CN112693447A - 用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统和方法。一种用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统包括：车辆行驶信息预测装置和速度曲线生成装置；其中，所述车辆行驶信息预测装置包括：导航单元，其配置为设置关于行驶路线和目标行驶时间的信息；3D地图信息提供单元，其配置为搜索由导航单元设置的行驶路线的坡度信息；车辆行驶信息提供单元；其中，速度曲线生成装置包括：车辆能量消耗计算单元，其配置为当车辆沿着设置的行驶路线行驶时，计算车辆当前速度的能量消耗；速度曲线计算单元，其配置为执行动态规划算法来计算基于距离的目标速度曲线。

Description

用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统和方法
技术领域
本发明涉及一种用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统和方法。
背景技术
将来要发布的自动驾驶车辆是指可以在无需驾驶员干预的情况下，识别出车辆和周围环境的状况，完全自动地将车辆从出发地行驶到预定目的地的车辆。
当查看自动驾驶汽车的当前水平时，正在达到半自动驾驶水平，其中应用了各种类型的高级驾驶员辅助系统(ADAS)。在此，ADAS包括：控制车辆以预定速度或驾驶员定义的常规模式行驶的巡航控制技术、在以预设速度行驶时自动调整距前方车辆的距离的高级智能巡航控制(ASCC)、保持行驶车道并防止车道偏离的车道偏离警告系统(LDWS)和车道保持辅助系统(LKAS)等。
以上描述仅仅是为了帮助理解本发明的背景，并不旨在意味着本发明属于那些本领域的技术人员已经知道的相关技术的范围。
发明内容
本发明涉及一种用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统和方法。具体实施方案涉及这样一种用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统和方法：所述系统和方法配置为使得自动驾驶车辆能够基于根据行驶信息和环境计算出的最优速度曲线来行驶，从而提高燃料经济性。
一个目标是考虑到交通环境实时变化并避免与周围动态障碍物碰撞，从而使自动驾驶车辆产生稳定的行驶路线。自动驾驶车辆的另一个目标是在行驶生成的行驶路线时基于速度曲线来优化车辆燃料效率。
因此，本发明的实施方案提供了一种用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统和方法，所述系统和方法提供了目标速度曲线以用于当自动驾驶车辆在预定的持续时间内行驶预设的行驶路线(预定距离)时优化燃料经济性，并提供了目标速度曲线作为行驶预设行驶路线的自动驾驶汽车的目标速度，从而可以提高自动驾驶汽车的燃料效率。
在本发明的一个实施方案中，提供了一种用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统，所述系统包括车辆行驶信息预测装置和所述速度曲线生成装置，所述车辆行驶信息预测装置包括：导航单元，其配置为设置关于行驶路线和目标行驶时间的信息，并将设置的信息提供给速度曲线生成装置；3D地图信息提供单元，其配置为搜索由导航单元设置的行驶路线的坡度信息，并将搜索到的坡度信息提供给速度曲线生成装置；以及车辆行驶信息提供单元，其配置为将车辆的当前速度信息和行驶距离信息提供给速度曲线生成装置；所述速度曲线生成装置包括：车辆能量消耗计算单元，其配置为当自动驾驶车辆沿着设置的行驶路线行驶时，计算车辆当前速度的能量消耗；速度曲线计算单元，其配置为通过基于由车辆行驶信息预测装置和车辆能量消耗计算单元提供的信息执行动态规划算法来计算基于距离的目标速度曲线。
