CN113200094A

CN113200094A - 用于主动空气动力学装置的控制系统

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Publication number: CN113200094A
Application number: CN202110146816.5A
Authority: CN
Inventors: C-H·严; T·韩; A·瓦利; K-H·陈; B·卡利吉; S·考希克
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2020-02-03
Filing date: 2021-02-03
Publication date: 2021-08-03
Anticipated expiration: 2041-02-03
Also published as: US20210237810A1; US11485429B2; DE102021101716A1; CN113200094B; DE102021101716B4

Abstract

一种车辆的控制系统，包括：i）与所述车辆相关联的多个可调节空气动力学控制装置；ii）燃料经济性传感器，其被构造为确定第一燃料经济性测量值；以及iii）空气动力学装置控制器模块，其被构造成调节所述多个可调节空气动力学控制装置中的第一可调节空气动力学控制装置，并且从燃料经济性传感器接收第二燃料经济性测量值。在第二燃料经济性测量值是相对于第一燃料经济性测量值的改进的情况下，空气动力学装置控制器模块将与多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息存储在车载数据库中。

Description

用于主动空气动力学装置的控制系统

背景技术

在这一部分中提供的信息是为了一般地呈现本公开的背景的目的。当前命名发明人的工作，在该部分中描述的程度上，以及在提交时可能不构成现有技术的描述的方面，既不明示地也不暗示地被认为是本公开的现有技术。

通常，空气动力学阻力是所有车辆的最大能量损失因素之一，所述车辆包括汽车、卡车、飞行器和船。增加或减小车辆的空气动力学阻力的任何因素将直接增加或减小车辆的行程。这对于所有电动车辆和混合电动车辆是特别重要的，其中空气动力学阻力显著地影响电池的消耗。为了增加行程，许多车辆包括多个主动装置，这些主动装置可以被调节以减小空气动力学阻力。然而，由于与车辆相关的气流的复杂性，难以在各种驾驶条件下优化预固定的主动流控制策略。

发明内容

本公开的一方面是提供一种车辆的控制系统，包括：i）与所述车辆相关联的多个可调节空气动力学控制装置；ii）燃料经济性传感器，其被构造为确定第一燃料经济性测量值；以及iii）空气动力学装置控制器模块，其被构造成调节所述多个可调节空气动力学控制装置中的第一可调节空气动力学控制装置，并且从燃料经济性传感器接收第二燃料经济性测量值。空气动力学装置控制器模块还被构造成在第二燃料经济性测量值是相对于第一燃料经济性测量值的改进的情况下，将与多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息存储在车载数据库中。

在一个实施例中，控制系统还包括车辆稳定性传感器，其被构造为确定第一车辆稳定性测量值，其中，空气动力学装置控制器模块响应于第一可调节空气动力学控制装置的调节而从车辆稳定性传感器接收第二车辆稳定性测量值。

在另一实施例中，空气动力学装置控制器模块还被构造为在第二车辆稳定性测量值是相对于第一车辆稳定性测量值的改进的情况下，将与多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息存储在车载数据库中。

在又一实施例中，控制系统还包括无线收发器，该无线收发器耦合至空气动力学装置控制器并且被构造成经由蜂窝网络与远程云存储数据库通信。空气动力学装置控制器模块还被构造成在第二燃料经济性测量值是相对于第一燃料经济性测量值的改进的情况下，经由无线收发器将与多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息传输到远程云存储数据库。

在又一实施例中，空气动力学装置控制器模块还被构造成在第二车辆稳定性测量值是相对于第一车辆稳定性测量值的改进的情况下，经由无线收发器将与多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息传输到远程云存储数据库。

在另一实施例中，空气动力学装置控制器模块还包括：i）控制和协调模块；以及ii）自学习系统模块，其耦合到控制和协调模块并且包括深度神经网络。控制和协调模块接收车辆数据和天气数据，并将与多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息存储在车载数据库中。

