DE10347187B4

DE10347187B4 - Method and computer program for iteratively calculating the total mass of a vehicle

Info

Publication number: DE10347187B4
Application number: DE2003147187
Authority: DE
Inventors: Joerg Grieser
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2003-10-10
Filing date: 2003-10-10
Publication date: 2014-01-09
Anticipated expiration: 2023-10-11
Also published as: DE10347187A1

Abstract

Verfahren zum iterativen Berechnen der Gesamtmasse eines Fahrzeugs, umfassend die Schritte: Erfassen von Werten für einen ersten Satz von physikalischen Fahrzeugparametern, welche für die Berechnung der Gesamtmasse geeignet sind, während einer aktuellen Fahrsituation des Fahrzeugs; und Iteratives Berechnen der Gesamtmasse des Fahrzeugs auf Basis dieser erfassten Werte des ersten Satzes von Fahrzeugparametern; gekennzeichnet durch folgende Schritte: Ermitteln der aktuellen Fahrtsituation des Fahrzeugs in Form von Werten für einen zweiten Satz von Fahrzeugparametern; Bewerten der erfassten Werte für den ersten Satz physikalischer Fahrzeugparameter im Hinblick auf ihre Eignung zur Berechnung der Gesamtmasse des Fahrzeugs aufgrund der aktuellen Fahrsituation des Fahrzeugs während ihrer Erfassung durch Auswerten der ermittelten Werte für den zweiten Satz von Fahrzeugparametern mit Hilfe von Fuzzy-Logik; Generieren eines Massengewichtungsfaktors FuzzyFilt, FiltermF nach Maßgabe durch das Ergebnis der Auswertung der ermittelten Werte für den zweiten Satz von Fahrzeugparametern; und Berücksichtigen des Massengewichtungsfaktors bei der iterativen Berechnung der Gesamtmasse mg des Fahrzeugs.Method for iteratively calculating the total mass of a vehicle, comprising the steps of: acquiring values for a first set of physical vehicle parameters, which are suitable for calculating the total mass, during a current driving situation of the vehicle; and iteratively calculating the total mass of the vehicle on the basis of these detected values of the first set of vehicle parameters; characterized by the following steps: determining the current driving situation of the vehicle in the form of values for a second set of vehicle parameters; Evaluating the recorded values for the first set of physical vehicle parameters with regard to their suitability for calculating the total mass of the vehicle based on the current driving situation of the vehicle during their recording by evaluating the determined values for the second set of vehicle parameters with the aid of fuzzy logic; Generating a mass weighting factor FuzzyFilt, FiltermF in accordance with the result of the evaluation of the determined values for the second set of vehicle parameters; and taking into account the mass weighting factor in the iterative calculation of the total mass mg of the vehicle.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein Computerprogramm zum iterativen Berechnen der Gesamtmasse eines Fahrzeugs auf Basis eines ersten Satzes von physikalischen Fahrzeugparametern, welche für die Berechnung der Gesamtmasse geeignet sind, und deren jeweilige Werte während einer geeigneten Fahrsituation während einer Fahrt des Fahrzeugs ermittelt werden.The invention relates to a method and a computer program for iteratively calculating the total mass of a vehicle on the basis of a first set of physical vehicle parameters that are suitable for calculating the total mass and whose respective values are determined during a suitable driving situation during a journey of the vehicle.

Im Stand der Technik ist es grundsätzlich bekannt, dass die Masse eines Fahrzeugs während einer Fahrt des Fahrzeugs durch Auswerten von Fahrzeugparametern geschätzt beziehungsweise berechnet werden kann, welche während der Fahrt des Fahrzeugs gewonnen werden. Einigermaßen zuverlässige Werte für die geschätzte Gesamtmasse des Fahrzeugs erhält man jedoch nur dann, wenn die für die Berechnung der Gesamtmasse erfassten Fahrzeugparameter während geeigneter Fahrsituationen erfasst wurden. Werte für dieselben Fahrzeugparameter, welche während anderer Fahrsituationen erfasst wurden, führen zwangsläufig zu einer fehlerhaften Abschätzung für die Gesamtmasse des Fahrzeugs.In the prior art, it is generally known that the mass of a vehicle can be estimated or calculated during a drive of the vehicle by evaluating vehicle parameters which are obtained during the drive of the vehicle. However, reasonably reliable values for the estimated total mass of the vehicle are only obtained if the vehicle parameters recorded for the calculation of the total mass have been recorded during suitable driving situations. Values for the same vehicle parameters acquired during other driving situations will inevitably result in an erroneous estimate of the total mass of the vehicle.

Im Stand der Technik wird diesem Erfordernis, dass nur Werte für die Fahrzeugparameter verwendet werden, die während geeigneter Fahrsituationen erfasst wurden, indirekt dadurch Rechnung getragen, dass nur solche Werte der Fahrzeugparameter für die Massenberechnung verwendet werden, welche innerhalb jeweils vordefinierter Schwellenwertbegrenzungen liegen. Die für die Berechnung der Gesamtmasse des Fahrzeugs zu verwendenden Fahrzeugparameter repräsentieren zumindest teilweise auch die Fahrsituation, in welcher sich das Fahrzeug beim Erfassen der Werte befunden hat. Insofern wird durch die vorgenommene Schwellenwertbegrenzung sichergestellt, dass für die Berechnung der Gesamtmasse des Fahrzeugs im Wesentlichen nur Werte verwendet werden, die während geeigneter Fahrsituationen, das heißt insbesondere während Fahrsituationen, die nicht im Grenzbereich des Fahrzeugs liegen, erfasst wurden, verwendet werden.In the prior art, this requirement of only using values for the vehicle parameters acquired during suitable driving situations is indirectly accounted for by using only those values of the vehicle parameters for the mass calculation which are within predefined threshold limits. The vehicle parameters to be used for the calculation of the total mass of the vehicle at least partially also represent the driving situation in which the vehicle was located when the values were recorded. In this respect, it is ensured by the threshold limiting that is used for the calculation of the total mass of the vehicle essentially only values are used, which were during appropriate driving situations, that is, in particular, during driving situations that are not in the border area of the vehicle detected.

Die beschriebene Schwellenwertbegrenzung hat jedoch den Nachteil, dass sie lediglich eine Ja/Nein-Entscheidung bezüglich der Eignung der erfassten Werte für die Fahrzeugparameter zulässt. In der Realität kann ein solcher Wert jedoch nicht nur geeignet oder nicht geeignet sein, sondern es sind auch bestimmte Varianten einer bedingten Eignung denkbar. So kann ein Wert sehr gut, gut, bedingt, weniger gut oder nur mit Bedenken als geeignet eingestuft werden. Die bisher durchgeführte Schwellenwertbegrenzung kann solche graduellen Einstufungen der Eignung nicht vornehmen und dementsprechend ist die bisher vorgenommene Massenberechnung auf Basis der bisher für geeignet erklärten Werte noch relativ unzuverlässig beziehungsweise fehlerbehaftet.However, the described threshold limitation has the disadvantage that it only allows a yes / no decision regarding the suitability of the detected values for the vehicle parameters. In reality, however, such a value may not only be suitable or not suitable, but also certain variants of a conditional suitability are conceivable. Thus, a value can be classified as very good, good, conditional, less well or only with reservations as appropriate. The hitherto carried out threshold limitation can not make such gradual assessments of suitability and accordingly the mass calculation made so far is still relatively unreliable or faulty on the basis of the previously declared suitable values.

