任一所述的控制能量回收的强度方法。
87.本发明实施例还提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如本发明实施例任一所述的控制能量回收的强度方法。
88.与现有技术相比，本发明实施例包括以下优点：
89.在本发明实施例中，在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，若检测到加速踏板被释放，则确定车辆的第一反向扭矩；获取针对驾驶员的驾驶风格信息；驾驶风格信息基于驾驶员的驾驶习惯数据进行深度学习得到；采用驾驶风格信息，修正第一反向扭矩，以得到目标反向扭矩；采用目标反向扭矩控制车辆的能量回收强度。本发明实施例使驾驶员仅释放加速踏板，车辆即可自动按照驾驶员的驾驶风格来修正车辆的反向扭矩，进而控制车辆的能量回收强度，从而满足驾驶员的减速需求，减少因驾驶员的驾驶风格与预设能量回收强度不符而导致驾驶员干预车辆的减速过程的频度。
附图说明
90.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
91.图1是本发明实施例提供的一种能量回收强度的控制方法的步骤流程图；
92.图2是本发明实施例提供的一般型风格曲线图；
93.图3是本发明实施例提供的激进型风格曲线图；
94.图4是本发明实施例提供的保守型风格曲线图；
95.图5是本发明实施例提供的一种能量回收强度的控制装置的结构框图。
具体实施方式
96.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
97.参照图1，示出了本发明实施例提供的一种能量回收强度的控制方法的步骤流程图，该方法具体可以包括如下步骤：
98.步骤101，在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，若检测到加速踏板被释放，则确定所述车辆的第一反向扭矩。
99.在本发明实施例中，车辆设置有自动控制能量回收强度模式。在自动控制能量回收强度模式下，如果驾驶员释放加速踏板，则车辆会自动帮助驾驶员做决策，比如车辆会自动根据前方车辆判断此时的减速度应该是多少，然后结合驾驶员的驾驶风格来调整减速度。
100.其中，减速度可以表征能量回收强度，换言之，能量回收强度在物理量上即为减速度。当车辆减速较快时，此时的减速度较大，那么能量回收强度相应的也较大；当车辆减速较慢时，此时的减速度较小，那么能量回收强度相应的也较小。
101.而能量回收强度是通过车辆输出反向扭矩来控制的。当车辆输出反向扭矩较大时，能量回收强度相应的也较大；当车辆输出反向扭矩较小时，能量回收强度相应的也较小。
102.因此，在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，如果检测到减速踏板被释放，那么可以先确定车辆的第一反向扭矩，以便后续对第一反向扭矩进行修正，进而控制车辆的能量回收强度。
103.本发明的一个可选实施例中，步骤101可以包括以下子步骤：
104.子步骤s11，在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，若检测到加速踏板被释放，则根据所述车辆与前方车辆的距离、所述车辆的速度、所述前方车辆的速度，计算所述车辆的初始能量回收强度；
105.子步骤s12，采集所述车辆的车辆参数；
106.子步骤s13，根据所述初始能量回收强度和所述车辆参数，确定所述车辆的第一反向扭矩。
107.在车辆行驶过程中，车辆的自动驾驶控制器可以根据雷达或摄像头，检测车辆与前方车辆的距离、前方车辆的速度，以及车辆的车身稳定电子控制系统可以检测车辆的车速。其中，前方车辆的速度可以是通过前方车辆进入车辆的雷达探测范围后，车辆的雷达发出两段波去探测前方车辆的位置，当两次发出的波都被接收到后，车辆可以利用时间差计算出前方车辆的车速。
108.车辆与前方车辆的距离、车辆的速度、前方车辆的速度，这些检测工作可以是实时进行的。在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，如果检测到加速踏板被释放，那么可以获取车辆与前方车辆的距离、车辆的速度、前方车辆的速度，根据这些参数计算出车辆的初始能量回收强度。具体地，可以通过以下运动学公式计算出车辆的初始能量回收强度：
[0109][0110]
