(19)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 202111576379.7 (22)申请日 2021.12.21 (71)申请人 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 地址 401329 重庆市九龙坡区兴谷路39号6 幢2-1号 (72)发明人 苏瑞　衡进　孙贇　姚郁巍　 (74)专利代理 机构 北京辰权知识产权代理有限 公司 11619 专利代理师 付婧 (51)Int.Cl. G06F 16/9537(2019.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于专家模型的行进策略判 断方法和 装置 (57)摘要 本发明请求保护的一种基于专家模型的行 进策略判断方法和装置， 通过 获取行进装置的第 一检测信息， 基于第一专家模型对 行进装置的第 一检测信息进行偏差度计算并进行第一行进策 略规划； 当行进装置的第一检测 信息的偏差度大 于第一阈值时， 获取行进装置的第二检测信息， 基于第二专家模型对行进装置的第二检测信息 进行失真度计算并进行第二行进策略规划； 当行 进装置的第二检测信息的失真度大于第二阈值 时， 获取行进装置的内部的第三检测信息， 基于 第三专家模型对行进装置的内部的第三检测信 息进行生态度计算并进行第三行进策略规划， 本 发明基于对当前状况识别的专家模 型， 实现行进 策略的快速判断决策， 提高路线决策的实时性和 安全性。 权利要求书4页 说明书10页 附图3页 CN 114491299 A 2022.05.13 CN 114491299 A 1.一种基于专家模型的行进策略判断方法， 用于行进装置的行进策略规划， 其特征在 于： 获取行进装置的第一检测信息， 基于第一专家模型对所述行进装置的第一检测信息进 行偏差度计算并进行第一行进策略规划； 当所述行进装置的第 一检测信 息的偏差度 大于第一阈值时， 获取所述行进装置的第 二 检测信息， 基于第二专家模型对所述行进装置的第二检测信息进 行失真度计算并进行第二 行进策略规划； 当所述行进装置的第 二检测信 息的失真度 大于第二阈值时， 获取所述行进装置的内部 的第三检测信息， 基于第三专家模型对所述行进装置的内部的第三检测信息进行生态度计 算并进行第三行进策略规划。 2.如权利要求1所述的一种基于专 家模型的行进策略判断方法， 其特 征在于： 所述第一专家模型、 第 二专家模型和第 三专家模型的检测过程中从数据库中获取对应 行进装置的结构化数据， 提取或者 量化专家模型中评分项的数值； 量化后的中层特征值输入到专家模型评分模块， 输出行进装置的信用得分； 同时也将 这些特征值输入到 机器学习预测模型输出 行进装置的行进合理概 率； 融合专家模型评分模块和机器学习预测模型 得出偏差度值、 失真度值或生态度值。 3.如权利要求1所述的一种基于专 家模型的行进策略判断方法， 其特 征在于： 所述获取行进装置的第 一检测信 息， 基于第 一专家模型对所述行进装置的第 一检测信 息进行偏差度计算并进行第一行进策略规划， 具体包括： 所述第一检测信息为所述行进装置的环境信息， 所述环境信息包括天气数据、 时间数 据； 将所述第一检测信息 输入所述第一专 家模型的输入端； 所述第一专 家模型对输入的所述第一检测信息进行偏差度计算； 所述偏差度计算表征所述行进装置的当前环境数据与所述第一行进装置的历史环境 数据比对后的偏差情况； 当所述偏差度不大于第一阈值时， 表明所述行进装置与历史行进环境相似， 则向行进 装置推荐环境历史行进策略； 将所述历史行进策略通过地图播报给 所述行进装置， 用于导 航所述行进装置 。 4.