CN114829877A - 用于控制车辆的方法 - Google Patents

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CN114829877A CN201980103029.3A CN201980103029A CN114829877A CN 114829877 A CN114829877 A CN 114829877A CN 201980103029 A CN201980103029 A CN 201980103029A CN 114829877 A CN114829877 A CN 114829877A
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Abstract

本发明涉及一种用于控制沿着路线行驶的车辆(1)的方法，方法包括：获得平衡参数的第一值(wdr)，第一值指示用于沿着路线的至少一部分操作车辆的成本与沿着路线的一位置处的到达时间之间的平衡；取决于第一平衡参数值(wdr)，为车辆沿着路线的至少一部分的行驶建立多个期望位置和时间相关性(PTC)；当车辆沿着路线行驶时，确定进度偏差(PD)，进度偏差包括对于某时间点，车辆的实际位置与根据期望位置和时间相关性的期望位置的偏差，或对于车辆的一位置，实际时间点与根据期望位置和时间相关性的期望时间点的偏差；当车辆沿着路线行驶时，获得不同于第一平衡参数值(wdr)的第二平衡参数值(wstc1)，第二平衡参数值取决于进度偏差(PD)；以及，取决于第二平衡参数值(wstc1)控制车辆。

Description

用于控制车辆的方法
技术领域
本发明涉及用于控制车辆的方法、计算机程序、计算机可读介质以及控制单元或控制单元组。
本发明可以应用于重型车辆，诸如卡车和公共汽车。尽管本发明将关于卡车进行描述，但是本发明不限于此特定类型的车辆，而且还可以用于其它车辆类型，诸如厢式送货车和汽车。
背景技术
提高生产率，同时保持尽可能低的操作成本是许多车辆操作，特别是商用车辆操作的目标。文章“Look-ahead control for heavy trucks to minimize trip time andfuel consumption(用于最小化行程时间和燃料消耗的重型卡车的前瞻控制)”
Figure BDA0003697447910000011
Ivarsson、
Figure BDA0003697447910000012
和Nielsen，2009年，控制工程实践(林雪平大学)公开一种用于重型柴油卡车的驱动任务。借助与GPS单元组合的车载道路坡度数据库，可以提取有关前方道路几何形状的信息。此前瞻信息用于相对于衡量行程时间和燃料消耗的标准公式优化速度分布。通过不断地为传统巡航控制器提供新设定点，在预测控制方案中设计并使用动态编程算法。
然而，希望进一步改进对车辆的控制以允许提高生产率，同时保持尽可能低的操作成本。具体来说，考虑到车辆沿着路线运行期间的意外事件，希望在生产率与运行成本之间提供良好的平衡。例如，意外事件可能是交通拥堵。例如，沿着路线发生事故可能导致交通拥堵。
发明内容
本发明的目标是提高车辆的生产率，同时保持尽可能低的操作成本。本发明的特定目标是避免或减少由于沿着路线的一个或多个意外事件而降低沿着路线行驶的车辆的生产率，同时保持尽可能低的操作成本。
通过根据权利要求1所述的方法实现目标。因此，通过用于控制沿着路线行驶的车辆的方法实现目标，该方法包括
-获得平衡参数的第一值，第一值指示用于沿着路线的至少一部分操作车辆的成本与沿着路线的一位置处的到达时间之间的平衡，
-取决于第一平衡参数值，针对车辆沿着路线的至少一部分的行驶建立多个期望位置和时间相关性，
-当车辆沿着路线行驶时，确定进度偏差，进度偏差包括对于一时间点，车辆的实际位置与根据期望位置和时间相关性的期望位置的偏差，或对于车辆的一位置，实际时间点与根据期望位置和时间相关性的期望时间点的偏差。
-当车辆沿着路线行驶时，获得不同于第一平衡参数值的第二平衡参数值，第二平衡参数值取决于进度偏差，并且
-取决于第二平衡参数值来控制车辆。
第一平衡参数指示沿着路线的至少一部分的车辆操作成本与沿着路线的一位置处的到达时间之间的平衡。操作成本可以是用于沿着路线、沿着路线的一部分、沿着路线的剩余部分，或沿着路线的剩余部分的一部分操作车辆的成本。沿着路线的一位置处的到达时间可以是路线终点处的到达时间，或在路线终点之前的一位置处的到达时间。
可以通过确定第一平衡参数值来获得平衡参数的第一值。此确定可以在车辆上完成，或者通过远离车辆定位的控制单元完成。可以在车辆开始沿着路线行驶之前获得第一平衡参数值。或者，可以在车辆沿着路线行驶时获得第一平衡参数值。
针对车辆沿着路线的至少一部分，例如沿着路线、沿着路线的一部分、沿着路线的剩余部分，或沿着路线的剩余部分的一部分的行驶建立多个期望位置和时间相关性。
通过取决于第一平衡参数值，针对车辆沿着路线的行驶建立多个期望位置和时间相关性，可以提供在相应时间点处的期望位置，或在相应时间点处的期望位置。期望位置和时间相关性可以使沿着路线的多个位置中的每一个与相应时间点相关。期望位置和时间相关性可以指示车辆沿着路线的期望进程。
