DE102020210561A1 - Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs mit einem Antriebsstrang mit zumindest einem traktionsbatteriegespeisten Traktionsmotor - Google Patents

Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs mit einem Antriebsstrang mit zumindest einem traktionsbatteriegespeisten Traktionsmotor Download PDF

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Turgay Aslandere
Nicole Eikelenberg
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Ford Global Technologies LLC
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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs (4) mit einem Antriebsstrang (8) mit zumindest einem traktionsbatteriegespeisten Traktionsmotor, mit den Schritten:
Trainieren eines Autoencoders (12) mit Trainingsdaten (TD) indikativ für eine Restreichweite einer den Traktionsmotor speisenden Traktionsbatterie,
Einlesen von Betriebsdaten (BD) des Kraftfahrzeugs (4),
Beaufschlagen des trainierten Autoencoders (12) mit den eingelesenen Betriebsdaten (BD) um einen Referenzdatensatz (RD) zu erzeugen,
Bestimmen eines Wertes (W) indikativ für eine Ähnlichkeit zwischen den eingelesenen Betriebsdaten (BD) und von dem von dem trainierten Autoencoder (12) bereitgestellten Referenzdaten (RD), und
Erzeugen eines Ausgangsdatensatzes (AD), wenn der Wert (W) indikativ für eine Ähnlichkeit unterhalb eines vorbestimmten Schwellwertes (SW) liegt.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs mit einem Antriebsstrang mit zumindest einem traktionsbatteriegespeisten Traktionsmotor.
  • Kraftfahrzeuge mit einem derartigen Antriebsstrang können als reine Elektrofahrzeuge (BEV) oder als Hybridfahrzeuge (HEV) ausgebildet sein. Während reine Elektrofahrzeuge lediglich eine motorisch betriebene elektrische Maschine aufweisen, die aus einer Traktionsbatterie mit Betriebsenergie versorgt wird, weisen Hybridfahrzeuge neben der elektrischen Maschine mit der zugeordneten Traktionsbatterie einen weiteren Energiewandler, üblicherweise eine Brennkraftmaschine, auf, der mitgeführter Treibstoff zugeführt wird. Als Plug-in-Hybride (PHEV) ausgebildete Hybridfahrzeuge erlauben eine Aufladung der Traktionsbatterie nur am Stromnetz, ein generatorischer Betrieb der elektrischen Maschine durch z.B. Antrieb mit der Brennkraftmaschine um so die Traktionsbatterie zu laden ist im Unterschied zu den anderen Hybridfahrzeugen nicht vorgesehen.
  • Unter Reichweitenangst wird dabei die Angst des Fahrers verstanden, dass die Reichweite seines Kraftfahrzeugs zur Beendigung der aktuellen Fahrt nicht ausreichend sein könnte, d.h. er wegen einer leeren Traktionsbatterie auf der Strecke fernab einer Aufladeinfrastruktur liegen bleibt. Auch bei nicht als Plug-in Hybrid ausgebildeten Hybridfahrzeugen kann die Reichweitenangst aufkommen, nämlich dann, wenn eine vorbestimmte Strecke aufgrund z.B. von Umweltauflagen emissionsfrei und daher ausschließlich elektrisch gefahren werden darf.
  • Es besteht also Bedarf daran, Wege aufzuzeigen, wie die Reichweitenangst reduziert werden kann.
  • Die Aufgabe der Erfindung wird gelöst durch ein Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs mit einem Antriebsstrang mit zumindest einem traktionsbatteriegespeisten Traktionsmotor, mit den Schritten:
    • Trainieren eines Autoencoders mit Trainingsdaten indikativ für eine Restreichweite einer den Traktionsmotor speisenden Traktionsbatterie,
    • Einlesen von Betriebsdaten des Kraftfahrzeugs,
    • Beaufschlagen des trainierten Autoencoders mit den eingelesenen Betriebsdaten um einen Referenzdatensatz zu erzeugen,
    • Bestimmen eines Wertes indikativ für eine Ähnlichkeit zwischen den eingelesenen Betriebsdaten und von dem von dem trainierten Autoencoder bereitgestellten Referenzdaten, und
    • Erzeugen eines Ausgangsdatensatzes, wenn der Wert indikativ für eine Ähnlichkeit unterhalb eines vorbestimmten Schwellwertes liegt.
