DE102013009945A1

DE102013009945A1 - Ansteuerung eines Triebstrangs eines Fahrzeugs auf Basis einer digitalen Straßenkarte

Info

Publication number: DE102013009945A1
Application number: DE201310009945
Authority: DE
Inventors: Alexander Hutter; Björn Barrois; Marcus Konrad
Original assignee: Daimler AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2013-06-13
Filing date: 2013-06-13
Publication date: 2013-12-12

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Ansteuerung (104) eines Triebstrangs (106) eines Fahrzeugs auf Basis einer digitalen Straßenkarte (105) eines Straßenverkehrsnetzes, die Daten TOPO(X) zur Topographie des Straßenverkehrsnetzes enthält. Das vorgeschlagene Verfahren zeichnet sich dadurch aus, dass die digitale Straßenkarte (105) dynamische Daten D(X, t), die bei vormaligem Befahren von Strecken des Straßenverkehrsnetzes vom Fahrzeug erfasst (101) wurden und deren statistische Bewertung S(D(X, t), TOPO(X)) umfasst, und die Ansteuerung (104) des Triebstrangs zusätzlich auf Basis der dynamischen Daten D(X, t) und/oder deren statistischer Bewertung S(D(X, t), TOPO(X)) erfolgt.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Ansteuerung eines Triebstrangs eines Fahrzeugs auf Basis einer digitalen Straßenkarte eines Straßenverkehrsnetzes, wobei die digitale Straßenkarte statische Daten zur Topographie des Straßenverkehrsnetzes enthält, sowie ein Fahrzeug mit einer ebensolchen Vorrichtung.
Der Begriff „Topographie” wird vorliegend grundsätzlich weit gefasst verstanden. Er umfasst jedoch ausschließlich statische Informationen (d. h. Merkmale, die über einen längen Zeitraum (Wochen, Monate) unveränderlich bleiben), die zur Kennzeichnung eines Straßenverkehrsnetzes dienen können, insbesondere den Positionsverlauf von Straßen, Wegen, Autobahnen etc., deren Kreuzungen und Einmündungen, Höheninformationen (Steigung und Gefälle) der Straßenverläufe und/oder Informationen über zu beachtenden Verkehrsein- bzw. Verkehrsbeschränkungen (bspw. Geschwindigkeitsbegrenzungen, Vorfahrtsregeln, Einbahnstraßenregelungen etc.).
Verfahren zur Ansteuerung eines Triebstrangs auf Basis einer derartige statische Daten zur Topographie enthaltenden digitalen Straßenkarte eines Straßenverkehrsnetzes sind im Stand der Technik bekannt. So geht bspw. aus der DE 10 2008 061 512 A1 ein Verfahren zur Ansteuerung eines Hybridantriebs eines Fahrzeugs hervor, wobei die Ansteuerung des Triebstrangs des Fahrzeugs in Abhängigkeit einer erkannten Verkehrssituation und/oder von Karteninformationen einer digitalen Straßenkarte eines Navigationssystems ausgeführt wird. Die digitale Straßenkarte enthält dabei statische Höhenangaben, die mit Informationen zur aktuellen und zukünftigen Verkehrssituation kombiniert werden, um Antriebsempfehlungen zur Ansteuerung des Triebstrangs, insbesondere Boostbetriebsphasen und Rekuperationsphasen zu ermitteln.
Aufgabe der Erfindung ist es, ein verbessertes Verfahren sowie eine verbesserte Vorrichtung zur Ansteuerung eines Triebstrangs eines Fahrzeugs anzugeben.
Die Erfindung ergibt sich aus den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche. Vorteilhafte Weiterbildungen und Ausgestaltungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
Die Aufgabe ist mit einem Verfahren zur Ansteuerung eines Triebstrangs eines Fahrzeugs auf Basis einer digitalen Straßenkarte eines Straßenverkehrsnetzes gelöst, wobei die digitale Straßenkarte Daten zur Topographie des Straßenverkehrsnetzes enthält. Das Verfahren zeichnet sich dadurch aus, dass die digitale Straßenkarte dynamische Daten, die bei vormaligem Befahren von Strecken des Straßenverkehrsnetzes erfasst wurden, und deren statistische Bewertung umfasst, und die Ansteuerung des Triebstrangs zusätzlich auf Basis der dynamischen Daten und/oder deren statistischer Bewertung erfolgt, wobei der Begriff Ansteuerung sowohl Steuer- oder Regelvorgänge beinhaltet.
