CN108082188A

CN108082188A - 车辆控制单元（vcu）及其操作方法

Info

Publication number: CN108082188A
Application number: CN201711063806.5A
Authority: CN
Inventors: 郑大奉; M-Y.周; H.R.艾奇; 全晋用
Original assignee: Samsung Electronics Co Ltd; University of North Carolina System
Current assignee: Samsung Electronics Co Ltd; University of North Carolina System
Priority date: 2016-11-22
Filing date: 2017-11-02
Publication date: 2018-05-29
Anticipated expiration: 2037-11-02
Also published as: EP3323669A1; EP3964383A1; US20180141555A1; CN108082188B; JP2018085113A; US11077758B2; US10661805B2; US20200262433A1; EP3323669B1; JP7016676B2

Abstract

公开了一种车辆控制单元(VCU)及其操作方法，所述方法基于输入信息来计算车辆的速度变化，基于所计算的速度变化来预测车辆的平均速度，基于所预测的平均速度生成第一速度曲线，并且通过将速度噪声信息应用于第一速度曲线来生成第二速度曲线。

Description

车辆控制单元(VCU)及其操作方法

相关申请的交叉引用

本申请要求于2016年11月23日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请第10-2016-0156553号的权益，其全部公开内容为了所有目的通过引用并入本文。本申请进一步要求于2016年11月22日提交的美国临时申请第62/425,209号的权益，其全部公开内容为了所有目的通过引用并入本文。

技术领域

以下描述涉及车辆控制单元(VCU)。

背景技术

随着环境问题和能源成为重要问题，电动车辆正在成为未来的交通工具。

电动车辆基于当前驾驶速度生成速度曲线。由这种计算生成的速度曲线不考虑电动车辆的周围环境信息和交通信息。因此，所生成的速度曲线与电动车辆的实际驾驶速度曲线大不相同。

发明内容

提供本发明内容以简化形式介绍构思的选择，这些构思将在下面的具体描述中进一步描述。本发明内容不旨在识别所要求保护的主题的关键特征或基本特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。

在一个一般性方面，提供了一种操作车辆控制单元(VCU)的方法，所述方法包括：基于输入信息计算车辆的速度变化，基于所计算的速度变化来预测车辆的平均速度，基于所预测的平均速度生成第一速度曲线，以及通过将速度噪声信息应用于第一速度曲线来生成第二速度曲线。

计算可以包括基于与每个点相关联的各自的输入信息来计算与车辆的路径上的每个点对应的速度变化。

输入信息可以包括天气信息、交通流信息、或道路类型信息中的任何一个或任何两个或更多个的任何组合。

预测可以包括基于与每个点对应的速度变化和每个点的参考速度来预测在车辆的路径上的每个点处的车辆的平均速度。

生成第一速度曲线可以包括基于针对车辆的路径上的每个点预测的平均速度来生成第一速度曲线。

该方法还可以包括基于第二速度曲线来预测将由车辆使用的功率的量(amountof power)。

该方法还可以包括基于第二速度曲线来预测要传递到车辆的动力系统的功率的量，并且基于太阳辐射信息或周围温度信息中的任一者或两者来预测将由车辆的空调系统使用的功率的量。

该方法还可以包括基于将由车辆使用的预测的功率的量和车辆的电池的当前状态信息或者车辆的当前燃油量中的任一者或两者来确定车辆的驾驶范围。

该确定可以包括基于将由车辆使用的预测的功率的量来预测目的地处的电池的状态信息或燃油量中的任一者或两者，以及基于预测的状态信息或预测的燃油量中的任一者或两者来确定车辆是否能够到达目的地。

所述方法还可以包括基于第二速度曲线生成与车辆的驾驶有关的指导信息，以及将指导信息向车辆的用户输出。

生成指导信息可以包括将从第二速度曲线确定的预测平均速度与从车辆的驾驶历史信息确定的目标速度进行比较，并且基于比较的结果生成指导信息。

生成指导信息可以包括识别在第二速度曲线中满足预定标准的速度区段(speedsection)，以及生成与在所识别的速度区段对应的路径上的驾驶有关的指导信息。

在另一个总体方面，还提供了一种VCU，其包括：处理器，其被配置为基于输入信息计算车辆的速度变化，基于所计算的速度变化来预测车辆的平均速度，基于所预测的平均速度生成第一速度曲线，以及通过将速度噪声信息应用于第一速度曲线来生成第二速度曲线。

VCU还可以包括被配置为存储指令的存储器，并且处理器可以被进一步配置为执行指令以配置处理器以：基于输入信息来计算车辆的速度变化，基于所计算的速度变化预测车辆的平均速度，基于所预测的平均速度生成第一速度曲线，以及通过将速度噪声信息应用于第一速度曲线来生成第二速度曲线。

处理器可以被配置为基于与每个点相关联的输入信息来计算与车辆的路径上的每个点对应的速度变化。

处理器可以被配置为基于与每个点对应的速度变化和每个点的参考速度来预测在车辆的路径上的每个点处的车辆的平均速度。

处理器可以被配置为基于针对车辆的路径上的每个点预测的平均速度来生成第一速度曲线。

处理器可以被配置为基于第二速度曲线来预测将由车辆使用的功率的量。

处理器可以被配置为基于第二速度曲线来预测要传递到车辆的动力系统的功率的量，并且基于太阳辐射信息或周围温度信息中的任一者或两者来预测将由车辆的空调系统使用的功率的量。