在又一实施例中，车辆数据包括车辆速度值。

在又一实施例中，车辆数据包括GPS道路数据，并且其中GPS道路数据包括车辆方向值。

在一个实施例中，车辆数据包括偏航数据、滚转数据和俯仰数据。

在另一实施例中，天气数据包括风速值和风向值。

本公开的第二方面是提供一种控制与车辆相关联的多个可调节空气动力学控制装置的方法。该方法包括：i）在燃料经济性传感器中，确定第一燃料经济性测量值；ii）调节多个可调节空气动力学控制装置中的第一可调节空气空气动力学控制装置；iii）从燃料经济性传感器接收第二燃料经济性测量值；以及iv）在第二燃料经济性测量值是相对于第一燃料经济性测量值的改进的情况下，将与多个可调节空气空气动力学控制装置的设置相对应的车辆状态信息存储在车载数据库中。

在一个实施例中，该方法还包括：i）在车辆稳定性传感器中，确定第一车辆稳定性测量值；以及ii）响应于第一可调节空气动力学控制装置的调节，从车辆稳定性传感器接收第二车辆稳定性测量值。

在另一实施例中，该方法还包括：在第二车辆稳定性测量值是相对于第一车辆稳定性测量值的改进的情况下，在车载数据库中存储与多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息。

在又一个实施例中，所述方法还包括：在所述第二燃料经济性测量值是相对于所述第一燃料经济性测量值的改进的情况下，经由无线收发器向所述远程云存储数据库传输与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息。

在又一个实施例中，该方法还包括：在第二车辆稳定性测量值是相对于第一车辆稳定性测量值的改进的情况下，经由无线收发器向远程云存储数据库传输与多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息。

在另一个实施例中，与多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的车辆状态信息由包括深度神经网络的自学习系统模块执行，并且该方法还包括：i）接收车辆数据和天气数据；以及ii）将与多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息存储在车载数据库中。

在又一实施例中，车辆数据包括车辆速度值。

在另一实施例中，天气数据包括风速值和风向值。

本发明还包括如下方案：

方案1. 一种车辆的控制系统，包括：

与所述车辆相关联的多个可调节空气动力学控制装置；

燃料经济性传感器，其被构造成确定第一燃料经济性测量值；以及

空气动力学装置控制器模块，其被构造成调节所述多个可调节空气动力学控制装置中的第一可调节空气动力学控制装置并且从所述燃料经济性传感器接收第二燃料经济性测量值，

其中，所述空气动力学装置控制器模块还被构造成在所述第二燃料经济性测量值是相对于所述第一燃料经济性测量值的改进的情况下，将与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息存储在车载数据库中。

方案2. 根据方案1所述的车辆的控制系统，还包括：

车辆稳定性传感器，其被构造为确定第一车辆稳定性测量值，

其中，所述空气动力学装置控制器模块响应于所述第一可调节空气动力学控制装置的调节而从所述车辆稳定性传感器接收第二车辆稳定性测量值。

方案3. 根据方案2所述的车辆的控制系统，其中，所述空气动力学装置控制器模块还被构造成在所述第二车辆稳定性测量值是相对于所述第一车辆稳定性测量值的改进的情况下，将与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息存储在所述车载数据库中。

方案4. 根据方案3所述的车辆的控制系统，还包括：

无线收发器，所述无线收发器耦合到所述空气动力学装置控制器并且被构造为经由蜂窝网络与远程云存储数据库通信，

其中，所述空气动力学装置控制器模块还被构造成在所述第二燃料经济性测量值是相对于所述第一燃料经济性测量值的改进的情况下，经由所述无线收发器将与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息传输到所述远程云存储数据库。

方案5. 根据方案4所述的车辆的控制系统，其中，所述空气动力学装置控制器模块还被构造成在所述第二车辆稳定性测量值是相对于所述第一车辆稳定性测量值的改进的情况下，经由所述无线收发器将与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息传输至所述远程云存储数据库。

方案6. 根据方案3所述的车辆的控制系统，其中，所述空气动力学装置控制器模块还包括：

控制和协调模块；以及

自学习系统模块，所述自学习系统模块耦合到所述控制和协调模块并且包括深度神经网络，

其中，所述控制和协调模块接收车辆数据和天气数据，并且将与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息存储在所述车载数据库中。

