CN116039658A - 电动车辆及其行驶控制方法 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种电动车辆的行驶控制方法，该方法包括：计算从正在行驶的电动车辆输出的车辆输出值和从用于控制电动车辆的控制模型输出的模型输出值之间的误差；分析计算的误差，并基于分析结果值判断导致误差的误差因子；生成与所判断的误差因子相对应的权重，并将权重应用于参数以获得估计参数；以及当输入到电动车辆的车辆输入值满足预定条件时，将估计参数反映在控制模型中。

Description

电动车辆及其行驶控制方法
技术领域
本公开涉及一种电动车辆及其行驶控制方法，其能够找出长度方向行驶过程中导致错误(error，误差)的因子，针对错误区分稳态因子和瞬时因子，并据此校正参数以提高控制的稳定性。
背景技术
随着近来对环境的兴趣增加，正在开发利用电动马达作为驱动源的各种混合动力电动车辆(HEV)或电动车辆(EV)。
混合动力电动车辆(HEV)一般是指一起使用两种动力源的车辆，两种动力源主要是发动机和电动马达。近年来，对这种混合动力电动车辆进行了很多开发，因为它们与仅具有内燃机的车辆相比在减少废气方面具有优势，并且具有优异的燃料效率和动力性能。能够通过插头使用外部电源对电池充电而不是发动机动力或再生制动的混合动力电动车辆被称为插电式混合动力电动车辆(PHEV)。
图1是示出传统的电动车辆的行驶控制方法的示图。
参照图1，在传统的电动车辆或混合动力车辆(以下称为设备(plant))中，广泛使用电动马达来驱动车辆，并且正在研究和开发用于对这种电动马达进行高速和高精度控制的各种控制模型(或控制算法)。
此外，比例-积分-微分(PID)控制器和扰动观测器(disturbance observer，DOB)被广泛用作上述控制模型(或控制算法)，并且扰动观测器在基于设备的数学建模估计对包括电动马达的设备具有影响的干扰并补偿干扰中发挥重要作用。
当这种正常的控制模型(或控制算法)和设备出现误差时，误差以标量值的形式反馈，当导致误差的因子具有不同的特性时，存在输入稳定性问题。
传统方法通常关注在用于补偿控制模型(或控制算法)和设备之间差异的方法中稳定发生的错误(无偏移方法)，并且在存在具有各种特性的干扰的环境中，存在补偿扰动的过程中引起输入值(转矩)突然变化的问题。
在本公开的背景技术中公开的信息仅用于增强对本公开的一般背景的理解，并且不可被视为对该信息形成本领域技术人员已知的现有技术的承认或任何形式的暗示。
发明内容
本公开的各方面旨在提供一种电动车辆及其行驶控制方法，其被配置为用于在实现电动车辆的最优行驶模型或算法中，找出行驶中导致错误的因子，针对错误区分稳态因子和瞬时因子，并据此校正参数以提高控制的稳定性。
本公开的示例性实施例中要实现的技术问题不限于上述技术问题，其它未提及的技术问题将由本公开的示例性实施例所属领域的技术人员从以下描述中清楚地理解。
为了实现这些目的和其它优点并根据本公开的目的，如本文所体现和广泛描述的，一种电动车辆的行驶控制方法包括以下步骤：计算从正在行驶的电动车辆输出的车辆输出值和从用于控制电动车辆的控制模型输出的模型输出值之间的误差；分析计算的误差，并基于分析结果值判断导致误差的误差因子；生成与所判断的误差因子相对应的权重，并将权重应用于参数以获得估计参数；以及当输入到电动车辆的车辆输入值满足预定条件时，将估计参数反映在控制模型中。
在本公开的另一方面中，一种电动车辆包括用于控制正在道路上行驶的电动车辆的处理器，处理器包括：计算单元，被配置为计算从正在行驶的电动车辆输出的车辆输出值和从用于控制电动车辆的控制模型输出的模型输出值之间的误差；判断单元，被配置为从计算单元接收并分析误差，并基于分析结果值，判断导致误差的误差因子；估计单元，被配置为从判断单元接收误差因子以生成与误差因子相对应的权重，并将生成的权重应用于参数以获得估计参数；以及补偿单元，被配置为当输入到电动车辆的车辆输入值满足预定条件时，将估计参数反映在控制模型中。
本公开的方法和装置具有其它特征和优点，这些特征和优点将从一起用于解释本公开的某些原理的并入本文的附图和以下具体实施方式中变得明显或在附图和具体实施方式中更详细地阐述。
附图说明
图1是示出传统的电动车辆的行驶控制方法的示图；
图2是示出根据本公开的各种示例性实施例的包括在电动车辆中的处理器的示图；
图3是示出根据本公开的各种示例性实施例的用于控制电动车辆的处理器的操作的示图；
图4是示出根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法的流程图；
图5A和图5B是示出根据本公开的各种示例性实施例的第一遗忘因子和第二遗忘因子的示图；
图6A、图6B和图6C是应用根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法的示例；以及
图7A、图7B和图7C是应用根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法的另一示例。