处理器可以被配置为基于将由车辆使用的预测的功率的量和车辆的电池的当前状态信息或车辆的当前燃油量中的任一者或两者来确定车辆的驾驶范围。

处理器可以被配置为基于将由车辆使用的预测的功率的量来预测目的地处的电池的状态信息或燃油量中的任一者或两者，并且基于预测的状态信息或预测的燃油量中的任一者或两者来确定车辆是否能够到达目的地。

处理器可以被配置为基于第二速度曲线生成与车辆的驾驶有关的指导信息，并且将指导信息向车辆的用户输出。

处理器可以被配置为将从第二速度曲线确定的预测平均速度与从车辆的驾驶历史信息确定的目标速度进行比较，并且基于比较结果生成指导信息。

处理器可以被配置为识别第二速度曲线中满足预定标准的速度区段，以及生成与在所识别的速度区段对应的路径上的驾驶有关的指导信息。

从以下的详细描述、附图和权利要求书中，其他的特征和方面将是显而易见的。

附图说明

图1是示出根据实施例的车辆控制单元(VCU)的操作的示例的流程图。

图2示出根据实施例的由VCU计算速度变化的示例。

图3A、图3B和图3C是示出根据实施例的隶属函数的示例的曲线图。

图4示出根据实施例的由VCU生成第一速度曲线和第二速度曲线的示例。

图5和图6示出根据实施例的基于第二速度曲线生成的驾驶相关信息的示例。

图7示出根据实施例的基于第二速度曲线生成的驾驶相关信息的示例。

图8是示出根据实施例的VCU的示例的框图。

在全部附图和详细描述中，相同的附图标记指代相同的元件。附图可能不是按比例绘制的，并且为了清楚、说明和方便，附图中元件的相对尺寸、比例和描绘可能被夸大。

具体实施方式

提供以下详细描述以帮助读者获得对本文所描述的方法、装置和/或系统的全面理解。然而，在理解本申请的公开内容之后，本文所描述的方法、装置和/或系统的各种改变、修改和等同将是显而易见的。例如，本文描述的操作顺序仅仅是示例，并不限于本文中阐述的操作，而是可以随着在理解本申请的公开内容之后将是显而易见地而改变，除了一些操作必要地以一定的次序发生之外。此外，为了增加的清楚和简洁性，可以省略对本领域已知的特征的描述。

本文所描述的特征可以以不同的形式实施，并且不应被解释为限于本文描述的示例。相反，本文描述的示例仅仅是为了说明实现本文描述的方法、装置和/或系统的许多可能的方式中的一些而被提供，在理解本申请的公开内容之后，这些方法、装置和/或系统将是显而易见的。

本文所使用的术语仅用于描述各种示例，并且不用于限制本公开。冠词“一”、“一个”和“该”也旨在包括复数形式，除非上下文以其它方式明确指出。术语“包含”、“包括”和“具有”指定所提到的特征、数字、操作、构件、元件和/或其组合的存在，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、数字、操作、构件、元件和/或其组合。如本文所使用的、术语“和/或”包括相关联列出的项目的任何一个和任何两个或更多个的任何组合。

除非另有定义，否则包括本文所使用的技术和科学术语的所有术语具有与在理解本申请的公开内容后所通常理解的相同含义。还将进一步理解，比如在通常使用的字典中定义的那些的术语应当被解释为具有与其在相关领域的环境下的意义一致的意义，并且不会以理想化或过度形式化的观念来解释，除非本文明确地如此定义。

当参考附图描述示例时，相同的附图标记表示相同的构成元件，并且将省略与之相关的重复描述。当确定与相对已知的功能或配置相关的详细描述可能使示例的描述不必要地模糊时，将省略其详细描述。

参考图1，在操作110中，VCU基于输入信息计算车辆的速度变化。VCU基于与路径上的每个点相关的输入信息来计算与车辆将被驾驶的路径上的每个点对应的速度变化。输入信息例如包括天气信息、交通流信息和道路类型信息。

通过速度变化计算模型计算速度变化。将参考图2进一步描述速度变化。

在操作120中，VCU基于所计算的速度变化来预测车辆的平均速度。VCU基于与每个点对应的速度变化和每个点的参考速度信息来预测车辆在路径上的每个点处的平均速度。例如，VCU将车辆在每个点处的平均速度预测为“与每个点对应的速度变化+每个点的参考速度”。如果与每个点对应的速度变化和/或每个点的参考速度相异，则车辆在每个点处的平均速度将不同。

在操作130中，VCU基于所预测的平均速度生成第一速度曲线。基于相对于路径上的每个点所预测的平均速度，VCU生成相对于路径的第一速度曲线。由于基于所预测的平均速度来生成第一速度曲线，所以第一速度曲线可能不会准确地表示车辆的加速和/或减速。

尽管图1中未示出，但VCU可以通过噪声生成函数生成速度噪声信息。噪声生成函数例如是关于加性高斯白噪声(AWGN)的高斯函数。然而，噪声生成函数不限于此。

在操作140中，VCU通过将速度噪声信息应用于第一速度曲线来生成第二速度曲线。速度噪声信息可以是来表示车辆的加速和/或减速的信息。因此，通过添加速度噪声信息，第二速度曲线更实际地表示车辆的加速和/或减速，类似于反映车辆的加速和/或减速的实际速度曲线。

将参考图4进一步描述生成第一速度曲线和第二速度曲线的示例。

在操作150中，VCU基于第二速度曲线来确定车辆的驾驶相关信息。例如，VCU基于第二速度曲线预测要到达目的地将由车辆使用的功率的量(或要到达目的地车辆所需的功率的量)。因此，相对于将由车辆使用的功率的量的预测准确度提高。将参考图5和图6进一步描述将由车辆使用的功率的量。在另一示例中，VCU基于第二速度曲线生成与车辆的驾驶相关的指导信息。因此，VCU使用户能够更有效地使用车辆并且使用电池达更长时间。将参考图7进一步描述指导信息。

