本技术涉及计算机，具体提供一种车辆行驶路线确定方法、车辆及存储介质。
背景技术：
1、汽车的续航里程一般因车型、驱动类型和用户驾驶习惯等因素存在差异，而纯电新能源汽车的续航里程更是影响着用户的驾驶体验的重要问题，特别是在寒冷的冬季，车主们对于准确预估电动汽车的续航里程的需求愈发强烈。
2、电动汽车在不同的汽车续航里程测试标准下计算得到的能耗大多不相同，同时也和用户实际驾驶的能耗存在差异。目前，对于驾驶车辆的里程计算，一般可以基于世界轻型汽车测试规程(world light vehicle test procedure，wltp)或中国轻型汽车油耗预排放标准测试循环(china light-duty vehicle test cycle，cltc)等标准预估车辆的单位能耗，根据汽车的可用电量计算汽车所能行驶的剩余里程。
3、在实际驾驶中，在预测电动汽车的剩余电量能够行驶的距离时，我们需要考虑多个因素。特别是用户在不同的驾驶道路上，能耗会产生明显差异，例如在城市堵车、远程高速和环境温度等多种场景下，能耗存在明显差异，需要提前预测用户的能耗和剩余续航里程。
4、相应地，本领域需要一种新的方案来解决上述问题。
技术实现思路
1、为了克服上述缺陷，提出了本技术，以解决或至少部分地解决电动车辆的续航里程受多种因素影响难以实现精确预估的问题。
2、在第一方面，本技术提供一种车辆行驶路线确定方法，包括：
3、获取目标车辆的至少一个导航路线；
4、根据预设工况场景对所述导航路线进行工况场景划分，得到每一预设工况场景的路程长度；
5、根据工况能耗信息和每一导航路线下不同预设工况场景的路程长度，确定每一所述导航路线的预计耗电量，所述工况能耗信息为不同预设工况场景下所述目标车辆所需的单位耗电量；
6、根据每一所述导航路线的预计耗电量，获取所述目标车辆的能耗最优行驶路线。
7、在上述车辆行驶路线确定方法的一个技术方案中，所述方法还包括根据以下步骤确定所述工况能耗信息：
8、根据云端驾驶数据和所述目标车辆的车辆参数，确定所述目标车辆的第一工况能耗；
9、根据所述目标车辆的历史驾驶数据，获取所述目标车辆的第二工况能耗；
10、根据所述第一工况能耗和所述第二工况能耗，确定所述工况能耗信息。
11、在上述车辆行驶路线确定方法的一个技术方案中，所述确定所述目标车辆的第一工况能耗，包括：
12、根据所述云端驾驶数据和所述车辆参数，确定每一所述预设工况场景下的初始工况能耗；
13、对所述初始工况能耗进行行驶温度范围划分，获得所述第一工况能耗。
14、在上述车辆行驶路线确定方法的一个技术方案中，所述对所述初始工况能耗进行行驶温度范围划分，获得所述第一工况能耗，包括：
15、对所述初始工况能耗进行行驶温度范围划分，得到每一行驶工况下的温度工况能耗，所述温度工况能耗为所述目标车辆在同一行驶工况下的不同温度场景下的单位耗电量；
16、统计每一行驶温度范围的温度工况能耗，得到每一行驶温度范围的综合能耗，所述综合能耗为所述目标车辆在每一行驶温度范围下的平均单位耗电量；
17、根据所述温度工况能耗和所述综合能耗，获得所述第一工况能耗。
18、在上述车辆行驶路线确定方法的一个技术方案中，所述方法还包括：
19、判断所述历史驾驶数据是否符合预设标准；
20、若不符合，将所述第一工况能耗作为所述工况能耗信息；
21、若符合，则根据所述目标车辆的历史驾驶数据，获取所述目标车辆的第二工况能耗。
22、在上述车辆行驶路线确定方法的一个技术方案中，所述根据所述目标车辆的历史驾驶数据，获取所述目标车辆的第二工况能耗，包括：
23、将所述历史驾驶数据划分为多个预设工况场景下的驾驶数据；
24、根据划分后的所述驾驶数据获取多个预设工况场景下的所述目标车辆的实际耗电量，所述实际耗电量为所述目标车辆实际在所述预设工况场景下的单位耗电量；
25、根据所述实际耗电量，生成所述第二工况能耗。
26、在上述车辆行驶路线确定方法的一个技术方案中，所述根据所述第一工况能耗和所述第二工况能耗，确定所述工况能耗信息，包括：
27、将所述第一工况能耗和所述第二工况能耗中的每一预设工况场景下相对应的单位耗电量进行对比，生成修正系数信息；
28、根据所述第一工况能耗和所述修正系数信息，确定所述工况能耗信息。
