CN109923566B - 用于确定机动车辆速度曲线的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于在开始点和到达点之间的路线上确定机动车辆的速度曲线的方法。所述方法包括限定路线的一系列特征点的步骤（E3），所述系列特征点的特征在于车辆的停止或车辆速度的降低，所述系列特征点将路线分成一系列部分；对于路线的每个部分，通过其中最终速度分别不是固定的和是固定的第一算法和第二算法的结合生成速度和/或转矩指令的步骤（E5），由此通过使建模车辆驾驶的方程组的哈密顿量最小化来优化车辆的速度曲线；以及提供在路线的每个部分上所生成的指令以便优化车辆的驾驶直至到达点的步骤（E6）。

Description

用于确定机动车辆速度曲线的方法
技术领域
本发明涉及机动车辆领域，并且更具体地涉及用于管理机动车辆的驾驶以便优化其能量消耗的方法和设备。
背景技术
如已知的，现今的机动车辆包括驾驶辅助模块，用于通知驾驶员关于推荐的档位变换以及关于路线过程中的有效速度限制。因此，已知优化档位变换以便减少车辆的燃料消耗或电能消耗，用于更少污染的且更便宜的驾驶。
在一种已知的解决方案中，实时确定车辆的燃料消耗或电能消耗，以便以信息消息的形式通知其驾驶员。这些消息直接通知驾驶员关于消耗的值，或者向他提供允许他调整其驾驶的指示，例如通过告诉他减速到某授权的速度限制以下或者变换档位。可以利用关于路线上的驾驶条件中的预测变化的信息，以便通知或警告驾驶员，但不计算车辆的速度曲线的优化。因此，这种解决方案不允许预先限定实际上最优的消耗，这显示出主要缺点。
在另一种已知的解决方案中，基于预先在实验室中实施的计算，对所考虑的路线遵循预先建立的速度曲线。这种计算可能证明是特别冗长或甚至是复杂的，这不允许它们用能力是有限的车载计算机实时地执行。另外，使用预定的速度曲线不允许适应在路线过程中检测到的事件的发生，在这些事件出现时需要重新计算新的速度曲线。
现有的解决方案不允许确定允许对于经计划的路线使车辆的能量消耗最小化的精确速度曲线。因此，需要一种解决方案，该解决方案使得可以实时计算要被推荐用于基于预定路线使车辆的能量消耗最小化的速度曲线。
发明内容
本发明的目标是通过提出一种简单、可靠且有效的解决方案来至少部分地克服这些缺点，该解决方案用于基于预定路线或基于在车辆的驾驶期间发生的事件而计算并且向机动车辆的驾驶员提供优化的速度曲线。
首先，本发明涉及一种用于在开始点和到达点之间的路线上确定机动车辆的速度曲线的方法，所述方法的特征在于，其包括以下步骤：
l 在步骤E3中限定路线的一系列特征点P(0),…,P(N)，其特征在于车辆的停止或车辆速度的降低，所述系列特征点将路线分成一系列部分，
l 对于路线的每个部分，在步骤E5中通过使建模车辆驾驶的方程组的哈密顿量（包含关于待优化的标准以及关于系统的动力学及其约束的信息）最小化而生成优化车辆速度曲线以使能量消耗最小化的速度和/或转矩指令，如下：
- 在点P(i)和点P(k)之间应用第一算法PMP1，其中，车辆在点P(k)处的最终速度不固定，称为“具有自由的最终速度”，并且在点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2，其中，车辆在点P(k)处的最终速度是固定的，称为“具有固定的最终速度”，i是自然数且k是大于或等于1的自然数，
- 在步骤E10中，从开始点P(i = 0，其中k = 1)开始，在步骤E11中，首先在点P(i)和P(k)之间应用第一算法PMP1，其中，车辆在点P(k)处的最终速度不固定，然后，在步骤E12中检验在点P(k)处如此计算的速度是否满足在该点处的预定速度约束C(k)，
- 如果不是，则转到下面描述的步骤E15，
- 如果是，则在步骤E13中，k的值增加一个单位，并且在步骤E14中，检验是否k =N，
- 如果在步骤E14中存在否定结果，则返回到步骤E11以便在i = 0和k之间应用第一算法PMP1，然后重新开始步骤E12至E14，
- 如果步骤E14是肯定的，则转到下面描述的步骤E15，
- 因此，对于与路线的各个点P(k)相对应的k的各种值执行步骤E11至E14，直到k= N或者在点P(k)中的一个处不满足速度约束，