在操作160中，VCU确定车辆的驾驶是否完成，比如通过确定车辆是否已经到达目的地。

在车辆的驾驶尚未完成的情况下，VCU基于更新周期进行操作。也就是说，当更新周期到达时，VCU执行操作110至150。根据一种实现方式，更新周期是可修改的，并且VCU就来自用户的更新请求来执行操作110至150。

在完成车辆的驾驶的情况下，VCU终止其操作。

图2示出根据实施例的由VCU计算速度变化的示例。

参考图2，示出路径210和车辆220。

车辆220中的VCU(未示出)获得与路径210上的每个点，例如x、x+1，x+2、...和N相关的输入信息。输入信息包括例如天气信息230、交通流信息231或道路类型信息232之一或其组合。换句话说，VCU获取路径210上的每个点的天气信息230、路径210上的每个点的交通流信息231和与每个点对应的道路类型信息232。下面将描述天气信息230、交通流信息231和道路类型信息232。

天气信息230包括降水信息P。VCU通过通信接口从外部服务器(例如天气服务中心服务器或降水信息提供服务器)接收路径210上的每个点的降水信息。例如，VCU从天气服务中心服务器接收点x处的比如P＝0.2mm的降水信息。

交通流信息231包括基于路径210的交通拥塞级别确定的交通指数T和延迟时间。VCU通过通信接口从外部服务器(例如，交通信息提供服务器)接收路径210的交通拥塞级别和延迟时间。VCU基于拥塞级别和延迟时间确定交通指数T。在图2的示例中，VCU接收路径210上的每个点的交通拥塞级别和延迟时间，并且基于每个点的交通拥塞级别和延迟时间来确定相对于每个点的交通指数T。交通指数T是在预定范围内的值，例如在0和10之间。例如，如果点x的交通拥塞级别是在0和4之间的3，并且延迟时间是10分钟，则VCU通过参考查找表，确定相对于点x的交通指数T为“4”。然而，在另一实现方式中，VCU从外部服务器接收相对于路径210上的每个点的交通指数T，而不是计算交通指数T。

道路类型信息232指示路径210上的每个点所属的道路类型R。道路类型包括例如街道、地方道路和高速公路。然而，道路类型不限于此。在图2的示例中，与点x对应的道路是街道，并且与点x+1对应的道路是高速公路。VCU从车辆的指导系统接收道路类型信息232。

在下文中，天气信息230、交通流信息231和道路类型信息232分别被表达为P、T和R。

将路径210上的每个点的P、T和R输入到速度变化计算模型240中。图2的速度变化计算模型240是基于模糊推理系统的模型。然而，速度变化计算模型240不限于此，且可以是通过机器学习训练的模型。例如，速度变化计算模型240可以基于神经网络模型、递归神经网络(recurrent neural network,RNN)模型或长短期记忆(LSTM)RNN模型。

速度变化计算模型240通过路径210上的每个点的P、T和R的隶属函数(membershipfunction)，对路径210上的每个点的P、T和R执行模糊化。在下文中，将参考图3A至图3C进一步描述模糊化241。

图3A至图3C是示出根据实施例的隶属函数的示例的图。

参考图3A，示出P的隶属函数。

P的隶属函数由例如公式1表达。

[公式1]

I_p∈{NR,WR}

在公式1中，a和b是常数。例如，a＝0.8和b＝1.1。然而，a和b不限于此，并且可以使用其它常数值而不脱离公式1的精神和预期结果。

表示P对于与I_P＝无雨(NR)对应的集合的隶属等级。换句话说，表示相对于与I_P＝NR对应的集合的P的隶属概率。类似地，表示相对于与I_P＝下雨(WR)对应的集合的P的隶属概率。例如，在其中相对于点x，P＝1的情况下，且相对于点x的P的模糊化结果指示点x的P以1/3的概率属于与I_P＝NR对应的集合，并且以2/3的概率属于与I_P＝WR对应的集合。

参考图3B，示出T的隶属函数。

T的隶属函数由例如公式2表达。

[公式2]

I_T∈{GR,YW,RD}

在公式2中，a₁至a₄是常数。例如，a₁＝1，a₂＝2，a₃＝3.5，a₄＝4.5。然而，a₁至a₄不限于此。

表示相对于与I_T＝绿色(GR)对应的集合的T的隶属概率，表示相对于与I_T＝黄色(YW)对应的集合的T的隶属概率，并且表示相对于与I_T＝红色(RD)对应的集合的T的隶属概率。例如，GR指示交通畅通，YW指示交通和缓(mild traffic)，RD指示交通拥堵。例如，如果相对于点x，T＝3，点x的T与a₂<T<a₃对应，因此和相对于点x的T的模糊化结果指示点x的T以0的概率属于与I_T＝GR对应的集合，以1的概率属于与I_T＝YW对应的集合，并且以0的概率属于与I_T＝RD对应的集合。

参考图3C，示出R的隶属函数。

R的隶属函数由例如公式3表达。

[公式3]

I_R∈{LC,ST,FW}

例如，在相对于点x的R＝街道的情况下，相对于点x的R的模糊化结果指示点x的R以1的概率属于与I_R＝街道(ST)对应的集合，以0的概率属于与I_R＝地方(LC)对应的集合，以0的概率属于与I_R＝高速公路(FW)对应的集合。

再次参考图2，当生成关于路径210上的每个点的P、T、R的模糊化241的结果时，速度变化计算模型240基于相对于路径210上的每个点的P、T和R的模糊化241的结果、模糊规则和输出的隶属函数，执行模糊推理242。

