速度规划方法、装置、车辆以及存储介质与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种速度规划方法、装置、车辆以及存储介质。


背景技术：

2.速度规划的目标是在给定的局部路径曲线上,在满足反馈控制的操作限制及符合行为决策的输出结果这两个前提下,将路径点赋予速度参数(包括速度、加速度、加加速度)。
3.相关技术中，通过函数拟合法进行速度规划，具体方案如下：车辆通过速度规划模块对待行驶路径中进行采样，然后基于速度和路径长度之间的二次多项式来求解车辆在每一采样点的规划速度。
4.相关技术提供的速度规划方案，不够灵活。


技术实现要素：

5.本技术提出了一种速度规划方法、装置、车辆以及存储介质。
6.第一方面，本技术实施例提供一种速度规划方法，该方法包括：获取路况信息，路况信息用于描述车辆所行驶的道路环境；基于路况信息，获取车辆的速度位置映射关系，速度位置映射关系用于表征车辆行驶至目标位置处的期望速度区间；基于速度位置映射关系和预设的优化目标，确定基于二次规划的速度规划模型；根据基于二次规划的速度规划模型，完成对车辆的速度规划。
7.第二方面，本技术实施例提供一种速度规划装置，该装置包括：信息获取模块，用于获取路况信息，路况信息用于描述车辆所行驶的道路环境；关系获取模块，用于基于路况信息，获取车辆的速度位置映射关系，速度位置映射关系用于表征车辆行驶至目标位置处的期望速度区间；模型确定模块，用于基于速度位置映射关系和预设的优化目标，确定基于二次规划的速度规划模型；速度规划模块，用于根据基于二次规划的速度规划模型，完成对车辆的速度规划。
8.第三方面，本技术实施例提供一种车辆，包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个应用程序配置用于执行如第一方面所述的速度规划方法。
9.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令，计算机程序指令可被处理器调用执行如第一方面的速度规划方法。
10.第五方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，当该计算机程序产品被执行时，器用于实现如第一方面所述的速度规划方法。
11.相较于现有技术，本技术实施例提供的速度规划方法，通过在进行速度规划时，会基于路况信息来确定车辆的速度位置映射关系，基于上述速度位置映射关系可以确定对车
辆的状态约束，上述状态约束为线性约束，从而使速度规划问题转化为对基于二次规划的速度规划模型的求解问题，一方面，基于二次规划的速度规划模型较容易求解，从而减小速度规划时的计算量，在减小计算资源的消耗的同时还可以提高计算效率；另一方面，由于在确定状态约束时充分考虑了路况信息，使得对车辆的速度规划可以适应场景变化，更加灵活。
附图说明
12.为了更清楚地说明本技术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技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。
13.图1是本技术实施例提供的实施环境的示意图。
14.图2是本技术实施例提供的应用场景的示意图。
15.图3是本技术一个实施例提供的一种速度规划方法的流程图。
16.图4是本技术一个实施例提供的速度位置映射关系的示意图。
17.图5是本技术另一个实施例提供的一种速度规划方法的流程图。
18.图6是本技术一个实施例提供的一种速度规划装置的结构框图。
19.图7是本技术一个实施例提供的一种车辆的结构框图。
20.图8是本技术一个实施例提供的计算机存储介质的结构框图。
具体实施方式
21.下面详细描述本技术的实施方式，实施方式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方式是示例性地，仅用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
22.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术的方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
23.请参阅图1，其示出本技术一个实施例提供的实施环境的示意图。该实施环境包括车辆100。车辆100是指以动力装置驱动或者牵引，供人员乘用或者用于运送物品的交通工具，其包括但不限于小轿车、运动型多用途汽车(suburban utility vehicle,suv)、多用途汽车(multi-purpose vehicle,mpv)等等。