- 从点P(i)开始（通过应用第一算法PMP1，因此存在满足从C(i)到C(k)的约束的k-i个点），通过在所述点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2来检验这些点是否也满足约束，其中，车辆在点P(k)处的最终速度是固定的，通过从点P(k)开始以递减顺序测试它们，这与先前的循环相反，在先前的循环中，从P(i)点开始以递增顺序测试它们，
- 在步骤E15中，对于k的当前值，在所述点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2，并且然后在步骤E16中检验k是否等于i+1，
- 如果是，则P(i)和P(k)是两个连续点，且然后转到下面描述的步骤E19，
- 如果不是，则在步骤E17中，检验对于i+1和k-1（包括）之间的点n是否满足每个速度约束C(n)，
- 如果是，则转到下面描述的步骤E19，
- 如果不是，则在步骤E18中将k的值减小1个单位，且然后在步骤E15处重新开始，
- 在步骤E19中，检验是否k = N，
- 如果不是，则在步骤E20中，使i等于当前k并且使k等于i+1，且然后在步骤E11中用这些新值重新开始该方法，并且将k设置为i的下一个点，
- 如果是，则在步骤E21中，该方法结束，所应用的最后算法PMP2限定车辆在所述路线上的速度曲线，
l 在步骤E6中，提供在路线的每个部分上生成的指令，以便优化车辆的驾驶直至到达点。
因此，根据本发明的方法使得可以以简单且快速的方式在路线的部分上提供优化的速度曲线，从而减少车辆的燃料消耗和/或电力消耗。作为自然的结果，观察到由驾驶员遵循该优化的速度曲线提供了更好的安全性（速度被过滤并且平均速度通常被降低）和预定到达时间的更好的保证，这会使得可以改善交通流量而同时消耗更少能源。在点P(i)和点P(k)之间的第一算法PMP1（其中，车辆在点P(k)处的最终速度不固定，称为“具有自由的最终速度”）和在点P(i)和点P(k)之间的第二算法PMP2（其中，车辆在点P(k)处的最终速度是固定的，称为“具有固定的最终速度”）的结合允许较少地约束速度曲线，因为该曲线由此可以在一些部分中是“使自由的”，并且因此对于消耗标准来说，与总是将速度曲线约束在所施加的值（由算法PMP2“固定的”）相比是更优化的。只具有第二算法PMP2的该第二种方法是更直接的（先验地具有较少的迭代），由此保证遵循所有的速度限制，但是在最终消耗上不是最优的。
优选地，该方法还包括确定到达点以确定路线的预备步骤。
有利地，在限定路线的一系列特征点的步骤之前，该方法包括检测在路线上发生的事件的步骤。因此，当在路线上发生事件时，可以调整车辆消耗的优化。
根据本发明的一方面，所生成的指令包括至少一个信息，并且车辆的驾驶是由车辆驾驶员基于所述至少一个信息管理的，这种管理易于在车辆中实施。
根据本发明的另一方面，车辆驾驶管理是至少部分自动化的，从而使其容易。
车辆驾驶管理可例如包括（热燃烧和/或电动）车辆的一个或多个发动机的运行参数的管理。
本发明还涉及一种用于管理机动车辆在开始点和到达点之间的路线上的驾驶的电子控制单元，所述电子控制单元的特征在于其配置成用于：
l 在步骤E3中限定路线的一系列特征点P(0),…,P(N)，其特征在于车辆的停止或车辆速度的降低，所述系列特征点将路线分成一系列部分，
l 对于路线的每个部分，在步骤E5中通过使建模车辆驾驶的方程组的哈密顿量最小化而生成优化车辆速度曲线以使能量消耗最小化的速度和/或转矩指令，如下：
- 在点P(i)和点P(k)之间应用第一算法PMP1，其中，车辆在点P(k)处的最终速度不固定，称为“具有自由的最终速度”，并且在点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2，其中，车辆在点P(k)处的最终速度是固定的，称为“具有固定的最终速度”，i是自然数且k是大于或等于1的自然数，
- 在步骤E10中，从开始点P(i = 0，其中k = 1)开始，在步骤E11中，首先在点P(i)和P(k)之间应用第一算法PMP1，其中，车辆在点P(k)处的最终速度不固定，然后，在步骤E12中检验在点P(k)处如此计算的速度是否满足在该点处的预定速度约束C(k)，
- 如果不是，则转到下面描述的步骤E15，