其中，a表示车辆的减速度，即车辆的初始能量回收强度，v1表示车辆的速度，v2表示前方车辆的速度，s
12
表示车辆与前方车辆的距离，s0表示安全距离，安全距离是防止车辆撞上前方车辆的最小距离，安全距离可以是一固定值。
[0111]
此时车辆可以采集车辆参数，然后通过初始能量回收强度结合车辆参数来确定车辆的第一反向扭矩。其中，车辆参数可以包括车辆重量、减速比、轮胎半径、电机转速中的至少一种。
[0112]
在计算车辆的初始能量回收强度之前，车辆可以先判断是否需要进行能量回收。具体地，在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，当检测到加速踏板被释放时，可以将车辆与前方车辆的距离与距离阈值进行比较。如果车辆与前方车辆的距离大于距离阈值，则可以判断车辆的前方没有其他车辆或者车辆已远离前方车辆，此时车辆无需减速，即此时车辆的第一反向扭矩为0，进而车辆不需要进行能量回收；如果车辆与前方车辆的距离小于或等于距离阈值，则可以判断车辆接近前方车辆，此时车辆需要减速，即此时车辆的第一反向扭矩不能为0，进而车辆需要进行能量回收。
[0113]
当车辆接近前方车辆时，可以增大车辆的减速度，在达到安全距离前，车辆减速到与前方车辆同速。
[0114]
此外，为了保证车辆是在行驶过程中检测到加速踏板被释放，车辆的整车控制器可以检测挡位是否为d，且驾驶员是否完全释放加速踏板。其中，d是指行驶挡，挡位处于行驶挡，说明车辆在行驶过程中。当检测到当前挡位处于行驶档且驾驶员完全释放加速踏板时，车辆可以进一步判断是否需要进行能量回收。如果不需要进行能量回收，则确定车辆的第一反向扭矩为0；如果需要进行能量回收，则根据车辆与前方车辆的距离、车辆的速度、前方车辆的速度，计算车辆的初始能量回收强度，根据初始能量回收强度和车辆参数，确定车辆的第一反向扭矩。
[0115]
步骤102，获取针对驾驶员的驾驶风格信息；所述驾驶风格信息基于所述驾驶员的驾驶习惯数据进行深度学习得到。
[0116]
不同驾驶员的驾驶风格会不同，所以计算得到的第一反向扭矩不一定满足于驾驶员的减速需求，即采用第一反向扭矩进行减速，很可能会因不符合驾驶员的驾驶习惯而导致驾驶员需要较多干预车辆的减速过程，因此在确定车辆的第一反向扭矩后，可以获取针对驾驶员的驾驶风格信息，通过结合驾驶风格信息来获得最终的目标反向扭矩，由于驾驶风格信息是基于驾驶员的驾驶习惯数据进行深度学习得到的，所以最终的目标反向扭矩可以更加符合驾驶员的驾驶习惯。
[0117]
深度学习任务可以交由机器学习系统来完成，机器学习系统可以部署于车辆，也可以部署于云端平台，本发明实施例对此不作出限定。
[0118]
本发明的一个可选实施例中，步骤102可以包括以下子步骤：
[0119]
子步骤s21，获取所述驾驶员的驾驶习惯数据；
[0120]
子步骤s22，基于所述驾驶习惯数据生成针对所述驾驶员的实际减速曲线；
[0121]
子步骤s23，将所述实际减速曲线与预设减速曲线进行拟合；
[0122]
子步骤s24，根据拟合结果生成针对所述驾驶员的驾驶风格信息。
[0123]
当机器学习系统部署于车辆时，车辆可以定期获取驾驶员在预设时间段内的驾驶习惯数据，然后将驾驶习惯数据输入到机器学习系统，机器学习系统基于驾驶习惯数据进行深度学习，得到针对驾驶员的驾驶风格信息，车辆将驾驶风格信息定期存储，当需要获取驾驶风格信息时，车辆可以根据时间戳获取相应的驾驶风格信息。
[0124]
当机器学习系统部署于云端平台时，车辆可以定期获取驾驶员在预设时间段内的驾驶习惯数据，然后将驾驶习惯数据定期上传至云端平台，云端平台将驾驶习惯数据输入到机器学习系统，机器学习系统基于驾驶习惯数据进行深度学习，得到针对驾驶员的驾驶风格信息，云端平台将驾驶风格信息定期传输至车辆，车辆将驾驶风格信息定期存储，当需
要获取驾驶风格信息时，车辆可以根据时间戳获取相应的驾驶风格信息。
[0125]
在机器学习系统中，可以基于驾驶习惯数据生成针对驾驶员的实际减速曲线，然后可以将实际减速曲线与预设减速曲线进行拟合，从而根据拟合结果生成针对驾驶员的驾驶风格信息。
[0126]
本发明的一个可选实施例中，子步骤s21可以包括以下子步骤：
[0127]
子步骤s211，在车辆处于手动控制能量回收强度模式下，采集加速踏板开度；
[0128]
子步骤s212，根据所述加速踏板开度，确定所述车辆的第二反向扭矩；
[0129]
