DE102019208878A1

DE102019208878A1 - Vorrichtung und Verfahren zur adaptiven Geschwindigkeitssteuerung

Info

Publication number: DE102019208878A1
Application number: DE102019208878.3A
Authority: DE
Inventors: Yanzhao Jia
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2019-06-19
Filing date: 2019-06-19
Publication date: 2020-12-24

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zur energieoptimalen adaptiven Geschwindigkeitssteuerung, die auf einer modelprädiktiven Steuerung basiert, um eine Fahrzeuggeschwindigkeit und eine Traktionskraft zu optimieren. Mit der Vorrichtung und dem Verfahren wird eine einzige konvexe Annäherung ausgelegt, um das gesamte Leistungsverbrauchskennfeld anzunähern, werden mindestens zwei Betriebspunkte definiert, werden mindestens zwei konvexe Verzerrungsannäherungsfunktionen für eine genauere Annäherung des Leistungsverbrauchskennfelds um jeden der Betriebspunkte herum ausgelegt und Koeffizienten dieser konvexen Verzerrungsannäherungsfunktion berechnet und gespeichert. Darüber hinaus wird die initiale optimale Sequenz der Steuervariable berechnet, während die einzige konvexe Annäherung als eine initiale optimale Lösung verwendet wird, wird die Verzerrungsfunktion auf Grundlage des initialen Ergebnisses der Steuervariable ausgewählt und wird die Sequenz der Steuervariable zum Erhalten einer optimalere Lösung durch Ersetzen der einzigen konvexen Funktion durch mehrere konvexe Verzerrungsannäherungsfunktionen und Hinzufügen einer Beschränkungs-Nebenbedingung, um die Differenz zwischen dem neuen Ergebnis und dem initialen Ergebnis zu beschränken, neuberechnet. Als ein Ergebnis kann eine höhere Energieeffizienz für ein nicht-konvexes Optimierungsproblem erhalten werden.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zur adaptiven Geschwindigkeitssteuerung, insbesondere eine Vorrichtung und ein Verfahren zur energieoptimalen adaptiven Geschwindigkeitssteuerung (englisch: Energy-optimal Adaptive Cruise Control (EACC)), die auf einer modelprädiktiven Steuerung (englisch: Model Predictive Control (MPC)) basiert.
Stand der Technik
Das Ziel von Fahrerassistenzsystemen (englisch: Advanced Driving Assitance Systems (ADAS)) in der Automobilindustrie wurde nicht nur auf ein sichereres Fahren, sondern auch auf ein ökologischeres Fahren fokussiert. Mit derartigen Entwicklungszielen wird das Konzept von EACC vorgeschlagen, das verschiedene Umgebungsinformationen, wie etwa die Straßentopographie, eine Geschwindigkeitsbegrenzung und die vorhergesagte zukünftige Geschwindigkeit eines vorausfahrenden bzw. vorausbefindlichen Fahrzeugs, nutzt, um die optimale Geschwindigkeitstrajektorie für das Eigenfahrzeug online zu planen, so dass das Eigenfahrzeug, verglichen mit dem vorausfahrenden Fahrzeug, weniger Energie zum Beenden einer Fahrt verbraucht.
In dem Dokument „Optimising Driving and Powertrain Control in Serial Hybrid Vehicles“, von Daliang Shen, ATZ Nov-2017, wird eine kooperative Steuereinheitsarchitektur vorgeschlagen, bei der optimale Steuereinheiten für eine Antriebsstrategie und eine Antriebsstrangsteuerung effektiv zusammenwirken und eine prädiktive Information austauschen, um die Energieeffizienz einen Schritt weiter zu verbessern.
Zusätzlich zum Hauptziel, die Antriebsenergie des Eigenfahrzeugs einzusparen, kann die EACC zusätzliche Voraussetzungen, die zur selben Zeit zu berücksichtigen sind, aufweisen, wie etwa:

a) Das Eigenfahrzeug folgt weiterhin dem vorausfahrenden Fahrzeug,
b) Es wird eine minimale sichere Zwischenfahrzeugdistanz garantiert, die von der Geschwindigkeit des Eigenfahrzeugs abhängt,
c) Es wird eine Oszillation der Antriebskraft des Eigenfahrzeugs zum Zweck eines besseren Fahrkomforts reduziert.

