CN103158714A - 辅助驾驶者以高环境效率方式驾驶电动车的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种辅助驾驶者以高环境效率方式驾驶电动车的系统和方法。所述系统包括：信息收集部，其收集用于驾驶电动车的信息；控制逻辑部，其基于所收集的信息来生成与去往目的地的路线计算和电动车的驾驶有关的控制逻辑和模型；路线设置部，其基于与路线计算有关的控制逻辑和模型来计算多条行驶路线，并设置多条行驶路线当中的具有最高能量效率的最佳行驶路线；以及车辆驱动控制器，其被配置成当电动车沿着由路线设置部设置的最佳行驶路线行驶时，监测电动车的车辆状态并基于与电动车的驾驶有关的控制逻辑和模型来控制电动车的驱动，其中由路线设置部生成的行驶路线信息和由车辆驱动控制器生成的车辆控制信息被发送给信息收集部。
Description
技术领域
本发明涉及一种辅助驾驶者以更生态友好的方式驾驶电动车的系统和方法。更特别地，本发明涉及一种基于三维道路信息来辅助驾驶者以更环境友好的方式驾驶电动车的系统和方法。
背景技术
近来，随着油价由于能源消耗而开始上涨，在帮助保护环境和节省能源的努力中对环境友好型驾驶习惯的兴趣也已经增大。
为了满足这些即将到来的需求，电动车和混合电动车已经在汽车工业中被开发和商业化。另外，使用环境友好型驾驶条件、习惯和特征的各种驱动系统和驱动设备也已经开始在该生气勃勃的市场中出现。
另外，驾驶者已经开始改变他们的驾驶习惯或操作以帮助提高驾驶效率，例如设置巡航控制、避免快速启动和停车等。然而，仅通过开发车辆硬件或改变驾驶习惯，无法实现使废气排放最小化并始终以经济燃料消耗操作车辆的生态驾驶技术。即，即使驾驶者明白如何实现更环境友好的驾驶风格，驾驶者也会由于预料不到的变量(例如驾驶者无心的驾驶习惯和交通状况)而无法始终保持环境友好的驾驶风格。
因此，通过向驾驶者提供基于道路信息、车辆信息和驾驶者信息的实时信息来辅助驾驶者实现最佳生态驾驶的系统是必要的。
本背景技术部分中公开的上述信息仅用于加强对本发明的背景技术的理解，并且因此可能包含不构成对本领域普通技术人员而言在该国已知的现有技术的信息。
发明内容
本发明致力于提供一种辅助驾驶者以更有环境效率的方式驾驶电动车的系统，其具有以下优点：通过使用在实时驾驶电动车时可获得的所有现有信息，来向驾驶者提供辅助驾驶者经济地且以最小能量消耗驾驶电动车的信息。
另外，本发明的另一实施例提供了一种辅助驾驶者以更有环境效率的方式驾驶电动车的方法，其具有以下优点：通过使用由辅助系统向驾驶者提供的信息来控制电动车的驾驶并减少空气污染。
基于本发明的公开内容，本领域技术人员能够清楚地理解本发明将要实现的技术目的，这些技术目的并不局限于上文提到的技术目的以及本说明书中没有提到的其它技术目的。
根据本发明的示例性实施例的辅助驾驶者以更有环境效率的方式驾驶电动车的系统可以包括：信息收集部，其被配置成收集与驾驶电动车有关的信息；控制逻辑部，其被配置成基于所收集的信息来生成与去往目的地的路线计算和电动车的驾驶有关的控制逻辑和模型；路线设置部，其被配置成基于与路线计算有关的控制逻辑和模型来计算多条行驶路线，并设置多条行驶路线当中的具有最高能量效率的最佳行驶路线；以及车辆驱动控制器，其被配置成当电动车沿着由路线设置部设置的最佳行驶路线行驶时，监测电动车的车辆状态并基于与电动车的驾驶有关的控制逻辑和模型来控制电动车的驱动。更具体地，由路线设置部生成的路线信息和由车辆驱动控制器生成的车辆控制信息被发送给信息收集部。