方案7. 根据方案6所述的车辆的控制系统，其中所述车辆数据包括车辆速度值。

方案8. 根据方案7所述的车辆的控制系统，其中所述车辆数据包括GPS道路数据，并且其中所述GPS道路数据包括车辆方向值。

方案9. 根据方案6所述的车辆的控制系统，其中所述车辆数据包括偏航数据、滚转数据和俯仰数据。

方案10. 根据方案6所述的车辆的控制系统，其中所述天气数据包括风速值和风向值。

方案11. 一种控制与车辆相关联的多个可调节空气动力学控制装置的方法，包括：

在燃料经济性传感器中，确定第一燃料经济性测量值；

调节所述多个可调节空气动力学控制装置中的第一可调节空气动力学控制装置；

从所述燃料经济性传感器接收第二燃料经济性测量值；以及

在所述第二燃料经济性测量值是相对于所述第一燃料经济性测量值的改进的情况下，将与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的车辆状态信息存储在车载数据库中。

方案12. 根据方案11所述的方法，还包括：

在车辆稳定性传感器中，确定第一车辆稳定性测量值；以及

响应于所述第一可调节空气动力学控制装置的调节，从所述车辆稳定性传感器接收第二车辆稳定性测量值。

方案13. 根据方案12所述的方法，还包括：

在所述第二车辆稳定性测量值是相对于所述第一车辆稳定性测量值的改进的情况下，将与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息存储在所述车载数据库中。

方案14. 根据方案13所述的方法，还包括：

在所述第二燃料经济性测量值是相对于所述第一燃料经济性测量值的改进的情况下，经由无线收发器向远程云存储数据库传输与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息。

方案15. 根据方案14所述的方法，还包括：

在所述第二车辆稳定性测量值是相对于所述第一车辆稳定性测量值的改进的情况下，经由所述无线收发器向所述远程云存储数据库传输与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息。

方案16. 根据方案13所述的方法，其中，存储与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的车辆状态信息是由包括深度神经网络的自学习系统模块执行的，并且所述方法还包括：

接收车辆数据和天气数据；以及

将与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息存储在所述车载数据库中。

方案17. 根据方案16所述的方法，其中所述车辆数据包括车辆速度值。

方案18. 根据方案17所述的方法，其中所述车辆数据包括GPS道路数据，并且其中所述GPS道路数据包括车辆方向值。

方案19. 根据方案16所述的方法，其中所述车辆数据包括偏航数据、滚转数据和俯仰数据。

方案20. 根据方案16所述的方法，其中所述天气数据包括风速值和风向值。

根据具体实施方式、权利要求书和附图，本公开的其它应用领域将变得显而易见。具体实施方式和具体示例仅旨在用于说明的目的，而不旨在限制本公开的范围。

附图说明

本发明将从具体实施方式和附图中得到更全面的理解，其中：

图1A是包含根据本公开的原理的主动空气动力学流控制装置的车辆的透视图。

图1B是根据本公开的原理的示例性车辆发动机系统和示例性主动空气动力学流控制装置的功能框图。

图2示出了当车辆在变化的驾驶条件下沿着道路移动时自学习系统中的主动流控制的示例。

图3是更详细地示出根据本公开的一个实施例的空气动力学装置控制器模块和其他远程基础设施部件的功能框图。

图4是示出根据本公开的一个实施例的空气动力学装置控制器模块的操作的流程图。

在附图中，可以重复使用附图标记来标识相似和/或相同的元件。

具体实施方式

本公开描述了一种智能系统，其可以通过在各种环境条件下协调和控制车辆上的主动流控制装置来实现更好的燃料经济性和改进的车辆稳定性。智能系统可以是基于实际驾驶条件使用机器学习（例如，强化学习）的自学习和自改进。所公开的智能系统使用来自遥测和车载传感器的信息来训练智能系统以获得更好的燃料经济性和车辆稳定性。使用这样的智能系统，主动流控制装置一起工作并实现更好的性能。

图1A是包含根据本公开的原理的主动空气动力学控制装置的车辆100的透视图。在示例性实施例中，主动空气动力学控制装置包括设置在车辆100的前端上的可调节的气坝（air dam）11和主动格栅百叶窗。主动空气动力学控制装置还包括在车辆100的车轮上的多个轮闸（wheel shutter）12、多个可展开的侧面板13、至少一个主动底部扩散器14、主动扰流器15、多个可展开的涡流发生器16和多个可展开的顶面板17。在每种情况下，主动空气动力学控制装置11-17包括用于引导空气流的控制表面以及控制控制表面的打开或关闭和/或控制表面展开或延伸多远的一个或多个致动器。

