CN116648390A - 具有机器学习控制器的车辆传动系统 - Google Patents

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CN116648390A
CN116648390A CN202180088205.8A CN202180088205A CN116648390A CN 116648390 A CN116648390 A CN 116648390A CN 202180088205 A CN202180088205 A CN 202180088205A CN 116648390 A CN116648390 A CN 116648390A
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learning model
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M·比马尼
E·瓦赫德福罗
M·泰特尔曼
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Volkswagen AG
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Abstract

传动系统可以确定车辆的一个或者多个动力源的动力分配。传动系统可以与感知系统连接，该感知系统可以提供指示车辆已经遇到的场景、情况或者环境的感知数据。传动系统可以包括机器学习模型，该模型可以基于感知数据和动力请求中的一个或者多个产生动力分配。

Description

具有机器学习控制器的车辆传动系统
技术领域
本发明的实施例总体上涉及一种传动系统。更具体地，本公开的实施例涉及使用感知感测来提供车辆传动系统模式的车辆传动系统。
背景技术
车辆可包括一个或者多个用于产生/提供动力以移动车辆的动力源。例如车辆可以包括用于内燃机(ICE)、燃料电池、蓄电池等的燃料(例如汽油)，所述燃料可以用于产生移动车辆的动力。由一个或者多个动力源产生的动力可以用于操作车辆的部件、例如传动装置、驱动轴、差速器、车轮、动力源动机等。混合动力车辆可以是使用两种或者多种不同动力源的车辆。混合动力车辆例如可以使用ICE(例如第一动力源)和动力源动机(例如第二动力源)来产生用于移动混合动力车辆的动力。在另一示例中，混合动力车辆可以使用燃料电池(例如第一动力源)和电池(例如第二动力源)来产生用于移动混合动力车辆的动力。车辆还可包括可以用于控制车辆中的动力源的传动系统。传动系统可以确定每个动力源应当产生多少动力。传动系统可以引起、指示等每个动力源产生适量的动力来移动车辆。例如传动系可以指示第一动力源产生第一量的动力，并且可以指示第二动力源产生第二量的动力。
附图说明
对本发明的实施例进行示例性的说明，然而其并不限于附图中的视图，其中相同的参考标记表示相似的元件。
图1示出了对应于本发明的一个或者多个实施例的示出了示例性传动系统的框图。
图2示出了对应于本发明的一个或者多个实施例的示出了示例性传动系统的框图。
图3示出了对应于本发明的一个或者多个实施例的示出了示例性的表格的图表。
图4示出了对应于本发明一个或者多个实施例的示出了示例性训练系统的框图。
图5示出了对应于本发明的一个或者多个实施例的示出了用于配置传动系统的示例性过程的流程图。
图6示出了对应于本发明的一个或者多个实施例的示出了用于控制传动系统的示例性过程的流程图。
图7示出了对应于本发明的一个或者多个实施例的示出了用于训练机器学习模型的示例性过程的流程图。
图8示出了对应于本发明的一个或者多个实施例的示出了示例性计算设备的框图。
具体实施方式
本发明的不同实施方式和方面将参考以下讨论的细节进行描述，附图用于示出不同的实施方式。以下描述和附图是对本公开的说明，不应被解释为对本公开的限制。描述了多个具体细节以提供对本公开的不同实施例的透彻理解。然而，在某些情况下，为了提供对本公开的实施例的简明讨论，没有描述公知的或者常规的细节。
说明书中提及的“一个实施例”或者“实施例”是指结合该实施例描述的特定特征、结构或者特性可包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书的不同位置出现的短语“在一个实施例中”并非一定是指同一实施例。
如上所述，车辆可包括一个或者多个动力源，用于产生/提供动力以移动车辆。由一个或者多个动力源产生/提供的动力可以用于操作车辆的部件，例如传动装置、驱动轴、差速器、车轮、动力源动机等。混合动力车辆可以使用两种或者多种不同的动力源。车辆还可包括可以用于控制车辆中的动力源的传动系统。传动系统可以确定动力分配，该动力分配可以表明每个动力源应当产生多少动力。
通常，传动系统可使用基于规则的系统来确定需要使用的动力分配。由基于规则的系统选择的动力分配可能不是满足动力需求/要求的最有效方式(例如可能不会最小化或者减少车辆所使用的动力量)，因为基于规则的系统可能无法考虑车辆可能遇到的场景、情况、环境等。基于规则的系统例如可以包括静态规则的预先生成的列表或者表格。如果车辆遇到先前未考虑的情况，静态规则可能无法提供最小化或者减少车辆所需的动力量的动力分配。生成覆盖车辆可能遇到的所有可能场景、环境的规则可能是不可能的、太复杂的或者太耗费资源的。
此外，包括ICE车辆、电池动力源动车辆、燃料电池动力车辆及其混合动力车辆在内的车辆仅依靠查找表根据驾驶员对车辆加速踏板的操作提供动力分配。
在此提供的实施例、示例和实施方式可以使用机器学习模型来确定车辆动力源的动力分配。机器学习模型能够使用表明车辆所遇到的场景、情况和/或环境的感知数据。这使得机器学习模型能够生成不同的动力分配，这对于不同的场景可能是高动力效率的。此外，机器学习模型能够与基于规则的系统一样快、甚至更快地生成动力分配。