由信息收集部收集的信息可以包括：包括车辆动态信息、燃料消耗信息、电池信息、车辆状态信息的车辆信息；包括三维地图信息、道路信息、交通信息的地理信息；以及混杂信息(miscellaneousinformation)，例如除车辆信息和地理信息以外、并且包括驾驶电动车的驾驶者的状态信息和驾驶期间的天气信息的信息。
由控制逻辑部生成的模型可以包括以下模型中的至少一者：与电动车的状态和环境相对应的车辆动态模型、燃料消耗模型、车辆热负荷模型和车辆热能模型；以及用于驱动电动车的传动系控制模型，与侧风模型(lateral wind model)相应的能量分布曲线(energy profile)被反映到所述传动系控制模型中。
车辆驱动控制器可以配置成考虑到电动车的电动机和逆变器的转矩效率、行驶道路的速度限制、以及滑行模式是否被保持，来控制电动车的各驱动部件。车辆驱动控制器还可以配置成从控制逻辑部接收用于以滑行模式驱动电动车的控制逻辑。
根据本发明的另一示例性实施例的辅助驾驶者进行电动车的生态驾驶的方法可以包括：计算去往目的地的多条行驶路线；通过向驾驶者提供多条行驶路线信息来向驾驶者请求对各行驶路线的熟悉程度；根据驾驶者的熟悉程度来补充三维地理信息并收集车辆状态信息；基于车辆状态信息和地理信息来计算与驾驶者和电动车的状态相应的初级道路过程(road process)、以及与初级道路过程相对应的初级驾驶计划表(driving schedule)；通过把包括驾驶者信息、实时天气信息和实时交通信息的实时环境信息反映到初级道路过程中，来计算次级道路过程和与次级道路过程相对应的次级驾驶计划表；根据次级驾驶计划表在多条行驶路线当中选择具有最高能量效率的最佳行驶路线；以及监测沿着与次级驾驶计划表相应的最佳行驶路线行驶的电动车的状态并控制电动车的驱动。
控制电动车的驱动可以包括：控制沿着最佳行驶路线行驶的电动车中的电动机和逆变器的转矩效率；当转矩效率大于或等于预定参考效率时，控制电动车的速度以使其低于速度限制；以及在最佳行驶路线中的可进行无动力驱动的道路上将模式转换成滑行模式，并相应地控制电动车的驾驶。
可以通过在以滑行模式控制电动车的驾驶的同时重复脉冲监测以及关闭监测和再生，来将车辆速度保持在预定速度范围内。
此外，提供给驾驶者的多条行驶路线信息可以是关于被划分成预定距离的路段的信息。
附图说明
图1是根据本发明的示例性实施例的辅助驾驶者进行电动车的生态驾驶的系统的框图。
图2是根据本发明的示例性实施例的辅助驾驶者进行电动车的生态驾驶的方法的流程图。
图3是根据本发明的示例性实施例的监测和控制电动车的驾驶的流程图。
<附图标记的说明>
10：信息收集部
20：信息发送/接收部
30：控制逻辑部
40：路线设置部
50：车辆驱动控制器
60：车辆状态监测部
70：信息存储部
具体实施方式
将参考附图详细描述本发明的示例性实施例，使得本领域技术人员能够容易地实施本发明。本发明可以以各种方式实现，而并不局限于此处描述的示例性实施例。
应理解的是，本文中使用的术语“车辆”或“车辆的”或其它类似术语包括一般的机动车辆(诸如包括运动型多功能车(SUV)、公共汽车、卡车、各种商用车辆在内的客车)、包括各种艇和船在内的水运工具、飞行器等，并且包括混合动力车、电动车、插电式混合电动车、氢动力车以及其它代用燃料车(例如从除石油以外的资源中取得的燃料)。如本文中所述，混合动力车是具有两个或更多个动力源的车辆，例如既有汽油动力又有电动力的车辆。