In Abgrenzung zu den statischen Informationen, die die Topographie des Straßenverkehrsnetzes beschreiben, werden unter dynamischen Daten vorliegend Daten verstanden, die einen Fahrzustand des Fahrzeugs beschreiben und ggf. zusätzlich dynamisch variable Umgebungsbedingungen, wie einen lokalen Verkehrszustand oder ein lokales Wettergeschehen beschreiben. Der Begriff der Topographie eines Straßenverkehrsnetzes umfasst in vorliegender Anmeldung Merkmale des Straßennetzes wie beispielsweise Steigungen, Gefälle, Fahrbahnbreite oder Oberflächenstrukturen als auch Infrastrukturmerkmale des Straßennetzes wie beispielsweise Tankstellen, Parkplätze oder Informationen zu Datennetzen wie beispielsweise gebietsabhängige Verfügbarkeit eines Standards (GSM, UMTS oder LTE).
Die Ansteuerung des Triebstrangs des Fahrzeugs und somit die Ausführung des vorgeschlagenen Verfahrens erfolgt vorliegend bevorzugt automatisiert. Durch die Ansteuerung des Triebstrangs erfolgt weiterhin bevorzugt bspw. eine energieoptimierte Gangwahl und/oder eine Einstellung eines Motormoments und/oder eine Ansteuerung von Boost- und Rekuperationsphasen. Dabei erfolgt die Ansteuerung des Triebstrangs bei einer Fahrt auf einer vorgegebenen Fahrtroute oder auf der wahrscheinlichsten Fahrtroute bevorzugt auf Basis einer mittels der erfindungsgemäßen digitalen Straßenkarte erstellten Prognose über ein zu erwartendes Geschwindigkeitsprofil auf dieser aktuellen Fahrtroute.
Die dynamischen Daten werden von dem Fahrzeug bei dessen Betrieb bevorzugt automatisch erfasst und gespeichert. Die dynamischen Daten umfassen bevorzugt Fahrzustände F(X, t) des Fahrzeugs, die von der Position X des Fahrzeugs im Straßenverkehrsnetz und der Zeit t abhängen. Die Fahrzustände F(X, t) umfassen bevorzugt eine Auswahl folgender Parameter umfassen:

– gefahrene Route R_S,Z(X, t) von einem Startort (S) zu einem Zielort (Z),
– Geschwindigkeit v(X, t) des Fahrzeugs,
– Beladungszustand G(X, t) des Fahrzeugs,
– Stopps S(X, t) des Fahrzeugs,
– Zeitdauer ΔT(S(X, t)) von Stopps des Fahrzeugs.

Natürlich können die Fahrzustände des Fahrzeugs noch durch eine Vielzahl, von dem Fachmann bekannten Parametern beschrieben werden, die von dem Erfindungsgedanken umfasst sind.
Weiterhin umfassen die erfassten dynamischen Daten bevorzugt Umgebungsdaten U(X, t), die von der Position X des Fahrzeugs im Straßenverkehrsnetz und der Zeit t abhängen. Die Umgebungsdaten U(X, t) umfassen bevorzugt eine Auswahl folgender Parameter:

– Lufttemperatur T(X, t),
– Luftfeuchte LF(X, t),
– Windgeschwindigkeit VV(X, t),
– Windrichtung WW(X, t),
– Niederschlagsmenge NN(X, t),
– Niederschlagsart N(X, t)
– Sonnenstand SR(X, t),
– Sichtweite S(X, t),
– Verkehrsdichte V(X, t),
– Verkehrsfluss VF(X, t).

Natürlich können die Umgebungszustände noch durch eine Vielzahl, von dem Fachmann bekannten Parametern beschrieben werden, die von dem Erfindungsgedanken ebenfalls umfasst sind.
Die dynamischen Daten werden mittels am Fahrzeug angebrachter bzw. vorhandener und im Stand der Technik entsprechend bekannter Sensoren erfasst.
Die dynamischen Daten werden auf einer Recheneinheit wie einem Onboardrechner oder vorzugsweise in einer „cloud” d. h. auf einem oder mehreren Servern im Internet gespeichert, ausgewertet und/oder statistisch bewertet. Über Car2X werden auch Umgebungsdaten von anderen Fahrzeugen in die Recheneinheit übertragen und in der Auswertung mit berücksichtigt. Auf der Recheneinheit werden fortlaufend die Daten aus einem oder mehreren Fahrzeugen, aus Infrastruktureinrichtungen wie beispielsweise Verkehrsmesszentralen oder Wetterstationen gesammelt und ausgewertet, so dass ein ständiger Lernvorgang von dynamischen Daten stattfindet.