Ausgehend von diesem Stand der Technik ist es die Aufgabe der Erfindung, ein bekanntes Verfahren und Computerprogramm zum iterativen Berechnen der Gesamtmasse eines Fahrzeugs derart weiterzubilden, dass eine zuverlässigere und feiner differenzierte Aussage über die Eignung der während einer erkannten Fahrsituation ermittelten Werte eines ersten Satzes von Fahrzeugparametern zur Berechnung der Gesamtmasse des Fahrzeugs sowie eine daraus resultierende präzisere Abschätzung der Gesamtmasse möglich ist.Based on this prior art, it is the object of the invention to develop a known method and computer program for iteratively calculating the total mass of a vehicle such that a more reliable and finely differentiated statement about the suitability of the determined during a detected driving situation values of a first set of vehicle parameters for calculating the total mass of the vehicle and a resulting more precise estimate of the total mass is possible.

Diese Aufgabe wird durch das in Patentanspruch 1 beanspruchte Verfahren gelöst. Dieses ist durch folgende Schritte gekennzeichnet: Ermitteln der aktuellen Fahrtsituation des Fahrzeugs in Form von Werten für einen zweiten Satz von Fahrzeugparametern; Bewerten der erfassten Werte für den ersten Satz physikalischer Fahrzeugparameter im Hinblick auf ihre Eignung zur Berechnung der Gesamtmasse des Fahrzeugs aufgrund der aktuellen Fahrsituation des Fahrzeugs während ihrer Erfassung durch Auswerten der ermittelten Werte für den zweiten Satz von Fahrzeugparametern mit Hilfe von Fuzzy-Logik; Generieren eines Massengewichtungsfaktors nach Maßgabe durch das Ergebnis der Auswertung der ermittelten Werte für den zweiten Satz von Fahrzeugparametern; und Berücksichtigen des Massengewichtungsfaktors bei der iterativen Berechnung der Gesamtmasse des Fahrzeugs.This object is achieved by the method claimed in claim 1. This is characterized by the following steps: determining the current driving situation of the vehicle in the form of values for a second set of vehicle parameters; Evaluating the detected values for the first set of physical vehicle parameters in terms of their suitability for calculating the total mass of the vehicle based on the current driving situation of the vehicle during its detection by evaluating the determined values for the second set of vehicle parameters using fuzzy logic; Generating a mass weighting factor in accordance with the result of the evaluation of the determined values for the second set of vehicle parameters; and considering the mass weighting factor in the iterative calculation of the total mass of the vehicle.

Das beanspruchte Verfahren ermöglicht vorteilhafterweise eine genauere und differenziertere Analyse der Fahrsituation und daraus resultierend eine differenzierte Aussage über die Eignung der erfassten Werte für den ersten Satz von Fahrzeugparametern zur Berechnung der Gesamtmasse.The claimed method advantageously enables a more accurate and differentiated analysis of the driving situation and, as a result, a differentiated statement about the suitability of the recorded values for the first set of vehicle parameters for calculating the total mass.

Aufgrund der feineren Differenzierung können Parameterwerte, die während nicht vertrauenswürdiger Fahrsituationen ermittelt wurden, bei der Berechnung der Gesamtmasse ausgeblendet werden, während demgegenüber Werte aus vertrauenswürdigen Fahrsituationen entsprechend stärker bei der Abschätzung der Gesamtmasse berücksichtigt werden können. Anders ausgedrückt, ermöglicht die erfindungsgemäße Analyse eine verbesserte und zuverlässigere Aussage über die Güte der erfassten Werte für die Berechnung der Gesamtmasse.Due to the finer differentiation, parameter values obtained during untrustworthy driving situations can be masked out in the calculation of the total mass, whereas values from trustworthy driving situations can correspondingly be considered more strongly in the estimation of the total mass. In other words, the analysis according to the invention makes possible an improved and more reliable statement about the quality of the recorded values for the calculation of the total mass.

Neben der Schätzgüte verbessert sich aufgrund des erfindungsgemäßen Verfahrens jedoch auch die Dauer zur Durchführung einer Berechnung beziehungsweise Schätzung, bis ein stabiler, zuverlässiger Wert für die Gesamtmasse des Fahrzeugs ermittelt werden kann; diese Dauer wird mit dem erfindungsgemäßen Verfahren im Vergleich zum Stand der Technik wesentlich verkürzt. Mit der reduzierten Schätzdauer ist die geschätzte Gesamtmasse des Fahrzeugs früher verfügbar und kann deshalb früher in anderen Fahrzeugsystemen, wie zum Beispiel dem elektronischen Stabilitätsprogramm ESP, als Eingangsgröße berücksichtigt werden. However, in addition to the estimation quality, the duration according to the method according to the invention also improves the duration for carrying out a calculation or estimation until a stable, reliable value for the total mass of the vehicle can be determined; This duration is significantly shortened with the method according to the invention in comparison to the prior art. With the reduced estimation time, the estimated total mass of the vehicle is available earlier and therefore may be considered earlier as an input in other vehicle systems, such as the electronic stability program ESP.

Der zweite Satz von Fahrzeugparametern, deren Werte jeweils eine aktuelle Fahrsituation repräsentieren, kann grundsätzlich eine Vielzahl verschiedener Parameter enthalten. Je mehr Parameter er enthält, und je mehr Parameter zur Erfassung der aktuellen Fahrsituation ausgewertet werden, desto genauer kann die Auswertung erfolgen. Eine grobe Einschätzung der aktuellen Fahrsituation kann jedoch auch bereits durch Auswertung von zweien dieser Parameter erfolgen. In den Unteransprüchen sind verschiedene Beispiele für die Auswertung verschiedener Parameter zur Analyse der aktuellen Fahrsituation aufgezeigt. Vorteilhafterweise erfolgt diese Auswertung mit Hilfe von Fuzzy-Logik. Aufgrund des Ergebnisses dieser Auswertung wird schließlich ein Massengewichtungsfaktor generiert, der erfindungsgemäß in die iterative Berechnung der Gesamtmasse des Fahrzeugs eingeht; durch diesen Massengewichtungsfaktor wird die Eignung der verwendeten Werte eines ersten Satzes von Fahrzeugparametern für die Berechnung beziehungsweise Abschätzung der Gesamtmasse berücksichtigt. Ein konkretes Beispiel dazu ist ebenfalls Gegenstand eines Unteranspruchs.The second set of vehicle parameters, whose values each represent a current driving situation, can in principle contain a multiplicity of different parameters. The more parameters it contains, and the more parameters are evaluated to capture the current driving situation, the more accurate the evaluation can be. However, a rough assessment of the current driving situation can already be made by evaluating two of these parameters. In the dependent claims various examples for the evaluation of various parameters for analyzing the current driving situation are shown. Advantageously, this evaluation takes place with the aid of fuzzy logic. On the basis of the result of this evaluation, finally a mass-weighting factor is generated, which according to the invention is included in the iterative calculation of the total mass of the vehicle; this weighting factor takes into account the suitability of the values used for a first set of vehicle parameters for the calculation or estimation of the total mass. A concrete example of this is also the subject of a sub-claim.