此外，本发明的控制单元执行的控制逻辑可以实施为包含由处理器、控制器等执行的可执行程序指令的非短暂计算机可读介质。计算机可读介质的实例包括但不限于ROM、RAM、压缩盘(CD)-ROM、磁带、软盘、闪存驱动器、智能卡和光学数据存储装置。计算机可读记录介质也可以分布在网络连接的计算机系统中，使得计算机可读介质以分布式方式(例如通过远程信息处理服务器或控制器局域网(CAN))被存储和执行。
尽管下面的示例性实施例被描述为使用多个单元来执行上述处理，但应理解的是，下面的处理也可以由单个控制器或单元执行。
与本发明不直接相关的组成部分将被忽略以便清楚地描述本发明，并且相同或相似的附图标记在本说明书中用于代表相同或相似的构成元件。
贯穿本说明书和随附的权利要求，当一元件被描述为“连接”到另一元件时，所述元件可以通过第三元件“直接连接”到另一元件或者“电连接”到另一元件。另外，除非有明确的相反描述，词语“包括”应被理解为暗示包括所陈述的元件，但并不排除包括任何其他元件。
图1是根据本发明的示例性实施例的辅助驾驶者以更有环境效率的方式驾驶电动车的系统的框图。参考图1，根据本发明的示例性实施例的辅助驾驶者以更有环境效率的方式驾驶电动车的系统100(在下文中，将其称为“生态驾驶系统”)包括信息收集部10、信息发送/接收部20、控制逻辑部30、路线设置部40、车辆驱动控制器50和车辆状态监测部60。另外，生态驾驶系统100还包括在其中存储由信息收集部10收集的信息的信息存储部70。
图1所示的生态驾驶系统代表本发明的示例性实施例，然而本发明并不局限于此。本发明的另一示例性实施例还可以包括执行辅助驾驶者进行电动车的生态驾驶所需的各种功能的构成元件，或者去除或整合一些构成元件。
信息收集部10可以安装到电动车的外部或者可以是电动车中的车辆部件之一，并且可以配置成收集用于操作电动车的各种信息。特别地，本发明的示例性实施例是收集与电动车驾驶和电动车自身有关的信息并将所述信息提供给驾驶者以便驾驶者高效地执行电动车的环境友好生态驾驶的系统。由信息收集部10收集的信息可以主要被划分成车辆信息1、地理信息2和混杂信息3。
车辆信息1可以是与电动车驾驶有关的信息，并且包括车辆动态信息、燃料消耗信息、电池信息和车辆状态信息。车辆信息1可以是用于在电动车行驶时实时地显示电动车的能量流的信息。车辆信息1可以由电动车内的传动系和空调系统管理和获得。
车辆动态信息可以是与电动车的过去驾驶记录、行驶距离、电动车的使用次数和时间、车辆的驾驶模式等有关的信息。
燃料消耗信息可以是与电动车的充电量(功率)有关的信息和关于电动车的老化和驾驶效率而记录的燃料消耗信息。
电池信息可以是与电动车的主要充电和辅助充电有关的、有关整个电池系统的信息，例如与电池的充电量和寿命有关的信息。
车辆状态信息可以是与电动车的购买时间、车辆型号、故障和修理记录、保养状态、车辆部件的老化和车辆消耗品的消耗程度有关的表示机械状态或硬件状态的所有信息。
同时，地理信息2包括与电动车的驾驶有关的地理位置信息。地理信息2可以是二维地理信息，并且可以优选地是三维地理信息。即，二维地理信息经常很难被应用于生态驾驶系统，因为如果不考虑地形的整体拓扑则很难精确计算电动车驾驶期间的能量效率和燃料消耗。因此，可以把包括道路的倾斜度(例如道路的坡度)在内的三维地理信息应用于生态驾驶系统。