Die erfassten dynamischen Daten gelten jeweils für einen Ort X bzw. einen Streckenabschnitt X des Straßenverkehrsnetzes und eine Zeit t, die bevorzugt die Erfassungszeit der Daten ist. Fährt das Fahrzeug auf dem Straßenverkehrsnetz, so werden im Laufe der Zeit (Wochen, Monate, ...) entlang des Straßenverkehrsnetzes jeweils dynamische Daten erfasst und in der digitalen Straßenkarte gespeichert. Für die gespeicherten dynamischen Daten wird weiterhin eine statistische Bewertung durchgeführt und gespeichert.
Werden bestimmte Routen des Straßenverkehrsnetzes mehrfach d. h. wiederholt/zu unterschiedlichen Zeiten vom Fahrzeug befahren, so ergeben sich je Streckenabschnitt X bzw. Ort X auf der Route und Zeit t eine Vielzahl erfasster dynamischer Daten für unterschiedliche Rahmenbedingungen, wie bspw. für unterschiedliche (Tages-, Jahres-)Zeiten, unterschiedliche Wochentage, für Ferientage bzw. Arbeitstage, unterschiedliche Umgebungsbedingungen etc. Die erfassten dynamischen Daten geben bevorzugt den Fahrzustand des Fahrzeugs bei aktuell vorherrschenden Umgebungsbedingungen (Wettersituation, Arbeitstag/Feiertag etc.) abhängig vom Erfassungsort X und der Erfassungszeit t an.
Fährt beispielsweise ein Fahrzeug täglich eine Strecke zwischen Startort und Zielort hin- und her (bspw. im Falle eines täglichen Arbeitsweges), dann werden für diese Strecke bevorzugt Fahrzustände F(X, t) und Umgebungsdaten U(X, t) erfasst und gespeichert. Die erfassten dynamischen Daten bilden daher Fahrten zu unterschiedlichen Tageszeiten, zu verschiedenen Wochentagen, zu unterschiedlichen Jahreszeiten etc. ab. Aus der Gesamtheit der erfassten dynamischen Daten für eine Route können durch deren statistische Bewertung (wobei der Begriff „statistische Bewertung” vorliegend gleichbedeutend mit statistischer Analyse oder statistischer Auswertung zu verstehen ist) prädiktive Aussagen bspw. über ein wahrscheinliches Geschwindigkeitsprofil entlang der Strecke vom Startort zum Zielort abhängig von der Tageszeit, dem Wochentag, dem Monat, bzw. abhängig von vorherrschenden Umgebungsbedingungen ermittelt werden. Bevorzugt wird eine solche statistische Bewertung zusammen mit den statischen topographischen Informationen der digitalen Straßenkarte zur Ansteuerung des Triebstrangs des Fahrzeugs genutzt.
In einer Weiterbildung des Verfahrens wird auf Basis der digitalen Straßenkarte sowie der darin enthaltenen statistischen Bewertung der erfassten dynamischen Daten für eine vorgegebene oder wahrscheinliche Fahrtroute des Fahrzeugs prädiktiv ein statistisch wahrscheinliches Geschwindigkeitsprofil entlang der Fahrtroute ermittelt, wobei die Ansteuerung des Triebstrangs unter Berücksichtigung des ermittelten prädiktiven Geschwindigkeitsprofils erfolgt. Die Fahrtroute wird dabei bspw. von einem Nutzer in ein Navigationssystem des Fahrzeugs eingegeben oder von diesem ermittelt. Die wahrscheinlichste Fahrtroute ergibt sich bspw. durch Auswertung von bisher vom Fahrzeug gefahrenen Strecken, welche den Daten der digitalen Straßenkarte entnehmbar sind, und der aktuellen Position und Fahrtrichtung des Fahrzeugs. Bevorzugt wird das ermittelte prädiktive Geschwindigkeitsprofil unter Berücksichtigung aktuell vom Fahrzeug erfasster dynamischer Daten aktualisiert. Dies ermöglicht eine realitätsnahe Prädiktion des Geschwindigkeitsprofils für die aktuelle Strecke/Route.
Bevorzugt ist vorgesehen, dass das vorgeschlagene Verfahren selbstlernend ausgestaltet ist, d. h. insbesondere, dass die bisherige Bewertung der bisher gespeicherten dynamischen Daten nach Erfassung und Speicherung neuer dynamischer Daten erneut durchgeführt wird, und so die Bewertung mit Zunahme der erfassten und gespeicherten Daten qualitativ verbessert wird.