进度偏差确定可以涉及确定车辆的实际位置和时间相关性。根据期望位置和时间相关性，进度偏差可以指示车辆的实际位置和时间相关性与期望位置和时间相关性的偏差。进度偏差确定可以涉及建立车辆的时间相关进度。进度偏差确定提供用于监测车辆的进度。
第二平衡参数值可以指示用于沿着路线的剩余部分的至少一部分操作车辆的成本与沿着路线的一位置处，例如路线终点处的到达时间之间的平衡。第二平衡参数值可以取决于进度偏差提供平衡参数值的变化。与第一平衡参数值相比较，第二平衡参数值可以指示沿着路线操作车辆的成本与到达时间之间的不同平衡。第二平衡参数值提供一种减少实际到达时间与期望到达时间的偏差的方法。第二平衡参数值可以进一步提供这种偏差减少，同时在路线的剩余部分或其一部分期间保持尽可能低的车辆操作成本。
本发明可以提供动态变化的平衡参数值。由于第一平衡参数值之后是第二平衡参数值，因此可以鉴于沿着路线的意外事件进行调整。例如，如果意外事件延迟车辆，从而延迟到达时间，如果操作成本考虑保持不变，则从第一平衡参数值到第二平衡参数值的平衡参数值变化可能允许更激进的驾驶，以减少预期的到达延迟。另外，第二平衡参数值可以使得考虑到减少到达延迟的期望，针对路线的剩余部分或其一部分的车辆操作成本保持尽可能低。
因此，本发明减少车辆行驶的实际到达时间与期望到达时间的偏差，同时保持用于沿着路线操作车辆的成本尽可能低。减少到达时间偏差可以提高车辆的生产率。本发明允许避免或减少由于沿着路线的一个或多个意外事件而导致车辆的生产率降低，同时保持尽可能低的操作成本。这在商用车辆操作中可能特别有利。
本发明可以应用于任何类型的车辆，例如卡车或公共汽车等的重型车辆，或例如厢式送货车或汽车等的另一类型的车辆。本发明可适用于具有任何合适类型的动力传动系统的车辆。例如，动力传动系统可以包括内燃机作为唯一的推进装置，动力传动系统可以是混合动力传动系统，或者动力传动系统可以包括电动机作为唯一的推进装置。
操作成本可以取决于燃料消耗、电能消耗、电池退化、车辆的另一退化和驾驶员/操作员工资中的一个或多个。
车辆可以是自主车辆。在一些实施例中，车辆可以由人类驾驶员驾驶。在后一种情况下，可以例如借助于视觉显示器和/或通过视频指令将用于控制车辆的指令传送到驾驶员。
优选地，方法包括当车辆沿着路线行驶时，取决于第二平衡参数值来确定车辆针对路线的剩余部分的至少一部分的速度分布；以及根据所确定的速度分布来控制车辆。由此，取决于第二平衡参数值，可以通过速度分布提供在沿着路线的剩余部分或其一部分的位置处的最佳车辆速度。由此，可以提供车辆操作成本与到达时间之间的最佳折衷。
可以将速度分布传播到一个或多个车辆控制功能。车辆控制功能可以将速度分布用作速度参考。速度分布可以通过成本函数计算。第二平衡参数值可以是成本函数中的权重因子。速度分布可以使用动态编程来计算。然而，其它计算技术可以用于速度分布。
优选地，方法包括获得以车辆的数学模型形式的车辆模型，其中通过车辆模型确定速度分布。因此，可以提供准确的速度分布。可以通过车辆模型建立多个期望位置和时间相关性。
优选地，方法包括获得路线的数据；以及取决于第二平衡参数值确定车辆针对路线的剩余部分的至少一部分的速度分布，其中取决于路线数据来确定速度分布。因此，可以提供准确的速度分布。路线数据可以包括倾斜度数据、曲率数据和/或速度限制数据。可以通过路线数据建立多个期望位置和时间相关性。具体来说，可以通过路线数据、车辆模型和平衡参数值建立多个期望位置和时间相关性。
优选地，速度分布是第二速度分布，方法还包括取决于第一平衡参数值来确定车辆针对路线的至少一部分的第一速度分布；以及根据第一速度分布控制车辆，其中第二速度分布代替第一速度分布以控制车辆。
可以针对路线、路线的一部分、路线的剩余部分，或路线的剩余部分的一部分确定第一速度分布。当沿着路线行驶时或在沿着路线行驶之前，可以建立第一速度分布。此第二速度分布可以不同于第一速度分布。方法可以包括取决于所建立的期望位置和时间相关性，确定草案(draft)速度分布；以及根据草案速度分布控制车辆，其中第二速度分布代替草案速度分布以控制车辆。可以在沿着路线行驶之前确定草案速度分布。草案速度分布可以与本文称为第一速度分布的速度分布相同。例如鉴于意外事件，速度分布代替可以确保到达时间偏差减少。
优选地，方法包括取决于第二平衡参数值，为车辆沿着路线的剩余部分的至少一部分的行驶建立多个期望位置和时间相关性。因此，可以取决于期望位置和时间相关性确定另一进度偏差，期望位置和时间相关性取决于第二平衡参数值建立。因此，如下文所建议，可以重复第二平衡参数值。
优选地，方法包括确定多个平衡参数值，每个用于相应进度偏差。因此，可以针对相应进度偏差确定多个平衡参数值。进度偏差可以是预定的。可以在车辆开始在路线上行驶之前存储进度偏差和平衡参数值。进度偏差可以指示沿着路线的相应位置以及车辆行驶的时间点。进度偏差和平衡参数值可以存储在远离车辆的控制单元中。因此，可以为相应进度偏差提供一组预定平衡参数值。在建立实际进度偏差时，可以将进度偏差映射到预定平衡参数值。一旦已经建立实际进度偏差，这可以减少用于建立平衡参数值的计算要求。预定平衡参数值可以是阶梯式的。这将减少方法中的数据量。
或者，可以在建立实际进度偏差时计算平衡参数值。
方法可以包括：当车辆沿着路线行驶时多次重复确定进度偏差；取决于进度偏差获得第二平衡参数值；以及取决于第二平衡参数值控制车辆。可以在预定时间间隔内重复获得平衡参数值。方法可以包括根据第二平衡参数值多次重复确定车辆针对路线的剩余部分的至少一部分的速度分布，其中对于速度分布确定，在获得第二平衡参数值的重复步骤中获得的第二平衡参数值代替在获得第二平衡参数值的前一步骤中获得的第二平衡参数值。可以在预定时间间隔内重复确定速度分布。