在本发明的另一个实施方案中，提供了一种用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的方法，所述方法包括：利用导航单元设置自动驾驶车辆的行驶路线；3D地图信息提供单元搜索行驶路线中出现的坡度信息；车辆行驶信息提供单元将车辆的当前速度信息和行驶距离信息提供给速度曲线生成装置；当自动驾驶车辆沿着行驶路线行驶时，车辆能量消耗计算单元计算车辆当前速度的能量消耗；通过速度曲线计算单元基于行驶路线、坡度信息、速度信息、行驶距离信息和能量消耗执行动态规划算法，计算行驶路线上的目标速度曲线。
如上所述，通过根据上述一个实施方案的系统和根据上述另一实施方案的方法提供了以下效果。
首先，当自动驾驶车辆沿着从起点到目的地的行驶路线行驶时，可以提供用于使燃料经济性最优的参考速度曲线，从而提供提高燃料效率的效果。
第二，与根据现有的自动巡航控制利用恒定速度曲线行驶相比，可以引导利用根据期望的行驶路线的信息和环境计算出的最优速度曲线行驶，从而提高了燃料经济性。
第三，即使对于非自动驾驶车辆的情况，也可以提供适合于期望行驶路线的信息和环境的最优速度曲线作为行驶指导信息。
第四，当自动驾驶车辆是电动车辆或混合动力车辆时，可以引导利用根据期望的行驶路线的信息和环境计算出的最优速度曲线行驶，从而减少电池电量状态(SOC)的消耗。
第五，当自动驾驶车辆是电动车辆或混合动力车辆时，可以引导利用根据期望的行驶路线的信息和环境计算出的最优速度曲线来行驶，从而提供在发动机和电机之间更有效地分配动力的优点。
附图说明
当结合附图时，通过接下来的详细描述，将更清楚地理解本发明的实施方案的上述和其他目标、特征和其他优点，其中：
图1是示出根据本发明实施方案的用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统的框图；
图2是示出根据本发明实施方案的用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的方法的流程图；
图3是将由根据本发明实施方案的用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统提供的速度曲线与由现有自动巡航控制提供的速度曲线进行比较的示意图；
图4是示出根据本发明实施方案的自动驾驶车辆的速度曲线计算过程的示意图，所述计算过程是按行驶路线的距离划分的每个区段执行的；
图5A是将当自动驾驶车辆利用由根据本发明实施方案的用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统提供的速度曲线来在预定持续时间内行驶预设行驶路线时的车速，与当现有车辆利用现有自动巡航控制提供的速度曲线在预定持续时间内行驶相同的行驶路线时的车速进行比较的示意图；
图5B是将每个车辆以图5A所示的车速行驶之后的车辆的电池电量状态(SOC)消耗进行比较的示意图，其中，自动驾驶车辆利用由根据本发明实施方案的用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统提供的速度曲线来行驶，现有车辆利用由现有自动巡航控制提供的速度曲线来行驶；
图6是示出在根据本发明实施方案的用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的过程中可以利用的交通信息等的示意图；
图7是示出用于通过利用能量消耗和每个路段的加权行驶时间之和来计算目标速度曲线的示例的示意图。
具体实施方式
在下文中，将参照附图来详细地描述本发明的示例性实施方案。在所有附图中，相同的附图标记将表示相同或相似的部件。
图1是示出根据本发明实施方案的用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统的框图，其中，附图标记100表示车辆行驶信息预测装置，附图标记200表示速度曲线生成装置。
车辆行驶信息预测装置100是安装在车辆中的装置，其在行驶之前向速度曲线生成装置200提供关于所需行驶路线的各种类型的信息，并且包括导航单元110、3D地图信息提供单元120、智能交通系统(ITS)信息提供单元130和与自动驾驶相关的车辆行驶信息提供单元140。
导航单元110搜索驾驶员已经输入的从起点到目的地的路线，从而设置车辆的行驶路线，并且同时设置目标行驶时间。此外，导航单元110将关于设置的行驶路线和目标行驶时间的信息发送到速度曲线生成装置200中，并且同时将其发送到3D地图信息提供单元120和ITS信息提供单元130中。