Vorteilhafterweise wird der auf diese Weise iterativ berechnete Wert für die Gesamtmasse des Fahrzeugs erst dann als Eingangsgröße in weiteren Systemen des Fahrzeugs verwendet, wenn sich sein Betrag nach einer Vielzahl von Iterationsschritten hinreichend stabilisiert hat.Advantageously, the value for the total mass of the vehicle calculated iteratively in this manner is only used as an input variable in further systems of the vehicle when its amount has sufficiently stabilized after a large number of iteration steps.

Die oben genannte Aufgabe der Erfindung wird weiterhin durch ein Computerprogramm gelöst. Die Vorteile dieses Computerprogramms entsprechen den oben mit Bezug auf das beanspruchte Verfahren genannten Vorteilen.The above object of the invention is further achieved by a computer program. The advantages of this computer program correspond to the advantages mentioned above with respect to the claimed method.

Der Beschreibung sind insgesamt fünf Figuren beigefügt, wobeiThe description is a total of five figures attached, where

1 eine Fuzzy-Funktion ”Groß”; 1 a fuzzy function "big";

2 eine Fuzzy-Funktion ”Klein”; 2 a fuzzy function "small";

3 eine Fuzzy-Funktion ”NaheBei; 3 a fuzzy function "Nearby;

4 das erfindungsgemäße Verfahren; 4 the inventive method;

5a die Iteration einer Gesamtmasse gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren; und 5a the iteration of a total mass according to the method of the invention; and

5b die zu der Iteration gehörenden Werte eines erfindungsgemäßen Massengewichtungsfaktors
zeigt. 5b the values belonging to the iteration of a mass weighting factor according to the invention
shows.

Die Erfindung wird nachfolgend anhand verschiedener Ausführungsbeispiele unter Bezugnahme auf die 1 bis 5 detailliert beschrieben.The invention will be described below with reference to various embodiments with reference to the 1 to 5 described in detail.

Für das Verständnis der vorliegenden Erfindung ist ein Grundwissen über Fuzzy-Logik erforderlich. Im Unterschied zu einer binären Logik, welche lediglich Ja- und Nein-Entscheidungen kennt, lässt die Fuzzy-Logik auch differenziertere Entscheidungen beziehungsweise Aussagen zu. Dies soll nachfolgend anhand der 1 bis 3 näher erläutert werden.To understand the present invention, basic knowledge of fuzzy logic is required. In contrast to a binary logic, which knows only yes and no decisions, the fuzzy logic allows also more differentiated decisions or statements. This will be explained below with reference to 1 to 3 be explained in more detail.

1 zeigt eine Fuzzy-Funktion ”Groß”. Als Eingangsgröße erhält diese Funktion einen Wert x. Wenn dieser Wert kleiner als ein vorgegebener erster Schwellenwert K1.1 ist, dann sagt die Funktion ”Groß”, dass dieser Wert das Kriterium Groß überhaupt nicht erfüllt; ihm wird deshalb dann der Funktionswert Null zugeordnet. Andererseits wird dieser Wert als dann vollständig Groß angesehen, wenn er größer als ein zweiter Schwellenwert K2.1 ist; ihm wird dann der Fuzzy-Logik-Funktionswert Eins zugeordnet. Im Unterschied zu der binären Logik kennt die Fuzzy-Logik jedoch nicht nur diese beiden Werte Null und Eins, sondern auch beliebige Zwischenwerte. Liegt der Wert x beispielsweise näher bei K2 als bei K1, so wird ihm von der Fuzzy-Funktion ”Groß” beispielsweise der Wert 0,8 zugeteilt; dies bedeutet dann, dass der Wert x eher groß als klein ist. Andererseits kann der Wert x auch näher an dem Schwellenwert K1 als an dem Schwellenwert K2 liegen, so dass ihm die Fuzzy-Funktion ”Groß” einen Wert von 0,25 zuordnet; er wird dann als eher klein eingestuft. 1 shows a fuzzy function "big". As input this function gets a value x. If this value is less than a predetermined first threshold K1.1, then the function "big" says that this value does not satisfy the criterion big at all; it is therefore assigned the function value zero. On the other hand, this value is considered to be completely large if it is greater than a second threshold K2.1; it is then assigned the fuzzy logic function value one. In contrast to the binary logic, however, the fuzzy logic not only knows these two values zero and one, but also any intermediate values. If, for example, the value x is closer to K2 than to K1, then it is assigned the value 0.8 by the fuzzy function "large"; this then means that the value x is rather large than small is. On the other hand, the value x may also be closer to the threshold K1 than to the threshold K2, so that the fuzzy function "large" assigns it a value of 0.25; he is then classified as rather small.

2 zeigt als weiteres Beispiel für eine Fuzzy-Funktion, die Fuzzy-Funktion ”Klein”. Ein Wert x wird demnach dann als klein im Sinne dieser Funktion eingestuft, wenn er kleiner als der vorgegebene Schwellenwert K1.2 ist; ihm dann der Funktionswert Eins zugeordnet. Umgekehrt wird er als groß gemäß dieser Funktion eingestuft, wenn er größer als der Schwellenwert K2.2 ist; ihm wird dann der Fuzzy-Wert Null zugeordnet. Auch hier können den Werten x, welche größer als K1.2 aber kleiner als K2.2 sind, Fuzzy-Zwischenwerte zwischen Eins und Null zugeordnet werden. Je nach Größe dieser zugeordneten Fuzzy-Werte ist der Wert dann als eher groß oder eher klein einzustufen. 2 shows as another example of a fuzzy function, the fuzzy function "small". A value x is then classified as small in the sense of this function, if it is smaller than the predetermined threshold K1.2; then assigned the function value one. Conversely, it is classified as large according to this function if it is greater than the threshold K2.2; it is then assigned the fuzzy value zero. Here, too, fuzzy intermediate values between one and zero can be assigned to the values x which are greater than K1.2 but less than K2.2. Depending on the size of these assigned fuzzy values, the value should then be classified as rather large or rather small.

3 zeigt ein drittes Beispiel für eine Fuzzy-Funktion; es handelt sich konkret um die Fuzzy-Funktion ”NaheBei”. Ein Wert x wird dann als ”NaheBei” einem Wert Kn mit Kn = K2.3 + (K3.3 – K2.3)/2, angesehen, wenn er zwischen K2.3 und K3.3 liegt. Ihm wird dann der Fuzzy-Wert Eins zugeordnet. Andererseits erfüllen Werte von x das Kriterium ”NaheBei” dem Wert K2.3 + (K3.3 – K2.3)/2 überhaupt nicht mehr, wenn sie kleiner als ein Schwellenwert K1.3 oder größer als ein Schwellenwert K4.3 sind. Werte von x, die zwischen K1.3 und K2.3 oder K3.3 und K4.3 liegen, können entweder als eher nahe bei oder als eher weiter weg eingestuft werden, wobei diese Einstufung durch einen Fuzzy-Wert zwischen Null und Eins repräsentiert wird. 3 shows a third example of a fuzzy function; it is actually the fuzzy function "NaheBei". A value x will then be referred to as "Close to" a value Kn Kn = K2.3 + (K3.3 - K2.3) / 2, viewed when it lies between K2.3 and K3.3. It is then assigned the fuzzy value one. On the other hand, values of x no longer satisfy the criterion "Nearby" the value K2.3 + (K3.3 - K2.3) / 2, if they are smaller than a threshold value K1.3 or greater than a threshold value K4.3. Values of x lying between K1.3 and K2.3 or K3.3 and K4.3 can be classified as either nearer or farther away, with this rating represented by a fuzzy value between zero and one becomes.