本领域技术人员将理解的是，上述主动空气动力学控制装置11-17仅仅是示例性的，并不旨在作为这种主动空气动力学控制装置的详尽列表。在替代实施例中，除了本文所述的主动空气动力学控制装置11-17中的一个或多个之外或代替本文所述的主动空气动力学控制装置11-17中的一个或多个，车辆100可以包括其他类似的主动空气动力学控制装置。

车辆100还包括自学习控制器（和系统），其与主动流控制装置11-17耦合，可以潜在地实现燃料经济性和车辆稳定性方面的最佳车辆性能。自学习控制器执行用于主动流控制的控制算法，所述控制算法可以初始地基于使用模拟和隧道测试的数据库进行预校准。在实际操作条件期间，自学习控制器可以基于用于从遥测传感器和车载传感器评估的改进的车辆性能的奖励系统来连续地改进和更新控制算法。自学习控制器确定要展开哪些主动装置11-17以及展开多少量（例如，距离、打开、关闭）。

自学习控制器使用遥测信息作为输入，所述遥测信息诸如天气状况（例如风速，风向），几何道路数据（例如X，Y，Z坐标）以及来自车载传感器的数据或信息。在示例性实施例中，自学习控制器优化车辆燃料经济性（或平均燃料经济性）和车辆稳定性。自学习控制器可以过滤车辆数据（输入和输出）以去除非空气动力学阻力相关的噪声，可以标记车辆数据以识别可比较的状况，并且可以本地或远程地存储车辆数据以用于由自学习控制器加强学习。

自学习控制器可以包括闭环控制系统，该闭环控制系统协调车辆100上的可调节空气动力学装置11-17，以共同实现最佳的燃料经济性和车辆稳定性。自学习控制器基于实际驾驶（例如，车辆速度、车辆、取向），环境（例如，风速、风向）和地形（例如，道路、海拔）来确定可调节装置11-17的构造。通过利用车辆100或该区域中的一组车辆的累积数据，自学习控制器和系统可以随时间自改进。

图1B是根据本公开的原理的示例性车辆发动机系统和示例性主动空气动力学流控制装置的功能框图。虽然示出并将描述用于混合动力车辆的车辆系统，但是本公开还适用于全电动车辆、燃料电池车辆、自主车辆、非电动车辆和其他类型的车辆。此外，虽然提供了车辆的示例，但是本申请也适用于非汽车实现方式，诸如船和飞行器。

发动机102燃烧空气/燃料混合物以产生驱动扭矩。发动机控制模块（ECM）106基于一个或多个驾驶员输入来控制发动机102。例如，ECM 106可以控制发动机致动器的致动，诸如节流阀、一个或多个火花塞、一个或多个燃料喷射器、阀致动器、凸轮轴相位器、排气再循环（EGR）阀、一个或多个增压装置和其他合适的发动机致动器。

发动机102可以向传动装置110输出扭矩。传动装置控制模块（TCM）114控制传动装置110的操作。例如，TCM 114可以控制传动装置110内的档位选择以及一个或多个扭矩传递装置（例如，扭矩转换器、一个或多个离合器等）。

车辆系统可以包括一个或多个电动马达。例如，电动马达118可以在传动装置110内实现，如图1的示例中所示。电动马达可以在给定时间充当发电机或马达。当用作发电机时，电动马达将机械能转换成电能。电能可以例如用于经由功率控制装置（PCD）130对电池126充电。当用作马达时，电动马达产生扭矩，所述扭矩可以用于例如补充或代替由发动机102输出的扭矩。虽然提供了一个电动马达的示例，但是车辆可以包括零个或多于一个电动马达。

功率逆变器控制模块（PIM）134可以控制电动马达118和PCD 130。PCD 130基于来自PIM 134的信号将来自电池126的（例如，直流）功率施加到（例如，交流）电动马达118，并且PCD 130例如向电池126提供由电动马达118输出的功率。在各种实现方式中，PIM 134可以被称为功率逆变器模块（PIM）。