- 如果是，则在步骤E13中，k的值增加一个单位，并且在步骤E14中，检验是否k =N，
- 如果在步骤E14中存在否定结果，则返回到步骤E11以便在i = 0和k之间应用第一算法PMP1，然后重新开始步骤E12至E14，
- 如果步骤E14是肯定的，则转到下面描述的步骤E15，
- 因此，对于与路线的各个点P(k)相对应的k的各种值执行步骤E11至E14，直到k= N或者在点P(k)中的一个处不满足速度约束，
- 从点P(i)开始（通过应用第一算法PMP1，因此存在满足从C(i)到C(k)的约束的k-i个点），通过在所述点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2来检验这些点是否也满足约束，其中，车辆在点P(k)处的最终速度是固定的，通过从点P(k)开始以递减顺序测试它们，这与先前的循环相反，在先前的循环中，从P(i)点开始以递增顺序测试它们，
- 在步骤E15中，对于k的当前值，在所述点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2，并且然后在步骤E16中检验k是否等于i+1，
- 如果是，则P(i)和P(k)是两个连续点，且然后转到下面描述的步骤E19，
- 如果不是，则在步骤E17中，检验对于i+1和k-1（包括）之间的点n是否满足每个速度约束C(n)，
- 如果是，则转到下面描述的步骤E19，
- 如果不是，则在步骤E18中将k的值减小1个单位，且然后在步骤E15处重新开始，
- 在步骤E19中，检验是否k = N，
- 如果不是，则在步骤E20中，使i等于当前k并且使k等于i+1，且然后在步骤E11中用这些新值重新开始该方法，并且将k设置为i的下一个点，
- 如果是，则在步骤E21中，该方法结束，所应用的最后算法PMP2限定车辆在所述路线上的速度曲线，
l 在步骤E6中，提供在路线的每个部分上生成的指令，以便优化车辆的驾驶直至到达点。
根据本发明的一方面，电子控制单元配置成用于确定到达点。
有利地，电子控制单元配置成用于检测在路线上发生的事件。
根据本发明的一个特征，所生成的指令包括至少一个信息，所述电子控制单元配置成用于发送所述信息使得其被显示以使驾驶员注意，使得驾驶员基于所显示的信息调整其车辆驾驶。
根据本发明的另一特征，电子控制单元配置成用于控制车辆发动机的运行参数中的至少一些，以便调整其驾驶。
最后，本发明涉及一种包括如上所述的电子控制单元的机动车辆。
附图说明
本发明的其它特征和优点将从参考附图所给出的以下描述而变得明显，附图是作为非限制性示例给出的并且其中给予相同物体相同的附图标记。
- 图1示意性地示出了根据本发明的电子控制单元的一个实施例。
- 图2示意性地示出了根据本发明的方法的一个实施例。
- 图3是根据本发明的方法的第一示例性应用。
- 图4是根据本发明的方法的第二示例性应用。
- 图5示意性地示出了分成多个部分的机动车辆的路线。
具体实施方式
根据本发明的发动机控制单元将要安装在机动车辆中。术语“机动车辆”应理解为由至少一个内燃机或至少一个电动发动机或至少一个燃气涡轮机推进的公路车辆，诸如例如：汽车、厢式货车、卡车等。
图1示意性地示出了根据本发明的电子控制单元1的一个实施例。
为了收集用于管理优化的速度曲线的计算所需的信息，电子控制单元1连接至车辆的各种模块。
因此，如图1所示，电子控制单元1连接至速度测量模块2、路线确定模块3和（可选地）事件检测模块4。不言而喻，在另一个实施例中，电子控制单元1可以连接至多个这些模块2、3、4中的每一个或者连接至其它模块或设备（未示出）。
称为里程表的速度测量模块2包括用于测量车辆速度的传感器，其实时地向电子控制单元1提供车辆的速度。这种模块本身是已知的并且在此将不再进一步描述。
路线确定模块3配置成用于确定在开始点和到达点之间的车辆路线，其例如由驾驶员提供或者由电子控制单元1确定，并且用于预测该路线的参数。
为此，路线确定模块3包括位置子模块和预测子模块（其未示出）。
位置子模块可以是GNSS（全球导航卫星系统）类型，例如GPS。
预测子模块配置成用于预测该路线的参数。该子模块可以采用本领域技术人员已知的“电子地平线”（“eHorizon”）子模块的形式，其联接至位置子模块并且使得可以预测由该系统在所计划的路线上能够预测的信息和事件。由于这些子模块本身是已知的，因此此处将不再进一步描述。