Neben den in den 1 bis 3 gezeigten Fuzzy-Funktionen sind für das Verständnis der vorliegenden Beschreibung außerdem noch die Fuzzy-Operatoren ”UND” und ”ODER” erforderlich.In addition to those in the 1 to 3 The fuzzy functions shown also require the fuzzy operators "AND" and "OR" for understanding the present description.

Die Funktion des Fuzzy-Operators ”UND” ist definiert wie folgt:

The function of the fuzzy operator "AND" is defined as follows:

Demgegenüber definiert sich der Fuzzy-Operator ”ODER” wie folgt:

wobei

yi: den Bewertungsfaktor i;
z: einen aus den Bewertungsfaktoren yi kombinierten Bewertungsfaktor; und
γ: eine Konstante;

repräsentiert.In contrast, the fuzzy operator "OR" is defined as follows:

in which

yi: the weighting factor i;
z: a weighting factor combined from the weighting factors yi; and
γ: a constant;

represents.

Aus dem Verständnis der beschriebenen Funktionen folgt, dass ein hoher Bewertungsfaktor im Sinne der Erfindung immer einem Fuzzy-Funktionswert von Eins oder zumindest nahe Eins entspricht und dass dementsprechend ein niedriger Bewertungsfaktor im Sinne der Erfindung immer einem Fuzzy-Funktionswert von Null oder zumindest von nahe Null entspricht.From the understanding of the described functions, it follows that a high weighting factor in the sense of the invention always corresponds to a fuzzy function value of one or at least close to one and accordingly a lower weighting factor according to the invention always has a fuzzy function value of zero or at least close to zero equivalent.

Aufbauend auf dem soeben erläuterten Grundwissen zum Thema Fuzzy-Logik wird nachfolgend das erfindungsgemäße Verfahren unter Bezugnahme auf 4 näher erläutert. Dabei ist grundsätzlich zwischen einem ersten und einem zweiten Satz von Fahrzeugparametern zu unterscheiden. Während der erste Satz von Fahrzeugparametern, solche Parameter repräsentiert, die für die Berechnung der Gesamtmasse des fahrenden Fahrzeugs geeignet sind, ist der zweite Satz von Fahrzeugparametern geeignet, eine Fahrsituation des Fahrzeugs zu beschreiben. Einzelne Parameter können auch beiden Sätzen gleichermaßen angehören.Based on the basic knowledge on fuzzy logic just explained, the method according to the invention is described below with reference to FIG 4 explained in more detail. It is fundamentally to distinguish between a first and a second set of vehicle parameters. While the first set of vehicle parameters represents such parameters that are suitable for calculating the total mass of the traveling vehicle, the second set of vehicle parameters is adapted to describe a driving situation of the vehicle. Individual parameters may equally belong to both sentences.

Es sieht vor, dass ermittelte Werte für einen zweiten Satz von Fahrzeugparametern, die eine aktuelle Fahrsituation eines Fahrzeugs repräsentieren, mit Hilfe von Fuzzy-Logik ausgewertet werden. Diese Auswertung dient dem Ziel, festzustellen, ob die aktuelle Fahrsituation für die Erfassung von Werten für einen ersten Satz von physikalischen Fahrzeugparametern zur Berechnung Gesamtmasse des fahrenden Fahrzeugs geeignet ist. It provides that evaluated values for a second set of vehicle parameters, which represent a current driving situation of a vehicle, are evaluated by means of fuzzy logic. This evaluation serves the purpose of determining whether the current driving situation is suitable for the detection of values for a first set of physical vehicle parameters for calculating the total mass of the driving vehicle.

Bei dem in 4 gezeigten Ausführungsbeispiel umfasst dieser zweite Satz von Fahrzeugparametern insbesondere die folgenden Parameter: die tiefpassgefilterte, an den Rädern des Fahrzeugs angreifende Gesamtkraft FresF, die ungefilterte Gesamtkraft Fres, den Fahrervordruck pVor, mit welchem der Fahrer auf das Bremspedal des Fahrzeugs drückt, das Kardanmoment MkaHalb, welches das auf die Radebene umgerechnete Motormoment unter Berücksichtung von dem durch das Getriebe geleisteten Übersetzungsverhältnisses und von Verlusten repräsentiert, die Gesamtverzögerung beziehungsweise Beschleunigung aRes des Fahrzeugs, die tiefpassgefilterte Querbeschleunigung ayToF des Fahrzeugs und die Fahrzeuggeschwindigkeit v.At the in 4 In particular, this second set of vehicle parameters comprises the following parameters: the low-pass filtered total force FresF acting on the wheels of the vehicle, the unfiltered total force Fres, the driver pre-pressure pVor with which the driver presses the brake pedal of the vehicle, the cardan moment MkaHalb represents the engine torque converted to the wheel plane, taking into account the gear ratio and losses, the total deceleration or acceleration aRes of the vehicle, the low-pass filtered lateral acceleration ayToF of the vehicle, and the vehicle speed v.

Darüber hinaus enthält der zweite Satz von Fahrzeugparametern den Zustand Sschalt der Kupplung des Fahrzeugs, ob diese getreten ist oder nicht, sowie die aktuellen Zustände Ein/Aus für das Antiblockiersystems ABS, die Antriebsschlupfregelung ASR und den Fahrzeugreglers FZR als Parameter.In addition, the second set of vehicle parameters includes the state shift of the clutch of the vehicle whether it has entered or not, as well as the current states on / off for the anti-lock braking system ABS, the traction control system ASR and the vehicle controller FZR as a parameter.

Die in den letzten beiden Absätzen genannten Parameter können alle separat oder in geeigneter Kombination miteinander ausgewertet werden, um eine Information über die aktuelle Fahrsituation des Fahrzeugs zu erhalten. Je mehr dieser Parameter ausgewertet werden, desto realistischer wird das durch sie gezeichnete Bild der aktuellen Fahrsituation.The parameters mentioned in the last two paragraphs can all be evaluated separately or in a suitable combination with one another in order to obtain information about the current driving situation of the vehicle. The more these parameters are evaluated, the more realistic the picture drawn by them of the current driving situation.

In 4 ist zu erkennen, dass in einem Verfahrensschritt S1 zunächst die tiefpassgefilterte Gesamtkraft FresF und der ungefilterte Rohwert für die Gesamtkraft des Fahrzeugs als Parameter erfasst und ausgewertet werden.In 4 It can be seen that in a method step S1 firstly the low-pass filtered total force FresF and the unfiltered raw value for the total force of the vehicle are detected and evaluated as parameters.

