KR102238858B1 - 고도로 하이브리드화된 하이브리드 차량용 제어 시스템 - Google Patents

고도로 하이브리드화된 하이브리드 차량용 제어 시스템 Download PDF

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사하 바스카르
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Abstract

고도로 하이브리드화 된 하이브리드 차량 제어 및 운전 시스템 및 방법이 개시된다. 출력 흐름 제어 시스템은 하이브리드 차량 운전 중 변경 조건들에 기초하여 하이브리드 차량 구동을 위한 차량 출력 요구량을 예측한다. 출력 흐름 제어 시스템은 예측된 차량 출력 요구량에 기초하여 하이브리드 차량 구동 동력을 제공하도록 출력 흐름을 제어하고, 예측된 차량 출력 요구량은 엔진 가용 최대 동력보다 더욱 크다.

Description

고도로 하이브리드화된 하이브리드 차량용 제어 시스템{CONTROL SYSTEM FOR HYBRID VEHICLES WITH HIGH DEGREE OF HYBRIDIZATION}
본 발명은 고도로 하이브리드화된 하이브리드 차량용 제어 시스템에 관한 것이다.
일부 실시태양들은 하이브리드 차량 구동 동력을 공급하는 연료 소비 엔진 및 에너지 저장 장치를 가지는 하이브리드 차량에 관한 것이다. 하이브리드 차량은 차량 구동을 위한 차량 출력 요구량을 예측하는 예측 처리기, 및 예측된 출력 요구량에 기초하여 자동으로 엔진 및 에너지 저장 장치로부터 하이브리드 차량의 구동 트레인으로 출력 흐름을 제어하여 하이브리드 차량 구동 동력을 제공하는 제어기를 포함한다. 예측된 차량 출력 요구량은 하이브리드 차량 운전 중에 적어도 하나의 시점에서 엔진의 최대 가용 동력보다 더욱 크다.
일부 실시태양들은 하이브리드 차량의 구동 트레인에 연결되는 연료 소비 엔진 및 에너지 저장 장치에 의해 구동되는 하이브리드 차량용 제어 시스템에 관한 것이다. 제어 시스템은 하이브리드 차량 운전 중 변경 조건들에 기초하여 하이브리드 차량 구동을 위한 출력 요구량을 예측하는 예측 처리기를 포함한다. 또한 제어 시스템은 적어도 부분적으로 예측된 출력 요구량에 기초하여 차량 구동을 위한 동력을 제공하도록 엔진 및 구동 트레인, 에너지 저장 장치 및 구동 트레인, 및 엔진 및 에너지 저장 장치의 적어도 하나 간에 자동으로 출력 흐름을 제어하는 출력 흐름 제어기를 포함한다. 차량 구동을 위한 출력 요구량은 하이브리드 차량 운전 중에 적어도 하나의 시점에서 엔진의 최대 가용 동력보다 더욱 크다.
일부 실시태양들은 하이브리드 차량에서 출력 흐름 제어 방법에 관한 것이다. 본 방법은 연료 소비 엔진 및 에너지 저장 장치에 의해 하이브리드 차량을 구동할 수 있는 차량 출력 요구량 예측 단계 및 예측된 차량 출력 요구량에 기초하여 하이브리드 차량 구동 동력을 제공하기 위한 출력 흐름 제어 단계를 포함한다. 예측된 차량 출력 요구량은 차량 운전 중에 적어도 하나의 시점에서 엔진의 최대 가용 동력보다 더욱 크다.
도 1A는 예시적 하이브리드 차량의 블록도이다;
도 1B는 일부 실시태양들에 의한 더욱 상세한 차량 출력 흐름 제어 시스템 블록도이다;
도 1C는 기계적 에너지 저장 장치를 가지는 도 1A의 하이브리드 차량을 나타내는 블록도이다;
도 1D는 전기적 에너지 저장 장치를 가지는 도 1A의 하이브리드 차량을 나타내는 블록도이다;
도 2는 하이브리드 차량용 예시적 운전자 인터페이스이다;
도 3은 도 1A-1D의 하이브리드 차량용 다중 잠재적 경로 예측을 위한 예시적 예측 처리기를 도시한 것이다;
도 4는 도 1A-1D의 하이브리드 차량용 다중 잠재적 경로 예측을 위한 다른 예시적 예측 처리기를 도시한 것이다;
도 5는 도 1A-1D의 하이브리드 차량용 다중 잠재적 경로 및 경로-특정 운전 파라미터들 예측을 위한 예시적 예측 처리기를 도시한 것이다;
도 6은 도 5의 예측 처리기에 의해 사용되는 예시적 데이터를 도시한 것이다;
도 7은 도 5의 예측 처리기용 예시적 센서 시스템을 도시한 것이다.
하기 설명에서 첨부 도면들이 참조되며 이는 명세서의 일부를 구성하고 여러 특정 실시태양들을 도시한 것이다. 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 다른 실시태양들이 고려될 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 따라서 하기 설명들은 제한적인 것이 아니다.
본 발명은 “고도로 하이브리드화”되는 하이브리드 차량 (이하 “고도 DoH 차량”)에 관한 것이다. 고도 DoH 차량은 연료 소비 엔진 및 에너지 저장 장치에 연결되는 차량에 동력을 공급하는 적어도 하나의 다른 수단을 포함하고, 엔진 자체는 전형적 사용에서 차량이 요구하는 최대 출력을 전달할 수 없다. 전형적 사용이란 차량에 예상되거나 사용되도록 설계되는 경로 프로파일 및 운전자 거동의 집합이다.
고도 DoH 차량은 종래 배터리 하이브리드 차량에 비하여 상대적으로 고성능인 차량의 에너지 저장장치 대비 상대적으로 저-성능의 연료화 엔진을 가지는 차량이다. 고도 DoH 에 대한 정확한 정의는 없지만, 본원 목적상, 일부 실시태양들에서 에너지 저장장치는 적어도 엔진 출력의 절반을 제공할 수 있는 성능을 가진다. 일부 실시태양들에서, 연료 소비 엔진은 전형적인 차량 용도에 기초하여 예상되는 차량의 피크 요구 출력을 제공할 수 없다. 소정의 실시태양들에서, 연료 소비 엔진은 적어도 평균 그러나 DoH 차량의 전형적 용도에서 고도 DoH 차량을 구동하기 위하여 요구되는 피크 출력 이하를 제공하도록 구성된다. 일부 경우에는, 예상 또는 운전 설계에 따라 정상적으로 운전될 때 내연기관은 차량 예상 사용 패턴에 기초하여 차량의 예상 피크 출력 요구량을 제공할 수 없다.
엔진 출력을 제한하면 비용 및 엔진 중량을 감소시킬 수 있을 뿐 아니라 최대 효율 범위에서 운전이 가능하다. 정상 운전 조건들에서, 엔진은 상대적으로 평면 도로에서 경제 속도를 유지하고, 저속으로 언덕을 오르고, 비교적 느린 속도로 가속하기 위한 충분한 출력을 가질 수 있다. 고도 DoH 차량에서 석유 연료화 엔진은 차량 크기 및 성능 요구에 비하여 출력이 부족하므로, 본원에 개시된 고도 DoH 차량은 출력 제공을 위한 다양한 에너지 저장 장치를 이용할 수 있다.
연료 소비 엔진의 출력을 제한함으로써, 고도 DoH 차량은 상대적으로 더욱 장 시간 및/또는 거리에서 더 높은 효율로 운전될 수 있다. 일부 실시태양들에서, 상대적으로 더욱 작은 연료 소비 엔진을 사용하여 따라서 비용, 유해 배기, 및 차량 중량을 감소시켜 출력을 제한할 수 있다. 정상 운전 조건들에서, 연료 소비 엔진은 상대적으로 평면 도로에서 경제 속도를 유지하고, 저속으로 언덕을 오르고, 비교적 느린 속도로 가속하기 위한 충분한 출력을 가질 수 있다. 고도 DoH 차량에서 석유 연료화 엔진은 차량 크기 및 성능 요구에 비하여 출력이 부족하므로, 본원에 개시된 고도 DoH 차량은 더욱 빠른 가속 및 성능 개선이 가능한 출력 제공을 위한 다양한 에너지 저장 장치를 이용할 수 있다.
일반적으로, 도면들은 다양한 고도 DoH 차량의 실시태양들 및 잠재적 차량 운전 모드들을 도시한다. 이들 모드는, 예를들면, 에너지 저장 장치 (예를들면, 기계적 또는 전기적 에너지 저장 장치)를 가지는 직렬형 하이브리드 동력 모드, 에너지 저장 장치를 가지는 병렬형 하이브리드 동력 모드, 에너지 저장 장치를 가지는 출력-분기형 직렬-병렬형 하이브리드 동력 모드, 및 다양한 트루-더-로드 (through-the-road) 하이브리드 동력 모드들을 포함한다. 제어 시스템은 고도 DoH 차량의 다양한 요소들의 작동 모두를 제어한다. 제어 시스템은 제어 회로 예컨대 하나 이상의 마이크로프로세서, 컴퓨터, 컴퓨터 시스템, 이산 소자들, 관련 소프트웨어, 알고리즘, 각 요소들에 대한 분석 시뮬레이션 모델, 기타 등을 포함한다.