事件检测模块4使得可以以本身已知的方式检测在路线过程中出现的事件，例如障碍物，减速等。
电子控制单元1配置成用于确定沿着由路线确定模块3确定的路线优化的速度曲线，以便减少燃料消耗（在具有热燃烧发动机的车辆或混合动力车辆的情况下）和/或一个或多个电能存储电池的能量水平（在具有电动发动机的车辆或混合动力车辆的情况下）。可替代地，还可以设想在混合动力车辆的情况下优化热燃烧发动机和电动发动机的转矩之间的分配，或者路线的行进时间。待优化的参数可以是静态的（也就是说无论经确定的路线如何总是相同的）或者是动态的（也就是说从一条路线到另一条路线是不同的，或者在经确定的路线的过程中变化）。
为此，电子控制单元1首先配置成用于确定车辆将要行驶的路线的开始点和到达点。
然后，电子控制单元1配置成用于限定由路线确定模块3确定的路线的一系列特征点。可替代地，可以由路线确定模块3确定该系列特征点，并且在这种情况下，电子控制单元1配置成用于从路线确定模块3接收所述系列。
与路线相关联的这一系列特征点使得可以将路线分成一系列部分。路线的特征点优选地表征车辆可能停止或在很大程度上减速（例如，低于30km/h或超过速度的50％）的路线的已知位置。作为非限制性的示例，这些特征点可以例如是环形交叉路口，十字路口，减速带，速度限制的变化等，用于静态可预测数据。
电子控制单元1还配置成用于检测在路线上发生的可预测事件，诸如例如交通的减慢，事故，交通灯从绿色变为红色或反之亦然，道路工程，天气限制等，用于动态可预测数据。
电子控制单元1另外配置成用于对于其已限定的系列的每个部分生成用于车辆速度曲线的指令以及用于控制车辆的一个或多个发动机、优化先前确定的一组参数的指令。换句话说，每个指令使得可以在相关联的路线部分上（直到到达点）控制车辆的发动机。
该指令是基于多个施加的约束（即条件）生成的，这些约束至少是车辆在开始点处的位置和速度以及车辆在所确定的路线的到达点处的位置和速度。可以使用其它约束，例如在开始点处测量并且以到达点为目标的电池电荷值，或者路线的行进时间。
通过使建模车辆发动机控制并且包括所确定的参数组的方程组的哈密顿量最小化而从预定的约束生成指令，如下文将描述的。
由电子控制单元1生成的指令可以以各种方式使用，以便控制车辆的运行参数。
例如，所生成的指令可以包括至少一个信息，且然后电子控制单元1配置成用于发送所述信息，使得其被显示以使驾驶员注意，例如在屏幕上或在仪表板上，使得其基于所显示的信息自行调整其车辆驾驶。
电子控制单元1可以优选地配置成用于在车辆的驾驶期间重新计算路线和在对应于车辆的当前位置的开始点和先前或新确定的到达点之间的优化的速度曲线，特别是当可能改变车辆的能量消耗的新事件发生时。
可替代地或额外地，电子控制单元1可以配置成用于自身控制车辆的发动机的至少一些运行参数，以便调整其驾驶。换句话说，电子控制单元1可以自身将所生成的指令应用于发动机，以便在消耗方面优化其驾驶。
现在将参考图2至图5以其实现方式描述本发明。
首先，如图2所示，在步骤E1中，电子控制单元1确定路线的到达点。该到达点可以由车辆的使用者提供，例如经由路线确定模块3，或者由电子控制单元1直接确定。
然后，电子控制单元1在步骤E2中确定开始点。开始点优选地对应于车辆的当前位置。
根据本发明，电子控制单元1配置成用于确定车辆（对于任何类型的车辆）的作为时间的函数的优化的速度曲线。电子控制单元1还可以有利地配置成用于在混合动力车辆的情况下确定热燃烧发动机和电动发动机之间的扭矩的分布（作为时间的函数）。由此，将推导出要显示的推荐速度指令和/或在混合动力车辆的情况下用于车轮和用于发动机控制的扭矩的指令，如下面将要描述的。
在步骤E3中，电子控制单元1然后限定路线的一系列特征点，其特征在于车辆的停止或车辆速度的降低。这些点可以基于取决于路线的配置的障碍物或减速以本身已知的方式确定。可替代地，这些点可以由路线确定模块3提供。
对于路线的每个特征点，在步骤E4中，限定对应于路线的该点处的极限速度的速度约束C。可以基于由预测系统提供的信息重新计算该约束。例如，在由于交通拥堵导致速度降低的情况下，这些约束可能会改变并因此被更新。此外，还可以考虑用于车辆乘客舒适性的加速度方面的一般限制，例如以后处理步骤的形式。