转向控制模块140例如基于车辆内方向盘的驾驶员转弯和/或来自一个或多个车辆控制模块的转向命令来控制车辆车轮的转向/转弯。方向盘角度传感器（SWA）监测方向盘的旋转位置，并且基于方向盘的位置生成SWA 142。作为示例，转向控制模块140可以基于SWA 142经由EPS马达144控制车辆转向。然而，车辆可以包括另一类型的转向系统。电子制动控制模块（EBCM）150可以选择性地控制车辆的制动器154。

车辆的模块可以通过控制器局域网（CAN）162共享参数。CAN 162也可以被称为汽车局域网。例如，CAN 162可以包括一个或多个数据总线。给定的控制模块经由CAN 162可以使各种参数变得对其他控制模块可用。

驾驶员输入可以包括例如可以提供给ECM 106的加速踏板位置（APP）166。制动踏板位置（BPP）170可以被提供给EBCM 150。驻车、倒挡、空挡、驱动杆（PRNDL）的位置174可以被提供给TCM 114。点火状态178可以被提供给车身控制模块（BCM）180。例如，点火状态178可以由驾驶员经由点火钥匙、按钮或开关输入。在给定时间，点火状态178可以是关闭、附件（accessory）、运行或启动（crank）中的一个。

车辆系统还包括空气动力学装置控制器模块185，和空气动力学装置致动器模块190和移动收发器194。根据示例性实施例，空气动力学装置控制器模块185包括自学习控制器（或系统），其与主动空气动力学流控制装置11-17耦合，在燃料经济性和车辆稳定性方面优化车辆性能。如下面更详细地解释的，空气动力学装置控制器模块185被构造成经由移动收发器194与蜂窝网络通信。此外，移动收发器194可以包括被构造为与多个不同的外部网络和装置通信的多个无线收发器，所述多个不同的外部网络和装置包括蜂窝网络（例如，3G网络、4G网络、LTE网络等）、支持蓝牙的装置、WiFi网络等。因此，空气动力学装置控制器模块185还被构造成使用蓝牙连接或WiFi连接经由移动收发器194与附近的移动装置（诸如智能电话）通信。

空气动力学装置致动器模块190包括将主动空气动力学流控制装置11-17移动到由空气动力学装置控制器模块185确定的位置所必需的机电部件。这些部件尤其可以包括马达、控制板、液压或气动活塞以及各种机械耦合装置。

图2示出了当车辆在变化的驾驶条件下沿着道路移动时自学习系统中的主动流控制的示例。在图2中，车辆220沿着道路210从位置A行驶到位置B，并且然后行驶到位置C。虚线箭头240指示大致风向。假设图2的顶部为北，风从北向南吹。在位置A处，车辆大致向西北行进。在位置B处，车辆大致向北行进。在位置C处，车辆大致向东行进。

基于路况（例如，上坡和下坡、表面平滑度、倾斜表面等）以及风力强度和速度，空气动力学装置控制器模块185动态地调节主动空气动力学流控制装置11-17，以优化燃料经济性并稳定车辆移动。作为示例，在位置A处（横穿风并稍微进入风中），空气动力学装置控制器模块185可以展开底部扩散器14和主动扰流器15，其中，展开的长度取决于车辆220的取向。在位置B处（朝向风中），空气动力学装置控制器模块185可以展开涡流发生器16，展开左侧面面板13和右侧面板13（长度基于速度），展开底部扩散器14和主动扰流器15，并且可以关闭主动格栅百叶窗11。在位置C（横穿风）处，空气动力学装置控制器模块185可以缩回左侧面板13和右侧面板13，并且可以打开轮闸12。在位置A、B和C中的任一个处，空气动力学装置控制器模块185根据当前驾驶情况（诸如车辆取向和风况）激活由其自学习模块识别的主动空气动力学流控制装置11-17的最佳组合。