29、在上述车辆行驶路线确定方法的一个技术方案中，所述方法还包括根据以下步骤确定所述预设工况场景，包括：
30、对云端驾驶数据进行行驶速度范围划分，获得多个行驶速度范围下的驾驶数据；
31、对每一所述行驶速度范围下的驾驶数据分别进行道路拥堵情况分析，获得每一所述驾驶数据的道路拥堵情况；
32、根据所述驾驶数据的行驶速度范围和道路拥堵情况，得到多个预设工况场景。
33、在上述车辆行驶路线确定方法的一个技术方案中，所述根据工况能耗信息和每一导航路线下不同预设工况场景的路程长度，确定每一所述导航路线的预计耗电量，包括：
34、根据所述工况能耗信息和所述路线长度确定每一所述预设工况场景下所述目标车辆所需的耗电量；
35、累加同一所述导航路线中的每一预设工况场景对应的耗电量，得到每一所述导航路线对应的预计耗电量。
36、在上述车辆行驶路线确定方法的一个技术方案中，所述根据所述预计耗电量确定所述目标车辆的能耗最优行驶路线，包括：
37、从所述至少一个导航路线中选取所需预计耗电量最小的导航路线作为所述能耗最优行驶路线。
38、在第二方面，提供一种车辆，该车辆包括至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行时实现上述车辆行驶路线确定方法的技术方案中任一项技术方案所述的方法。
39、在第三方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述车辆行驶路线确定方法的技术方案中任一项技术方案所述的方法。
40、方案1.一种车辆行驶路线确定方法，其特征在于，所述方法包括：
41、获取目标车辆的至少一个导航路线；
42、根据预设工况场景对所述导航路线进行工况场景划分，得到每一预设工况场景的路程长度；
43、根据工况能耗信息和每一导航路线下不同预设工况场景的路程长度，确定每一所述导航路线的预计耗电量，所述工况能耗信息为不同预设工况场景下所述目标车辆所需的单位耗电量；
44、根据每一所述导航路线的预计耗电量，获取所述目标车辆的能耗最优行驶路线。
45、方案2.根据方案1所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
46、所述方法还包括根据以下步骤确定所述工况能耗信息：
47、根据云端驾驶数据和所述目标车辆的车辆参数，确定所述目标车辆的第一工况能耗；
48、根据所述目标车辆的历史驾驶数据，获取所述目标车辆的第二工况能耗；
49、根据所述第一工况能耗和所述第二工况能耗，确定所述工况能耗信息。
50、方案3.根据方案2所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
51、所述确定所述目标车辆的第一工况能耗，包括：
52、根据所述云端驾驶数据和所述车辆参数，确定每一所述预设工况场景下的初始工况能耗；
53、对所述初始工况能耗进行行驶温度范围划分，获得所述第一工况能耗。
54、方案4.根据方案3所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
55、所述对所述初始工况能耗进行行驶温度范围划分，获得所述第一工况能耗，包括：
56、对所述初始工况能耗进行行驶温度范围划分，得到每一行驶工况下的温度工况能耗，所述温度工况能耗为所述目标车辆在同一行驶工况下的不同温度场景下的单位耗电量；
57、统计每一行驶温度范围的温度工况能耗，得到每一行驶温度范围的综合能耗，所述综合能耗为所述目标车辆在每一行驶温度范围下的平均单位耗电量；
58、根据所述温度工况能耗和所述综合能耗，获得所述第一工况能耗。
59、方案5.根据方案2所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
60、所述方法还包括：
61、判断所述历史驾驶数据是否符合预设标准；
62、若不符合，将所述第一工况能耗作为所述工况能耗信息；
63、若符合，则根据所述目标车辆的历史驾驶数据，获取所述目标车辆的第二工况能耗。
64、方案6.根据方案2或5所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