这一系列特征点使得可以将路线分成一系列连续部分，对于每个连续部分，将在步骤E5中生成用于管理车辆驾驶的指令。
这些指令是通过使建模车辆控制并且包括确定的参数组的方程组的哈密顿量最小化来获得的。
这种最小化对应于Pontryagin最大原理（以名称PMP已知）的应用，其本身是已知的，用于优化车辆的控制并因此节省用于车辆的能量。
为了使给定路线的过程中的能量最小化，在该示例中，限定初始条件（约束），其在开始点处为零速度，并且限定目标，其在距离开始点一定距离处的到达点处为所需的最终速度。应注意，当电子控制单元1在车辆移动时实施该方法时，开始点处的速度可以是非零的。还将应注意，在例如到达具有减速的区域（城市区域，收费站，交通繁忙的公告等）的情况下，到达时所需的最终速度可以是非零的。
现在将参考图3至图5说明指令生成的两个优选的但非限制性的示例。
首先参考图5，P(0),…,P(N)表示限定路线部分的N个特征点，P(0)是开始点，P(N)是到达点，并且P(1),...,P(N-1)是路线的中间特征点。
在点P(i)和点P(k)之间应用第一算法PMP1，表示为PMP1(i→k)，其中，车辆在点P(k)处的最终速度不固定（称为“具有自由的最终速度”），并且在点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2，表示为PMP2(i→k)，其中，车辆在点P(k)处的最终速度是固定的（称为“具有固定的最终速度”），i是自然数，k是大于或等于1的自然数。初始位置和最终位置将总是分别地固定为假定已知的车辆的当前位置和到达点的位置。
一般的PMP方法是基于以偏微分方程的形式求解最优性条件，该偏微分方程应用于称为哈密顿量（“H”）的特定函数，其包含关于待优化的标准以及系统的动力学及其约束的信息。在一个可能的示例性实施方式中，取决于问题的复杂性，该解决方案可以解析地或数值地执行，如下所述。
表示车辆动力学系统的简化基本状态方程例如是（根据动力学基本原理，并且具有对于本领域技术人员是常规的符号）：
（位置梯度=速度）
，（速度梯度=存在的力的和）
其中，是道路坡度的倾斜度，F是要计算的施加力，m是车辆的质量，且/>是重力常数（/> = 9.81 m/s2）。
为了限定Hamilton函数，首先以拉格朗日的形式限定对应于所施加力的能量F²的项L（本身已知）：
其中，等于时间项上的加权系数。
也引入与基本状态方程相关联的附加状态，在这种情况下记为 λ1 和λ2，其表示物理系统的动力学行为的条件，并且其将允许完全地解决优化问题。
哈密顿函数变为：
哈密顿量的4个主要最优性方程将是：
，这使得可以计算第一个附加状态λ1，
，这使得可以计算第二附加状态λ2，
，这使得可以计算最佳控制F，和
，
其中，T是从该等式计算的最终时间（即路线的持续时间）的值，也以便优化“时间”参数。
如下所示，在一个可能的示例性实施方式中，“具有自由的最终速度”的方法PMP1的特征在于特定的附加最优性等式：
，
其中，T是最终时间的值，该等式使得可以计算在该特定优化中获得的最终速度。
在这种情况下，因此获得了用于5个未知变量的由5个上述最优性方程形成的系统：3个函数（取决于时间）（λ1，λ2，F），加上最终时间T，加上最终速度v(T)，其将可以解析地或数值地解决。
“具有固定的最终速度”的方法PMP2的特征在于上述前4个最优性条件，其中，最终速度v(T)是固定的并且等于v f ，使得可以直接求解3个未知函数（λ1，λ2，和F）和最终时间T。
这两种方法PMP1和PMP2将如下所述地组合。
第一示例（图3）：
从其中k = 1的开始点P（i = 0）开始（步骤E10），首先在P(i)和P(k)之间应用算法PMP1（步骤E11），并且随后检验在点P(k)处如此计算的速度是否满足在该点处的预定速度约束C(k)（步骤E12）。
如果不是，则转到下面描述的步骤E15。
如果是，则将k的值增加一个单位（步骤E13），并检验是否k = N（步骤E14）。
如果在步骤E14中存在否定结果，则返回到步骤E11以便在i = 0和k之间应用算法PMP1，然后重新开始步骤E12到E14。
如果步骤E14是肯定的，则转到步骤E15。
因此，对于k的各种值（即，路线的各个点P(k)）执行步骤E11至E14，直到k = N或者在点P(k)中的一个处不满足速度约束。