24.车辆100包括速度规划模块，速度规划模块是指规划路径已经确定的情况下，对车辆行驶在每个位置处的速度参数进行规划，上述速度参数包括车辆100的行驶速度、加速度、加加速度。其中，加加速度用于表征车辆的加速度的变化率。在本技术实施中，仅以规划路径为道路中的指引线为例进行说明。
25.在本技术实施例中，车辆基于frenet坐标系来表示指引线中的路径点的纵向坐标(沿着参考线的坐标)和横向坐标(参考线的法向)，然后基于上述纵坐标、场景信息(比如限速信息、障碍物信息)确定车辆100的速度位置映射关系，之后基于上述速度位置映射关系
确定车辆100的状态约束(速度限制、加速度限制、加加速度限制)，然后基于上述状态约束以及其他约束(比如动力学约束、起点约束、侧向加速度约束、方向盘转速约束)对基于二次规划的路径规划模型进行求解，从而完成对车辆100的速度规划。由于在确定车辆100的状态约束时充分考虑了场景信息，使得对车辆100的速度规划可以适应场景变化，更加灵活。
26.在一些实施例中，车辆100还包括探测组件，探测组件用于对包含车辆100的预设范围内的障碍物进行探测，上述障碍物包括且不限于：行人、其他车辆、道路指示牌、道路旁的树木、围栏等等。上述探测组件包括且不限于：激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等等。在一些实施例中，车辆100还包括图像采集装置，上述图像采集装置用于对车辆100所处的环境进行采集，得到环境图像，后续通过图像识别算法对环境图像进行识别，可以确定车辆100所处道路的路况，包括道路边界信息、车道线信息、交通指示灯信息、交通指示牌提供的限速信息等等。上述图像采集装置可以是设置在车辆100的车头位置处的环视摄像头、图像记录仪等等。在一些实施例中，车辆100还包括定位模块，通过定位模块来定位车辆100当前所处的位置。上述定位模块可以是全球定位系统(global positioning system，gps)模块。在一些实施例中，车辆100还包括感应模块，上述感应模块包括用于感应车辆100的各项行驶参数的传感器，包括：速度传感器、加速度传感器、轮速传感器等等。
27.由于车辆所处的道路环境是多变的，然而，相关技术提供的速度规划方案，并不会考虑道路环境对规划速度的影响，因此对车辆的速度规划无法适应不同道路环境，不够灵活。基于上述问题，本技术实施例提供一种速度规划方法，通过在进行速度规划时，会基于路况信息来确定车辆的速度位置映射关系，基于上述速度位置映射关系可以确定对车辆的状态约束，上述状态约束为线性约束，从而使速度规划问题转化为对基于二次规划的速度规划模型的求解问题，一方面，基于二次规划的速度规划模型较容易求解，从而减小速度规划时的计算量，在减小计算资源的消耗的同时还可以提高计算效率；另一方面，由于在确定状态约束时充分考虑了路况信息，使得对车辆的速度规划可以适应场景变化，更加灵活。
28.本技术实施例提供的技术方案，可以应用在低速行驶场景，比如停车场、园区等等，在上述低速场景下，通常存在较多的障碍物，上述障碍物对车辆的行驶速度造成很大限制，因此需要提高灵活且合理的速度规划方案。结合图2，其示出本技术一个实施例提供的行驶场景的示意图。在图2中，车辆的待行驶路径存在弯道、道路过窄、停车场出口、路口多种工况，并且待行驶路径中存在行人、其他车辆等障碍物，因此需要提供合理的速度规划方案，以确保车辆的安全行驶。
29.请参阅图3，其示出本技术一个实施例提供的速度规划方法的流程图。该方法包括如下步骤s301-s304。
30.步骤s301，获取路况信息。
31.路况信息用于描述车辆所行驶的道路环境。路况信息包括且不限于：道路信息、障碍物信息等等。
32.上述道路信息包括车辆所行驶的道路的相关信息，包括：车道线的位置信息、道路边界信息、道路中的指示信息、道路指示牌的内容信息、信号灯信息。车道线的位置信息可以通过车道线在frenet坐标系下的坐标值来表示。道路边界信息也可以通过道路边界在frenet坐标系下的坐标值来表示。道路中的指示信息可以包括道路中的指引线、转向标志等等。道路指示牌的内容信息用于指示车辆所行驶道路的限速信息，信号灯信息用于指示
当前信号灯的颜色。
33.上述道路信息可以通过如下方式获取：车辆通过图像采集装置采集车辆所处的环境图像，然后基于专用的图像识别算法对上述环境图像进行识别，从而确定道路中的车道线、道路边界、转向标志、指引线、信号灯等等。
34.障碍物信息包括：与车辆的待行驶路径之间的距离小于预定距离的障碍物的相关信息(比如速度、位置、形状等等)，上述障碍物可以是行人、其他车辆、减速带等等。车辆可以通过探测组件对车辆所处的环境进行探测，得到上述障碍物信息。
35.在一些实施例中，车辆在低速场景下执行后续的速度规划步骤。可选地，车辆获取行驶速度，在行驶速度小于预定速度的情况下，从获取路况信息的步骤开始执行。可选地，车辆上设置有速度传感器，通过速度传感器获取自身的行驶速度。预定速度可以由车辆默认设定，也可以由相关技术人员自定义设定，本技术实施例对此不作限定，比如，预定速度为60km/h。