表1列出了模糊规则的示例。然而，模糊规则并不限于表1。

[表1]

输出的隶属函数例如是高斯函数。公式4是输出的隶属函数的示例。然而，输出的隶属函数不限于公式4。

[公式4]

在公式4中，x是变量。m和σ是常数。

输出的隶属函数的数量与模糊规则的数量对应。例如，相对于表1的18个模糊规则的输出的隶属函数的数量是18，如下所表达。

{lc1，lc2，lc3，lc4，lc5，lc6，st1，st2，st3，st4，st5，st6，fw1，fw2，fw3，fw4，fw5，fw6}

速度变化计算模型240通过向相对于路径210上的每个点的P、T和R的模糊化241的结果、模糊规则和输出的隶属函数应用Mamdani类型方法来执行模糊推理242。Mamdani类型方法仅仅是模糊推理242的示例，并且模糊推理242不限于此。

通过模糊推理242生成与模糊化241的结果对应的输出信息。

速度变化计算模型240对输出信息执行去模糊化243。例如，速度变化计算模型240通过重心对输出信息执行去模糊化243。重心仅仅是去模糊化243的示例，且去模糊化243不限于此。

速度变化计算模型240通过对输出信息执行去模糊化243来计算与路径210上的每个点对应的速度变化。

通过参考车辆的驾驶历史信息，VCU将与路径210上的每个点对应的速度变化确定为正值或负值。驾驶历史信息例如包括驾驶模式(driving pattern)和先前速度曲线。例如，VCU通过驾驶历史信息确定驾驶员是否主要以低速(例如每小时20公里(km/h)至50km/h)或中速(例如50km/h至70km/h)驾驶。如果驾驶员主要以低速或中速驾驶，则VCU将速度变化确定为负数。如果驾驶员主要以高速(例如，大于70km/h)驾驶，则VCU将速度变化确定为正数。

表2示出与路径210上的每个点相关的输入信息和与路径210上的每个点对应的速度变化的示例。这里，假设VCU确定与路径210上的每个点对应的速度变化为负值。

[表2]

点	输入信息	速度变化(km/h)
			x	P_x＝1,T_x＝3,R_x＝街道	-5
x+1	P_x+1＝1,T_x+1＝4,R_x+1＝高速公路	-10
			x+2	P_x+2＝1,T_x+2＝4,R_x+2＝高速公路	-10
x+3	P_x+3＝1.1,T_x+3＝4,R_x+3＝高速公路	-10
			x+4	P_x+4＝1.1,Tx₊₄＝4,R_x+4＝高速公路	-10
x+5	P_x+5＝0.95,T_x+5＝4,R_x+5＝高速公路	-10
			…	…	…
N-1	P_N-1＝1,T_N-1＝5,R_N-1＝地方	-20
			N	P_N＝1.5,T_N＝7,R_N＝街道	-40

VCU基于与路径210上的每个点对应的速度变化生成第一速度曲线，并且通过将速度噪声信息应用于第一速度曲线来生成第二速度曲线。在下文中，将参考图4描述生成第一速度曲线和第二速度曲线的示例。

参考图4，示出路径410和车辆420。

如上所述，VCU基于与路径410上的每个点对应的速度变化和路径410上的每个点的参考速度来预测车辆420在路径410上的每个点处的平均速度。表3说明了相对于路径410上的每个点来预测的平均速度的示例。

[表3]

点	速度变化(km/h)	参考速度(km/h)	平均速度(km/h)
				x	-5	60	55
x+1	-10	110	100
				x+2	-10	110	100
x+3	-10	110	100
				x+4	-10	110	100
x+5	-10	110	100
				…	…	…	…
N-1	-20	60	40
				N	-40	60	20

VCU基于相对于路径410上的每个点所预测的平均速度来生成第一速度曲线430。

VCU通过将速度噪声信息应用于第一速度曲线430来生成第二速度曲线440。

在图4的示例中，可以假设在点x+6处发生事故。点x+6的交通流信息指示拥堵。当VCU在车辆420的当前位置处获得包括点x+6的交通流信息的输入信息时，VCU计算每个点的速度变化。例如，VCU基于点x+6的交通流信息计算点x+6的速度变化为-90km/h。VCU预测车辆420在每个点处的平均速度。这里，VCU预测在点x+6处的平均速度为20km/h。基于相对于每个点所预测的平均速度，VCU生成第一速度曲线430，并且通过将速度噪声信息应用于第一速度曲线430来生成第二速度曲线440。因此，第二速度曲线440反映实时交通流信息。

驾驶相关信息的示例指示在驾驶期间将由车辆使用的功率的量。

在一个示例中，在驾驶期间将由车辆使用的功率的量包括E_PT(t)和/或E_HVAC(t)。E_PT(t)表示在车辆驾驶期间将从车辆的电池组传递到动力系统(powertrain)的预测的功率的量，并且E_HVAC(t)表示在车辆驾驶期间将由车辆的空调系统使用的预测的功率的量。然而，在驾驶期间将由车辆使用的功率的量可以另外地相对于进一步的变量，比如要由挡风玻璃刮雨器使用的预测的功率的量、将由车辆的加热系统使用的预测的功率的量、或者考虑到在驾驶期间使用巡航控制而由车辆使用的预测的功率的量来计算。

在下文中，将参考图5描述E_PT(t)，并将参考图6描述E_HVAC(t)。

参考图5，沿着路径510驾驶车辆520。

假设车辆520正在通过当前点x。VCU基于第二速度曲线计算E_PT(t)。例如，VCU通过将第二速度曲线应用于功耗计算函数来计算E_PT(t)。也就是说，VCU将要由车辆520用于从当前点x驾驶到目的地使用的功率的量预测为E_PT(t)。功耗计算函数将被如下描述。