图1是根据本发明一个或者多个实施例的示例性传动系统100的框图。传动系统100可以与动力源110A至110Z通信耦连。传动系统100和动力源110A至110Z可以是车辆190的一部分。车辆190可以是自动车辆、半自动车辆、非自动车辆、汽车、载重汽车、载货车等。动力源110A至110Z可以是不同类型和/或不同的用于车辆190的动力源。动力源110A例如可以是用于内燃机(ICE)的燃料，动力源110B可以是燃料电池，动力源110C可以是电池等，其可以用于产生移动车辆的动力。由动力源110A至110Z产生/提供的动力可以用于操作/驱动车辆190的可以用于移动车辆190的部件。这些部件的示例包括但不限于传动装置、驱动轴、差速器、齿轮、最终传动装置、车轮、动力源动机等。传动系统100可以包括用于移动车辆190的不同部件。车辆190可以是混合动力车辆，因为车辆190包括不同类型和/或不同动力源(例如动力源110A至110Z)。
在一个实施例中，传动系统100可以接收动力请求130。动力请求130可表明用于移动车辆190所需的动力量。例如如果用户(例如驾驶员)想要加速车辆190，则可以向传动系统100提供针对确定的动力量的动力请求。动力请求130可以表明以不同单位请求的动力量，包括但不限于马力、扭矩、牛顿米、瓦特等。
在一个实施例中可以基于经由加速器机构131的用户输入(例如从驾驶员处接收的输入)确定、获取和生成动力请求130等。例如驾驶员可以踩下油门/加速器踏板(例如加速器机构)以从动力源110A至110Z中的一个或者多个动力源请求更多的动力。油门/加速器踏板被压下的距离可以表明驾驶员请求的动力量。用户可以使用其他类型的机构来请求动力。例如巡航控制系统的按钮、桨、开关、表盘等可以被驾驶员用来指示动力请求130的动力量。
在一个实施例中，可以基于机器学习模型132确定、获取、生成动力请求130等。机器学习模型132使得车辆190能够通过驾驶员的控制以及自动和/或半自动地运行。例如机器学习模型132可以基于从以下仍将详细讨论的不同的设备(例如传感器设备)接收的数据生成推断、动作、决策等。机器学习模型223例如可以用于检测物体(例如行人、其他车辆)，预测行人的行为(例如预测行人的运动方向)，确定穿过环境的避开物体的路径，提高/降低车辆的速度等。基于通过机器学习模型223检测到的物体，机器学习模型132可以确定车辆190应当加速(例如加速以超过另一车辆)至确定的速度。机器学习模型132可以产生动力请求130，以从一个或者多个动力源110A至110Z请求额外的动力来加速至确定的速度。
在一个实施例中，传动系统100包括传动系控制器104。传动系控制器104可以基于动力请求130确定动力分配。如上所述，动力源110A至110Z中的每一个动力源都可以用于操作/驱动车辆190的移动车辆190的部件(例如传动装置、动力源动机)。传动系控制器104可以使用不同的动力源110A至110Z来提供动力请求130中表明的动力量。例如如果动力请求130表明1000瓦特的动力，则传动系控制器104可以使用动力源110A产生/提供200瓦特的动力，并且使用动力源110B产生/提供800瓦特的动力。例如传动系控制器104可以控制或者指示动力源110A至110Z产生/提供确定的量的动力。动力请求130中请求/表明的总的动力量可以由传动系控制器104任意组合地在动力源110A至110Z之间划分。
如上所述，传动系统100可以使用基于规则的系统来确定需要使用的动力分配。由基于规则的系统选择的动力分配可能不是动力效率最高的，因为基于规则的系统可能无法考虑车辆可能遇到的场景、情况、环境等。因此，车辆可能无法以最佳的动力效率运行。
图2示出了根据本发明的一个或者多个实施例的示例性传动系统200的框图。传动系统200可以与动力源110A至110Z通信耦连。传动系统200和动力源110A至110Z可以是车辆290的一部分。车辆290可以是自动车辆、半自动车辆、非自动车辆、汽车、载重汽车、载货车等。动力源110A至110Z可以是不同类型的和/或用于车辆290的不同动力源(例如ICE、燃料电池、蓄电池等)。由动力源110A至110Z产生/提供的动力可以用于操作/驱动车辆290的可以用于移动车辆290的部件(例如传动装置、齿轮、动力源动机等)。传动系统200可以包括用于移动车辆290的不同的部件。车辆290可以是混合动力车辆。
在一个实施例中，传动系统200可接收动力请求130。动力请求130可以表明被请求以移动车辆290的动力量(例如以不同的单位、例如马力、瓦特等)。在一个实施例中，可以基于经由加速器机构131(例如油门/加速器踏板、按钮、表盘、开关等)的用户输入(例如从驾驶员接收的输入)确定、获得、生成动力请求130等。在另一个实施例中，可以基于使车辆290能够自动和/或半自动地运行的机器学习模型132确定、获得、产生动力请求130等。在一些实施例中，机器学习模型132是可选的，并且取决于车辆290是否具有自动驾驶功能。
在一个实施例中，传动系统200包括传动系控制器204。传动系控制器204可以基于动力请求130确定动力分配。传动系控制器204可以使用不同的动力源110A至110Z提供动力请求130中表明的动力量。例如传动系控制器204可以控制或者指示动力源110A至110Z产生/提供确定的量的动力。动力请求130中请求/表明的总动力可以在动力源110A至110Z中以任何组合进行分配。
在一个实施例中，感知系统220可包括一个或者多个传感器设备221。传感器设备221也可以被称为传感器。传感器的示例可以包括但不限于摄像机(例如数码相机、摄影机等)、雷达设备、光探测和测距(LIDAR)设备、超声波设备(例如超声波发射器)、定位设备(例如全球定位系统(GPS)设备)等。传感器设备221可以用于检测车辆290可能所处的环境中的情况、物体等。例如传感器设备221可以用于检测可能处于环境中的物体(例如行人、其他车辆、骑自行车的人等)、交通控制设备(例如停车灯、标志、车道标志/标记线、人行横道等)、人行道、行车道/街道、植被(如树木、灌木、灌木丛等)、建筑、停车场等。传感器设备221可以生成传感器数据。传感器数据可以表明、表示车辆290可能所处的环境的情况、物体等。传感器数据例如可以表明环境中的物体的尺寸、位置、速度等。
在一个实施例中，感知系统220可以生成感知数据。感知数据还可以和/或进一步表明关于车辆290所处的场景、情况、境况和/或环境的信息。传感器数据例如可以表明物体在一段时间内的不同位置。感知系统220可以基于传感器数据确定物体的路径。通过感知数据可以对物体的路径进行表明、表示、描绘等。在另一个示例中，感知数据可以表明车辆290行驶的道路状况、天气状况和道路类型。在一些实施例中，感知数据可以包括传感器数据和/或可以包括修改的传感器数据。感知数据例如可以包括被转换成不同格式的传感器数据或者由传感器设备221生成的动作传感器数据。
