CN114590134B

CN114590134B - 智能机动车辆和用于单踏板驱动的速度范围生成和转换的控制逻辑

Info

Publication number: CN114590134B
Application number: CN202110526958.4A
Authority: CN
Inventors: P·G·奥塔内茨; A·J·海塞尔; N·S·米夏卢克; Y·胡; J·M·克诺伊文; T·P·林德曼
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2020-12-03
Filing date: 2021-05-14
Publication date: 2024-03-26
Anticipated expiration: 2041-05-14
Also published as: CN114590134A; US11685262B2; DE102021111699A1; US20220176827A1

Abstract

一种操作车辆的方法包括车辆控制器，其接收用于车辆动力系的驾驶员加速/减速指令，并确定对应于驾驶员的加速指令的扭矩请求。控制器对扭矩请求进行调整，并根据调整的扭矩请求确定补偿后的加速度和未补偿的加速度。补偿后的加速度基于估计的道路坡度和估计的车辆质量，而未补偿的加速度基于零道路坡度和标称车辆质量。计算最终速度范围曲线：如果车辆的速度低于预设的低车辆速度，则将最终速度范围曲线计算为基于未补偿的加速度的速度控制的速度曲线；如果车辆速度超过预设的低车辆速度，则将最终速度范围曲线计算为基于补偿后的加速度和未补偿的加速度的混合的扭矩控制的速度曲线。控制器命令动力系基于最终速度范围曲线输出所请求的车轴扭矩。

Description

智能机动车辆和用于单踏板驱动的速度范围生成和转换的控制逻辑

技术领域

本公开总体上涉及用于机动车辆的动力系控制系统。更具体地，本公开的各方面涉及用于混合动力电动车辆和全电动车辆的单踏板驱动操作的速度范围生成和转换。

背景技术

当前生产的机动车辆，诸如现代汽车，最初配备有动力系，该动力系用于推进车辆并为车辆的车载电子设备供电。例如，在汽车应用中，车辆动力系通常以原动机为代表，该原动机通过自动或手动换挡的动力传输装置将驱动扭矩传递到车辆的最终驱动系统（例如，差速器、车轴、车轮等）。由于其容易获得且相对便宜的成本，重量轻和整体效率，汽车在历史上一直由往复活塞式内燃发动机（ICE）组件提供动力。作为一些非限制性示例，这种发动机包括压缩点火（CI）柴油发动机；火花点火（SI）汽油发动机；二冲程、四冲程和六冲程架构以及旋转发动机。另一方面，混合动力电动和全电动（统称为“电动”）车辆利用替代动力源来推进车辆，从而最小化或消除对基于化石燃料的发动机的牵引力的依赖。

全电动车辆（FEV）俗称“电动汽车”是一种电动车辆配置，其完全省略动力系系统中的内燃发动机和相关外围部件，而依赖于可充电储能系统（RESS）和用于车辆推动的牵引马达。基于ICE的车辆的发动机组件、燃料供应系统和排气系统已替换为基于电池的FEV中的单个或多个牵引马达、牵引电池组以及电池冷却和充电硬件。相比之下，混合动力电动车辆（HEV）的动力系则采用多种牵引动力源来推进车辆，最常见的是结合电池供电或燃料电池供电的牵引马达来操作内燃发动机组件。由于混合动力型电动车辆能够从发动机以外的其他来源获取其动力，因此在由（一个或多个）电动马达推进车辆的同时，HEV发动机可以全部或部分被关闭。

随着车辆处理、通信和感测能力继续改善，制造商将坚持提供新的和改进的系统自动驾驶能力，以期最终生产出能够在城市和农村二者场景中的各种各样的车辆类型间操作的全自动驾驶车辆。这种自动和自主特征可包括自适应巡航控制（ACC）、车道监测和自动转向（“Auto Steer”）、防碰撞系统（CAS）、智能停车辅助系统（IPAS）和其他高级驾驶员辅助系统（ADAS）。原始设备制造商（OEM）朝着具有高级驾驶自动化功能的车辆对车辆（V2V）和车辆对基础设施（V2I）“交谈”的汽车发展，这些汽车具有更高级别的驾驶自动化，该驾驶自动化采用了自主控制系统，以使得通过转向、车道改变、场景规划等实现车辆路线安排。自动路线生成系统利用车辆跟踪和动态传感器、地图和路况数据以及路径预测算法，通过自动车道中心和车道变化预测来提供路径推导。计算机辅助路线变更技术自动构建了可基于实时和虚拟车辆数据进行更新的替代行进路线。

现在，许多汽车都配备了车载车辆导航系统，其利用全球定位系统（GPS）收发器与导航软件和地理位置地图服务协作，以获得与车辆当前和周围位置相关的道路地形、交通和限速信息。自主驾驶和高级驾驶员辅助系统通常能够基于由车载导航系统获得的道路信息来适应控制器自动化的驾驶操纵。例如，基于Ad-hoc网络的ADAS可采用GPS和地图数据，结合多跳地理广播（multi-hop geocast）V2V和V2I数据交换，以促进自动化车辆操纵和动力系控制。在辅助和无辅助车辆操作期间，驻留导航系统可基于给定行程的估计的最短行进时间或在路线起点与路线目的地之间的估计的最短行进距离来识别推荐的行进路线。然后，该推荐的行驶路线可以显示为地图轨迹或显示为具有由车载音频系统输出的可选语音命令的地理编码和注释的地图上的逐转（turn-by-turn）驾驶指令。

发明内容

本文提出了具有用于速度范围估计的伴随控制逻辑的闭环反馈车辆控制系统，用于制造这种系统的方法和用于操作这种系统的方法，以及具有用于增强的单踏板驱动（OPD）的速度范围生成和转换的智能电动车辆。通过示例的方式，提出了一种方法，该方法用于推导在OPD操作期间用于车辆减速/加速控制的速度范围，该方法使用如车辆校准的加速度响应图和车辆校准的瞬态加速度响应图所描述的预定的可驾驶能力目标。如本文中所使用的，术语“速度范围（speed horizon）”可通过在预定时间段（“范围”）上的目标车辆的估计速度行为（例如，实现目标车辆速度的预测未来轨迹）来代表。除了达到车辆可驾驶能力目标之外，速度范围推导还可能是一组预定的车辆参数的函数，所述车辆参数诸如，由使用道路载荷方程创建的标称道路载荷力作用在车辆上的有效道路载荷，其中系数代表动摩擦、滚动摩擦以及结合由于质量和重力作用在车辆上的力的空气阻力。最终得出的速度曲线可包括一系列估计的未来车辆轨迹，该轨迹由车辆运动控制器（VMC）用于基于未来期望的轨迹和测量值选择性地调节动力系致动器命令。

用于优化的OPD操作的速度曲线估计和转换可整合以下变量以实现改善的车辆推动：（1）驾驶员期望的扭矩和/或加速度；（2）基于车辆参数的标称道路载荷；（3）基于有效道路载荷（坡度、质量等）的项；和/或（4）施加的制动力（如果有的话）。这些变量可被转换为一个或多个车辆加速请求（例如，使用标称车辆质量），并被用于计算用于控制车辆推动的速度轨迹曲线。该信息还可用于创建将来的速度曲线范围，以供VMC用作闭环反馈协议的一部分。在速度范围估计期间，可以使用有效的道路载荷，使得当从闭环速度控制协议切换到闭环扭矩控制协议时，其总体效果归零。速度控制可被限定为期望标称速度轨迹行为的区域。相比较而言，扭矩控制可被限定为这样的区域，在该区域中，车辆的推进扭矩基本上或完全由踏板特性图（pedal map）限定。