  • Unter einen Autoencoder wird dabei eine Einrichtung bzw. ein Algorithmus verstanden, der eine Abbildung einer ursprünglichen Eingabe bereitstellt. Es wird also ein Autoencoder mit einem Encoder und einem Decoder zuerst während einer Trainingsphase darauf trainiert, Trainingsdaten auf Referenzdaten abzubilden, mit anderen Worten Kopien der Trainingsdaten als Referenzdaten bereitzustellen. Während des Trainings wird dabei die Fähigkeit des Autoencoders ausgenutzt, Unterschiede zwischen den Trainingsdaten und den Referenzdaten zu erfassen um Lernfortschritte zu erzielen.
  • Die gleiche Fähigkeit, Unterschiede zwischen den Trainingsdaten und den Referenzdaten zu erfassen, wird nach Abschluss der Trainingsphase in einem Normalbetrieb genutzt um Abweichungen zwischen aktuellen Betriebsdaten und Referenzdaten zu erfassen. Derartige Abweichungen werden als Anomalien aufgefasst, die als indikativ für eine zu geringe Traktionsbatteriekapazität bzw. Restreichweite angesehen werden. Somit wird auf eine Erfassung der Traktionsbatteriekapazität bzw. der verbleibenden Restenergiemenge verzichtet, sondern indirekt auf eine zu geringe Traktionsbatteriekapazität bzw. Restreichweite geschlossen. So kann auf besonders einfache und zugleich zuverlässige Art und Weise der Reichweitenangst entgegengewirkt werden.
  • Gemäß einer Ausführungsform wird als Autoencoder ein Generative Adversarial Autoencoder verwendet. Ein derartiger generative Adversarial Autoencoder kann auch als probalististic Autoencoder aufgefasst werden. Der Autoencoder weist ein Generatives Neural Network (GAN) auf mit einem ersten und einem zweiten künstlichen neuronalen Netz auf. Das erste künstliche neuronale Netzwerk ist dabei als Generator und das zweite künstliche neuronale Netzwerk ist als Diskriminator ausgebildet. Während einer Trainingsphase führen der Generator und der Diskriminator ein Nullsummenspiel durch. Hierbei erzeugt der Generator Referenzdaten, z.B. basierend auf Zufallswerten, während der Diskriminator die Referenzdaten bewertet. Hierzu führt der Diskriminator einen Vergleich der Referenzdaten mit echten Datensätzen durch. Das Generative Adversarial Network dient dabei dazu, den Decoder upzudaten. Dabei erlaubt der Diskriminator eine besonders zuverlässige Erfassung von derartigen Abweichungen im Unterschied zu z.B. künstlichen neuronalen Netzen, wie z.B. tiefe neuronale Netze.
  • Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird der Autoencoder durch unüberwachtes Lernen trainiert. Dabei wird unter unüberwachten Lernen (englisch unsupervised learning) eine Variante des maschinellen Lernens ohne im Voraus bekannte Zielwerte sowie ohne Belohnung durch die Umwelt verstanden. Ein Lernalgorithmus versucht, in den Eingabedaten Muster zu erkennen, die vom strukturlosen Rauschen abweichen. Das künstliche neuronales Netz orientiert sich an der Ähnlichkeit zu den Inputwerten und adaptiert seine Gewichtsfaktoren entsprechend. Hierdurch kann der Aufwand für die Aufbereitung der Lerndaten reduziert werden, mit denen das künstliche neuronale Netz während der Trainingsphase beaufschlagt wird. Das künstliche neuronale Netz kann aber auch durch überwachtes Lernen (supervised learning), halb-überwachtes Lernen (semi-supervised learning) oder bestärkendes Lernen (reinforcement learning) trainiert werden.
  • Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird der Ausgangsdatensatz drahtlos zu dem Kraftfahrzeug übertragen. Mit anderen Worten, der Ausgangsdatensatz wird von einem Server oder einer Cloud bestimmt und bereitgestellt und dann drahtlos zu dem Kraftfahrzeug übertragen. So müssen besonders rechen- und damit auch energieintensive Rechenschritte nicht im Kraftfahrzeug durchgeführt werden. So kann der Bedarf an Rechnerressourcen im Kraftfahrzeug und auch der Energiebedarf im Kraftfahrzeug gering gehalten werden.
  • Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird im Kraftfahrzeug der Ausgangsdatensatz ausgewertet um ein Hinweissignal zur Information eines Fahrers des Kraftfahrzeugs und/oder ein Ansteuersignal zum Ansteuern des Antriebsstranges zu erzeugen. So kann zum einen der Fahrer darüber informiert werden, dass die Batteriekapazität möglichweise nicht ausreicht um das Ziel der nächsten Fahrt zu erreichen. Zum anderen können mit dem Ansteuersignal Betriebsparameter des Antriebsstranges des Kraftfahrzeugs geändert werden, um so einen energieeffizienteren Betrieb zu ermöglichen und so die Reichweite der Traktionsbatterie zu maximieren.
  • Ferner gehören zur Erfindung ein Computerprogrammprodukt für eine Datenverarbeitungseinheit und ein Computerprogrammprodukt für ein Kraftfahrzeug, ein System und eine Datenverarbeitungseinheit für ein derartiges System sowie ein Kraftfahrzeug für ein derartiges System.
  • Es wird nun die Erfindung anhand einer Zeichnung erläutert. Es zeigen:
    • 1 in schematischer Darstellung Komponenten eines Systems zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs.
    • 2 in schematischer Darstellung weitere Details des in 1 gezeigten Systems.
    • 3 in schematischer Darstellung weitere Details zum Betrieb des in 1 gezeigten Systems.
    • 4 in schematischer Darstellung ebenfalls weitere Details zum Betrieb des in 1 gezeigten Systems.
    • 5 in schematischer Darstellung einen Verfahrensablauf des in 1 gezeigten Systems.
  • Es wird zunächst auf 1 Bezug genommen.
  • Dargestellt ist ein System 2 zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs 4. Dabei umfasst das System 2 neben dem Kraftfahrzeug 4 eine Datenverarbeitungseinheit 6.
  • Das Kraftfahrzeug 4 und die Datenverarbeitungseinheit 6 sind dabei zum drahtlosen Datenaustausch, z.B. unter Verwendung eines 5G-Netzes, ausgebildet.
  • Das Kraftfahrzeug 4 ist im vorliegenden Ausführungsbeispiel als Elektrofahrzeug (BEV) oder als Hybridfahrzeug (HEV), wie z.B. als Plug-in-Hybride (PHEV) ausgebildet. Mit anderen Worten, das Kraftfahrzeug 4 weist einen Antriebsstrang 8 mit zumindest einem traktionsbatteriegespeisten Traktionsmotor auf.
  • Dabei umfasst der Antriebsstrang 8 alle Komponenten, die im Kraftfahrzeug 4 die Leistung für den Antrieb generieren und bis auf den Boden übertragen.
  • Die Datenverarbeitungseinheit 6 kann ein Server oder auch ein Cloud-Rechner oder ein Rechnerverbund sein.
  • Für die nachfolgend beschriebenen Aufgaben des Systems 2, d.h. des Kraftfahrzeugs 4 und der Datenverarbeitungseinheit 6, weist dieses bzw. diese Hard- und/oder Software-Komponenten auf.
  • Es wird nun zusätzlich auf 2 Bezug genommen.
  • Die Datenverarbeitungseinheit 6 ist dazu ausgebildet externe Daten ED und interne Daten ID einzulesen, in einem Speicher 10 zwischen zu speichern und auszuwerten, wie dies später detailliert erläutert wird. Bei den externen Daten ED kann es sich um Verkehrsdaten, Wetterdaten, Kalenderdaten, Telefonverbindungsdaten, Ladestationsdaten handeln. Bei den internen Daten ID hingegen kann es sich um Sensordaten, Navigationsdaten, Antriebsstrangparameter, Nutzerdaten und Horizontdaten handeln.