In Verfahrensschritt S1 wird zunächst die Differenz zwischen dem tiefpassgefilterten Wert der Gesamtkraft FresF und dem Rohwert der Gesamtkraft Fres gebildet, um dann nachfolgend diese Differenz mit Hilfe der in 2 gezeigten Fuzzy-Funktion ”Klein” auszuwerten. Dazu werden die Schwellenwerte K1.2 und K2.2 im Hinblick auf die auszuwertende Differenz geeignet vorgegeben. Bei Einsetzen einer konkret ermittelten Differenz der Kräfte in die Funktion „Klein” ergibt sich schließlich ein erster Bewertungsfaktor als Funktionswert, wobei hohe Werte dieses Bewertungsfaktors, d. h. Werte nahe Eins, eine kleine Differenz repräsentieren und umgekehrt. Bei hohen Werten für den ersten Bewertungsfaktor wird die Fahrsituation in der sich das Fahrzeug aktuell befindet, als stabil erachtet.In method step S1, the difference between the low-pass filtered value of the total force FresF and the raw value of the total force Fres is first formed, and then this difference is subsequently determined with the aid of the in 2 evaluated fuzzy function "small". For this purpose, the threshold values K1.2 and K2.2 are suitably specified with regard to the difference to be evaluated. When a concrete difference between the forces in the function "small" is established, a first weighting factor finally results as a function value, with high values of this weighting factor, ie values close to one, representing a small difference and vice versa. At high values for the first weighting factor, the driving situation in which the vehicle is currently located is considered to be stable.

In einem Verfahrensschritt S2 wird nachfolgend zunächst der Betrag einer Differenz zwischen der gefilterten Gesamtkraft und der gefilterten Gesamtkraft aus einem vorangegangenen Abtastzyklus FresF – 1 gebildet. Auch diese Differenz soll wiederum mit Hilfe der im Bild in 2 dargestellten Fuzzy-Funktion ”Klein” ausgewertet werden, weshalb die Schwellenwerte K1.2, K2.2 im Hinblick auf diese neu gebildete Differenz wiederum geeignet vorgegeben werden. Die Anwendung der Funktion Fuzzy ”Klein” liefert dann einen zweiten Bewertungsfaktor als Funktionswert, welcher die Dynamik der gefilterten Gesamtkraft repräsentiert. Ein hoher Wert für diesen zweiten Bewertungsfaktor bedeutet eine kleine Differenz und damit ein stabil fahrendes Fahrzeug.In a method step S2, the amount of a difference between the filtered total force and the filtered total force from a previous sampling cycle FresF-1 is first formed below. Again, this difference should be with the help of the picture in 2 evaluated fuzzy function "small" are evaluated, which is why the thresholds K1.2, K2.2 are again given appropriate in view of this newly formed difference. The application of the function Fuzzy "Small" then provides a second weighting factor as a function value, which represents the dynamics of the filtered total force. A high value for this second weighting factor means a small difference and thus a stable driving vehicle.

In einem nachfolgenden Verfahrensschritt S3 wird ein dritter Bewertungsfaktor durch Fuzzy-UND-Verknüpfen des ersten mit dem zweiten Bewertungsfaktor generiert. Die Verknüpfung erfolgt gemäß der oben definierten Fuzzy-UND-Funktion unter Berücksichtung der geeignet gewählten Konstante γ.In a subsequent method step S3, a third weighting factor is generated by fuzzy ANDing the first with the second weighting factor. The linking takes place in accordance with the fuzzy AND function defined above taking into account the suitably chosen constant γ.

Dieser dritte Bewertungsfaktor repräsentiert bereits, wenn auch nur grob, die aktuelle Fahrsituation. Diese kann nun durch Auswertung weiterer aktueller Werte für den zweiten Satz von Fahrzeugparametern sukzessive weiter präzisiert und analysiert werden.This third weighting factor already represents, albeit roughly, the current driving situation. This can now be successively further refined and analyzed by evaluating further current values for the second set of vehicle parameters.

Dies gelingt zum Beispiel dadurch, dass man gemäß Verfahrensschritt S4 den Fahrervordruck pVor auf das Bremspedal und das Kardanmoment des Fahrzeugs, letzteres dividiert durch die Anzahl der bei dem Fahrzeug angetriebenen Räder, als zusätzliche Parameter des zweiten Satzes von Fahrzeugparametern zum Erkennen der aktuellen Fahrsituation heranzieht. Dazu wird in Verfahrensschritt S4 die Größe des Fahrervordrucks bewertet, wobei mittelgroße Werte für den Fahrer eine gute Eignung der Fahrsituation repräsentieren. Die Bewertung erfolgt mit Hilfe der in 3 dargestellten Fuzzy-Funktion ”NaheBei”. Demnach sind, wie oben bereits erläutert, mittelgroße Werte im Sinne der Erfindung solche, die gemäß der Funktion „Nahe bei” zwischen den geeignete gewählten Schwellenwerten K2.3 und K3.3 liegen. Für die Bewertung werden die in 3 dargestellten vier Schwellenwerte K1.3, K2.3, K3.3 und K4.3 im Hinblick auf die Auswertung des Fahrervordrucks geeignet vordefiniert. Ein großer Wert für das Kardanmoment MkaHalb repräsentiert eine gut geeignete Fahrbahn und eine gut geeignete Fahrsituation und wird deshalb von der angewandten Funktion ”NaheBei” mit einem hohen Bewertungsfaktor belegt. Bei großem Kardanmoment liegen damit aussagekräftige Ausgangswerte für die Massenberechnung zur Verfügung.This is achieved, for example, by using the driver pre-pressure pVor on the brake pedal and the cardan moment of the vehicle, the latter divided by the number of wheels driven by the vehicle, as additional parameters of the second set of vehicle parameters for detecting the current driving situation according to method step S4. For this purpose, the size of the driver pre-pressure is evaluated in method step S4, with medium-sized values representing a good suitability of the driving situation for the driver. The evaluation is carried out with the help of in 3 illustrated fuzzy function "Nearby". Accordingly, as explained above, medium values in the sense of the invention are those which, according to the function "close to" between the appropriate selected thresholds K2.3 and K3.3. For the evaluation, the in 3 illustrated four thresholds K1.3, K2.3, K3.3 and K4.3 with regard to the evaluation of the driver pre-pressure appropriately predefined. A great value for the cardan moment MkaHalb represents a well-suited roadway and a well-suited driving situation and is therefore occupied by the applied function "NaheBei" with a high weighting factor. With a large cardan moment, meaningful initial values are available for the mass calculation.

Die konkrete Bewertung eines gemessenen Wertes für den Fahrervordruck auf das Bremspedal erfolgt in Form eines vierten Bewertungsfaktors. Nachfolgend werden in Verfahrensschritt S6 der vierte und der fünfte Bewertungsfaktor gemäß des oben definierten Fuzzy-ODER-Operators miteinander verknüpft, wobei das Ergebnis dieser Verknüpfung in Form eines sechsten Bewertungsfaktors dargestellt wird.The concrete evaluation of a measured value for the driver pre-pressure on the brake pedal takes place in the form of a fourth weighting factor. Subsequently, in method step S6, the fourth and the fifth weighting factors are linked together according to the fuzzy OR operator defined above, the result of this linking being represented in the form of a sixth weighting factor.