因此，从点P(i)开始，通过应用具有自由的最终速度（PMP1）的PMP算法，因此存在满足从C(i)到C(k)的约束的k-i个点；现在的目的是通过应用具有固定的最终速度（PMP2）的PMP算法来检验这些点是否也满足约束。为此，与从点P(i)以递增顺序测试它们的先前的循环相反，在这种情况下，它们从点P(k)开始以递减顺序进行测试。
在步骤E15中，在i和k之间对k的当前值应用PMP2，然后检验k是否等于i+1（步骤E16）。
如果是，这意味着P(i)和P(k)是两个连续点，因此没有中间约束，且因此必须遵守约束，因为只有开始点和到达点的约束是用作用于仿真的参数；然后转到步骤E19。
如果不是，则在步骤E17中检验对于i+1和k-1（包括）之间的点n是否满足每个速度约束C(n)。
如果是，转到步骤E19。
如果不是，则将k的值减小1个单位（步骤E18），且然后在步骤E15处重新开始，等。
应当注意，由PMP2提供的路线可以在此阶段保存，因为由此优选地为每个部分i->k保留行程，以便最终具有从P(0)到P(N)的完整行程。
在步骤E19中，检验是否k = N.
如果不是，则使i等于当前k并且使k等于i+1（步骤E20），且然后在步骤E11中用这些新值重新开始该方法。步骤E20的思想是使用前一循环的到达点P(k)作为用于下一循环的开始点P(i)。然后对于测试的剩余部分，将k设置为i的下一个点。
如果是，则方法结束（E21），所应用的最后的算法PMP2限定车辆在路线上的速度曲线，也就是说在路线的一系列部分上分别应用于发动机的一系列指令。
该第一示例使得可以有利地同时使用PMP1和PMP2来限定优化的速度曲线。
第二示例（图4）：
限定预定速度约束C(k)的列表（k在1和N之间），且然后首先设置k = 1且i = 1（步骤E30），且然后在步骤E31中在开始点P(0)和到达点P(N)之间应用PMP2。
然后检验是否遵守当前点k处的速度约束C(k)（步骤E32）。
如果不是，则转到步骤E34。
如果是，则从约束列表中移除约束C(k)（步骤E33），且然后转到步骤E34。
在步骤E34中，将k的值增加一个单位，且然后转入步骤E35，其中检验k是否严格大于N。
如果不是，则在步骤E32以k的当前值重新开始该方法。
如果是，则转到步骤E36，其中限定新的约束列表D(k)（k是1和N之间的自然数），仅包括在步骤E32中未被遵守的速度约束，按照系列中特征点的顺序。
然后设置k = 1（步骤E37），并且在步骤E38中，在开始点P(0)和对应于新约束列表中的所检验约束（在步骤E37的第一实施时的第一约束）的点P(j)之间应用PMP2，然后，在步骤E39中，在所述点P(j)和到达点P(N)之间应用PMP2。
然后在步骤E40中检验是否遵守速度约束D(k)。该循环的思想是从k = 1开始并测试从开始点至到达的旅程中列表{D(k)}的所有点，经过列表{D(k)}中的单个中间点D（j）。如果点D(k)是遵守的，那么它在旅程的计算中将不会是约束的，且因此它从约束点列表{D(k)}中被移除。应注意，对于点k = j，遵守速度限制，因为强加了经过D（j）。
如果不遵守速度约束D(k)，则转到步骤E42。
如果遵守，则在步骤E41中从新的约束列表中移除对应于点P(k)的约束D(k)，且然后转到步骤E42。
在步骤E42中，将k的值增加一个单位，且然后在步骤E43中检验k是否严格大于N。
如果不是，重新开始步骤E40。
如果是，则将j的值增加一个单位（步骤E44），然后检验j是否严格大于N（步骤E45）。
如果不是，则转到步骤E37。
如果是，则在步骤E46中，在开始点P(0)和到达点P(N)之间应用算法PMP2，经过新约束列表D(k)中的所有剩余点P(k)以便限定速度曲线，也就是说在路线的一系列部分上分别应用于发动机的一系列指令。
一旦由电子控制单元1生成指令，则在步骤E6中，在由车辆行进的路线的相应部分上提供每个指令，直到达到在步骤E1中确定的到达点。
在实施例中，每个生成的指令包括由电子控制单元1在屏幕上或仪表板上显示以使驾驶员注意的一个或多个信息。在这种情况下，驾驶员基于所显示的信息控制其速度，以便调整其驾驶并优化车辆的能量使用。
在另一个实施例中，车辆发动机的运行参数的管理至少是部分地自动化的，也就是说电子控制单元1管理发动机的全部或一些运行参数，以便在路线的每个部分上调整车辆的运行。