因此，可以取决于最近获得的第二平衡参数值来确定速度分布，并且可以根据所确定的速度分布控制车辆。因此，当车辆沿着路线行驶时，可以获得一系列平衡参数值。在本发明的实施例中，本文中称为第一平衡参数值的值之后可以是一系列第二平衡参数值。平衡参数值还可以称为第一、第二、第三、第四平衡参数值等。方法可以包括取决于第二平衡参数值，针对车辆沿着路线的剩余部分的至少一部分的行驶建立多个期望位置和时间相关性。可以取决于另外的相应平衡参数值建立额外多个期望位置和时间相关性。此外，可以确定一系列速度分布，每个速度分布具有最近获得的平衡参数值。因此，当车辆沿着路线行驶时，可以取决于更新的进度偏差重复地更新速度分布。
在一些实施例中，速度分布确定比获得第二平衡参数值的步骤更频繁地重复。例如，可以在5秒到5分钟的间隔内重复地更新速度分布。作为另一示例，可以在1到60分钟的间隔内重复地更新平衡参数值。
优选地，方法包括取决于第二平衡参数值，针对车辆沿着路线的剩余部分的至少一部分的行驶重复建立多个期望位置和时间相关性。因此，可以建立一系列多个期望位置和时间相关性。因此，每一个重复的进度偏差确定可以取决于多个期望位置和时间相关性中的相应者。因此，另外的第二平衡参数值中的每一个可以取决于相应进度偏差，相应进度偏差又取决于多个期望位置和时间相关性中的相应者。
车辆在沿着路线行驶时执行的行程可以被称为沿着路线的当前行程。优选地，方法包括沿着路线或沿着呈路线的虚拟现实表示形式的虚拟现实路线多次执行先前行程，其中取决于先前行程确定第二平衡参数值。可以在车辆开始当前行程之前执行先前行程。
例如，可以模拟先前行程中的至少一些。因此，方法可以包括提供以路线的虚拟现实表示形式的虚拟现实路线；以及沿着虚拟现实路线多次模拟车辆的行驶，其中取决于模拟确定第二平衡参数值。模拟的车辆可以是与执行当前行程的车辆相同或相似的车辆的表示，例如具有相同或相似类型的动力传动系统和/或基本上具有相同负载。
先前行程中的至少一些可以是车辆沿着路线的真实行程。因此，至少一些先前行程可能是生产性行程，例如通过涉及货物和/或人员的运输。真实先前行程可以全部由单个车辆执行，或者真实先前行程中的一个或一些可以由与执行其它真实先前行程的车辆不同的一个或多个车辆执行。优选地，执行真实先前行程的车辆与执行当前行程的车辆具有相同类型，或者是相同车辆。优选地，执行真实先前行程的车辆与执行当前行程的车辆具有基本上相同的负载。
类似于当前行程，先前行程可以涉及获得第一平衡参数值；确定进度偏差；取决于进度偏差获得第二平衡参数值；以及取决于第二平衡参数值来控制车辆。
因此，方法可以包括对于每个先前行程，取决于在先前行程终点处的实际到达时间与期望到达时间的偏差确定奖励参数的值。优选地，取决于机器学习过程在先前行程的剩余部分处的结果、取决于针对相应较早先前行程确定的奖励参数值确定第二平衡参数值。
优选地在车辆开始当前行程之前执行先前行程。因此，可以通过机器学习过程“预训练”控制单元确定平衡参数值。在先前行程是模拟的情况下，模拟可以将控制单元暴露于多种不同的驾驶情况。模拟可以包括沿着虚拟路线的虚拟对象。在模拟时的机器学习可以类似于自主车辆感知训练的机器学习。
除了在先前行程终点处的实际到达时间与期望到达时间的偏差之外，还可以取决于车辆的操作成本确定奖励参数值。可以通过任何合适的方式定义奖励参数。奖励参数值可以指示车辆在到达时间偏差和操作成本方面的表现如何。奖励参数可能为“好”结果呈现高值，而为“坏”结果呈现低值。当然，奖励参数也可以以惩罚参数的形式提供，从而为“坏”结果呈现高值，而为“好”结果呈现低值。根据惩罚参数值，可以将奖励指示为惩罚参数值的负值，且反之亦然。
奖励参数可以具有两个部分，一个与到达时间偏差有关且另一个与操作成本有关。到达时间偏差部分可以对奖励参数值做出贡献，奖励参数值在到达时间偏差相对较小时比在到达时间偏差较大时更高。到达时间偏差部分可以提供期望到达时间周围的时间走廊，在走廊内，对奖励参数值的贡献相对较高，而在走廊外，参数值相对较低。因此，可以提供逐步惩罚，例如当到达时间偏差超过某个值时，例如由于错过渡轮出发，导致显著的生产率损失。
奖励参数可以为沿着路线的车辆的所有动作打分。优选地，例如通过模拟执行大量先前行程。例如，可以执行至少100或至少1000个先前行程，其中为每个行程确定奖励参数值。因此，通过机器学习，控制单元可以使“好”奖励参数值与某些驾驶情况下的某些平衡参数值相关。因此，控制单元可以学习提供精心选择的平衡参数值，即使奖励参数没有给出车辆在先前行程中的单个动作的等级。
在一些实施例中，方法包括确定沿着路线的预期交通状况；以及取决于预期交通状况来确定第二平衡参数值。这可以改进平衡参数确定。对于平衡参数值确定，可以考虑预期交通状况，例如沿着两个给定时间点之间的一部分路线的高峰时段交通状况。由于沿着路线的一个或多个先前行程的经验，可能存在对交通状况的预期。
在取决于第二平衡参数值来确定车辆针对路线的剩余部分的至少一部分的速度分布的情况下，优选地在车辆上确定速度分布。因此，车辆中的控制单元使用速度分布确定的数据容易地访问车辆中可用的数据(例如操作条件)。