다양한 실시태양들에서, 에너지 저장 장치는 기계적 저장 장치, 예를들면, 플라이휠 또는 전기적 에너지 저장 장치, 예를들면, 울트라-캐퍼시터 (또는 슈퍼-캐퍼시터라고 칭함) 또는 전기화학적 배터리 팩일 수 있다. 플라이휠 및 울트라-캐퍼시터는 높은 출력밀도를 가지고, 배터리 팩보다 더욱 소형, 경량 및/또는 저욱 저렴한 유닛으로 동일한 출력을 얻을 수 있다. 그러나, 높은 출력밀도의 플라이휠 및 울트라-캐퍼시터는 낮은 에너지 밀도를 가진다. 예를들면, 완전 출력에서, 울트라-캐퍼시터는 전형적으로 수초 동안 방전되고 플라이휠은 전형적으로 수집 또는 수 분 내에 방출된다. 즉, 차량이 효과적으로 가속되고, 속도를 높이고 언덕을 올라가고 또는 고속을 유지하기에 충분한 출력을 차량에 제공할 수 있지만, 지속 시간이 제한적이라는 것이다. 에너지 저장 요소가 고갈되었을 때 운전자가 가속하려고 하면, 가용 출력은 엔진 출력에 국한되고, 이는 상기된 바와 같이 출력이 낮으므로 충분하지 않다.
도 1A는 예시적 고도 DoH 차량 (10)을 나타내는 블록도이다. 고도 DoH 차량 (10)은 선택적인 운전자 인터페이스 (12), 연료 소비 엔진 (14), 에너지 저장 장치 (18), 제어 시스템 (20), 구동 트레인 (24), 및 운동 시스템, 예컨대 휠들 (28a, 28b)을 포함한다. 하이브리드 차량은 에너지 저장 장치 (18)를 충전하기 위한 하나 이상의 충전 시스템를 포함한다.
연료 소비 엔진 (14)은 차량 (10) 구동을 위한 기계적 출력을 발생시킨다. 연료 소비 엔진 (14) 작동용 연료는 대체 연료 (화석 또는 기타)를 포함한가솔린, 디젤, 메탄올, 에탄올, 프로판, 수소, 메탄 (예를들면, 천연가스 또는 석탄 가스화에서 유래), 기타 등 중 하나 이상을 포함한다. 소정의 실시태양들에서, 연료 소비 엔진 (14)은 다중-연료 엔진일 수 있다. 일부 실시태양들에서, 연료 소비 엔진 (14)은 내연 엔진일 수 있다.
변속기, 차동기어 및 차축을 포함하는 구동 트레인 (24)은, 기계적 에너지를 하이브리드 차량의 휠들 (28) (또는 기타 기계적 운동 시스템)에 제공한다. 도 1A에 도시된 바와 같이 구동 트레인 (24)은 동력-제공 요소들 (에너지 저장 장치 (18) 및 엔진 (14)) 및 운동 시스템 사이에 결합된다. 구동 트레인 (24)은 에너지 저장 장치 (18) 및 연료 소비 엔진 (14) 중 하나 또는 양자 모두에 결합된다. 예를들면, 구동 트레인 (24)은 차동기어 (도 1A에 미도시)를 이용하여 기계적 출력을 휠들 (28a, 28b)로 전달함으로써 휠들 (28a, 28b)이 동작되도록 배열된다. 휠들 (28a, 28b)은 하나 이상의 차축을 통하여 차동기어와 토크 및 동력 전달 관계로 연결된다. 각각의 휠 (28a, 28b)은 단일 휠, 예컨대 승객-측 전륜 및 운전자-측 전륜, 또는 휠 세트 예컨대 고도 DoH 차량의 전륜 및 후륜일 수 있다. 유사하게, 차축은 단일 차축 예컨대 앞차축 , 또는 2 이상의 차축의 일부일 수 있다. 차동기어로 인하여 상이한 회전 속도로 반대 휠들, 예컨대 좌측 전륜 및 우측 전륜 회전이 가능하여 미끄러짐 없이 터닝 및 코너링이 가능하다. 차동기어는 단일 차동기어 또는 2 이상의 차동기어일 수 있고 모든 실시태양들에서 활용되지는 않는다.
제어 시스템 (20)은 연료 소비 엔진 (14) 및 에너지 저장 장치 (18)에 연결된다. 제어 시스템 (20)은, 도 1B에 더욱 상세히 도시된 바와 같이, 예측 처리기 (22) 및 출력 흐름 제어기 (23)를 포함한다. 예측 처리기 (22)는 차량 출력 요구량 예측 및 상황 (contextual) 예측 부시스템 (22a, 22b)을 포함한다. 출력 흐름 제어기 (23)는 연료 소비 엔진 (14) 작동을 제어하는 엔진 제어기 (23a), 및 에너지 저장 장치 작동을 제어하는 에너지 저장 장치 제어기 (23b), 및/또는 에너지 저장 장치 회생을 제어하는 회생 제어기 (23c)를 포함한다. 작동에 있어서, 출력 흐름 제어기 (23)는 에너지 저장 장치 (18) 및/또는 엔진 (14)의 작동을 제어하여, 예측 처리기 (22)로부터 수신되는 하나 이상의 신호에 대한 응답으로 구동 트레인 (24)에 기계적 전달 동력을 제어할 수 있다. 일부 실시태양들에서, 출력 흐름 제어기 (23)는 엔진 (14) 및 에너지 저장 장치 (18) 간의 출력 흐름을 제어하여 예측 처리기 (22)로부터의 신호에 기초하여 에너지 저장 장치의 충전을 조절한다. 전달 동력 제어.
일부 구현예들에서, 하이브리드 차량은 회생제동 또는 운동에너지 회수 시스템을 포함한다. 일부 구현예들에서, 브레이크로부터의 에너지는 에너지 저장 장치에 저장된다. 제어기 (23)는 예를들면 예측된 출력 요구량에 앞서 하나 이상의 회생 과정들을 제어한다.
일부 양태들에 의하면, 제어기 (23)는 전자 장치 (또는 기타 차량 요소들)의 전류 또는 출력을 제한하여 차량 구동을 위한 동력을 제한함으로써 회생 과정들을 제어한다. 상대적으로 높은 예측된 출력 요구량에 앞서, 제어기 (23)는 에너지 저장 장치로부터의 출력을 제한하거나, 또는 엔진으로부터 추가 동력을 제공하여 에너지 저장 장치를 충전할 수 있다. 회생 과정 제어의 다른 예시로는 제동장치의 출력 제한을 포함하여 엔진은 제동력을 전달함으로써 차량 운전은 더욱 효율적이 된다. 이러한 경우는 속도 또는 토크 또는 출력이 너무 많이 또는 빨리 변하지 않을 때 양호하게 작동되는 엔진의 경우이다.
일부 현상들에서, 브레이크로부터 에너지 저장 장치를 충전할 필요는 없다. 예를들면, 휠(들) 및/또는 출력 차축 (들)은 모터-발전기 세트 또는 결합된 플라이휠에 의해 직접 부하되어 발전된다. 따라서, 제동 동작은 회생 과정 및 실제 브레이크들 사이에 분할될 수 있다. 일부 경우들에서, 브레이크를 통해 발산되는 운동에너지는 상실된다. 제어기는 차량 속도, 운전자의 브레이크 페달 입력, 운전자의 제동 응답 예상, 및/또는 전방 장애물의 레이더 데이터, 및/또는 기타 변수들에 따라 브레이크를 통한 에너지 회수 및/또는 손실 정도를 결정한다. 예를들면, 제어기는 에너지 저장 장치의 충전/에너지 상태 및/또는 나열된 변수들에 대한 예측된 출력 요구량을 포함하여 회생 과정 제어를 고려한다.
일부 구현예들에서, 예측 처리기 (22)는, GPS 데이터 및/또는 과거 운전자 습관에 기초하여, 제동이 걸리는 위치 또는 시간 간격들 따라서 회생제동 에너지가 에너지 저장 장치에 제공되는 이러한 위치 또는 시간 간격들을 예측한다. 이러한 상황들에서, 제어기는 에너지 저장 장치로부터 추가 동력을 인출하거나, 또는 엔진으로부터 에너지 저장 장치로의 전달 동력을 제한하여, 회생제동 시스템으로부터의 예측된 출력이 더욱 완전하게 활용될 수 있다.
예측 처리기 (22)는 이력 정보, 실험 정보, 감지 정보, 운전자-입력, 군중-제공 정보 및/또는 기타 정보에 기초하여 차량 출력 요구량 및/또는 기타 운전 파라미터들을 예측한다. 일부 실시태양들에서, 차량 출력 요구량에 대한 예측은 차량 운전 시 운전자의 이력 습관 또는 패턴에 기초한다. 일부 실시태양들에서, 차량 출력 요구량에 대한 예측은 부분적으로 상황적 차량 운전 조건들에 기초할 수 있고, 상황적 운전 조건들은 현재 운전 조건들 및 이력 운전 조건들 모두를 포함할 수 있다. 예측 처리기 (22)는 예를들면, 시간 또는 거리의 이동 창 내에서 장래 시간에 차량 운전 조건들에 대한 상황적 예측을 제공할 수 있는 회로 (22b)를 포함한다. 상황적 예측의 일 예시로서, 상황적 예측 회로 (22b)는 운전자가 과거에 취하였던 이전 경로에 기초하여 운전자가 선택할 경로를 예측한다. 다른 예시로서, 상황적 예측 회로 (22b)는 열화 모델에 기초하여 엔진 요소들의 열화 (degradation)를 예측한다.