  • Die Verkehrsdaten können z.B. indikativ für einen Verkehrsstau sein, der dem aktuellen GPS-Standort des Kraftfahrzeugs 4 entspricht. Die Verkehrsdaten können direkt von einem Satelliten oder online abgerufen werden. Die Verkehrsdaten können auch mittels V2V (Vehicle to Vehicle) oder V21 (Vehicle to Infrastructure) Kommunikation eingelesen werden.
  • Die Wetterdaten können von Wetterstationen stammen und Indikativ für zu erwartende Tagestemperaturen sein. Die Wetterdaten können direkt von Satelliten oder auch online abgerufen oder mittels V2V (Vehicle to Vehicle) oder V2I (Vehicle to Infrastructure) Kommunikation eingelesen werden.
  • Die Kalender-Daten enthalten Informationen aus einem digitalen Kalender des Fahrers. Dazu gehören keine privaten Informationen, sondern die Verfügbarkeit des Fahrers für eine Fahrt. Zum Beispiel wird das Kraftfahrzeug 4 aufgrund der Geschäftszeiten in 8 Stunden nicht benutzt, oder es ist in den nächsten Stunden/Tagen eine Fahrt mit einer bestimmten Entfernung geplant. Es werden keine Fahrtdetails angegeben, sondern nur Informationen repräsentativ für eine Wegstrecke bzw. Entfernung zum Fahrtziel.
  • Die Telefonverbindungsdaten sind z.B. repräsentativ für eine Anzahl von Anrufen oder Nachrichten an einem einzigen Tag, um abzuschätzen, ob es eine mögliche Reise gibt.
  • Ladestationsdaten enthalten z.B. Daten der Anbieter von Ladestationen. Sie beinhalten die GPS-Position von Ladestationen in der Nähe und die Entfernung der Ladestationen sowie Daten Indikativ für deren Belegung bzw. Nutzung.
  • Die Sensordaten stammen von kraftfahrzeugseitigen Sensoren 18 des Kraftfahrzeugs 4, wie z.B. einem GPS, Kameras, RADAR- oder LIDAR-Systemen, Gyroskopen und ähnlichen Sensoren. Die Sensordaten können einen Abstand zum nächstgelegenen Kraftfahrzeug, eine Streckenführung, eine Neigung oder Steigung der Straße oder die Anzahl der Fahrspuren beschreiben.
  • Die Navigationsdaten enthalten Informationen aus digitalisierten Karten, um festzustellen, ob sich das Kraftfahrzeug 4 auf einer Autobahn oder innerhalb einer Stadt oder auf einer langen Strecke ohne Ausfahrt befindet. Zur Bestimmung können z.B. zusätzlich GPS-Informationen ausgewertet werden.
  • Die Antriebsstrangparameter werden z.B. vom Motorsteuergerät bereitgestellt und sind indikativ für die während einer Fahrt verbrauchte Energie und verbleibende Energiereserve sowie für verwandte Daten, wie z.B. Drehmoment und Geschwindigkeit.
  • Die Nutzerdaten betreffen den Fahrer und/oder sein Fahrprofil. Dazu können Fahrzeiten, die Länge von Fahrten oder auch Wochentage von Fahrten ausgewertet werden.
  • Die Horizontdaten basieren zumindest auf den Navigationsdaten bzw. Den digitalisierten Karten, um eine Fahrroute und Straßenbedingungen zu prognostizieren. Zu den Horizontdaten gehören Straßengefälle, Straßentyp, Straßensteigung und Geschwindigkeitsbegrenzungen.
  • Mit anderen Worten, die externen Daten ED können als kraftfahrzeugunabhängige Daten und die internen Daten ID können als Kraftfahrzeugdaten oder auch als Kraftfahrzeugbetriebsdaten aufgefasst werden.
  • Ferner sind in 2 von den Komponenten der Datenverarbeitungseinheit 6 ein Autoencoder 12, der im vorliegenden Ausführungsbeispiel als Generative Adversarial Autoencoder (vgl. Adversarial Autoencoders, Alireza Makhzani and Jonathon Shlens and Navdeep Jaitly and lan Goodfellow and Brendan Frey, International Conference on Learning Representations 2016, https://ai.google/research/pubs/pub44904) ausgebildet ist und eine Netzwerkschicht 14 zum bidirektionalen Datenaustausch mit dem Modem 16 mittels drahtloser Datenübertragung dargestellt. Insbesondere der Aufbau und die Funktion des Autoencoders 12 werden nachfolgend anhand der 3 und 4 erläutert.
