CN107264326B - 一种对纯电动汽车的续驶里程进行预估的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种对纯电动汽车的续驶里程进行预估的方法，该方法通过行驶过程中的车速信息实时判断当前驾驶员风格，并通过智能交通系统以及车载GPS系统获取当前位置与目的地之间的未来道路环境信息，然后利用预先建立的人‑车‑路综合能耗模型得到当前驾驶员风格在各段道路的能耗，再结合纯电动汽车的电池剩余能量及各段道路的距离，最后综合计算出纯电动汽车的续驶里程。本发明提供的方法综合考虑了驾驶员的操作特征以及即将行驶的交通道路特征，因而能够较为准确地预估纯电动汽车的续驶里程，为驾驶员合理地安排行驶计划提供帮助。

Description

一种对纯电动汽车的续驶里程进行预估的方法
技术领域
本发明涉及纯电动汽车技术领域，特别是涉及一种对纯电动汽车的续驶里程进行预估的方法。
背景技术
随着能源危机、环境污染等问题日趋严重，发展新能源汽车成为各个国家及汽车厂商努力的方向。纯电动汽车具有节能、高效、零排放等优势，因此具有非常好的前景。
纯电动汽车的续驶里程估计是纯电动汽车的核心技术之一，“续驶里程估计”是指预估纯电动汽车能够行驶的剩余里程，这可以帮助驾驶员合理地安排行驶计划，因此，如何较为准确地预估纯电动汽车的续驶里程成为了本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种对纯电动汽车的续驶里程进行预估的方法，该方法能够较为准确地预估纯电动汽车的续驶里程。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种对纯电动汽车的续驶里程进行预估的方法，包括：
统计预设周期内的车速信息，从所述车速信息提取驾驶特征参数，根据所述驾驶特征参数识别驾驶员风格；
根据智能交通系统以及车载GPS系统获取当前位置与目的地之间的未来道路环境信息，并根据所述未来道路环境信息对当前位置与目的地之间的道路按照道路类型进行分段；
由电池管理系统获取电池剩余能量；
按照下式计算所述续驶里程：
式中，Sfuture—续驶里程；
Ebat—电池剩余能量；
Sn—道路分段后所得的第n段道路的行驶距离；
En—根据预先建立的人-车-路综合能耗模型得到的识别的所述驾驶员风格在第n段道路的能耗；
所述人-车-路综合能耗模型根据预设的多种驾驶员风格在预设的多种道路类型下的能耗实验数据建立。
优选地，在上述方法中，建立所述人-车-路综合能耗模型时，预设的多种驾驶员风格是依据加速踏板和制动踏板的使用频率及踩压幅度进行划分的如下三种驾驶员风格：激进型、平静型和介于所述激进型与所述平静型之间的普通型。
优选地，在上述方法中，建立所述人-车-路综合能耗模型时，预设的多种道路类型为如下四种道路类型：城市拥堵道路、城区道路、郊区道路和高速路。
优选地，在上述方法中，所述预设周期为120s或150s。
优选地，在上述方法中，所述驾驶特征参数包括车速、加速度、最大车速和行驶距离。
本发明提供的方法用于对纯电动汽车的续驶里程进行预估，由上述技术方案可知，该方法通过行驶过程中的车速信息实时判断当前驾驶员风格，并通过智能交通系统以及车载GPS系统获取当前位置与目的地之间的未来道路环境信息，然后利用预先建立的人-车-路综合能耗模型得到当前驾驶员风格在各段道路的能耗，再结合纯电动汽车的电池剩余能量及各段道路的距离，最后综合计算出纯电动汽车的续驶里程。
由于本发明提供的方法在预估续驶里程时综合考虑了驾驶员的操作特征(驾驶员风格)以及即将行驶的交通道路特征(道路类型)，所以该方法能够较为准确地预估纯电动汽车的续驶里程，为驾驶员合理地安排行驶计划提供帮助。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的人-车-路综合能耗模型的构建流程图；
图2是本发明实施例提供的一种对纯电动汽车的续驶里程进行预估的方法的流程图。
具体实施方式
为了便于理解，下面结合附图对本发明作进一步的描述。
参见图1，为本发明实施例提供的人-车-路综合能耗模型的构建流程图，构建流程包括：
A01，驾驶员分类。
“驾驶员分类”是指将驾驶员按照驾驶风格进行分类，驾驶风格主要依据驾驶员踩加速踏板和制动踏板的情况进行认定，认为：
频繁、猛踩加速或制定踏板的驾驶员为激进型；
认为较少、轻微踩加速或制动踏板的驾驶员为平静型，
介于中间的为普通型。
具体实际应用中，可以根据需要选取踩压的频率值和幅度值作为划分驾驶风格的分界值，只要能将实际情况中的驾驶员划分为三种驾驶风格即可。
A02和A05，激进型的道路测试；A03和A06，普通型的道路测试；A04和A07，平静型的道路测试。
以不同驾驶风格分别在不同的道路类型下进行道路测试，并对实验数据进行统计，得到A08，不同驾驶风格不同环境下车速能耗信息。
不同的道路类型可以划分为以下四种：城市拥堵道路、城区道路、郊区道路和高速路。
A09，根据A08的数据构建人-车-路综合能耗初始模型。
A10，存储驾驶员驾驶过程中的行驶数据。
“行驶数据”是指纯电动汽车实际运行的过程中获得的环境与能耗数据。
A11，根据A10的行驶数据修正A09的人-车-路综合能耗初始模型，得到人-车-路综合能耗模型。
参见图2，为本发明实施例提供的一种对纯电动汽车的续驶里程进行预估的方法的流程图，具体流程包括：
B01，在汽车完成上电后，对初始续驶里程进行估计。
需要说明的是，“初始续驶里程”是汽车未行驶时仪表上所需显示的剩余里程，“初始续驶里程”是以普通型作为默认驾驶风格，并结合预先建立的人-车-路综合能耗模型预估得到的剩余里程。
由于普通型是介于激进型和平静型之间的驾驶风格，在相同的道路类型下，普通型驾驶风格的能耗接近各种不同驾驶风格的平均水平，因此将普通型作为默认驾驶风格比较合理。
B02，获取车速信息。
汽车开始行驶后，统计预设周期内的车速信息，预设周期可以为120s或150s。
B03，根据B02获取的车速信息，提取行驶特征参数。
具体实际应用中，“行驶特征参数”包括车速、加速度、最大车速和行驶距离。
B04，根据B03的特征参数，完成驾驶风格的识别。
“识别驾驶员风格”是指根据从当前驾驶员的行驶数据提取的行驶特征参数，判断出当前驾驶员是属于激进型、普通型和平静型中的哪一种驾驶风格。
B05，初始化各驾驶风格在不同道路类型下的能耗值。
“初始化”是指将人-车-路综合能耗模型中的能耗值恢复为道路测试时得到的实验数据，即图1中A08的数据。
B06，根据智能交通系统以及车载GPS系统，获取当前位置与目的地之间的未来道路环境信息。
“未来道路环境信息”是指当前位置与目的地之间，汽车将要经过的道路的道路类型及距离信息，获取未来道路信息后，便可对当前位置与目的地之间的道路按照道路类型进行分段，进行分段所依据的道路类型包括以下四种：城市拥堵道路、城区道路、郊区道路和高速路。
B07，未来道路环境下的能耗。
结合B04、B05和B06，可以计算得到当前驾驶风格在未来道路环境下的能耗，即针对每一段道路，能够计算得出当前驾驶风格所需的能耗。
B08，电池剩余能量估算。
电池剩余能量可以由电池管理系统获取。
B09，综合计算。
综合计算的计算式为：
式中，Sfuture—续驶里程；
Ebat—电池剩余能量；
Sn—道路分段后所得的第n段道路的行驶距离；
En—根据预先建立的人-车-路综合能耗模型得到的识别的驾驶员风格(即当前驾驶风格)在第n段道路的能耗。
B10，续驶里程。
结合B06、B07和B08，利用B09的计算式可以综合计算得出续驶里程。
B11，仪表显示。
将B10的续驶里程显示在仪表上，供驾驶员查看。
由上述流程可见，B05中的能耗值为道路测试时得到的实验数据，为了使人-车-路综合能耗模型根据实际出行数据作出修正，可以将驾驶员行驶的环境以及汽车能耗进行存储，即B12，存储该驾驶风格该道路环境下车速能耗信息。更新修正以后，得到B13，各风格驾驶员在不同道路环境下能耗的修正值。这样，B07应当是结合结合B04、B13和B06计算得到当前驾驶风格在未来道路环境下每一段道路对应的能耗。
由图2可知，本发明提供的方法通过行驶过程中的车速信息实时判断当前驾驶员风格，并通过智能交通系统以及车载GPS系统获取当前位置与目的地之间的未来道路环境信息，然后利用预先建立的人-车-路综合能耗模型得到当前驾驶员风格在各段道路的能耗，再结合纯电动汽车的电池剩余能量及各段道路的距离，最后综合计算出纯电动汽车的续驶里程。
由于本发明提供的方法在预估续驶里程时综合考虑了驾驶员的操作特征(驾驶员风格)以及即将行驶的交通道路特征(道路类型)，所以该方法能够较为准确地预估纯电动汽车的续驶里程，为驾驶员合理地安排行驶计划提供帮助。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (5)