36.由于在低速场景下，车辆所处的环境通常对车辆的速度造成较大限制，因此需要提供合理的速度规划方案。在本技术实施例中，在车辆的当前行驶速度较低的情况下，执行后续的速度规划方案，可以避免在非必要的情况下均进行速度规划，节省车辆的功耗。
37.步骤s302，基于路况信息，获取车辆的速度位置映射关系。
38.速度位置映射关系用于表征车辆行驶至目标位置处的期望速度区间。目标位置可以是对车辆的待行驶轨迹中的任一位置。待行驶轨迹可以是通过车辆中的路径规划模块进行规划得到的，也可以是车辆所行驶道路中的指引线。在本技术实施例中，仅以待行驶轨迹为车辆所行驶道路中的指引线为例进行说明。
39.上述速度位置映射关系中的位置信息可以通过如下方式获得：建立frenet坐标系，该frenet坐标系的参考线包括上述车辆所行驶道路中的指引线(横向)，以及上述指引线的法线(纵向)，然后基于上述frenet坐标系表示待行驶轨迹中的每一轨迹点，其中，每一轨迹点的横向坐标也即是速度位置映射关系中的位置信息。每一位置对应的期望速度区间可以根据道路限速信息、障碍物信息等确定，上述障碍物信息包括道路中的减速带、行人或动物、以及其他车辆。
40.结合参见图4，其示出了本技术一个实施例提供的速度位置映射关系的示意图。在图4中，道路限速信息用于指示车辆的最大行驶速度应当小于60km/h；当车辆行驶至减速带区域时，车辆的最大行驶速度降低至30km/h，上述30km/h是基于车辆的安全行驶需求以及舒适行驶需求确定的，保证车辆能在颠簸较小的情况下顺利驶过减速带区域，从而减小对车辆的损害，并提高车辆中的乘员的行驶舒适性；当车辆行驶至靠近行人区域时，车辆的最大行驶速度降低至45km/h，避免与行人发生碰撞。
41.在一些实施例中，车辆可以基于路况信息确定自身所处的场景，在上述场景属于预定场景的情况下，执行步骤s302。上述预定场景可以是技术人员确定的，存在速度规划需求的场景，比如停车场场景、园区场景等等。通过上述方式，可以避免在非必要的情况下均进行速度规划，节省车辆的功耗。
42.在其他可能的实施例中，车辆可以基于道路信息确定待行驶轨迹中的工况数量，在工况数量大于预设数量的情况下，执行后续的速度规划步骤。上述工况是指影响车辆的行驶速度的工况，上述工况包括且不限于：道路中存在障碍物(行人或车辆，一个障碍物视
为一种工况)、道路中存在弯道、道路中存在减速带、道路中存在汇入路口，道路中存在斑马线，道路存在限速信息等等。预设数量根据实际经验设定，比如，预设数量可以为3。通过上述方式，可以避免在非必要的情况下均进行速度规划，节省车辆的功耗。
43.步骤s303，基于速度位置映射关系和预设的优化目标，生成基于二次规划的速度规划模型。
44.预设的优化目标包括以下至少一项：车辆的实际行驶速度与规划速度之间的差值、车辆的加速度、车辆的向心加速度、车辆的加加速度。其中，车辆的实际行驶速度与规划速度之间的差值应当尽可能地小，以减小车辆行驶代价；车辆行驶过程中，不同的加速度会使车辆内乘员产生不同的舒适度感受，加减速越剧烈，乘坐舒适感就越低，因此，车辆的加速度应当尽可能地小；加加速度用于表征车辆的加速度的变化率，加速度变化会对车辆内乘员产生冲击，加速度变化率越大，产生的冲击越大，因此，车辆的加加速度也应当尽可能地小；最后，车辆的向心加速度越大，车辆发生侧翻的概率越大，因此车辆的向心加速度也应当尽可能地小。
45.二次规划是非线性规划中的一类特殊数学规划问题，其目标函数为二次函数，越约束件为线性约束，其较容易求解。在本技术实施例中，车辆在进行速度规划时，会基于预设的优化目标确定代价函数，然后基于上述速度位置映射关系确定在求解代价函数中的各个参数时需要遵循的状态约束，上述状态约束均为线性约束，这样就得到基于二次规划的速度规划模型。由于在确定车辆的状态约束时充分考虑了场景信息，使得对车辆的速度规划可以适应场景变化，更加灵活。
46.步骤s304，根据基于二次规划的速度规划模型，完成对车辆的速度规划。
47.在本技术实施例中，车辆对速度规划模型进行求解，得到车辆在待行驶轨迹中的每个采样点的规划速度、规划加速度以及规划加加速度，从而完成速度规划。其中，对速度规划模型进行求解所采用的算法包括且不限于：拉格朗日法、内点法、有效集法、椭球算法等等。
48.综上所述，本技术实施例提供的技术方案，通过在进行速度规划时，会基于路况信息来确定车辆的速度位置映射关系，基于上述速度位置映射关系可以确定对车辆的状态约束，上述状态约束为线性约束，从而使速度规划问题转化为对基于二次规划的速度规划模型的求解问题，一方面，基于二次规划的数学模型较容易求解，从而减小速度规划时的计算量，在减小计算资源的消耗的同时还可以提高计算效率；另一方面，由于在确定状态约束时充分考虑了路况信息，使得对车辆的速度规划可以适应场景变化，更加灵活。