在一个实施例中，感知系统包括机器学习模型223。机器学习模型223可以基于由传感器设备221生成的传感器数据(机器学习模型223例如可以使用传感器数据作为输入来生成一个或者多个输出)生成一个或者多个输出(例如推断、动作、决策等。)。机器学习模型223例如可以确定物体是否是行人、车辆290等。在另一个示例中，机器学习模型223可以为车辆290确定避开环境中其他物体的路径。在一些实施例中，机器学习模型223的输出(例如推断、动作、决策等。)可以是感知数据。例如车辆290的路径(其避开环境中的其他物体)可以是感知数据。
如图2所示，传动系统200包括传动系管理装置202。传动系管理装置202可以是硬件(例如电路)、软件、固件或者其组合。传动系管理装置202可以与感知系统220和传动系控制器204通信耦连。传动系管理装置202例如可以通过电缆、电线、插脚、迹线等有线地或者无线地与到传动系控制器204和/或感知系统220耦连。在另一个示例中，传动系管理装置202可以通过总线(例如通信总线)、例如控制器局域网(CAN)总线、FlexRay总线、时间触发协议(TTP)总线等与传动系控制器204和/或感知系统220耦连。传动系管理装置202(和/或传动系统200)可以如下面仍将更详细地讨论的那样从感知系统220接收数据和/或信息。传动系管理装置202(和/或传动系统200)也可以从可以直接地或者通过总线(例如CAN总线)与传动系统200耦连的其他装置、系统、部件等接收数据/信息。或者例如传动系管理装置202可以接收关于电池的当前的充电量/状态、关于燃料箱中的当前的燃料量、传动装置中的当前的传动状态、挡风玻璃刮水器是否启动/打开、前灯是否打开的信息。这种其他信息可以被称为车辆状态。车辆状态可以表明车辆290和/或车内的不同的部件、系统、模块等的状态、状况等或者。
在一个实施例中，传动系管理装置202可根据动力请求130和从感知系统220接收的感知数据确定动力源110A至110Z的动力分配。如上所述，动力分配可以表明动力源110A至110Z中的每一个动力源的动力量(例如可以表明每个动力源应当产生/提供的动力量)。
在一个实施例中，传动系管理装置202可以向传动系控制器204提供动力分配。传动系管理装置202例如可以向传动系控制器204发送消息(或者一些其他数据)。该消息可以表明应当从动力源110A到110Z中的每一个动力源请求多少动力。该消息例如可以包括数字列表(例如动力分配)，并且每个数字可以表明相应的动力源的动力量。
在一个实施例中，传动系管理装置202可包括基于规则的系统205。例如基于规则的系统205可以确定对不同的条件、参数、先决条件、标准、限制、准则等是否符合、满足等。基于规则的系统205可以使用参数、先决条件等，以识别动力源110A到110Z的动力分配。基于规则的系统205例如可以如下文仍将更详细地讨论的那样使用表格来查找对应于已经符合、满足的参数、先决条件等的动力分配。
在一个实施例中，传动系管理装置202可以包括机器学习模型206，作为基于规则的系统205或者附加方案或者备选方案。机器学习模型206可以使用感知数据(由感知系统220生成)、动力请求130、车辆状态及其组合来确定动力源110A至110Z的动力分配。感知数据和/或动力请求130例如可以作为输入提供给机器学习模型206。机器学习模块206可以生成动力分配作为输出(例如推断)。
在一个实施例中，机器学习模块206可产生动力分配，以降低和/或最小化车辆290从动力源110A至110Z的总动力消耗(例如所使用的动力量)，同时仍满足动力请求130(例如仍提供动力请求130中请求的动力量)。感知数据使得机器学习模型206可以如以下仍将更详细地讨论的那样基于不同的场景和/或场景的不同时间帧/距离来生成不同的动力分配。
如上所述，传动系管理装置202可以接收动力请求130。在一个实施例中，传动系管理装置202可以从感知系统220获得感知数据。传动系管理装置202例如可以基于动力请求130从感知系统220请求感知数据。在另一个实施例中，传动系管理装置202可以连续地从感知系统220接收感知数据。例如在车辆290运行时，传感器设备221可以连续地生成传感器数据，并且机器学习模型223可以基于传感器数据连续地生成感知数据。感知数据可以被连续地提供给传动系管理装置202。
如上所述，感知数据可以表明车辆290所处的位置中的一种或者多种情景、情况、境况、环境等。感知数据例如可以表明车辆290所处的环境条件、车辆290的驾驶员的意图(例如避开障碍物、超过另一车辆、行驶到特定目的地等)。
在一个实施例中，感知数据的不同部分可以与不同的时间帧(例如时间段、时段等)和/或距离间隔(例如距车辆的距离范围等)相关联。感知数据例如可以表明车辆290正在高速公路上的车道中行驶并且车道中存在另一车辆的场景。因此，动力请求130可以针对附加的动力，以使车辆290能够加速并超过车道上的另一车辆。由感知数据表明的场景的时间帧或者距离间隔(例如情况、条件等)可以指短的或者更短的时间帧或者距离间隔(例如与车辆290相距0至50米，或者其他合适的距离范围)。该场景的时间帧或者距离间隔可以基于传感器设备221的范围来确定。传感器装置221的最大范围例如使得传感器装置221能够基于车辆的当前速度在当前时间之前(例如提前10秒、提前30秒或某个其他适当的时间)直到确定的时间帧或距离间隔(例如范围)检测物体、状况。因此，基于传感器数据的感知数据部分可以与时间帧或者距离间隔相关联。考虑到更短的时间帧或者距离间隔，这使得传动系管理装置202能够产生可以最小化或者减少车辆190的动力消耗的动力分配。