所公开的构思中的至少一些的伴随的益处包括具有优化的速度范围推导的智能OPD启用的车辆，该车辆在零踏板行程下实现零车辆速度，具有来自零速度或其他期望速度的一致的猛踩油门响应（tip-in response）。其他益处可包括，例如，VMC，其能够在速度主导的域（低车辆速度）和扭矩主导的域（高车辆速度）两者中解释驾驶员需求，从而允许和谐的操作和无缝的域到域的转换。速度范围解释还可实现一致的踏板响应，而不论道路载荷（坡度）和车辆质量如何，同时允许将OPD操作与驾驶员命令的制动操作集成，而不会中断车辆操作。除了前述优点之外，公开的特征还可帮助减少系统复杂性和校准时间，改善动力系响应时间，并且在上坡行驶条件期间消除固定踏板（dead pedal）以及在下坡行驶条件下消除踏板喘振。

本公开的各方面涉及用于增强的速度范围生成和转换的车辆系统控制逻辑、闭环反馈控制技术和计算机可读介质（CRM）。在示例中，提出了用于操作机动车辆的方法，包括ICE、HEV和FEV动力系配置。该代表性方法以任何顺序以及以与以上和以下所公开的选项和特征中的任何一种的任何组合包括：经由车辆控制器经由驾驶员输入设备从驾驶员接收用于机动车辆的动力系的加速指令；经由车辆控制器从存储器存储的加速度表中确定对应于驾驶员的加速指令的扭矩和/或加速请求；基于存储器存储的瞬态加速度表调整扭矩/加速请求；从调整的请求中确定补偿后的和未补偿的加速请求，其中补偿后的加速请求基于估计的道路坡度和估计的车辆质量，并且未补偿的加速请求基于零道路坡度和标称车辆质量或估计的车辆质量。

继续前述示例的讨论，该方法还包括：计算最终速度范围曲线：如果机动车辆的车辆速度是处于接近零的车辆速度或其他可校准速度，则将最终速度范围曲线计算为基于未补偿的加速度的速度控制的速度曲线；如果车辆速度高于接近零的车辆速度且低于预定阈值车辆速度，则将最终速度范围曲线计算为基于补偿后的加速度和未补偿的加速度的混合的混合控制的速度曲线；并且如果车辆速度高于预定阈值车辆速度，则将最终速度范围曲线计算为基于未补偿的加速度的扭矩控制的速度曲线；以及基于计算出的最终速度范围曲线，经由车辆控制器将一个或多个指令信号传输到动力系，以输出所请求的车轴扭矩。

本公开的其他方面涉及具有增强的速度范围生成和转换的闭环车辆控制系统和智能机动车辆，例如用于执行单踏板驱动操作。如本文所使用的，术语“车辆”和“机动车辆”可互换地和同义地使用，以包括任何相关的车辆平台，诸如乘用车辆（ICE、HEV、FEV、燃料电池、完全和部分自主的等）、商用车辆、工业车辆、履带车辆、越野和全地形车辆（ATV）、摩托车、农用设备、船只、飞行器等。在示例中，机动车辆包括车身，其具有乘客舱、安装在车身上的多个车轮以及其他标准原始设备。对于电动车辆应用，一个或多个电动牵引马达单独操作（例如，对于FEV动力系），或与内燃发动机组件结合操作（例如，对于HEV动力系），以选择性地驱动车轮中的一个或多个从而推进车辆。驾驶员输入设备可操作成接收来自车辆驾驶员的车辆控制输入，该驾驶员输入设备可为单独的加速器踏板，加速器踏板和制动器踏板两者、操纵杆控制器或类似的合适的输入设备的性质。

继续以上示例的讨论，车辆还包括车载或非车载车辆控制器，其被编程为经由驾驶员输入设备从驾驶员接收动力系加速指令，并从存储器存储的加速度表中确定对应于驾驶员的加速指令的扭矩和/或加速请求。车辆控制器然后基于存储器存储的瞬态加速度表来对请求进行调整，并由此从调整的请求中确定补偿后的和未补偿的加速请求。补偿后的加速请求基于估计的道路坡度和估计的车辆质量，而未补偿的加速度基于零道路坡度和标称车辆质量或估计的车辆质量。然后，车辆控制器计算最终速度范围曲线：如果机动车辆的车辆速度处于接近零的车辆速度，则将最终速度范围曲线计算为基于未补偿的加速度的速度控制的速度曲线；如果车辆速度高于接近零的车辆速度且低于预定阈值的车辆速度，则将最终速度范围曲线计算为基于补偿后的加速度和未补偿的加速度的混合的混合控制的速度曲线；并且如果车辆速度高于预定阈值车辆速度，则将最终速度范围曲线计算为基于未补偿的加速度的扭矩控制的速度曲线。控制器命令车辆动力系的一个或多个致动器（例如，牵引马达），以基于计算出的最终速度范围曲线输出所请求的车轴扭矩。

对于公开的系统、方法和车辆中的任一个，车辆控制器可从速度传感器接收指示机动车辆的实时车辆速度的一个或多个传感器信号。在这种情况下，控制器基于实时车辆速度、驾驶员输入设备的位置、驾驶员输入设备的位置的变化率和/或测得的道路坡度来选择车辆控制模式作为速度控制模式或扭矩控制模式。传输到动力系的（一个或多个）指令信号可至少部分地基于所选择的车辆控制模式。作为进一步的选项，可进一步基于实时车辆速度来计算最终速度范围曲线作为速度控制的速度曲线。任选地，如果车辆速度超过预设的高车辆速度，则通过从混合中消除（“融合（blend away）”）未补偿的加速度，可将最终速度范围曲线计算为扭矩控制的速度曲线。可以基于道路坡度补偿值将最终速度范围曲线计算为速度控制的速度曲线。

对于公开的系统、方法和车辆中的任一个，车辆控制器可经由驾驶员输入设备从驾驶员接收减速指令以降低车辆速度，并基于估计的道路坡度和估计的车辆质量同时确定对应于驾驶员的减速指令的减速扭矩请求。在这种情况下，可进一步基于减速扭矩请求来将最终速度范围曲线计算为扭矩控制的速度曲线。任选地，车辆控制器可从制动传感器接收指示施加到车辆的车轮中的一个或多个上的实时制动扭矩的一个或多个传感器信号；可基于实时制动扭矩来修改所请求的车轴扭矩。

对于公开的系统、方法和车辆中的任一个，控制器可使用双轨自行车模型或机动车辆的类似合适的车身模型来预测机动车辆的未来车辆速度轨迹曲线，并修改所请求的车轴扭矩以最小化此未来车辆速度轨迹曲线与最终速度范围曲线之间的差异。作为又一选项，控制器可基于估计的道路坡度和估计的车辆质量来计算标称道路载荷车辆力和有效道路载荷。在这种情况下，可进一步基于标称道路载荷车辆力和有效道路载荷来计算最终速度范围曲线作为扭矩控制速度曲线。用于接收驾驶员加速和减速指令的驾驶员输入设备可包括单个的加速器踏板；这样，机动车辆可缺少制动器踏板，并且所请求的车轴扭矩可为单踏板驱动操作中的制动操纵的一部分。