Die Aufgabe wird weiterhin durch eine Vorrichtung zur Ansteuerung eines Triebstrangs eines Fahrzeugs auf Basis einer digitalen Straßenkarte eines Straßenverkehrsnetzes gelöst, wobei die digitale Straßenkarte Daten zur Topographie des Straßenverkehrsnetzes enthält. Die digitale Straßenkarte wird auf einem Speichermedium bereitgestellt. Alternativ kann die digitale Straßenkarte auch auf einem Server gespeichert sein und über eine drahtlose Verbindung nach einem bekannten Standard wie GSM, UMTS oder LTE ins Fahrzeug übertragen und angezeigt werden, ohne die Daten im Fahrzeug zu speichern. Die Vorrichtung zeichnet sich dadurch aus, dass die digitale Straßenkarte dynamische Daten, die bei vormaligem Befahren von Strecken des Straßenverkehrsnetzes erfasst wurden und deren statistische Bewertung umfasst. Weiterhin zeichnet sich die Vorrichtung dadurch aus, dass sie zur Ansteuerung des Triebstrangs zusätzlich auf Basis der dynamischen Daten und/oder deren statistischer Bewertung ausgeführt und eingerichtet ist.
Zur Erfassung der dynamischen Daten verfügt das Fahrzeug über Sensorsysteme zur Erfassung eines Fahrzustandes des Fahrzeugs und bevorzugt zur Erfassung von Umgebungsdaten am Ort des Fahrzeugs.
Vorteile und bevorzugte Ausführungsformen der vorgeschlagenen Vorrichtung ergeben sich durch eine analoge und sinngemäße Übertragung der in Zusammenhang mit dem vorgeschlagenen Verfahren gemachten Ausführungen.
Schließlich betrifft die Erfindung ein Fahrzeug ein Fahrzeug mit einem Verbrennungsmotor, ein Fahrzeug mit einem Hybridantrieb (Verbrennungsmotor und Elektromotor) oder ein reines Elektrofahrzeug.
Die Ansteuerung eines Triebstrangs eines Fahrzeugs auf Basis einer digitalen Straßenkarte eines Straßenverkehrsnetzes, wobei die digitale Straßenkarte Daten zur Topographie des Straßenverkehrsnetzes enthält, kann im Rahmen eines manuellen Fahrbetriebs oder im Rahmen einer automatisierten Längsregelung des Fahrzeugs Kraftfahrzeuges erfolgen.
Im letzteren Fall gibt der Fahrer eine Wunschgeschwindigkeit vor, welche durch einen Tempomaten automatisch erreicht und gehalten wird. Eine Erweiterung stellt der Abstands-Regel-Tempomat dar. Dieser passt die Geschwindigkeit so an, dass ein gewünschter Abstand zu einem langsameren vorausfahrenden Fahrzeug gehalten wird. Eine weitere Entwicklungsstufe bezieht zusätzlich voraus liegende topographische Informationen aus digitalen Karten ein, um einen energieeffizienten Geschwindigkeitsverlauf und eine entsprechend effiziente Gangfolge zu planen. Dies wird als prädiktive Triebstrangregelung bezeichnet. Der Fahrer gibt hier neben der Wunschgeschwindigkeit eine untere und obere Schwelle (Geschwindigkeitsprofil) an, die er an Geschwindigkeitsabweichung toleriert.
Die genannten Systeme basieren einerseits auf den Messungen der am Fahrzeug vorhandenen Fahrzeugsensorik, die Möglichkeiten zur Situationsanalyse bietet, aber nur einen begrenzten Entfernungsbereich abdecken kann. Andererseits werden digitale Karten genutzt, die eine weite Vorausschau erlauben, aber nur statische Informationen enthalten.
Für eine energieeffiziente Planung der Längsdynamik bzw. der Triebstrangstrategie, d. h. für eine Betriebsstrategie eines Hybrid- oder Elektrofahrzeugs sowie bevorzugt weiterer Energiequellen und -senken des Fahrzeugs, ist eine Planung bzgl. der voraus liegenden Strecke über größere Entfernungen erforderlich. Auch die Sicherheit und der Komfort einer Fahrtdurchführung können durch eine entsprechend vorausschauende Planung deutlich erhöht werden. Nach dem Stand der Technik liegen Informationen über das Verkehrsaufkommen auf Basis der Daten der Hersteller von Navigationssystemen vor. Hierfür muss die Strecke mit entsprechenden Verkehrsbrücken ausgestattet sein oder ausreichend viele Navigationssystemnutzer diese befahren. Messungen aktueller Fahrzeugsensorik liefern hingegen keine ausreichende Vorausschau bzgl. dynamischer Größen.