3D地图信息提供单元120搜索从导航单元110发送的行驶路线中存在的基于距离的坡度信息，并将搜索到的坡度信息提供给速度曲线生成装置200。
ITS信息提供单元130搜索从导航单元110发送的行驶路线中存在的交通信号信息、每个路段的车辆拥堵信息(车辆平均速度)、速度限制信息等，并将其提供给速度曲线生成装置200。
车辆行驶信息提供单元140向速度曲线生成装置200提供与前方车辆的距离、行驶路线上的行驶距离、当前速度信息等作为当前车辆的行驶信息。
另一方面，速度曲线生成装置200是安装在车辆中的一种处理器，其基于由如上所述的车辆行驶信息预测装置100提供的各种信息来提供用于在设置的行驶路线中获得最优燃料经济性的速度曲线，并且包括车辆能量消耗计算单元210、速度曲线计算单元220、速度曲线重新计算单元230等。
当车辆沿着设置的行驶路线行驶时，车辆能量消耗计算单元210计算当前速度的能量消耗，并将计算出的能量消耗提供给速度曲线计算单元220。
例如，车辆能量消耗计算单元210计算能量消耗，例如，电动车辆的电池电量状态(SOC)、混合动力车辆的等效燃料消耗、内燃机的燃料消耗等，并将计算出的能量消耗提供给速度曲线计算单元220。
当车辆沿着设置的行驶路线行驶时，速度曲线计算单元220利用由如上所述的车辆行驶信息预测装置100提供的各种类型的信息来执行动态规划算法，从而计算基于距离的目标速度曲线。
在这种情况下，目标速度曲线可以作为用于优化燃料效率的参考速度曲线提供给用于自动驾驶车辆的行驶控制的控制器，因此，自动驾驶车辆以满足参考速度曲线的速度在设置的行驶路线上行驶，从而促进燃料经济性的提高。
此外，即使在非自动驾驶车辆中，也可以提供目标速度曲线作为用于提高期望的行驶路线上的燃料效率的指导信息。
速度曲线重新计算单元230将根据如上所述计算的目标速度曲线的车速与从车辆行驶信息提供单元140提供的车辆的当前速度进行比较，并且在彼此有显著差异的情况下，重新计算目标速度曲线。
在此，将顺序地描述基于上述配置的本发明实施方案的速度曲线计算过程。
图2是示出根据本发明实施方案的用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的方法的流程图。
首先，在S101，确定是否利用安装在车辆中的导航单元110来设置自动驾驶车辆的行驶路线。
例如，驾驶员利用导航单元110设置从起点到目的地的期望的行驶路线。
接着，在步骤S102，将在步骤S101设置的车辆的行驶路线提供给速度曲线生成装置200。
此外，由导航单元110设置的行驶路线和目标行驶时间信息发送到速度曲线生成装置200以及3D地图信息提供单元120和ITS信息提供单元130。
随后，在S103，3D地图信息提供单元120搜索从导航单元110发送的行驶路线中存在的基于距离的坡度信息，并且将关于在步骤S101设置的行驶路线的坡度信息提供给速度曲线生成装置200。
此外，在S104，ITS信息提供单元130搜索从导航单元110发送的行驶路线中存在的交通信号信息、每个路段的车辆拥堵信息(车辆平均速度)、速度限制信息等，从而将搜索到的信息提供给速度曲线生成装置200。
此外，在S105，车辆行驶信息提供单元140将与前方车辆的距离、行驶路线上的行驶距离、当前速度信息等作为当前车辆的行驶信息提供给速度曲线生成装置200。
随后，在S106，当车辆沿着设定的行驶路线行驶时，车辆能量消耗计算单元210计算当前速度的能量消耗，并将计算出的能量消耗提供给速度曲线计算单元220。
例如，对于电动车辆的情况，车辆能量消耗计算单元210计算当前电池SOC消耗，并将计算的当前电池SOC消耗提供给速度曲线计算单元220。
接下来，在S107，速度曲线计算单元220执行动态规划算法，其中，如上所述替换了由车辆行驶信息预测装置100提供的各种类型的信息，从而计算目标速度曲线，所述目标速度曲线是用于在设置的行驶路线上提高燃料效率的最优速度曲线。
更具体地，在动态规划算法中，速度曲线计算单元220将坡度信息、交通信号信息、每个路段的车辆拥堵信息、速度限制信息、行驶距离、能量消耗等代入到设置的行驶路线中，从而计算目标速度曲线，所述目标速度曲线是用于在设置的行驶路线上提高燃料效率的最优速度曲线。