상황적 예측 회로에 의해 발생되는 예측 정보는 하나 이상의 차량 출력 요구량 예측 모델을 이용하여 작동되는 차량 출력 요구량 예측 회로 (22a)에 전송된다. 예를들면, 차량 출력 요구량 예측 모델은 모델링 식 (들) 및/또는 룩-업 테이블(들)로서 구현될 수 있다. 차량 출력 요구량 예측 모델은 다양한 소스의 정보, 예컨대 상황적 예측 부시스템, 운전자-입력 정보, 실험 정보, 감지 정보, 및/또는 하이브리드 차량 외부 정보 (예를들면, 군중-제공 정보, 날씨 정보, 교통 정보, 위치 정보)에 의해 예측된 정보에 따라 작동되어 하이브리드 차량의 출력 요구량을 예측한다.
고도 DoH 차량에서, 예측된 차량 출력 요구량은 하이브리드 차량 운전 중 적어도 하나의 시점에서 엔진 가용 최대 동력보다 더욱 크다. 다양한 현상들에서, 예측된 차량 출력 요구량은 하이브리드 차량 운전 중 적어도 하나의 시점에서 에너지 저장 장치 가용 최대 동력보다 크다. 일부 현상들에서, 예측된 차량 출력 요구량은 하이브리드 차량 운전 중 적어도 하나의 시점에서 에너지 저장 장치 및 엔진 운전 가용 최대 동력보다 크다. 예측된 차량 출력 요구량이 엔진, 에너지 저장 장치 또는 양자의 가용 동력보다 클 때, 제어기는 다양한 동작을 취하여 동력이 가용된다는 것을 보장하고, 예컨대 엔진 및/또는 에너지 저장 장치로부터의출력 흐름을 변경시켜 필요한 동력이 장래 시점에서 가용될 있고 및/또는 다른 경로를 운전자에게 제안하여 가용 동력으로 차량 운전이 가능하도록 한다.
일부 실시태양들에서, 제어 시스템 (20)은 예측 처리기 (22)에 의해 결정된 차량의 출력 요구량에 기초하여 연료 소비 엔진 (14) 또는 에너지 저장 장치 (18)으로부터 출력을 구동 트레인 (24)에 직접 전달한다. 일부 구현예들에서, 출력 흐름 제어 시스템 (20)은 연료 소비 엔진 (14)의 기계적 출력을 이용하여 에너지 저장 장치 (18) 충전 시스템을 작동시킨다. 일부 실시예들에서, 출력 흐름 제어기 (20)는 에너지 저장 장치 (18) 충전 시스템으로의 기계적 출력 (예를들면, 회생제동) 흐름을 제어한다. 일부 실시태양들에서, 차량 (10)은 에너지 저장 장치 (18) 충전을 위한 하나 이상의 추가 또는 대안 시스템을 포함한다.
기재된 바와 같이, 예측 처리기 (22)는 차량 (10)의 운전 파라미터들을 결정 및/또는 예측한다. 일부 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 하이브리드 차량 (10) 내부에 배치된다. 소정의 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 차량 (10)으로부터 원격에, 예를들면, 차량 (10)에서 물리적으로 떨어진 데이터 센터에 배치될 수 있고, 무선 통신 링크를 이용하여 출력 흐름 제어 시스템 (20)과 통신될 수 있다. 예측 처리기 (22)는예측된 출력 요건들을 결정하기 위하여 운전자 인터페이스 (12)를 통한 운전자 입력 파라미터들, 다수의 공지 엔진 특성들 (예를들면, 엔진 구성 및/또는 알려진 정적 또는 장기적 엔진 특성들), 감지 엔진 조건들 (예를들면, 동적 변경 엔진 특성들, 마찰, 엔진 상태, 에너지 저장 장치 상태, 기타 등), 및 감지 또는 외부 획득 정보 (예를들면, 차량 위치, 지형, 날씨, 교통, 기타 등)를 포함한 다수의 정보원에 기초하여 차량 출력 요구량을 예측한다.
간결성을 유지하기 위하여, 차량 (10) 작동을 위한 추가적인 기계적 및/또는 전기적 장치, 요소, 시스템, 기타 등 및 업계 공지 사항들은 도시되지 않고 본원에서 기술되지 않는다. 예로써, 체결 기구 예컨대 클러치, 자동차 변속기, 또는 기계적 출력을 구동 트레인 (24)로 및 로부터 전달하는기타 토크 전달 장치는 도시되거나 기술되지 않는다.
도 1C는 고도 DoH 차량 (10)의 에너지 저장 장치 (18)가 기계적 에너지 저장 장치 (42)인 예시적 고도 DoH 차량 (40)을 나타내는 블록도이다. 고도 DoH 차량 (40)의 일부 실시태양들에서, 기계적 에너지 저장 장치 (42)는 하나 이상의 플라이휠을 포함하고 차량 (40) 구동을 위한 10 k와트 내지 200 k와트의 기계적 출력을 생성한다.
일부 구현예들에서, 기계적 에너지 저장 장치 (42)는 전동기/발전기 (17)에 연결된다. 저장 장치 (42)의 기계적 에너지는 모터/발전기의 발전기에 의해 전기로 전환되고 모터 (17)에 동력을 제공한다. 모터 (17)는 구동 트레인 (24)에 동력을 제공한다. 일부 구현예들에서 엔진 (14)은 모터/ 발전기 (17)를 구동시켜 에너지 저장 장치 (42)를 충전시킨다. 일부 구성들에서, 모터/발전기 (17)는 기계적 에너지 저장 장치 (42), 예를들면, 플라이휠을 위한 전기적 변환기로 기능한다.
도 1D는 예시적 고도 DoH 차량 (50)을 나타내는 블록도이고, 여기에서 고도 DoH 차량 (10)의 에너지 저장 장치 (18)는 전기적 에너지 저장 장치 (52)이고 여기에 연결된 전동기 (54)를 작동시킨다. 일부 실시태양들에서, 전기적 저장 장치 (52)는 하나 이상의 재충전 배터리 팩, 울트라-캐퍼시터, 연료전지, 또는 기타 재충전 전기적 에너지 장치(들)이다. 소정의 실시태양들에서, 전동기 (54)는 차량 (50) 구동용 기계적 동력을 생성한다. 일부 실시태양들에서, 전동기 (54)는 전기 발전기로서 구성되어 입력되는 기계적 동력을 전기적 동력으로 전환시켜 전기적 에너지 저장 장치 (52)를 충전 (예를들면, 저장)시킬 수 있다. 엔진 (14)은 발전기 (모터 (예를들면 모터/발전기 (54))와 동일 요소)를 구동시켜 에너지 저장 장치 (52)를 충전시킨다. 일부 차량 (50) 실시태양들에서, 입력되는 기계적 동력을 전기적 동력으로 전환시켜 전기적 에너지 저장 장치 (52)를 충전시키는 발전기는 전동기와는 분리되고 구분된다. 소정의 실시태양들에서, 전기 발전기 작동에 필요한 기계적 동력의 적어도 일부는 연료 소비 엔진 (14)에 의해 제공된다. 일부 실시태양들에서, 전기 발전기 작동에 필요한 기계적 동력의적어도 일부는 차량 (50)의 회생제동에서 유래될 수 있다.
전동기/발전기 (54)는 임의의 하나 이상의 장치, 요소, 시스템, 기타 등일 수 있고 예로써, 모터 및/또는 발전기는 하나 이상의 AC 장치, DC 장치 (예를들면, 영구자석), 전환식 자기 저항 장치, 반발-유도 장치, 유도 장치, 기타 등일 수 있다.
도 2는 고도 DoH 차량 (예컨대 차량 (10, 40, 50))의 일부 실시태양들에 의한 예시적 운전자 인터페이스 (12) 및 예시적 운전자 인터페이스 (12) 기능을 도시한 것이다. 운전자 인터페이스 (12)는 운전자와 상호작용하도록 설계되고 차량 (10) 운전자로부터 정보를 획득하고 정보를 표시하도록 구성된다. 운전자 인터페이스 (12)는 운전자로 하여금 소정의 정보를 입력하도록, 운전자에게 선택 가능한 옵션을 제공하도록, 및/또는 운전자에게 정보를 전달하도록 구성된다. 출력 흐름 제어 시스템 (20)은 운전자-특정 입력 (79), 예를들면, 인터페이스 (12)를 통해 운전자에 의한 운전자-제공 정보 및/또는 선택을 수신하고 운전자 입력 정보에 기초하여 경로를 제안하고, 예측하고 및/또는 작업을 실행한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 운전자 인터페이스 (12)가 입력 또는 출력하는 예시적 및 비-제한적 정보 목록은 선택 경로 (96), 예측 또는 실제 차량 거동 (76), 차량 현재 위치 (64), 목적지까지의 시간 (70), 목적지 위치 (62), 연료 소비 (74) (예를들면, 순간 또는 평균), 차량 배기 (72) (예를들면 순간 또는 평균), 기타 DoH 조건들( 80), 운전자-특정 정보 (79), 및/또는 임의의 기타 정보 (81), 예를들면, 운전자 또는 차량 파라미터 값들, 또는 하이브리드 차량 운전 관련 조건들을 포함한다.