Zum Implementieren mehrerer Steuervoraussetzungen wurde eine modellprädiktive Steuerung (MPC) als ein vielversprechendes Verfahren vorgeschlagen. Das Dokument „Simplified energy-efficient adaptive cruise control based on model predictive control“ von Lin, X., Görges, D., und Weißmann, A. (2017), IFAC Proceedings Volume, 50(1), 4794-4799 stellt einen Ansatz vor, bei dem ein Energieverbrauch eines gesteuerten Fahrzeugs unter Verwendung von MPC reduziert wird, um das Geschwindigkeitsprofil zu glätten, so dass eine Beschleunigung und eine Verzögerung unter Berücksichtigung einer verfügbaren Umgebungsinformation minimiert werden.
Das Dokument Y. Jia, T. Saito und D. Görges, „Energy-optimal adaptive cruise control in time domain based on model predictive control", IFAC-PapersOnLine, vol. 51, no. 31, pp. 846-853, 2018 verwendet den stationären Leistungsverbrauch eines Verbrennungsmotors (englisch: Internal Combustion Engine (ICE)) in Form einer nichtlinearen Zuordnung der Fahrzeuggeschwindigkeit, der Gangauswahl und der Traktionskraft. Eine Polynomfunktion mit sechs Koeffizienten ist zum Annähern des nichtlinearen Leistungskennfelds bereitgestellt. Das Minimierungsproblem wird durch eine Offline-Konvexprogrammierung gelöst und die Leistungskennfeldannäherung wird für jeden der unterschiedlichen Gänge separat gemacht.
Da nichtlineare MPCs in einem eingebetteten System zur Onlinesteuerung aufgrund einer anspruchsvollen Rechenzeit oft schwieriger zu implementieren sind, kann eine MPC-basierte Geschwindigkeitssteuerung als Problem einer quadratischen Programmierung (QP) mit linearen Nebenbedingungen (englisch: linearily constrained quadratic programming (QP)) formuliert werden. Das Leistungsverbrauchskennfeld eines Fahrzeugs mit einem Verbrennungsmotor (ICE) kann jedoch für gewöhnlich durch eine einzige quadratische Funktion nicht perfekt dargestellt werden. Das Effizienzkennfeld des Verbrennungsmotors ist insbesondere oft nicht genau konvex. Folglich resultiert eine Verwendung der konvexen Funktion, um den Leistungsverbrauch anzunähern, in unvermeidbaren Fehlern. Die Leistungsfähigkeit der Steuerung wird aufgrund des Annäherungsfehlers verschlechtert.
Zusammenfassung der Erfindung
Technisches Problem
Folglich ist es die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Vorrichtung zur adaptiven Geschwindigkeitssteuerung und ein Verfahren zur adaptiven Geschwindigkeitssteuerung bereitzustellen, mit denen einerseits der Annäherungsfehler reduziert werden kann und andererseits das Optimierungsproblem für die Antriebsenergie einem konvexen Problem entspricht.
Lösung des Problems
Diese Aufgabe wird durch die Gegenstände der Ansprüche 1 und 6 gelöst. Weitere Aspekte der Erfindung sind in den Unteransprüchen definiert.
Gemäß einem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung wird eine Vorrichtung zur energieoptimalen adaptiven Geschwindigkeitssteuerung (EACC), die auf einer modelprädiktiven Steuerung (MPC) baisert, um eine Fahrzeuggeschwindigkeit und eine Traktionskraft zu optimieren, bereitgestellt, die Mittel zum Auslegen einer einzigen konvexen Annäherungsfunktion zum Annähern des gesamten Leistungsverbrauchskennfelds, Mittel zum Definieren von mindestens zwei Betriebspunkten zum Auslegen von mindestens zwei konvexen Verzerrungsannäherungsfunktionen für eine genauere Annäherung des Leistungsverbrauchskennfelds um jeden der Betriebspunkte herum und zum Berechnen und zum Speichern von Koeffizienten dieser konvexen Verzerrungsannäherungsfunktionen, Mittel zum Berechnen der initialen optimalen Sequenz der Steuervariable, während die einzige konvexe Annäherungsfunktion als eine initiale optimale Lösung verwendet wird, Mittel zum Auswählen der Verzerrungsfunktion auf Grundlage des initialen Ergebnisses der Steuervariable, und Mittel zum Neuberechnen bzw. erneuten Berechnen der Sequenz der Steuervariable zum Erhalten einer optimaleren Lösung durch Ersetzen der einzigen konvexen Funktion durch mehrere konvexe Verzerrungsannäherungsfunktionen und Hinzufügen einer Beschränkungs-Nebenbedingung, um die Differenz zwischen dem neuen Ergebnis und dem initialen Ergebnis zu begrenzen, aufweist.
Gemäß einem zweiten Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein Optimierungsverfahren für eine Fahrzeuggeschwindigkeit und ein Antriebsdrehmoment unter Verwendung einer energieoptimalen adaptiven Geschwindigkeitssteuerung (EACC), die auf einer modelprädiktiven Steuerung (MPC) basiert, bereitgestellt, das die Schritte, Auslegen einer einzigen konvexen Annäherungsfunktion, um das gesamte Leistungsverbrauchskennfeld anzunähern, Definieren von mindestens zwei Betriebspunkten, Auslegen von mindestens zwei konvexen Verzerrungsannäherungsfunktionen für eine genaueren Annäherung des Leistungsverbrauchskennfelds um jeden der Betriebspunkte herum und Berechnen sowie Speichern von Koeffizienten dieser konvexen Verzerrungsannäherungsfunktionen, Berechnen der initialen optimalen Sequenz der Steuervariable, während die einzige konvexe Annäherung als eine initiale optimale Lösung verwendet wird, Mittel zum Auswählen der Verzerrungsfunktion auf Grundlage des initialen Ergebnisses der Steuervariable, und Neuberechnen bzw. erneutes Berchnen der Sequenz der Steuervariable zum Erlangen einer optimaleren Lösung durch Ersetzen der einzigen konvexen Funktion durch mehrere konvexe Verzerrungsannäherungsfunktionen und Hinzufügen einer Beschränkungs-Nebenbedingung, um die Differenz zwischen dem neuen Ergebnis und dem initialen Ergebnis zu beschränken, aufweist.
Mit der Vorrichtung zur adaptiven Geschwindigkeitssteuerung und dem Verfahren zur adaptiven Geschwindigkeitssteuerung gemäß dem ersten und zweiten Aspekt der vorliegenden Erfindung ist es möglich, die Koeffizienten der Leistungsannäherungsfunktion zu berechnen, die mit dem Betriebsbereich des Motors oder des Elektrofahrzeugs variiert. Als ein Ergebnis kann ein Eigenfahrzeug einen Vorteil durch EACC nicht nur in Hinblick auf den Kraftstoffverbrauch, sondern auch in Bezug auf eine Laufruhe beim Fahren und in Bezug auf eine Fähigkeit zum Folgen eines Fahrzeugs erzielen.
Gemäß einem dritten Aspekt der vorliegenden Erfindung, der auf dem ersten oder zweiten Aspekt basieren kann, kann die Beschränkungs-Nebenbedingung aufweisen, dass die Annäherungsgenauigkeit für das Gebiet, das eine kürzere Distanz zum Betriebspunkt aufweist, eine höhere Priorität als die Annäherungsgenauigkeit in dem Gebiet aufweist, das eine längere Distanz zu diesem Betriebspunkt aufweist. Als ein Ergebnis ist eine präzise Annäherung in jedem lokalen Gebiet möglich.
Gemäß einem vierten Aspekt der vorliegenden Erfindung, der auf dem ersten, zweiten oder dritten Aspekt basieren kann, können die Leistungsverbrauchskennfelder durch P_approx = [1 T z Tz T² Z²]·θ angenähert werden, wobei T das Raddrehmoment und z das Quadrat der Fahrzeuggeschwindigkeit und θ = [p₀₀ p₀₁ p₁₀ p₁₁ p₀₂ p₂₀]^T ist. Aufgrund der Verwendung des Quadrats der Fahrzeuggeschwindigkeit werden die Vorrichtung und das Verfahren linear.
Gemäß einem fünften Aspekt der vorliegenden Erfindung, der auf einem der Aspekte, erster bis vierter Aspekt, basieren kann, sind die Vorrichtung und das Verfahren ausgelegt, um die Differenz zwischen der Verzerrungsannäherung WFθ des Leistungsverbrauchskennfelds und den gemessenen Verbrauchswerten an jedem der Messpunkte [T_j,z_j]^T, die in einem Vektor D gespeichert sind, zu minimieren,
wobei F eine Matrix $F = [\begin{array}{l} 1 & T_{1} & z_{1} & T_{1} z_{1} & T_{1}^{2} & z_{1}^{2} \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ \\ 1 & T_{n} & z_{n} & T_{n} z_{n} & T_{n}^{2} & z_{n}^{2} \end{array}]$
W eine Diagonalmatrix $W = [\begin{matrix} w_{1} \\ ⋱ \\ w_{n} \end{matrix}],$
die die gewichteten Faktoren w_j speichert, ist, wobei w_j unterschiedliche Prioritäten der Annäherungsgenauigkeit für unterschiedliche Annäherungspunkte gemäß der Distanz zwischen den Annäherungspunkten und dem Verzerrungspunkt [T_b,z_b]^T zuweist. Als ein Ergebnis wird der prozentuale Fehler für das Annäherungsgebiet, das nahe an einem spezifischen Punkt liegt, kleiner.
Gemäß einem sechsten Aspekt der vorliegenden Erfindung, der auf einem der Aspekte, erster bis fünfter Aspekt, basieren kann, können die Vorrichtung oder das Verfahren konfiguriert sein, um den Leistungsverbrauch eines Motors zu optimieren. Folglich ist die EACC, die auf einer MPC basiert, für eine Vielzahl von existierenden Fahrzeugen anwendbar.
Gemäß einem siebten Aspekt der vorliegenden Erfindung, der auf einem der Aspekte, erster bis fünfter Aspekt, basieren kann, kann die Vorrichtung oder das Verfahren konfiguriert sein, um den Leistungsverbrauch eines Elektrofahrzeugs zu optimieren. Folglich ist die EACC, die auf einer MPC basiert, für eine Vielzahl von Fahrzeugen in Zukunft anwendbar.
Figurenliste
Mit Bezugnahme auf die beigefügten Figuren und einer entsprechenden detaillierten Beschreibung, wird das obige Objekt der vorliegenden Erfindung zusammen mit anderen Objekten, Merkmalen und Vorteilen im Detail beschrieben.