In einem nachfolgenden Verfahrensschritt S7 werden der dritte Bewertungsfaktor aus Verfahrensschritt S3 und der sechste Bewertungsfaktor aus Verfahrensschritt S6 miteinander gemäß der Fuzzy-UND-Verknüpfung verknüpft. Das Ergebnis ist ein siebter Bewertungsfaktor, welcher seinerseits wiederum ein Maß für die Eignung der während der aktuellen Fahrsituation erfassten Messwerte des ersten Satzes von Fahrzeugparametern zur Berechnung der Gesamtmasse des Fahrzeugs ist.In a subsequent method step S7, the third weighting factor from method step S3 and the sixth weighting factor from method step S6 are linked to one another in accordance with the fuzzy AND operation. The result is a seventh weighting factor, which in turn is a measure of the suitability of the measured values of the first set of vehicle parameters acquired during the current driving situation to calculate the total mass of the vehicle.

Als weiteren Parameter kann der zweite Satz von Fahrzeugparametern die Gesamtbeschleunigung aRes des Fahrzeugs umfassen. Eine Bewertung dieses Parameters in Form eines achten Bewertungsfaktors ist in Verfahrensschritt S8 vorgesehen. Große Beschleunigungswerte repräsentieren insgesamt ein stabiles Fahrverhalten, solange keine Grenzwerte überschritten werden. Deswegen werden große gemessene Werte für die Gesamtbeschleunigung, sei es eine positive oder eine negative Gesamtbeschleunigung, mit einem hohen Bewertungsfaktor belegt. Die Ermittlung des achten Bewertungsfaktors erfolgt mit Hilfe der in 1 gezeigten Fuzzy-Funktion ”Groß” unter Vorgabe geeigneter Werte für die Schwellenwerte K1.1 und K2.1.As a further parameter, the second set of vehicle parameters may include the total acceleration aRes of the vehicle. An evaluation of this parameter in the form of an eighth weighting factor is provided in step S8. Overall, high acceleration values represent a stable driving behavior as long as no limit values are exceeded. Because of this, large measured values for the total acceleration, be it a positive or a negative total acceleration, are assigned a high weighting factor. The determination of the eighth weighting factor takes place with the help of the in 1 shown fuzzy function "large" under specification of suitable values for the thresholds K1.1 and K2.1.

In Verfahrensschritt S9 kann dann mit Hilfe der Fuzzy-UND-Verknüpfung des siebten und des achten Bewertungsfaktors ein neuer neunter Bewertungsfaktor generiert werden.In method step S9, a new ninth weighting factor can then be generated with the aid of the fuzzy AND operation of the seventh and eighth weighting factors.

Ein zehnter Bewertungsfaktor kann sich ergeben durch die Bewertung des Betrages der tiefpassgefilterten Gesamtkraft, wobei große Werte der tiefpassgefilterten Gesamtkraft eine gute Eignung der aktuellen Fahrsituation repräsentieren und damit einen hohen Wert für den zehnten Bewertungsfaktor bewirken würden. Ein elfter Bewertungsfaktor für die aktuelle Fahrsituation könnte dann in Verfahrensschritt S11 durch Fuzzy-UND-Verknüpfen des neunten und des zehnten Bewertungsfaktors erfolgen.A tenth weighting factor may result from the evaluation of the amount of low-pass filtered total force, where large values of the low-pass filtered total force would represent a good suitability of the current driving situation and thus would result in a high value for the tenth weighting factor. An eleventh weighting factor for the current driving situation could then take place in method step S11 by fuzzy ANDing the ninth and the tenth weighting factor.

Als weiteren Parameter kann der zweite Satz von Fahrzeugparametern auch die tiefpassgefilterte Querbeschleunigung des Fahrzeugs enthalten.As a further parameter, the second set of vehicle parameters may also include the low pass filtered lateral acceleration of the vehicle.

Die erfasste Querbeschleunigung bewirkt einen hohen Wert des zwölften Bewertungsfaktors, das heißt einen Wert nahe Eins, wenn sie klein ist. Durch Fuzzy-UND-Verknüpfen des elften und des zwölften Bewertungsfaktors kann dann in Verfahrensschritt S13 ein neuer dreizehnter Bewertungsfaktor für die Fahrsituation beziehungsweise die ermittelten Werte des ersten Parametersatzes generiert werden.The detected lateral acceleration causes a high value of the twelfth weighting factor, that is, a value near one when it is small. By fuzzy ANDing the eleventh and the twelfth weighting factor, a new thirteenth weighting factor for the driving situation or the determined values of the first parameter set can then be generated in method step S13.

Weiterhin kann die aktuelle Fahrzeuggeschwindigkeit v als Parameter in dem zweiten Satz von Fahrzeugparametern fungieren. Große Werte für die Fahrzeuggeschwindigkeit bedeuten dabei eine gute Eignung der aktuellen Fahrsituation zur Ermittlung geeigneter Werte für den ersten Satz von Fahrzeugparametern; ihnen wird deshalb in Verfahrensschritt 14 ein hoher vierzehnter Bewertungsfaktor zugeteilt.Furthermore, the current vehicle speed v may act as a parameter in the second set of vehicle parameters. Large values for the vehicle speed mean that the current driving situation is suitably suitable for determining suitable values for the first set of vehicle parameters; They are therefore assigned a high fourteenth weighting factor in step 14.

In Verfahrensschritt S15 kann dann durch Fuzzy-UND-Verknüpfen des dreizehnten und des vierzehnten Bewertungsfaktors ein neuer fünfzehnter Bewertungsfaktor als Repräsentant für die Eignung der aktuellen Fahrsituation generiert werden.In method step S15, a new fifteen weighting factor can then be generated as a representative of the suitability of the current driving situation by fuzzy ANDing the thirteenth and fourteenth weighting factors.

Ein sechzehnter Bewertungsfaktor kann in Verfahrensschritt S16 durch Fuzzy-UND-Verknüpfen des fünfzehnten Bewertungsfaktors mit einer binären Information, ob das Kupplungspedal gedrückt ist oder nicht, generiert werden. Ein siebzehnter Bewertungsfaktor kann durch Fuzzy-UND-Verknüpfen des sechzehnten Bewertungsfaktors mit einer binären Information, ob das Antiblockiersystem ABS des Fahrzeugs ein- oder ausgeschaltet ist, generiert werden.A sixteenth weighting factor may be generated in step S16 by fuzzy ANDing the fifteenth weighting factor with binary information as to whether the clutch pedal is depressed or not. A seventeenth weighting factor may be generated by fuzzy ANDing the sixteenth weighting factor with binary information as to whether the vehicle's antilock brake system ABS is on or off.

Eine weiterhin verbesserte Aussage über die Eignung der während der aktuellen Fahrsituation ermittelten Werte für den ersten Satz von Fahrzeugparametern kann in Verfahrensschritt S18 in Form eines achtzehnten Bewertungsfaktors generiert werden. Dieser wird generiert durch Fuzzy-UND-Verknüpfen des siebzehnten Bewertungsfaktors mit einer binären Information, ob das Antriebsschlupfregelsystem ASR des Fahrzeugs ein- oder ausgeschaltet ist.A further improved statement about the suitability of the values determined during the current driving situation for the first set of vehicle parameters may be provided in method step S18 in the form of a eighteenth weighting factor are generated. This is generated by fuzzy ANDing the seventeenth weighting factor with binary information as to whether the vehicle traction control system ASR is on or off.

Schließlich kann ein weiter verbesserter neunzehnter Bewertungsfaktor durch Fuzzy-UND-Verknüpfen des achtzehnten Bewertungsfaktors mit einer binären Information, ob der Fahrzeugregler ein- oder ausgeschaltet ist, erzeugt werden.Finally, a further improved nineteen weighting factor may be generated by fuzzy ANDing the eighteenth weighting factor with binary information as to whether the vehicle controller is on or off.