In [Carlsson, 2008] Carlsson, Anne; "A System for the Provision and Management of Route Characteristic Information to Facilitate Predictive Driving Strategies"; 2008; Expert-Verlag GmbH, und [Mauk, 2011] Mauk, Tobias; "Selbstlernende, zuverlässigkeitsorientierte Prädiktion energetisch relevanter Größen im Kraftfahrzeug"; 2011; Expert-Verlag GmbH, sind selbstlernende Ansätze bekannt, um die Reichweite und Geschwindigkeit eines Hybrid-Fahrzeugs zu prädizieren.
Das vorliegende Verfahren basiert darauf, dass viele Fahrten mit Kraftfahrzeugen auf bekannten Strecken erfolgen, z. B. dem Arbeitsweg oder einer Stadtbuslinie. Dabei liegt die Überlegung zugrunde, dass bei Betrachtung der Fahrweise eines erfahrenen Fahrers festgestellt werden kann, dass er sich Wissen bzgl. der Strecke, Zeit, Beladungszustand des Fahrzeuges etc. aneignet und beim wiederholten Befahren der Strecke wiederverwendet. Dies ist der Grundgedanke der folgenden Ansätze.
Neben der geltenden Geschwindigkeitsbegrenzung und Topographie einer Strecke, die in bekannten digitalen Straßenkarte bereitgestellt werden, können dynamische Einflüsse die tatsächlich gefahrene Geschwindigkeit stark beeinflussen. Beispielsweise kann im Berufsverkehr ein bestimmter Streckenabschnitt aufgrund des hohen Verkehrsaufkommens nur mit 40 km/h, anstatt der angegebenen Begrenzung von 80 km/h, befahren werden. Hingegen ist zur Mittagszeit eine Geschwindigkeit von 80 km/h auf der gleichen Strecke problemlos zu fahren. Ähnliches gilt für die Geschwindigkeit vor einer Schule, die zu Schulbeginn, wenn viele Kinder unterwegs sind, niedriger ist, als in den Abendstunden. Diese Art Informationen werden vorliegend genutzt, um ein adaptives Geschwindigkeitsprofil zu ermitteln, anhand dessen eine energieeffiziente Geschwindigkeits- und Gangfolgenplanung durchgeführt wird. Dieses Geschwindigkeitsprofil beschreibt typische Geschwindigkeiten statistisch.
Um das Geschwindigkeitsprofil zu ermitteln, werden statische und dynamische Daten einbezogen. Die Daten werden in Form einer erweiterten digitalen Straßenkarte gespeichert. Zu Beginn enthalten diese nur statische die Daten, die standardmäßig in digitalen Karten gespeichert sind. Hierzu zählen Informationen über Geschwindigkeitsbegrenzungen, Kurven und die Topographie (Steigungen, Gefälle). Aber auch Engstellen, potentielle Gefahrenstellen (z. B. Kinder vor der Schule) und Haltestellen können enthalten sein.
Das Fahrzeug wird mittels GPS-Sensorik im Straßenverkehrsnetz lokalisiert. Gegebenenfalls wird die Genauigkeit der Lokalisierung durch lokale Optimierungsverfahren erhöht. Die digitale Straßenkarte dient als Basis und wird selbstlernend mit jeder Fahrt angepasst und erweitert. Beispielsweise werden so Geschwindigkeitsbegrenzungen oder die Strecken-Topographie validiert. Zudem werden Statistiken gelernt, welche die tatsächlich gefahrene Geschwindigkeit, Zeit, Wetter, Beladungszustand, etc. beschreiben. Sind in diesen Statistiken ausreichend Informationen gesammelt, können diese in Kombination mit den statischen Informationen der digitalen Straßenkarte während des Befahrens der Strecke ausgewertet werden. Hierzu wird in Abhängigkeit der vorliegenden Situation das wahrscheinlichste Geschwindigkeitsprofil für den nächsten Streckenabschnitt bestimmt. Innerhalb dieses Bandes wird eine energieeffiziente Geschwindigkeit und Gangfolge errechnet. Die Vorausschau kann dabei einer vom Fahrer gewählten Route oder des wahrscheinlichsten Pfades entsprechen. Die Umsetzung dieser effizienten Planung kann einerseits automatisiert erfolgen (Intelligenter Tempomat), andererseits kann der Fahrer durch optische, akustische oder haptische Hinweise dazu angehalten werden, der Planung zu folgen.