此外，VCU进一步基于相对于下一点的风向、风速或海拔中的至少一个的预测值，计算E_PT(t)。基于当前点的风向信息和风速信息计算相对于下一点的风向和风速的预测值，并且基于当前点的海拔信息计算相对于下一点的海拔的预测值。VCU由例如公式5所表达的计算E_PT(t)。

[公式5]

在公式5中，g_i，t表示在时间t计算的车辆在下一点i处的速度。也就是说，g_i，t表示上述的第二速度曲线。表示在时间t计算的相对于下一点i的风向和风速的预测值。表示在时间t计算的相对于下一点i的海拔的预测值。表示功耗计算函数。例如，表示计算要在当前点i-1和下一点i之间的区段(section)中传递到动力系统的功率的量的函数。

在图5的示例中，VCU在点x处计算点x+1的风向(预测值)、风速(预测值)或海拔(预测值)中的至少一个。VCU通过将车辆在点x+1处的速度(预测值)、以及点x+1的风向(预测值)、风速(预测值)或海拔(预测值)中的至少一个应用于计算在点x和点x+1之间的区段中要传递到动力系统的预测的功率的量。相对于另一区段，VCU计算要传递到动力系统的预测的功率的量。VCU通过对相对于各个区段(例如在x和x+1、x+1和x+2、…、N-1和N之间)计算的预测的值求和来计算E_PT(t)。

根据另一实现方式，VCU进一步考虑各种变量以提高E_PT(t)的准确度。例如，VCU如公式6所表达的计算E_PT(t)。

[公式6]

其中

表4示出公式6的变量和函数的描述。

[表4]

在公式6中，当前点x处的速度相关信息包括当前点x处的参考速度L_x、车辆520在当前点x处的驾驶速度F_x、当前点x的降水C_x、当前点x的风速/风向W_x、当前点x处传递到动力系统的瞬时功率P_x的量、以及当前点x处的充电状态(SOC)S_x。然而，速度相关信息不限于此。根据另一实现方式，可以包括当前点x处的参考速度、车辆520在当前点x处的驾驶速度、当前点x的降水、当前点x的风速/风向、当前点x处传递到动力系统的即时功率的量、或当前点x处的SOC中的任何一个或两个或更多个的任何组合。

在公式6中，表示在当前时间t相对于在下一点i处的速度相关信息计算的预测值。例如，包括相对于下一点i的降水、车辆520在下一的点i处的驾驶速度、下一点i的风速/风向、在下一点i处要传递到动力系统的瞬时功率的量、或者在下一点i处的SOC中的至少一个，在时间t计算的预测值i。

在公式6中，包括将参考图6描述的中的信息或中的信息中的至少一个，这将参考图6描述。

在公式6中，使用针对每种道路类型和每个驾驶员存储的驾驶记录来计算相对于车辆520在下一点i处的速度的预测值。特别地，VCU针对每种道路类型存储车辆520的驾驶记录，并且生成针对每种道路类型的驾驶记录函数h_C()。例如，VCU生成相对于街道的驾驶记录函数、相对于高速公路的驾驶记录函数以及相对于地方道路的驾驶记录函数。此外，VCU针对每个驾驶员存储车辆520的驾驶记录，并且针对每个驾驶员生成驾驶记录函数h_p()。VCU使用h_C()和h_p()以计算相对于车辆520在下一点i处的速度的预测值。

在公式6中，表示在当前时间t在点i处计算的预测的风速/风向，表示在当前时间t在点i处计算的预测海拔。

在图5的示例中，VCU通过将在点x处的速度相关信息相对于点x+1处的速度相关信息的预测值相对于点x+1所属的高速公路的驾驶记录以及相对于当前驾驶员的驾驶记录应用于g_i，t()，计算相对于车辆520在下一点i(即点x+1)处的速度的预测值。由于将各种变量应用于g_i，t()，因此可以更准确地预测车辆520在点x+1处的速度。

此外，VCU通过将相对于车辆520在点x+1处的速度的预测值和在点x+1处的风向(预测值)、风速(预测值)或者海拔(预测值)中的至少一个应用于计算在x和x+1之间的区段中要传递给动力系统的预测的功率的量。类似地，VCU计算相对于另一区段要传递到动力系统的预测的功率的量。VCU通过将相对于各个区段(例如在x和x+1、x+1和x+2、...、N-1和N之间)计算的预测值求和来计算E_PT(t)。考虑到各种环境变量计算E_PT(t)，因此提高了E_PT(t)的准确度。

车辆520可以操作空调系统。随着空调系统被运行，由车辆520使用的功率的量增加。因此，如果预测在驾驶车辆520期间由空调系统使用的功率的量E_HVAC(t)，则相对于将由车辆520使用的功率的量的预测准确度进一步增加。在下文中，将参考图6在以下描述计算E_HVAC(t)的示例。

参考图6，示出了车辆610和太阳620。

假设车辆610正通过当前点x。

车辆610的太阳辐射和周围温度影响要由空调系统使用的功率的量。VCU基于太阳辐射信息或周围温度信息中的至少一个来计算E_HVAC(t)。例如，VCU基于当前点x的天气相关信息，计算相对于下一点(例如点x+1)的天气相关信息的预测值，并基于当前点x的天气相关信息和相对于下一点x+1的天气相关信息的预测值来计算E_HVAC(t)。天气相关信息包括例如周围温度、太阳620的方位角和太阳辐射。VCU如例如由公式7表达地计算E_HVAC(t)。