在一些实施例中，通过远离车辆定位的控制单元确定第二平衡参数值。因此，还可以由沿着路线行驶的其它车辆使用平衡参数值。如上所述，在为相应进度偏差提供一组预定平衡参数值的情况下，由中央控制单元存储这些平衡参数值允许这些值由沿着路线行驶的多个车辆使用。这可以降低沿着路线的各个行程的计算要求。
在方法包括取决于第二平衡参数值确定车辆针对路线的剩余部分的至少一部分的速度分布的情况下，优选地速度分布确定包括沿着路线的剩余部分，或路线的剩余部分的一部分建立一系列速度分布位置。优选地，方法还包括将多个、优选地所有速度分布位置中的每一个与位置的相应高度和/或位置处的相应道路倾斜度相关联。这可以例如如通过引用并入本文中的PCT/EP2019/067049中所描述来完成。因此，可以从上述路线数据获得速度分布位置的高度或速度分布位置处的道路倾斜度。
确定速度分布可以包括通过一系列速度分布位置以及每个速度分布位置的一个或多个车辆速度值针对路线的剩余部分或路线的剩余部分的一部分设置矩阵。优选地，对于多个或所有或路线位置中的每一个，存在多个速度值。路线位置的多个速度值可以是离散的，即阶梯式的。矩阵中的速度值在本文中也称为速度节点。矩阵可能受到车辆速度限制的限制。
优选地，方法包括对于一系列速度分布位置中的一对相邻速度分布位置，确定在一个位置处的车辆速度；以及确定多个候选速度变化，每个候选速度变化提供在另一个位置处的相应车辆速度。在上文例示的矩阵中，每个候选速度变化可以表示从一个速度节点到另一速度节点的移动。
方法可以包括对于多个或所有候选速度变化确定候选成本。每个候选成本可以取决于在相邻速度分布位置之间操作车辆的成本。每个操作成本可以部分地基于在相应的一对相邻速度分布位置处的道路倾斜度，以及相邻速度分布位置之间的距离。距离在本文中也被称为一段路线。每个操作成本还可以部分地基于在一个速度分布位置处的相应候选速度变化的车辆速度、在另一个位置处的相应候选速度变化的车辆速度。
每个候选成本还可以取决于在相邻速度分布位置之间的驾驶时间。这可以通过至少部分地基于在相邻速度分布位置之间的行驶时间调整候选成本来完成。可以通过加权函数来完成调整，以平衡在相邻速度分布位置之间行驶时操作车辆的成本和在相邻位置之间行驶的持续时间。加权函数可以是操作成本、持续时间和第二平衡参数值的函数。可以通过第二平衡参数值调整操作成本与持续时间的平衡。
因此，每个候选成本可以取决于在相邻速度分布位置之间操作车辆的成本、在相邻速度分布位置之间的行驶时间和第二平衡参数值。
在一些实施例中，加权函数的值随着操作成本增加而增加，并且加权函数的值也随着在相邻位置之间行驶的持续时间增加而增加。因此，可以确定速度分布，使得速度分布最小化加权函数。由此，可以提供一种平衡车辆操作成本与车辆生产率，即车辆运输持续时间的有效方式。
方法可以包括通过为每一对相邻位置选择候选成本中的一个来确定针对路线的剩余部分或其一部分的速度分布，使得将在路线的剩余部分或其一部分中选择的候选成本的总和最小化。因此，可以使用在已知路线之前计算的实例情况成本，如通过引用并入本文中的PCT/EP2019/067049中所描述，以便确定速度分布所需的计算能力将大大低于例如从车辆模型计算成本的情况。
目标还通过根据权利要求21的计算机程序、根据权利要求22的计算机可读介质，或根据权利要求23的控制单元或控制单元组实现。
在以下描述中以及在从属权利要求中公开本发明的其它优点和有利特征。
附图说明
参考附图，下面对作为示例引用的本发明的实施例进行更详细的描述。
在附图中：
图1是车辆和固定控制单元的示意图。
图2是描绘根据本发明的实施例的用于沿着路线控制图1中的车辆的方法中的步骤的图式。
图3a和图3b示出作为时间的函数的沿着路线的车辆进度的图式。
图4示出车辆要行驶的路线的部分的轮廓。
图5和图6描绘用于确定车辆的速度分布的矩阵。
图7是示出在路线的下坡部分处的两个速度分布的图式。
图8a和图8b示出作为时间的函数的惩罚参数的图式，惩罚参数将在机器学习过程中用于确定预定平衡参数值。
图9是描绘根据本发明的更一般实施例的方法中的步骤的流程图。
具体实施方式
图1示出车辆1。在此示例中，车辆1是具有半挂车的卡车。然而，本发明同样适用于其它类型的车辆，诸如汽车、公共汽车、自卸卡车和采矿车。
车辆包括动力系统。动力系统包括推进布置。本发明的实施例适用于多种推进布置。推进布置可以包括内燃机。车辆可以被布置成仅由发动机驱动。推进布置可以包括电动机。推进布置可以是具有发动机和电动机的混合布置。
车辆包括车辆控制单元101，车辆控制单元101被布置成控制车辆的功能，诸如车辆的推进和制动。控制单元被布置成控制推进布置。控制单元被布置成控制车辆的制动系统。车辆控制单元101可以提供为单个物理单元或布置成彼此通信的多个物理单元。
车辆还包括用于无线通信的车辆设备102。车辆控制单元101被布置成经由车辆通信设备102接收数据。
图1还示出固定控制单元201。固定控制单元201可以远离车辆定位。固定控制单元201可以提供为计算机。固定控制单元201被连接到用于无线通信的固定设备202。固定控制单元201被布置成经由固定通信设备202发送数据。
参考图2，将描述根据本发明的实施例的方法。提供用于在沿着路线行驶时控制车辆的方法。路线可以具有任何长度，例如5、50或500km。对于商用车辆，沿着路线的行程可以用于将货物和/或人员从一个位置运输到另一位置。