例如，由速度曲线计算单元220执行的动态规划算法通过下面的等式1至4进行。
如以下等式1所示，动态规划算法将根据距离d的车速v(d)定义为状态变量，并且将根据距离d的控制变量u(d)定义为控制变量(d＝1、2、3、……和D)。接下来，动态规划算法的目标是找到最优的根据距离的速度曲线v(d)函数，当车辆从第一次驾驶(d＝1)到达目的地(d＝D)时，v(d)函数满足使必要代价函数J1，D最小的最优代价函数J* 1，D。
[等式1]
Figure BDA0002598130550000071
Figure BDA0002598130550000072
v(0)＝vinitial
v(D)＝vfinal
在等式1中，将车辆的初始速度v(0)和最终速度v(d)分别定义为Vinitial和vfinal，车辆加速度
Figure BDA0002598130550000073
可以基于车辆动力系模型函数表示为
Figure BDA0002598130550000074
控制变量u(d)可以表示为动力源的转矩(对于电动车辆的情况为电机转矩)。
距离d的瞬时代价函数L是根据v(d)和u(d)确定的，并且可以表示为电池能量消耗ΔSOC与每个由w加权的路段所花费的行驶时间Δtime之和，如下面的等式2所示。此外，可以利用SOC变化量的估计值
Figure BDA0002598130550000075
来计算车辆移动从d-1到d的距离时所需的ΔSOC和Δtime。
[等式2]
L(v(d)，u(d))＝ΔSOC+ω·Δtime
Figure BDA0002598130550000076
Figure BDA0002598130550000077
另一方面，Jk，D可以表示为下面的等式3，表示为从距离d＝k到距离d＝D的路线的代价函数。
[等式3]
Figure BDA0002598130550000081
此外，根据动态规划算法，从距离d＝k到距离d＝D的最优代价函数J* k，D可以表示为以下的等式4。
[等式4]
J* k，D(v(k))＝min{L(v(k)，u(k))+J* k+1，D(v(k+1))}
基于以上等式1至4，速度曲线计算单元220可以容易地计算目标速度曲线，所述目标速度曲线是用于在设置的行驶路线上提高燃料经济性的最优速度曲线v(d)。
此外，在利用动态规划算法根据距离d搜索车速v(d)的过程中，车辆的交通信号信息、每个路段的车辆拥堵信息以及速度限制信息被应用为状态变量(车辆速度)的约束条件，利用动态规划只能找到满足这些约束条件的车速曲线。
在此，动态规划算法可以在从速度v(d)变为下一速度v(d+1)时计算每个代价函数，从而搜索最优路线。此时，在搜索下一速度v(d+1)的过程中，可以将速度约束条件应用于下一速度v(d+1)的搜索范围，使得不满足该约束条件的速度在计算最优速度曲线时被排除在外(例如，当以当前速度v(d)搜索下一个速度v(d+1)时，高于最大速度的速度不应用于下一个速度v(d+1)的搜索范围)。
参照图6，可以简单地应用车辆的最大速度或最小速度以应用于动态规划算法，并且可以通过利用每个路段的车辆拥堵信息或车辆的平均速度来指定车辆的速度范围(例如，平均速度+5km/h和平均速度-5km/h)，从而生成车辆的最优速度曲线。对于交通信号信息的情况，根据车辆的速度曲线信息来估算预测的行驶时间，从而限制了在红色交通信号灯时相应位置的速度。作为结果，交通信号信息可以反映在车辆的速度曲线中。
此时，速度曲线计算单元220可以将设置的行驶路线划分为任意变化的多个区段，并且可以利用根据每个划分的区段的当前速度的每个路段的能量消耗和加权的行驶时间之和，计算在预定时间内具有最低燃料消耗的目标速度曲线。
在这种情况下，当将行驶路线划分为多个区段时，每个行驶路线没有均匀地划分而是可以可变地划分，以根据所设置的行驶路线来提供最优的区段。
利用每个路段的能量消耗和加权行驶时间之和来计算目标速度曲线的一个实施方案如下。
参照图7，当计算从点A到点C的最优速度曲线时，从点A到点B的速度可以定义为B-1、B-2、B-3和B-4。然后，排除不满足车速限制的B-4，对B-1、B-2和B-3中的每一个计算瞬时代价函数L。