地理信息2可以主要被划分成地图信息、道路信息和交通信息。地图信息可以表示与电动车的位置信息有关的地图数据。地图信息可以是自制的道路地图数据或高级驾驶者辅助系统(ADAS)地图数据。道路信息可以是存储于电动车中的道路信息，并且可以包括有关电动车在其上行驶或将要在其上行驶的道路的状态信息(即，有关道路的三维位置信息、曲率、坡度、损坏和维修的信息)。交通信息可以包括与城市道路、乡村道路和高速公路上的交通、交通信号灯、超速标志、速度限制、测速摄像机的位置、交通摄像机的位置、因集会或交通事故和交通改道造成的交通堵塞状况有关的信息。
混杂信息3可以是除车辆信息1和地理信息3以外的信息，并且包括与驾驶电动车的驾驶者有关的状态信息和沿路线的天气信息等。混杂信息3并不局限于这里描述的信息，并且包括与电动车的驾驶有关的所有环境信息。
驾驶者的状态信息包括驾驶者的年龄、驾驶经验、驾驶习惯和驾驶倾向。驾驶者的驾驶倾向表示驾驶者是否有主动且侵略性的驾驶习惯、驾驶者是否有被动且防御性驾驶习惯、或者驾驶者是否有正常的驾驶习惯。天气信息包括实时天气信息或预告天气信息。
上述信息可以是由电动车内设置的检测单元或检测装置、或者由电动车外部或远程位置安装的检测单元或检测装置获得的信息，或者可以是由其他机构测量的信息。所述信息可以通过有线或无线通信网络传递到电动车内的生态驾驶系统100，并且可以被收集在电动车内设置的信息收集部10中。
特别地，由电动车内设置的检测装置获得的车辆信息1是通过电动车内设置的通信控制系统传递的。例如高速CAN通信可以用作电动车内设置的通信控制系统。
所述信息从信息收集部10被传递到信息存储部70，并且在信息存储部70的数据库中被存储和分类。另外，在信息收集部10中获得的必要信息通过信息发送/接收部20被传递到控制逻辑部30。此时，预先从存储于信息存储部70中的数据信息中提取所述必要信息，并将其通过信息发送/接收部20发送到控制逻辑部30。
控制逻辑部30是使用传递的信息来生成以环境友好和生态友好的方式控制电动车的驾驶所需的控制逻辑的逻辑计算部。由于传递到控制逻辑部30的信息是包括车辆信息、地理信息、驾驶者的状态信息和与外部环境有关的天气信息在内的所有信息，所以可以通过分类和收集所述信息来计算与电动车的环境友好行驶路线或生态驾驶有关的控制逻辑。
另外，控制逻辑部30可以通过使用控制逻辑来设置以下模型：与电动车的状态和环境相对应的车辆动态模型、燃料消耗模型、车辆热负荷模型、和车辆热能模型；其上反映了与侧风模型相应的能量分布曲线的用于驱动电动车的传动系控制模型；行驶路线选择模型；以及车辆驱动控制模型。
更详细地，控制逻辑部30可以基于地理信息(例如电动车将要在其上行驶的道路的三维地图信息)和车辆信息、以及电动车的电动机和逆变器的转矩图，来计算用于选择环境友好型最佳路线的控制逻辑。电动车可以在具有与环境友好型最佳路线相应的高能量效率的区域或道路上行驶。另外，可以计算用于扩大平坦道路和下坡道路上的无动力驱动的与电动车的驾驶有关的控制逻辑。因此，当车辆实际行驶于所选的最佳路线上时，电动车的驱动能量可以被最小化。
路线设置部40可以使用由控制逻辑部30计算的用于生态驾驶的控制逻辑或预定模型，来设置适合于生态驾驶的最佳路线。车辆驱动控制器50控制电动车的驱动部件的操作，以便在电动车被驾驶的同时控制电动车的速度和电动车的驱动部件的热负荷。特别地，车辆驱动控制器50可以通过使用由控制逻辑部30计算的用于驱动电动车的控制逻辑来主动地控制电动车内的传动系。