方法包括获得S1平衡参数的第一值，第一值指示用于沿着路线操作车辆的成本与路线终点处的到达时间之间的平衡。
还参考图3a。取决于第一平衡参数值，来确定车辆针对路线的第一速度分布S101。方法还包括取决于第一平衡参数值，为车辆沿着路线的行驶建立S2多个期望位置和时间相关性PTC。可以基于第一速度分布提供期望位置和时间相关性PTC。第一速度分布也可以被称为草案速度分布。可以在车辆静止时，例如在沿着路线的行驶开始之前确定第一速度分布。
第一速度分布提供作为沿着路线的位置的函数的草案速度。如通过以下等式(1)建议，函数fd可以定义在位置p处的草案速度vdr vdr如何取决于最大速度vmax(p)、道路倾斜度α(p)和第一平衡参数值wdr。
(1)vdr(p)＝fd(vmax(p)，α(p)，wdr)
如图3a中描绘，在此实例中存在路线终点处的车辆的允许到达时间，到达时间在tmin和tmax之间。第一平衡参数取决于用于沿着路线操作车辆的成本，可以假设，与相对高的速度相比，相对低的速度将降低操作成本。当然，速度越低，则到达路线终点所花费的时间就越长。因此，应理解，第一平衡参数值最佳地确定为将第一速度分布提供为导致车辆在最迟允许时间点tmax到达路线终点pend的值。
当车辆开始沿着路线行驶时，根据第一速度分布控制S201车辆。
还参考图3b。当车辆沿着路线行驶时，确定S3进度偏差PD。进度偏差PD包括对于时间点，车辆的实际位置PV与根据期望位置和时间相关性PTC的期望位置的偏差。当然，或者，进度偏差PD可以包括对于车辆的一位置，实际时间点与根据期望位置和时间相关性的期望时间点的偏差。在图3b中的实例中，在时间点t1处确定进度偏差PD。因此，进度偏差PD使得车辆的实际位置PV在期望位置PTC后面。
在确定进度偏差PD时，获得S4不同于第一平衡参数值wdr的第二平衡参数值。第二平衡参数值取决于进度偏差PD。在此示例中，第二平衡参数值通过固定控制单元201确定。为了进行确定，可以将进度偏差PD从车辆发送到固定控制单元。当确定第二平衡参数值时，第二平衡参数值可以由车辆通过固定控制单元将其发送到车辆来获得。
在此示例中，相对于路线的长度将进度偏差PD标准化。负进度偏差可以被定义为车辆的实际进度PV小于期望进度PTC的进度偏差。
第二平衡参数值取决于进度偏差PD。
如下文所例示，提供第二速度分布，并且第二速度分布的确定涉及加权函数。加权函数可以是操作成本、行驶的持续时间和第二平衡参数值的函数。可以通过第二平衡参数值调整操作成本与持续时间的平衡。
例如，加权函数可以是
(2)CT＝(1–wstc1)*Coper+wstc1*t
其中CT是总成本，Coper是操作成本，t是行驶的时间，并且wstc1是第二平衡参数值。在此示例中，第二平衡参数值wstc1在间隔0至1中。如下文所例示，可以确定第二速度分布以最小化加权函数(在上面的实例中为总成本CT)。
在此示例中，进度偏差PD负地越大，则第二平衡参数值wstc1将越大。这将允许相对较高的操作成本，并且将需要相对较短的时间来沿着路线或路线的剩余部分行驶。
应注意，如上所述，该方法包括确定沿着路线的预期交通状况；以及取决于预期交通状况来确定第二平衡参数值。
如所建议，该方法包括取决于第二平衡参数值wstc1来确定S401车辆对于路线的剩余部分的部分RT的第二速度分布。因此，第二速度分布代替草案速度分布来控制车辆。通过车辆模型确定第二速度分布。
车辆模型可以包括动力系统的模型。模型可以包括动力系统的能量损失。车辆模型可以包括推进布置的模型。在推进布置包括内燃发动机的情况下，模型可以包括发动机并且允许确定燃料消耗。在推进布置是电动混合推进布置或全电动推进布置的情况下，车辆模型可以包括电动机模型和诸如电池或电池组的电力存储装置的模型。电力存储装置模型可以包括存储装置的健康状态的模型。电力存储装置模型可以包括电池劣化模型。存储装置能力可以取决于存储装置的充电状态。
车辆模型还可以包括车辆的制动系统的模型。制动系统可以包括行车制动器。制动系统可以包括通过电动机和存储装置进行再生制动的功能。此外，车辆模型可以包括道路摩擦的模型。方法可能旨在将行车制动器的使用最小化。
还参考图4。对于速度分布，获得用于路线部分RT的数据，本文中还称为路线数据。因此，取决于路线数据来确定速度分布VP2。路线数据包括指示路线部分RT的拓扑的拓扑数据。可以从地图数据中获得拓扑数据。
速度分布确定包括沿着路线的剩余部分的部分RT建立一系列速度分布位置P0-P9。两个相邻速度分布位置之间的路线的延伸在本文中称为路线ST1-ST9。这些路段可以具有不同长度或相同长度。应注意，为了本呈现的简单性，图3中的位置数目远低于本发明的实际实施例中的位置数目。例如，路段长度可以是10米。
取决于据拓扑数据，海拔ALT与每个位置P0-P9相关联。在此示例中，假设每个路段ST1-ST9的道路倾斜度是恒定的。如在图4中例示，路段ST4的道路倾斜度α可以通过在路段ST4的末端处的位置P3、P4的海拔和路段长度确定。
还参考图5。确定速度分布可以包括设置路线部分RT的矩阵MX。矩阵包括一系列路线位置P0-P9。对于每个位置，提供多个车辆速度值V1-V9。应注意，为了本呈现的简单性，图5中的矩阵中的位置和速度数目远低于本发明的实际实施例中的位置和速度数目。速度值在图5中用圆圈指示。矩阵中的一对位置和速度在本文中还被称为节点。对于每个位置，速度值是阶梯式离散值。