可以理解的是，附图不一定按比例绘制，而是呈现了说明本公开的基本原理的各种特征的稍微简化的表示。如本文所公开的本公开的具体设计特征，包括例如具体尺寸、取向、位置和形状，将部分地由特别预期的应用和使用环境确定。
在附图中，附图标记在附图的多个附图中指代本公开的相同或等同部分。
具体实施方式
现在将详细参考本公开的各种实施例，其示例在附图中示出并在下面描述。尽管将结合本公开的示例性实施例来描述本公开，但是将理解的是，本描述并不旨在将本公开限制于本公开的那些示例性实施例。另一方面，本公开旨在不仅涵盖本公开的示例性实施例，而且涵盖可以包括在如所附权利要求书所限定的本公开的思想和范围内的各种替代、修改、等同形式和其它实施例。
在下文中，将参照附图详细描述本公开的实施例，以便本领域的普通技术人员能够容易地实施。然而，本公开可以以各种不同的形式实施并且不限于本文描述的示例性实施例。为了在附图中清楚地描述本公开，省略了与描述无关的部件并且在整个说明书中相似的附图标记被附于相似的部件。
在整个说明书中，当部件“包括”某个组件时，这表示可以进一步包括其它组件，而不是排除其它组件，除非另有说明。另外，在整个说明书中由相同附图标记指示的部件指代相同的组件。
为了克服传统问题，本公开的示例性实施例通过提出一种找出导致误差的因子并补偿这些因子的方法，提供一种实现更稳定的输入并通过区分和估计针对失配的稳态因子和瞬时因子以控制电动车辆的最优行驶的方法。
图2是示出根据本公开的各种示例性实施例的包括在电动车辆中的处理器的示图，图3是示出根据本公开的各种示例性实施例的用于控制电动车辆的处理器的操作的示图。
参照图2和图3，根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆100可以包括用于控制在道路上行驶的电动车辆100的处理器110。
处理器110可以从在实际道路上行驶的电动车辆100收集关于在实际道路上设置的路标的信息、关于电动车辆100的周围环境的信息、实时交通信息等，并且生成针对电动车辆100优化的第一输入值和第二输入值。处理器110可以包括用于确定第一输入值的优化算法和用于估计第二输入值的模型预测控制算法。
处理器110可以输入针对电动车辆100优化的第一输入值以优化控制正在行驶的电动车辆100。可以利用优化算法来确定第一输入值。优化算法可以是用于模拟设备的基于模型的控制算法。设备可以被称为电动车辆100。第一输入值可以被称为最优车辆输入值。即，电动车辆100可以在处理器110的控制下接收最优车辆输入值并输出车辆输出值。
处理器110可以利用模型预测控制算法或程序输入针对控制模型的优化的第二输入值。第二输入值可以称为最优模型输入值或最优估计输入值。即，控制模型可以在处理器110的控制下接收最优模型输入值，并输出控制模型的输出值。
模型预测控制算法可以基于通过设备的长度方向上的运动方程推导的状态空间方程(state space equation)。状态变量模型无法准确模拟设备，因为设备在实际行驶过程中产生的各种参数不能完美地应用于设备。因此，状态变量模型不可避免地导致设备中的预定误差。
即，状态变量模型可以利用各种参数来模拟设备，但由于各种参数在实际行驶过程中不断变化，因此不可能完全模拟设备。各种参数可以包括滚动阻力系数、空气动力系数、车辆重量、行驶时风的影响、道路摩擦特性等。
处理器110可以称为模型预测控制(model predictive control，MPC)处理器110或MPC控制器。
上述处理器110可以包括计算单元111、判断单元112、估计单元113和补偿单元114。
计算单元111可以在处理器110的控制下计算从正在行驶的电动车辆100输出的车辆输出值与从控制电动车辆100的控制模型输出的模型输出值之间的误差。即，计算单元111可以在处理器110的控制下计算电动车辆100与控制模型之间发生的误差。该误差可以称为失配(mismatch)。
误差可以定义为通过将当最优模型输入值用作控制模型的输入时获得的模型输出值与当最优模型输入值应用于设备时的车辆输出值之间的差的平方除以数据数量而获得的值的总和。这由以下等式1表示。
[等式1]
Figure BDA0003885531210000061
VN(θ)为误差公式，N为数据数量。
判断单元112可以接收并分析由计算单元111提供的误差，并且基于分析结果值判断导致该误差的误差因子。即，判断单元112可以判断导致误差的设备和控制模型之间的差异是连续发生还是瞬时发生。
判断单元112可以基于分析结果值在处理器110的控制下推导导致误差的误差因子。判断单元112可以判断推导的误差因子如果包括在预设的持续时间范围内则为稳态第一误差因子，如果推导的误差因子不包括在预设的持续时间范围内则为瞬时第二误差因子。
例如，当控制模型重量与实际车辆重量之间存在差异时，判断单元112可以在处理器110的控制下将推导的误差因子确定为连续产生的稳态第一误差因子。另一方面，当行驶时受到风的影响而导致模型与车辆之间存在差异时，判断单元112可以在处理器110的控制下将推导的误差因子确定为瞬时产生的瞬时第二误差因子。