在一个实施例中，感知数据的其他部分可以与长的或者更长的时间帧或者距离间隔相关联。例如感知数据可以表明起点和目的地之间的路线。用于沿着该路线行进的距离间隔或者时间帧可以比与传感器设备221的最大范围(例如与车辆290相距50至200米，或者其他合适的距离范围)相关联的时间帧或者距离间隔更长。例如虽然传感器设备的最大范围使得传感器设备221能够提前30秒检测物体，但是沿着路线行进的时间量可能是25分钟、一小时等。这使得传动系管理装置202能够产生下述动力分配，考虑到沿着路线行驶的时间周期(例如在更长的时间周期上)，该动力分配可以最小化或者减少车辆190(从动力源110A到110Z)的动力消耗。
如上所述，传动系管理装置202可以根据感知数据确定动力分配。传动系管理装置202可以向传动系控制器204提供动力分配。传动系管理装置202例如可以通过总线(例如CAN总线、FlexRay总线等)向传动系控制器204传输表明动力分配的消息。
在一个实施例中，传动系控制器204可以基于传动系管理装置202产生的动力分配控制动力源110A。例如传动系控制器204可以控制或者指示动力源110A至110Z基于动力分配产生/提供确定的动力量。如上所述，动力分配可以表明应当由动力源110A至110Z中的每一个动力源产生/提供的动力量。动力分配例如可以表明每个动力源110A到110Z应当产生/提供的动力量的单位(例如马力、牛顿米等)。在另一个示例中，动力分配可以表明动力请求130中指示的动力量的百分比。动力请求130例如可以表明500瓦特的动力。动力分配(由传动系管理装置202产生)可以表明500瓦特的20％应当由动力源110A产生/提供，500瓦特的45％应当由动力源110B产生/提供，并且500瓦特的35％应当由动力源110C产生/提供。
在一个实施例中，传动系控制器204配置用于致使或者指示动力源110A至110Z中的每一个动力源产生/提供由动力分配所指示的相应动力量。传动系控制器204可以通过对动力源110A至110Z中的每一个动力源的不同的机构、部件、致动器等进行控制、致动等来使动力源110A至110Z产生/提供如动力分配所表明的不同的动力量。传动系控制器204例如可以对燃料喷射器、阀门、液压致动器、火花塞、火花定时器、牵引动力源机等进行控制、激活等。
在一个实施例中，传动系管理装置202可与通信系统240通信耦连。通信系统240可以包括使车辆290能够与不同的其他设备通信的部件、电路、模块等。通信系统240例如可以包括使通信系统240能够与其他车辆、行人、基础设施(例如交通基础设施，如桥梁、道路、交通设备等)通信的射频发射器和/或接收器(例如收发器)、无线网络接口等。通信系统240能够进行车辆到基础设施(V2I)通信、车辆到网络(V2N)通信、车辆到车辆(V2V)通信、车辆到行人(V2P)通信、车辆到设备(V2D)通信、车辆到动力源网(V2G)通信、车辆到一切(V2X)通信中的一种或者多种。通信系统240可以基于与其他设备、其他车辆、基础设施等通信的消息、信息报、数据等生成通信数据。V2I通信例如可以表明桥梁正在升起，这可能导致稍后时间点的交通情况(例如交通场景)。基于通信数据，传动系管理装置202可以产生使用来自电池的动力多于来自其他来源的动力的动力分配。这可以归因于是由于桥梁抬高造成的交通场景。例如在存在交通时，由于交通的停止和通行的性质，再生制动可以用于给电池充电。因此，使用电池可能更高效，因为电池可以在该交通场景下充电。
在一个实施例中，感知系统220可以包括导航系统224。感知系统220例如可以包括可以检测车辆290的位置的GPS设备，并且可以包括不同位置的地图。导航系统224可以基于车辆290的位置和目的地(例如由车辆290的驾驶员提供的目的地)来确定车辆290的路线。导航系统224还可以生成感知数据，该感知数据可以表明车辆290的一个或者多个位置以及车辆290的路线。传动系管理装置202可以基于车辆290的路线和/或位置来确定动力分配。例如如果路线表明用户将在路线的前半段在地方公路上行驶，并且在路线的后半段在高速公路上行驶，则传动系管理装置202可以产生在路线的前半段更多地使用电池而在路线的后半段更多地使用燃料电池的动力分配。
尽管车辆290可以是混合动力车辆，但当车辆不是混合动力车辆(例如仅包括一个动力源)时，也可以使用本文所述的实施例、示例和/或实施方式。当车辆不是混合动力车辆时，传动系管理装置202可以确定如何操作动力源的不同的机构、致动器等以提高和/或最大化效率。例如当燃料电池车辆进入长隧道(在那里氧气量可能低于正常值)时，可以调节进气门来改变燃料电池车辆中的空气燃料比。这使得当车辆处于隧道中并且氧气较少时，燃料电池能够更高效地运行。
在一些实施例中，传动系统200(例如传动系管理装置202和/或传动系控制器204)可提高车辆290的动力效率。传动系统200例如可以通过基于由感知数据表明的场景、情况、环境等改变动力分配来最小化和/或减少车辆290的动力消耗。鉴于具有更短的时间帧/距离间隔(例如基于传感器设备221的最大范围的时间周期或者距离间隔)和更长的时间帧/距离(例如在车辆290的路线上)的场景，动力分配使得车辆能够实现更优化的能量消耗。这可以降低运行车辆290的成本。在另一个示例中，传动系统200能够优化或者减少车辆290的行驶循环中的能量消耗。车辆290的行驶循环可以是车辆开始运行的时间(例如当点火启动时)到车辆290停止运行的时间(例如当点火关断时)。感知数据可以表明在车辆290的驾驶周期中车辆可能遇到的场景。
在一些实施例中，最小化和/或降低车辆290的功耗可以允许车辆290为了车辆290的期望里程需要存储的燃料量(例如氢气、汽油、动力等)的减小。例如可以减小燃料箱的尺寸，同时仍然使车辆290能够基于最小化或者降低的功耗行驶相同的里程。这可以降低车辆290的成本和/或制造车辆290的成本。
在一些实施例中，传动系统200可以允许更好的和/或更准确的范围估计。车辆290例如可以基于车辆290的可用的燃料量(例如氢气、动力源等)为车辆290提供对可行驶的里程的估计。通过使用感知数据，传动系统200能够基于由感知数据表明的场景(例如基于交通、基于路线是否会上坡行驶/下坡行驶而影响燃料效率等)提供更准确的范围估计。
在一些实施例中，基于规则的系统和机器学习模型206均可以用于确定动力分配。例如可以使用由机器学习模型206生成的动力分配的平均值和从基于规则的系统获得的动力分配。在另一个示例中，来自基于规则的系统的动力分配可以用于在由机器学习模型生成的动力分配上设置边界(例如上边界或者下边界)。