对于公开的系统、方法和车辆中的任一个，车辆控制器可从质量估计模块接收具有当前有效载荷的机动车辆的估计车辆质量；以及从陡度估计模块接收机动车辆当前正在横穿的路段的估计道路坡度。作为另一选项，上述加速度表可包括控制器可检索的，存储器存储的加速度响应映射文件，该映射文件将车辆速度和车辆加速度与动力系扭矩输出进行映射。就这一点而言，上述瞬态加速度表可包括控制器可检索的，存储器存储的瞬态加速度响应映射文件，该文件限定文件中相邻动力系加速度/扭矩输出之间的瞬态区域。计算最终速度范围曲线可包括基于在预定范围中重复预定数量（N）个步骤的扭矩范围、制动请求范围和标称道路载荷范围来确定力范围。

本发明还包括如下方案：

方案1. 一种操作机动车辆的方法，所述机动车辆包括可操作以推进所述机动车辆的动力系和可操作以从所述机动车辆的驾驶员接收车辆控制输入的驾驶员输入设备，所述方法包括：

经由车辆控制器经由所述驾驶员输入设备从所述驾驶员接收用于所述机动车辆的所述动力系的加速指令；

经由所述车辆控制器从加速度表确定对应于所述驾驶员的所述加速指令的加速度或扭矩请求；

基于瞬态加速度表调整所述加速度或扭矩请求；

从所调整后的请求确定补偿后的加速度和未补偿的加速度，所述补偿后的加速度基于估计的道路坡度和估计的车辆质量，并且所述未补偿的加速度基于零道路坡度和标称车辆质量或所述估计的车辆质量；

计算最终速度范围曲线：在所述机动车辆的车辆速度处于可校准或接近零的车辆速度的情况下，所述最终速度范围曲线为基于所述未补偿的加速度的速度控制的速度曲线；在所述车辆速度高于所述接近零的车辆速度且低于预定阈值车辆速度的情况下，所述最终速度范围曲线为基于所述补偿后的加速度和所述未补偿的加速度的混合的混合控制的速度曲线；并且在所述车辆速度高于所述预定阈值车辆速度的情况下，所述最终速度范围曲线为基于所述未补偿的加速度的扭矩控制的速度曲线；以及

经由所述车辆控制器将指令信号传输到所述动力系，以基于所计算出的最终速度范围曲线输出所请求的车轴扭矩。

方案2. 如方案1所述的方法，还包括：

经由所述车辆控制器从速度传感器接收指示所述机动车辆的实时车辆速度的传感器信号；以及

基于所述实时车辆速度、所述驾驶员输入设备的位置、所述驾驶员输入设备的位置的变化率和/或测量或估计的道路坡度，将车辆控制模式选择为速度控制模式或扭矩控制模式，

其中，传输到所述动力系的所述指令信号还基于所选择的车辆控制模式。

方案3. 如方案2所述的方法，其中，将所述最终速度范围曲线计算为所述速度控制的速度曲线还基于所述实时车辆速度。

方案4. 如方案1所述的方法，还包括：

经由所述车辆控制器经由所述驾驶员输入设备从所述驾驶员接收减速指令以降低所述机动车辆的所述车辆速度；以及

基于所述估计的道路坡度和所述估计的车辆质量，确定对应于所述驾驶员的所述减速指令的减速扭矩或减速请求。

方案5. 如方案4所述的方法，其中，将所述最终速度范围曲线计算为所述扭矩控制的速度曲线还基于对应于所述驾驶员的所述减速指令的所述减速扭矩或减速请求。

方案6. 如方案1所述的方法，还包括：经由所述车辆控制器从制动传感器接收指示施加到所述机动车辆的车轮的实时制动扭矩的传感器信号，其中，基于所述实时制动扭矩来修改所述所请求的车轴扭矩。

方案7. 如方案1所述的方法，其中，将所述最终速度范围曲线计算为所述速度控制的速度曲线还基于道路坡度补偿值。

方案8. 如方案1所述的方法，还包括：

使用所述机动车辆的双轨自行车模型预测所述机动车辆的未来车辆速度轨迹曲线；以及

修改所述所请求的车轴扭矩以最小化所述未来车辆速度轨迹曲线和所述最终速度范围曲线之间的差异，如果有的话。

方案9. 如方案1所述的方法，还包括：基于所述估计的道路坡度和所述估计的车辆质量来计算标称道路载荷车辆力和有效道路载荷，其中，进一步基于所述标称道路载荷车辆力和所述有效道路载荷将所述最终速度范围曲线计算为所述扭矩控制的速度曲线。

方案10. 如方案1所述的方法，还包括：

经由所述车辆控制器从质量估计模块接收具有当前有效载荷的所述机动车辆的所述估计的车辆质量；以及

经由所述车辆控制器从坡度估计模块接收当前正被所述机动车辆横穿的路段的估计的道路坡度。

方案11. 如方案1所述的方法，其中，所述加速度表包括加速度响应映射文件，所述加速度响应映射文件将车辆速度和车辆加速度与动力系扭矩输出进行映射，并且其中，所述瞬态加速度表包括瞬态加速度响应映射文件，所述瞬态加速度响应映射文件限定所述文件中相邻动力系扭矩输出之间的瞬态区域。

方案12. 如方案1所述的方法，其中，计算所述最终速度范围曲线包括基于在预定范围中重复预定N个步骤的扭矩范围、制动请求范围和标称道路载荷范围来确定力范围。

方案13. 如方案1所述的方法，其中，所述驾驶员输入设备是加速器踏板，其中，所述机动车辆没有制动器踏板，并且其中，所述所请求的车轴扭矩是单踏板驱动（OPD）操作中的制动操纵的一部分。

方案14. 一种电动车辆，包括：

具有多个车轮的车身；

车辆动力系，具有安装在所述车身上的牵引马达，并且可操作以驱动所述车轮中的一个或多个，从而推进所述电动车辆；

驾驶员输入设备，其可操作以从所述电动车辆的驾驶员接收车辆控制输入；以及

车辆控制器，其被编程为：

经由所述驾驶员输入设备从所述驾驶员接收用于所述电动车辆的动力系的所述加速指令；

从加速度表中确定对应于所述驾驶员的所述加速指令的扭矩或加速请求；

基于瞬态加速度表调整所述扭矩或加速请求；

从所调整的扭矩或加速请求确定补偿后的加速度和未补偿的加速度，其中所述补偿后的加速度基于估计的道路坡度和估计的车辆质量，并且所述未补偿的加速度基于零道路坡度和标称车辆质量或所述估计的车辆质量；

计算最终速度范围曲线：在所述机动车辆的车辆速度处于可校准或接近零的车辆速度的情况下，将所述最终速度范围曲线计算为基于所述未补偿的加速度的速度控制的速度曲线；在所述车辆速度高于所述接近零的车辆速度且低于预定阈值车辆速度的情况下，将所述最终速度范围曲线计算为基于所述补偿后的加速度和未补偿的加速度的混合的混合控制的速度曲线，以及在所述车辆速度高于所述预定阈值车辆速度的情况下，将所述最终速度范围曲线计算为基于所述未补偿的加速度的扭矩控制的速度曲线；以及

基于计算出的最终速度范围曲线，将指令信号传输到所述动力系，以输出所请求的车轴扭矩。

方案15. 如方案14所述的电动车辆，其中，所述驾驶员输入设备包括踏板，并且其中，所述车辆控制器还被编程为：

从速度传感器接收指示所述电动车辆的实时车辆速度的传感器信号；以及

基于所述实时车辆速度、所述踏板的踏板位置、所述踏板位置的变化率和所测量的道路坡度，将车辆控制模式选择为速度控制模式或扭矩控制模式，

其中，传输到所述动力系的所述指令信号还基于所述选择的车辆控制模式。

方案16. 如方案14所述的电动车辆，其中，所述车辆控制器还被编程为：

经由所述驾驶员输入设备从所述驾驶员接收减速指令，以降低所述电动车辆的所述车辆速度；以及

基于所述估计的道路坡度和所述估计的车辆质量，确定对应于所述驾驶员的所述减速指令的减速度或扭矩请求，

其中，还基于对应于所述驾驶员的所述减速指令的所述减速度或扭矩请求将所述最终速度范围曲线确定为所述扭矩控制的速度曲线。

方案17. 如方案14所述的电动车辆，其中，所述车辆控制器还被编程为从制动传感器接收指示施加到所述电动车辆的所述车轮中的一个或多个的实时制动扭矩的传感器信号，其中基于所述实时制动扭矩修改所述所请求的车轴扭矩。