Ein Spezialfall des vorgeschlagenen Ansatzes betrifft Kreuzungen und insbesondere Ampelkreuzungen. Anhand der statistischen Auswertung lässt sich auch für Kreuzungen ein wahrscheinlichstes Geschwindigkeitsprofil für die Anfahrt zur Kreuzung bestimmen. Hierbei wird beispielsweise abgebildet, dass im Berufsverkehr an einer bestimmten Kreuzung oft schon weit vorher gestoppt werden muss, während am späten Abend ein Anhalten direkt an der Kreuzung erfolgt. Dieser Ansatz lässt sich auch für Ampelkreuzungen übernehmen. Hierbei lässt sich zudem der Einfluss der (ggf. zeitabhängigen) Ampelschaltung in den Statistiken abbilden. Ebenso kann die optimale Geschwindigkeit für eine grüne Welle, d. h. die Folge von Ampelkreuzungen, gelernt werden.
Insbesondere im Linienbusverkehr sind feste Haltepunkte (Haltestellen) bekannt. Diese Information kann ebenfalls für eine effiziente Planung genutzt werden. Da nicht zu jeder Zeit ein Stopp des Fahrzeugs an jeder Haltestelle (weil dort bspw. ein Bus hält) notwendig ist, werden diese dynamischen Daten zu jeder Fahrt erfasst und die Wahrscheinlichkeit eines Stopps an der Haltestelle statistisch bestimmt. Entsprechend der hierzu ermittelten Wahrscheinlichkeit wird das Geschwindigkeitsprofil und somit die Ansteuerung des Triebstrang des Fahrzeugs angepasst.
Weiter werden anhand einer sich aus dem prädiktiv ermittelten Geschwindigkeitsprofil wahrscheinliche Standzeiten ermittelt und entsprechend Motor und/oder Nebenverbraucher des Fahrzeugs wie bspw. eine Klimaanlage abgeschaltet.
Der Vorteil des vorgestellten Ansatzes liegt in der Einbeziehung dynamischer Informationen in Form von Statistiken, welche in einer erweiterten digitalen Straßenkarten gespeichert werden. Diese können selbstlernend erweitert werden oder von externer Quelle ins Fahrzeug geladen werden. Auf Basis dieser Statistiken wird ein entsprechend der Begebenheiten statistisch wahrscheinliches Geschwindigkeitsprofil ermittelt. Dabei spielen Energie-, Sicherheits- und Komfortaspekte eine Rolle. Anhand dieses prädiktiv ermittelten Geschwindigkeitsprofils wird eine energieeffiziente Triebstrangregelung für den voraus liegenden Streckenabschnitt geplant. Weiterhin lässt sich der Einsatz von Nebenverbrauchern oder die Betriebsstrategie eines Hybrid- oder Elektrofahrzeugs planen. Diese führt zu einer Einsparung von Energie, z. B. in Form von Kraftstoff aber auch Zeit.
Grundvoraussetzung für den vorgestellten statistischen Ansatz ist das wiederholte Befahren der gleichen Strecke. Mögliche Einsatzfelder sind daher im PKW (z. B. der Weg zur Arbeit), im Bus (z. B. im Linienverkehr) und im LKW (z. B. im Verteilerverkehr).
Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, in der unter Bezug auf die Zeichnungen Ausführungsbeispiele beschrieben sind. Gleiche, ähnliche und/oder funktionsgleiche Teile sind mit gleichen Bezugszeichen versehen. Es zeigen:
1 eine schematische Darstellung des vorgeschlagenen Verfahrensablaufs gemäß einem Ausführungsbeispiel, und
2 eine schematische Darstellung der vorgeschlagenen Vorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel.