在路线期间，电子控制单元1能够在步骤E7中的任何时刻检测新事件，诸如例如驾驶员不遵守所生成的指令、红色交通灯、事故、障碍物（假设所述障碍物被检测地足够及时能够执行新的相关联的速度曲线的计算）等。
在这种情况下，如果事件影响到达点，则电子控制单元1可以重新限定新的到达点，且然后基于相同的参数组或新的参数组重新限定驾驶管理指令，如以上所述的，以便再次且实时地优化车辆能量的使用。
因此，根据本发明的方法使得可以基于适当的约束在路线的各个部分上有效地确定用于车辆的优化速度曲线。
最后，清楚的是，本发明不限于上述实施例，并且对本领域技术人员可获得的变型是开放的。

Claims (11)

1.一种用于在开始点和到达点之间的路线上确定机动车辆的速度曲线的方法，所述方法的特征在于，其包括以下步骤：
在步骤E3中限定路线的一系列特征点P(0),…,P(N)，所述系列特征点由车辆的停止或车辆速度的降低表征，所述系列特征点将路线分成一系列部分，
对于路线的每个部分，在步骤E5中通过使建模车辆驾驶的方程组的哈密顿量最小化而生成优化车辆速度曲线以使能量消耗最小化的速度和/或转矩指令，如下：
-在点P(i)和点P(k)之间应用第一算法PMP1，其中，车辆在点P(k)处的最终速度不固定，称为“具有自由的最终速度”，并且在点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2，其中，车辆在点P(k)处的最终速度是固定的，称为“具有固定的最终速度”，i是自然数且k是大于或等于1的自然数，
-在步骤E10中，从开始点P(i＝0，其中k＝1)开始，首先在步骤E11中在点P(i)和P(k)之间应用第一算法PMP1，其中，车辆在点P(k)处的最终速度不固定，然后，在步骤E12中检验在点P(k)处如此计算的速度是否满足在该点处的预定速度约束C(k)，
-如果不是，则转到下面描述的步骤E15，
-如果是，则在步骤E13中，k的值增加一个单位，并且在步骤E14中，检验是否k＝N，
-如果在步骤E14中存在否定结果，则返回到步骤E11以便在i＝0和k之间应用第一算法PMP1，然后重新开始步骤E12至E14，
-如果步骤E14是肯定的，则转到下面描述的步骤E15，
-因此，对于与路线的各个点P(k)相对应的k的各种值执行步骤E11至E14，直到k＝N或者在点P(k)中的一个处不满足速度约束，
-从点P(i)开始——通过应用第一算法PMP1，因此存在满足从C(i)到C(k)的约束的k-i个点——通过在所述点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2来检验这些点是否也满足约束，其中，车辆在点P(k)处的最终速度是固定的，通过从点P(k)开始以递减顺序测试它们，这与先前的循环相反，在先前的循环中，从P(i)点开始以递增顺序测试它们，
-在步骤E15中，对于k的当前值，在所述点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2，并且然后在步骤E16中检验k是否等于i+1，
-如果是，则P(i)和P(k)是两个连续点，且然后转到下面描述的步骤E19，
-如果不是，则在步骤E17中，检验对于在i+1和k-1之间包括端值的点n是否满足每个速度约束C(n)，
-如果是，则转到下面描述的步骤E19，
-如果不是，则在步骤E18中将k的值减小1个单位，且然后在步骤E15处重新开始，
-在步骤E19中，检验是否k＝N，
-如果不是，则在步骤E20中，使i等于当前k并且使k等于i+1，且然后在步骤E11中用这些新值重新开始所述方法，并且将k设置为i的下一个点，
-如果是，则在步骤E21中，所述方法结束，所应用的最后的第二算法PMP2限定车辆在所述路线上的速度曲线，
在步骤E6中，提供在路线的每个部分上生成的指令，以便优化车辆的驾驶直至到达点。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括用于确定所述到达点的预备步骤E1。