方案18. 如方案14所述的电动车辆，其中，所述驾驶员输入设备是加速器踏板，其中，所述电动车辆缺少制动器踏板，并且其中，所述所请求的车轴扭矩是单踏板驱动（OPD）操作中的制动操纵的一部分。

方案19. 如方案14所述的电动车辆，其中，所述加速度表包括加速度响应映射文件，所述加速度响应映射文件将车辆速度和车辆加速度与动力系扭矩输出进行映射，并且其中，瞬态加速度表包括瞬态文件，所述瞬态文件限定所述文件中的相邻动力系扭矩输出之间的瞬态区域。

方案20. 如方案14所述的电动车辆，其中，计算所述最终速度范围曲线包括基于在预定范围中重复预定N个步骤的扭矩范围、制动请求范围和标称道路载荷范围来确定力范围。

以上发明内容并不代表本公开的每个实施例或每个方面。相反，当结合附图和所附权利要求书时，根据用于实施本公开的说明性示例和模式的以下具体实施方式，本公开的上述特征和优点以及其他特征和伴随的优点将是显而易见的。此外，本公开明确地包括上文和下文呈现的元件和特征的任何和所有组合和子组合。

附图说明

图1是代表性的电动车辆的示意图，该电动车辆具有由车载控制器、感测设备和通信设备的网络，该网络用于执行速度范围生成和域到域的转换，用于根据公开的构思的方面优化的单踏板驱动。

图2是示出代表性的速度范围估计和转换控制协议的流程图，所述协议可对应于根据所公开构思的各方面的由驻留或远程控制器、控制逻辑电路、可编程控制单元或其他集成电路（IC）设备或设备网络可执行的存储器存储的指令。

图3是示出用于速度范围估计的代表性速度曲线混合控制协议的流程图，所述协议可对应于根据所公开构思的各方面的由驻留或远程控制器、控制逻辑电路、可编程控制单元或其他集成电路（IC）设备或设备网络可执行的存储器存储的指令。

图4是示出用于速度范围估计的另一种代表性速度曲线混合控制协议的流程图，所述协议可对应于根据所公开构思的各方面的由驻留或远程控制器、控制逻辑电路、可编程控制单元或其他集成电路（IC）设备或设备网络可执行的存储器存储的指令。

在附图中通过非限制性示例示出本公开的代表性实施例，并且在下面另外详细描述所述代表性实施例。然而，应当理解，本公开的新颖方面不限于以上列举的附图中示出的特定形式。相反，本公开将覆盖落入例如由所附权利要求书所涵盖的本公开的范围内的所有修改、等同物、组合、子组合、排列、分组和替代方案。

具体实施方式

本公开易于以许多不同形式实施。本公开的代表性示例在附图中示出并且在本文中详细描述，理解提供这些实施例是作为公开原理的示例，而不是对本公开的广泛方面的限制。为此，例如在摘要、引言、发明内容、附图说明和具体实施方式部分中描述但未在权利要求中明确提出的要素和限制，不应通过暗示、推论或其他方式单独或共同地并入权利要求中。此外，本文所讨论的附图可能未按比例绘制，并且仅出于指导目的而提供。因此，附图中所示的特定和相对尺寸不应解释为限制性的。

出于本具体实施方式的目的，除非特别声明，否则单数包括复数，反之亦然；词语“和”和“或”应既是连接词也是反义连接词；词语“任何”和“所有”应均指“任何和所有”；并且词语“包括（including）”、“包含（containing）”，“包括（comprising）”、“具有（having）”及其排列应各自表示“包括但不限于”。此外，近似词，诸如“大约”、“几乎”、“基本上”、“大致”、“近似”等，可以“在、附近或接近于”，或“在……的0至5%以内”或“在可接受的制造公差内”或其任何逻辑组合的意义来使用。最后，方向性形容词和副词，诸如前、后、在内部、在外部、右侧、左侧、竖直、水平、向上、向下、前方、后方、左、右等，可能是相对于机动车辆而言的，诸如当车辆可操作地在水平行驶表面上取向时，机动车辆的向前行驶方向。

现在参考附图，其中在若干视图中相同的附图标记表示相同的特征，在图1中示出了代表性的汽车，该汽车通常以10表示，并在本文中出于讨论目的将其描绘为轿车式的电动乘用车辆。示出的汽车10（在本文中也简称为“机动车辆”或“车辆”）仅是示例性应用，利用其可实践本公开的新颖方面。同样，将本发明的构思并入全电动车辆动力系中也应被理解为所公开的新颖特征的非限制性实施方式。这样，将理解的是，本公开的各方面和特征可应用于其他动力系体系结构，可针对任何逻辑上相关的类型的车辆实施，并且可被类似地用于OPD和非OPD应用。此外，本文仅更详细地示出和描述机动车辆和车辆控制系统的所选部件。然而，以下讨论的车辆和系统可包括许多额外和替代特征以及其他可用的外围部件，以执行本公开的各种方法和功能。

图1的代表性车辆10最初配备有车辆电信和信息（“远程信息处理”）单元14，其与远程定位或“非车载”云计算主机服务24进行无线通信（例如，经由信号塔、基站、移动交换中心、卫星服务等）。图1中大致所示的其他车辆硬件部件16中的一些作为非限制性示例包括电子视频显示设备18、麦克风28、一个或多个音频扬声器30和各种输入控件32（例如按钮、旋钮、踏板、开关、触摸板、操纵杆、触摸屏等）。这些硬件部件16部分地用作人/机接口（HMI），以使用户能够与远程信息处理单元14以及车辆10内的其他系统和系统部件进行通信。麦克风28为车辆乘员提供输入口头或其他听觉命令的方法；车辆10可配备有利用音频过滤、编辑和分析软件模块的嵌入式语音处理单元。相反，扬声器30向车辆乘员提供可听见的输出，并且可为专用于远程信息处理单元14的独立扬声器，或可为音频系统22的一部分。音频系统22操作地连接到网络连接接口34和音频总线20以接收模拟信息，并经由一个或多个扬声器部件将其转换为声音。

通信耦接到远程信息处理单元14的是网络连接接口34，其合适的示例包括双绞线/光纤以太网交换机、内部/外部并行/串行通信总线、局域网（LAN）接口、控制器区域网络（CAN）、面向媒体的系统传输（MOST）、本地互连网络（LIN）接口等。其他适当的通信接口可包括符合ISO、SAE和IEEE标准和规范的接口。网络连接接口34使车辆硬件16能够彼此之间以及与在车身12内或“驻留”到车身12以及在车身12外或“远离”车身12的各种系统和子系统发送和接收信号。这允许车辆10执行各种车辆功能，诸如调节动力系输出、控制车辆变速箱的操作、选择性地接合摩擦和再生制动系统、控制车辆转向、调节车辆电池模块的充电和放电以及其他自动驾驶功能。例如，远程信息处理单元14从以下组件接收信号和数据并将信号和数据发送到以下组件：动力系控制模块（PCM）52、高级驾驶员辅助系统（ADAS）模块54、电池组控制模块（BPCM）56、传感器系统接口模块（SSIM）58、制动系统控制模块（BSCM）60以及其他各种车辆ECU，诸如变速箱控制模块（TCM）、发动机控制模块（ECM）、气候控制模块（CCM），等等。