49.请参考图5，其示出本技术一个实施例提供的速度规划方法的流程图。该方法包括如下步骤s501-s506。
50.步骤s501，获取路况信息。
51.路况信息用于描述车辆所行驶的道路环境。
52.步骤s502，基于路况信息，获取车辆的速度位置映射关系。
53.速度位置映射关系用于表征车辆行驶至目标位置处的期望速度区间。
54.步骤s503，基于速度位置映射关系，确定车辆的行驶参数约束条件。
55.行驶参数约束条件包括以下至少一项：速度约束条件、加速度约束条件、加加速度约束条件。
56.速度约束条件是指车辆行驶在第i个采样点对应的位置处的期望速度区间，其可以通过如下计算式来表示：v
min
≤vi≤v
max
。其中，v
min
表示上述速度区间的速度下限值，v
max
表示上述速度区间的速度上限值。需要说明的是，车辆行驶在第i个采样点对应的位置处的期望速度应当小于在第i个采样点对应的位置处的限速，也即vi《speed_limiti，其中，speed_limiti为第i个采样点对应的位置处的限速。上述速度约束条件可以基于速度位置映射关系直接确定。
57.加速度约束条件是指车辆行驶在第i个采样点对应的位置处的加速度区间，其可以通过如下计算式来表示：a
min
≤ai≤a
max
。其中，a
min
表示上述加速度区间的加速度下限值，a
max
表示上述加速度区间的加速度上限值。加速度约束条件可以基于车辆在前i-1个采样点的速度约束条件，以及相邻两个采样点之间的距离来计算得到。
58.加加速度约束条件指车辆行驶在第i个采样点对应的位置处的加加速度区间，其可以通过如下计算式来表示：其中，jerk
min
表示上述加加速度区间的加加速度下限值，为车辆行驶至第i个采样点对应的位置平均加加速度，jerk
max
表示上述加加速度区间的加加速度上限值。加加速度约束条件可以通过车辆在前i-1个采样点的加速度约束条件，车辆在前i-1个采样点的速度约束条件来计算得到。
59.步骤s504，基于预设的优化目标，确定代价函数。
60.在上文实施例中提到，车辆在进行速度时，其优化目标如下：车辆的实际行驶速度与规划速度之间的差值应当尽可能地小；车辆的加速度应当尽可能地小；车辆的加加速度也应当尽可能地小；因此车辆的向心加速度也应当尽可能地小。基于上述优化目标，车辆构建第一代价函数，该第一代价函数可以通过如下计算式来表示：
[0061][0062]
其中，n是对待行驶轨迹进行采样得到的采样点总数量，在本技术实施例中，采样点总数量基于车辆的当前行驶速度实际确定。具体地，车辆的当前行驶速度越小，采样点总数量越大；车辆的当前行驶速度越大，采样点总数量越少。其中，车辆的当前行驶速度可以通过速度传感器检测得到。
[0063]
ωv是车辆的实际行驶速度与规划速度之间的差值这一优化变量的权重，ωa是车辆的加速度这一变量的权重，ω
lat_a
是车辆的向心加速度这一变量的权重，ω
jerk
是车辆的加加速度这一变量的权重。
[0064]
vi是车辆行驶至第i个采样点对应的位置处的规划速度，v
ref
是车辆的实际行驶速度，ai是车辆行驶至第i个采样点对应的位置处的规划加速度，kappai是车辆行驶至第i个采样点对应的位置处的规划曲率，v
i2
kappai是车辆行驶至第i个采样点对应的位置处的规划向心加速度，jerki是车辆行驶至第i个采样点对应的位置处的规划加加速度。
[0065]
由于加速度是指速度在单位时间内的速度变化率，加加速度是指单位时间内的加速度变化率，因此上述代价函数所包括的变量除了速度变量、加速度变量、加加速度变量之外，还包括时间变量。也即，车辆对行驶到每个采样点对应的位置处的时间、速度、加速度、加加速度进行规划时，以使得车辆基于上述行驶参数进行行驶时，行驶代价最小。然而，引
入时间变量对导致引入非线性约束条件，因此需要消除时间变量。
[0066]
在一些实施例中，车辆对第一代价函数进行变形，得到第二代价函数，以消除时间变量。由于因此为避免引入非线性约束，上述计算式中的v采用估计值来表示，因此第二代价函数可以通过如下计算式来表。
[0067][0068]
在上述第二代价函数中，所包括的变量为车辆在目标采样点的速度平方变量、加速度变量、平均加加速度变量，从而将非线性约束条件转换为线性约束条件。
[0069]
步骤s505，基于代价函数和行驶参数约束条件，确定基于二次规划的速度规划模型。
[0070]
在本技术实施例中，车辆基于第二代价函数和行驶参数约束条件，确定速度规划模型。
[0071]
在一些实施例中，车辆还获取其他约束条件，基于第二代价函数、行驶参数约束条件以及其他约束条件，确定基于二次规划的速度规划模型。需要说明的是，车辆在生成基于二次规划的速度规划模型时，还需要考虑其他约束条件。其他约束条件包括以下至少一项：动力学约束条件、起点约束条件、侧向加速度约束条件、方向盘转速约束条件。