1 zeigt ein Blockdiagramm, das eine schematische Konfiguration einer Vorrichtung zur Fahrzeuggeschwindigkeitssteuerung gemäß der vorliegenden Erfindung darstellt.
2A zeigt ein reales Leistungsverbrauchskennfeld für einen Motor gemäß einer ersten Ausführungsform.
2B zeigt ein angenähertes Leistungsverbrauchskennfeld für einen Motor gemäß der ersten Ausführungsform.
In 3 wird ein prozentualer Fehler während einer Leistungsverbrauchskennfeldannäherung mit einer einzigen konvexen Funktion gemäß der ersten Ausführungsform gezeigt.
4 zeigt Motorbetriebspunkte und ausgewählte Betriebspunkte für eine Verzerrungsannäherung gemäß der ersten Ausführungsform.
In 5 ist das Gewichtungsfaktorkennfeld an einem Verzerrungspunkt 275,3; 770 gemäß der ersten Ausführungsform gezeigt.
6 zeigt den prozentualen Fehler während einer Leistungsverbrauchskennfeldannäherung mit einer konvexen Verzerrungsfunktion gemäß der ersten Ausführungsform.
7 zeigt das reale Leistungsverbrauchskennfeld im vollständigen Betriebsbereich eines Elektrofahrzeugs bei einem Ladezustand der Batterie von 90 % gemäß einer zweiten Ausführungsform.
8A zeigt das reale Leistungsverbrauchskennfeld bei einem Betrieb des Elektromotors mit einem positiven Ausgabedrehmoment bei einem Ladezustand der Batterie von 90 % gemäß der zweiten Ausführungsform.
8B zeigt das angenäherte Leistungsverbrauchskennfeld beim Betrieb des Elektromotors mit einem positiven Ausgabedrehmoment bei einem Ladezustand der Batterie von 90 % gemäß der zweiten Ausführungsform.