예로써, 운전자 인터페이스 (12)는 운전자에 의하여 목적지 (62) 특정에 사용된다. 일부 실시태양들에서, 목적지 (62)는 최종 목적지 및/또는 차량 (10) 현재 위치 (64) 및 최종 목적지 사이다수의 중간 목적지들을 포함한다. 도 2 - 6에 도시된 바와 같이, 운전자 인터페이스 (12)로부터 및/또는 기타 소스로부터의 정보가 사용되어 차량 운전에 대한 예측이 이루어진다. 일부 실시태양들에서, 차량 (10)은 하나 이상의 이력 데이터베이스들 (66, 67) 예를들면 운전자 및/또는 차량 특정 데이터베이스를 포함하고, 이로부터 예측 처리기 (22)의 상황적 예측 회로는 차량의 상황적 운전 조건들, 예컨대 목적지 (62) 및/또는 기타 상황적 정보를 추정 (예를들면, 예상)한다. 예로써, 소정의 실시태양들에서, 운전자 신원 및 시간이 이용되어 운전자의 중간 및/또는 최종 목적지가 예측된다. 예를들면, 주중 오전 시간 주행인 경우, 예측 처리기는 운전자가 직장에 출근한다고 가정할 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 운전자 신원 및 현재 위치 (64)가 이용되어 운전자의 목적지가 예측될 수 있다. 일부 실시태양들에서, 운전자-특정 이력 데이터베이스 (66)가 차량 (10)에 탑재된다. 소정의 실시태양들에서, 운전자-특정 이력 데이터베이스 (66)는 차량 (10)에서 원격에 위치할 수 있고, 무선 통신 링크, 예컨대 휴대폰 통신 링크를 통해 예측 처리기 (22)와 통신될 수 있다. 일부 실시태양들에서, GPS 인터페이스 (68)가 사용되어 차량 (10) 현재 위치 (64)를 결정한다.
일부 실시태양들에서, 운전자 인터페이스 (12)는 하나 이상의 운전자-특정 운전 파라미터들을 특정 및/또는 순위 결정에 사용된다. 순위란 각각의 운전자-특정 운전 파라미터들에 대하여 운전자에 의해 부여되는 중요도이다. 예시적 운전자-특정 운전 파라미터들은, 제한되지는 않지만, 목적지까지의 시간 (70), 허용 가능한 목적지까지의 배기 (72), 허용 가능한 목적지까지의 연료 소비 (74), 차량 거동 (76), 및 가속 시간 (78) 중 하나 이상을 포함한다. 일부 실시태양들에서, 목적지까지의 시간 (70)은 운전자가 목적지에 도달하기 원하는 시간 및/또는 통근 (예를들면, 경과) 시간 중 하나 이상을 포함한다. 소정의 실시태양들에서, 하나 이상의 운전자-특정 운전 파라미터들은 운전자-특정 이력 데이터베이스 (66)에 저장된다. 일부 구현예들에서, 운전자는 운전 파라미터들을 특정하도록 요구되지 않는다. 일부 실시태양들에서, 운전자-가변 디폴트 (예를들면, 공장 설정 또는 운전자에 의한 사전 설정) 운전 파라미터들이 이력 데이터베이스 (66)에 포함될 수 있다. 소정의 실시태양들에서, 운전자 인터페이스 (12)를 통하여 필요한 경우 운전자는 하나 이상의 운전 파라미터들을 특정 및/또는 변경할 수 있다.
일부 실시태양들에서, 운전자 인터페이스는 운전자에게 하나 이상의 운전 파라미터들에 대한 순위 정보를 입력하도록 요구한다. 순위가 결정된 운전 파라미터들이 사용되어 하나 이상의 경로를 제안하고 운전자 인터페이스에 표시된다. 순위가 결정된 운전자 파라미터들이 대안으로 또는 추가로 예측 처리기에 의해 사용되어 출력 요구량을 예측하거나 및/또는 제어기에 의해 사용되어 하이브리드 차량 구동을 위한 출력 흐름을 제어한다. 다양한 실시태양들에서, 차량 구동 출력을 제공하도록 제어기는 자동으로 엔진 및 구동 트레인, 에너지 저장 장치 및 구동 트레인, 및 엔진 및 에너지 저장 장치 간의 적어도 하나의 출력 흐름을 제어한다. 출력 흐름 제어는 적어도 부분적으로 예측된 출력 요구량에 기반한다.
일부 실시태양들에서, 차량 거동 (76)은 운전자가 예상하는 차량 거동에 관한 것이다. 따라서, 차량 거동 (76)은 “학습된” 운전자-특정 운전 파라미터이다. 예로써, 운전자의 운전 습관이 계속하여 또는 하나 이상의 시간 간격들에 걸쳐 감시되고, 운전자 습관은 이력 데이터베이스 (66)에 포함되거나 갱신된다. 일부 실시태양들에서, 차량 거동 (76)에 대한 정보는 정량적 및/또는 정성적 운전자-특정 데이터 및/또는 프로파일 예컨대 무엇보다도 가속 습관 (예를들면, “잭 래빗”, 점차적, 기타 등), 감속 습관 (예를들면, 점차적, 급속, 기타 등)을 포함한다. 또한 차량 거동 (76)은 차량의 운전원할성 또는 기타 파라미터들에 대한 운전자 예상 예컨대 바람직한 또는 예측되는 승차 “유연성”, 민감성, 가속 시간 (78)을 포함한다. 또한 차량 거동 (76)은 차량에 대한 운전자-특정 운전 특성들 예컨대 무엇보다도 운전자-특정 차량 배기, 운전자-특정 연료 소비를 포함한다.
일부 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)의 상황적 예측부는 현재 위치 (64) 및 목적지 (62) 사이에 우?∃ㅐ悶? 의해 취할 수 있는 다중 잠재적 경로 (80a-80n)를 결정한다. 소정의 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 현재 위치 (64) 및 운전자에 의해 취해질 수 있는 각각의 다수의 중간 목적지 (82a-82n) 간의 다중 잠재적 경로 (80a-80n)를 결정한다. 일부 실시태양들에서, 다중 잠재적 경로 (80a-80n)는 현재 위치 (64), 목적지 (62), 및 각각의 다중 잠재적 경로 (80a-80n)와 연관된 하나 이상의 운전자-특정 운전 파라미터들에 기초하여 예측 처리기에 의해 예측된다. 중간 목적지 (82a-82n)는 도로 시스템 맵에 기초하여 예측된다. 예를들면, 중간 목적지는 다음 교차 지점일 수 있다. 소정의 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 소정 등급 이상의등급 또는 경사를 가지는 경로를 회피하도록 구성된다. 따라서, 다중 잠재적 경로 (80a-80n)는 다른 잠재적 경로와 비교할 때 더욱 점차적으로 상승되는 적어도 하나의 잠재적 경로를 포함하다.
다중 잠재적 경로 (80a-80n)는 운전자 인터페이스 (12)에 표시된다. 일부 실시태양들에서, 경로 정보는 각각의 다중 잠재적 경로 (80a-80n)에 대하여 예측 처리기 (22)에 의해 결정되는 하나 이상의 경로-특정 운전 파라미터들 (84)과 함께 운전자 인터페이스 (12)에 표시된다. 소정의 실시태양들에서, 경로-특정 운전 파라미터들 (84)은 경로 특정 정보와 함게 표시되지만 운전자-특정 운전 파라미터들과 동일할 수 있다. 예시적 경로-특정 운전 파라미터들 (84)은 제한되지는 않지만, 하나 이상의 차량 출력 요구량 (86), 목적지 도착 지연 시간 (88) (예를들면, 교통, 날씨, 도로 공사, 기타 등으로 인한), 연료 소비 증감 (90), 연료비 (92) (예를들면 다른 경로 대비 절감 또는 증액 연료비), 및 다른 경로 대비 차량 배기 증감 (94)을 포함한다. 일부 실시태양들에서, 운전 파라미터들 (84)은 순간 조건들 예컨대, 제한되지는 않지만, 순간 출력 및 출력 요구량이 충족되지 않을 때 예측된 누적 시간에서 유도되는 것들을 포함한다. 경로-특정 운전 파라미터들 (84)은 다른 잠재적 경로에 대한 상대값들 및/또는 운전자 특정 운전 파라미터들의 편차 (예를들면, 차동 값들)로서 절대값들로 표시될 수 있다.
일부 실시태양들에서, 운전자는 운전자 인터페이스 (12)에 표시되는 다중 잠재적 경로 (80a-80n)로부터 경로 (96)를 선택한다. 소정의 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 운전자가 주행을 원하는 경로 특정 운전 파라미터들 (84) 및 운전자-특정 운전 파라미터들과 "긴밀하게 일치"하는 다중 잠재적 경로 (80a-80n) 중 하나의 경로를 예측할 수 있다. 일부 실시태양들에서, 운전자는 운전자 인터페이스 (12)에서 표시되는 다중 잠재적 경로 (80a-80n)와 상이한 경로 (96)를 특정하거나 선택할 수 있다. 예로써, 선택 (사용자에 의해 특정, 또는 예측 처리기에 의해 예측) 경로 (96)는 운전자가 주행하기 원하는 풍경의 경로일 수 있다.
일부 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 운전자 선택 경로 (96)에 대한 정보에 기초하여 차량 출력 요구량 (86)을 예측할 수 있다. 소정의 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 최종 목적지에 대한 운전자 제공 정보에 기초하여 차량 출력 요구량 (86)을 예측할 수 있다. 일부 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 경로 및/또는 목적지에 대한 임의의 운전자 제공 또는 선택 정보 없이 차량 출력 요구량 (86)을 예측할 수 있다. 예로써, 소정의 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 차량 (10) 운전 과정에서 시간 간격들의 이동 순서에 대한 차량 출력 요구량 (86)을 예측할 수 있다. 일부 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 차량 (10) 운전 과정에서 중간 경로에 대한 각각의 다수의중간 위치들에 도달하기 위하여 요구되는 차량 출력 요구량 (86)을 예측할 수 있다.