可以考虑速度限制，例如由道路弯道或法定速度限制施加的速度限制。为此，可以在矩阵MX中删除一些速度值。这在图5中通过删除在位置P5、P6中的一些位置处的一些速度V6-V9的节点来例示。因此，对于矩阵，可以考虑较低的速度限制。
速度分布确定还可以包括对于一系列速度分布位置中的一对相邻位置P2、P3，确定在位置P2中的一个位置处的车辆速度V5；以及确定多个候选速度变化P2V5-P3V1、...，每个候选速度变化提供在速度分布位置P3中的另一个速度分布位置处的相应车辆速度V1-V9。候选速度变化在图5中的实例中用讨论中的节点之间的线表示。在此实例中，候选的预测速度变化表示为P2V5-P3V1、P2V5-P3V2、P2V5-P3V3等。
可以识别不可行的候选速度变化。例如，例如由于道路摩擦的限制、动力系统的容量限制和/或制动系统的容量限制，在位置P2、P3之间的路段长度内，某些速度变化可能是不可能的。
速度分布确定还可以包括对于多个或所有候选速度变化P2V5-P3V1、...中的每一个，确定候选成本CC。每个候选成本可以取决于在相邻速度分布位置之间操作车辆的成本、在相邻速度分布位置之间的行驶时间和第二平衡参数值wstc1。
如所建议，在此实施例中，确定第二速度分布，使得取决于当行驶通过路线部分时操作车辆的成本以及车辆行驶通过路线部分的持续时间，优化，例如最小化，加权函数。可以通过任何合适的方式提供加权函数。加权函数提供操作成本与时间成本之间的平衡，这是车辆生产率的指示。
对于操作成本和生产率平衡，可以通过至少部分地基于在相邻位置P2、P3之间的行驶时间调整候选成本。例如，加权函数可以是
(3)CCadj＝(1-wstc1)＊CC/CCopernom+wstc1＊Δt/Δtnom
其中CCadj是调整后的候选成本，CC是未调整的候选成本，即候选速度变化的操作成本，CCopernom是用于将操作成本CC标准化的参考操作成本，Δt是用于在位置P2、P3之间行驶的时间，Δtnom是用于标准化时间Δt的参考时间，并且wstc1是第二平衡参数值。第二平衡参数值wstc1可以在间隔0至1中。
加权函数的替代方案可以是：
(4)CCadj＝(1-wstc1)＊(CC1/CC1nom+CC2/CC2nom)+wstc1＊Δt/Δtnom
其中CC1是第一类型的操作成本，例如能量使用成本，并且CC2是第二类型的操作成本，例如磨损成本，例如健康成本状态。
等式(3)和(4)使成本和时间无量纲。更一般的加权函数可以是：
除了候选的预测情况成本的调整之外，通过为每一对相邻位置P2、P3选择候选成本中的一个来确定路线部分RT的速度分布，使得将在路线部分中选择的候选成本的总和最小化。这种优化可以通过例如Bellman-Ford算法的最短路径算法完成。为此，必须选择路线部分的最后一个位置P9处的速度中的一者。由于在路径开始时的速度可以被称为车辆的当前速度，因此最短路径算法的最终值是可用的。最后一个位置P9处的速度可以通过任何合适的方式选择，例如等于终点位置P9处的法定速度限制。
应注意，候选成本的调整可以与在路线部分中选择候选成本同时地进行，以最小化候选成本的总和。然而，在一些实施例中，当已针对矩阵MX中的所有可行候选速度变化获得时间平衡的候选成本时，通过为每一对相邻位置P2、P3选择候选成本中的一个来确定路线部分RT的速度分布，使得将在路线部分中选择的候选成本的总和最小化。
优化可以以逐步方式完成。作为最短路径算法的替代方案，在车辆1的当前位置P0(图4)处的速度可以用作矩阵MX中的起始节点。因此，如上文所例示，可以确定用于在前两个相邻位置P0、P1之间行驶的最低调整候选成本。最低调整候选成本的候选速度变化将给出下一个位置P1处的速度。然后针对下一对相邻位置P1、P2重复用于确定最低调整候选成本的过程。
优化结果将是一系列选定的候选速度变化，它们一起形成确定的速度分布VP2，如图6中所例示。
方法还包括取决于第二平衡参数值，为车辆沿着路线的剩余部分的行驶建立S402多个期望位置和时间相关性。可以基于第二速度分布提供期望位置和时间相关性。
在此实施例中，方法还包括根据所确定的第二速度分布VP2控制S5车辆。因此，取决于第二平衡参数值wstc1控制车辆。第二速度分布代替第一速度分布来用于控制车辆。
还参考图7。图7示出在路线的下坡部分中的第一速度分布VP1和第二速度分布VP2的实例。第一速度分布VP1是使用类似于上述加权函数(2)的具有相对较低第一平衡参数值wdr的加权函数CT＝(1-wdr1)＊Coper+wdr1＊t的结果。第二速度分布VP2是使用具有相对较高第二平衡参数值wstc1的上述加权函数(2)的结果。在两种速度分布中，在到达下坡部分之前降低速度以增加势能向动能的转化，从而降低操作成本。然而，在第二速度分布中，与第一速度分布相比，在下坡部分之前速度降低较少。这是加权函数的时间部分权重增加的结果。
在此实施例中，方法包括：当车辆沿着路线行驶时多次重复，确定进度偏差PD；以及取决于进度偏差获得第二平衡参数值。此外，方法包括取决于第二平衡参数值多次重复确定车辆对于路线的剩余部分的至少一部分的速度分布。在此实施例中，速度分布确定比获得第二平衡参数值的步骤更频繁地重复。速度分布确定可以以规则的时间间隔或行驶距离间隔(例如，每100米)进行。