子步骤s213，采用所述第二反向扭矩控制所述车辆的能量回收强度；
[0130]
子步骤s214，在基于所述第二反向扭矩进行减速过程中，采集所述驾驶员的驾驶习惯数据；所述驾驶习惯数据包括所述车辆与前方车辆的距离、所述车辆的速度、所述前方车辆的速度。
[0131]
在本发明实施例中，车辆设置有手动控制能量回收强度模式。由此可见，车辆设置有两种能量回收模式，一种是手动控制能量回收强度模式，另一种是自动控制能量回收强度模式。手动控制能量回收强度模式是由驾驶员自行做决策，自动控制能量回收强度模式是由车辆帮助驾驶员做决策。而驾驶习惯数据是指车辆处于手动控制能量回收强度模式下，驾驶员多次操纵车辆减速而产生的实际用车数据。
[0132]
换言之，手动控制能量回收强度模式是在自动控制能量回收强度模式之前启动的。通常地，在车辆出厂或车辆交付时，此时车辆刚交给个人用户(驾驶员)，车辆没有任何关于该驾驶员的驾驶习惯数据，所以在车辆出厂或车辆交付时，自动控制能量回收强度模式不可用，驾驶员只能启动手动控制能量回收强度模式，待机器学习系统学习足够的驾驶习惯数据后，自动控制能量回收强度模式方可使用。
[0133]
在车辆处于手动控制能量回收强度模式下，可以采集加速踏板开度，加速踏板开度可以表征驾驶员的加速踏板输入量。其中，加速踏板开度与减速度具有负相关的关系：加速踏板开度越小，车辆的减速度越大；加速踏板开度越大，车辆的减速度越小。
[0134]
车辆可以根据加速踏板开度，确定车辆的第二反向扭矩。具体地，车辆可以根据加速踏板开度，结合车辆的速度，查表计算得到车辆的第二反向扭矩，然后车辆的电机控制器可以控制电机输出第二反向扭矩，进而车辆基于第二反向扭矩进行减速，在减速过程中进行能量回收，从而控制车辆的能量回收强度。由此可见，驾驶员可以通过调节加速踏板开度，在一定范围内调节整车减速度。
[0135]
在基于第二反向扭矩进行减速过程中，车辆可以采集驾驶员的驾驶习惯数据，驾驶习惯数据可以包括车辆与前方车辆的距离、车辆的速度、前方车辆的速度，还可以包括加速踏板开度。
[0136]
相比现有技术中基于前方车辆来控制本车辆的能量回收强度，本发明实施例的手动控制能量回收强度模式是基于驾驶员踩踏加速踏板的输入(加速踏板开度)来控制本车辆的能量回收强度，与前方车辆无关，因此手动控制能量回收强度模式可以更加符合驾驶员的驾驶习惯。
[0137]
本发明的一个可选实施例中，子步骤s22可以包括以下子步骤：
[0138]
子步骤s221，根据所述车辆的速度和所述前方车辆的速度，确定所述车辆与前方车辆的速度差；
[0139]
子步骤s222，建立以所述车辆与前方车辆的距离为横坐标、以所述车辆与前方车辆的速度差为纵坐标的关系曲线；
[0140]
子步骤s223，将所述关系曲线确定为针对所述驾驶员的实际减速曲线。
[0141]
将驾驶习惯数据输入到机器学习系统后，机器学习系统可以根据车辆的速度和前方车辆的速度，确定车辆与前方车辆的速度差，然后建立以车辆与前方车辆的距离为横坐标、以车辆与前方车辆的速度差为纵坐标的关系曲线，该关系曲线即为针对驾驶员的实际减速曲线。
[0142]
本发明的一个可选实施例中，所述实际减速曲线包括多条，所述预设减速曲线包括多条，各条预设减速曲线对应一种预设驾驶风格；子步骤s23可以包括以下子步骤：
[0143]
子步骤s231，将各条实际减速曲线分别与各条预设减速曲线进行拟合。
[0144]
驾驶习惯数据是预设时间段内驾驶员多次操纵车辆减速而产生的实际用车数据，因此驾驶习惯数据是包含有多个的，每个驾驶习惯数据对应一条实际减速曲线，因此机器学习系统生成的实际减速曲线是包含有多条的。
[0145]
本发明实施例可以预先设置有多条预设减速曲线，其中，预设减速曲线的横、纵坐标与实际减速曲线一致，即预设减速曲线的横坐标为车辆与前方车辆的距离，预设减速曲线的纵坐标为车辆与前方车辆的速度差。
[0146]
每条预设减速曲线可以对应一种预设驾驶风格，预设驾驶风格可以包括一般型风格、激进型风格和保守型风格，即预设减速曲线包含有三条，分别是一般型风格的预设减速曲线、激进型风格的预设减速曲线和保守型风格的预设减速曲线。
[0147]
在一种示例中，参照图2，示出了本发明实施例提供的一般型风格曲线图，一般型风格的预设减速曲线的特点是斜率不变。其中，斜率在前方车辆的速度一定的情况下可以用于表征减速度，即前方车辆的速度一定时，车辆随着与前方车辆的距离的变小而匀减速，直至与前方车辆同速。