  • Von den Komponenten des Kraftfahrzeugs 4 sind in 2 neben dem Antriebsstrang 8 ein Modem 16 zur drahtlosen Datenübertragung, ein Batteriemanagementsystem 18 zum Betrieb der Traktionsbatterie und ein HMI (human machine interface bzw. Mensch-Maschine-Schnittstelle) zur Information des Fahrers des Kraftfahrzeugs 4 sowie kraftfahrzeugseitige Sensoren 22 dargestellt.
  • Im Betrieb werden die erfassten internen Daten ID mittels des Modems 16 drahtlos zu der Datenverarbeitungseinheit 6 übertragen und von der Netzwerkschicht 14 eingelesen um dann in dem Speicher 10 zwischengespeichert zu werden. Des Weiteren wird mit dem Modem 16 ein von der Datenverarbeitungseinheit 6 bereitgestellter Ausgangsdatensatz AD eingelesen und dann von dem Batteriemanagementsystem 18 ausgewertet um ein Hinweissignal HS zur Information des Fahrers des Kraftfahrzeugs 4 durch Ausgabe mittels des HMI 20 und/oder um ein Ansteuersignal AS zum Ansteuern des Antriebsstranges 8 zu erzeugen um so den Energieverbrauch zu reduzieren. Dabei kann das HMI 20 dazu ausgebildet sein, den Fahrer mittels eines akustischen und/oder optischen und/oder haptischen Signals zu informieren.
  • Es wird nun zusätzlich auf 3 Bezug genommen.
  • Dargestellt ist, dass der Autoencoder 12 während einer Trainingsphase I die externen Daten ID und die internen Daten ID als Trainingsdaten TD dienen, die im Speicher 10 zwischengespeichert und zum Training des Autoencoder 12 verwendet werden.
  • Hingegen werden - wenn das Training des Autoencoders 12 abgeschlossen wurde - die aktuellen externen Daten ID und die aktuellen internen Daten ID als Betriebsdaten BD aufgefasst, die dem nun trainierten Autoencoder 12 zugeführt werden. Als Ausgang stellt der trainierte Autoencoder 12 nun den Ausgangsdatensatz AD bereit.
  • Es wird nun zusätzlich auf 4 Bezug genommen und weitere Details des Autoencoders 12 erläutert.
  • Der im vorliegenden Ausführungsbeispiel als Generative Adversarial Autoencoder ausgebildete Autoencoder 12 weist einen Encoder 24, einen Decoder 26 und ein Generative Adversarial Network (GAN) 28 auf.
  • Ein Autoencoder-Algorithmus ist dazu ausgebildet, eine Abbildung der ursprünglichen Eingabe, d.h. der Trainingsdaten TD bzw. Betriebsdaten BD unter Verwendung des Encoders 24 und des Decoders 26 bereitzustellen.
  • Nach der Trainingsphase I mit den Trainingsdaten TD wird einfach eine Kopie der Eingabe, dann der Betriebsdaten BD, als Ausgabe in der Normalphase II bereitgestellt. Wenn die bestimmte Kopie vom Originaldatensatz abweicht kann auf eine Anomalie geschlossen werden.
  • Im Betrieb stellt der Decoder 26 als Ausgangsgröße den Ausgangsdatensatz AD bereit, der eine logische Variable sein bzw. enthalten kann, der der Wert logisch Null für eine ausreichende Traktionsbatteriekapazität bzw. Restreichweite und der Wert logisch Eins für eine zu geringe Traktionsbatteriekapazität bzw. Restreichweite zugewiesen wird.
  • Es wird, z.B. während der Trainingsphase I wird der logischen Variablen der Wert logisch Eins zugewiesen, wenn der Decoder 26 innerhalb vorbestimmter Grenzen bzw. Genauigkeiten Referenzdaten RD nicht von Trainingsdaten TD unterscheiden kann. Andernfalls wird der logischen Variablen während der Trainingsphase I der Wert logisch Null zugewiesen.