Beschreibung der Ausführungsformen
Im Folgenden wird eine Ausführungsform, die eine Vorrichtung und ein Verfahren zur energieoptimalen adaptiven Geschwindigkeitssteuerung (EACC), die auf einer modelprädiktiven Steuerung (MPC) basiert, der vorliegenden Erfindung spezifiziert, mit Bezugnahme auf die Figuren beschrieben. Die vorliegende Erfindung ist, wie nachfolgend spezifiziert, zum Beispiel für den Leistungsverbrauch eines Verbrennungsmotors (ICE) und für Elektrofahrzeuge (englisch: electric vehicles (EV)) anwendbar.
Eine Vorrichtung zur Geschwindigkeitssteuerung kann an einem Fahrzeug angebracht sein, und ist so konfiguriert, dass sie eine Steuerung zum Folgen eines vorausfahrenden Fahrzeugs unter den vorausfahrenden Fahrzeugen, die vor dem Eigenfahrzeug fahren, ausführt.
In 1 ist die Vorrichtung 10 zur Geschwindigkeitssteuerung ein Computer, der mit einer zentralen Verarbeitungseinheit (CPU), einem Direktzugriffsspeicher (englisch: Random Access Memory (RAM)), einem Festwertspeicher (Read Only Memory (ROM)), einer Eingabe/Ausgabe (englisch: Input/Output (I/O)) und dergleichen bereitgestellt ist. Die Vorrichtung 10 zur Fahrzeuggeschwindigkeitssteuerung weist Informationseingabemittel 12, Informationsausgabemittel 14 und Antriebskosten-Optimierungsmittel 16 auf. Die Antriebskosten-Optimierungsmittel 16 empfangen die Information von den Informationseingabemitteln 12 und senden die Information zu den Informationsausgabemitteln 14.
Die Informationseingabemittel 12 können von außerhalb der Vorrichtung 10 für die Fahrzeuggeschwindigkeitssteuerung eine Vielzahl von externen Informationen und eine Vielzahl von Eigenfahrzeuginformationen empfangen. Die Informationseingabemittel 12 können Eigenfahrzeuggeschwindigkeits-Eingabemittel zum Empfangen der Fahrzeuggeschwindigkeit des Eigenfahrzeugs, Zwischengfahrzeugdistanz-Eingabemittel zum Empfangen einer Zwischenfahrzeugdistanz zwischen vorausfahrenden Fahrzeugen und dem Eigenfahrzeug, Sicherheitsdistanz-Festlegmittel zum Festlegen einer minimale sichere Zwischenfahrzeugdistanz, Reaktionszeit-Festlegmittel zum Festlegen einer Reaktionszeit des Fahrers, Mittel zum Eingeben der Geschwindigkeit des vorausfahrenden Fahrzeugs zum Empfangen der Fahrzeuggeschwindigkeit des vorausfahrenden Fahrzeugs aufweisen. Die Sicherheitsdistanz-Festlegmittel können so konfiguriert sein, dass sie die minimale sichere Zwischenfahrzeugdistanz auf Grundlage der Eigenfahrzeuggeschwindigkeit, die durch die Eigenfahrzeuggeschwindigkeits-Eingabemittel empfangen werden, festlegt oder die minimale Sicherheitszwischenfahrzeugdistanz auf Grundlage eines gespeicherten Werts für eine minimale Zeit festlegen. Die Reaktionszeit-Festlegmittel können so konfiguriert sein, dass sie die Reaktionszeit des Fahrers auf Grundlage eines gespeicherten Werts für die Reaktionszeit festlegen oder die Reaktionszeit des Fahrers auf Grundlage einer Eingabe, die durch ein Reaktionszeit-Eingabemittel empfangen wird, festlegen.
Die Informationsausgabemittel 14 weisen ein Traktionskraft-Ausgabemittel zum Ausgeben der Traktionskraft des Eigenfahrzeugs auf.
Als ein Beispiel für eine Erfassung von Eigenfahrzeuginformationen und eine Erfassung von externen Informationen, deren Ergebnisse in die Informationseingabemittel 12 eingegeben werden, zeigt 1 einen Geschwindigkeitssensor 22, einen Lenkwinkelsensor 24, einen Giergeschwindigkeitssensor 26, ein Objekterfassungsmittel 32, einen Schalter 42 für die adaptive Geschwindigkeitssteuerung, eine Einheit 44 zum Erfassen einer zusätzlichen Eigenfahrzeuginformation und eine Einheit 46 zum Erfassen einer zusätzlichen externen Information. Die vorliegende Erfindung ist nicht auf diese Informationen begrenzt, sofern eine externe Information und eine Eigenfahrzeuginformation in die Informationseingabemittel eingegeben werden können.
In Hinblick auf die Eigenfahrzeuginformation erfasst der Geschwindigkeitssensor 22 insbesondere die Eigenfahrzeuggeschwindigkeit, erfasst der Lenkwinkelsensor 24 den Lenkwinkel des Eigenfahrzeugs und erfasst der Giergeschwindigkeitssensor 26 die Giergeschwindigkeit des Eigenfahrzeugs. Als Beispiel für die Objekterfassungsmittel 32 sind eine Abbildevorrichtung 34 und eine Radarvorrichtung 36 angegeben.
Die Abbildevorrichtung 34 kann eine bordeigene Kamera sein und kann durch eine CCD-Kamera (Charged-Coupled Device (CCD)), einen CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor (CMOS)), einen Abbildesensor, eine Nahinfrarotkamera und dergleichen gebildet werden. Die Abbildevorrichtung 34 ist imstande, ein Bild der peripheren Umgebung, die die Fahrstraße des Eigenfahrzeugs aufweist, aufzunehmen, und ist imstande, Bilddaten, die das aufgenommene Bild angeben, die zu den Informationseingabemitteln 12 der Vorrichtung 10 zur Fahrzeuggeschwindigkeitssteuerung sequenziell ausgegeben werden sollen, zu produzieren. Die Abbildevorrichtung 34 kann zum Beispiel in der Nähe der oberen Seite einer vorderen Windschutzscheibe des Eigenfahrzeugs installiert sein und kann zum Beispiel Bilder einer Region aufnehmen, die sich über einen vorgegebenen Winkelbereich in Richtung der Vorwärtsrichtung des Fahrzeugs im Zentrum der Abbildeachsen ausbreitet. Die Abbildevorrichtung 34 kann zum Beispiel eine monokulare Kamera oder eine Stereokamera sein.
Die Radarvorrichtung 36 ist eine Erfassvorrichtung zum Erfassen von Objekten durch Übertragen von elektromagnetischen Wellen als Transmissionswellen (Überwachungswelle) und Empfangen der reflektierten Wellen. Die Radarvorrichtung 36 kann zum Beispiel ein Millimeter-Wellenradar sein und kann an der Vorderseite des Eigenfahrzeugs angebracht sein. Das Radarsignal der Radarvorrichtung 36 ist imstande, die Region abzutasten bzw. zu scannen, die sich über einen vorgegebenen Winkelbereich, der kleiner als der vorgegebene Winkelbereich der Abbildevorrichtung 34 sein kann, in Richtung der Vorwärtsrichtung des Fahrzeugs im Zentrum der optischen Achsen der Radarvorrichtung 36 ausbreitet. Diese Radarvorrichtung 36 ist imstande, Distanzmessdaten auf Grundlage der Zeit, bis die reflektierten Wellen empfangen werden, nachdem die elektromagnetischen Wellen in der Vorwärtsrichtung des Fahrzeugs übertragen werden, zu erzeugen und ist imstande, die erzeugten Distanzmessdaten zu den Informationseingabemitteln 12 der Vorrichtung 10 zur Fahrzeuggeschwindigkeitssteuerung auszugeben. Die Distanzmessdaten weisen eine Information hinsichtlich der Richtung, in der das Objekt vorhanden ist, der Distanz vom Eigenfahrzeug zum Objekt und der Relativgeschwindigkeit dieses Objekts auf. Folglich weist die Radarvorrichtung 36 die Funktion eines Sensors für die Zwischenfahrzeugdistanz auf.
