(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111648532.2 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 上海洛轲智能科技有限公司 地址 200082 上海市杨 浦区国权路168 8弄 78号湾谷科技园A4 座1210室 (72)发明人 李洁辰　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 代理人 刘文强 (51)Int.Cl. G06F 17/10(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 制动距离的计算方法、 装置、 汽车及 介质 (57)摘要 本发明提供了一种制动距离的计算方法、 装 置、 汽车及介质， 包括： 获取目标用户在自适应巡 航模式下的当前驾驶行为数据； 将当前驾驶行为 数据输入到预先训练的规则模型中， 得到规则模 型基于当前驾驶行为数据输出的制动距离； 其 中， 规则模 型是基于目标用户的历史制动行为数 据训练的。 本发 明能够根据驾驶员的驾驶习惯确 定适合驾驶员自身的制动距离， 避免驾驶员主动 刹车抑制AC C的功能。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 114329306 A 2022.04.12 CN 114329306 A 1.一种制动距离的计算方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标用户在自适应巡航模式下的当前驾驶行为数据； 将所述当前驾驶行为数据输入到预先训练 的规则模型中， 得到所述规则模型基于所述 当前驾驶行为数据输出 的制动距离； 其中， 所述规则模型是基于所述 目标用户的历史制动 行为数据训练的。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述当前驾驶行为数据携带有用户标识， 所述规则模型包括至少一条制动行为 规则； 所述规则模型基于所述当前驾驶行为数据输出的制动距离， 包括： 所述规则模型查找与所述用户标识匹配的目标制动行为 规则； 基于所述目标制动行为 规则， 输出制动距离 。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 基于所述制动距离提 示所述目标用户。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述 规则模型的训练过程包括： 获取目标用户在 自适应巡航模式下主动刹车时的历史制动行为数据； 其中， 所述历史 制动行为数据包括历史驾驶行为数据和所述历史驾驶行为数据对应的历史制动距离； 对所述历史制动行为数据进行 数据清洗； 将清洗后的所述历史制动行为数据划分为训练集； 基于所述训练集对机器学习模型进行迭代训练， 生成规则模型。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将清洗后的所述历史制动行为数据划分为测试集； 其中， 所述测试集与所述训练集不 同； 基于所述测试集， 采用预设的评估算法， 对所述 规则模型进行评估， 得到 评估结果； 若所述评估结果 不满足预设条件， 则基于所述训练集对机器学习模型进行迭代训练。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 基于所述训练集对机器学习 模型进行迭代 训练， 生成规则模型， 包括： 基于所述训练集， 确定所述目标用户对应的制动行为规则； 其中， 所述制动行为规则表 示驾驶行为数据和制动距离之间的对应关系； 采用预设的规则学习算法， 对所述制动行为 规则进行优化， 生成规则模型。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取所述目标用户在自适应巡航模式下主动刹车的当前制动行为数据； 基于所述当前制动行为数据， 对所述目标用户对应的制动行为 规则进行 更新。 8.一种制动距离的计算装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取目标用户在自适应巡航模式下的当前驾驶行为数据； 制动距离确定模块， 用于将所述当前驾驶行为数据输入到预先训练的规则模型中， 得 到所述规则模型基于所述当前驾驶行为数据输出 的制动距离； 其中， 所述规则模型是基于 所述目标用户的历史制动行为数据训练的。 9.一种汽车， 其特征在于， 包括处理器和存储器， 所述存储器存储有能够被所述处理器 执行的计算机可执行指令， 所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求 1至7任 一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114329306 A 210.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序， 其特征 在于， 所述计算机程序被处 理器运行时执 行上述权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114329306 A 3