继续参考图1，远程信息处理单元14是车载计算设备，其单独地并且通过其与其他联网设备的通信来提供服务的混合。该远程信息处理单元14通常由一个或多个处理器40组成，处理器中的每个可实施为分立的微处理器、专用集成电路（ASIC）或专用控制模块。车辆10可经由中央处理单元（CPU）36提供集中的车辆控制，该中央处理单元操作地耦接到一个或多个电子存储设备38，电子存储设备中的每个可采取CD-ROM、磁盘、IC设备、闪存、半导体存储器（例如，各种类型的RAM或ROM）等，以及实时时钟（RTC）42的形式。

可经由蜂窝芯片组/部件、导航和定位芯片组/部件（例如，全球定位系统（GPS）收发器）或无线调制解调器中的一个或多个或全部，提供具有远程、非车载联网设备的远程车辆通信功能，所有这些共同表示为44。可经由近程无线通信设备46（例如，BLUETOOTH®单元或近场通信（NFC）收发器）、专用的短程通信（DSRC）部件48和/或双天线50来提供近程无线连接。应该理解的是，车辆10可在没有以上列出的部件中的一个或多个的情况下实现，或任选地，可包括为特定最终用途所需的附加部件和功能。上述各种通信设备可被配置成交换数据，作为在V2V通信系统或车辆到所有（V2X）通信系统（例如，车辆到基础设施（V2I），车辆到行人（V2P）和/或车辆到设备（V2D））中的定期广播的一部分。

CPU 36从一个或多个感测设备接收传感器数据，该感测设备使用例如光检测、雷达、激光、超声、光学、红外或其他合适的技术来执行自动驾驶操作，包括短程通信技术，诸如DSRC或超宽带（UWB）。根据图示的示例，汽车10可配备有一个或多个数字相机62、一个或多个范围传感器64、一个或多个车辆速度传感器66、一个或多个车辆动态传感器68以及用于处理原始传感器数据的任何所需的过滤、分类、融合和分析硬件和软件。车载传感器的分布式阵列的类型、布置、数量和互操作性可单独地或共同地适应于给定的车辆平台，以实现期望水平的自主车辆操作。

为了推进电动车辆10，电气化动力系可操作以产生牵引扭矩并将其传递到车辆的车轮26中的一个或多个。该动力系在图1中通常由可再充电能量存储系统（RESS）表示，该可再充电能量存储系统可具有操作地连接到电力牵引马达78的底盘安装式牵引电池组70的性质。牵引电池组70通常由一个或多个电池模块72组成，每个模块具有一堆电池单元74，诸如袋状、罐状或棱柱形的锂离子、锂聚合物或镍金属氢化物电池单元。一个或多个电机，诸如牵引马达/发电机（M）单元78，从RESS的电池组70汲取电力，并且任选地，将电力传递到RESS的电池组70。功率逆变器模块（PIM）80将电池组70电连接到马达/发电机（M）单元78，并调制它们之间的电流传输。

电池组70被配置成使得模块管理、电池单元感测以及模块到模块或模块到主机的通信功能直接集成到每个电池模块72中，并经由对应的启用无线功能的电池单元监测单元（CMU）76以无线方式执行。CMU76可为具有GPS收发器和RF功能的，基于微控制器的，安装有印刷电路板（PCB）的传感器阵列，并且包装在电池模块壳体上或电池模块壳体中。电池模块单元74、CMU 76、壳体、冷却剂管线、母线等共同限定电池单元模块组件。所公开的配置可放弃使用在基于电池单元感测板的拓扑中使用的类型的单独的硬线电子模块和串行连接器。

在机动车辆10的操作期间，驾驶员和控制模块输入产生不同的车辆速度和扭矩命令，并伴随有加速和减速响应。无论车辆是基于ICE、FEV还是HEV的动力系，并且不管车辆是否配备有制动器踏板和加速器踏板二者，或仅配备单个踏板，都可期望使车辆10能够执行单踏板驱动（OPD）操作。顾名思义，OPD操作允许驾驶员使用单个（加速器）踏板来启动、加速、巡航、急踩油门（tip-in）、急松油门（tip-out）、减速和/或停止车辆。下面呈现的是OPD操作技术，该技术允许在零踏板（无踏板行程）下实现零车辆速度（全车停止），同时在给定车辆速度范围内传递对路况的稳健性。可驾驶性目标，诸如由车辆校准的加速度响应图和相关的瞬态加速度响应图所描述的可驾驶性目标，以及车辆参数，诸如道路载荷系数、有效道路载荷和标称道路载荷力，被并入最终速度范围曲线中。对于至少一些实施方式，制动力要求也可在公式中被理解。车辆运动控制器（VMC）可以使用未来的轨迹来基于未来的期望轨迹和测量值优化致动器命令。

本文描述的速度范围生成和域到域转换技术有助于传递标准化的踏板响应，该踏板响应对实时道路载荷和车辆质量具有稳健性，同时提供零和接近零的车辆速度OPD控制。公开的速度范围技术还可有助于在上坡驾驶条件下最小化或消除“固定踏板（deadpedal）”，以及在下坡驾驶条件下最小化或消除“踏板喘振（pedal surge）”。固定踏板情况包括在加速器踏板的初始平移期间几乎没有动力系响应的急踩油门驾驶操纵。相反，踏板喘振情况包括针对加速器踏板的初始平移具有不成比例的动力系响应的急踩油门驾驶操纵。速度范围域到域转换技术有助于在车辆以较高的车辆速度（例如，每小时10公里（kph）以上或另一可校准的设定点）行驶时，在接近零的车辆速度下的标准化踏板响应与基于扭矩的踏板响应之间提供一致的行为。其他伴随的益处可包括为每个给定的道路坡度传递可重复的踏板响应，以及提供更一致的车辆行为，该行为不会基于离开踏板坡度学习（off-pedal grade learn）的进度而变化。此外，可通过直接包括加速度和瞬态加速度响应映射可驱动性度量来减少校准时间，这最小化了围绕速度曲线生成的额外的可驱动性校准的需求。

如以下将在图2的讨论期间进一步详细解释的，速度范围生成包括创建与驾驶员的扭矩请求一致的速度曲线，例如以实现单踏板驱动目标。首先基于带有加速度响应映射的调用表将驾驶员加速器踏板输入解释为对应的扭矩或加速请求。然后，使用带有相关瞬态加速度响应映射的调用表对由表得出的扭矩请求进行“调整”，该相关瞬态加速度响应映射限定加速度响应映射表中各点之间的瞬态加速度/扭矩。然后，将调整后的扭矩请求解释为两个版本的加速请求。可基于当前估计的道路坡度和当前估计的车辆质量来计算第一版本的加速请求。可基于零（0）道路坡度和标称车辆质量来计算第二版本。