  • Hierzu wird - wie dies später auch anhand der 5 erläutert wird - ein Wert W indikativ für eine Ähnlichkeit zwischen den eingelesenen aktuellen Betriebsdaten BD und von dem von dem trainierten Autoencoder 22 bereitgestellten Referenzdaten RD bestimmt. Der Ausgangsdatensatz AD wird dann erzeugt, wenn der Wert W indikativ für eine Ähnlichkeit unterhalb eines vorbestimmten Schwellwertes SW liegt.
  • Das Generative Adversial Network 28 weist ein erstes und ein zweites künstliches neuronalen Netz auf. Das erste künstliche neuronale Netzwerk ist dabei als Generator und das zweite künstliche neuronale Netzwerk ist als Diskriminator ausgebildet. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel ist der Generator durch ein deconvolutional neural network gebildet, während der Diskriminator durch ein convolutional neural network gebildet ist.
  • Das erste künstliche neuronale Netzwerk, der Generator, erstellt Kandidaten, während das zweite künstliche neuronale Netzwerk, der Diskriminator, die Kandidaten bewertet. Typischerweise bildet der Generator von einem Vektor aus latenten Variablen auf den gewünschten Ergebnisraum ab. Das Ziel des Generators ist es zu lernen, Ergebnisse nach einer bestimmten Verteilung zu erzeugen. Der Diskriminator wird hingegen darauf trainiert, die Ergebnisse des Generators von den Daten aus der echten, vorgegebenen Verteilung zu unterscheiden. Die Zielfunktion des Generators besteht dann darin, Ergebnisse zu erzeugen, die der Diskriminator nicht unterscheiden kann.
  • Dadurch wird sich die erzeugte Verteilung nach und nach der echten Verteilung angleichen.
  • Das Generative Adversarial Network 28 dient dabei dazu, durch Auswerten der Referenzdaten RD den Decoder 24 kontinuierlich im Betrieb upzudaten.
  • Das Generative Adversarial Network 28 und der Autoencoder 12 werden gemeinsam in zwei Teilphasen trainiert. In einer ersten Teilphase aktualisiert der Autocoder 12 den Encoder 24 und den Decoder 26, um einen Rekonstruktionsfehler der Eingangsdaten zu minimieren. In der zweiten Teilphase wird das Generative Adversarial Network 28 aktualisiert um echte Eingangsdaten von erzeugten Eingangsdaten, d.h. die von dem Autoencoder 12 bereitgestellten Daten, zu unterscheiden. Das Generative Adversarial Network 28 aktualisiert dann seinen Generator, um das Generative Adversarial Network 28 erneut zu stimulieren.
  • Dabei wird im vorliegenden Ausführungsbeispiel der Autocoder 12 mittels unüberwachtem Lernen trainiert. Abweichend vom vorliegenden Ausführungsbeispiel kann aber auch ein Trainieren mittels überwachtem Lernen (supervised learning), halb-überwachtem Lernen (semi-supervised learning) oder bestärkendem Lernen (reinforcement learning) erfolgen.
  • Nach Abschluss der Trainingshose I bildet der Decoder 26 des Autocoders 12 ein generatives Modell, das Eingangsdaten auf eine Datenverteilung abbildet.
  • Im Normalbetrieb II, wenn der Generator 24 mit den Betriebsdaten BD beaufschlagt wird, kann so erfasst werden, ob eine Abweichung bzw. Anomalie vorliegt, die dann als indikativ für eine nicht ausreichende Traktionsbatteriekapazität bzw. Restreichweite angesehen wird.
  • Es wird nun unter zusätzlicher Bezugnahme auf 5 ein Verfahrensablauf zum Betrieb des Systems 2 erläutert.
  • In einem ersten Schritt S100 wird das Verfahren gestartet.
  • In einem weiteren Schritt S200 liest die Datenverarbeitungseinheit 6 die internen Daten ID ein.
  • In einem weiteren Schritt S300 werden die eingelesenen internen Daten ID und die externen Daten ED in dem Speicher 10 zwischengespeichert.
