本發(fā)明涉及商用車，更具體地說，本發(fā)明涉及基于北斗定位的商用車智聯系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著智能交通和車聯網技術的快速發(fā)展，商用車智能化、網聯化已成為行業(yè)發(fā)展的重要趨勢。然而，現有的商用車智能系統(tǒng)仍存在諸多局限性：定位精度不足，難以應對城市高樓林立、隧道眾多等復雜環(huán)境；車輛狀態(tài)監(jiān)測不全面，無法及時發(fā)現潛在故障風險；能源管理效率低下，難以優(yōu)化電動商用車的續(xù)航里程和充電策略；缺乏群體協(xié)同能力，未能充分發(fā)揮車聯網的整體優(yōu)勢；與城市交通系統(tǒng)集成度不高，難以實現商用車與城市基礎設施的無縫對接；數據挖掘和知識提取能力有限，未能充分利用海量車輛數據支持高層次決策；系統(tǒng)適應性和魯棒性不足，在復雜多變的實際運營環(huán)境中表現欠佳。這些問題嚴重制約了商用車隊的運營效率和安全性，也阻礙了智慧物流和智慧城市的協(xié)同發(fā)展。

2、鑒于此，本發(fā)明提出基于北斗定位的商用車智聯系統(tǒng)以解決上述問題。

技術實現思路

1、為了克服現有技術的上述缺陷，為實現上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：基于北斗定位的商用車智聯系統(tǒng)，包括：

2、數據采集模塊，用于對商用車獲取的北斗多模態(tài)定位信號進行融合處理和精度增強，得到高精度時空定位數據；

3、智能分析模塊，用于對商用車的動力系統(tǒng)、電池系統(tǒng)和車載設備進行狀態(tài)參數多維度采集與智能分析，得到車輛健康指數模型；

4、智能挖掘模塊，基于所述高精度時空定位數據和所述車輛健康指數模型，進行商用車群體行為模式挖掘，得到時空軌跡知識圖譜；

5、能源優(yōu)化模塊，用于利用所述時空軌跡知識圖譜，進行商用車能源效率優(yōu)化與充電規(guī)劃，得到動態(tài)能源管理策略網絡；

6、多層次車聯模塊，基于高精度時空定位數據和動態(tài)能源管理策略網絡，構建車輛間協(xié)同感知與分布式決策機制，得到多層次車聯協(xié)作框架；將多層次車聯協(xié)作框架與城市智能交通系統(tǒng)進行集成，得到商用車智能出行綜合解決方案。

7、進一步的，所述對商用車獲取的北斗多模態(tài)定位信號進行融合處理和精度增強，得到高精度時空定位數據，包括：

8、采集北斗導航系統(tǒng)多頻點信號和地面增強站差分信號，得到原始定位數據集，并對所述原始定位數據集進行信號質量評估，得到信號可靠度向量；

9、基于所述信號可靠度向量，對多源定位信息進行加權融合，得到初步融合定位結果，并利用卡爾曼濾波算法對定位噪聲進行抑制，得到濾波后的定位數據；

10、結合慣性導航單元數據，對所述濾波后的定位數據進行自適應補償，得到連續(xù)定位軌跡，并在信號遮擋區(qū)域應用軌跡預測算法，得到完整定位序列；

11、對所述完整定位序列進行地圖匹配與約束優(yōu)化，得到道路級精確定位數據，并基于深度學習模型對復雜場景下的定位精度進行自適應校正，得到亞米級定位結果；

12、對所述亞米級定位結果進行時空索引構建和時間戳同步，得到高精度時空定位數據。

13、進一步的，所述對商用車的動力系統(tǒng)、電池系統(tǒng)和車載設備進行狀態(tài)參數多維度采集與智能分析，得到車輛健康指數模型，包括：

14、通過多源傳感器網絡采集動力系統(tǒng)參數，得到動力系統(tǒng)狀態(tài)矩陣，并對所述動力系統(tǒng)狀態(tài)矩陣進行異常檢測與故障診斷，得到動力系統(tǒng)健康向量；

15、監(jiān)測電池組的關鍵參數，得到電池狀態(tài)數據集，并基于電化學阻抗譜分析技術評估電池健康狀態(tài)，得到電池容量衰減模型；

16、采集車載控制單元、通信模塊和輔助設備的運行狀態(tài)數據，得到設備性能指標集，并根據所述設備性能指標集構建設備可靠性評估網絡，得到設備健康評分；

17、對所述動力系統(tǒng)健康向量、所述電池容量衰減模型和所述設備健康評分進行多層次融合，得到車輛綜合狀態(tài)特征空間，并在車輛綜合狀態(tài)特征空間中應用聚類與分類算法，得到車輛狀態(tài)評估結果；