如权利要求1所述的一种基于专 家模型的行进策略判断方法， 其特 征在于： 当所述行进装置的第 一检测信 息的偏差度 大于第一阈值时， 获取所述行进装置的第 二 检测信息， 基于第二专家模型对所述行进装置的第二检测信息进 行失真度计算并进行第二 行进策略规划， 具体包括： 当所述偏差度大于第一阈值时， 表明所述行进装置与历史行进环境差别较大， 则进一 步获取所述行进装置的第二检测信息； 所述行进装置的第 二检测信 息为所述行进装置的性 能表征数据， 所述性 能表征数据至 少包括所述行进装置的能源损耗情况、 保养维护情况； 将所述第二检测信息 输入所述第二专 家模型的输入端； 所述第二专 家模型对输入的所述第二检测信息进行失真度计算； 所述失真度计算表征所述行进装置的当前性能数据与所述第一行进装置的历史性能 数据比对后的真实情况；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114491299 A 2当所述失真度不大于第二阈值时， 表明所述行进装置与行进装置的历史性能情况相 似， 则向行进装置推荐性能历史行进策略； 将所述性能历史行进策略通过地图播报给 所述行进装置， 用于导 航所述行进装置 。 5.如权利要求1所述的一种基于专 家模型的行进策略判断方法， 其特 征在于： 所述当所述行进装置的第 二检测信 息的失真度大于第 二阈值时， 获取所述行进装置的 内部的第三检测信息， 基于第三专家模型对所述行进装置的内部的第三检测信息进行生态 度计算并进行第三行进策略规划， 具体包括： 当所述失真度大于第二阈值时， 表明所述行进装置与历史行进性能差别较大， 则进一 步获取所述行进装置的第三检测信息； 所述行进装置的第 三检测信 息为所述行进装置 内部的生态表征数据， 所述生态表征数 据至少包括所述行进装置内部的人员疲劳程度、 宠物或婴幼儿生理状态； 将所述第三检测信息 输入所述第三专 家模型的输入端； 所述第三专 家模型对输入的所述第三检测信息进行生态度计算； 所述生态度计算表征所述行进装置内部的当前生态数据与所述第一行进装置的历史 生态数据比对后的真实情况； 当所述生态度不大于第三阈值时， 表明所述行进装置与行进装置的历史生态情况相 似， 则向行进装置推荐生态历史行进策略； 将所述生态历史行进策略通过地图播报给 所述行进装置， 用于导 航所述行进装置； 当所述生态度 大于第三阈值时， 表明所述行进装置与 行进装置的历史性 能情况差别较 大， 则基于全网用户的行进历史向所述行进装置推荐行进策略。 6.一种基于专家模型的行进策略判断装置， 用于行进装置的行进策略规划， 其特征在 于， 包括： 第一规划装置， 获取行进装置的第一检测信息， 基于第一专家模型对所述行进装置的 第一检测信息进行偏差度计算并进行第一行进策略规划； 第二规划装置， 当所述行进装置的第一检测信息的偏差度大于第一阈值时， 获取所述 行进装置的第二检测信息， 基于第二专家模型对所述行进装置的第二检测信息进 行失真度 计算并进行第二行进策略规划； 第三规划装置， 当所述行进装置的第二检测信息的失真度大于第二阈值时， 获取所述 行进装置的内部的第三检测信息， 基于第三专家模型对所述行进装置的内部的第三检测信 息进行生态度计算并进行第三行进策略规划。 7.如权利要求6所述的一种基于专 家模型的行进策略判断装置， 其特 征在于： 所述第一专家模型、 第 二专家模型和第 三专家模型的检测过程中从数据库中获取对应 行进装置的结构化数据， 提取或者 量化专家模型中评分项的数值； 量化后的中层特征值输入到专家模型评分模块， 输出行进装置的信用得分； 同时也将 这些特征值输入到 机器学习预测模型输出 行进装置的行进合理概 率； 融合专家模型评分模块和机器学习预测模型 得出偏差度值、 失真度值或生态度值。 8.如权利要求6所述的一种基于专 家模型的行进策略判断方法， 其特 征在于： 所述第一规划装置， 获取行进装置的第一检测信息， 基于第一专家模型对所述行进装 置的第一检测信息进行偏差度计算并进行第一行进策略规划， 具体包括：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114491299 A 3