估计单元113可以从判断单元112接收误差因子，生成与误差因子对应的权重，并将生成的权重应用于参数以获得估计参数。
权重可以包括应用用于补偿第一误差因子的第一遗忘因子的第一权重和应用包括小于第一遗忘因子的值的第二遗忘因子的第二权重。
估计单元113可以在处理器110的控制下生成与判断的第一误差因子对应的第一权重或生成与判断的第二误差因子对应的第二权重。估计单元113可以通过将第一权重应用于参数获得第一估计参数，并通过将第二权重应用于参数来获得第二估计参数。
第一遗忘因子或第二遗忘因子可以反映误差的特性。即，为了反映误差的特性，处理器110可以引入第一遗忘因子或第二遗忘因子，以赋予误差不同的权重。
即，估计单元113可以在处理器110的控制下设置或生成反映误差特性的第一遗忘因子和第二遗忘因子。第一遗忘因子和第二遗忘因子可以大于0并且小于1。与此相关的等式2和3如下。
[等式2]
VN(θ)＝1·e2(t)+αe2(t-1)+…+αt-1e2(1)，
[等式3]
Figure BDA0003885531210000071
0＜α＜l
α是遗忘因子。VN：反映遗忘因子的误差公式，e为估计值与测量值之差，t为时间步长，θ为要估计参数。
例如，在连续发生误差的情况下，处理器110可以设置或生成第一遗忘因子。在这种情况下，第一遗忘因子可以设置为接近1的值。在误差瞬时发生的情况下，处理器110可以设置第二遗忘因子。在这种情况下，第二遗忘因子的值小于第一遗忘因子，并且可以设置为远小于1的值。例如，第一遗忘因子可以设置为0.5以上且1以下，并且第二遗忘因子可以设置为0以上且小于0.5。稍后将提供详细描述。
当输入到电动车辆100的车辆输入值满足预定条件时，补偿单元114可以将估计参数反映在控制模型中或进行补偿。
当在处理器110的控制下输入到电动车辆100的车辆输入值不满足预定条件时，补偿单元114可以将参数反映到控制模型中。
此处，预定条件可以是输入到电动车辆100的车辆输入值等于或大于0转矩的条件。即，作为用于估计参数的预定条件，可能需要输入到电动车辆100的车辆输入值等于或大于0转矩的条件。换言之，为了估计参数，必须将一定数量以上的输入值应用于设备。例如，当最优输入值为0转矩时，可能无法估计误差，因为没有改变设备的因子。为了反映这一点，车辆输入值优选为等于或大于0转矩。
此外，补偿单元114可以判断估计参数是否有效。如果判断为满足估计参数的有效性，则补偿单元114可以将估计参数确定为最终参数并将最终参数输入到控制模型。
如果判断为不满足估计参数的有效性，则补偿单元114可以将估计参数确定为恒定参数并且将恒定参数输入到无偏移模型。此处，恒定参数可以设置为预测范围(prediction horizon)内的恒定误差。无偏移模型可以称为无偏移算法或无偏移方法。
无偏移模型可以是导致误差的误差因子在预测范围内恒定的假设下求出的模型或方法。无偏移模型可以保持一定程度的控制，因为它将具有各种特性的误差计算成单个恒定误差。
当由于在处理器110的控制下行驶的电动车辆100中具有完全不同特性的干扰而存在相对于估计参数的物理特性时，补偿单元114可以判断为估计参数有效。如果由于在处理器110的控制下行驶的电动车辆100中具有完全不同特性的干扰而没有相对于估计参数的物理特性，则补偿单元114可以判断为估计参数无效。
如上所述，当估计参数由于具有在实际行驶情况中未预测的完全不同的特性的干扰而失去物理特性时，补偿单元114可以利用无偏移模型而不是估计来实现参数。例如，估计参数失去物理特性的情况可以是估计权重值为负或估计滚动阻力值无限大的情况。
当控制模型和设备之间发生误差时，上述处理器110可以基于差异估计导致控制模型的输出值和设备的输出值之间的差异的参数，以生成相应的参数并通过将生成的参数分为设备中连续生成的参数和设备中瞬时生成的参数来估计生成的参数。此外，处理器110可以控制当估计参数无效或产生没有物理意义的数值时使用的基数的无偏移方法。
图4是示出根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法的流程图。
参照图4，根据本公开的示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法可以包括计算、判断、估计和反映步骤。
在计算步骤中，可以计算从正在行驶的电动车辆输出的车辆输出值与从用于控制电动车辆的控制模型输出的模型输出值之间的误差(S110)。在计算步骤中，可以在处理器的控制下计算电动车辆与控制模型之间的误差。该误差可以称为错误或失配。
上述处理器可以被称为模型预测控制(MPC)处理器或MPC控制器。处理器可以包括用于确定第一输入值的优化算法和用于估计第二输入值的模型预测控制算法。
处理器可以从在实际道路上行驶的电动车辆收集关于在实际道路上设置的路标的信息、关于电动车辆的周围环境的信息和实时交通信息，并生成针对电动车辆优化的第一输入值和第二输入值。