[公式7]

其中

表5表示公式7的变量和函数的描述。

[表5]

表示辅助功耗计算函数。例如，是计算相对于点i-1和点i之间的区段中要使用的辅助功率的量，例如要由空调系统使用的功率的量的预测值的函数。

在图6的示例中，VCU通过将车辆610在点x处的周围温度、在x点处的太阳620的方位角、在点x处的太阳辐射的量、在点x+1处的车辆610的周围温度(预测值)、在点x+1处的太阳620的方位角(预测值)和在x+1点处的太阳辐射的量(预测值)应用于计算在x和x+1之间的区段中要由空调系统使用的预测的功率的量。VCU相对于另一区段计算相对于要由空调系统使用的功率的量的预测值。VCU通过将相对于各个区段(例如在x和x+1、x+1和x+2、...、N-1和N之间)的预测值相加来计算E_HVAC(t)。

根据实现方式，VCU进一步考虑在车辆610的驾驶室(cabin)内生成的热量以提高E_HVAC(t)的准确度，这将在下面进一步描述。

通过各种原因，在车辆610的驾驶室内生成热。例如通过直接太阳辐射、漫射太阳辐射、反射太阳辐射、车辆610的周围环境、通风设备630或人员640(例如驾驶员和/或乘客)中的至少一个，在车辆610的驾驶室内生成热。

表6列出了在车辆610的驾驶室内生成的热的类型和

[表6]

基于公式8确定驾驶室温度(或驾驶员座椅的温度)。

[公式8]

在公式8中，m表示空气的质量，C_room表示空气的比热。

如果在公式8中考虑热传递效率，则推导出维持最佳驾驶室温度所需的功率或能量的量。所推导出的功率的量表示为E_HVAC(t)。

在一个示例中，VCU将由车辆610使用的功率的量预测为E_PT(t)+E_HVAC(t)。也就是说，VCU预测由车辆610用于从当前点x驾驶到目的地的要使用功率的量为E_PT(t)+E_HVAC(t)。

VCU基于预测的功率的量来确定车辆610的驾驶范围。这里，预测的功率的量对应于E_PT(t)或E_PT(t)+E_HVAC(t)。然而，预测的功率的量不限于此。在下文中，将描述确定车辆610的驾驶范围的示例。

VCU基于预测的功率的量和电池的当前状态信息(例如SOC)来确定车辆610的驾驶范围。VCU通过从当前SOC中推导出与预测的功率的量对应的SOC来预测目的地处的SOC。换句话说，VCU预测与当车辆610到达目的地时的SOC对应的剩余SOC。如果目的地处的SOC小于预定标准，例如0～1％以内的值，则VCU确定车辆610不能以当前SOC到达目的地。在该示例中，VCU通过车辆610的显示器显示与位于路径上的充电站相关的信息。如果目的地处的SOC大于或等于预定标准，则VCU在显示器上显示指示车辆610能够利用当前SOC到达目的地的消息。此外，如果目的地处的SOC大于或等于预定标准，则VCU确定车辆610是否能够以当前SOC执行往返行程。如果车辆610不能以当前SOC执行往返行程，则VCU通过显示器显示与位于返回路径上的充电站有关的信息。

根据另一实现方式，VCU基于第二速度曲线来预测将由车辆610使用的燃油量。VCU基于预测的燃油量和当前燃油量确定车辆610的驾驶范围。例如，VCU通过从当前燃油量中扣除预测的燃油量来预测目的地处的燃油量。如果目的地处的燃油量小于预定标准，例如在0至1升(L)内的值，则VCU确定车辆610不能以当前燃油量到达目的地。如果车辆610不能以当前燃油量到达目的地，则VCU在显示器上显示指示需要加油和/或加油站信息，例如加油站位置信息的消息。如果目的地处的燃油量大于或等于预定标准，则VCU确定车辆610是否能够以当前燃油量执行往返行程。如果车辆610不能以当前燃油量执行往返行程，则VCU通过显示器显示与位于返回路径上的加油站有关的信息。

图7示出了根据实施例的基于第二速度曲线生成的驾驶相关信息的示例。

驾驶相关信息的另一示例是与驾驶有关的指导信息。

VCU基于第二速度曲线生成指导信息710，并且在显示器上显示指导信息710。

VCU从第二速度曲线推导在接着当前驾驶区段的区段中的预测平均速度。例如，当车辆当前正在高速公路的第一区段中驾驶时，VCU从第二速度曲线推导在接着高速公路的第一区段的区段中的预测平均速度。参考图4的示例，当车辆在高速公路的x+1和x+2之间的区段中驾驶时，VCU推导例如在接着x+1和x+2之间的区段的在x+2和x+3之间或在x+2和x+6之间的区段中的预测平均速度。此外，VCU从驾驶历史信息(例如，先前速度曲线、电池的充电和放电计数、以及事故历史)中推导关于当前驾驶区段的目标速度。例如，VCU通过驾驶历史信息推导相对于高速公路的目标速度。VCU将预测平均速度与目标速度进行比较。如果预测平均速度大于目标速度，则VCU生成包括与减速和目标速度有关的信息的指导信息710。如果预测平均速度小于或等于目标速度，则VCU生成与维持当前驾驶速度有关的指导信息710。

VCU在第二速度曲线中识别满足预定标准的速度区段。满足预定标准的速度区段包括例如影响电池寿命的速度区段。电池寿命的劣化速度由于车辆的突然加速和/或突然减速而加快。因此，影响电池寿命的速度区段是预期车辆的突然加速或突然减速的区段。然而，影响电池寿命的速度区段不限于此。VCU生成与在与所识别的速度区段对应的路径上的驾驶相关的指导信息710。例如，VCU通过显示器显示指导信息710，其指示在与所识别的速度区段对应的路径上需要安全驾驶。因此，VCU指导适合于电池寿命状态的驾驶。