此外，假设速度从A线性变化为B-1，则可以利用车辆动力传动系模型从速度差中计算所需的车辆转矩，并且可以基于计算出的转矩估算SOC消耗。
假设如图7所示，在点B-1计算出的瞬时代价函数(L＝ΔSOC+ω.Δtime)为0.4791，则将B-1点的代价函数定义为0.4791。以相同的方式，将点B-2和B-3的代价函数分别定义为0.1519和0.1656。
类似地，当计算速度从B-1、B-2和B-3中的每一个变化为C的瞬时代价函数(L＝ΔSOC+ω·Δtime)时，例如，假设从B-1变化为C的代价函数为0.2022，从B-2变化为C的代价函数为0.1605，从B-3变化为C的代价函数为0.1321。在这种情况下，由于代价函数的最小总和为0.2977(0.1656+0.1321)，因此可以看出，当从A点移动到C点时，最优路线是从A点通过B-3点到达C点。
这样，通过动态规划算法将根据距离的速度离散化，并计算每个速度路线的瞬时代价函数(电池消耗和加权的所需行驶时间之和)，从而获得作为解决方案的最优速度曲线。
此外，为了减少动态规划算法的计算负荷并有效地优化目标速度曲线，如图4所示，行驶路线可以划分为可以任意改变的多个区段，并且在设置每个划分的区段的滚动时域(receding horizon)之后，可以利用每个划分的区段来执行目标速度曲线的计算。
更具体地，对每个区段执行目标速度曲线的计算，但是该计算要在车辆到达预测时域(prediction horizon)之前预先执行。
在这种情况下，行驶路线将预定距离(例如，4km)或根据坡度信息和车辆控制器的计算速度确定的距离定义为一个区段，在相应区段中通过动态规划算法得出目标速度曲线的计算要在车辆到达相应区段之前完成。
由于动态规划算法需要大量的计算来计算车辆行驶的整个区域，因此通过将车辆行驶的整个区域划分为如图4所示的多个区段来执行动态规划算法，其中，将区段的整个长度设置为滚动时域，在设置的路段中执行动态规划算法，并且将计算中的最终车速vfinal假设为相应路段中车辆的平均速度。
此外，不是在动态规划算法的计算结果中利用整个滚动时域的结果，而是仅利用预定路段的前部(例如，75％的路段)的速度曲线结果作为预测时域，从而下一个区段开始于预测时域的末尾，而不是上一个区段的滚动时域的末尾。这样做是防止在通过将车辆的最后速度假设为相应路段的平均速度来计算动态规划算法时引起的速度曲线的局部优化现象。
返回参照图2，接下来，将在步骤S107计算出的目标速度曲线提供给驱动控制器300(例如，用于电动车辆的电机控制器、用于混合动力车辆的发动机控制器以及作为电机控制器的上位控制器的混合动力控制器、用于内燃机车辆的发动机控制器)，从而在S108使得自动驾驶车辆能够以根据设置的行驶路线中的目标速度曲线的速度行驶。
例如，驱动控制器300接收目标速度曲线，从而控制自动驾驶车辆以根据行驶路线上的目标速度曲线的速度行驶。
参照图3的示意图，在图3中，将如上所述计算的本发明实施方案的目标速度曲线与通过现有自动巡航控制的速度曲线进行比较，通过现有自动巡航控制的速度曲线显示恒定的速度，而本发明实施方案的目标速度曲线代表适合于行驶路线的信息和环境的速度曲线。结果，与根据现有自动巡航控制以恒定速度曲线行驶相比，通过以本发明实施方案的目标速度曲线行驶可以提供提高燃料经济性的优点。
图5A是将当自动驾驶车辆利用由根据本发明实施方案的用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统提供的速度曲线来在预定持续时间内行驶预设行驶路线时的车速，与当现有车辆利用现有自动巡航控制提供的速度曲线在预定持续时间内行驶相同的行驶路线时的车速进行比较的仿真结果的示意图。
如图5A所示，通过现有的自动巡航控制的速度曲线(实线)示出了恒定的速度，但是本发明的实施方案的目标速度曲线(虚线)示出了根据行驶路线的信息和环境而高度不同的速度曲线。
图5B是比较每个车辆以图5A所示的车速行驶之后的车辆的SOC消耗的示意图，其中，自动驾驶车辆利用由根据本发明实施方案的用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的系统提供的速度曲线来行驶，现有车辆利用由现有自动巡航控制提供的速度曲线来行驶。