可根据车辆的实时速度，以三种方式中的任一种来计算最终速度曲线：（1）在接近零的车辆速度（例如，大约1至3kph）下，最终速度曲线控制为基于未补偿的加速度响应的速度（即速度曲线不受道路载荷或坡度影响）；（2）在低车辆速度（例如，约3至10kph）下，最终速度曲线控制为基于补偿后的加速度响应和未补偿的加速度响应的混合的速度；以及（3）在较高的车辆速度（例如，高于约10kph）下，最终速度曲线控制为扭矩目标（例如，不补偿道路载荷、坡度、质量等）。换句话说，在低车辆速度下，速度曲线基于第二版本的加速请求，使得闭环速度控制补偿道路坡度和车辆质量变化，从而使驾驶员踏板响应与标称车辆质量的平坦地面上的车辆响应一致。在较高的车辆速度下，速度曲线从第二版本向第一版本融合（blend away）；然后，速度曲线仅基于在扭矩转换点或扭矩转换点以上的加速请求的第一版本。一旦完全转换到第一版本，则闭环车辆速度控制可等同于扭矩控制；当控制从速度控制切换到扭矩控制（反之亦然）时，车辆的乘员无法检测到不希望的颠簸。

最终速度范围曲线也可适于补偿驾驶员命令的车辆减速，诸如由制动器踏板输入的车辆减速。驾驶员输入的减速指令可被解释为对应的驾驶员制动扭矩请求，其然后被解释为期望的减速请求。然后，该期望的减速请求可与期望的加速请求合并，以计算与加速器踏板和制动器踏板两者一致的最终速度范围曲线。作为另一种选项，可将每个车轮处实际施加的制动扭矩提供给VMC，以便除了由制动器控制器控制的摩擦制动器之外，闭环速度控制还可调节一个或多个推进致动器的致动，以实现所期望的速度跟踪。VMC可使用机动车辆的双轨自行车模型来预测未来的车辆速度轨迹（范围）。可将每个车轮处实际施加的摩擦制动扭矩提供给模型，使得预测“了解”摩擦制动对整体车辆速度的影响。然后可优化推进车轴扭矩以最小化这些预测的未来车辆速度轨迹与期望的速度曲线之间的差异。

本文提出了如相关加速所描述的将驾驶员加速和减速指令转换为车辆可驾驶性目标的方法，以及将瞬态加速度响应映射度量转换为所得到的期望的车辆力的方法。还提出了限定标称道路载荷车辆力和有效道路载荷力的方法，所述标称道路载荷车辆力和有效道路载荷力由测量和/或估计的道路坡度和车辆质量计算得出。本公开的方面包括计算标称车辆速度轨迹（在标称质量的情况下没有坡度）和有效车辆速度轨迹（包括估计的坡度和质量）以及根据车辆速度和坡度计算组合的轨迹。公开的技术可使用有效道路载荷力作为车辆速度、坡度等的函数，以脱离需要对坡度和质量的稳健性的操作条件。公开的技术可将以上内容与车辆参数的预定集合结合使用以计算可在测量的车辆速度下初始化的期望的车辆速度。公开的技术可预测未来的车辆速度轨迹，以供车辆运动控制器基于车辆动力学测量和未来的期望指令来优化致动器指令。

接下来参考图2的流程图，根据本公开的方面，通常在100处描述用于执行速度范围估计和转换以用于操作机动车辆（诸如图1的车辆10）以执行期望的车辆操纵（诸如单踏板驱动操作）的改善的方法或控制策略。图2中示出的并且在下面进一步详细描述的操作中的一些或全部可代表对应于处理器可执行指令的算法，该处理器可执行指令例如存储在主存储器或辅助存储器或远程存储器（例如，存储设备38）中，并由例如电子控制器、处理单元、逻辑电路或其他模块或设备或模块/设备的网络（例如，CPU 36）执行，以执行与所公开构思相关联的以上和以下描述的功能中的任一者或全部。应当认识到，所示的操作框的执行顺序可改变，可添加附加的操作框，并且所描述的操作中的一些可被修改、组合或消除。

图2的方法100在终端框101处开始，该终端框具有用于可编程控制器或控制模块或类似合适的处理器的存储器存储的，处理器可执行的指令，以调用用于车辆动力系控制协议的初始化程序。该例程可在机动车辆10的正常和持续操作期间实时地，连续地，系统地，零星地和/或以规则的间隔被执行，例如，每10或100毫秒。作为另一个选项，响应于从“非车载”集中式主机系统（例如，图1的云计算服务24）接收到的用户命令提示或广播提示信号而初始化终端框101。在完成图2中所示的控制操作之后，方法100可前进到终端框131并暂时终止，或任选地，可循环回到终端框101并以连续循环的方式运行。

前进到过程框103，方法100经由车载驾驶员输入设备接收驾驶员请求的速度增加（或减小）。根据所示出的示例，驾驶员踩下加速器踏板以输入用于机动车辆的动力系的加速指令。一旦接收到该命令，图2的子例程过程框105提供可执行指令，以从车辆校准的加速度表中确定对应于驾驶员输入的加速指令的驾驶员扭矩请求。该加速度表可包括存储器存储的，控制器可访问的加速度响应映射文件，该映射文件将一系列的车辆速度和车辆加速度值与对应的一系列的动力系扭矩输出进行映射。指示期望加速度的原始踏板行程数据被用来根据所测量的车辆速度和从踏板传感器接收的加速度踏板的踏板位置在映射文件中“查找”驾驶员扭矩请求。

该“未调整的”驾驶员扭矩请求从子例程过程框105传递到图2的子例程过程框107，在此使用车辆校准的瞬态加速度表对其进行“调整”。瞬态加速度表可包括存储器存储的，控制器可访问的瞬态加速度响应映射文件。瞬态映射文件可为查找表，其限定加速度映射文件中相邻动力系扭矩输出值之间的瞬态区域中的动力系扭矩。作为非限制性示例，瞬态映射文件可根据车辆速度和扭矩变化，即，目标扭矩与当前扭矩的差异来识别加速度映射文件中的每对相邻点之间的相应的斜变率（例如，每个回路的加速度或扭矩的变化）。通过并入这些加速/扭矩斜变率响应来调整驾驶员扭矩请求，以便将曲率增加到扭矩请求曲线。

方法100前进到过程框109和111，以确定对应于从子例程过程框107输出的调整后的驾驶员扭矩请求的驾驶员期望加速度曲线。例如，过程框109基于零（0）道路坡度和标称（“nom”）车辆质量或估计的车辆质量从调整后的扭矩请求曲线计算“未补偿的”加速请求曲线。相比较而言，过程框111基于估计的道路坡度和标称或估计的车辆质量（取决于哪个用于未补偿的计算）从调整后的扭矩请求计算“补偿后的”加速请求曲线。使用牛顿力学原理，使用力变量F计算加速度曲线，力变量F是驾驶员期望的调整后的扭矩、施加的制动扭矩、道路坡度力和道路载荷力的数学总和（ro+r1*v+r2*v^2，其中v是测得的车辆速度）。此外，质量变量m或者是预设的标称车辆质量，或者是估计/测量的（实时）车辆质量。对于不考虑实际道路坡度的过程框109，将道路坡度力输入设置为零。

为了完成过程框111中的计算，质量估计模块或合适的质量感测设备输出带有其当前有效载荷的本车辆的估计车辆质量，如数据过程框113所示。数据过程框113还可包括梯度估计模块或合适的梯度感测设备，其传输当前正在被本车辆横穿的路段的估计道路坡度。在这方面，可使用来自车载传感器设备（诸如三轴加速度计）的测量值来计算实时道路坡度，或可使用实时地理定位数据（诸如基于从全球定位系统（GPS）接收的大地坐标的导航系统地图信息）来检索实时道路坡度。另一方面，实时车辆质量可使用来自车载动力学传感器（诸如车轮速度传感器、加速度计等）的组合的测量值来计算，或可使用基于模型的估计器（诸如卡尔曼滤波器（KF）、扩展KF、西格玛点滤波器）来预测，或可使用机器学习技术来预测。