18、基于車輛狀態(tài)評估結果，構建深度神經網絡預測模型，動態(tài)預測車輛關鍵部件的剩余使用壽命，并結合歷史運行數據，生成車輛健康指數模型。

19、進一步的，所述基于所述高精度時空定位數據和所述車輛健康指數模型，進行商用車群體行為模式挖掘，得到時空軌跡知識圖譜，包括：

20、對所述高精度時空定位數據進行軌跡分段與特征提取，得到車輛移動模式特征集，并基于所述車輛移動模式特征集進行軌跡聚類，得到典型行駛路徑庫；

21、結合所述車輛健康指數模型和駕駛行為數據，建立駕駛習慣與車輛狀態(tài)的關聯分析模型，得到駕駛-車輛狀態(tài)映射矩陣；

22、對大量車輛的時空軌跡數據進行頻繁模式挖掘，識別出高頻出行路徑和時間窗口，得到時空活動模式集，并基于時空活動模式集構建城市交通流量預測模型，得到動態(tài)流量分布圖；

23、利用圖神經網絡對車輛間交互行為進行建模，得到車輛社交網絡結構，并在所述車輛社交網絡結構中識別關鍵節(jié)點和社區(qū)結構，得到車輛群體影響力分布；

24、整合所述典型行駛路徑庫、所述駕駛-車輛狀態(tài)映射矩陣、所述動態(tài)流量分布圖和所述車輛群體影響力分布，構建多層次知識表示模型，得到時空軌跡知識圖譜。

25、進一步的，所述利用所述時空軌跡知識圖譜，進行商用車能源效率優(yōu)化與充電規(guī)劃，得到動態(tài)能源管理策略網絡，包括：

26、基于所述時空軌跡知識圖譜，對商用車行駛路線進行能耗分析，得到路段能耗特征庫，并結合地形、天氣和交通狀況數據，建立多因素能耗預測模型，得到精確能耗估算結果；

27、根據所述精確能耗估算結果和電池狀態(tài)信息，計算車輛續(xù)航能力，得到行駛里程預測曲線，并基于所述行駛里程預測曲線，對駕駛員進行個性化節(jié)能駕駛建議，得到實時駕駛優(yōu)化策略；

28、利用城市充電設施分布數據和充電站實時狀態(tài)信息，結合時空軌跡知識圖譜，構建智能充電推薦模型，得到最優(yōu)充電站選擇方案，并基于電網負荷和電價波動數據，生成最佳充電時段建議，得到經濟充電策略；

29、對多車輛充電需求進行協(xié)同調度，得到平衡充電資源分配方案，并基于博弈論模型優(yōu)化車輛間充電資源共享機制，得到協(xié)作式充電網絡；

30、整合所述實時駕駛優(yōu)化策略、所述經濟充電策略和所述協(xié)作式充電網絡，構建層次化決策支持系統(tǒng)，得到動態(tài)能源管理策略網絡。

31、進一步的，所述基于所述高精度時空定位數據和所述動態(tài)能源管理策略網絡，構建車輛間協(xié)同感知與分布式決策機制，得到多層次車聯協(xié)作框架，包括：

32、基于車用無線通信技術，建立車輛間直接通信鏈路，得到車輛通信拓撲網絡，并根據所述車輛通信拓撲網絡，定義數據交換協(xié)議，得到高效信息共享機制；

33、整合車輛自身傳感器數據和周圍車輛共享的感知信息，得到增強感知結果，并基于增強感知結果，構建局部環(huán)境動態(tài)地圖，得到共享情境模型；

34、根據高精度時空定位數據，計算車輛間相對位置關系，得到車隊形成條件集，并基于所述車隊形成條件集，定義自適應車隊組織算法，得到智能車隊編隊策略；

35、結合共享情境模型和動態(tài)能源管理策略網絡，定義分布式決策機制，使各車輛在局部信息基礎上做出全局最優(yōu)決策，得到協(xié)同決策框架；

36、定義容錯機制和備份決策策略，得到魯棒性保障方案，并整合所述高效信息共享機制、所述智能車隊編隊策略、所述協(xié)同決策框架和所述魯棒性保障方案，得到多層次車聯協(xié)作框架。

37、一種基于北斗定位的商用車智聯設備，所述基于北斗定位的商用車智聯設備包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有指令；

38、所述至少一個處理器調用所述存儲器中的所述指令，以使得所述基于北斗定位的商用車智聯設備執(zhí)行如所述的基于北斗定位的商用車智聯系統(tǒng)。

39、一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有指令，所述指令被處理器執(zhí)行時實現如所述的基于北斗定位的商用車智聯系統(tǒng)。

40、本發(fā)明基于北斗定位的商用車智聯系統(tǒng)的技術效果和優(yōu)點：

41、本發(fā)明通過對商用車獲取的北斗多模態(tài)定位信號進行融合處理和精度增強，結合對車輛狀態(tài)的全面監(jiān)測和分析，構建了一套完整的商用車智能聯網解決方案。該方案實現了從單車智能到群體協(xié)同的跨越，將車輛定位、狀態(tài)監(jiān)測、行為分析、能源管理和協(xié)同控制有機結合，形成了閉環(huán)的智能出行生態(tài)系統(tǒng)。系統(tǒng)通過多源數據融合、機器學習、分布式決策等先進技術，大幅提升了商用車的定位精度、能源效率和出行體驗，同時通過與城市智能交通系統(tǒng)的深度融合，促進了商用車與城市交通基礎設施的協(xié)同發(fā)展。