如图5B所示，利用根据常规自动巡航控制的速度曲线行驶之后的剩余电池SOC为88.48％，利用本发明实施方案的目标速度曲线行驶之后的剩余电池SOC为88.65％。作为结果，电池SOC消耗可以减少约11％。
[表1]
Figure BDA0002598130550000111
这样，当在设置的行驶路线上行驶时，自动驾驶车辆通过驱动控制器以根据目标速度曲线的速度开始行驶，并且由于目标速度曲线为优化燃料效率的参考速度曲线，所以可以获得提高燃料效率的效果。
参照图2，在S109检查车辆的当前速度是否与目标速度曲线不同。当车辆的当前速度不同于目标速度曲线时，在S110可以进一步进行重新计算目标速度曲线的步骤。
更详细地，当自动驾驶车辆以根据目标速度曲线的速度行驶时，根据驾驶员的干预或车辆的驾驶状态，车速可以变得不同于目标速度曲线，或者当驾驶员通过导航单元等改变目的地信息时，行驶条件、环境等可以改变。在这种情况下，进行重新计算目标速度曲线的步骤。
为此，速度曲线重新计算单元230将由速度曲线计算单元220计算出的目标速度曲线与从车辆行驶信息提供单元140提供的车辆的当前速度相互比较。在彼此之间存在明显差异的情况下，速度曲线计算单元220以与利用动态规划算法计算目标速度曲线相同的方式来计算新的目标速度曲线。
当然，将在步骤S110新计算出的目标速度曲线提供给车辆的驱动控制器，使得自动驾驶车辆继续以根据目标速度曲线的速度行驶，从而与根据现有自动巡航控制的行驶相比提高了燃料经济性。
如上所述，本发明实施方案的用于提供速度曲线的系统和方法提供用于优化自动驾驶车辆的燃料经济性的速度曲线，但是也可以应用于非自动驾驶车辆以计算用于优化燃料效率的速度曲线，然后可以将速度曲线用作燃料经济性驾驶指导。
虽然为了说明目的而描述了本发明的优选实施方案，但本领域的技术人员可以理解的是，可以进行各种修改、添加和替换，而不偏离所附权利要求中公开的本发明的范围和精神。

Claims (20)

1.一种用于车辆的系统，所述系统包括：
车辆行驶信息预测装置；和
速度曲线生成装置；
其中，所述车辆行驶信息预测装置包括：
导航单元，其配置为设置关于行驶路线和目标行驶时间的信息，并将设置的信息提供给速度曲线生成装置；
3D地图信息提供单元，其配置为搜索由导航单元设置的行驶路线的坡度信息，并将搜索到的坡度信息提供给速度曲线生成装置；以及
车辆行驶信息提供单元，其配置为将车辆的当前速度信息和行驶距离信息提供给速度曲线生成装置；
其中，所述速度曲线生成装置包括：
车辆能量消耗计算单元，其配置为当车辆沿着设置的行驶路线行驶时，计算车辆当前速度的能量消耗；以及
速度曲线计算单元，其配置为通过基于由车辆行驶信息预测装置和车辆能量消耗计算单元提供的信息执行动态规划算法来计算基于距离的目标速度曲线。
2.根据权利要求1所述的用于车辆的系统，其中，所述车辆行驶信息预测装置进一步包括智能交通系统信息提供单元，所述智能交通系统信息提供单元配置为搜索交通信号信息、车辆平均速度和由导航单元设置的行驶路线的速度限制信息，并将交通信号信息、车辆平均速度和速度限制信息提供给速度曲线生成装置。
3.根据权利要求1所述的用于车辆的系统，其中，所述速度曲线生成装置进一步包括速度曲线重新计算单元，所述速度曲线重新计算单元配置为将目标速度曲线与车辆的当前速度进行比较。
4.根据权利要求3所述的用于车辆的系统，其中，所述速度曲线重新计算单元配置为当目标速度曲线与车辆的当前速度之间的差超过阈值时，重新计算目标速度曲线。
5.根据权利要求1所述的用于车辆的系统，其进一步包括驱动控制器，所述驱动控制器配置为接收目标速度曲线并且控制所述车辆以根据行驶路线上的目标速度曲线的速度行驶。
6.一种用于提供自动驾驶车辆的速度曲线的方法，所述方法包括：
利用导航单元设置车辆的行驶路线；
搜索行驶路线中存在的坡度信息；
确定车辆的当前速度信息和行驶距离信息；
当车辆沿着行驶路线行驶时，计算当前速度的能量消耗；
通过基于行驶路线、坡度信息、当前速度信息、行驶距离信息和能量消耗执行动态规划算法，计算行驶路线上的目标速度曲线。