路线设置部40可以根据驾驶者设定的目的地来产生至少两个初步最佳行驶路线，并且通过使用以在驾驶电动车的同时获得的车辆状态信息为基础的能量流信息、基于天气信息计算的驾驶阻力信息、以及驾驶者倾向模式信息，来选择具有最佳能量效率的环境友好型行驶路线。这样的行驶路线信息4可以被传递到车辆驱动控制器50并被应用于电动车驱动用的控制模型。
车辆驱动控制器50基于从计算用于电动车的生态驾驶的控制逻辑和模型的控制逻辑部30传递的控制逻辑和模型信息、以及所传递的行驶路线信息4，来在车辆于路线上行驶的同时控制驱动部件的操作以最小化电动车中的电能消耗。由于驱动部件根据由车辆驱动控制器50计算的驱动部件用的控制值来操作，所以当电动车实际行驶于环境友好型行驶路线上时，可以减小电动车的能量消耗。
同时，车辆状态监测部60检查电动车的驱动部件是否根据车辆驱动控制器50的控制而正常操作。当电动车的驱动部件根据控制值而被操作时，车辆状态监测部60可以获得车辆行驶信息(例如有关速度、驱动部件的热负载、驱动转矩、驱动部件的损耗或磨损、以及驱动能量消耗的信息)。因此，当车辆实际行驶于道路上时，电动车的驱动部件的控制值或与该控制值相应的车辆行驶信息可以作为车辆控制信息5而被获得。车辆控制信息5被传递回给信息收集部10。
图1所示的根据本发明的示例性实施例的辅助驾驶者进行电动车的生态驾驶的系统可以通过使用应用于传统导航系统的计算最小距离的算法来生成路线信息。另外，根据本发明的示例性实施例的系统可以在多条路线被选定后，基于三维地理信息、天气信息、和驾驶者状态信息来操作用于选择去往目的地的环境友好和生态友好型最佳行驶路线的逻辑。
此外，根据本发明的示例性实施例的系统可以基于车辆信息、去往目的地的三维地理信息、驾驶者状态信息和天气信息来操作用于选择电动车的驱动类型和操作类型以及电动车的驱动部件的驱动控制类型的逻辑以最小化电动车的能量消耗，并根据所执行的逻辑来控制电动车的驾驶。因此，可以实时地分析电动车内的能量流，并且车辆可以沿最佳路线行驶。
当使用根据本发明的示例性实施例的辅助驾驶者以更有环境效率的方式驾驶电动车的系统时，可以最小化能量消耗。因此，当车辆实际行驶于道路上时的能量消耗可以提高例如4-7％，或者电动车的行驶距离可以增大例如4-7％。
图2是根据本发明的示例性实施例的辅助驾驶者以更有环境效率的方式驾驶电动车的方法的流程图，并且图3是根据本发明的示例性实施例的监测和控制电动车的驾驶的流程图。
图2和图3所示的流程图示出通过使用图1所示的系统来辅助驾驶者以更有环境效率的方式驾驶电动车的方法。
当在步骤S1中驾驶者准备驾驶电动车时，根据本发明的示例性实施例的系统在步骤S2要求驾驶者设置目的地。一旦驾驶者设置了目的地，生态驾驶系统的路线设置部就在步骤S3中通过使用用于计算最小行驶距离的算法来计算初步最佳行驶路线，并在步骤S4中计算每个初步最佳行驶路线的行驶距离。初步最佳行驶路线被划分成多个路段并被提供给驾驶者。例如，初步最佳行驶路线被划分成10米-20米的区段，使得各路段相应地得以产生。
一旦将初步最佳行驶路线的多个路段提供给驾驶者，系统就在步骤S5中请求驾驶者输入他或她对路段的熟悉程度。即，系统确定各路段是否是驾驶者熟悉的道路、各路段是否由上下班道路构成、以及各路段是否位于居民区内，并且系统基于该信息来确定驾驶者对各路段的熟悉程度。
当由行驶路线构成的各路段为驾驶者所熟悉时，在步骤S7中信息收集部10收集车辆状态信息。车辆状态信息是有关电动车的无动力驱动、再生制动和动力驱动、以及用于降低电动车的驱动功率消耗的空调系统的操作的信息。