[0148]
在一种示例中，参照图3，示出了本发明实施例提供的激进型风格曲线图，激进型风格的预设减速曲线的特点是斜率由小变大。具体而言，在车辆与前方车辆的距离大于第一预设距离
△
s1且车辆与前方车辆的速度差大于第一预设速度差
△
v1时，斜率小于1；在车辆与前方车辆的距离小于或等于第一预设距离
△
s1且车辆与前方车辆的速度差小于或等于第一预设速度差
△
v1时，斜率大于1。其中，斜率在前方车辆的速度一定的情况下可以用于表征减速度，即前方车辆的速度一定时，车辆随着与前方车辆的距离的变小，先减速变慢，再减速变快，直至与前方车辆同速。
[0149]
在一种示例中，参照图4，示出了本发明实施例提供的保守型风格曲线图，保守型风格的预设减速曲线的特点是斜率由大变小。具体而言，在车辆与前方车辆的距离大于第二预设距离
△
s2且车辆与前方车辆的速度差大于第二预设速度差
△
v2时，斜率大于1；在车辆与前方车辆的距离小于或等于第二预设距离
△
s2且车辆与前方车辆的速度差小于或等于第二预设速度差
△
v2时，斜率小于1。其中，斜率在前方车辆的速度一定的情况下可以用于表征减速度，即前方车辆的速度一定时，车辆随着与前方车辆的距离的变小，先减速变快，再减速变慢，直至与前方车辆同速。
[0150]
机器学习系统可以将每条实际减速曲线，分别与每条预设减速曲线进行拟合。示例性地，假设有实际减速曲线a～j这10条，预设减速曲线包含有一般型风格的预设减速曲
线、激进型风格的预设减速曲线和保守型风格的预设减速曲线这3条，那么机器学习系统可以将实际减速曲线a分别与一般型风格的预设减速曲线、激进型风格的预设减速曲线和保守型风格的预设减速曲线进行拟合，以及可以将实际减速曲线b分别与一般型风格的预设减速曲线、激进型风格的预设减速曲线和保守型风格的预设减速曲线进行拟合，
……
(此处省略实际减速曲线c～i)，以及可以将实际减速曲线j分别与一般型风格的预设减速曲线、激进型风格的预设减速曲线和保守型风格的预设减速曲线进行拟合，由此可以得到3*10个拟合结果，从而根据这30个拟合结果生成针对驾驶员的驾驶风格信息。
[0151]
本发明的一个可选实施例中，子步骤s24可以包括以下子步骤：
[0152]
子步骤s241，从多条预设减速曲线中，确定与所述各条实际减速曲线的拟合度满足预设条件的目标预设减速曲线；
[0153]
子步骤s242，采用所述目标预设减速曲线对应的预设驾驶风格，生成针对所述驾驶员的驾驶风格信息。
[0154]
每条实际减速曲线可以对应多个拟合结果，即如果有三条预设减速曲线，那么每条实际减速曲线可以对应三个拟合结果。然后可以从多条预设减速曲线中，根据拟合结果确定与各条实际减速曲线的拟合度满足预设条件的目标预设减速曲线，由于每条预设减速曲线可以对应一种预设驾驶风格，因此在找到满足预设条件的目标预设减速曲线后，可以采用目标预设减速曲线对应的预设驾驶风格，生成针对驾驶员的驾驶风格信息。
[0155]
在具体实现中，机器学习系统可以针对每条实际减速曲线，分别确定对应的每个拟合结果是否在误差范围(0～y％)内。其中，y％是一个很小的数值，因此同一条实际减速曲线，不会出现两个以上的拟合结果均在误差范围内的情况，即一条实际减速曲线可能出现一个拟合结果在误差范围内的情况，或者可能出现多个拟合结果均不在误差范围内的情况。
[0156]
如果某条实际减速曲线与其中一条预设减速曲线的拟合结果在误差范围内，那么可以确定该条实际减速曲线的驾驶风格属于该条预设减速曲线的预设驾驶风格。示例性地，实际减速曲线a与激进型风格的预设减速曲线的拟合结果在误差范围内，那么可以确定实际减速曲线a的驾驶风格属于激进型风格。
[0157]
如果某条实际减速曲线与各条预设减速曲线的拟合结果均不在误差范围内，那么可以确定该条实际减速曲线的驾驶风格不属于任何的预设驾驶风格，即该条实际减速曲线的驾驶风格属于不可定义风格。示例性地，实际减速曲线b与三种驾驶风格的预设减速曲线的拟合结果均不在误差范围内，那么可以确定实际减速曲线b的驾驶风格属于不可定义风格。
[0158]
机器学习系统在确定每条实际减速曲线的驾驶风格(一般型风格/激进型风格/保守型风格/不可定义风格)后，可以确定每种驾驶风格的比例。具体地，如果有10条实际减速曲线，其中有0条实际减速曲线属于一般型风格，有8条实际减速曲线属于激进型风格，有1条实际减速曲线属于保守型风格，有1条实际减速曲线属于不可定义风格，那么一般型风格的比例为0，激进型风格的比例为8/10，保守型风格的比例为1/10，不可定义风格的比例为1/10。需要说明的是，属于不可定义风格的实际减速曲线是作为分母，不可剔除。