处理器可以输入针对电动车辆优化的第一输入值以优化控制正在行驶的电动车辆。可以利用优化算法来确定第一输入值。优化算法可以是模拟设备的基于模型的控制算法。设备可以被称为电动车辆。第一输入值可以被称为最优车辆输入值。即，电动车辆可以在处理器的控制下接收最优车辆输入值并输出车辆输出值。
处理器可以利用模型预测控制算法或程序输入针对控制模型优化的第二输入值。第二输入值可以称为最优模型输入值或最优估计输入值。即，控制模型可以在处理器的控制下接收最优模型输入值，并输出控制模型的输出值。
模型预测控制算法可以基于通过设备长度方向上的运动方程推导的状态变量模型(State Space Equation，状态空间方程)。状态变量模型(state variable model)无法准确模拟设备，因为设备在实际行驶过程中产生的各种参数不能完美地应用于设备。因此，状态变量模型不可避免地导致设备中的预定误差。
即，状态变量模型可以利用各种参数来模拟设备，但由于各种参数在实际行驶过程中不断变化，因此不可能完全模拟设备。各种参数可以包括滚动阻力系数、空气动力系数、车辆重量、行驶时风的影响、道路摩擦特性等。
因此，误差可以定义为通过将当最优模型输入值用作控制模型的输入时获得的模型输出值与当最优模型输入值应用于设备时的车辆输出值之间的差的平方除以数据数量而获得的值的总和。这由以下等式1表示。
[等式1]
Figure BDA0003885531210000101
VN(θ)为误差公式，N为数据数量。
在判断步骤中，可以分析检测到的误差并且可以基于分析结果值判断误差因子。判断步骤可以包括推导步骤和确定步骤。
即，在判断步骤中，可以判断导致误差的设备和控制模型之间的差异是连续发生还是瞬时发生(S120)。
在推导步骤中，可以在处理器的控制下分析误差，并且可以基于分析结果值推导导致误差的误差因子。误差因子可以包括第一误差因子和第二误差因子。
在确定步骤中，可以根据预设的持续时间范围不同地确定在处理器的控制下推导的误差因子。例如，在确定步骤中，如果在处理器的控制下推导的误差因子超出预设的持续时间范围，则可以将误差因子确定为稳态第一误差因子。在确定步骤中，如果在处理器的控制下推导的误差因子未超出预设的持续时间范围，则可以将误差因子确定为瞬时第二误差因子。
例如，当模型重量与实际车辆重量之间存在差异时，处理器被配置为通过反映该差异而将误差因子确定为连续产生的稳态第一误差因子。另一方面，当模型与车辆由于在行驶时受到风的影响而存在差异时，处理器被配置为通过反映该差异而将误差因子确定为瞬时产生的瞬时第二误差因子。
在估计步骤中，可以在处理器的控制下生成与判断的误差因子相对应的权重(S130和S140)，并且可以将生成的权重应用于参数以获得估计参数(S150)。
估计步骤可以包括生成权重的步骤和补偿权重的步骤。
在生成权重的步骤中，可以响应于所判断的第一误差因子来生成第一权重(S130)，或者可以响应于所判断的第二误差因子来生成第二权重(S140)。
权重可以包括第一权重和第二权重。第二权重可以具有与第一权重不同的值。例如，第一权重可以包括补偿第一误差因子的第一遗忘因子。第二权重可以包括具有比第一遗忘因子小的值的第二遗忘因子。
第一遗忘因子或第二遗忘因子可以反映误差的特性。即，为了反映误差的特性，处理器可以引入第一遗忘因子或第二遗忘因子，对误差赋予不同的权重。
即，处理器可以设置或生成反映误差特性的第一遗忘因子和第二遗忘因子。第一遗忘因子和第二遗忘因子可以大于0并且小于1。与此相关的等式2和等式3如下。
[等式2]
Figure BDA0003885531210000111
[等式3]
Figure BDA0003885531210000112
0＜α≤1
α是遗忘因子。VN：反映遗忘因子的误差公式，e为估计值与测量值之差，t为时间步长，θ为估计参数。
例如，在连续发生误差的情况下，处理器110可以设置或生成第一遗忘因子(S130)。在这种情况下，第一遗忘因子可以设置为接近1的值。在瞬时发生误差的情况下，处理器110可以设置或生成第二遗忘因子(S140)。在这种情况下，第二遗忘因子的值小于第一遗忘因子，并且可以设置为远小于1的值。例如，第一遗忘因子可以设置为0.5以上且1以下，并且第二遗忘因子可以设置为0以上且小于0.5。
图5A和图5B是示出根据本公开的各种示例性实施例的第一遗忘因子和第二遗忘因子的示图。
图5A是示出针对连续误差设置的第一遗忘因子的图表，图5B是示出针对瞬时误差设置的第二遗忘因子的图表。水平线代表时间，垂直线代表遗忘因子的值。
如图5A所示，在连续发生误差的情况下，根据连续发生误差的特性，将第一遗忘因子乘以误差，因此无论过去时间还是现在时间，都可以反映几乎相同的权重。通过反映其，可以生成第一权重。
另一方面，如图5B所示，在瞬时发生误差的情况下，根据瞬时发生误差的特性，将第二遗忘因子乘以误差，从而遗忘过去时间的误差，并且可以在当前时间的误差中反映更大的权重。通过反映其，可以生成第二权重。
在补偿步骤中，可以将第一权重或第二权重应用于参数以补偿参数(S150)。在补偿步骤中，可以将权重反映在误差中，或者可以对误差进行补偿以估计导致误差的参数。例如，在补偿步骤中，可以通过在处理器的控制下将第一权重反映在参数中来估计连续导致误差的第一参数。