65、所述根据所述目标车辆的历史驾驶数据，获取所述目标车辆的第二工况能耗，包括：
66、将所述历史驾驶数据划分为多个预设工况场景下的驾驶数据；
67、根据划分后的所述驾驶数据获取多个预设工况场景下的所述目标车辆的实际耗电量，所述实际耗电量为所述目标车辆实际在所述预设工况场景下的单位耗电量；
68、根据所述实际耗电量，生成所述第二工况能耗。
69、方案7.根据方案2所述的方法，其特征在于，
70、所述根据所述第一工况能耗和所述第二工况能耗，确定所述工况能耗信息，包括：
71、将所述第一工况能耗和所述第二工况能耗中的每一预设工况场景下相对应的单位耗电量进行对比，生成修正系数信息；
72、根据所述第一工况能耗和所述修正系数信息，确定所述工况能耗信息。
73、方案8.根据方案1所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下步骤确定所述预设工况场景，包括：
74、对云端驾驶数据进行行驶速度范围划分，获得多个行驶速度范围下的驾驶数据；
75、对每一所述行驶速度范围下的驾驶数据分别进行道路拥堵情况分析，获得每一所述驾驶数据的道路拥堵情况；
76、根据所述驾驶数据的行驶速度范围和道路拥堵情况，得到多个预设工况场景。
77、方案9.根据方案1至8中任一项所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
78、所述根据工况能耗信息和每一导航路线下不同预设工况场景的路程长度，确定每一所述导航路线的预计耗电量，包括：
79、根据所述工况能耗信息和所述路线长度确定每一所述预设工况场景下所述目标车辆所需的耗电量；
80、累加同一所述导航路线中的每一预设工况场景对应的耗电量，得到每一所述导航路线对应的预计耗电量。
81、方案10.根据方案1所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
82、所述根据所述预计耗电量确定所述目标车辆的能耗最优行驶路线，包括：
83、从所述至少一个导航路线中选取所需预计耗电量最小的导航路线作为所述能耗最优行驶路线。
84、方案11.一种车辆，其特征在于，包括：
85、至少一个处理器；
86、以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
87、其中，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行时实现方案1至8中任一项所述的车辆行驶路线确定方法。
88、方案12.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行方案1至8中任一项所述的车辆行驶路线确定方法。
89、本技术上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种
90、有益效果：
91、在实施本技术的技术方案中，本技术获取目标车辆的导航路线，根据预设工况场景对导航路线进行工况场景划分得到每一预设工况场景的路程长度，并根据工况能耗信息和每一预设工况场景的路程长度确定导航路线的预计耗电量，根据预计耗电量确定目标车辆的能耗最优行驶路线。通过上述配置方式，本技术通过对导航路线的每一预设工况场景的耗电量进行具体分析，结合车辆在不同的工况场景下行驶的耗电量存在差异的因素，对导航路线的车辆耗电量实现了更为精确地预估。如此，可以解决因不同环境温度、不同的预设工况场景下的车辆耗电量不同导致的车辆续航预估不准确的问题，提高车辆能耗的预估精度，进而为用户推荐耗电量更为合适的导航路线，提升了用户体验。
1.一种车辆行驶路线确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
6.根据权利要求2或5所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下步骤确定所述预设工况场景，包括：
9.根据权利要求1至8中任一项所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
10.根据权利要求1所述的车辆行驶路线确定方法，其特征在于，