参考图1至图6所提供的描述可应用于图7，因此，为了简明起见，这里将省略重复的描述。

图8是示出根据实施例的VCU的示例的框图。

参考图8，VCU 800包括控制器810和存储器820。

控制器810基于输入信息来计算车辆的速度变化。

控制器810基于所计算的速度变化来预测车辆的平均速度。

控制器810基于所预测的平均速度生成第一速度曲线。

控制器810通过将速度噪声信息应用于第一速度曲线来生成第二速度曲线。

存储器820存储与控制器810的操作相关联的至少一个指令。此外，存储器820存储图2的速度变化计算模型240。

参考图1至图7所提供的描述可应用于图8，因此，为了简明起见，这里将省略重复的描述。

图8中的执行本申请中描述的操作的装置、单元、模块、设备、控制器和其他组件由被配置为执行由硬件组件执行的本申请中所描述的操作的硬件组件实现。当适当时，可以用于执行本申请中所描述的操作的硬件组件的示例包括控制器、传感器、发电机、驱动器、存储器、比较器、算术逻辑单元、加法器、减法器、乘法器、分频器、积分器和被配置为执行本申请中所描述的操作的任何其他电子组件。在其他示例中，执行本申请中描述的操作的一个或多个硬件组件由计算硬件来实现，例如由一个或多个处理器或计算机来实现。处理器或计算机可以由一个或多个处理元件实现，比如逻辑门阵列、控制器和算术逻辑单元、数字信号处理器、微计算机、可编程逻辑控制器、现场可编程门阵列、可编程逻辑阵列、微处理器或任何其它设备或设备的组合，其被配置为以定义的方式响应并执行指令以实现期望的结果。在一个示例中，处理器或计算机包括或连接到存储指令或软件的一个或多个存储器，该指令或软件由该处理器或计算机执行。由处理器或计算机实现的硬件组件可以执行比如操作系统(OS)和在OS上运行的一个或多个软件应用程序的指令或软件，以执行本申请中所描述的操作。响应于指令或软件的执行，硬件组件还可以访问、操纵、处理、创建和存储数据。为了简单起见，在本申请中描述的示例的描述中可以使用单个术语“处理器”或“计算机”，但是在其他示例中，可以使用多个处理器或计算机，或者处理器或计算机可以包括多个处理元件、或多种类型的处理元件、或两者兼而有之。例如，单个硬件组件或者两个或多个硬件组件可以由单个处理器、或两个或更多个处理器、或处理器和控制器来实现。一个或多个硬件组件可以由一个或多个处理器、或处理器和控制器实现，并且一个或多个其他硬件组件可以由一个或多个其他处理器、或另一个处理器和另一个控制器实现。一个或多个处理器、或处理器和控制器可以实现单个硬件组件、或两个或更多个硬件组件。硬件组件可以具有不同处理配置中的任何一个或多个，其示例包括单个处理器、独立处理器、并行处理器、单指令单数据(SISD)多处理、单指令多数据(SIMD)多处理、多指令单数据(MISD)多处理和多指令多数据(MIMD)多处理。

图1所示的执行本申请中所描述的操作的方法由计算硬件来执行，例如由一个或多个处理器或计算机来执行，实现为如上述的执行指令或软件以执行本申请中所描述的由该方法执行的操作。例如，单个操作或两个或更多个操作可以由单个处理器、或两个或更多个处理器、或处理器和控制器执行。一个或多个操作可以由一个或多个处理器、或处理器和控制器执行，并且一个或多个其他操作可以由一个或多个其他处理器、或另一个处理器和另一个控制器执行。一个或多个处理器、或处理器和控制器可以执行单个操作、或两个或更多个操作。

用于控制计算硬件(例如一个或多个处理器或计算机)来实现硬件组件并执行如上所述的方法的指令或软件可以被写为计算机程序、代码段、指令或其任何组合，用于单独地或共同地指示或配置一个或多个处理器或计算机以作为机器或专用计算机操作，以执行由如上所述的硬件组件和方法执行的操作。在一个示例中，指令或软件包括由一个或多个处理器或计算机直接执行的机器代码，比如由编译器生成的机器代码。在另一示例中，指令或软件包括由使用解释器的一个或多个处理器或计算机执行的更高级代码。可以基于附图中所示的框图和流程图以及说明书中的对应描述，使用任何编程语言来写入指令或软件，附图中所示的框图和流程图以及说明书中的对应描述公开了用于执行由如上所述的硬件组件和方法执行的操作的算法。

用于控制计算硬件(例如一个或多个处理器或计算机)以实现硬件组件和执行如上所述的方法的指令或软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构，可以被记录、存储或固定在一个或多个非暂态计算机可读存储介质中或上。非暂态计算机可读存储介质的示例包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪速存储器、CD-ROM、CD-R、CD+R、CD-RW、CD+RW、DVD-ROM、DVD-R、DVD+R、DVD-RW、DVD+RW、DVD-RAM、BD-ROM、BD-R、BD-R LTH、BD-RE、磁带、软盘、磁光数据存储设备、光学数据存储设备、硬盘、固态磁盘以及被配置为以非暂态方式存储指令或软件以及任何相关联数据、数据文件和数据结构的任何其他设备，并向一个或多个处理器或计算机提供指令或软件以及任何相关联数据、数据文件和数据结构，使得一个或多个处理器或计算机能够执行指令。在一个示例中，指令或软件以及任何相关联数据、数据文件和数据结构分布在网络耦合的计算机系统上，使得指令和软件以及任何相关联数据、数据文件和数据结构由一个或多个处理器或计算机以分布式方式存储、访问和执行。