在补偿步骤中，可以通过在处理器的控制下将第二权重反映在参数中来估计导致瞬时发生误差的第二参数。
在反映步骤中，当输入到电动车辆的车辆输入值满足预定条件(S160)时，估计参数可以反映在控制模型中(S170)。另一方面，当在反映步骤中输入到电动车辆的车辆输入值不满足预定条件时，估计参数之前的先前参数可以反映在控制模型中(S180)。
作为用于估计参数的预定条件，可能需要输入到电动车辆的车辆输入值等于或大于0转矩的条件。即，为了估计参数，必须将一定量以上的输入值应用于设备。例如，当最优输入值为0转矩时，可能无法估计误差，因为没有改变设备的因子。为了反映这一点，车辆输入值优选为等于或大于0转矩。
此外，反映步骤可以包括判断估计参数是否有效的步骤(S190)和输入确定的最终参数或恒定参数的步骤(S200和S210)。
判断有效性的步骤可以包括通过检查作为通过上述步骤获得的结果的最终参数的物理意义和有效性来判断有效性的步骤。
即，在判断有效性的步骤中，当由于正在行驶中的电动车辆中具有完全不同的特性的干扰而导致存在相对于估计参数的物理特性时，可以判断估计参数有效，并且如果相对于估计参数的物理特性不存在，则可以判断估计参数无效。
在判断有效性的步骤中，如果判断为满足估计参数的有效性，则可以判断估计参数被确定为最终参数，并且当判断为不满足估计参数的有效性时，可以判断估计参数被确定为恒定参数。
在输入步骤中，可以将最终参数输入到控制模型(S200)，或者可以将恒定参数输入到无偏移模型(S210)。
恒定参数可以被设置为预测范围内的恒定误差。无偏移模型可以称为无偏移算法或无偏移方法。
无偏移模型可以是导致误差的误差因子在误差因子预测范围内恒定的假设下求出的模型或方法。无偏移模型可以保持一定程度的控制，因为它将具有各种特性的误差计算为单个恒定误差。
如上所述，在反映步骤中，当估计参数由于包括在实际行驶情况中未预测到的完全不同的特性的干扰而导致失去物理特性时，可以利用无偏移模型而不是估计来实现参数。例如，估计参数失去物理特性的情况可以是估计权重值为负或估计滚动阻力值无限大的情况。
将参照图6A、图6B和图6C以及图7A、图7B和图7C描述应用根据上述本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法的示例。
图6A、图6B和图6C是应用根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法的示例。
图6A、图6B和图6C以图表的形式示出基于根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法在由一个参数引起连续发生错误时估计的结果。
图6A、图6B和图6C示出作为从控制模型输出的模型输出值的重量和作为从设备输出的车辆输出值的重量不同的示例。当为该示例设置单个遗忘因子时的估计结果如图6A、图6B和图6C所示。
图6A示出控制模型和设备的重量相同的情况。控制模型用实线表示，设备用点划线表示，参数用虚线表示。
图6B示出当控制模型和设备的重量不同时的估计错误之前的结果。因为设备比控制模型重，所以结果超过了相同输入值的限制(最大车辆速度)。
图6C示出当控制模型和设备的重量不同时的估计错误之后的结果。因为通过设置连续发生误差的遗忘因子估计的参数已经反映在控制模型中，所以实现了稳定控制。
图7A、图7B和图7C是应用根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法的另一示例。
图7A、图7B和图7C以图表的形式示出当基于根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法引起连续发生误差和瞬时发生误差时，除了重量差之外，还将道路摩擦特性的变化反映于车辆滚动阻力而获得的估计结果。
如图7A、图7B和图7C所示，本公开在引起连续发生误差和瞬时发生误差时的估计结果，在重量差的基础上，当道路摩擦特性发生变化时，反映于车辆滚动阻力中，并执行估计。图7A、图7B和图7C示出估计结果。
因为重量不断地导致误差，所以将遗忘因子设置为大值，并且滚动阻力利用小数值，因为它是暂时的误差。
图7A示出控制模型和设备彼此一致的情况。控制模型用实线表示，设备用点划线表示，参数用虚线表示。
图7B示出当控制模型的重量和滚动阻力与设备的不同时的误差估计之前的结果。由于设备较重，并且对于相同的输入值，滚动阻力不同，因此结果超出了限制。
图7C示出当控制模型的重量和滚动阻力与设备的不同时的误差估计之后的结果。因为通过设置两个遗忘因子估计的误差已经反映在控制模型中，所以实现了稳定控制。
如上所述，根据本公开的示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法可以在长度方向行驶控制期间在控制模型和设备之间产生误差时稳定地控制电动车辆的行驶。