还参考图8a和图8b。当车辆沿着路线行驶时执行的行程在本文中称为沿着路线的当前行程。在此实施例中，一旦已经建立进度偏差，就提前为相应进度偏差提供一组预定平衡参数值，以减少在当前行程中对建立平衡参数值的计算要求。在建立实际进度偏差时，可以将进度偏差映射到预定平衡参数值。
为了提供这组预定平衡参数值，方法包括确定多个平衡参数值，每一个用于相应进度偏差PD。可以在车辆开始在路线上行驶之前将进度偏差和平衡参数值存储在例如固定控制单元201中。
在此实施例中，为了提供一组预定平衡参数值，方法包括沿着路线或沿着呈路线的虚拟现实表示形式的虚拟现实路线多次执行先前行程。因此，取决于先前行程，针对相应进度偏差确定多个平衡参数值。
如在图8a和图8b中所描绘，提供平衡参数值组包括对于每个先前行程，取决于在先前行程终点处的实际到达时间与期望到达时间的偏差确定奖励参数的值。因此，取决于机器学习过程在先前行程的剩余部分处的结果、取决于针对相应较早先前行程确定的奖励参数值确定平衡参数值。
作为实例，先前行程可以在位置零处开始并且在位置pend处结束。在先前行程期间，类似于如上文关于当前行程所描述，将响应于相应进度偏差确定平衡参数值。当到达终点位置pend时，奖励参数的值将与当前行程相关。平衡参数值确定的结果“越好”，奖励就越大。
作为实例，奖励值可以定义为
(5)R＝-costoper-ψ
其中Coper是操作成本。如上文所提议，操作成本可以包括例如燃料消耗、电力消耗、电池退化，和/或驾驶员/操作员工资等方面。ψ是惩罚函数。如图8a和图8b中所描绘，对于在路线终点处的到达时间tend，可以在最小期望到达时间tmin与最大期望到达时间tmax之间提供时间走廊。在此实例中，惩罚函数ψ在时间走廊内为零。惩罚函数在时间走廊之外为非零。惩罚函数可以定义为
(6)ψ＝ψviol+ψdelay
(7)如果tend＞tmax，则ψviol＝ψtmax，并且如果tend＜tmin，则ψtmin
(8)如果tend＞tmax，则ψdelay＝costdelay＊(tend-tmax)
Ψtmax、Ψtmin和costdelay在本文中被称为结果参数。它们定义到达时间走廊之外的结果。图8a和图8b示出Ψ如何取决于到达时间tend和结果参数的示例。假设非零结果参数值具有正值。图8a描绘其中车辆因迟到而受到重罚的示例。这可能很有用，例如如果延误导致错过渡轮出发。图8a描绘对于触发外部资源的附加成本的情况很有用的示例。情况可以是例如不必要地等待卸货操作员。
参考图9，图9示出根据本发明的更一般实施例的方法的流程图。方法包括获得S1平衡参数的第一值，第一值指示用于沿着路线操作车辆的成本与路线终点处的到达时间之间的平衡。方法还包括取决于第一平衡参数值，为车辆沿着路线的行驶建立S2多个期望位置和时间相关性。方法还包括当车辆沿着路线行驶时，确定S3进度偏差，进度偏差包括对于时间点，车辆的实际位置与根据期望位置和时间相关性的期望位置的偏差，或对于车辆的一位置，实际时间点与根据期望位置和时间相关性的期望时间点的偏差。方法还包括当车辆沿着路线行驶时，获得S4不同于第一平衡参数值的第二平衡参数值，第二平衡参数值取决于进度偏差。方法还包括取决于第二平衡参数值控制S5车辆。
应理解，本发明不限于上文描述和附图所示的实施例；相反，技术人员将认识到，可以在所附权利要求的范围内进行许多变化和修改。

Claims (23)

1.一种用于控制沿着路线行驶的车辆(1)的方法，所述方法包括，
-获得第一平衡参数值(wdr)，所述第一平衡参数值指示用于沿着所述路线的至少一部分操作所述车辆的成本与沿着所述路线的一位置处的到达时间之间的平衡，
-取决于所述第一平衡参数值(wdr)，为所述车辆沿着所述路线的至少一部分的行驶建立多个期望位置和时间相关性(PTC)，
-当所述车辆沿着所述路线行驶时，确定进度偏差(PD)，所述进度偏差包括对于一时间点，所述车辆的实际位置与根据所述期望位置和时间相关性的期望位置的偏差，或对于所述车辆的一位置，实际时间点与根据所述期望位置和时间相关性的期望时间点的偏差，
-当所述车辆沿着所述路线行驶时，获得不同于所述第一平衡参数值(wdr)的第二平衡参数值(wstc1)，所述第二平衡参数值取决于所述进度偏差(PD)，并且
-取决于所述第二平衡参数值(wstc1)来控制所述车辆。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述车辆沿着所述路线行驶时，取决于所述第二平衡参数值(wstc1)来确定所述车辆针对所述路线的剩余部分的至少一部分的速度分布(VP2)；以及根据所确定的速度分布(VP2)来控制所述车辆。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获得以所述车辆的数学模型形式的车辆模型，其中通过所述车辆模型确定所述速度分布(VP2)。
4.根据权利要求2至3中任一项所述的方法，其特征在于，获得所述路线的数据(α)，其中取决于所述路线数据来确定所述速度分布(VP2)。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述速度分布是第二速度分布(VP2)，所述方法还包括取决于所述第一平衡参数值(wdr)来确定所述车辆针对所述路线的至少一部分的第一速度分布；以及根据所述第一速度分布控制所述车辆，其中所述第二速度分布代替所述第一速度分布以控制所述车辆。