[0159]
在确定每种驾驶风格的比例之后，可以将每种驾驶风格的比例与预设比例a％进行比较。其中，a％是一个较高的阈值，比如a％可以设置为70％，因此只有一种驾驶风格的
比例大于预设比例，或者任何的驾驶风格的比例均小于预设比例。
[0160]
如果某种驾驶风格的比例大于预设比例，那么可以确定该驾驶风格的预设减速曲线是最终的目标预设减速曲线，从而可以采用该驾驶风格生成针对驾驶员的驾驶风格信息。示例性地，假设预设比例设置为70％，如果激进型风格的比例为8/10，即80％，那么激进型风格的比例大于预设比例，由此可以采用激进型风格生成针对驾驶员的驾驶风格信息。
[0161]
如果任何的驾驶风格的比例均小于预设比例，那么可以说明该驾驶员的习惯很可能是多变的，由于设定哪一种驾驶风格均无法在大多数场景下满足驾驶员的需求，则不如选择一个中庸的风格(一般型风格)，与他实际的风格的偏差是最小的，因此当任何的驾驶风格的比例均小于预设比例时，可以直接确定一般型风格的预设减速曲线是最终的目标预设减速曲线，从而可以采用一般型风格生成针对驾驶员的驾驶风格信息。示例性地，假设预设比例设置为70％，如果一般型风格的比例为0，激进型风格的比例为30％，保守型风格的比例为20％，不可定义风格的比例为50％，那么可以确定一般型风格、激进型风格、保守型风格、不可定义风格对应的比例均小于预设比例，虽然没有一条实际减速曲是属于一般型风格的，然而因为驾驶员的习惯是多变的，所以可以直接采用一般型风格生成针对驾驶员的驾驶风格信息。
[0162]
步骤103，采用所述驾驶风格信息，修正所述第一反向扭矩，以得到目标反向扭矩。
[0163]
在获取到针对驾驶员的驾驶风格信息后，可以采用驾驶风格信息来修正在此之前计算得到的第一反向扭矩，从而可以得到目标反向扭矩。
[0164]
相比现有技术中基于前方车辆来控制本车辆的能量回收强度，本发明实施例的自动控制能量回收强度模式在第一反向扭矩的基础上，增加驾驶风格信息进行修正，由此得到目标反向扭矩，由于驾驶风格信息是基于驾驶员的驾驶习惯数据进行深度学习得到的，因此基于目标反向扭矩来控制本车辆的能量回收强度，使得自动控制能量回收强度模式可以更加符合驾驶员的驾驶习惯。
[0165]
本发明的一个可选实施例中，步骤103可以包括以下子步骤：
[0166]
子步骤s31，根据所述驾驶风格信息，确定所述驾驶员的目标驾驶风格；
[0167]
子步骤s32，根据所述目标驾驶风格，确定目标驾驶风格系数；
[0168]
子步骤s33，计算所述第一反向扭矩与所述目标驾驶风格系数的乘积值，并将所述乘积值确定为目标反向扭矩。
[0169]
驾驶风格信息可以用于指示驾驶员的驾驶风格，因此根据驾驶风格信息，可以确定驾驶员的目标驾驶风格，然后根据目标驾驶风格，可以确定目标驾驶风格系数k。其中，不同的驾驶风格，其驾驶风格系数k不同。
[0170]
在确定出目标驾驶风格系数k后，可以计算第一反向扭矩与目标驾驶风格系数k的乘积值，该乘积值即为最终的目标反向扭矩。
[0171]
本发明的一个可选实施例中，所述目标驾驶风格包括一般型风格；子步骤s32可以包括以下子步骤：
[0172]
子步骤s3211，当所述目标驾驶风格为一般型风格时，确定目标驾驶风格系数为第一系数；其中，所述第一系数为1。
[0173]
一般型风格的目标驾驶风格系数k为第一系数。其中，第一系数可以设为1，也就是说，一般型风格的目标驾驶风格系数k的取值可以恒为1。
[0174]
其中，驾驶风格系数k可以对应预设减速曲线的斜率。如图2所示，一般型风格的预设减速曲线的斜率恒为1，相应地，一般型风格的目标驾驶风格系数k的取值也恒为1。因此，当目标驾驶风格为一般型风格时，车辆随着与前方车辆的距离的变小而匀减速，直至与前方车辆同速。
[0175]
本发明的一个可选实施例中，所述目标驾驶风格包括激进型风格；子步骤s32可以包括以下子步骤：
[0176]
子步骤s3221，当所述目标驾驶风格为激进型风格时，在所述车辆与前方车辆的距离大于第一预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差大于第一预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第二系数；其中，所述第二次数小于1；