Zusammenfassend zu 4 lässt sich sagen, dass insbesondere der erste, dritte, sechste, siebte, neunte, elfte, dreizehnte, fünfzehnte, sechzehnte, siebzehnte, achtzehnte oder neunzehnte Bewertungsfaktor geeignet ist, die aktuelle Fahrsituation des Fahrzeugs zu bewerten. Je höher die Nummer des Bewertungsfaktors ist, desto mehr Parameter aus dem zweiten Satz von Fahrzeugparametern sind in seine Generierung eingeflossen und desto aussagekräftiger ist die durch ihn repräsentiere Bewertung einer Fahrsituation.In summary to 4 It can be stated that in particular the first, third, sixth, seventh, ninth, eleventh, thirteenth, fifteenth, sixteenth, seventeenth, eighteenth or nineteenth evaluation factor is suitable for evaluating the current driving situation of the vehicle. The higher the number of the weighting factor, the more parameters from the second set of vehicle parameters have flowed into its generation and the more meaningful is the rating of a driving situation represented by it.

Ein solcher Bewertungsfaktor spiegelt, wie bereits gesagt, die Eignung erfasster Werte für den ersten Satz physikalischer Parameter im Hinblick auf ihre Eignung zur Berechnung der Gesamtmasse des Fahrzeugs aufgrund der aktuellen Fahrsituation des Fahrzeugs während ihrer Erfassung wieder. Nachfolgend wird ein solcher Bewertungsfaktor als Massengewichtungsfaktor FuzzyFilt bezeichnet.Such a weighting factor reflects, as already stated, the suitability of detected values for the first set of physical parameters with respect to their suitability for calculating the total mass of the vehicle based on the current driving situation of the vehicle during its detection. Hereinafter, such a weighting factor is called a mass weighting factor FuzzyFilt.

Unter Berücksichtigung dieses Massengewichtungsfaktors FuzzyFilt berechnet sich die gesuchte Gesamtmasse m_g des Fahrzeugs gemäß folgender Formel (5) wie folgt: m_g(k) = m_g(k – 1) + (m_Roh(k) – m_g(k – 1))·Filtermg (5) mit Filtermg = FuzzyFilt·P_Filtermg (6) wobei Filtermg einen korrigierten Gewichtungsfaktor, FuzzyFilt den Massengewichtungsfaktor und P_Filtermg einen geeignet gewählten Faktor repräsentiert; und
mit

m_g(k):: der gesuchten gewichteten Gesamtmasse für den Zyklus k;
m_g(k – 1):: der gewichteten Gesamtmasse für den vorherigen Abtastzyklus k – 1; und
m_Roh(k):: dem Rohwert für die Gesamtmasse für den Zyklus k.

Taking into account this mass-weighting factor FuzzyFilt, the total mass sought m _{g of} the vehicle is calculated according to the following formula (5) as follows:

m _g (k) = m _g (k-1) + (m _raw (k) -m _g (k-1)) · filter Mg (5)

With

Filtermg = FuzzyFilt · P_Filtermg (6)

where Filtermg represents a corrected weighting factor, FuzzyFilt the mass weighting factor and P_Filtermg a suitably chosen factor; and
With

m _g (k):: the weighted total mass sought for cycle k;
m _g (k-1):: the weighted total mass for the previous sampling cycle k-1; and
m _raw (k):: the raw value for the total mass for the cycle k.

5a zeigt ein Beispiel für eine gemäß der Formel 5 durchgeführte iterative Berechnung der gesuchten Gesamtmasse eines Fahrzeugs. Zu Beginn der Iteration, zum Beispiel unmittelbar nach dem Umdrehen des Zündschlüssels, startet die Iteration vorzugsweise mit einem initialisierten Wert für die Gesamtmasse, welcher beispielsweise der Fahrzeugmasse ab Werk zuzüglich der maximal zulässigen Beladung ist. Während einer Ermittlungsphase T_E findet dann eine iterative Selbstadaption des Verfahrens statt, während derer der jeweils zuletzt ermittelte Wert für die gesuchte Gesamtmasse sich noch stark verändern kann. Die während der Ermittlungsphase berechneten Werte für die Gesamtmasse sind aufgrund ihrer Unzuverlässigkeit nicht für eine weitere Verarbeitung geeignet. In 5b sind die zugehörigen Werte des bei der Iteration berücksichtigten Massengewichtungsfaktors FuzzyFilt dargestellt. Es ist zu erkennen, dass die Werte für den Massengewichtungsfaktor während der Ermittlungsphase nur sehr selten in der Nähe von Eins liegen. Häufige Werte von cirka 0,5 signalisieren eine nur bedingte Eignung und Werten nahe Null signalisieren eine absolute Ungeeignetheit der bei der Berechnung verwendeten Messwerte. Insofern dürfen die während der Ermittlungsphase auftretenden Schwankungen der Werte für die berechnete Gesamtmasse nicht verwundern. Erst wenn diese Schwankungen der gesuchten Gesamtmasse nur noch innerhalb einer vordefinierten ε-Umgebung liegen, kann der berechnete und mit dem Massengewichtungsfaktor gewichtete Wert für die Gesamtmasse als zuverlässig erachtet werden. Die Ermittlungsphase T_E ist dann beendet und der berechnete Wert für die gewichtete Gesamtmasse kann dann fixiert und als zuverlässige Größe in zum Beispiel einem ESP-System des Fahrzeugs als zuverlässiger Eingangswert verwendet werden. 5a shows an example of an iterative calculation of the searched total mass of a vehicle performed according to the formula 5. At the beginning of the iteration, for example immediately after the ignition key has been turned over, the iteration preferably starts with an initialized value for the total mass, which is, for example, the vehicle mass ex works plus the maximum permissible load. During a determination phase T _E , an iterative self-adaptation of the method then takes place, during which the respectively last determined value for the total mass sought can still change greatly. The total mass values calculated during the investigation phase are not suitable for further processing due to their unreliability. In 5b The corresponding values of the mass weighting factor FuzzyFilt considered during the iteration are shown. It can be seen that the values for the mass weighting factor are very seldom close to one during the investigation phase. Frequent values of approximately 0.5 signal only conditional suitability and values close to zero signal an absolute inappropriateness of the measured values used in the calculation. In this respect, the fluctuations in the values for the total mass calculated during the investigation phase must not be surprising. Only when these fluctuations in the total mass sought are only within a predefined ε environment can the calculated mass weighting factor-weighted value for the total mass be considered reliable. The determination phase T _E is then terminated and the calculated value for the weighted total mass can then be fixed and used as a reliable quantity in, for example, an ESP system of the vehicle as a reliable input value.