3.根据权利要求1或2所述的方法，包括检测在所述路线上发生的事件的步骤E7。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所生成的指令包括至少一个信息，并且所述车辆的驾驶由所述车辆的驾驶员基于所述至少一个信息来管理的。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述车辆的驾驶管理是至少部分地自动化的。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，建模车辆驾驶的方程组的哈密顿量包含关于待优化的标准以及关于系统的动力学及其约束的信息。
7.一种电子控制单元(1)，用于管理机动车辆在开始点和到达点之间的路线上的驾驶，所述电子控制单元(1)的特征在于，其配置成：
在步骤E3中限定路线的一系列特征点P(0),…,P(N)，所述系列特征点由车辆的停止或车辆速度的降低表征，所述系列特征点将路线分成一系列部分，
对于路线的每个部分，在步骤E5中通过使建模车辆驾驶的方程组的哈密顿量最小化而生成优化车辆速度曲线以使能量消耗最小化的速度和/或转矩指令，如下：
-在点P(i)和点P(k)之间应用第一算法PMP1，其中，车辆在点P(k)处的最终速度不固定，称为“具有自由的最终速度”，并且在点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2，其中，车辆在点P(k)处的最终速度是固定的，称为“具有固定的最终速度”，i是自然数且k是大于或等于1的自然数，
-在步骤E10中，从开始点P(i＝0，其中k＝1)开始，首先在步骤E11中在点P(i)和P(k)之间应用第一算法PMP1，其中，车辆在点P(k)处的最终速度不固定，然后，在步骤E12中检验在点P(k)处如此计算的速度是否满足在该点处的预定速度约束C(k)，
-如果不是，则转到下面描述的步骤E15，
-如果是，则在步骤E13中，k的值增加一个单位，并且在步骤E14中，检验是否k＝N，
-如果在步骤E14中存在否定结果，则返回到步骤E11以便在i＝0和k之间应用第一算法PMP1，然后重新开始步骤E12至E14，
-如果步骤E14是肯定的，则转到下面描述的步骤E15，
-因此，对于与路线的各个点P(k)相对应的k的各种值执行步骤E11至E14，直到k＝N或者在点P(k)中的一个处不满足速度约束，
-从点P(i)开始——通过应用第一算法PMP1，因此存在满足从C(i)到C(k)的约束的k-i个点——通过在所述点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2来检验这些点是否也满足约束，其中，车辆在点P(k)处的最终速度是固定的，通过从点P(k)开始以递减顺序测试它们，这与先前的循环相反，在先前的循环中，从P(i)点开始以递增顺序测试它们，
-在步骤E15中，对于k的当前值，在所述点P(i)和点P(k)之间应用第二算法PMP2，并且然后在步骤E16中检验k是否等于i+1，
-如果是，则P(i)和P(k)是两个连续点，且然后转到下面描述的步骤E19，
-如果不是，则在步骤E17中，检验对于在i+1和k-1之间包括端值的点n是否满足每个速度约束C(n)，
-如果是，则转到下面描述的步骤E19，
-如果不是，则在步骤E18中将k的值减小1个单位，且然后在步骤E15处重新开始，
-在步骤E19中，检验是否k＝N，
-如果不是，则在步骤E20中，使i等于当前k并且使k等于i+1，且然后在步骤E11中用这些新值重新开始所述方法，并且将k设置为i的下一个点，
-如果是，则在步骤E21中，所述方法结束，所应用的最后的第二算法PMP2限定车辆在所述路线上的速度曲线，
在步骤E6中，提供在路线的每个部分上生成的指令，以便优化车辆的驾驶直至到达点。
8.根据权利要求7所述的电子控制单元(1)，所述电子控制单元(1)配置成用于确定所述到达点。
9.根据权利要求7或8所述的电子控制单元(1)，所述电子控制单元(1)配置成用于检测在所述路线上发生的事件。
10.根据权利要求7或8所述的电子控制单元(1)，所述电子控制单元(1)配置成用于控制所述车辆的发动机的至少一些运行参数以便调整其驾驶。
11.一种包括根据权利要求7至10中的任一项所述的电子控制单元(1)的机动车辆。
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