图3是更详细地示出根据本公开的一个实施例的空气动力学装置控制器模块185和其他远程基础设施部件的功能框图。空气动力学装置控制器模块185包括控制和协调模块310以及自学习系统模块320。自学习系统模块320包括状态信息321和深度神经网络（DNN）。空气动力学装置控制器模块185接收道路GPS数据331、用于车辆位置（例如，滚转、俯仰、偏航）的惯性移动单元（IMU）数据332、天气数据333、车辆速度数据334和V2X数据作为输入，所述V2X数据包括从车辆到移动网络基础设施通信和车辆到车辆通信接收的数据（例如，交通）。空气动力学装置控制器模块185还从车辆稳定性传感器模块340和燃料经济性传感器模块345接收数据。来自车辆稳定性传感器模块340的数据可以包括惯性移动单元（IMU）数据332。

空气动力学装置控制器模块185将数据存储在车载数据库（OB DB）350中，并从车载数据库350检索数据。移动收发器（XCVR）194提供空气动力学装置控制器模块185与外部互联网协议（IP）网络360之间的双向通信。作为示例而非限制，移动收发器194可以是与IP网络360通信的蜂窝收发器，以便访问服务器380并向云存储数据库370或“其他车辆”数据库375存储数据或从云存储数据库370或“其他车辆”数据库375检索数据。其他车辆数据库375中的数据可以包括例如V2X数据335。云存储数据库370中的数据可以包括例如天气数据333（风、温度、降水等）、道路GPS数据331或其他信息（例如，交通）。

控制和协调模块310、自学习系统模块320和服务器380一起包括自学习控制器，该自学习控制器基于奖励系统连续地改进和更新由控制和协调模块310执行的控制算法，该奖励系统用于基于遥测和车载传感器改进车辆性能。自学习控制器确定展开主动空气动力学流控制装置11-17中的哪一个以及展开什么量（例如，距离、打开、关闭）。

自学习控制器包括闭环控制系统，该闭环控制系统基于从燃料经济性传感器345和车辆稳定性传感器340接收的数据协调车辆100上的可调节主动空气动力学流控制装置11-17，以实现最佳的燃料经济性和车辆稳定性。控制和协调模块310和自学习系统模块320基于实际驾驶（例如，车辆速度、车辆、取向），环境（例如，风速、风向）和地形（例如，道路、海拔）来确定主动空气动力学流控制装置11-17的构造。状态信息321随时间连续更新，直到识别出最佳点。这可以例如通过使用小扰动来找到局部最优点来完成。对于给定的一组环境、地形和驾驶条件，主动空气动力学流控制装置11-17的构造或设置可以记录在车载数据库350中，并且还可以通过移动收发器194和IP网络360中继到云存储装置370。当再次遇到相同（或非常相似）的一组环境、地形和驾驶条件时，控制和协调模块310可以从车载数据库350检索主动空气动力学流控制装置11-17的构造，并且相应地激活主动空气动力学流控制装置11-17。因此，自学习控制器和系统可以是通过使用车载存储数据库350中的车辆100的累积数据和/或该区域中的一组车辆的另一车辆数据库375中的数据而随时间自改进。

图4是示出根据本公开的一个实施例的空气动力学装置控制器模块185的操作的流程图400。在405中，空气动力学装置控制器模块185中的控制和协调模块310从车辆传感器和V2X数据接收天气、道路、地形、交通、速度、方向、稳定性等的当前信息。在410中，控制和协调模块310可以在各种设置下调节主动空气动力学流控制装置11-17中的一个或多个。控制和协调模块310相应地用新设置更新状态信息321。

在415中，控制和协调模块310从燃料经济性传感器345和车辆稳定性传感器340接收反馈信息，并确定更新的观察到的燃料经济性和车辆稳定性。如果观察到改进的燃料经济性和/或车辆稳定性，则这被解释为通过自学习系统模块320中的深度神经网络（DNN）的奖励，并且控制和协调模块310相应地用改进的燃料经济性和/或车辆稳定性来更新状态信息321。

在420中，控制和协调模块310可以通过对空气动力学流控制装置11-17的设置进行小的调节（例如扰动）来确定进一步的改进是否是可能的。控制和协调模块310将再次从燃料经济性传感器345和车辆稳定性传感器340接收反馈信息，并且将确定更新的观察到的燃料经济性和/或车辆稳定性是否存在改善。如果在420中为是，则控制和协调模块310将继续对空气动力学流控制装置11-17进行小的调节（例如，扰动），并且继续在415和415中确定更新的观察到的燃料经济性和/或车辆稳定性是否存在改善。

