车辆总重量预测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及车联网，尤其涉及一种车辆总重量预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、近年来，物流行业和公路运输行业快速发展，商用车运输在经济发展过程中发挥越来越重要的作用。其中，车辆总重量在汽车节油、安全控制等方面是一个不可或缺的重要输入参数。准确获得车辆总重量有助于相关控制系统更好的应用，也有助于驾驶员控制其驾驶行为以及行驶过程中的风险。

2、相关技术中，车辆总重量的确定方式通常是：在车辆中安装车重传感器，以根据车重传感器获取车辆重量。但是，车重传感器的成本较高，且车重传感器装载于车辆上时受复杂工况的影响导致易失效，以及，对车辆进行改装的过程较为复杂，易用性差。

技术实现思路

1、本发明提供了一种车辆总重量预测方法、装置、电子设备及存储介质，以实现在不安装车重传感器的前提下，对车辆总质量进行预测的效果。

2、根据本发明的一方面，提供了一种车辆总重量预测方法，该方法包括：

3、根据待检测车辆在第一历史行驶时间段对应的第一历史行驶数据和预先确定的多项目标预测特征，确定所述待检测车辆在所述第一历史行驶时间段内每个时刻对应的预测特征数据集，其中，所述预测特征数据集中包括与每项所述目标预测特征对应的预测特征值；

4、将每个所述预测特征数据集输入至预先训练完成的车辆重量预测模型，得到所述待检测车辆在所述第一历史行驶时间段内每个时刻对应的车辆总重量，其中，所述车辆重量预测模型是基于样本预测特征和车辆重量标签数据训练得到的。

5、根据本发明的另一方面，提供了一种车辆总重量预测装置，该装置包括：

6、特征数据集确定模块，用于根据待检测车辆在第一历史行驶时间段对应的第一历史行驶数据和预先确定的多项目标预测特征，确定所述待检测车辆在所述第一历史行驶时间段内每个时刻对应的预测特征数据集，其中，所述预测特征数据集中包括与每项所述目标预测特征对应的预测特征值；

7、车辆总重量确定模块，用于将每个所述预测特征数据集输入至预先训练完成的车辆重量预测模型，得到所述待检测车辆在所述第一历史行驶时间段内每个时刻对应的车辆总重量，其中，所述车辆重量预测模型是基于样本预测特征和车辆重量标签数据训练得到的。

8、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

9、至少一个处理器；以及

10、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

11、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的车辆总重量预测方法。

12、根据本发明的另一方面，提供了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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的车辆总重量预测方法。

13、本发明实施例的技术方案，通过根据待检测车辆在第一历史行驶时间段对应的第一历史行驶数据和预先确定的多项目标预测特征，确定待检测车辆在第一历史行驶时间段内每个时刻对应的预测特征数据集，进一步的，将每个预测特征数据集输入至预先训练完成的车辆重量预测模型，得到待检测车辆在第一历史行驶时间段内每个时刻对应的车辆总重量，解决了相关技术中需安装车重传感器，以根据车重传感器获取车辆重量所导致的车重传感器的成本较高，且车重传感器装载于车辆上时受复杂工况的影响导致易失效等问题，实现了在不安装车重传感器的前提下，对车辆总质量进行预测的效果，同时，提高了车辆总质量计算结果的准确性，能够从数据应用的角度出发，结合机器学习方法，提升总质量预测模型的泛化能力，更好的应用于各类型车辆的总质量计算中。

14、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种车辆总重量预测方法，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，所述根据待检测车辆在第一历史行驶时间段对应的第一历史行驶数据和预先确定的多项目标预测特征，确定所述待检测车辆在所述第一历史行驶时间段内每个时刻对应的预测特征数据集，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标预测特征包括车辆输出功率；

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标预测特征包括车辆总阻力，所述车辆总阻力包括车辆滚动阻力和车辆空气阻力；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述待检测车辆在所述第二历史行驶时间段内每个时刻对应的车辆总重量，以及所述待检测车辆在所述第二历史行驶时间段内每个时刻对应的多项待处理预测特征值，确定所述待检测车辆对应的多项目标预测特征，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆重量预测模型是极端梯度提升回归模型。

8.一种车辆总重量预测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的车辆总重量预测方法。

技术总结
本发明公开了一种车辆总重量预测方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：根据待检测车辆在第一历史行驶时间段对应的第一历史行驶数据和预先确定的多项目标预测特征，确定待检测车辆在第一历史行驶时间段内每个时刻对应的预测特征数据集，其中，预测特征数据集中包括与每项目标预测特征对应的预测特征值；将每个车辆重量预测特征集输入至预先训练完成的车辆重量预测模型，得到待检测车辆在第一历史行驶时间段内每个时刻对应的车辆总重量，其中，车辆重量预测模型是基于样本车辆重量预测特征和车辆重量标签数据训练得到的。本技术方案，实现了在不安装车重传感器的前提下，对车辆总质量进行预测的效果。

技术研发人员：李振雷,张子荷,王丙新,张扬铭,岳柄剑,曲英雪,马建辉
受保护的技术使用者：一汽解放汽车有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15