1 zeigt eine schematische Darstellung des vorgeschlagenen Verfahrensablaufs gemäß einem Ausführungsbeispiel. In einem ersten Verfahrensschritt 101 erfolgt ein kontinuierliches Erfassen von dynamischen Daten D(X, t) mit einer entsprechenden Fahrzeugsensorik während des Betriebs des Fahrzeugs an Orten X zu Zeiten t. Die Aufnahmefrequenz der Daten D(X, t) liegt bevorzugt einem Bereich zwischen 0.1 Hz bis 10 Hz bspw. sie beträgt bevorzugt 1 Hz. In einem zweiten Schritt 102 erfolgt ein Speichern der erfassten Daten D(X, t) in der digitalen Straßenkarte 105. Vor der Speicherung können die Daten D(X, t) einer Filterung, Glättung etc. unterzogen werden um die Datenqualität zu verbessern. In der digitalen Straßenkarte sind grundsätzlich statische Daten TOPO(X) zur Topographie des Straßenverkehrsnetzes gespeichert bzw. bereitgestellt. In einem dritten Schritt 103 werden auf Basis der in der digitalen Straßenkarte 105 gespeicherten Daten D(X, t) und TOPO(X) eine statistische Bewertung S(D(X, t), TOPO(X)) ermittelt und ebenfalls in der digitalen Straßenkarte 105 gespeichert. In einem vierten Schritt 104 erfolgt das Steuern des Antriebsstrangs 106 des Fahrzeugs unter Berücksichtigung der Daten TOPO(X), D(X, t) und S(D(X, t), TOPO(X)).
2 zeigt eine schematische Darstellung der vorgeschlagenen Vorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel. Die dargestellte Vorrichtung umfasst eine Fahrzeugsensorik 201, mit der dynamische Daten D(X, t) zum Fahrzeugzustand F(X, t) und zum Umgebungszustand (U(X, t) erfasst werden. Die Vorrichtung umfasst weiterhin ein Mittel 202 zum Ermitteln der statistischen Bewertung S(D(X, t), TOPO(X)) sowie zum Speichern und Verwalten der Daten: D(X, t) und S(D(X, t), TOPO(X)) in der digitalen Straßenkarte 105. Die digitale Straßenkarte 105 ist bevorzugt ein beschreibbarer Massenspeicher. Das Mittel 202 stellt die Daten D(X, t), S(D(X, t), TOPO(X)) und TOPO(X) weiterhin auf Anforderung einem Steuermittel 203 bereit, das auf Basis dieser Daten ein prädiktives Geschwindigkeitsprofil für eine aktuell befahrene Route ermittelt. Zur Bereitstellung von Informationen zur aktuell befahrenen Route ist das Steuermittel 203 weiterhin mit einem Navigationssystem (nicht dargestellt) verbunden. Das Steuermittel 203 steuert auf Basis des ermittelten prädiktiven Geschwindigkeitsprofils sowie auf Basis aktuell erfasster dynamischer Daten D(X, t), die ggf. zur Korrektur des Geschwindigkeitsprofils führen den Triebstrang des Fahrzeugs sowie weitere Verbraucher des Fahrzeugs wie die Klimaanlage.
Obwohl die Erfindung im Detail durch bevorzugte Ausführungsbeispiele näher illustriert und erläutert wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen. Es ist daher klar, dass eine Vielzahl von Variationsmöglichkeiten existiert. Es ist ebenfalls klar, dass beispielhaft genannte Ausführungsformen wirklich nur Beispiele darstellen, die nicht in irgendeiner Weise als Begrenzung etwa des Schutzbereichs, der Anwendungsmöglichkeiten oder der Konfiguration der Erfindung aufzufassen sind. Vielmehr versetzen die vorhergehende Beschreibung und die Figurenbeschreibung den Fachmann in die Lage, die beispielhaften Ausführungsformen konkret umzusetzen, wobei der Fachmann in Kenntnis des offenbarten Erfindungsgedankens vielfältige Änderungen beispielsweise hinsichtlich der Funktion oder der Anordnung einzelner, in einer beispielhaften Ausführungsform genannter Elemente vornehmen kann, ohne den Schutzbereich zu verlassen, der durch die Ansprüche und deren rechtliche Entsprechungen, wie etwa weitergehenden Erläuterung in der Beschreibung, definiert wird.