图3示出了根据本发明一个或者多个实施例的示例性表格300的示意图。在一个实施例中，表格300可以被基于规则的系统用于确定一动力源组的动力分配(例如可以被图2所示的基于规则的系统205使用)。
表格300包括两栏、即条件栏和动力分配栏。条件栏可以表明应当满足的不同的条件、参数、标准等。动力分配栏可以表明在满足不同的条件、参数、标准时不同动力源应当提供的不同的动力量。表格300还包括多个条目305。每个条目包括条件组、参数组、标准组等，以及在满足所述条件组、参数组、标准组等时应当使用的动力分配。
在一个实施例中，条件、参数、标准等可以反映由感知数据表明的场景。例如条件可以表明车辆是上坡行驶还是下坡行驶。另一个条件可以表明车辆是否在隧道中、桥上行驶等。另一个条件可以表明车辆是否处于交通中。在与不考虑这些场景、条件、环境等的基于规则的系统相比时，基于规则的系统通过使用这些场景、条件、环境等可以选择具有较低功耗的配动力源。
图4示出了根据本发明的一个或者多个实施例的示例性训练系统500的框图。训练系统500包括训练模块510、机器学习模型206(例如神经网络)、参考输出模块520和评估模块530。训练系统500可以用于在机器学习模型206部署在车辆中之前训练机器学习模型206。训练系统500还可以用于在机器学习模型206被初始训练和/或部署之后对其进行更新。训练系统500可以允许离线地训练机器学习模型206(例如在机器学习模型206没有部署在车辆内时进行训练)。
训练模块510可以是一个或者多个计算设备、硬件、软件、固件等的任意组合。训练模块510可以从不同的来源接收训练数据。例如训练模块510传感器数据由一个或者多个车辆中的传感器设备生成。训练模块510可以接收由车队生成的所记录的传感器数据。在另一个示例中，训练模块510可以接收感知数据。训练模块510可以可选地标记和/或标注训练数据。例如，训练数据的不同部分(例如不同的图像、不同的视频等)可以通过不同的场景、环境、条件等的标识来标记或者标注。标签的标记可以表明交通状况(例如是否存在交通、车辆的速度等)、道路类型(例如混凝土、沥青、泥土、高速公路、地方道路等)、天气状况(例如雨、雪等)、环境温度(例如外部温度)和动力源的运行温度(例如电池、燃料电池、内燃机等的温度)。训练模块510可以向机器学习模型206提供标记的和/或标注的训练数据。机器学习模型206可以接收训练数据，并且可以基于训练数据如上所述地生成动力分配组。由机器学习模块206生成的所述动力分配组可以被提供给评估模块530。
参考输出模块520可以是一个或者多个计算设备、硬件、软件、固件等的任意组合。参考输出模块520可以基于参考数据组生成参考动力分配组。所述参考数据组可以包括传感器数据、感知数据、可以用于确定动力源健康/状况的数据(例如温度、湿度、二氧化碳水平、电压、当前充电量等)、导航数据、关于车辆状态/状况的数据等。参考输出模块520可以使用不同的技术、算法、函数、公式等，以基于所述组参考数据的速度分布产生所述参考动力分配组。参考输出模块520例如可以使用等效消耗最小化策略(ECMS)、庞特里亚金最小值原理(PMP)、模型预测控制(MPC)等，以基于训练数据(例如基于感知数据和/或传感器数据)生成所述参考动力分配组。参考输出模块520可以向评估模块530提供所述参考动力分配组。所述参考数据组可以与用于训练机器学习模块206的训练数据分开。在一个实施例中，所述参考动力分配组可以被包括在提供给机器学习模型206的训练数据中。
在一个实施例中，可根据车辆的行驶循环产生参考动力分配组。例如可以根据车辆的整个行驶循环(例如根据车辆的整个运行时间)产生参考动力分配。行驶循环可以包括行程中车辆的速度、道路、街道的坡度(例如道路的倾斜/下降)等，以及风向/风速(例如侧风)等。这使得所述参考动力分配组能够提供考虑到车辆的整个行驶循环、而不是仅仅针对特定的时间或者时间段的最佳动力消耗。所述参考动力分配组也可以基于一个或者多个车辆的参考速度曲线组来生成。速度曲线可以表明车辆在不同时间点的不同速度。例如如果车辆行驶了20分钟，速度曲线可以表明在这20分钟内车辆的不同速度。速度测量的间隔或者时间段可以变化。例如速度曲线可以在一次行程中指示车辆每15秒、每分钟等的速度。参考行驶循环和参考速度曲线可以与用于训练机器学习模块206和/或健康模块250的训练数据分开。在一个实施例中，参考行驶循环和参考速度曲线可以仅用于产生所述参考动力分配组。
评估模块530可以是一个或者多个计算设备、硬件、软件、固件等的任意组合。评估模块530可以比较由机器学习模块206生成的所述动力分配组和由参考输出模块520生成的所述参考动力分配组。评估模块例如可以将所述动力分配组中的每个动力分配与所述参考动力分配组中的相应动力分配进行比较，以确定这两个动力分配是否处于彼此的阈值内或者它们是否匹配。如果所述动力分配组在所述参考动力分配组的可接受的阈值内，则评估模块530可以提供机器学习模型206的训练完成的标识。如果所述动力分配组不在所述参考动力分配组的可接受的阈值内，则评估模块530可以提供应当调整机器学习模型206的训练的标识。例如可以修改/调整机器学习模型260的权重，并且可以生成和比较新的参考分布组。
图5示出了根据本发明的一个或者多个实施例的流程图，用于配置传动系统的示例过程。过程600可以由处理逻辑离线地或者在线地执行，所述处理逻辑可以包括硬件(例如电路、专用逻辑、可编程逻辑、处理器、处理设备、中央处理单元(CPU)、片上系统(SoC)等)、软件(例如在处理设备上运行/执行的指令)、固件(例如微码)或者其组合。在一些实施例中，过程600可以由计算设备、制造设备(例如机械臂)、制造系统等其中的一个或者多个来执行。
参考图5，过程600说明了不同的实施例使用的示例性功能。尽管在过程600中公开了特定的功能块(“块”)，然而是这些块是示例。即各实施例良好地适用于执行不同的其他块或者过程600中所列举的块的不同变型。应当理解的是，过程600中的块可以以不同于所呈现的顺序的顺序来执行，并且不是过程600中的所有方框都会被执行。此外，可以在图5所示的方框之间插入附加的其他方框(图5中未示出)。