根据本公开的各个方面的电动车辆的行驶控制方法旨在提供更稳定的输入值，因为当满足所有限制时，可以找出和反映导致误差的参数。
此处，限制条件可以包括满足目标车辆速度范围、行驶时间等于或短于预定时间段、保持车辆之间的安全距离、限制弯曲道路上的最大车辆速度等。
在根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法中，需要避免由于设备或控制模型的输入基于车辆的转矩而导致行驶性能和舒适性劣化的车辆转矩的突然变化。因此，根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法可以通过找出和反映导致误差的参数来容易地保持所提供的目标车速，从而实现稳定且平滑的转矩值。
此外，根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法在控制模型和设备之间的不可避免地发生失配(误差)的情况下与传统的控制方法相比可以实现更稳定的转矩值。
此外，根据本公开的各种示例性实施例的电动车辆的行驶控制方法是适用的以下方式，因此可以广泛用于其它控制系统，即如上所述，补偿过程是通过参数估计来执行的，并且当估计参数由于意外干扰而失去其物理特性时，补偿过程切换到现有的无偏移方法。
上述本公开可以实现为记录有程序的介质上的计算机可读代码。计算机可读介质包括存储计算机系统可读数据的各种记录装置。计算机可读介质的示例包括硬盘驱动器(HDD)、固态驱动器(SSD)、硅磁盘驱动器(SDD)、ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘、光学数据存储装置等。
因此，以上详细描述不应被解释为在所有方面都是限制性的，而是示例性的。本公开的范围应以所附权利要求书的合理解释来确定，并且在本公开等同范围内的所有修改都包含在本公开的范围内。
在如上所述配置的根据本公开的至少各种示例性实施例的电动车辆实现最优行驶模型或算法时，可以找出在行驶时导致错误的因子，可以将错误中的稳态因子与瞬时因子区分开，并且可以在此基础上校正参数以提高控制的稳定性。
此外，本公开可以通过提前找出在行驶时导致误差的参数并提前反映该参数来防止电动车辆的转矩突然变化以提高行驶性能和舒适性。
此外，本公开可广泛应用于各种环境中，以通过参数估计执行补偿过程来提高电动车辆的行驶稳定性和舒适性，并且当估计参数由于意外干扰而失去其物理特性时，将以各种方式切换参数。
此外，与包括在混合动力控制单元中一样的术语“单元”或“控制单元”仅是广泛使用的术语，用于表示被配置为控制车辆的特定功能的控制器的名称，而不是表示通用功能单元。例如，每个单元或控制单元可以包括被配置为与另一控制装置或传感器通信以控制分配的功能的通信装置、被配置为存储操作系统或逻辑命令输入/输出信息的存储器以及被配置为执行用于控制分配的功能所需的确定、计算、决策等的一个或多个处理器。
此外，与诸如“控制器”、“控制设备”、“控制单元”、“控制装置”、“控制模块”或“服务器”等的控制装置相关的术语是指包括存储器和被配置为执行被解释为算法结构的一个或多个步骤的处理器的硬件装置。存储器存储算法步骤，并且处理器执行算法步骤以执行根据本公开的各种示例性实施例的方法的一个或多个过程。根据本公开的示例性实施例的控制装置可以通过被配置为存储用于控制车辆的各种组件的操作的算法或关于用于执行算法的软件命令的数据的非易失性存储器和被配置为利用存储在存储器中的数据来执行上述操作的处理器来实现。存储器和处理器可以是单独的芯片。可选地，存储器和处理器可以集成在单个芯片中。处理器可以实现为一个或多个处理器。处理器可以包括各种逻辑电路和运算电路，可以根据从存储器提供的程序处理数据，并可以根据处理结果产生控制信号。
控制装置可以是由预定程序操作的至少一个微处理器，该预定程序可以包括用于执行包括在本公开的上述各种示例性实施例中公开的方法的一系列命令。
前述发明还可以体现为计算机可读记录介质上的计算机可读代码。计算机可读记录介质是可以存储随后可由计算机系统读取的数据和存储并执行随后可以由计算机系统读取的程序指令的任何数据存储装置。计算机可读记录介质的示例包括硬盘驱动器(HDD)、固态硬盘(SSD)、硅磁盘驱动器(SDD)、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘、光学数据存储装置等以及作为载波(例如，通过互联网传输)的实施方式。程序指令的示例包括诸如由编译器生成的机器语言代码，以及可以由计算机利用解释器等执行的高级语言代码。
在本公开的各种示例性实施例中，上述每个操作可以由控制装置执行，并且控制装置可以由多个控制装置或集成的单个控制装置配置。
在本公开的各种示例性实施例中，控制装置可以以硬件或软件的形式来实现，或者可以以硬件和软件的组合来实现。
此外，说明书中包括的诸如“单元”、“模块”等术语是指用于处理至少一种功能或操作的单元，其可以通过硬件、软件或其组合来实现。