另外，当由行驶路线构成的各路段不为驾驶者所熟悉时，在步骤S6中信息收集部10收集三维地理信息。在步骤S6收集的三维地理信息是当选择了驾驶者不熟悉的最佳行驶路线时，向驾驶者提供附近地区地理信息的补充信息。
当收集到车辆状态信息和三维地理信息时，控制逻辑部基于所述信息来生成生态驾驶系统中的路线设置模型和车辆驱动控制模型。在步骤S8中基于所述模型来计算与驾驶者和车辆状态相应的初级道路过程。另外，通过初级道路过程将初级驾驶计划表提供给驾驶者。驾驶计划表可以是当电动车沿着最佳路线驶向目的地时提供给环境友好型生态驾驶的驾驶者的与电动车的速度、位置和节能驾驶有关的信息。在主要在步骤S8中计算了驾驶计划表后，在步骤S9中计算与补充状态信息相对应的次级道路过程。
补充状态信息可以是与驾驶者自身有关的信息(例如驾驶者的驾驶习惯和驾驶倾向)、实时天气信息或实时交通信息。此时，实时天气信息可以包括与实时风向和风速、以及沿行驶路线的道路的环境信息有关的数据。
由于实时环境信息被反映到步骤S9设置的次级道路过程上，所以使用次级道路过程获得的次级驾驶计划表的至少一部分可以与初级驾驶计划表不同。
图2所示的方法只是本发明的一个示例性实施例。因此，本发明并不局限于图2所示的示例性实施例。即，驾驶计划表可以通过在一个步骤中计算一体化的道路过程来获得。
当获得次级驾驶计划表时，可以在步骤S10中在初步最佳行驶路线当中选择支持环境友好生态驾驶的最佳行驶路线。即，由于与电动车和驾驶者有关的信息、地理信息和实时环境信息被反映到步骤S10设置的最佳行驶路线上，所以步骤S10设置的最佳行驶路线是使能量效率最优化的环境友好行驶路线。
当车辆沿着最佳行驶路线行驶时，在步骤S11中电动车的状态被监测并且电动车的操作被实时控制。将参考图3详细描述步骤S11。
参考图3，当电动车沿着最佳行驶路线行驶时，在步骤S111中根据电动机和逆变器的转矩图来确定转矩效率是否大于或等于90％。设置90％的转矩效率以便确保电动车的适当能量效率，但是预定的转矩效率并不局限于90％。
步骤S111是监测电动车的能量流的一个实例，但是监测方法并不局限于步骤S111的方法。即，在步骤S111中可以使用这样的监测方法：在操作电动车的同时监测车辆状态以识别能量流，并确定车辆状态是否超出预定的适当范围。
当转矩效率低于90％时，在步骤S112控制车辆速度。即，在致力于控制车辆速度的过程中控制与电动车的速度有关的部件。特别地，主动地控制诸如发动机、主电动机和逆变器之类的部件，并且连续获得和监测转矩效率信息。由此，可以控制电动车以使其在转矩效率大于或等于预定标准(例如，90％)的区域中行驶。在一个或多个示例性实施例中，可以在导航系统的显示器上显示这样的路线以便将其提供给驾驶者：电动车沿着所述路线行驶会使电动机和逆变器的转矩效率为90％以上。
同时，当电动机和逆变器的转矩效率大于或等于预定标准时，在步骤S113中可以在电动车前方的预定距离(例如，1千米)内设置速度限制。此时，预定距离可以由驾驶者根据其驾驶习惯和驾驶倾向来设定。
当速度监测摄像机被安装在道路上并且监测车辆速度时，在步骤S114关闭监测和再生以将当前车辆速度减小为小于或等于速度限制。在这种情况下，电动车以无动力状态行驶并因此被减速。
当未设定速度限制时，在步骤S115确定电动车的驾驶模式是否被设置为电动车利用其动能行驶的滑行模式。滑行模式是电动车的用于增大平坦道路和下坡路上的无动力行驶的驾驶模式之一。