Die Informationseingabemittel sind zudem imstande, Information von einem Schalter 42 für die adaptive Geschwindigkeitssteuerung zum Schalten der adaptiven Geschwindigkeitssteuerung zu empfangen. Eine zusätzliche Eigenfahrzeuginformation und eine zusätzliche externe Information können in die Informationseingabemittel über die Einheit 44 zum Erfassen der zusätzlichen Eigenfahrzeuginformation und die Einheit 46 zum Erfassen der zusätzlichen externen Information eingegeben werden. Diese zusätzlichen externen Informationen können die Straßentopographie, eine Straßengeschwindigkeitsbegrenzung und eine Verkehrsinformation in Hinblick auf die Straße, auf der das Eigenfahrzeug fährt, oder eine Information, die von einer Fahrzeugzu-Fahrzeug-Information erlangt wird, betreffen.
Die Information, die über die Informationseingabemittel empfangen wird, kann in den Antriebskosten-Optimierungsmitteln 16 verwendet werden, die so konfiguriert sind, dass sie eine adaptive Geschwindigkeitssteuerung, die auf einer modelprädiktiven Steuerung im Raumbereich basiert, zum Generieren einer Ausgabeinformation, die über die Informationsausgabemittel 14 der Vorrichtung 10 für die Fahrzeuggeschwindigkeitssteuerung ausgegeben werden und dann an eine Traktion-ECU 52 ausgegeben werden, verwendet. Diese Ausgabeinformation weist einen Steuerzielwert für die Traktionskraft des Eigenfahrzeugs auf. Als ein Beispiel weist die Traktions-ECU 52 eine Motor-ECU 54 und eine Brems-ECU 56 auf.
In dem in 1 gezeigten Beispiel erhalten die Motor-ECU 54 und die Brems-ECU 56 eine Information von den Informationsausgabemitteln 14 getrennt. Die vorliegende Erfindung ist jedoch nicht auf dieses Beispiel begrenzt und kann zum Beispiel für eine Elektrofahrzeug-ECU angewendet werden.
Die Antriebskosten-Optimierungsmittel 16 können das Ziel, den Energieverlust des Eigenfahrzeugs zu reduzieren, eine sichere Distanz zu seinem erfassten vorausfahrenden Fahrzeug beizubehalten und dem vorausfahrenden Fahrzeug zu folgen, aufweisen. Die Antriebskosten-Optimierungsmittel sollen insbesondere imstande sein, ein zukünftiges Verhalten des vorausfahrenden Fahrzeugs zu prognostizieren, sollen eine externe Information, wie etwa eine Umgebungsinformation, die eine Straßentopographie, eine Geschwindigkeitsbegrenzung usw. aufweist, angemessen verwenden und sollen in einer derartigen Art und Weise ausgelegt sein, dass ein schneller Löser bzw. Solver für eine numerische Optimierung erhalten wird.
Die Struktur der Vorrichtung zur Geschwindigkeitssteuerung von 1, die oben beschrieben ist, ist ein Beispiel zum Darstellen der Verwendung einer Vorrichtung und eines Verfahrens zur energieoptimalen adaptiven Geschwindigkeitssteuerung (EACC), die auf einer modelprädiktiven Steuerung (MPC) basiert, der vorliegenden Erfindung gemäß den Ausführungsformen, die nachstehend beschrieben werden, aber die vorliegende Erfindung ist nicht auf diese Vorrichtung begrenzt.
Erste Ausführungsform
Zuerst wird eine Anwendung der Vorrichtung und eines Verfahrens zur energieoptimalen adaptiven Geschwindigkeitssteuerung (EACC), die auf einer modelprädiktiven Steuerung (MPC) basiert, der vorliegenden Erfindung für den Leistungsverbrauch eines ICE im Detail beschrieben.
Während einer EACC, die auf eine MPC basiert, gemäß dem Stand der Technik, wird nur eine einzige konvexe Funktion verwendet, um das gesamte Leistungsverbrauchskennfeld des Motors anzunähern.
Während einer EACC, die auf einer MPC basiert, gemäß der vorliegenden Erfindung wird im Gegensatz dazu das Leistungsverbrauchskennfeld zuerst in mehrere Betriebspunkte aufgeteilt und dann werden unterschiedliche konvexe Funktionen ausgelegt, um den Leistungsverbrauch beim Betrieb des Motors im Gebiet um jeden der unterschiedlichen Betriebspunkte herum anzunähern. Jede dieser konvexen Funktionen ist derart verzerrt ausgelegt, dass die Annäherungsgenauigkeit für dieses Gebiet, das nahe an jedem Betriebspunkt liegt, eine höhere Priorität als die Annäherungsgenauigkeit in dem Bereich, der von diesem Betriebspunkt weit weg ist, aufweist. Gemäß der vorliegenden Erfindung können unterschiedliche Gewichtungsfaktoren zum Erzeugen dieser Verzerrung gemäß der Position des Betriebspunkts automatisch zugewiesen werden.
In einer vorzuziehenden Ausführungsform entspricht die Traditionskraft Ft, die an den Rändern wirkt, der Steuervariable. Das Ziel einer EACC, die auf einer MPC basiert, ist es, nach der optimalen Sequenz der Traktionskraft Ft innerhalb eines Steuerhorizonts zu suchen. Die optimale Sequenz gemäß der vorliegenden Erfindung wird durch Lösen des Optimierungsproblems berechnet, für das unterschiedliche konvexe Verzerrungsfunktionen verwendet werden, um die Kosten eines Energieverbrauchs anzunähern.
Die unterschiedlichen konvexen Verzerrungsfunktionen sollen andererseits gemäß den Betriebspunkten des Motors innerhalb eines Steuerhorizonts, d.h. des Motordrehmoments und der Motordrehzahl innerhalb eines Steuerhorizonts, ausgewählt werden. Da die Motorbetriebspunkte eines Steuerhorizonts durch den Wert der Steuervariable, d.h. der Traktionskraft Ft, festgelegt werden, ist es erforderlich, die Traktionskraft Ft innerhalb eines Steuerhorizonts vor einem Auswählen des konvexen Kennfelds zu erhalten.
Folglich sind ein Erhalten der konvexen Verzerrungsfunktionen und ein Erhalten der optimalen Sequenz der Steuervariable, d.h. der Traktionskraft Ft, Voraussetzungen füreinander. Die vorliegende Erfindung berücksichtigt diesen Umstand durch einen spezifischen Ansatz, der nachfolgend im Detail beschrieben wird.
Die 2A und 2B zeigen den Leistungsverbrauch P in Wm/s in Abhängigkeit des Antriebsdrehmoments T_w auf der Radseite im Nm und eines Werts z in m²/s², der nachstehend beschrieben wird. Die Punkte in 2A sind die Messdaten des Leistungsverbrauchs P, die ein konvexes Kennfeld nicht genau darstellen. Folglich kann die Kennfeldannäherung mit einer einzigen konvexen Funktion, wie in 2B gezeigt, den tatsächlichen Leistungsverbrauch nicht genau darstellen.
In 2A und 2B, ist z das Quadrat der Fahrzeuggeschwindigkeit v. Für ein besseres Verständnis der Verwendung von z anstelle der Fahrzeuggeschwindigkeit v wird die Systemdynamikgleichung im Raumbereich bzw. in der Raumdomäne im Detail betrachtet:
Die Systemdynamikgleichung im Raumbereich wird durch $\frac{1}{2} m_{e q} (z_{1 + 1} - z_{i}) Δ s (T_{w} R_{w h e e l} - F_{r e s i s t})$
definiert, in der
m_eq die die Rotationträgheit aufweisende Äquivalenzmasse des Fahrzeugs ist,
z, wie oben spezifiziert, eine Zustandsvariable ist, die als $z_{i} = v_{i}^{2}$
definiert ist, wobei v_i die Fahrzeuggeschwindigkeit in jedem Steuerschritt i ist,
Δs die Abtastdistanz und ein konstanter Wert ist,
T_w das Antriebsdrehmoment auf der Radseite ist,
R_wheel der Radius des Rads ist und
F_resist die Antriebswiderstände darstellt.
Aufgrund der Verwendung von z wird eine nichtlineare Steuerung auf Grundlage des Quadrats der Fahrzeuggeschwindigkeit v vermieden.
In der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird T_w als das Antriebsdrehmoment auf der Radseite verwendet. In der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird die Traktion Ft verwendet, die durch Multiplizieren des Antriebsdrehmoments T_w auf der Radseite mit dem Radius des Rads R_wheel erhalten wird.