为了方便解释和准确限定所附权利要求，参照在图中显示的示例性实施例的特征的位置，利用术语“上部的”、“下部的”、“内部的”、“外部的”、“上”、“下”、“向上”、“向下”、“前”、“后”、“后面”、“内侧”、“外侧”、“向内”、“向外”、“内部”、“外部”、“之内”、“之外”、“向前”和“向后”来描述这些特征。将进一步理解的是，术语“连接”或其派生词既指直接连接又指间接连接。
为了说明和描述的目的，给出了本公开的特定示例性实施例的前述描述。这些描述并非旨在穷举或将本公开限制为所公开的精确形式，并且明显的是，根据以上教导，许多修改和变化是可能的。选择和描述示例性实施例以解释本发明的某些原理及其实际应用，以使本领域的其他技术人员能够实施和利用本公开的各个示例性实施例及其各种替代形式和修改形式。本公开的范围旨在由所附权利要求书及其等同方案来限定。

Claims (19)

1.一种电动车辆的行驶控制方法，所述方法包括以下步骤：
通过处理器，计算从正在行驶的所述电动车辆输出的车辆输出值和从用于控制所述电动车辆的控制模型输出的模型输出值之间的误差；
通过所述处理器，分析计算的误差，并通过所述处理器，基于分析结果值，判断导致所述误差的误差因子；
通过所述处理器，生成与所判断的误差因子相对应的权重，并将所述权重应用于参数以获得估计参数；以及
通过所述处理器，当输入到所述电动车辆的车辆输入值满足预定条件时，将所述估计参数反映在所述控制模型中。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述判断步骤包括以下步骤：
基于所述分析结果值，推导导致所述误差的误差因子；以及
当推导的误差因子包括在预设的持续时间范围内时，判断推导的误差因子为稳态第一误差因子，并且当推导的误差因子不包括在所述预设的持续时间范围内时，判断推导的误差因子为瞬时第二误差因子。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述权重包括：
第一权重，用于补偿所述第一误差因子的第一遗忘因子应用于所述第一权重；以及
第二权重，包括小于所述第一遗忘因子的值的第二遗忘因子应用于所述第二权重。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述估计步骤包括以下步骤：
响应于所判断的第一误差因子生成所述第一权重，或者响应于所判断的第二误差因子生成所述第二权重；以及
通过将所述第一权重应用于所述参数而估计第一参数，并且通过将所述第二权重应用于所述参数而估计第二参数。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预定条件是输入到所述电动车辆的车辆输入值等于或大于0转矩的条件。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述反映步骤包括以下步骤：
当输入到所述电动车辆的车辆输入值不满足所述预定条件时，将所述参数反映在所述控制模型中。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述反映步骤包括以下步骤：
判断所述估计参数是否有效；以及
当所述处理器断定为满足所述估计参数的有效性时，确定所述估计参数为最终参数并将所述最终参数输入到所述控制模型，并且当所述处理器判断为不满足所述估计参数的有效性时，确定所述估计参数为恒定参数并将所述恒定参数输入到所述电动车辆的无偏移模型。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，判断所述估计参数是否有效的步骤包括以下步骤：
当由于包括在所述电动车辆的实际行驶情况中未预测的所述电动车辆中的特性的干扰而导致存在相对于所述估计参数的物理特性时，判断为所述估计参数有效，并且当相对于所述估计参数的物理特性不存在时，判断为所述估计参数无效。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述参数包括滚动阻力系数、空气动力系数、车辆重量、行驶时风的影响和道路摩擦特性。
10.一种非暂时性计算机可读记录介质，记录有用于执行根据权利要求1所述的电动车辆的行驶控制方法的程序。
11.一种电动车辆，包括：
处理器，用于控制正在道路上行驶的电动车辆，其中，所述处理器包括：
计算单元，被配置为计算从正在行驶的所述电动车辆输出的车辆输出值和从用于控制所述电动车辆的控制模型输出的模型输出值之间的误差；
判断单元，被配置为从所述计算单元接收并分析所述误差，并基于分析结果值，判断导致所述误差的误差因子；
估计单元，被配置为从所述判断单元接收所述误差因子以生成与所述误差因子相对应的权重，并将生成的权重应用于参数以获得估计参数；以及
补偿单元，被配置为当输入到所述电动车辆的车辆输入值满足预定条件时，将所述估计参数反映在所述控制模型中。
12.根据权利要求11所述的电动车辆，其中，所述判断单元被配置为在所述处理器的控制下，基于所述分析结果值，推导导致所述误差的误差因子，当推导的误差因子包括在预设的持续时间范围内时，判断推导的误差因子为稳态第一误差因子，并且当推导的误差因子不包括在所述预设的持续时间范围内时，判断推导的误差因子为瞬时第二误差因子。