도 6은 예측 처리기 (22)가 차량의 상황적 운전 조건들에 기초하여 차량 출력 요구량 (86)을 예측하는 예시적 차량 (10)을 도시한 것이다. 상황적 운전 조건들은 제한되지는 않지만, 하나 이상의 외부 조건들 (차량 외부 조건들), 내부 조건들 (차량 내부 조건들), 감지 조건들 (외부 또는 내부), 예측된 조건들 (외부 또는 내부), 및 상기된 운전자-특정 조건들 예컨대 운전 파라미터들 및 경로 또는 목적지 정보을 포함한다. 일부 실시태양들에서, 외부 조건들은 하나 이상의 교통 (98), GPS 정보 (68), 날씨 (100), 도로 조건들 (102), 및 지형 (104)을 포함한다. 감지 조건들은 교통 (98), 날씨 (100), 도로 조건들 (102), 교통 사고 (106), 엔진 조건들, 에너지 저장 장치 조건들, 및 구동 트레인 조건들 (108)을 포함한다. 감지 엔진 조건들은 최대 가용 동력 (110), 토크 (112), 엔진 속도, 및 연료 효율 (114)을 포함한다. 감지된 에너지 저장 장치 조건들은 충전 상태 (116), 가용 동력, 및 에너지 저장 장치의 최소 및 최대 충전 (예를들면, 저장 용량) (118)을 포함한다. 예측된 조건들은 날씨 (100), 경로 (94), 교통, 목적지 (62), 및 요소의 열화를 포함한다.
도 7은 예측 처리기 (22)와 연결되는 센서 시스템 (120)을 가지는 예시적 차량 (10)을 도시한 것이고, 센서 시스템 (120)은 하나 이상의 조건들을 감지하고, 예측 처리기 (22)는 하나 이상의 감지 조건들에 기초하여 차량 출력 요구량 (86)을 예측한다. 일부 실시태양들에서, 하나 이상의 감지된 차량 파라미터들은 하나 이상의 윤활유 (122), 베어링 (124), 플라이휠 (126), 배터리 (128), 캐퍼시터 (130), 엔진 마모 (132), 엔진 압축비 (134), 엔진 트랜스미션 (136), 에너지 저장 장치 트랜스미션 (138), 및/또는 차량 내부 또는 외부의 다양한 기타 조건들 (131)에 대한 열화를 포함한 감지 조건들을 포함한다.
일부 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 하나 이상의 차량 요소들의 변화를 예측하고 따라서 하나 이상의 차량 요소들에 대한 예측된 변화에 기초하여 차량 출력 요구량 (86)을 예측하도록 구성된다. 예로써, 예측된 요소 변화는 하나 이상의 구성요소 노화, 주행 거리, 회전 또는 사이클 횟수, 기타 등에 기초한다. 소정의 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 하나 이상의 열화 모델에 기초한 변화를 예측하고, 상기 열화 모델은 식 및/또는 룩-업 테이블에특징이 있다. 일부 실시태양들에서, 열화 모델은 하나 이상의 감지 조건들에 기반하여 적용된다. 소정의 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 각각의 하이브리드 차량 (10) 요소를 나타내는하나 이상의 수학적 모델들을 포함한다. 예로써, 예측 처리기 (22)는 연료 소비 엔진 (14) 및/또는 에너지 저장 장치 (18)에 대한하나 이상의 수학적 모델을 포함한다. 예측 처리기 (22)는 하나 이상의 수학적 모델에 기반하여 차량 출력 요구량 (86)을 결정하거나 예측한다. 소정의 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 구성요소의 감지 및/또는 예측된 성능 변화에 기초하여 하나 이상의 차량 요소에 대한 수학적 모델을 갱신하도록 구성된다.
소정의 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 교통 조건들 (98)을 예측하고, 예측된 교통 조건들 또는 교통 조건들 (98) 변화에 기초하여 차량 출력 요구량 (86)을 예측한다. 예로써, 예측 처리기 (22)는 기일 시간 및/또는 선택 경로 (96)에 기초하여 교통 조건들을 예측한다. 예측 처리기 (22)는 차량 출력 요구량 (86) 예측을 위한 예측 및 실제 시간 진행에 따른 교통 차이를 반영할 수 있는선형 또는 비-선형 자기회귀 모델을 포함한다.
일부 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 실-시간으로 차량 출력 요구량 (86)을 예측한다. 따라서, 예측 처리기 (22)는 실-시간 조건들, 예를들면 실-시간 날씨, 도로 조건들, 및/또는 교통 조건들에 기초하여 운전자에게 대안 경로를 제안한다. 제안 경로는 운전자 인터페이스 (12)에 표시되고, 운전자는 제안된 대안 경로를 수용 또는 거절할 수 있다. 예측 처리기 (22)는 운전자에 의해 수용되면 제안된 대안 경로를 실행할 수 있다. 소정의 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 에너지 저장 장치 (18)로부터 에너지 사용을 극대화하고 연료 소비 엔진 (14)에 의한 에너지 사용은 극소화하도록 구성된다.
일부 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 차량 출력 요구량 (86)을 예측하기 위하여 모델-예측 제어 프레임워크에서 Monte Carlo 알고리즘을 이용한다. 소정의 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 모델-예측 제어 프레임워크에서 추계 계획법을 이용하여 차량 출력 요구량 (86)을 예측한다. 본 분야의 숙련가에게 명백하듯, 추계 계획법은 수학적 프로그래밍 또는 수학적 최적화 알고리즘으로 알려진 일군의 알고리즘을 포함한다 . 예로써, 이러한 알고리즘은 정수계획법, 선형 선형계획법, 및 비선형계획법을 포함한다. 일부 실시태양들에서, 예측 처리기 (22)는 차량 운전에 대한 적응 최적화 제어 알고리즘을 포함하고, 하나 이상의 제어 파라미터들은 실-시간 감지 또는 예측된 데이터를 이용하여 갱신된다. 일부 실시태양들에서, 실-시간 감지 데이터는 유압 및 윤활계에서 파편 입자들을 검출하여 엔진 마모 검출을 포함한다. 예로써, 차량은 변속기 시스템에서 베어링 및 기어 손상 및/또는 엔진 마모를 의미하는 오일 청결도를 감시하기 위한 하나 이상의 센서를 가지는 조기 경보 시스템을 포함한다. 소정의 실시태양들에서, 감지 데이터는 구성요소 열화 예컨대 출력을 감소시킬 수 있는 피스톤 링 및 보어에서 연마 마모를 예측할 수 있는 마모 모델 교정에 사용될 수 있다.
일부 실시태양들에서, 충분한 가속력이 최대한으로 제공된다는 구속하에서 본원에 개시되는 차량 출력 흐름 제어 시스템은 연료 소비 및/또는 유해 배기 또는 이들의 일부 조합 (또는 기타 변수들)가 감소, 예를들면, 최소화되도록 특정된, 예를들면, 최적화된, 출력 흐름을 제공한다.
제어 시스템은 상이한 운전 영역들 (예를들면, 엔진 속도 및 토크에 기초한 엔진 맵)에서 엔진 효율 및 배기를 감안한 내부 모델에 기반하여 배기 및/또는 연료 소비를 예측한다. 엔진 출력이 주어지면, 예를들면 가장 효율적인 운전 지점에서 엔진을 작동시킴으로써 연료 소비 및/또는 배기 값들을 감소시킬 수 있다.
출력 흐름 제어 시스템은 가속이 요구되는 시간 및 정도를 예측하고 그 시간에 에너지 저장 장치에 충분한 에너지를 제공함으로써 함으로써 충분한 가속 출력을 제공한다. 이는 운전 상황의 예측, 통계적 분석에 기초하여 에너지 흐름, 예를들면, 엔진에서 운동 시스템으로, 엔진에서 에너지 저장 장치로, 에너지 저장 장치에서 운동 시스템으로, 및/또는 회생 시스템, 예를들면, 회생제동에서 에너지 저장 장치로의 호름과 함께 에너지 저장 요소 충방전을 제어함으로써 달성된다.
이러한 예측을 위한 기초로서 여러 방법들이 사용될 수 있다. 예를들면, 차량 타입 (예를들면, 미니밴, 소형 세단, 기타 등) 및 포괄적 운전 상황 (예를들면, 도심 용역, 통근, 기타 등)과 관련된 일조의 카테고리로부터 차량, 운전자, 또는 제어 영역이 선택된다. 각각의 카테고리는 전형적인 “운전 사이클”, 또는 시간 함수로서 일조의 속도와 연관되고, 이러한 상황에서 전형적인 또는 평균 운전 사이클의 확률적 조합에서 유래된다. 운전 사이클은 이후 현재 및 과거 속도에 기초하여 어느 정도의 가속이 요구될 것인지를 추정하기 위하여 사용될 수 있다.
차량, 운전자, 또는 운전자와 조합되는 차량의 운전 이력이 사용되어 가속 요구량을 예측할 수 있다. 예를들면, 정류장 또는 제한 고속도로 진입 후 운전자의 이력 가속도가 이력 데이터베이스에 통합되고 운전자의 장래 운전 특성들을 예측하기 위하여 사용될 수 있다. 운전자-특정 정보는 가능한 매핑 또는 GPS 데이터 및/또는 날씨 조건들로 개선될 수 있다.