[0072]
其中，动力学约束条件是指车辆在行驶时需要遵循动力学原理。动力学约束条件可以通过如下几个计算式来表示：
[0073][0074][0075][0076][0077]
起点约束条件是指车辆在第1个采样点的规划时间、规划速度、规划加速度需要满足的约束条件。起点约束条件可以采用如下几个计算式来表示。
[0078]
t0＝t
s0
[0079]
v0＝v
s0
。
[0080]
a0＝a
s0
[0081]
向心加速度约束条件是指车辆在第i个采样点的向心加速度需要满足的约束条件。向心加速度约束条件可以采用如下计算式来表示。
[0082][0083]
方向盘转速约束条件是指车辆在第i个采样点的方向盘转速需要满足的约束条件。方向盘转速约束条件可以采用如下计算式来表示。
[0084][0085]
其中，kappa_limit(vi)是车辆以vi这一速度行驶在第i个采样点对应的位置处的
最大曲率。
[0086]
在本技术实施例中，在构建速度规划模型时，将车辆行驶需满足的约束条件全部视作为线性约束条件，从而得到基于二次规划的速度规划模型。
[0087]
步骤s506，根据基于二次规划的速度规划模型，完成对车辆的速度规划。
[0088]
综上所述，本技术实施例提供的技术方案，通过在进行速度规划时，会基于路况信息来确定车辆的速度位置映射关系，基于上述速度位置映射关系可以确定对车辆的状态约束，上述状态约束为线性约束，从而使速度规划问题转化为对基于二次规划的速度规划模型的求解问题，一方面，基于二次规划的数学模型较容易求解，从而减小速度规划时的计算量，在减小计算资源的消耗的同时还可以提高计算效率；另一方面，由于在确定状态约束时充分考虑了路况信息，使得对车辆的速度规划可以适应场景变化，更加灵活。
[0089]
请参阅图6，其示出了本技术实施例提供的一种速度规划装置的结构框图，该装置包括：信息获取模块610、关系获取模块620、模型确定模块630和速度规划模块640。
[0090]
信息获取模块610，用于获取路况信息，路况信息用于描述车辆所行驶的道路环境。关系获取模块620，用于基于路况信息，获取车辆的速度位置映射关系，速度位置映射关系用于表征车辆行驶至目标位置处的期望速度区间。模型确定模块630，用于基于速度位置映射关系和预设的优化目标，确定基于二次规划的速度规划模型。速度规划模块640，用于根据基于二次规划的速度规划模型，完成对车辆的速度规划。
[0091]
综上所述，本技术实施例提供的技术方案，通过在进行速度规划时，会基于路况信息来确定车辆的速度位置映射关系，基于上述速度位置映射关系可以确定对车辆的状态约束，上述状态约束为线性约束，从而使速度规划问题转化为对基于二次规划的速度规划模型的求解问题，一方面，基于二次规划的数学模型较容易求解，从而减小速度规划时的计算量，在减小计算资源的消耗的同时还可以提高计算效率；另一方面，由于在确定状态约束时充分考虑了路况信息，使得对车辆的速度规划可以适应场景变化，更加灵活。
[0092]
在一些实施例中，模型确定模块630，用于：基于速度位置映射关系，确定车辆的行驶参数约束条件，行驶参数约束条件包括以下至少一项：速度约束条件、加速度约束条件、加加速度约束条件；基于预设的优化目标，确定代价函数；基于代价函数和行驶参数约束条件，确定基于二次规划的速度规划模型。
[0093]
在一些实施例中，模型确定模块630，用于：基于预设的优化目标，确定第一代价函数，第一代价函数包括以下变量：车辆在目标采样点的时间变量、速度变量、加速度变量、加加速度变量；对第一代价函数进行变形处理，得到第二代价函数，第二代价函数包括以下变量：车辆在目标采样点的速度平方变量、加速度变量、平均加加速度变量；其中，第二代价函数用于确定基于二次规划的速度规划模型。
[0094]
在一些实施例中，模型确定模块630，还用于：获取车辆行驶满足的其他约束条件，其他约束条件包括以下至少一项：动力学约束条件、起点约束条件、侧向加速度约束条件、方向盘转速约束条件；基于代价函数、行驶参数约束条件以及其他约束条件，确定基于二次规划的速度规划模型。
[0095]
在一些实施例中，该装置还包括：速度获取模块(图中未示出)。速度获取模块，用于：基于路况信息确定车辆的行驶场景。信息获取模块610，用于在车辆的行驶速度小于或等于预设速度的情况下，执行获取路况信息的步骤。
[0096]
在一些实施例中，该装置还包括：场景确定模块(图中未示出)。场景确定模块，用于基于路况信息确定车辆的行驶场景。关系获取模块620，用于在车辆的行驶场景为预定场景的情况下，执行基于路况信息，获取车辆的速度位置映射关系的步骤。