[0177]
子步骤s3222，直至所述车辆与前方车辆的距离小于或等于第一预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差小于或等于第一预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第三系数；其中，所述第三系数大于1。
[0178]
激进型风格的目标驾驶风格系数k包括两个系数，分别是第二系数和第三系数。其中，第二系数可以设为小于1，第三系数可以设为大于1。
[0179]
在本发明实施例中，激进型风格的目标驾驶风格系数k可以根据车辆与前方车辆的距离、车辆与前方车辆的速度差，查表取值：在车辆与前方车辆的距离大于第一预设距离
△
s1，且车辆与前方车辆的速度差大于第一预设速度差
△
v1时，可以确定目标驾驶风格系数为第二系数(k＜1)；直至车辆与前方车辆的距离小于或等于第一预设距离
△
s1，且车辆与前方车辆的速度差小于或等于第一预设速度差
△
v1时，可以确定目标驾驶风格系数为第三系数(k＞1)。
[0180]
其中，驾驶风格系数k可以对应预设减速曲线的斜率。如图3所示，激进型风格的预设减速曲线的斜率由小变大，相应地，激进型风格的目标驾驶风格系数k的取值也由小变大。因此，当目标驾驶风格为激进型风格时，车辆随着与前方车辆的距离的变小，先减速变慢，再减速变快，直至与前方车辆同速。
[0181]
本发明的一个可选实施例中，所述目标驾驶风格包括保守型风格；子步骤s32可以包括以下子步骤：
[0182]
子步骤s3231，当所述目标驾驶风格为保守型风格时，在所述车辆与前方车辆的距离大于第二预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差大于第二预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第四系数；其中，所述第四系数大于1；
[0183]
子步骤s3232，直至所述车辆与前方车辆的距离小于或等于第二预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差小于或等于第二预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第五系数；其中，所述第五系数小于1。
[0184]
保守型风格的目标驾驶风格系数k包括两个系数，分别是第四系数和第五系数。其中，第四系数可以设为大于1，第五系数可以设为小于1。
[0185]
在本发明实施例中，保守型风格的目标驾驶风格系数k可以根据车辆与前方车辆的距离、车辆与前方车辆的速度差，查表取值：在车辆与前方车辆的距离大于第二预设距离
△
s2，且车辆与前方车辆的速度差大于第二预设速度差
△
v2时，可以确定目标驾驶风格系数为第四系数(k＞1)；直至车辆与前方车辆的距离小于或等于第二预设距离
△
s2，且车辆与前方车辆的速度差小于或等于第二预设速度差
△
v2时，可以确定目标驾驶风格系数为第
五系数(k＜1)。
[0186]
其中，驾驶风格系数k可以对应预设减速曲线的斜率。如图4所示，保守型风格的预设减速曲线的斜率由大变小，相应地，保守型风格的目标驾驶风格系数k的取值也由大变小。因此，当目标驾驶风格为保守型风格时，车辆随着与前方车辆的距离的变小，先减速变快，再减速变慢，直至与前方车辆同速。
[0187]
步骤104，采用所述目标反向扭矩控制所述车辆的能量回收强度。
[0188]
在得到目标反向扭矩后，车辆的电机控制器可以控制电机输出目标反向扭矩，进而车辆基于目标反向扭矩进行减速，在减速过程中进行能量回收，从而控制车辆的能量回收强度。
[0189]
在本发明实施例中，在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，若检测到加速踏板被释放，则确定车辆的第一反向扭矩；获取针对驾驶员的驾驶风格信息；驾驶风格信息基于驾驶员的驾驶习惯数据进行深度学习得到；采用驾驶风格信息，修正第一反向扭矩，以得到目标反向扭矩；采用目标反向扭矩控制车辆的能量回收强度。本发明实施例使驾驶员仅释放加速踏板，车辆即可自动按照驾驶员的驾驶风格来修正车辆的反向扭矩，进而控制车辆的能量回收强度，从而满足驾驶员的减速需求，减少因驾驶员的驾驶风格与预设能量回收强度不符而导致驾驶员干预车辆的减速过程的频度。