Da es das Hauptsteuerziel einer EACC ist, die Energie zum Antreiben zu minimieren, nämlich die Summe des mit der Abtastzeit über den Zeitraum einer Fahrt multiplizierten Leistungsverbrauchs, zu minimieren, wird der Leistungsverbrauch vorzugsweise mit einer mathematischen Funktion berechnet.
Um die Differenz zwischen dem realen Leistungsverbrauchskennfeld, das in 2A gezeigt ist, und der Kennfeldannäherung, die in 2B gezeigt ist, besser zu verstehen, wird ein prozentualer Fehler zwischen den zwei Kennfeldern wie folgt definiert: $p r o z e n t u a l e r F e h l e r = \frac{r e a l e r W e r t - a n g e n \ddot{a} h e r t e r W e r t}{r e a l e r W e r t}$
Eine grafische Darstellung des prozentualen Fehlers Z über T_w (=X) und z (=Y), die im Kontext eines in 4 gezeigten Motorbetriebspunkts zu sehen ist, ist in 3 zu sehen. Von diesen Motorbetriebspunkten können spezifische Betriebspunkte ausgewählt werden, die in 4 durch ein umgebendes Rechteck markiert sind. Der Energieverbrauch beim Betrieb eines Motors um jeden schwarzen Rechteckpunkt in 3 wird mit einer spezifischen konvexen Funktion so angenähert, dass die Annäherung eine Verzerrung in dem Gebiet um den schwarzen Rechteckspunkt von 3 aufweist. Die schwarzen Rechteckpunkte werden auch als „Verzerrungspunkte“ in dieser Erfindung bezeichnet.
Im Folgenden wird die Auslegung der konvexen Verzerrungsfunktion im Detail beschrieben.
Gemäß der Erfindung wird eine Diagonalmatrix W $W = [\begin{matrix} w_{1} \\ ⋱ \\ w_{n} \end{matrix}]$
definiert, um eine Priorität der Annäherungsgenauigkeit des Gebiets in der Nähe des Verzerrungspunkts b mit den Koordinaten [T_b,z_b]^T zuzuweisen. Jedes Element w_j in der Diagonalmatrix W wird unter Verwendung von Gleichung 3b erhalten: $w_{j} = e^{- \frac{1}{2 σ} {‖ B e t r i e b s p u n k t - V e r z e r r u n g s p u n k t ‖}_{2}} = e^{- \frac{1}{2 σ} {‖ {[T_{j}, z_{j}]}^{T} - b ‖}_{2}}$
wobei j der Index ist, der einen Wert von 1 bis n aufweist.
In anderen Worten, mit Gleichung 3b wird der Wert von w_j auf Grundlage der Distanz zwischen dem Messpunkt [T_j,Z_j]^T und dem Verzerrungspunkt b mit den Koordinaten [T_b,Z_b]^T bestimmt. Das bedeutet, je kürzer die Distanz zwischen dem Messpunkt [T_j,Z_j]^T und dem Verzerrungspunkt b ist, desto größer ist der Wert des Gewichtungsfaktors w_j.
Für das Minimierungsproblem wird eine Matrix F wie folgt definiert: $F = [\begin{array}{l} 1 & T_{1} & z_{1} & T_{1} z_{1} & T_{1}^{2} & z_{1}^{2} \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ \\ 1 & T_{n} & z_{n} & T_{n} z_{n} & T_{n}^{2} & z_{n}^{2} \end{array}]$
Ein tiefgestelltes n in Matrix F und in einer Diagonalmatrix W ist der Index j der Punkte in 4.
Der gemessene Leistungsverbrauchswert an jedem dieser Messpunkte [T_j,Z_j]^T wird in einem Vektor von D gespeichert.
Für das Leistugnsverbrauchskennfeld wird in der Nähe zu jedem der schwarzen Rechteckspunkte in 3 ein spezifischer Koeffizientenvektor θ berechnet, der das Minimierungsproblem der folgenden Gleichungen 4c und 4d im sechsdimensionalen euklidischen Raum ℝ⁶ löst: $θ = {[\begin{array}{l} p_{00} & p_{01} & p_{10} & p_{11} & p_{02} & p_{20} \end{array}]}^{T}$
$min_{θ \in ℝ^{6}} t$
$s . t . {‖ W F θ - D ‖}_{2} \leq t$
In Gleichung 4d stellt der Wert von t die Differenz zwischen der Annäherung und dem realen Wert dar. t soll durch Auffinden des optimalsten θ minimiert werden.
Die folgende Gleichung 4e stellt sicher, dass die Leistungsannäherungsfunktion Fθ in Gleichung 4d konvex ist. $[\begin{matrix} 2 p_{20} & p_{11} \\ p_{11} & 2 p_{02} \end{matrix}] \geq 0$
Nach Erhalten des spezifischen Koeffizienten des Vektors θ als Lösung des Minimierungsproblems der Gleichungen 4d und 4d, wird der Leistungsverbrauch wie folgt angenähert: $P_{a p p r o x} = [\begin{array}{l} 1 & T & z & T z & T^{2} & z^{2} \end{array}] \cdot θ$
Der Wert w der Diagonalmatrix W ist in 5 aufgetragen bzw. geplottet. Aus 5 kann erfasst werden, dass der Wert von w größer wird, wenn der Betriebspunkt näher am Verzerrungspunkt b mit den Koordinaten z=(X=)275,3 und T_w=(X=)770 ist. Das bedeutet, dass die Annäherungsgenauigkeit im Gebiet, das näher am Verzerrungspunkt b, d.h. näher an Z = 1, liegt, eine höhere Priorität als das Gebiet aufweist, das eine größere Distanz zu dem Verzerrungspunkt b aufweist. Da w und θ so ausgelegt sind, dass das Gebiet um den Verzerrungspunkt b herum genauer angenähert wird, wird der Ausdruck „konvexe Verzerrungsannäherung“ in dieser Erfindung verwendet.
Das Ergebnis einer konvexen Verzerrungsannäherung ist in 6 an einem spezifischen Verzerrungspunkt (X=291,7; Y=420) gezeigt. Verglichen mit dem Fehler bei der Leistungskennfeldannäherung mit einem einzigen konvexen Kennfeld, das in 2B gezeigt ist, ist es erkennbar, dass der prozentuale Fehler Z für das Annäherungsgebiet kleiner wird, das näher an diesem spezifischen Verzerrungspunkt liegt. Währenddessen ist für das Gebiet, das in 6 weit von diesem spezifischen Verzerrungspunkt weg liegt, wie etwa der Punkt (X=829; Y=350), der prozentuale Fehler Z bei einer Annäherung mit der Verzerrungsfunktion größer.
Die Steuerungsverarbeitung für eine energieoptimale adaptive Geschwindigkeitssteuerung (EACC), die auf einer modelprädiktiven Steuerung (MPC) basiert, gemäß der ersten Ausführungsform weist bevorzugt eine Offlineberechnung und eine Onlineberechnung auf und weist bevorzugt vier Schritte, die nachstehend beschrieben werden, auf:
Schritt1:
Bei einer Offlineberechnung werden die Minimierungsargumente p_** [=p_00, p_01, p₁₀ , p₁₁p_02, p₂₀] des spezifischen Koeffizientenvektors θ in Gleichung 4d zuerst ohne die Diagonalmatrix W berechnet. Diese initialen Minimierungsargumente werden im initialen spezifischen Koeffizientenvektor θ_in als p_**_in bezeichnet.
Die initiale Leistungsannäherungsfunktion für Fθ in Gleichung 4d, die p_**_in verwendet hat, wird als ƒ_in bezeichnet.
Dann, wenn W enthalten ist, werden die Gleichungen 4c und 4d für jeden der Verzerrungspunkte wiederholt gelöst.
Da in diesem Beispiel 55 Verzerrungspunkte, die in 4 gezeigt, vorhanden sind, werden 55 Sätze von Minimierungsargumenten p_**, die jeweils jedem Verzerrungspunkt entsprechen, berechnet.
Die vorliegende Erfindung ist nicht auf 55 Verzerrungspunkte begrenzt. Zwei Verzerrungspunkte können ausreichend sein. Vorteilhafte Ergebnisse wurden durch den Erfinder auch mit 20 Verzerrungspunkten erhalten.
Schritt 1 wird offline ausgeführt und die Ergebnisse von p_{**_in} und 55 Sätzen von p_{**_in} in Bezug auf die entsprechenden Verzerrungspunkte werden nach der Berechnung gespeichert.
Schritt 2:
Bei einer Onlineberechnung mit der einzigen Annäherungsfunktion wird in jedem Steuerungsschritt i das Optimierungsproblem, das auf einer MPC basiert, unter Verwendung der initialen Leistungsannäherungsfunktion ƒ_in gelöst.
Ein Beispiel für die mathematische Formulierung des MPC-Problems mit einem Steuerhorizont H ist $min_{F_{t, i}, F_{b, i}} \sum_{i = k}^{k + H - 1} f (F_{t, i}, v_{i}) + w_{1} δ_{1}^{2} + w_{2} δ_{2}^{2} + w_{3} F_{b, i}^{2}$