过程600开始于方框605，在那里过程600可以获得传动系控制器。如上所述，传动系控制器可以控制车辆的动力源组，并且每个动力源可以提供用于移动车辆的动力。传动系控制器例如可以操作机构、部件、致动器等以使动力源产生/提供确定的动力量。在方框610中，过程600可以获得传动系管理装置。传动系管理装置可以如上所述地基于感知数据和/或动力请求确定针对所述动力源组的动力分配。动力分配可以表明所述动力源组中的每个动力源的动力量。在方框615中，传动系管理装置可以与传动系控制器和感知系统耦连。传动系管理装置、传动系控制器和感知系统例如可以通过电线、插脚、迹线、电缆、总线等相互耦连。
图6示出根据本公开的一个或者多个实施例的流程图，用于说明控制传动系统的示例过程。过程700可以由处理逻辑来执行，该处理逻辑可以包括硬件(例如电路、专用逻辑、可编程逻辑、处理器、处理设备、中央处理单元(CPU)、片上系统(SoC)等)、软件(例如在处理设备上运行/执行的指令)、固件(例如微码)或者其组合。在一些实施例中，过程700可以由计算设备、传动系统(例如图2所示的传动系统200)、机器学习模型(例如图2所示的机器学习模型206)和/或传动系管理装置202(例如图2所示的传动系管理装置202)其中的一个或者多个来执行。
参考图6，过程700说明了不同的实施例使用的示例性功能。尽管在过程700中公开了特定的功能方框(“方框”)，然而这些方框是示例。即各实施例良好地适用于执行不同的其他方框或者过程700中所列举的方框的不同变型。应当理解的是，过程700中的方框可以以不同于所呈现的顺序的顺序来执行，并且不是过程700中的所有方框都会被执行。此外，可以在图6所示的方框之间插入附加的其他方框(图6中未示出)。
过程700开始于方框705，在那里过程700可以接收包括动力源组的车辆的动力请求。例如可以基于通过加速器机构进行的用户输入接收动力请求。每个动力源可以提供用于移动车辆的动力。在方框710中，过程700可以获得由车辆的感知系统产生的感知数据。过程700例如可以周期性地接收感知数据，或者可以从车辆的感知系统请求感知数据。
在方框715处，过程700可基于动力请求、感知数据组和机器学习模型确定动力分配。例如动力请求和所述感知数据组中的一个或者多个可以作为输入提供给机器学习模型，并且机器学习模型可以输出动力分配。在方框720中，过程700可以向传动系控制器提供动力分配。传动系控制器可以基于动力分配控制所述动力源组。动力分配例如可以表明每个动力源应当产生/提供的动力量，并且传动系控制器可以致使或者指示每个动力源产生/提供所表明的动力量。
图7示出了根据本发明的一个或者多个实施例的流程图，用于说明用于训练机器学习模型的示例性过程。过程800可以由处理逻辑来执行，处理逻辑可以包括硬件(例如电路、专用逻辑、可编程逻辑、处理器、处理设备、中央处理单元(CPU)、片上系统(SoC)等)、软件(例如在处理设备上运行/执行的指令)、固件(例如微码)或者其组合。在一些实施例中，过程800可以由计算设备、训练系统(例如图4所示的训练系统500)、训练模块(例如图4所示的训练模块510)、机器学习模型(例如图4所示的机器学习模型206)、参考输出模块(例如图4所示的参考输出模块520)和评估模块(例如图4所示的评估模块530)中的一个或者多个来执行。
参考图7，过程800说明了不同的实施例使用的示例性功能。尽管在过程800中公开了特定的功能方框(“方框”)，然而这些块是示例。即各实施例良好地适用于执行不同的其他方框或者过程800中所列举的方框的不同变型。应当理解的是，过程800中的方框可以以不同于所呈现的顺序的顺序来执行，并且不是过程800中的所有方框都会被执行。此外，可以在图7所示的块之间插入附加的其他方框(图7中未示出)。
过程800开始于方框805，在那里过程800可以获得训练数据组。训练数据可以包括感知数据和/或传感器数据。训练数据可以用于训练机器学习模型。所述训练数据组可以包括关于车辆所处环境的信息。在块810中，过程800可以基于参考数据组、参考行驶循环组、参考速度曲线组中的一个或者多个获得针对车辆的动力源组的参考动力分配组。过程800例如可以使用ECMS、PMP、MPC等以基于所述参考数据组生成所述参考动力分配组。在一个实施例中，所述参考数据组可以包括由与动力源耦连和/或与动力源相关联的部件产生的传感器数据和其他数据/信息。所述参考数据组例如可以包括燃料电池或者电池组的温度、电压、燃料电池膜的湿度等。
在块815中，训练数据作为输入提供给机器学习模型。机器学习模型可以生成动力分配组作为输出，并且可以在块820中接收所述动力分配组。在方框825中，过程800可以确定机器学习模型是否被训练。例如，过程800可以将所述动力分配组与所述参考动力分配组进行比较，以确定每组中的动力分配是否在彼此的阈值内或者彼此匹配。如果机器学习模型被训练，则过程800结束。如果机器学习模型没有被训练，则可以在方框830中更新机器学习模型。例如可以更新机器学习模块的权重。在机器学习模型被更新之后，过程800可以返回到方框825。如果机器学习模型被训练，则过程800结束。方框825和830可以被重复，直到机器学习模型被训练。
过程800说明了监督学习方法。然而，可以理解的是，可以结合本公开使用其他机器学习算法(例如强化学习)来实现过程800。在一些实施例中，过程800可以离线地执行。例如可以在机器学习模型被部署在车辆中之前执行过程800，或者可以执行过程800以更新先前被训练和/或部署的机器学习模型。在另一个示例中，在机器学习模型未与车辆连接或者未部署在车辆内时，可以执行过程800。
图8示出了根据一些实施例的示例性计算设备900的框图。计算设备900可以与LAN、内联网、外联网和/或因特网中的其他计算设备连接。计算设备可以在客户端-服务器网络环境中以服务器机器的性能运行，或者在对等网络环境中以客户端的性能运行。计算设备可以由个人计算机(PC)、机顶盒(STB)、服务器、网络路由器、交换机或者网桥或者能够执行针对该机器应当采取的指定动作的一组指令(顺序的或者其他的)的任何机器来提供。此外，虽然仅示出了单独的计算设备，然而术语“计算设备”也应当被理解为包括单独地或者联合地执行一组(或者多组)指令来执行在此讨论的方法的计算设备的任何集合。