Das beschriebene Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung wird vorzugsweise in Form eines Computerprogramms realisiert. Ein solches Computerprogramm kann gegebenenfalls zusammen mit weiteren Computerprogrammen auf einem Computer lesbaren Datenträger abgespeichert werden. Bei dem Datenträger kann es sich um eine Diskette, eine Compact-Disc, einen sogenannnten Flash-Memory oder dergleichen handeln. Das auf dem Datenträger abgespeicherte Computerprogramm kann dann als Produkt an einen Kunden verkauft werden. Alternativ zur Verwendung eines Datenträgers kann das Computerprogramm jedoch auch über ein elektronisches Kommunikationsnetzwerk, insbesondere das Internet, als Produkt an Kunden übertragen und verkauft werden.The described method according to the present invention is preferably realized in the form of a computer program. Such a computer program may possibly be stored together with other computer programs on a computer readable medium. The data carrier may be a floppy disk, a compact disc, a so-called flash memory or the like. The computer program stored on the data carrier can then be sold as a product to a customer. However, as an alternative to using a data carrier, the computer program can also be transmitted and sold as a product to customers via an electronic communication network, in particular the Internet.

Claims

A method for iteratively calculating the total mass of a vehicle, comprising the steps of: acquiring values for a first set of physical vehicle parameters suitable for calculating the total mass during a current driving situation of the vehicle; and iteratively calculating the total mass of the vehicle based on these detected values of the first set of vehicle parameters; characterized by the steps of: determining the current driving situation of the vehicle in the form of values for a second set of vehicle parameters; Evaluating the detected values for the first set of physical vehicle parameters in terms of their suitability for calculating the total mass of the vehicle based on the current driving situation of the vehicle during its detection by evaluating the determined values for the second set of vehicle parameters using fuzzy logic; Generating a mass weighting factor FuzzyFilt, FiltermF in accordance with the result of the evaluation of the determined values for the second set of vehicle parameters; and taking into account the mass weighting factor in the iterative calculation of the total mass m _{g of} the vehicle.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the second set of vehicle parameters comprises a low-pass filtered total force acting on the vehicle and an unfiltered raw value for this total force as a parameter; and evaluating the determined values for these parameters, the following steps, each carried out with the aid of fuzzy logic, comprises: a) evaluating a deviation of the low-pass filtered value of the total force from the raw value of the total force in the form of a first weighting factor, the better the current driving situation is suitable for detecting the values for the first set of vehicle parameters, the smaller the deviation is; b) evaluating the dynamics of the low-pass filtered total force as a second weighting factor, where low dynamics represent a well-suited driving situation; and c) generating a third weighting factor by fuzzy ANDing the first and second weighting factors.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the second set of vehicle parameters comprises a driver pre-pressure on the brake pedal and the cardan torque as a parameter; and evaluating the determined values for these parameters by the following steps, each carried out with the aid of fuzzy logic, comprises: d) evaluating the driver pre-pressure on the brake pedal in the form of a fourth weighting factor, wherein medium values for the driver pre-pressure represent a good suitability of the driving situation; e) evaluating the current gimbal torque in the form of a fifth weighting factor, wherein the actual driving situation is better suited for detecting the values for the first set of vehicle parameters, the larger the gimbal values are; and f) generating a sixth weighting factor by fuzzy ORing the fourth and fifth weighting factors.

Method according to claims 2 and 3, characterized in that the evaluation of the determined values for the second set of vehicle parameters comprises the following step: g) generating a seventh weighting factor by fuzzy ANDing the third and sixth weighting factors.

A method according to claim 4, characterized in that the second set of vehicle parameters comprises the total acceleration of the vehicle as a parameter; and evaluating this parameter involves the following steps, each performed using fuzzy logic: h) evaluating the positive or negative total acceleration of the vehicle in the form of an eighth weighting factor, wherein the actual driving situation is better suited for detecting the values for the first set of vehicle parameters, the greater the values for the total acceleration; and i) generating a ninth weighting factor by fuzzy ANDing the seventh and eighth weighting factors.

A method according to claim 5, characterized in that the evaluation of the determined values for the second set of vehicle parameters comprises the following steps, each carried out with the aid of fuzzy logic: j) evaluating the amount of the low-pass filtered total force in the form of a tenth weighting factor, the current The better suited to capture the values for the first set of vehicle parameters, the greater the values for the low-pass filtered total force; and k) generating an eleventh weighting factor by fuzzy ANDing the ninth and tenth weighting factors.

A method according to claim 6, characterized in that the second set of vehicle parameters comprises the low-pass filtered lateral acceleration of the vehicle as a parameter; and evaluating the determined values for the lateral acceleration, the following steps, each carried out according to fuzzy logic comprises: l) evaluating the filtered lateral acceleration of the vehicle in the form of a twelfth weighting factor, the better the current driving situation for detecting the values for the first set of vehicle parameters is suitable, the smaller the values for the lateral acceleration are; and m) generating a thirteenth weighting factor by fuzzy ANDing the eleventh and twelfth weighting factors.

A method according to claim 7, characterized in that the evaluation of the determined values of the second set of vehicle parameters comprises the following steps, each executed according to fuzzy logic: n) evaluating the current vehicle speed in the form of a fourteenth weighting factor, wherein the current driving situation the better Detecting the values for the first set of vehicle parameters is suitable, the greater the vehicle speed is; and o) generating a fifteenth weighting factor by fuzzy ANDing the thirteenth and fourteenth weighting factors.

A method according to claim 8, characterized in that the evaluation of the determined values for the second set of vehicle parameters comprises the step of: g) generating a sixteenth weighting factor by fuzzy ANDing the fifteenth weighting factor with binary information as to whether the clutch pedal of the vehicle is pressed is or not.

A method according to claim 9, characterized in that the evaluation of the determined values for the second set of vehicle parameters comprises the step of: g) generating a seventeenth weighting factor by fuzzy ANDing the sixteenth weighting factor with binary information as to whether the ABS system of the Vehicle is on or off.

A method according to claim 10, characterized in that the evaluation of the determined values for the second set of vehicle parameters comprises the following step: i) generating an eighteenth weighting factor by fuzzy ANDing the seventeenth weighting factor with binary information as to whether the ASR system of the Vehicle is on or off.

A method according to claim 11, characterized in that the evaluation of the determined values for the second set of vehicle parameters comprises the following step: i) generating a nineteenth weighting factor by fuzzy ANDing the eighteenth weighting factor with binary information as to whether the vehicle controller is on or off is off.

Method according to one of claims 2 to 12, characterized in that the mass weighting factor FuzzyFilt is defined as the first, third, sixth, seventh, ninth, eleventh, thirteenth, fifteenth, sixteenth, seventeenth, eighteenth or nineteenth weighting factor.

A method according to claim 13, characterized in that the sought total mass of the vehicle for a cycle k is calculated as the mass weighting factor FuzzyFilt weighted total mass m _g according to the following formula:

m _g (k) = m _g (k-1) + (m _raw (k) -m _g (k-1)) · Filtermg

With

Filtermg = FuzzyFilt · P_Filtermg

where Filtermg represents a corrected weighting factor, FuzzyFilt the mass weighting factor and P_Filtermg a suitably chosen factor; and with m _g (k): the weighted total mass sought for cycle k; m _g (k-1): the weighted total mass for the cycle k - 1; and m _raw (k): the raw value for the total mass for the cycle k.

A method according to claim 14, characterized in that the calculation of the weighted total mass during a determination period (T _E ) is repeated many times iteratively; and the determination period (T _E ) continues until the iteratively calculated values for the mass weighted total mass fluctuate only within a predefined ε environment.

Computer program product with computer-readable storage medium on which a program is stored, which enables a computer to perform the method steps according to one of claims 1 to 15.