7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：
搜索行驶路线中存在的交通信号信息、车辆平均速度和速度限制信息；
提供交通信号信息、车辆平均速度和速度限制信息，以用于生成速度曲线。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述车辆是电动车辆，所述方法进一步包括计算电池的电量状态消耗。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述动态规划算法进一步基于计算出的电池的电量状态消耗。
10.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：
将设置的行驶路线中的坡度信息、交通信号信息、每个路段的车辆拥堵信息、速度限制信息、行驶距离和能量消耗提供给动态规划算法；
利用动态规划算法来计算目标速度曲线，其中，所述目标速度曲线包括用于提高设置的行驶路线上的燃料经济性的最优速度曲线。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，计算目标速度曲线包括：
在速度曲线计算单元将设置的行驶路线划分为多个能够任意改变的区段；
利用根据每个区段的当前速度的每个路段的能量消耗和加权的行驶时间之和来计算目标速度曲线。
12.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：将所述车辆在行驶路线上的行驶速度调整为根据目标速度曲线的速度。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，调整车辆的行驶速度包括：将目标速度曲线提供给车辆的驱动控制器。
14.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：将目标速度曲线与车辆的当前速度进行比较。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，当车辆的当前速度与目标速度曲线不同时，所述方法进一步包括重新计算目标速度曲线。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，重新计算目标速度曲线包括利用动态规划算法。
17.一种车辆，其包括用于提供速度曲线的系统，所述系统包括：
车辆行驶信息预测装置；和
速度曲线生成装置；
其中，所述车辆行驶信息预测装置包括：
导航单元，其配置为设置关于行驶路线和目标行驶时间的信息，并将设置的信息提供给速度曲线生成装置；
3D地图信息提供单元，其配置为搜索由导航单元设置的行驶路线的坡度信息，并将搜索到的坡度信息提供给速度曲线生成装置；以及
车辆行驶信息提供单元，其配置为将车辆的当前速度信息和行驶距离信息提供给速度曲线生成装置；
其中，所述速度曲线生成装置包括：
车辆能量消耗计算单元，其配置为当车辆沿着设置的行驶路线行驶时，计算车辆当前速度的能量消耗；以及
速度曲线计算单元，其配置为通过基于由车辆行驶信息预测装置和车辆能量消耗计算单元提供的信息执行动态规划算法来计算基于距离的目标速度曲线；
其中，所述车辆是自动驾驶车辆或半自动驾驶车辆。
18.根据权利要求17所述的车辆，其中，所述车辆行驶信息预测装置进一步包括智能交通系统信息提供单元，所述智能交通系统信息提供单元配置为搜索交通信号信息、车辆平均速度和由导航单元设置的行驶路线的速度限制信息，并将交通信号信息、车辆平均速度和速度限制信息提供给速度曲线生成装置。
19.根据权利要求17所述的车辆，其中，所述速度曲线生成装置进一步包括速度曲线重新计算单元，所述速度曲线重新计算单元配置为当目标速度曲线与车辆的当前速度之间的差超过阈值时，重新计算目标速度曲线。
20.根据权利要求17所述的车辆，进一步包括驱动控制器，所述驱动控制器配置为接收目标速度曲线并且控制车辆以根据行驶路线上的目标速度曲线的速度行驶。
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