示例性计算设备900可以包括处理装置(例如通用处理器、可编程逻辑装置(PLD)等)902、主存储器904(例如同步动态随机存取存储器(DRAM)、只读存储器(ROM))、静态存储器906(例如闪存)和数据存储设备918，它们可以通过总线930相互通信。
处理装置902可以由一个或者多个通用处理装置、例如微处理器、中央处理单元等提供。在说明性的示例中，处理设备902可以包括复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器或者实现其他指令集的处理器或者实现指令集组合的处理器。处理设备902还可以包括一个或者多个专用处理设备、例如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器等。根据本公开的一个或者多个方面，处理设备902可以配置用于执行在此描述的操作，以执行在此讨论的操作和步骤。
计算设备900还可以包括可与网络920通信的网络接口设备908。计算设备900还可以包括视频显示单元910(例如液晶显示器(LCD)或者阴极射线管(CRT))、字母数字输入设备912(例如键盘)、光标控制设备914(例如鼠标)和声音信号生成设备916(例如扬声器)。在一个实施例中，视频显示单元910、字母数字输入设备912和光标控制设备914可以组合成单独的部件或者设备(例如LCD触摸屏)。
根据本发明的一个或者多个方面，数据存储设备918可以包括计算机可读的存储介质928，其上可存储一组或者多组传动系统指令925、例如用于执行本文所述操作的指令。传动系统指令925在由计算设备900执行期间也可以完全地或者至少部分地驻留在主存储器904和/或处理装置902内，主存储器904和处理装置902也构成计算机可读介质。传动系统指令925还可以通过网络接口设备908在网络920上传输或者接收。
虽然计算机可读存储介质1128在说明性的示例中显示为单独的介质，然而术语“计算机可读存储介质”应当包括存储一组或者多组指令的单介质或者多介质(例如集中式或者分布式数据库和/或相关联的缓存和服务器)。术语“计算机可读存储介质”还应被理解为包括能够存储、编码或者携带一组由机器执行并使机器执行这里描述的方法的指令的介质。因此，术语“计算机可读的存储介质”应当包括但不限于固态存储器、光学介质和磁性介质。
尽管本发明可能涉及机器学习模型、例如神经网络，也可以使用其他类型的机器学习和人工智能系统。例如支持向量机、提升法(boosting)等可以被用在其他实施例中。
除非另有具体说明，否则术语、例如“控制”、“确定”、“提供”、“生成”、“指示”、“获得”、“耦连”、“接收”、“致使”、“训练”、“更新”等是指由计算设备执行或者实施的动作和过程，其将计算设备的寄存器和存储器中表示为物理(电子的)量的数据操纵和转换为计算设备存储器或者寄存器或者其他此类信息存储、传输或者显示装置中的类似地表示为物理量的其他数据。此外，例如在此所使用的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等表示作为标签来区分不同的元件，并且并非一定根据它们的编号名称而具有顺序的含义。
在此所述的示例还涉及用于执行在此所述的操作的装置。该装置可以专门设计用于所需的目的，或者所述装置可以包括由存储在计算设备中的计算机程序选择性编程的通用的计算设备。这种计算机程序可以存储在计算机可读的非暂时性存储介质中。
在此所述的方法和说明性的示例并非固有地与任何特定的计算机或者其他装置相关。根据在此描述的教导，可以使用不同的通用系统，或者可以证明设计更专用的装置来执行所需的方法步骤是方便的。不同的这些系统所需的结构将如以上描述中所阐述的那样出现。
上述说明旨在进行说明，而非限制。尽管已经参考具体的说明性示例描述了本公开，然而将会认识到的是，本公开不限于所描述的示例。本公开的范围应当参照以下权利要求以及权利要求的等同内容的全部范围来确定。
如本文所用，除非上下文另有明确说明，单数形式“一”、“一个”和“所述”也旨在包括复数形式。还应当理解的是，术语“包括”和/或“包含”在这里使用时用于说明所陈述的特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但是不排除存在或者附加一个或者多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、部件和/或其组合。因此，在此使用的术语仅仅是为了描述特定的实施例，而不是为了限制。
还应当说明的是，在一些备选的实施方式中，所述功能/动作可以不按照图中所示的顺序进行。例如根据所涉及的功能/动作，连续示出的两幅图实际上可以基本上同时地执行，或者有时可以以相反的顺序执行。
尽管以特定顺序描述了方法操作，但应当理解的是，可以在所述操作之间执行其他操作，所述操作可以被调整，以使其在时间上略有不同地发生，或者所述操作可以分布在系统中，所述系统允许在与过程相关的不同的间隔进行所述处理操作。
不同的单元、电路或者其他部件可被描述或者要求保护为“配置用于”或者“可以配置用于”执行一项或者多项任务。在这样的上下文中，短语“配置用于”或者“可以配置用于”用于暗示结构，方式为通过指示单元/电路/部件包括用于在操作期间执行一个或者多个任务的结构(例如电路)。因此，即使当指定的单元/电路/部件当前不可操作(例如未开启)时，也可以说单元/电路/部件被配置用于执行任务，或者可以配置用于执行任务。与术语“配置用于”或者“可以配置用于”一起使用的单元/电路/部件包括硬件——例如电路、存储可执行以实现操作的程序指令的存储器等。叙述单元/电路/部件“配置用于”执行一个或者多个任务，或者“可以设置用于配置成”执行一个或者多个任务，明确地不旨在针对该单元/电路/部件引用35U.S.C.112，第六段。此外，“配置用于”或者“可以配置用于”可以包括由软件和/或固件(例如FPGA或者执行软件的通用处理器)操纵的通用结构(例如通用电路)，以能够以执行所讨论的任务的方式操作。“配置用于”还可以包括调整制造工艺(例如半导体制造设备)以制造适用于实现或者执行一个或者多个任务的器件(例如集成电路)。“可以配置用于”明确地表示不适用于空白介质、未编程的处理器或者未编程的通用计算机、或者未编程的可编程逻辑器件、可编程门阵列、或者其它未编程的器件，除非伴随有编程的介质，而该编程介质赋予未编程的器件被配置用于执行所公开的功能的能力。