虽然本公开包括具示例，但是在理解本申请的公开之后将显而易见的是，在不脱离权利要求及其等同物的精神和范围的情况下，可以在这些示例中对形式和细节进行各种改变。这里描述的示例仅在描述性意义上被考虑，而不是为了限制的目的。每个示例中的特征或方面的描述被认为适用于其他示例中的类似特征或方面。如果所描述的技术以不同的顺序执行、和/或如果所描述的系统、架构、设备或电路中的组件以不同的方式组合、和/或由其他组件或其等同物替代或补充，则可以实现合适的结果。因此，本公开的范围不是由详细描述定义，而是由权利要求及其等同物定义，并且权利要求及其等同物的范围内的所有变化将被解释为包括在本公开中。

Claims

1.一种操作车辆控制单元(VCU)的方法，所述方法包括：

基于输入信息计算车辆的速度变化；

基于所计算的速度变化预测车辆的平均速度；

基于所预测的平均速度生成第一速度曲线；以及

通过将速度噪声信息应用于第一速度曲线来生成第二速度曲线。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述计算包括基于与每个点相关联的各自的输入信息来计算与车辆的路径上的每个点对应的速度变化。

3.如权利要求1所述的方法，其中，输入信息包括天气信息、交通流信息或道路类型信息中的任何一种或任何组合。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述预测包括基于与每个点对应的速度变化和每个点的参考速度来预测车辆的路径上的每个点处的车辆的平均速度。

5.如权利要求1所述的方法，其中，生成第一速度曲线包括基于针对车辆的路径上的每个点预测的平均速度来生成第一速度曲线。

6.如权利要求1所述的方法，还包括：

基于第二速度曲线预测将由车辆使用的功率的量。

7.如权利要求1所述的方法，还包括：

基于第二速度曲线预测要传递到车辆的动力系统的功率的量；以及

基于太阳辐射信息或周围温度信息中的任一者或两者来预测将由车辆的空调系统使用的功率的量。

8.如权利要求1所述的方法，还包括：

基于将由车辆使用的预测的功率的量以及车辆的电池的当前状态信息或车辆的当前燃油量中的任一者或两者，来确定车辆的驾驶范围。

9.如权利要求8所述的方法，其中确定包括：

基于将由车辆使用的预测的功率的量来预测目的地处的电池的状态信息或燃油量中的任一者或两者；以及

基于所预测的状态信息或预测燃油量中的任一者或两者来确定车辆是否能够到达目的地。

10.如权利要求1所述的方法，还包括：

基于第二速度曲线生成与车辆的驾驶有关的指导信息；以及

将指导信息向车辆的用户输出。

11.如权利要求10所述的方法，其中，生成指导信息包括：

将从第二速度曲线确定的预测平均速度与从车辆的驾驶历史信息确定的目标速度进行比较；以及

基于比较的结果生成指导信息。

12.如权利要求10所述的方法，其中，生成指导信息包括：

识别第二速度曲线中满足预定标准的速度区段；以及

生成与在所识别的速度区段对应的路径上的驾驶相关的指导信息。

13.一种车辆控制单元(VCU)，包括：

处理器，被配置为

基于输入信息计算车辆的速度变化，

基于所计算的速度变化来预测车辆的平均速度，

基于所预测的平均速度生成第一速度曲线，以及

14.如权利要求13所述的VCU，其中，处理器被配置为基于与每个点相关联的输入信息来计算与车辆的路径上的每个点对应的速度变化。

15.如权利要求13所述的VCU，其中，输入信息包括天气信息、交通流信息或道路类型信息中的任何一种或任何组合。

16.如权利要求13所述的VCU，其中，处理器被配置为基于与每个点对应的速度变化和每个点的参考速度来预测车辆的路径上的每个点处的车辆的平均速度。

17.如权利要求13所述的VCU，其中，处理器被配置为基于针对车辆的路径上的每个点预测的平均速度来生成第一速度曲线。

18.如权利要求13所述的VCU，其中，处理器被配置为基于第二速度曲线预测将由车辆使用的功率的量。

19.如权利要求13所述的VCU，其中，处理器被配置为基于第二速度曲线预测要传递到车辆的动力系统的功率的量，以及基于太阳辐射信息或周围温度信息中的任一者或两者来预测将由车辆的空调系统使用的功率的量。

20.如权利要求13所述的VCU，其中，处理器被配置为基于将由车辆使用的预测的功率的量以及车辆的电池的当前状态信息或车辆的当前燃油量中的任一者或两者，来确定车辆的驾驶范围。

21.如权利要求20所述的VCU，其中，处理器被配置为基于将由车辆使用的预测功率的量来预测目的地处的电池的状态信息或燃油量中的任一者或两者，以及基于所预测的状态信息或预测燃油量中的任一者或两者来确定车辆是否能够到达目的地。

22.如权利要求13所述的VCU，其中，处理器被配置为基于第二速度曲线生成与车辆的驾驶有关的指导信息，以及将指导信息向车辆的用户输出。

23.如权利要求22所述的VCU，其中，处理器被配置为将从第二速度曲线确定的预测平均速度与从车辆的驾驶历史信息确定的目标速度进行比较，以及基于比较结果生成指导信息。

24.如权利要求22所述的VCU，其中，处理器被配置为识别第二速度曲线中满足预定标准的速度区段，以及生成与在所识别的速度区段对应的路径上的驾驶相关的指导信息。