in der Ft,i die Traktionskraft,
F_b,i die Bremskraft, und
Vi die Fahrzeuggeschwindigkeit des Eigenfahrzeugs
in jedem Steuerungsschritt i ist.
Die Kostenfunktion im Beispiel von Gleichung 5 besteht aus vier Objekten:

Das erste Objekt nähert den Leistungsverbrauch auf Grundlage der Traktion und der Fahrzeuggeschwindigkeit an. Falls nur dieses erste Objekt in Gleichung 5 vorhanden wäre, würde das gesteuerte Eigenfahrzeug keine Motivation aufweisen, sich zu bewegen, und würde ein Nachverfolgen in Bezug auf das vorausfahrenden Fahrzeug verlieren, da das erste Objekt minimiert wird, wenn die Traktionskraft Ft null ist.

Um einen Anreiz für das Eigenfahrzeug zum Antreiben bereitzustellen, um dem vorausfahrenden Fahrzeug zu folgen, führt das zweite Objekt der Steuerungskosten eine Schlupfenvariable δ₁ ein, deren Wert ansteigt, wenn sich das Eigenfahrzeug außerhalb der Zone zum Folgen des vorausfahrenden Fahrzeugs befindet.
Das dritte Kostenobjekt δ₂ bestraft die Oszillationen der Traktionskraft Ft zwischen zwei aufeinanderfolgenden Steuerungsschritten.
Das vierte Kostenobjekt reduziert die Verwendung eines mechanischen Bremsens, wenn ein Bremsen für eine Fahrsicherheit nicht erforderlich ist, um den Umstand zu berücksichtigen, dass kinetische Energie durch ein mechanisches Bremsen verschwendet wird.
Nach der ersten Optimierung werden die initialen optimalen Sequenzen der Steuervariable {F _{t,i_in,} ..., F _{t,i+H-1_in}} und der Zustandsvariablen {_{νi_in,} ..., _{νi+H-1_in}} und der optimale Wert V_in der Gleichung 5 innerhalb des Horizonts H erhalten.
Schritt 3 - Auswahl der mehreren Annäherunasfunktionen:
Innerhalb des Steuerungshorizonts H, in Schritt i, wird der Verzerrungspunkt, der dem Punkt [F_{t,i_in}, _{νi_in}]^T am nächsten ist, ausgewählt. Die spezifischen Minimierungsargumente p_**, die diesem Verzerrungspunkt entsprechen, werden verwendet, um eine Verzerrungsannäherungsfunktion zu bilden, die als ƒ_{bias_1} bezeichnet wird. Die nächsten H - 1 Verzerrungsfunktionen werden in ähnlicher Weise durch Auswählen von H - 1 Sätzen von Minimierungsargumenten p_**, die von den in Schritt S2 berechneten Punkten [F_{t,i+1_in}, ν_{i+1_in}]^T, [F_{t,i+H-1_in,} _νi+H-1-in]^T abhängen, erzeugt.
Es muss dabei berücksichtigt werden, dass, wie oben gezeigt und spezifiziert, das Antriebsdrehmoment T_w und die Traktionskraft Ft sowie die Zustandsvariable z die Fahrzeuggeschwindigkeit v in Wechselbeziehung stehen.
Schritt 4 - Onlineberechnung mit mehreren Annäherungsfunktionen:
Nach Schritt 3 werden H Verzerrungsannäherungsfunktionen erzeugt, nämlich ƒ_{bias_1},..., ƒ_{bias_H}. Dann wird die mathematische Formulierung des MPC-Problems mit einem Steuerhorizont H von Gleichung 5 durch $\begin{array}{l} min_{F_{f, i},... F_{t, i + H - 1}, F_{b, i},... F_{b, i + H - 1}} (f_{b i a s_1} (F_{t, i}, v_{i}) + \dots + f_{b i a s_H} (F_{t, i + H - 1}, v_{i + H - 1}) + w_{1} δ_{1}^{2} + \\ w_{2} δ_{2}^{2} + w_{3} (F_{b, i}^{2} + \dots +_{H - 1})) \end{array}$
ersetzt.
Während alle vorhergehenden Nebenbedingungen in Gleichung 5 vorzugsweise beibehalten werden, werden zusätzliche H Nebenbedingungen zum neuen Optimierungsproblem von Gleichung 6, d.h., ${\begin{matrix} | F_{t, i} - F_{t, b i a s_1} | \leq Δ_{s o l u t i o n s} \\ \dots \\ | F_{t, i + H - 1} - F_{t, b i a s_H} | \leq Δ_{s o l u t i o n s} \end{matrix}$
hinzugefügt.
In Gleichung 7 ist Δ_solutions eine Konstante.
Die Motivation zum Hinzufügen von Gleichung 7 ist es, die neue optimale Lösung innerhalb eines begrenzten Gebiets zu suchen, das vom Verzerrungspunkt nicht weit weg ist, da eine Verzerrungsleistungsannäherung eine bessere Annäherung nur um den Verzerrungspunkt herum bereitstellt.
Nachdem das Optimierungsproblem von Gleichung 6 mit beiden Nebenbedingungen, vorhergehende Nebenbedingung und neu hinzugefügte Nebenbedingung, gelöst ist, wird der optimale Wert der Kostenfunktion als V_bias bezeichnet.

a) Falls V_bias kleiner als V_in ist, wird die neue Optimierungslösung von Schritt 4 die vorhergehende Lösung von Schritt 2 ersetzen.
b) Falls V_bias nicht kleiner als V_in ist, wird die vorhergehende Lösung von Schritt 2 verwendet.

Als ein Ergebnis von Schritt 4 kann die Lösung des Optimierungsproblems mit den niedrigeren Kosten verwendet werden.
Zweite Ausführungsform
Alternativ zu einer Anwendung der vorliegenden Erfindung gemäß der ersten Ausführungsform für den Leistungsverbrauch eines ICE, wie oben beschrieben, kann die Erfindung gemäß einer zweiten Ausführungsform für ein EV verwendet werden, was im Folgenden im Detail beschrieben wird. Die Vorrichtung und das Verfahren gemäß der zweiten Ausführungsform entsprechen denen der ersten Ausführungsform, so dass im Folgenden nur die Unterschiede in Bezug auf die erste Ausführungsform beschrieben werden.
7 zeigt die Messdaten einer Verbrauchsleistung eines EV in seinem vollständigen Betriebsgebiet. Es ist zu berücksichtigen, dass das EV-Kennfeld, wie in 7 gezeigt, zwei Gebiete aufweist:

a. ein positives Ausgabedrehmoment während eines Antreibens,
b. ein negatives Ausgabedrehmoment während einer Rekuperation.

Gemäß der vorliegenden Ausführungsform ist es vorzuziehen, dass die Steuerungskosten unter Verwendung des Verbrauchskennfelds nur für das Gebiet mit einer positiven Drehmomentausgabe aufgrund der folgenden Gründe berechnet werden:

a. Es ist schwieriger, eine genaue Annäherung des vollständigen Betriebsgebiets, verglichen mit einer Annäherung von nur einer Hälfte des vollständigen Gebiets, zu erhalten.
b. Der Wert des Leistungsverbrauchs während einer Rekuperation ist negativ und der negative Wert resultiert in kleineren Steuerungskosten. Folglich tendiert das gesteuerte Fahrzeug dazu, wenn möglich, eine Rekuperationsfunktion zu aktivieren. Während einer Rekuperation wird das Fahrzeug jedoch mehr kinetische Energie verlieren, so dass eine größere Antriebsleistung zu einem späteren Zeitpunkt notwendig ist, um das vorausfahrenden Fahrzeug einzuholen. Folglich wird der Energieverbrauch des Eigenfahrzeugs während der gesamten Fahrt sogar ansteigen, wenn eine Rekuperationsfunktion zu häufig aktiviert wird.

8A zeigt ein reales Leistungsverbrauchskennfeld eines EV, wenn der Elektromotor mit einem positiven Ausgabedrehmoment betrieben wird. In 8B weist die konvexe Annäherung des positiven Ausgabedrehmoments einige Abweichungen von den realen Messdaten, d.h., von den Punkten von 8A, auf.
Folglich führt eine Verwendung mehrerer verzerrter Kennfelder gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zum Annähern des EV-Kennfelds, wie bereits für die erste Ausführungsform beschrieben, zu einer Reduktion des Annäherungsfehlers.
Bezugszeichenliste

10: Vorrichtung zur Fahrzeuggeschwindigkeitsteuerung
12: Informationseingabemittel
14: Informationsausgabemittel
16: Antriebskosten-Optimierungsmittel
22: Geschwindigkeitssensor
24: Lenkwinkelsensor
26: Giergeschwindigkeitssensor
32: Objekterfassungsmittel
34: Abbildevorrichtung
36: Radarvorrichtung
42: ACC-Schalter
44: Einheit zum Erfassen einer zusätzlichen Eigenfahrzeuginformation
46: Einheit zum Erfassen einer zusätzlichen externen Information
52: Traktionskraft-ECU
54: Motor-ECU
56: Brems-EUC

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Nicht-Patentliteratur

Y. Jia, T. Saito und D. Görges, „Energy-optimal adaptive cruise control in time domain based on model predictive control“, IFAC-PapersOnLine, vol. 51, no. 31, pp. 846-853, 2018 [0006]