가능한 등급/상승을 포함한 경로, 매핑, 또는 GPS 데이터가 이용될 수 있다면, 출력 흐름 제어 시스템은 이들을 이용하여 가속 필요성을 예측한다. 예를들면, 경로 및 현재 차량 위치가 주어지면, 고속도로 또는 언덕에서 가속 요구가 예측된다. 특정 실시예에서, 차량이 고속도로 진입로에 접근하면, 제어 시스템은 가속 필요 가능성이 높아지는 것을 계산한다. 이는 실-시간 및/또는 이력 교통 또는 도로 속도 데이터로부터 더욱 보강된다. 하나의 변형예에서, 제어 시스템은 경로 추천 개선 또는 최적화 조력 요소로서 사용될 수 있다. 예를들면, 긴 등반 회피 경로는 고도 DoH 차량에 대하여 바람직할 수 있다. 다른 실시예로서, 더욱 길고, 더욱 점차적 등반 대체 경로가 더욱 짧고 급한 등반 경로보다 바람직할 수 있다.
제어 시스템 예측 처리기의 알고리즘은 상기 입력들 세트들의 하나 또는 조합을 이용하여 고도 DoH 차량에 대한 가속 필요성을 결정하고, 필요한 저장 에너지를 계산한 후, 이러한 요구에 필요한 특정 또는 최적 연료 소비 또는 배기를 제공하도록 에너지 흐름을 조정한다.
구동 트레인 구성에 따라, 최적화 변수들과 관련되는 기타 제어 변수들이 제어 시스템에 의해 출력된다. 예를들면, 무단 변속기 차량에서, 엔진 작동 지점 (즉, 엔진 속도)은, 엔진 효율이 극대화되도록 제어된다.
출력 흐름 제어는 전체 경로 또는 더 짧은 시간 (또는 거리) 구간 예를들면, 이동 시간 또는 거리 구간에 걸쳐 구현될 수 있다. 다양한 예측 및 최적화 루틴들이 사용되어 출력 흐름 제어 프로세스를 구현한다. 하나의 변형예에서, 차량 출력 요구량 예측 및 출력 흐름 제어 모델은 독립 변수로서 시간으로 동작하고, 입력으로서 (예를들면, 컴퓨터-생성 경로에 해당하는) 속도-거리 프로파일을 취한다. 이러한 변형예에서, 모델은 주어진 거리에서 차량이 목표 속도를 달성하기 위하여 요구되는 견인력을 계산한다. 예측된 가용 동력 (가용 엔진 및/또는 에너지 저장 장치 동력에 의해 물리적으로 제한된, 또는 제어 시스템에 의해 제한된)은 목표 속도 도달에 필요한 동력보다 작고, (예를들면, 시뮬레이션의 시간 스텝에 따라 선형화되는 가속도로 동력계 부하식 역전 (inverting)에 기초하여) 가용 동력에 해당하는 속도가 계산되고, 결과적으로 얻어진 감소된 주행 거리가 계산된다. 다음 시간 스텝에서, 이러한 거리를 속도-거리 프로파일과 함께 이용하여 바람직한 속도를 계산한다. 이러한 모델에서 사용되는 속도-시간 프로파일에 대하여, 속도-거리 프로파일은 적분 및 리샘플링에 의해 속도-시간 프로파일로부터 사전-계산될 수 있다. 예측 알고리즘은 제어기에 의해 실시간으로 작동되거나 또는 경로 계산 시 사전-실행된다.
예시적 실시예에서, 차량이 정지에서 60 mph로 10 초 동안 가속이 예측되는 경로 일부를 고려한다. 이는 가속율 6 mph/s 및 주행 거리 0.083 마일에 상당한다. 현재, 1-초 시간 기반의 제어기는, 가용 동력으로는 경로 출발 시점에서 가속 4 mph/s만이 가능하다고 판단한다. 이러한 가속으로, 1 초에, 0.0005 마일이 주행된다. 이러한 거리에서, 본래 경로는 차량이 4.9 mph로 주행할 것이고, 이러한 속도를 1-초 시간 스텝에서 목표 속도로 이용한다. 유사하게, 제2의 1초 간격에서, 차량은 또 다른 0.0017 마일을 횡단하고, 총 거리는 0.0022 마일이다. 본래 경로에서, 이 시간에 차량은 9.8 mph로 주행할 것이고, 이는 2-초 시간 스텝에서 목표 속도로 이용된다. 이러한 방식으로, 경로는 점진적으로 예측 모델에 의해 최선으로 결정되는 차량 실제 가속으로 결정되는 속도- 시간 프로파일로서 다시 계산된다.
또한 예측 처리기는 특정 위치에서 학습된 운전자에 대한 일반적인 운전 패턴 또는 특정 선행 운전 패턴에 기초하여 GPS-기반 예측 시스템을 활용하여 운전자가 브레이크를 이용할 위치를 예측한다. 운전자가 제동할 위치를 예측함으로써, 제어 처리기는 가속을 위하여 에너지 저장 요소에서 출력이 요구되기 전에 제동이 예측될 때에는 연료 소비 엔진으로부터 에너지 저장 요소를 충전하지 않을 수 있다 . GPS는 이력적으로 제동이 발생된 특정 장소들을 학습하거나 및/또는 맵 정보로부터 제동이 발생될 위치를 예측할 수 있다 (예를들면 정지신호, 교차지점, 신호등, 급경사 하향 도로, 기타 등). 이러한 정보는 특정 차량, 또는 군중-제공 다수의 차량으로부터 학습되고 차량 출력 흐름 제어기로 다운로드된다. 제동 거동 학습외에도, 제어 시스템은 기타 위치-기반 운전자-특정 거동을 학습하고 활용할 수 있다. 하나의 예시로는 고속도로 진입 램프에서의 운전자의 가속이다. 이러한 정보는 해당 위치에서 운전자에 의해 구동되는 차량에 의해 요구되는 예측된 동력 정확도를 개선시키기 위하여 사용될 수 있다.
가속 성능 개선, 예를들면, 최대화 외에도, 제어 시스템은 운전자 경험의 획일성 (uniformity)을 최적화시킨다. 예를들면, 운전자는 유사한 운전 상황에서 가속 페달을 밟을 때 매번 유사한 방식으로 운전되는 차량을 선호한다 . 이력 데이터 또는 일조의 고정 제한조건들을 이용하여, 제어 시스템은 예측 가능한 견인력을 차량에 전달할 때 전체 가용 동력을 전달하지 않을 수 있다.
일부 경우들에서, 제어 시스템은 플라이휠이 고갈되어 상당한 운전자 상실감에 이를 수 있는 길고 상당한 요구량이 예상될 때 플라이휠 (또는 기타 에너지 저장 장치)로부터 전달 동력을 감소시키거나 제한할 수 있다. 예를들면, 플라이휠만이 예를들면 언덕 도로 절반에 대하여 요구되는 출력을 운전자에게 제공할 수 있는 충분한 에너지를 가지는 긴 언덕 도로에서, 제어 시스템은 플라이휠로부터 전달 동력을 일부, 예를들면, 전체 출력 요구량의 절반으로 제한하여 언덕 도로 전반에 걸쳐 전달 동력이 유지되도록 한다. 따라서, 운전자는 언덕 도로 중간에서 갑작스로운 서행 경험을 하지 않는다.
일부 실시태양들의 목표는 (요구 출력이 상대적으로 소형 엔진만에 의해 전달될 수 있는 출력을 초과하는 것으로 예측되는 거리인) 언덕 도로에서 일정한 에너지 저장 장치 출력에 있다. 다른 실시태양에서, 특히 제어 처리기의 목표는 일정한 차량 속도를 유지하는 것이고 - 나머지 에너지 저장 장치 출력 및 엔진 출력으로 전체 언덕 도로에 대하여 유지될 수 있는 속도로 서행할 때까지 먼저 과잉 운동에너지, 및 엔진 출력만을 사용 (에너지 저장 장치 입력은 없고, 에너지 저장 장치 에너지를 보존)하는 것이다. 일부 실시태양들은 가장 가능성이 높은 최저 속도를 전달하여, 운전자가 경험하는 비효용성을 줄인다.
본원에 기재된 실시태양들은 고도 DoH 하이브리드에 대한 차량 출력 흐름 제어 시스템에 관한 것이고, 가속을 위한 적합한 동력 가용성을 보장하면서 일부 변수 (예를들면 연료 경제)를 최적화한다. 일부 실시태양들에서 차량 출력 흐름 제어 시스템은 적합한 출력 및 예측가능한 응답의 조합을 제공한다. 차량 출력 흐름 제어 시스템은 엔진 및 에너지 저장 장치 및/또는 엔진 작동 지점에서 출력 흐름을 제어한다. 하이브리드 차량은 다양한 타입 (직렬형, 병렬형, 기타 등), 및/또는 저장 타입 (플라이휠, 울트라캐퍼시터, 배터리, 기타 등)으로 구성된다. 차량 제어는 상기된 바와 같이 다양한 타입의 정보, 예를들면, 예측된, 감지, 학습된, 실험, 군중-제공에 기초한다.