如果在观察到的燃料经济性和/或车辆稳定性方面没有观察到进一步的改进，则在425中，控制和协调模块310将在车载数据库350中记录AI状态信息321和对应于最佳燃料经济性和/或车辆稳定性的其它车辆数据。可选地，在430中，控制和协调模块310还可以将AI状态信息321和其他车辆数据记录在云存储数据库370中。此后，对于给定的一组当前道路状况和当前天气状况，控制和协调模块310基于车载数据库350中的对应的（或最接近匹配的）一组存储的道路状况和天气状况从车载数据库350检索用于主动空气动力学流控制装置11-17中的一个或多个的存储的设置。这使得空气动力学装置控制器模块185能够将空气动力学流控制装置11-17快速地调节到针对当前道路状况和当前天气状况的最佳设置。

前面的描述本质上仅仅是说明性的，决不旨在限制本公开、其应用或用途。本公开的广泛教导可以以各种形式实现。因此，虽然本公开包括特定示例，但是本公开的真实范围不应受此限制，因为在研究附图、说明书和所附权利要求时，其他修改将变得显而易见。应当理解的是，方法内的一个或多个步骤可以以不同的顺序（或同时）执行，而不改变本公开的原理。此外，尽管每个实施例在上文被描述为具有某些特征，但是关于本公开的任何实施例描述的那些特征中的任何一个或多个可以在任何其他实施例的特征中实现和/或与任何其他实施例的特征组合，即使该组合没有被明确描述。换句话说，所描述的实施例不是相互排斥的，并且一个或多个实施例彼此的置换仍然在本公开的范围内。

元件之间（例如，模块、电路元件、半导体层等之间）的空间和功能关系使用各种术语来描述，所述术语包括“连接”，“接合”，“耦合”，“相邻”，“紧挨着”，“在……顶部”，“在……上方”，“在……下方”和“设置”。除非明确地描述为“直接”，当在以上公开中描述第一和第二元件之间的关系时，该关系可以是在第一和第二元件之间不存在其它中间元件的直接关系，但也可以是在第一和第二元件之间存在一个或多个中间元件(在空间上或功能上)的间接关系。如本文所使用的，短语A、B和C中的至少一个应当被解释为意指使用非排他性逻辑OR的逻辑（A或B或C），并且不应当被解释为意指“A中的至少一个，B中的至少一个和C中的至少一个”。

在附图中，箭头的方向，如箭头所示，通常展示图示所感兴趣的信息流（诸如数据或指令）。例如，当元素A和元素B交换各种信息但是从元素A传输到元素B的信息与图示相关时，箭头可以从元素A指向元素B。该单向箭头并不意味着没有其它信息从元素B传输到元素A。此外，对于从元素A发送到元素B的信息，元素B可以向元素A发送对该信息的请求或接收对该信息的确认。

在本申请中，包括下面的定义，术语“模块”或术语“控制器”可以用术语“电路”代替。术语“模块”可以指以下各者、是其一部分或者包括以下各者：专用集成电路（ASIC）；数字、模拟或混合模拟/数字离散电路；数字、模拟或混合模拟/数字集成电路；组合逻辑电路；现场可编程门阵列（FPGA）；执行代码的处理器电路（共享、专用或组）；存储器电路（共享、专用或群组），其存储由所述处理器电路执行的代码；提供所描述的功能的其它合适的硬件部件；或上述中的一些或全部的组合，诸如在片上系统（system-on-chip）中。

该模块可以包括一个或多个接口电路。在一些示例中，接口电路可以包括连接到局域网（LAN）、互联网、广域网（WAN）或其组合的有线或无线接口。本公开的任何给定模块的功能可以分布在经由接口电路连接的多个模块之间。例如，多个模块可以允许负载平衡。在另一示例中，服务器（也称为远程或云）模块可以代表客户端模块完成一些功能。