然而，当电动车必须使用功率行驶时，不设置滑行模式并且所述方法进入图2中的步骤S12。因此，在步骤S12，可以在显示器上显示与电动车的生态驾驶有关的各种信息。
当可进行无动力行驶的滑行模式被设置时，电动车通过重复步骤S116的脉冲监测和步骤S118的关闭监测和再生来运行。即，在步骤S117确定车辆速度是否大于或等于预定速度，并且在电动车以高速行驶时关闭监测和再生以增大无动力行驶。另外，当电动车不以高速运行时，执行脉冲监测。
当在步骤S118关闭监测和再生并且电动车以无功率状态行驶时，由于电动车和道路之间的摩擦力，电动车的速度可以被极大地减小。因此，在步骤S119确定车辆速度是否小于预定的标准速度。当车辆速度小于预定的标准速度时，在步骤S116再次执行脉冲监测以提高车辆速度。另外，当车辆速度大于或等于预定的标准速度时，持续关闭监测和再生以保持无动力行驶。
由于通过重复滑行模式来将车辆速度保持在上限速度和下限速度之间，所以电动车的无动力行驶可以在为环境友好型生态驾驶选择的最佳行驶路线上得到极大地增大。因此，可以最小化驱动能量消耗并且可以生态友好地驾驶电动车。
根据本发明的示例性实施例，可以使用在电动车被操作时发生的各变量、三维道路信息、驾驶者信息和车辆信息来控制电动车的驾驶。因此，可以高效地改善电动车的燃料经济性。特别地，由于所述系统实时地辅助驾驶者，所以可以以环境友好的方式控制电动车的驾驶。因此，可以极大地增大电动车每单位功率的行驶距离。
尽管已经结合目前被认为是实际的示例性实施例的实施例描述了本发明，但应理解的是，本发明不限于所公开的实施例，而是相反地，本发明旨在覆盖包括在所附权利要求的精神和范围内的各种改型和等效配置。
Claims (13)
1.一种辅助驾驶者以更有环境效率的方式驾驶电动车的系统，包括：
信息收集部，其被配置成收集用于驾驶电动车的信息；
控制逻辑部，其被配置成基于所收集的信息来生成与去往目的地的路线计算和电动车的驾驶有关的控制逻辑和模型；
路线设置部，其被配置成基于与所述路线计算有关的控制逻辑和模型来计算多条行驶路线，并设置所述多条行驶路线当中的具有最高能量效率的最佳行驶路线；以及
车辆驱动控制器，其被配置成当电动车沿着由所述路线设置部设置的所述最佳行驶路线行驶时，监测电动车的车辆状态并基于与电动车的驾驶有关的控制逻辑和模型来控制电动车的驱动，
其中由所述路线设置部生成的行驶路线信息和由所述车辆驱动控制器生成的车辆控制信息被发送给所述信息收集部。
2.如权利要求1所述的系统，其中由所述信息收集部收集的信息包括：
包括车辆动态信息、燃料消耗信息、电池信息和车辆状态信息的车辆信息；
包括三维地图信息、道路信息和交通信息的地理信息；以及
混杂信息，其包括除所述车辆信息和所述地理信息以外的信息，并且包括与驾驶电动车的驾驶者有关的状态信息和沿着计算出的驾驶路线的天气信息。
3.如权利要求1所述的系统，其中由所述控制逻辑部生成的模型包括以下模型中的至少一者：与电动车的状态和环境相对应的车辆动态模型、燃料消耗模型、车辆热负荷模型和车辆热能模型；以及用于驱动电动车的传动系控制模型，与侧风模型相应的能量分布曲线被反映到所述传动系控制模型中。
4.如权利要求1所述的系统，其中所述车辆驱动控制器被配置成考虑到电动车的电动机和逆变器的转矩效率、行驶道路的速度限制、以及滑行模式是否被保持，来控制电动车的各驱动部件。