出于解释的目的，已参照特定实施例对前述说明进行了描述。然而，上面的说明性讨论并不旨在穷举或者将本发明限制于所公开的精确的形式。鉴于上述教导，多种修改和变型是可行的。选择和描述这些实施例是为了最好地解释这些实施例的原理及其实际应用，从而使本领域的其他技术人员能够最好地利用这些实施例和不同的修改，因为它们可能适合于预期的特定用途。因此，本实施例被认为是说明性的而非限制性的，并且本发明不限于在此给出的细节，而是可以在所附权利要求的范围和等同范围内进行修改。

Claims (20)

1.一种方法，包括:
接收车辆的动力请求，其中:
车辆包括一个或者多个动力源；并且
所述一个或者多个动力源中的每个动力源配置用于提供用于移动车辆的动力；
获得由车辆的感知系统产生的感知数据；
由传动系管理装置基于所述动力请求、感知数据组、车辆状态和机器学习模型确定动力分配，其中:
将所述动力请求和所述感知数据组、所述车辆状态、所述动力请求中的一个或者多个作为输入提供给所述机器学习模型；
动力分配由所述机器学习模型生成；并且向传动系控制器提供动力分配，其中:
所述传动系控制器配置用于基于所述动力分配控制所述车辆的一个或者多个动力源；并且
所述传动系管理装置与所述感知系统通信耦连。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述动力分配表明所述一个或者多个动力源中的每一个动力源的动力量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述传动系控制器配置用于使所述一个或者多个动力源中的每一个动力源产生由所述动力分配表明的相应的动力量。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述感知数据组的第一部分与相距车辆的第一距离间隔相关联，所述第一距离间隔基于一组传感器装置的范围集。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述感知数据组的第二部分与相距车辆的第二距离间隔相关联，所述第二距离间隔大于所述第一距离间隔。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，基于训练数据组和参考动力分配组训练所述机器学习模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述参考动力分配组基于行驶循环组和速度曲线组中的一个或者多个产生。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，还基于车辆状态确定所述动力分配，并且其中，所述车辆状态基于车辆的与所述传动系管理装置通信耦连的一个或者多个其他系统确定。
9.根据权利要求1所述的方法，其中:
进一步基于从通信系统接收的通信数据确定所述动力分配；并且所述通信系统与所述传动系管理装置通信耦连。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述感知系统包括导航系统，并且所述感知数据组包括所述车辆的位置数据和路线中的一个或者多个。
11.一种装置，包括:
配置用于存储数据的存储器；和
与所述存储器耦连的处理装置，所述处理装置配置用于:
接收车辆的动力请求，其中:
所述车辆包括一个或者多个动力源；并且
所述动力源组中的每个动力源配置用于提供用于移动车辆的动力；
获得由车辆的感知系统生成的感知数据；
基于所述动力请求、感知数据组和机器学习模型确定动力分配，其中:
将所述动力请求和所述感知数据组中的一个或者多个作为输入提供给所述机器学习模型；并且
所述动力分配由机器学习模型生成；并且
向传动系控制器提供所述动力分配，其中:
所述传动系控制器配置用于基于所述动力分配控制车辆的所述动力源组；并且
所述处理设备与所述感知系统通信耦连。
12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述动力分配表明所述动力源组中的每个动力源的动力量。
13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述传动系控制器配置用于使所述动力源组中的每个动力源产生由所述动力分配表明的相应的动力量。
14.根据权利要求11所述的装置，其中，所述感知数据组的第一部分与相距车辆的第一距离间隔相关联，所述第一距离间隔基于传感器设备组的范围集。
15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述感知数据组数据组的第二部分与相距车辆的第二距离间隔相关联，所述第二距离间隔大于所述第一距离。
16.根据权利要求11所述的装置，其中，基于训练数据组和参考动力分配组训练所述机器学习模型。
17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述参考动力分配组基于行驶循环组和速度曲线组中的一个或者多个生成。
18.根据权利要求11所述的装置，其中:
还基于从通信系统接收的通信数据确定所述动力分配；并且
所述通信系统与所述处理设备通信耦连。
19.根据权利要求11所述的设备，其中，所述感知系统包括导航系统，并且所述感知数据组包括车辆的一个或者多个位置数据和路线。
20.一种方法，包括:
获得用于机器学习模型的训练数据组，其中:
所述训练数据组包括感知数据组；并且
所述感知数据组包括关于车辆所处的环境的信息；
获得车辆的动力源组的参考动力分配组；
提供所述训练数据组作为所述机器学习模型的输入；
接收由机器学习模型生成的动力分配组；并且
基于所述动力分配组和所述参考动力分配组确定所述机器学习模型是否被训练；
作为对确定所述机器学习模型未被训练的响应，更新所述机器学习模型并且重复所述确定和更新，直到所述机器学习模型被训练。
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