Claims

Vorrichtung für eine energieoptimale adaptive Geschwindigkeitssteuerung (EACC), die auf einer modelprädiktiven Steuerung (MPC) basiert, um eine Fahrzeuggeschwindigkeit und eine Traktionskraft zu optimieren, die aufweist: Mittel zum Auslegen einer einzigen konvexen Annäherungsfunktion (f= Fθ), um das gesamte Leistungsverbrauchskennfeld anzunähern, Mittel zum Definieren von mindestens zwei Betriebspunkten zum Auslegen von mindestens zwei konvexen Verzerrungsannäherungsfunktionen (ƒ_{bias_i}) für eine genauere Annäherung des Leistungsverbrauchskennfelds um jeden der Betriebspunkte herum und zum Berechnen und zum Speichern von Koeffizienten dieser konvexen Verzerrungsannäherungsfunktionen, Mittel zum Berechnen der initialen optimalen Sequenz der Steuervariable {Ft,i_in, ..., F_{t,i+H-i_in}}, während die einzige konvexe Annäherungsfunktion (f_in) als eine initiale optimale Lösung verwendet wird, Mittel zum Auswählen der Verzerrungsfunktion (ƒ_bias) auf Grundlage des initialen Ergebnisses (V_in) der Steuervariable {F_{t,i_in}, ..., F_{t,i+H-1_in}}, und Mittel zum Neuberechnen der Sequenz der Steuervariable {F_t,i-in, ..., F_{t,i+H-1_in}} zum Erhalten einer optimaleren Lösung durch Ersetzen der einzigen konvexen Funktion (ƒ_in) durch mehrere konvexe Verzerrungsannäherungsfunktionen (f_{bias_1,} ... , f_{bias_H}) und Hinzufügen einer Beschränkungs-Nebenbedingung, um die Differenz zwischen dem neuen Ergebnis (V_bias) und dem initialen Ergebnis (V_in) zu beschränken.
Vorrichtung gemäß Anspruch 1, wobei die Beschränkungs-Nebenbedingung aufweist, dass die Annäherungsgenauigkeit für das Gebiet, das eine kürzere Distanz zum Betriebspunkt aufweist, eine höhere Priorität als die Annäherungsgenauigkeit in dem Gebiet aufweist, das eine längere Distanz zu diesem Betriebspunkt aufweist.
Vorrichtung gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei die Leistung des Leistungsverbrauchskennfelds durch P_approx = [1 T z Tz T² z²]·θ angenähert wird, wobei T das Raddrehmoment und z das Quadrat der Fahrzeuggeschwindigkeit und θ = [p₀₀ p₀₁ p₁₀ p₁₁ p₀₂ p₂₀]^T ist.
Vorrichtung gemäß Anspruch 3, wobei die Vorrichtung zum Neuberechnen so konfiguriert ist, dass sie die Differenz zwischen der Verzerrungsannäherung WFθ des Leistungsverbrauchskennfelds und den gemessenen Verbrauchswerten an jedem der Messpunkte [T_j,z_j]^T, die in einem Vektor D gespeichert sind, minimiert, wobei F eine Matrix $F = [\begin{array}{l} 1 & T_{1} & z_{1} & T_{1} z_{1} & T_{1}^{2} & z_{1}^{2} \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ \\ 1 & T_{n} & z_{n} & T_{n} z_{n} & T_{n}^{2} & z_{n}^{2} \end{array}]$
W eine Diagonalmatrix $W = [\begin{matrix} w_{1} \\ ⋱ \\ w_{n} \end{matrix}],$
die die Gewichtungsfaktoren w_j speichert, ist, wobei w_j unterschiedliche Prioritäten der Annäherungsgenauigkeit für unterschiedliche Annäherungspunkte gemäß der Distanz zwischen den Annäherungspunkten und dem Verzerrungspunkt [T_b,z_b] ^T zuweist.
Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Vorrichtung so konfiguriert ist, dass sie den Leistungsverbrauch eines Verbrennungsmotors oder eines Elektrofahrzeugs optimiert.
Optimierverfahren für eine Fahrzeuggeschwindigkeit und ein Antriebsdrehmoment unter Verwendung einer energieoptimalen adaptiven Geschwindigkeitssteuerung (EACC), die auf einer modelprädiktiven Steuerung (MPC) basiert, das die Schritte aufweist: Auslegen einer einzigen konvexen Annäherungsfunktion (ƒ= Fθ), um das gesamte Leistungsverbrauchskennfeld anzunähern, Definieren von mindestens zwei Betriebspunkten, Auslegen von mindestens zwei konvexen Verzerrungsannäherungsfunktionen (ƒ_{bias_i}) für eine genauere Annäherung des Leistungsverbrauchskennfelds um jeden der Betriebspunkte herum und Berechnen sowie Speichern von Koeffizienten von diesen konvexen Verzerrungsannäherungsfunktionen, Berechnen der initialen optimalen Sequenz der Steuervariable {F_{t,i_in,} ..., F_{t,i+H-1_ in}}, während die einzige konvexe Annäherungsfunktion (f_in) als eine initiale optimale Lösung verwendet wird, Mittel zum Auswählen der Verzerrungsfunktion (ƒ_bias) auf Grundlage des initialen Ergebnisses (V_in) der Steuervariable {F_{t,i_in}, ..., F_{t,i+H-1_in}}, und Neuberechnen der Sequenz der Steuervariable {F_{t,i_in}, ..., F_{t,i+H_in}} zum Erhalten einer optimaleren Lösung durch Ersetzen der einzigen konvexen Funktion (ƒ_in) durch mehrere konvexe Verzerrungsannäherungsfunktionen (ƒ_{bias_1}, ... , ƒ_{bias_H}) und Hinzufügen einer Beschränkungs-Nebenbedingung, um die Differenz zwischen dem neuen Ergebnis (V_bias) und dem initialen Ergebnis (V_in) zu beschränken.
Verfahren gemäß Anspruch 6, wobei die Beschränkungs-Nebenbedingung aufweist, dass die Annäherungsgenauigkeit für das Gebiet, das eine kürzere Distanz zum Betriebspunkt aufweist, eine höhere Priorität als die Annäherungsgenauigkeit in dem Gebiet aufweist, das eine längere Distanz zu diesem Betriebspunkt aufweist.
Verfahren gemäß Anspruch 6 oder 7, wobei die Leistung des Leistungsverbrauchskennfelds durch P_approx = [1 T z Tz T² z²]·θ angenähert wird, wobei T das Raddrehmoment und z das Quadrat der Fahrzeuggeschwindigkeit und θ = [p₀₀ p₀₁ p₁₀ p₁₁ p₀₂ p₂₀]^T ist.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 6 bis 8, das so ausgelegt ist, dass es die Differenz zwischen der Verzerrungsannäherung WFθ des Leistungsverbrauchskennfelds und den gemessenen Verbrauchswerten an jedem der Messpunkte [T_j,z_j]^T, die in einem Vektor D gespeichert sind, minimiert, wobei F eine Matrix $F = [\begin{array}{l} 1 & T_{1} & z_{1} & T_{1} z_{1} & T_{1}^{2} & z_{1}^{2} \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ \\ 1 & T_{n} & z_{n} & T_{n} z_{n} & T_{n}^{2} & z_{n}^{2} \end{array}]$
W eine Diagonalmatrix $W = [\begin{matrix} w_{1} \\ ⋱ \\ w_{n} \end{matrix}],$
die die Gewichtungsfaktoren w_j speichert, ist, wobei w_j unterschiedliche Prioritäten der Annäherungsgenauigkeit für unterschiedliche Annäherungspunkte gemäß der Distanz zwischen den Annäherungspunkten und dem Verzerrungspunkt [T_b,z_b]^T zuweist.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 6 bis 9, das so ausgelegt ist, dass es den Leistungsverbrauch eines Verbrennungsmotors oder eines Elektrofahrzeugs optimiert.