13.根据权利要求11所述的电动车辆，其中，所述权重包括：
第一权重，用于补偿所述第一误差因子的第一遗忘因子应用于所述第一权重；以及
第二权重，包括小于所述第一遗忘因子的值的第二遗忘因子应用于所述第二权重。
14.根据权利要求13所述的电动车辆，其中，所述估计单元被配置为在所述处理器的控制下，响应于所判断的第一误差因子生成所述第一权重，或者响应于所判断的第二误差因子生成所述第二权重，以通过将所述第一权重应用于所述参数而估计第一参数，并且通过将所述第二权重应用于所述参数而估计第二参数。
15.根据权利要求11所述的电动车辆，其中，所述预定条件是输入到所述电动车辆的车辆输入值等于或大于0转矩的条件。
16.根据权利要求11所述的电动车辆，其中，所述补偿单元被配置为当输入到所述电动车辆的车辆输入值不满足所述预定条件时，将所述参数反映在所述控制模型中。
17.根据权利要求11所述的电动车辆，其中，所述补偿单元被配置为判断所述估计参数是否有效，以当所述处理器判断为满足所述估计参数的有效性时，确定所述估计参数为最终参数并将所述最终参数输入到所述控制模型，并且当所述处理器判断为不满足所述估计参数的有效性时，确定所述估计参数为恒定参数并将所述恒定参数输入到所述电动车辆的无偏移模型。
18.根据权利要求17所述的电动车辆，其中，所述补偿单元被配置为当由于包括在所述电动车辆的实际行驶情况中未预测的所述电动车辆中的特性的干扰而导致存在相对于所述估计参数的物理特性时，判断为所述估计参数有效，并且当相对于所述估计参数的物理特性不存在时，判断为所述估计参数无效。
19.根据权利要求11所述的电动车辆，其中，所述参数包括滚动阻力系数、空气动力系数、车辆重量、行驶时风的影响和道路摩擦特性。
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Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011068256A (ja) * 2009-09-25 2011-04-07 Advics Co Ltd 推定加速度演算装置
JP4905571B2 (ja) * 2010-03-10 2012-03-28 トヨタ自動車株式会社 車両の駐車支援装置およびそれを備える車両
CH708060B1 (en) * 2013-05-24 2017-03-31 Ing Büro M Kyburz Ag Vehicle monitoring method of vehicles by mass determination.
US9440552B2 (en) * 2014-06-09 2016-09-13 Ford Global Technologies, Llc Estimation and compensation of battery measurement
DE102016212071B4 (de) * 2016-07-04 2019-02-14 Audi Ag Verfahren zum Betreiben eines elektrisch angetriebenen oder auch elektrisch antreibbaren Fahrzeugs sowie Fahrzeug
EP3783453A4 (en) * 2018-04-20 2021-10-13 Sony Group Corporation MOVING BODIES, INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING METHODS AND PROGRAM
KR20200018163A (ko) * 2018-08-10 2020-02-19 (주)엔티렉스 외란 보상 장치
DE102019207059A1 (de) * 2019-05-15 2020-11-19 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Validierung von Systemparametern eines Energiesystems, Verfahren zum Betrieb eines Energiesystems sowie Energiemanagementsystem für ein Energiesystem
JP2021049882A (ja) * 2019-09-25 2021-04-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 車輪速度推定装置、及び、車両
CN113415174B (zh) * 2021-06-25 2024-08-09 北京航天发射技术研究所 一种车用电机控制器母线限流控制方法和相关装置

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