6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述速度分布是第二速度分布(VP2)，所述方法还包括取决于所建立的期望位置和时间相关性来确定草案速度分布；以及根据所述草案速度分布控制所述车辆，其中所述第二速度分布(VP2)代替所述草案速度分布以控制所述车辆。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，确定多个平衡参数值(wstc1)，每个用于相应进度偏差(PD)。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，当所述车辆沿着所述路线行驶时多次重复确定进度偏差(PD)；取决于所述进度偏差获得第二平衡参数值(wstc1)；以及取决于所述第二平衡参数值(wstc1)来控制所述车辆。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，取决于所述第二平衡参数值多次重复确定所述车辆针对所述路线的所述剩余部分的至少一部分的速度分布(VP2)，其中对于速度分布确定，用在获得第二平衡参数值的重复步骤中获得的所述第二平衡参数值(wstc2)代替在获得第二平衡参数值的前一步骤中获得的所述第二平衡参数值(wstc1)。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述速度分布确定比获得第二平衡参数值(wstc1)的步骤更频繁地重复。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，当沿着所述路线行驶时，所述车辆执行沿着所述路线的当前行程，所述方法包括沿着所述路线或沿着以所述路线的虚拟现实表示形式的虚拟现实路线多次执行先前行程，其中取决于所述先前行程来确定所述第二平衡参数值(wstc1)。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，对于每个先前行程，取决于在所述先前行程的终点处的实际到达时间与期望到达时间的偏差来确定奖励参数值(R)。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，取决于机器学习过程在所述先前行程的剩余部分处的结果、取决于针对相应较早先前行程确定的所述奖励参数值(R)来确定所述第二平衡参数值(wstc1)。
14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，确定沿着所述路线的预期交通状况；以及取决于所述预期交通状况来确定所述第二平衡参数值。
15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，取决于所述第二平衡参数值来确定所述车辆针对所述路线的所述剩余部分的至少一部分的速度分布(VP2)，其中在所述车辆上确定所述速度分布(VP2)。
16.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，通过远离所述车辆定位的控制单元(201)来确定所述第二平衡参数值(wstc1)。
17.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，取决于所述第二平衡参数值来确定所述车辆针对所述路线的所述剩余部分的至少一部分的速度分布(VP2)，其中所述速度分布(VP2)确定包括沿着所述路线的所述剩余部分，或所述路线的所述剩余部分的部分(RT)建立一系列速度分布位置(P0-P9)。
18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，对于所述一系列速度分布位置中的一对相邻位置(P2、P3)，确定在所述位置(P2)中的一个位置处的车辆速度(V5)；以及确定(S5)多个候选速度变化(P2V5-P3V1、...)，每个候选速度变化提供在所述速度分布位置(P3)中的另一速度分布位置处的相应车辆速度(V1-V9)。
19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，对于多个或所有所述候选速度变化(P2V5-P3V1、...)中的每一个，确定(S6)候选成本(CC)。
20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，每个候选成本取决于在所述相邻速度分布位置之间操作所述车辆的成本、在所述相邻速度分布位置之间的行驶时间和所述第二平衡参数值。
21.一种计算机程序，所述计算机程序包括程序代码装置，所述程序代码装置用于在所述程序在计算机或计算机组上运行时执行根据权利要求1至20中任一项所述的步骤。
22.一种承载计算机程序的计算机可读介质，所述计算机程序包括程序代码装置，所述程序代码装置用于在所述程序产品在计算机或计算机组上运行时执行根据权利要求1至20中任一项所述的步骤。
23.一种控制单元或控制单元组(101、201)，所述控制单元或控制单元组被配置成执行根据权利要求1至20任一项所述的方法的步骤。
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