[0190]
参照图5，示出了本发明实施例中提供的一种能量回收强度的控制装置的结构框图，具体可以包括如下模块：
[0191]
第一反向扭矩确定模块501，用于在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，若检测到加速踏板被释放，则确定所述车辆的第一反向扭矩；
[0192]
驾驶风格信息获取模块502，用于获取针对驾驶员的驾驶风格信息；所述驾驶风格信息基于所述驾驶员的驾驶习惯数据进行深度学习得到；
[0193]
第一反向扭矩修正模块503，用于采用所述驾驶风格信息，修正所述第一反向扭矩，以得到目标反向扭矩；
[0194]
能量回收强度控制模块504，用于采用所述目标反向扭矩控制所述车辆的能量回收强度。
[0195]
本发明的一个可选实施例中，所述第一反向扭矩确定模块501可以包括：
[0196]
初始能量回收强度计算子模块，用于在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，若检测到加速踏板被释放，则根据所述车辆与前方车辆的距离、所述车辆的速度、所述前方车辆的速度，计算所述车辆的初始能量回收强度；
[0197]
车辆参数采集子模块，用于采集所述车辆的车辆参数；
[0198]
第一反向扭矩确定子模块，用于根据所述初始能量回收强度和所述车辆参数，确定所述车辆的第一反向扭矩。
[0199]
本发明的一个可选实施例中，所述第一反向扭矩修正模块503可以包括：
[0200]
目标驾驶风格确定子模块，用于根据所述驾驶风格信息，确定所述驾驶员的目标驾驶风格；
[0201]
目标驾驶风格系数确定子模块，用于根据所述目标驾驶风格，确定目标驾驶风格系数；
[0202]
目标反向扭矩确定子模块，用于计算所述第一反向扭矩与所述目标驾驶风格系数
的乘积值，并将所述乘积值确定为目标反向扭矩。
[0203]
本发明的一个可选实施例中，所述目标驾驶风格包括一般型风格；所述目标驾驶风格系数确定子模块可以包括：
[0204]
第一目标驾驶风格系数确定单元，用于当所述目标驾驶风格为一般型风格时，确定目标驾驶风格系数为第一系数；其中，所述第一系数为1。
[0205]
本发明的一个可选实施例中，所述目标驾驶风格包括激进型风格；所述目标驾驶风格系数确定子模块可以包括：
[0206]
第二目标驾驶风格系数确定单元，当所述目标驾驶风格为激进型风格时，在所述车辆与前方车辆的距离大于第一预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差大于第一预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第二系数；其中，所述第二次数小于1；
[0207]
第三目标驾驶风格系数确定单元，用于直至所述车辆与前方车辆的距离小于或等于第一预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差小于或等于第一预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第三系数；其中，所述第三系数大于1。
[0208]
本发明的一个可选实施例中，所述目标驾驶风格包括保守型风格；所述目标驾驶风格系数确定子模块可以包括：
[0209]
第四目标驾驶风格系数确定单元，用于当所述目标驾驶风格为保守型风格时，在所述车辆与前方车辆的距离大于第二预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差大于第二预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第四系数；其中，所述第四系数大于1；
[0210]
第五目标驾驶风格系数确定单元，用于直至所述车辆与前方车辆的距离小于或等于第二预设距离，且所述车辆与前方车辆的速度差小于或等于第二预设速度差时，确定目标驾驶风格系数为第五系数；其中，所述第五系数小于1。
[0211]
本发明的一个可选实施例中，所述驾驶风格信息获取模块502可以包括：
[0212]
驾驶习惯数据获取子模块，用于获取所述驾驶员的驾驶习惯数据；
[0213]
实际减速曲线生成子模块，用于基于所述驾驶习惯数据生成针对所述驾驶员的实际减速曲线；
[0214]
拟合子模块，用于将所述实际减速曲线与预设减速曲线进行拟合；