5.如权利要求4所述的系统，其中所述车辆驱动控制器被配置成从所述控制逻辑部接收用于以滑行模式驱动电动车的控制逻辑。
6.一种辅助驾驶者以更有环境效率的方式驾驶电动车的方法，包括：
由控制单元计算去往目的地的多条行驶路线；
由所述控制单元向驾驶者请求对所述控制单元所计算的所述多条行驶路线信息中的每条行驶路线信息的行驶路线的熟悉程度；
由所述控制单元基于驾驶者的特定熟悉程度来补充三维地理信息并收集车辆状态信息；
由所述控制单元基于所述车辆状态信息和所述地理信息来计算与驾驶者和电动车的状态相应的初级道路过程、以及与所述初级道路过程相对应的初级驾驶计划表；
由所述控制单元通过把包括驾驶者信息、实时天气信息和实时交通信息的实时环境信息反映到所述初级道路过程中，来计算次级道路过程和与所述次级道路过程相对应的次级驾驶计划表；
根据所述次级驾驶计划表在所述多条行驶路线当中选择具有最高能量效率的最佳行驶路线；以及
监测沿着与所述次级驾驶计划表相应的最佳行驶路线行驶的电动车的状态并控制电动车的驱动。
7.如权利要求6所述的方法，其中控制电动车的驱动包括：
控制沿着所述最佳行驶路线行驶的电动车中的电动机和逆变器的转矩效率；
当转矩效率大于或等于预定参考效率时，控制电动车的速度以使其低于速度限制；以及
在所述最佳行驶路线中的可进行无动力驱动的道路上将模式转换成滑行模式，并控制电动车的驾驶。
8.如权利要求7所述的方法，其中通过在处于所述滑行模式的同时控制电动车的驾驶时重复脉冲监测以及关闭监测和再生，来将车辆速度保持在预定速度范围内。
9.如权利要求6所述的方法，其中提供给驾驶者的多条行驶路线信息是关于被划分成预定距离的路段的信息。
10.一种包含由处理器或控制器执行的程序指令的非短暂计算机可读介质，所述计算机可读介质包括：
计算去往目的地的多条行驶路线的程序指令；
向驾驶者请求对控制单元所计算的所述多条行驶路线信息中的每条行驶路线信息的行驶路线的熟悉程度的程序指令；
基于驾驶者的特定熟悉程度来补充地理信息并收集车辆状态信息的程序指令；
基于所述车辆状态信息和所述地理信息来计算与驾驶者和电动车的状态相应的初级道路过程、以及与所述初级道路过程相对应的初级驾驶计划表的程序指令；
通过把包括驾驶者信息、实时天气信息和实时交通信息的实时环境信息反映到所述初级道路过程中，来计算次级道路过程和与所述次级道路过程相对应的次级驾驶计划表的程序指令；
根据所述次级驾驶计划表在所述多条行驶路线当中选择具有最高能量效率的最佳行驶路线的程序指令；以及
监测沿着与所述次级驾驶计划表相应的最佳行驶路线行驶的电动车的状态并控制电动车的驱动。
11.如权利要求10所述的非短暂计算机可读介质，其中控制电动车的驱动的程序指令包括：
控制沿着所述最佳行驶路线行驶的电动车中的电动机和逆变器的转矩效率的程序指令；
当转矩效率大于或等于预定参考效率时，控制电动车的速度以使其低于速度限制的程序指令；以及
在所述最佳行驶路线中的可进行无动力驱动的道路上将模式转换成滑行模式并控制电动车的驾驶的程序指令。
12.如权利要求11所述的非短暂计算机可读介质，其中通过在处于所述滑行模式的同时控制电动车的驾驶时重复脉冲监测以及关闭监测和再生，来将车辆速度保持在预定速度范围内。
13.如权利要求10所述的非短暂计算机可读介质，其中提供给驾驶者的所述多条行驶路线信息是关于被划分成预定距离的路段的信息。
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