  • In einem weiteren Schritt S400 werden die eingelesenen internen Daten ID und die externen Daten ED fusioniert und gefiltert um Rauschanteile zu entfernen.
  • In einem weiteren Schritt S500 wird die Trainingsphase I zum Trainieren des Autoencoders 12 durchgeführt.
  • In einem weiteren Schritt S600 wird geprüft, ob das Training erfolgreich war oder nicht. Hierzu wird die Aussagegenauigkeit AG des Autoencoders 12 mit einem vorbestimmten Grenzwert GW verglichen.
  • Ist die Aussagegenauigkeit AG unterhalb oder gleich des Grenzwerts GW wird das Training fortgesetzt, d.h. das Verfahren wird mit dem Schritt S200 fortgesetzt.
  • Wenn die Aussagegenauigkeit AG oberhalb des Grenzwerts GW liegt wird das Verfahren mit einem weiteren Schritt S700 fortgesetzt.
  • In dem weiteren Schritt S700 wird der trainierte Autoencoder 12 mit den eingelesenen aktuellen Betriebsdaten BD beaufschlagt und stellt dann einen Referenzdatensatz RD bereit. Ferner bestimmt der Autoencoder 12 den Wert W indikativ für eine Ähnlichkeit zwischen den eingelesenen Betriebsdaten BD und von dem von dem trainierten Autoencoder 12 bereitgestellten Referenzdaten RD und erzeugt den Ausgangsdatensatz AD, wenn der Wert W indikativ für eine Ähnlichkeit unterhalb des vorbestimmten Schwellwertes SW liegt.
  • In einem weiteren Schritt S800 wird der Ausgangsdatensatz AD drahtlos zu dem Kraftfahrzeug 4 übertragen.
  • In einem weiteren Schritt S900 wird im Kraftfahrzeug 4 der Ausgangsdatensatz AD ausgewertet um das Hinweissignal HS zur Information eines Fahrers des Kraftfahrzeugs 4 und/oder das Ansteuersignal AS zum Ansteuern des Antriebsstranges 8 zu erzeugen. Des Weiteren wird das Verfahren dann mit den weiteren Schritt S200 fortgesetzt.
  • Abweichend vom vorliegenden Ausführungsbeispiel kann die Reihenfolge der Schritte auch eine andere sein. Ferner können mehrere Schritte auch zeitgleich bzw. simultan ausgeführt werden. Des Weiteren können auch abweichend vom vorliegenden Ausführungsbeispiel einzelne Schritte übersprungen oder ausgelassen werden.
  • Somit wird auf eine Erfassung der Traktionsbatteriekapazität bzw. der verbleibenden Restenergiemenge verzichtet, sondern indirekt auf eine zu geringe Traktionsbatteriekapazität bzw. Restreichweite geschlossen. So kann auf besonders einfache und zugleich zuverlässige Art und Weise der Reichweitenangst entgegengewirkt werden.
  • Bezugszeichenliste
    • 2
    System
    4
    Kraftfahrzeug
    6
    Datenverarbeitungseinheit
    8
    Antriebsstrang
    10
    Speicher
    12
    Autoencoder
    14
    Netzwerkschicht
    16
    Modem
    18
    Batteriemanagementsystem
    20
    HMI
    22
    Sensoren
    24
    Encoder
    26
    Decoder
    28
    Generative Adversarial Network
    AG
    Aussagegenauigkeit
    BD
    Betriebsdaten
    ED
    externe Daten
    GW
    Grenzwert
    ID
    interne Daten
    SW
    Schwellwert
    RD
    Referenzdatensatz
    TD
    Trainingsdaten
    W
    Wert
    I
    Trainingsphase
    II
    Normalbetrieb
    S100
    Schritt
    S200
    Schritt
    S300
    Schritt
    S400
    Schritt
    S500
    Schritt
    S600
    Schritt
    S700
    Schritt
    S800
    Schritt
    S900
    Schritt

Claims (15)

  1. Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs (4) mit einem Antriebsstrang (8) mit zumindest einem traktionsbatteriegespeisten Traktionsmotor, mit den Schritten: Trainieren eines Autoencoders (12) mit Trainingsdaten (TD) indikativ für eine Restreichweite einer den Traktionsmotor speisenden Traktionsbatterie, Einlesen von Betriebsdaten (BD) des Kraftfahrzeugs (4), Beaufschlagen des trainierten Autoencoders (12) mit den eingelesenen Betriebsdaten (BD) um einen Referenzdatensatz (RD) zu erzeugen, Bestimmen eines Wertes (W) indikativ für eine Ähnlichkeit zwischen den eingelesenen Betriebsdaten (BD) und von dem von dem trainierten Autoencoder (12) bereitgestellten Referenzdaten (RD), und Erzeugen eines Ausgangsdatensatzes (AD), wenn der Wert (W) indikativ für eine Ähnlichkeit unterhalb eines vorbestimmten Schwellwertes (SW) liegt.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei als Autoencoder (12) ein Generative Adversarial Autoencoder verwendet wird.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei der Autoencoder (12) durch unüberwachtes Lernen trainiert wird.