[0215]
驾驶风格信息生成子模块，用于根据拟合结果生成针对所述驾驶员的驾驶风格信息。
[0216]
本发明的一个可选实施例中，所述驾驶习惯数据获取子模块可以包括：
[0217]
加速踏板开度采集单元，用于在车辆处于手动控制能量回收强度模式下，采集加速踏板开度；
[0218]
第二反向扭矩确定单元，用于根据所述加速踏板开度，确定所述车辆的第二反向扭矩；
[0219]
能量回收强度控制单元，用于采用所述第二反向扭矩控制所述车辆的能量回收强度；
[0220]
驾驶习惯数据采集单元，用于在基于所述第二反向扭矩进行减速过程中，采集所述驾驶员的驾驶习惯数据；所述驾驶习惯数据包括所述车辆与前方车辆的距离、所述车辆的速度、所述前方车辆的速度。
[0221]
本发明的一个可选实施例中，所述实际减速曲线生成子模块可以包括：
[0222]
速度差确定单元，用于根据所述车辆的速度和所述前方车辆的速度，确定所述车辆与前方车辆的速度差；
[0223]
关系曲线建立单元，用于建立以所述车辆与前方车辆的距离为横坐标、以所述车辆与前方车辆的速度差为纵坐标的关系曲线；
[0224]
实际减速曲线确定单元，用于将所述关系曲线确定为针对所述驾驶员的实际减速曲线。
[0225]
本发明的一个可选实施例中，所述实际减速曲线包括多条，所述预设减速曲线包括多条，各条预设减速曲线对应一种预设驾驶风格；所述拟合子模块可以包括：
[0226]
拟合单元，用于将各条实际减速曲线分别与各条预设减速曲线进行拟合；
[0227]
所述驾驶风格信息生成子模块可以包括：
[0228]
目标预设减速曲线确定单元，用于从多条预设减速曲线中，确定与所述各条实际减速曲线的拟合度满足预设条件的目标预设减速曲线；
[0229]
驾驶风格信息生成单元，用于采用所述目标预设减速曲线对应的预设驾驶风格，生成针对所述驾驶员的驾驶风格信息。
[0230]
在本发明实施例中，在车辆处于自动控制能量回收强度模式下，若检测到加速踏板被释放，则确定车辆的第一反向扭矩；获取针对驾驶员的驾驶风格信息；驾驶风格信息基于驾驶员的驾驶习惯数据进行深度学习得到；采用驾驶风格信息，修正第一反向扭矩，以得到目标反向扭矩；采用目标反向扭矩控制车辆的能量回收强度。本发明实施例使驾驶员仅释放加速踏板，车辆即可自动按照驾驶员的驾驶风格来修正车辆的反向扭矩，进而控制车辆的能量回收强度，从而满足驾驶员的减速需求，减少因驾驶员的驾驶风格与预设能量回收强度不符而导致驾驶员干预车辆的减速过程的频度。
[0231]
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0232]
本发明实施例还提供了一种车辆，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于执行如本发明实施例任一所述的能量回收强度的控制方法。
[0233]
本发明实施例还提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如本发明实施例任一所述的能量回收强度的控制方法。
[0234]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
[0235]
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0236]
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图
中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0237]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0238]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0239]
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
[0240]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
[0241]
以上对本发明所提供的一种能量回收强度的控制方法、装置、车辆和可读存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。