[0097]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0098]
在本技术所提供的几个实施例中，模块相互之间的耦合可以是电性，机械或其它形式的耦合。
[0099]
另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。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。
[0100]
请参阅图7，其示出了本技术实施例还提供一种车辆700，该车辆700包括：一个或多个处理器710、存储器720以及一个或多个应用程序。其中，一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个应用程序配置用于执行上述实施例中所描述的方法。
[0101]
处理器710可以包括一个或者多个处理核。处理器710利用各种接口和线路连接整个电池管理系统内的各种部分，通过运行或执行存储在存储器720内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器720内的数据，执行电池管理系统的各种功能和处理数据。可选地，处理器710可以采用数字信号处理(digital signal processing,dsp)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array,fpga)、可编程逻辑阵列(programmable logic array,pla)中的至少一种硬件形式来实现。处理器710可集成中央处理器710(central processing unit,cpu)、图像处理器710(graphics processing unit,gpu)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，cpu主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；gpu用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器710中，单独通过一块通信芯片进行实现。
[0102]
存储器720可以包括随机存储器720(random access memory,ram)，也可以包括只读存储器720(read-only memory,rom)。存储器720可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器720可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(例如，触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各种方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储电子设备图在使用中所创建的数据(例如，电话本、音视频数据、聊天记录数据)等。
[0103]
请参阅图8，其示出了本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质800，该计算机可读存储介质800中存储有计算机程序指令810，计算机程序指令810可被处理器调用以执行上述实施例中所描述的方法。
[0104]
计算机可读存储介质800可以是诸如闪存、电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory,eeprom)、电动程控只读存储器(electrical programmable read only memory,eprom)、硬盘或者只读存储器(read-only memory,rom)。可选地，计算机可读存储介质包括非易失性计算机可读存储介质(non-transitory computer-readable storage medium)。计算机可读存储介质800具有执行上述方法中的任何方法步骤的计算机程序指令810的存储空间。这些计算机程序指令810可以
从一个或者多个计算机程序产品中读出或者可以写入到这一个或者多个计算机程序产品中。
[0105]
以上，仅是本技术的较佳实施例而已，并非对本技术作任何形式上的限制，虽然本技术已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本技术，任何本领域技术人员，在不脱离本技术技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本技术技术方案内容，依据本技术的技术实质对以上实施例所作的任何简介修改、等同变化与修饰，均仍属于本技术技术方案的范围内。