继续对期望加速度曲线的讨论，图2的方法100前进到过程框115，并确定期望的速度曲线，该期望的速度曲线基于没有来自过程框109的补偿输出的期望加速度和具有来自过程框111的补偿输出的期望加速度。对于至少一些应用，过程框115包括如下计算最终速度范围曲线：（1）如果本车辆的当前车辆速度处于接近零的车辆速度（例如，约1至3kph），则将最终速度范围曲线设定为速度控制的速度曲线，该速度曲线可主要或仅基于未补偿的加速度来计算；（2）如果车辆速度高于接近零的车辆速度且低于预定的阈值车辆速度（例如，约3至10khp），则将最终速度范围曲线设定为混合控制的速度曲线，该混合控制的速度曲线可通过混合补偿后的和未补偿的加速度来计算；（3）如果车辆速度高于预定的阈值车辆速度（例如，高于约10kph），则将最终速度范围曲线设定为扭矩控制的速度曲线，其可主要或仅基于补偿后的加速度来计算。

计算最终速度范围曲线可包括执行力混合（有效/标称）技术以确定有效力范围或标称力范围。可基于扭矩范围、标称道路载荷范围、制动请求范围以及道路坡度范围的影响计算力范围（有效（i））。相反，可基于扭矩范围、标称道路载荷范围和制动请求范围来计算力范围（标称（i））；道路坡度影响不包括在标称计算中。可对范围中的N个步骤重复这些计算：将每个计算的输出进行积分，以在速度曲线中形成下一个范围步骤。速度范围曲线计算将在下面的图3和图4的讨论中进一步详细描述。

在过程框117，方法100经由车载驾驶员输入设备接收驾驶员请求的速度降低。根据图示的示例，驾驶员踩下制动器踏板以输入用于机动车辆的动力系的减速指令，以将本车辆的当前速度降低到期望的目标速度。在接收到该指令后，图2的子例程过程框119提供处理器可执行的指令，以从车辆校准的加速度表中确定期望的减速度值和对应于驾驶员输入的减速指令的驾驶员制动扭矩请求。该减速扭矩请求可至少部分地基于从数据过程框113输出的估计的道路坡度和估计的车辆质量。类似于在子例程过程框105确定的驾驶员的加速扭矩请求，驾驶员期望的减速扭矩请求可使用具有相关的加速度和瞬态加速度响应映射的调用表来计算；通常，这些调用表提供的扭矩值会在踏板位置为零时使车辆停止。驾驶员期望的减速度和对应的制动扭矩请求可被发送到过程框115，以将最终速度范围曲线计算为扭矩控制的速度曲线。

为了完成过程框115中的计算，车辆速度传感器在数据过程框121处输出一个或多个指示本车辆的实时速度的传感器信号。除了使用实时车辆速度数据来确定要使用哪个可用的速度曲线作为最终速度范围曲线，方法100还可基于实时车辆速度来选择车辆控制模式，如过程框123所示。根据所示出的示例，控制模式可被设定为速度控制模式或扭矩控制模式。对于速度控制模式，瞬态加速度响应映射文件被解释为加速请求；制动器踏板应用被解释为减速请求，并在速度曲线中被考虑。对于扭矩控制模式，VMC提供了基于加速度和瞬态加速度响应映射的扭矩请求。模式选择可基于实时车辆速度、驾驶员输入设备的位置（例如，加速器/制动器踏板的踏板位置）、驾驶员输入设备的位置的变化率和/或测量的道路坡度。

继续参考图2，集成的车辆运动控制器执行基于模型的预测控制分析，以确定所需的车轴扭矩，以实现驾驶员期望的加速指令（框103）和/或减速指令（框117）。为了执行此模型预测控制（MPC）技术，集成的VMC汇总并分析从子例程过程框107输出的调整后的驾驶员扭矩请求，从过程框115输出的期望速度曲线，从过程框123输出的车辆控制模式以及在数据过程框127经由制动扭矩传感器输出的，施加到本车辆的车轮的实际实时制动扭矩。VMC可存储车辆模型，诸如双轨自行车模型，其中扭矩命令是控制变量。可使用第一原理导出模型，或通过实验确定模型，或两者结合使用。可使用优化技术来计算在感兴趣的时间范围（例如，到未来的N秒）内使跟踪误差（即，所计算的速度曲线与所测量的车辆速度之间的差）最小化的扭矩命令。在扭矩控制中，可考虑在扭矩请求和命令的控制器扭矩之间的误差。

从过程框125输出车辆的车轮处的期望车轴扭矩，并将其传输到动力系（例如，从CPU 36到PCM 52和PIM 80），以便在过程框129执行车轴扭矩。对于至少一些实施方式，可使用车辆的双轨自行车模型来预测本车辆的未来车辆速度轨迹曲线。可修改所请求的车轴扭矩以最小化未来车辆速度轨迹曲线和最终速度范围曲线之间的任何差异。在执行期望的车轴扭矩后，方法100可前进到终端框131并终止。

图3示意性地示出速度曲线混合方法200的第一选项，该方法可与图2的速度范围估计和转换控制协议一起使用。在该示例中，存在单个处理模块——车辆速度曲线框（A）202，其汇总并分析一组闭环反馈输入，并从这些输入中输出速度曲线。在图3的所示示例中有七个输入：摩擦制动扭矩201、测量的车辆速度203、任选的（但不是必需的）控制输入205、驾驶员期望的扭矩（范围）207、重置速度曲线209、测量的道路坡度力（mgsin（θ））211和先前的速度曲线213。过程框204执行查找功能“n-D T（u）”，其中道路坡度力乘以[x1，x2]（例如[0，1]）范围内的常数，该常数根据车辆速度和测量坡度被选择。通常，当车辆速度为零时，常数设定为零。根据这些输入，车辆速度曲线框（A）202计算速度范围曲线215。特别地，框（A）202使用上面列举的七个输入以及一组道路载荷力（r0+r1*v+r2*v^2）（例如，作为输入205）来计算期望的加速度，并通过积分计算速度范围曲线215。可从车载传感器（诸如加速度计、GPS等）来测量/计算所测量的道路坡度力。可以对该信号以及所测量的车辆速度进行滤波以拒绝特定的频率成分。

图4示意性地示出可与图2的速度范围估计和转换控制协议一起使用的速度范围曲线混合方法300的第二个选项。在该示例中，存在三个处理模块——车辆速度范围（无坡度补偿）框（B）302、车辆速度范围（具有坡度补偿）框（C）304和车辆速度范围合并框（D）306，其汇总和分析一组闭环反馈输入，并从这些输入输出速度曲线。与图3相似，在图4的所示示例中有七个输入：摩擦制动扭矩301、测量的车辆速度303、任选的（但不是必需的）控制输入305、驾驶员期望的扭矩（范围）307、重置速度曲线309、测量的道路坡度力 (mgsin(theta))311和先前的速度曲线313。从这些输入，第一车辆速度范围框（B）302输出未补偿的速度范围曲线（无坡度））315，并且第二车辆速度范围框（C）304输出补偿后的速度范围曲线（有坡度）317。车辆速度范围合并框（D）306合并补偿后的和未补偿的速度范围曲线317、315并输出速度范围曲线319。