1.一种对纯电动汽车的续驶里程进行预估的方法，其特征在于，包括：
统计预设周期内的车速信息，从所述车速信息提取驾驶特征参数，根据所述驾驶特征参数识别驾驶员风格；
根据智能交通系统以及车载GPS系统获取当前位置与目的地之间的未来道路环境信息，并根据所述未来道路环境信息对当前位置与目的地之间的道路按照道路类型进行分段；
由电池管理系统获取电池剩余能量；
按照下式计算所述续驶里程：
式中，Sfuture—续驶里程；
Ebat—电池剩余能量；
Sn—道路分段后所得的第n段道路的行驶距离；
En—根据预先建立的人-车-路综合能耗模型得到的识别的所述驾驶员风格在第n段道路的能耗；
所述人-车-路综合能耗模型根据预设的多种驾驶员风格在预设的多种道路类型下的能耗实验数据建立。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立所述人-车-路综合能耗模型时，预设的多种驾驶员风格是依据加速踏板和制动踏板的使用频率及踩压幅度进行划分的如下三种驾驶员风格：激进型、平静型和介于所述激进型与所述平静型之间的普通型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，建立所述人-车-路综合能耗模型时，预设的多种道路类型为如下四种道路类型：城市拥堵道路、城区道路、郊区道路和高速路。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设周期为120s或150s。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述驾驶特征参数包括车速、加速度、最大车速和行驶距离。
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Application publication date: 20171020

Assignee: CHONGQING CHANGAN NEW ENERGY AUTOMOBILE TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Assignor: Chongqing Changan Automobile Co.,Ltd.|CHONGQING CHANG'AN NEW ENERGY AUTOMOBILE Co.,Ltd.

Contract record no.: 2018500000022

Denomination of invention: Estimating method for endurance mileage of pure electric car

License type: Exclusive License

Record date: 20181130

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Patentee after: Deep Blue Automotive Technology Co.,Ltd.

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