Bezugszeichenliste

101: Erfassen der dynamischen Daten D(X, t)
102: Speichern der dynamischen Daten D(X, t)
103: Ermitteln der deren statistische Bewertung S(D(X, t), TOPO(X))
104: Steuern des Triebstrangs
105: digitale Straßenkarte
106: Triebstrang des Fahrzeugs
201: Sensorik zur Erfassung der dynamischen Daten D(X, t)
202: Mittel zum Ermitteln der statistischen Bewertung S(D(X,t), TOPO(X)) sowie zum Speichern und Verwalten von D(X,t) und S(D(X,t), TOPO(X)) in der digitalen Straßenkarte 105
203: Steuermittel zum Steuern des Triebstrangs 106

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 102008061512 A1 [0003]

Zitierte Nicht-Patentliteratur

[Carlsson, 2008] Carlsson, Anne; ”A System for the Provision and Management of Route Characteristic Information to Facilitate Predictive Driving Strategies”; 2008; Expert-Verlag GmbH [0028]
[Mauk, 2011] Mauk, Tobias; ”Selbstlernende, zuverlässigkeitsorientierte Prädiktion energetisch relevanter Größen im Kraftfahrzeug”; 2011; Expert-Verlag GmbH [0028]

Claims

Verfahren zur Ansteuerung (104) eines Triebstrangs (106) eines Fahrzeugs auf Basis einer digitalen Straßenkarte (105) eines Straßenverkehrsnetzes, die Daten TOPO(X) zur Topographie des Straßenverkehrsnetzes enthält, dadurch gekennzeichnet, dass die digitale Straßenkarte (105) dynamische Daten D(X, t), die bei vormaligem Befahren von Strecken des Straßenverkehrsnetzes erfasst (101) wurden und deren statistische Bewertung S(D(X, t), TOPO(X)) umfasst, und die Ansteuerung (104) des Triebstrangs zusätzlich auf Basis der dynamischen Daten D(X, t) und/oder deren statistischer Bewertung S(D(X, t), TOPO(X)) erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die erfassten dynamischen Daten D(X, t) Fahrzustände F(X, t) des Fahrzeugs umfassen, die von der Position X des Fahrzeugs im Straßenverkehrsnetz und der Zeit t abhängen.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrzustände F(X, t) eine Auswahl folgender Parameter umfassen: – gefahrene Route R_S,Z(X, t) von einem Startort (S) zu einem Zielort (Z), – Geschwindigkeit v(X, t) des Fahrzeugs, – Beladungszustand G(X, t) des Fahrzeugs, – Stopps S(X, t) des Fahrzeugs, – Zeitdauer ΔT(S(X, t)) von Stopps des Fahrzeugs..
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die erfassten dynamischen Daten D(X, t) Umgebungsdaten U(X, t) umfassen, die von der Position X des Fahrzeugs im Straßenverkehrsnetz und der Zeit t abhängen.
Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Umgebungsdaten U(X, t) eine Auswahl folgender Parameter umfassen: – Lufttemperatur T(X, t), – Luftfeuchte LF(X, t), – Windgeschwindigkeit VV(X, t), – Windrichtung WW(X, t), – Niederschlagsmenge NN(X, t), – Niederschlagsart N(X, t) – Sonnenstand SR(X, t), – Sichtweite S(X, t), – Verkehrsdichte V(X, t), – Verkehrsfluss VF(X, t).
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass auf Basis der digitalen Straßenkarte (105) sowie der darin enthaltenen statistischen Bewertung S(D(X, t), TOPO(X)) der erfassten dynamischen Daten D(X, t) für eine vorgegebene oder wahrscheinliche Fahrtroute des Fahrzeugs prädiktiv ein statistisch wahrscheinliches Geschwindigkeitsprofil ermittelt wird, wobei die Ansteuerung (104) des Triebstrangs (106) unter Berücksichtigung des ermittelten prädiktiven Geschwindigkeitsprofils erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass das ermittelte prädiktive Geschwindigkeitsprofil unter Berücksichtigung aktuell vom Fahrzeug erfasster dynamischer Daten D(X, t) aktualisiert wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Ansteuerung (104) des Triebstrangs (106) automatisiert erfolgt und eine automatisierte energieoptimierte Gangwahl und/oder eine Einstellung eines Motormoments und/oder eine Ansteuerung von Boost- und Rekuperationsphasen umfasst.
Vorrichtung zur Ansteuerung eines Triebstrangs (106) eines Fahrzeugs auf Basis einer digitalen Straßenkarte (105) eines Straßenverkehrsnetzes, die Daten TOPO(X) zur Topographie des Straßenverkehrsnetzes enthält, und zur Ausführung eines Verfahrens gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die digitale Straßenkarte (105) dynamische Daten D(X, t), die bei vormaligem Befahren von Strecken des Straßenverkehrsnetzes erfasst wurden und deren statistische Bewertung S(D(X, t), TOPO(X)) umfasst, und die Vorrichtung derart ausgelegt ist, dass die Ansteuerung des Triebstrangs (106) auf Basis der dynamischen Daten D(X, t) und/oder deren statistischer Bewertung S(D(X, t), TOPO(X)) erfolgt.
Fahrzeug, Fahrzeug mit einem Hybridantrieb, oder Elektrofahrzeug mit einer Vorrichtung nach Anspruch 9.