在图4中，除了道路坡度力311乘以零（0）且因此不是未补偿速度范围曲线315的计算的一部分之外，车辆速度范围框（B）302使用与上面参考图3的车辆速度曲线框（A）202提及的相同的输入。相比之下，图4的车辆速度范围框（C）304使用与车辆速度曲线框（A）202相同的输入；然而，道路坡度力311被直接输入而不乘以常数。车辆速度范围合并框（D）306以以下形式组合来自框（B）302和（C）304的曲线：

最终速度曲线=（1-c）*无坡度的速度曲线+c*有坡度的速度曲线

（FinalSpeedProfile = (1- c) * SpeedProfileWithoutGrade + c *SpeedProfileWithGrade）

其中合并常数c是测量的车辆速度和测量的道路坡度的函数（例如c=0时，车辆速度为0kph0。

在一些实施例中，本公开的各方面可以通过诸如程序模块的计算机可执行指令程序来实现，该程序模块通常被称为由本文所述的控制器或控制器变型中的任一者执行的软件应用或应用程序。在非限制性示例中，软件可包括执行特定任务或实现特定数据类型的例程、程序、对象、部件和数据结构。该软件可以形成接口，以允许计算机根据输入源做出反应。该软件还可与其他代码节段协作以响应于结合接收到的数据的源接收到的数据来发起各种任务。该软件可存储在各种存储介质中的任一种上，所述存储介质诸如CD-ROM、磁盘和半导体存储器（例如，各种类型的RAM或ROM）。

此外，可利用包括多处理器系统、基于微处理器的或可编程消费型电子设备、小型计算机、大型计算机等的各种计算机系统和计算机网络配置来实践本公开的各方面。另外，可在分布式计算环境中实践本公开的各方面，在分布式计算环境中，任务由通过通信网络链接的驻留和远程处理设备执行。在分布式计算环境中，程序模块可位于包括内存存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。因此，可在计算机系统或其他处理系统中结合各种硬件、软件或它们的组合来实现本公开的各方面。

本文描述的方法中的任一种可包括机器可读指令，该机器可读指令用于由以下部件执行：（a）处理器；（b）控制器和/或（c）任何其他合适的处理设备。本文公开的任何算法、软件、控制逻辑、协议或方法可实施为存储在有形介质（诸如例如闪存、固态存储器、硬盘驱动器、CD-ROM、数字通用盘（DVD）或其他存储设备）上的软件。整个算法、控制逻辑、协议或方法和/或其部分可替代地由除控制器之外的设备执行和/或以可用方式实施在固件或专用硬件中（例如，由专用集成电路（ASIC）、可编程逻辑设备（PLD）、现场可编程逻辑设备（FPLD）、离散逻辑等实现）。此外，尽管参考本文描述的流程图描述了特定算法，但是可替代地使用用于实现示例机器可读指令的许多其他方法。

已经参考所示出的实施例详细描述了本公开的各方面。然而，本领域技术人员将认识到，在不脱离本公开的范围的情况下，可对其进行许多修改。本公开不限于本文公开的精确构造和组成；从前述描述显而易见的任何和所有修改、改变和变型均在由所附权利要求限定的本公开的范围内。此外，本构思明确地包括前述元素和特征的任何和所有组合和子组合。

Claims

1.一种操作机动车辆的方法，所述机动车辆包括可操作以推进所述机动车辆的动力系和可操作以从所述机动车辆的驾驶员接收车辆控制输入的驾驶员输入设备，所述方法包括：

基于瞬态加速度表调整所述加速度或扭矩请求；

2.如权利要求1所述的方法，还包括：

3.如权利要求2所述的方法，其中，将所述最终速度范围曲线计算为所述速度控制的速度曲线还基于所述实时车辆速度。

4.如权利要求1所述的方法，还包括：

5.如权利要求4所述的方法，其中，将所述最终速度范围曲线计算为所述扭矩控制的速度曲线还基于对应于所述驾驶员的所述减速指令的所述减速扭矩或减速请求。

6.如权利要求1所述的方法，还包括：经由所述车辆控制器从制动传感器接收指示施加到所述机动车辆的车轮的实时制动扭矩的传感器信号，其中，基于所述实时制动扭矩来修改所述所请求的车轴扭矩。

7.如权利要求1所述的方法，其中，将所述最终速度范围曲线计算为所述速度控制的速度曲线还基于道路坡度补偿值。

8.如权利要求1所述的方法，还包括：

9.如权利要求1所述的方法，还包括：基于所述估计的道路坡度和所述估计的车辆质量来计算标称道路载荷车辆力和有效道路载荷，其中，进一步基于所述标称道路载荷车辆力和所述有效道路载荷将所述最终速度范围曲线计算为所述扭矩控制的速度曲线。

10.如权利要求1所述的方法，还包括：

11.如权利要求1所述的方法，其中，所述加速度表包括加速度响应映射文件，所述加速度响应映射文件将车辆速度和车辆加速度与动力系扭矩输出进行映射，并且其中，所述瞬态加速度表包括瞬态加速度响应映射文件，所述瞬态加速度响应映射文件限定所述文件中相邻动力系扭矩输出之间的瞬态区域。

12.如权利要求1所述的方法，其中，计算所述最终速度范围曲线包括基于在预定范围中重复预定N个步骤的扭矩范围、制动请求范围和标称道路载荷范围来确定力范围。

13.如权利要求1所述的方法，其中，所述驾驶员输入设备是加速器踏板，其中，所述机动车辆没有制动器踏板，并且其中，所述所请求的车轴扭矩是单踏板驱动（OPD）操作中的制动操纵的一部分。

14.一种电动车辆，包括：

具有多个车轮的车身；

车辆控制器，其被编程为：

经由所述驾驶员输入设备从所述驾驶员接收用于所述电动车辆的动力系的加速指令；

基于瞬态加速度表调整所述扭矩或加速请求；

计算最终速度范围曲线：在所述电动车辆的车辆速度处于可校准或接近零的车辆速度的情况下，将所述最终速度范围曲线计算为基于所述未补偿的加速度的速度控制的速度曲线；在所述车辆速度高于所述接近零的车辆速度且低于预定阈值车辆速度的情况下，将所述最终速度范围曲线计算为基于所述补偿后的加速度和未补偿的加速度的混合的混合控制的速度曲线，以及在所述车辆速度高于所述预定阈值车辆速度的情况下，将所述最终速度范围曲线计算为基于所述未补偿的加速度的扭矩控制的速度曲线；以及

15.如权利要求14所述的电动车辆，其中，所述驾驶员输入设备包括踏板，并且其中，所述车辆控制器还被编程为：

16.如权利要求14所述的电动车辆，其中，所述车辆控制器还被编程为：

17.如权利要求14所述的电动车辆，其中，所述车辆控制器还被编程为从制动传感器接收指示施加到所述电动车辆的所述车轮中的一个或多个的实时制动扭矩的传感器信号，其中基于所述实时制动扭矩修改所述所请求的车轴扭矩。

18.如权利要求14所述的电动车辆，其中，所述驾驶员输入设备是加速器踏板，其中，所述电动车辆缺少制动器踏板，并且其中，所述所请求的车轴扭矩是单踏板驱动（OPD）操作中的制动操纵的一部分。

19.如权利要求14所述的电动车辆，其中，所述加速度表包括加速度响应映射文件，所述加速度响应映射文件将车辆速度和车辆加速度与动力系扭矩输出进行映射，并且其中，瞬态加速度表包括瞬态文件，所述瞬态文件限定所述文件中的相邻动力系扭矩输出之间的瞬态区域。

20.如权利要求14所述的电动车辆，其中，计算所述最终速度范围曲线包括基于在预定范围中重复预定N个步骤的扭矩范围、制动请求范围和标称道路载荷范围来确定力范围。