다양한 타입의 예측 제어 알고리즘이 적용되어 출력 흐름 및/또는 작동 지점을 제어한다. 예시적 출력 흐름 제어 시스템에서, 예측 제어 알고리즘은 다목표 최적화 프레임워크에서 나머지 경로의 동력 트레인 및 예측 동력 프로파일 모델을 포함하여 구성요소들 간의 출력 흐름을 위한 제어 입력을 유도한다. 이러한 최적화는 성능 및 효율 간의 균형을 이루어야 할 것이다. 경로의 동력 프로파일에 따라, 제어기는 단기 성능 (예를들면 전방 언덕에서의 가속화) 및 장기 성능 (예를들면 전체 경로에 걸친 적당한 속도 유지) 간 균형을 이루어야 한다. 또한 고려되는 예측 구간 (horizon)은 전체 나머지 경로로부터 다음 수 마일, 또는 에너지 저장 용량 및 고갈 비율에 따라 더욱 짧은 거리로 가변된다. 이러한 제어 전략의 일부 실시예는 모델-예측 제어 또는 이동 구간 제어 (receding-horizon control). 일부 실시태양들은 주행 경로 및 저장된 경로 이력 (교통 및 날씨가 감안된 시간에 의한 가능한 변수화) 비교 알고리즘을 포함하여 장래 출력 요구량을 추정하고 이러한 추정치에 대한 제어 입력을 최적화한다. 현존 교통 패턴에 기초한 모든 도로의 확률적 추정치 또한 사전-계산되어 제어기에 의해 사용될 수 있다.
일부 구현예들은 플라이휠이 고갈되어 상당한 운전자 상실감에 이를 수 있는 길고 상당한 요구량이 예상될 때 플라이휠 (또는 기타 에너지 저장 장치)로부터 전달 동력을 감소시키거나 제한할 수 있다. 일부 구성들은 특정 위치에서 학습된 운전자에 대한 일반적인 운전 패턴 또는 특정 선행 운전 패턴에 기초하여 GPS-기반 예측 시스템을 활용한다. 실시예로서, GPS-기반 예측 제어 시스템은 특정 위치에서 학습된 운전자의 특정 선행 운전 패턴을 이용하여 운전자가 브레이크를 이용할 장소를 예측한다. 다른 실시예에서, GPS-기반 예측 제어 시스템은, 예컨대 고속도로 램프에서 높은 출력 요구량을 예상하고, 엔진 및 에너지 저장 장치 및/또는 동력 회생 시스템으로부터 에너지 저장 장치, 예를들면, 배터리, 캐퍼시터, 또는 플라이휠로의 출력 흐름을 제어하여, 요구될 때 충분한 충전을 제공한다.

Claims (19)

  1. 하이브리드 차량에 있어서:
    하이브리드 차량 구동 동력을 공급하도록 구성된 연료 소비 엔진;
    상기 하이브리드 차량 내에 배치된 에너지 저장 장치로서, 상기 하이브리드 차량 구동 동력을 공급하도록 구성된, 상기 에너지 저장 장치;
    상기 하이브리드 차량의 운전 이력을 사용하여, 가능성이 있는 가속수요를 예측하고, 가속수요에 기초하여 계산되고 필요로 하는 에너지와 하이브리드 차량 운전 중 변경 조건들에 기초하여 하이브리드 차량 구동을 위한 출력 요구량(power demand)을 예측하도록 구성된 예측 처리기로서, 열화 모델을 사용하여, 상기 하이브리드 차량의 연료 소비 엔진, 구동 트레인, 차륜, 및/또는 충전 시스템 중 하나 이상의 하이브리드 차량 구성요소들의 열화(degradation)를 예측하고; 및 상기 하나 이상의 하이브리드 차량 구성요소들의 조건에서의 감지된 변경에 기초하여 상기 열화 모델을 수정하도록 구성되는, 상기 예측 처리기;
    상기 하이브리드 차량의 움직임을 일으키도록 결합된 구동 트레인;
    제어기로서,
    상기 제어기는 상기 예측된 출력 요구량 및 상기 열화 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하이브리드 차량 구동을 위한 동력을 제공하기 위하여, 상기 엔진과 상기 구동 트레인, 상기 에너지 저장 장치와 상기 구동 트레인, 및 상기 엔진과 상기 에너지 저장 장치 중 적어도 하나 사이에서 출력 흐름을 자동으로 제어하도록 구성되며, 상기 하이브리드 차량을 구동하기 위한 상기 출력 요구량은 상기 하이브리드 차량 운전 중 하나의 시점에서 상기 엔진으로부터의 가용 최대 동력보다 큰, 상기 제어기; 및
    운전자 인터페이스를 포함하며,
    상기 운전자 인터페이스는:
    운전자가 목적지 또는 경로 정보를 입력 가능하게 하고;
    상기 목적지 또는 경로 정보에 기초하여 2 이상의 제안된 대안 경로들을 결정하고;
    상기 2 이상의 제안된 대안 경로들을 표시하고;
    상기 2 이상의 제안된 대안 경로의 비교에서 목적지 도착 시간 지연, 연료 소비 증가, 차량으로부터 배출되는 유해물 양의 증가, 및 절감되는 연료비 중 둘 이상에 대해 운전 파라미터 순위 정보를 운전자로부터 수신하고;
    상기 운전자로부터 수신된 운전 파라미터 순위 정보에 기초하여 상기 제안된 대안 경로들로부터 하나 이상의 경로들을 식별하도록 구성되고,
    상기 예측 처리기는 또한, 경로의 기울기 또는 고도를 사용하여, 가속수요를 예측하고, 상기 기울기 또는 고도를 포함하는 맵 정보에 기초하여 브레이크가 사용될 가능성이 높은 장소를 특정하고, 상기 장소를 특정한 것에 따라, 상기 에너지 저장 장치로부터의 동력이 가속에 필요로 하기 전에, 또한 상기 브레이크가 예측되어 있을 때에, 연료 소비 엔진으로부터 에너지 저장 장치를 충전하지 않는 것을 상기 브레이크가 사용될 가능성에 기초하여 선택하도록 구성되는, 하이브리드 차량.
  2. 제1항에 있어서, 상기 에너지 저장 장치는:
    플라이휠;
    배터리; 및
    캐퍼시터
    중 적어도 하나를 포함하는, 하이브리드 차량.
  3. 제1항에 있어서, 상기 변경 조건들은:
    하이브리드 차량 외부에서 감지되는 조건들;
    상기 하이브리드 차량 내부에서 감지되는 조건들;
    하나 이상의 하이브리드 차량 구성요소들에서 예측된 변경들;
    하이브리드 차량 외부의 예측된 조건들;
    운전자-특정 조건들;
    상기 에너지 저장 장치의 에너지 이용;
    연료 소비 엔진 이력 데이터에 의한 에너지 이용;
    예측된 목적지; 및
    예측된 경로;
    중 하나 이상을 포함하는, 하이브리드 차량.
  4. 제1항에 있어서, 상기 예측 처리기에 연결되는 하나 이상의 센서들을 더 포함하고, 상기 하나 이상의 센서들은 하나 이상의 변경 조건들을 감지하도록 구성되고, 상기 예측 처리기는 감지된 상기 변경 조건들 중 하나 이상 또는 복수의 변경 조건에 기초하여 상기 하이브리드 차량을 구동하기 위한 출력 요구량을 예측하도록 구성되는, 하이브리드 차량.
  5. 제1항에 있어서, 상기 운전자 인터페이스는:
    운전자가 목적지 또는 경로 정보를 입력 가능하게 하고;
    실시간 조건들에 기초하여 하나 이상의 제안된 대안 경로들을 표시하고;
    상기 하나 이상의 제안된 대안 경로들 각각과 연관된 적어도 하나의 운전 파라미터를 표시하도록 구성되는, 하이브리드 차량.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 2 이상의 제안되는 대안 경로는 제1 경로 및 제2 경로를 포함하고,
    상기 운전자 인터페이스는:
    목적지 도착 시간 지연을 일으키는 상기 제1 경로와, 상기 제1 경로와 비교하여 연료 소비 증가 및 상기 제1 경로와 비교하여 차량 배기 증가 중 적어도 하나를 일으키는 상기 제2 경로 사이에서 하나의 선택을 운전자가 입력 가능하게 하고;
    상기 예측 처리기는 상기 출력 요구량 예측에 상기 선택을 사용하도록 구성되는, 하이브리드 차량.
  7. 하이브리드 차량 제어 시스템에 있어서:
    상기 하이브리드 차량의 운전 이력을 사용하여, 가능성이 있는 가속수요를 예측하고, 상기 가속수요에 기초하여 계산되고 필요로 하는 에너지와 하이브리드 차량의 운전 중 변경 조건들에 기초하여 상기 하이브리드 차량을 구동하기 위한 출력 요구량을 예측하도록 구성된 예측 처리기로서, 상기 하이브리드 차량은 상기 하이브리드 차량의 구동 트레인과 연결되는 연료 소비 엔진 및 에너지 저장 장치를 포함하고, 상기 예측 처리기는, 열화 모델을 사용하여, 상기 하이브리드 차량의 연료 소비 엔진, 구동 트레인, 차륜, 및/또는 충전 시스템 중 하나 이상의 하이브리드 차량 구성요소들의 열화를 예측하고; 및 상기 하나 이상의 하이브리드 차량 구성요소들의 조건에서의 감지된 변경들에 기초하여 상기 열화 모델을 수정하도록 구성되는, 상기 예측 처리기;
    제어기로서,
    상기 제어기는 예측된 출력 요구량 및 상기 열화 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 하이브리드 차량 구동을 위한 동력을 제공하기 위하여, 상기 엔진과 상기 구동 트레인, 상기 에너지 저장 장치와 상기 구동 트레인, 및 상기 엔진과 상기 에너지 저장 장치 중 적어도 하나 사이에서 출력 흐름을 자동으로 제어하도록 구성되며, 상기 하이브리드 차량을 구동하기 위한 상기 출력 요구량은 하이브리드 차량 운전 중 하나의 시점에서 상기 엔진으로부터의 가용 최대 동력보다 큰, 상기 제어기; 및
    운전자 인터페이스를 포함하며,
    상기 운전자 인터페이스는:
    운전자가 목적지 또는 경로 정보를 입력 가능하게 하고;
    상기 목적지 또는 경로 정보에 기초하여 2 이상의 제안된 대안 경로들을 결정하고;
    상기 2 이상의 제안된 대안 경로들을 표시하고;
    상기 2 이상의 제안된 대안 경로의 비교에서 목적지 도착 시간 지연, 연료 소비 증가, 차량 배기 증가, 및 운전자로부터 절감되는 연료비 중 둘 이상에 대해 운전 파라미터 순위 정보를 운전자로부터 수신하고;
    상기 운전자로부터 수신된 운전 파라미터 순위 정보에 기초하여 상기 제안된 대안 경로들로부터 하나 이상의 경로들을 식별하도록 구성되고,
    상기 예측 처리기는 또한, 경로의 기울기 또는 고도를 사용하여 상기 가속수요를 예측하고, 상기 기울기 또는 고도를 포함하는 맵 정보에 기초하여 브레이크가 사용될 가능성이 높은 장소를 특정하고, 상기 장소를 특정한 것에 따라, 상기 에너지 저장 장치로부터의 동력이 가속에 필요로 하기 전에, 또한 상기 브레이크가 예측되어 있을 때에, 연료 소비 엔진으로부터 에너지 저장 장치를 충전하지 않는 것을 상기 브레이크가 사용될 가능성에 기초하여 선택하도록 구성되는, 하이브리드 차량 제어 시스템.