  4. Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, wobei der Ausgangsdatensatz (AD) drahtlos zu dem Kraftfahrzeug (4) übertragen wird.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei im Kraftfahrzeug (4) der Ausgangsdatensatz (AD) ausgewertet wird um ein Hinweissignal (HS) zur Information eines Fahrers des Kraftfahrzeugs (4) und/oder ein Ansteuersignal (AS) zum Ansteuern des Antriebsstranges (8) zu erzeugen.
  6. Computerprogrammprodukt, ausgebildet zum Ausführen eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 4.
  7. Computerprogrammprodukt, ausgebildet zum Ausführen eines Verfahrens nach Anspruch 4 oder 5.
  8. Kraftfahrzeug (4) mit einem Computerprogrammprodukt nach Anspruch 7.
  9. System (2) zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs (4) mit einem Antriebsstrang (8) mit zumindest einem traktionsbatteriegespeisten Traktionsmotor, wobei das System (2) zum Trainieren eines Autoencoders (12) mit Trainingsdaten (TD) indikativ für eine Restreichweite einer den Traktionsmotor speisenden Traktionsbatterie, zum Einlesen von Betriebsdaten (BD) des Kraftfahrzeugs (4), zum Beaufschlagen des trainierten Autoencoders (12) mit den eingelesenen Betriebsdaten (BD) um einen Referenzdatensatz (RD) zu erzeugen, zum Bestimmen eines Wertes (W) indikativ für eine Ähnlichkeit zwischen den eingelesenen Betriebsdaten (BD) und von dem von dem trainierten Autoencoder (12) bereitgestellten Referenzdaten (RD), und zum Erzeugen eines Ausgangsdatensatzes (AD), wenn der Wert (W) indikativ für eine Ähnlichkeit unterhalb eines vorbestimmten Schwellwertes (SW) liegt.
  10. System (2) nach Anspruch 9, wobei der Autoencoder (12) ein Generative Adversarial Autoencoder ist.
  11. System (2) nach Anspruch 9 oder 10, wobei das System (2) dazu ausgebildet ist den Autoencoder (12) durch unüberwachtes Lernen zu trainieren.
  12. System (2) nach Anspruch 9, 10 oder 11, wobei das System (2) dazu ausgebildet ist den Ausgangsdatensatz (AD) drahtlos zu dem Kraftfahrzeug (4) zu übertragen.
  13. System (2) nach Anspruch 12, wobei das System (2) dazu ausgebildet ist im Kraftfahrzeug (4) den Ausgangsdatensatz (AD) auszuwerten um ein Hinweissignal (HS) zur Information eines Fahrers des Kraftfahrzeugs (4) und/oder ein Ansteuersignal (AS) zum Ansteuern des Antriebsstranges (8) zu erzeugen.
  14. Datenverarbeitungseinheit (6) für ein System (2) nach einem der Ansprüche 9 bis 13.
  15. Kraftfahrzeug (4) für ein System (2) nach einem der Ansprüche 9 bis 13.
DE102020210561.8A 2020-08-20 2020-08-20 Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs mit einem Antriebsstrang mit zumindest einem traktionsbatteriegespeisten Traktionsmotor Pending DE102020210561A1 (de)

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