如上文所使用的，术语“代码”可以包括软件、固件和/或微代码，并且可以指程序、例程、函数、类、数据结构和/或对象。术语“共享处理器电路”涵盖执行来自多个模块的一些或所有代码的单个处理器电路。术语“组处理器电路”涵盖与附加处理器电路组合执行来自一个或多个模块的一些或所有代码的处理器电路。对多个处理器电路的引用涵盖分立管芯上的多个处理器电路、单个管芯上的多个处理器电路、单个处理器电路的多个核、单个处理器电路的多个线程，或以上的组合。术语“共享存储器电路”涵盖存储来自多个模块的一些或所有代码的单个存储器电路。术语“组存储器电路”涵盖与附加存储器组合存储来自一或多个模块的一些或全部代码的存储器电路。

术语“存储器电路”是术语“计算机可读介质”的子集。如本文所使用的，术语“计算机可读介质”不涵盖通过介质（诸如在载波上）传播的瞬时电信号或电磁信号；因此，术语“计算机可读介质”可以被认为是有形的和非暂时性的。非暂时性有形计算机可读介质的非限制性示例为非易失性存储器电路（诸如快闪存储器电路、可擦除可编程只读存储器电路或掩模只读存储器电路）、易失性存储器电路（诸如静态随机存取存储器电路或动态随机存取存储器电路）、磁性存储介质（诸如模拟或数字磁带或硬盘驱动器）和光学存储介质（诸如CD、DVD或蓝光光盘）。

本申请中描述的装置和方法可以部分地或完全地由专用计算机实现，所述专用计算机是通过将通用计算机构造为执行在计算机程序中实施的一个或多个特定功能而创建的。上述功能块、流程图组件和其他元件用作软件规范，其可以由熟练的技术人员或程序员的例程工作转换成计算机程序。

计算机程序包括存储在至少一个非暂时性有形计算机可读介质上的处理器可执行指令。计算机程序还可以包括或依赖于所存储的数据。计算机程序可以涵盖与专用计算机的硬件交互的基本输入/输出系统（BIOS），与专用计算机的特定装置交互的装置驱动器、一个或多个操作系统、用户应用、后台服务、后台应用等。

计算机程序可以包括：（i）要被解析的描述性文本，诸如HTML（超文本标记语言）、XML（可扩展标记语言）或JSON（JavaScript对象符号）；（ii）汇编代码；（iii）由编译器从源代码生成的目标代码；（iv）由解释器执行的源代码；（v）由即时编译器编译和执行的源代码等。仅作为示例，可以使用来自包括以下各者的语言的语法来编写源代码：C、C++、C #、Objective C、Swift、Haskell、Go、SQL、R、Lisp、Java®、Fortran、Perl、Pascal、Curl、OCaml、Javascript®、HTML5 (超文本标记语言第5次修订版)、Ada、ASP (动态服务器页面)、PHP (PHP：超文本预处理器)、Scala、Eiffel、Smalltalk、Erlang、Ruby、Flash®、Visual Basic®、Lua、MATLAB、SIMULINK和Python®。

Claims

1.一种车辆的控制系统，包括：

与所述车辆相关联的多个可调节空气动力学控制装置；

2.根据权利要求1所述的车辆的控制系统，还包括：

3.根据权利要求2所述的车辆的控制系统，其中，所述空气动力学装置控制器模块还被构造成在所述第二车辆稳定性测量值是相对于所述第一车辆稳定性测量值的改进的情况下，将与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息存储在所述车载数据库中。

4.根据权利要求3所述的车辆的控制系统，还包括：

5.根据权利要求4所述的车辆的控制系统，其中，所述空气动力学装置控制器模块还被构造成在所述第二车辆稳定性测量值是相对于所述第一车辆稳定性测量值的改进的情况下，经由所述无线收发器将与所述多个可调节空气动力学控制装置的设置相对应的状态信息传输至所述远程云存储数据库。

6.根据权利要求3所述的车辆的控制系统，其中，所述空气动力学装置控制器模块还包括：

控制和协调模块；以及

7.根据权利要求6所述的车辆的控制系统，其中所述车辆数据包括车辆速度值。

8.根据权利要求7所述的车辆的控制系统，其中所述车辆数据包括GPS道路数据，并且其中所述GPS道路数据包括车辆方向值。

9.根据权利要求6所述的车辆的控制系统，其中所述车辆数据包括偏航数据、滚转数据和俯仰数据。

10.根据权利要求6所述的车辆的控制系统，其中所述天气数据包括风速值和风向值。