  8. 제7항에 있어서, 상기 제어기는 또한 상기 에너지 저장 장치에 대한 회생 출력 흐름(regenerative power flow)을 제어하도록 구성되는, 하이브리드 차량 제어 시스템.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 예측 처리기는 상기 하이브리드 차량 외부의 하나 이상의 조건들을 예측하도록 구성되고, 상기 하나 이상의 외부 조건들은 교통, 날씨, 도로 조건들, 교통 사고들을 포함하며,
    상기 제어기는 상기 하나 이상의 외부 조건들의 예측들에 기초하여 상기 엔진 및 상기 에너지 저장 장치로부터의 출력 흐름을 제어하도록 구성되는, 하이브리드 차량 제어 시스템.
  10. 제7항에 있어서, 상기 예측 처리기는:
    하이브리드 차량 특정 및 운전자 특정 이력 데이터 중 적어도 하나를 수집하고;
    상기 이력 데이터에 기초하여 경로를 예측하고;
    상기 예측된 경로에 기초하여 운전 파라미터를 결정하도록 구성되고,
    적어도 하나의 운전 파라미터는 상기 예측된 경로와 연관된 예측된 출력 요구량 및 예측된 가용 동력에 기초하여 예측되고, 상기 운전 파라미터는 상기 예측된 경로와 연관되는 목적지까지의 시간, 상기 경로에서 차량으로부터 배출되는 유해물의 양, 및 목적지까지의 연료 소비 중 적어도 하나를 포함하는, 하이브리드 차량 제어 시스템.
  11. 제7항에 있어서, 상기 예측 처리기는 다중의 잠재적 경로들 각각과 연관되는 경로 특정 하이브리드 차량 출력 요구량을 예측하도록 구성되고, 상기 경로 특정 하이브리드 차량 출력 요구량은 날씨, 구성요소 열화, 예측된 교통 조건, 차량으로부터 배출되는 유해물의 양에 관한 운전자 특정 제한조건, 운전자 특정 하이브리드 차량 거동, 목적지 도착 시간에 대한 운전자 특정 제한조건, 연료 소비에 대한 운전자 특정 제한조건 중 하나 이상에 기초하는, 하이브리드 차량 제어 시스템.
  12. 제7항에 있어서, 상기 예측 처리기는:
    모델-예측 제어 프레임워크에서의 몬테카를로(Monte Carlo) 알고리즘;
    추계 계획법(stochastic programming);
    적응 최적화 제어 알고리즘의 하나 이상의 파라미터들이 실시간 데이터에 기초하여 수정되는, 적응 최적화 제어 알고리즘; 및
    교통의 예측 및 실제 시간 진행에서의 차이를 반영하도록 구성된 자기회귀 모델(autoregressive model);
    중 하나 이상을 사용하여 상기 하이브리드 차량 출력 요구량을 예측하도록 구성되는, 하이브리드 차량 제어 시스템.
  13. 제7항에 있어서, 상기 예측 처리기에 연결되는 하나 이상의 센서들을 더 포함하고,
    상기 하나 이상의 센서들은 상기 하이브리드 차량의 내부의 조건 및 상기 하이브리드 차량 외부의 조건 중 적어도 하나를 감지하도록 구성되는, 하이브리드 차량 제어 시스템.
  14. 컴퓨터 구현 방법에 있어서:
    예측 처리기에서, 하이브리드 차량의 운전 이력을 사용하여, 가능성이 있는 가속수요를 예측하고 상기 가속수요에 기초하여 계산되고, 필요로 하는 에너지와 하이브리드 차량 운전 중 변경 조건들에 기초하여 연료 소비 엔진 및 에너지 저장 장치에 의해 하이브리드 차량을 구동하기 위한 하이브리드 차량 출력 요구량을 예측하는 단계로서, 열화 모델을 사용하여, 상기 하이브리드 차량의 상기 연료 소비 엔진, 차륜, 운동 시스템, 및/또는 충전 시스템 중 하나 이상의 하이브리드 차량 구성요소들의 열화를 예측하고, 상기 하나 이상의 하이브리드 차량 구성요소들의 조건에서의 감지된 변경들에 기초하여 상기 열화 모델을 수정하는 것을 포함하는, 상기 하이브리드 차량 출력 요구량을 예측하는 단계;
    제어 처리기에서, 상기 예측된 하이브리드 차량 출력 요구량 및 상기 열화 모델의 출력에 기초하여 상기 하이브리드 차량 구동을 위한 동력을 제공하기 위하여 출력 흐름을 제어하는 단계로서, 상기 예측된 하이브리드 차량 출력 요구량은 하이브리드 차량 운전 중 하나의 시점에서 상기 엔진으로부터의 가용 최대 동력보다 큰, 상기 출력 흐름을 제어하는 단계;
    운전자가 운전자 인터페이스에서 목적지 또는 경로 정보를 입력 가능하게 하는 단계;
    상기 목적지 또는 경로 정보에 기초하여 2 이상의 제안된 대안 경로들을 결정하는 단계;
    상기 2 이상의 제안된 대안 경로들을 상기 운전자 인터페이스에 표시하는 단계;
    상기 2 이상의 제안된 대안 경로들의 비교에서 목적지 도착 시간 지연, 연료 소비 증가, 차량으로부터 배출되는 유해물의 양의 증가, 및 운전자로부터 절감되는 연료비 중 둘 이상에 대해 운전자로부터 운전 파라미터 순위 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 운전자로부터 수신된 운전 파라미터 순위 정보에 기초하여 상기 제안된 대안 경로들로부터 하나 이상의 경로들을 식별하는 단계를 포함하고,
    상기 가속수요는 경로의 기울기 또는 고도를 사용하여, 상기 예측 처리기에 의해 예측되고, 상기 기울기 또는 고도를 포함하는 맵 정보에 기초하여 브레이크가 사용될 가능성이 높은 장소를 특정하고, 상기 장소를 특정한 것에 따라, 상기 에너지 저장 장치로부터의 동력이 가속에 필요로 하기 전에, 또한 상기 브레이크가 예측되어 있을 때에, 연료 소비 엔진으로부터 에너지 저장 장치를 충전하지 않는 것을 상기 브레이크가 사용될 가능성에 기초하여 선택하도록 구성되는, 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 변경 조건들에 기초하여 하이브리드 차량 출력 요구량을 예측하는 단계는:
    하이브리드 차량의 내부에서 감지된 조건들;
    하이브리드 차량의 외부에서 감지된 조건들;
    하이브리드 차량 조건들에 대한 열화 모델;
    운전자 특정 조건들; 및
    이력 데이터베이스에 저장된 정보;
    중 하나 이상에 기초하여 예측하는 단계를 포함하는, 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    목적지에 대한 하나 이상의 대안 경로들을 식별하는 단계;
    상기 하나 이상의 대안 경로들 각각과 연관되는 경로 특정 하이브리드 차량 출력 요구량을 예측하는 단계;
    상기 대안 경로들 각각과 연관되는 적어도 하나의 운전 파라미터를 결정하는 단계로서, 상기 적어도 하나의 운전 파라미터는 목적지까지의 시간, 목적지까지 차량으로부터 배출되는 유해물의 양, 및 목적지까지의 연료 소비 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
  17. 제14항에 있어서, 상기 하이브리드 차량 출력 요구량을 예측하는 단계는 상기 하이브리드 차량의 하나 이상의 감지된 내부의 조건들 및 상기 하이브리드 차량 외부의 하나 이상의 감지된 조건들에 기초하여 예측하는 것을 포함하는, 방법.
  18. 제14항에 있어서, 상기 하이브리드 차량 출력 요구량을 예측하는 단계는 상기 하이브리드 차량으로부터 물리적으로 분리되고 떨어져 있는 위치로부터 전송된 하나 이상의 외부 조건들에 기초하여 예측하는 것을 포함하는, 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 하나 이상의 외부 조건들은 적어도 하나의 군중-제공(crowd-sourced) 외부 조건을 포함하는, 방법.
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