TWI783086B - 用於管理車輛中之動力傳動系統之方法 - Google Patents

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Abstract

本文揭示用於一車輛中之一動力傳動系統之管理之方法。該等方法接收來自與該車輛相關聯之多個感測器之資料或信號。用於感測器資料之分類的最佳臨限可基於注入信號至該動力傳動系統中且接收回應信號而變化。可基於該等信號之屬性且確認該等信號之實際優先順序來改變該等感測器信號之預期優先順序。可基於注入信號至該動力傳動系統且測量該等回應信號之一效用來改變用於引擎管理的查找表。因此，該等方法可在廣泛狀況下在車輛操作期間動態地改變且修改用於動力傳動管理的資料，諸如查找表。

Description

用於管理車輛中之動力傳動系統之方法
透過感測關鍵參數且使用這些結果來管理機動車輛之動力傳動的操作及維護，例如藉由實現主動導引(諸如可變閥動定時及可變長度進氣歧管)以最佳化跨引擎轉速之範圍的動力及扭矩並同時提供改善之燃料效率，機動車輛之效能(機動車輛之可靠性、安全性、效率、動力及扭矩)可因而獲得顯著改善。此處的動力傳動係用來描述產生動力且將動力遞送至路面(在機動車輛的情況中)、軌道、水或空氣的主要組件。例如，在汽車中，動力傳動包括內燃引擎、變速器、驅動軸、差速器、以及最終減速器(final drive)。在電池電動動力傳動及混合系統中，動力傳動亦包括電池及電動馬達。
越來越多數量及類型的感測器被用於監控動力傳動效能。此等感測器可包括氣流及溫度計、空氣燃料比率計、氣壓式感測器、電池電量及溫度計、底盤位準(chassis level)感測器、曲軸位置感測器、差速器非接觸式角度感測器、引擎冷卻液液位及溫度感測器、排氣及溫度感測器、燃料位準(fuel level)感測器、HVAC感測器、氣缸內壓力感測器、爆震感測器、油位及溫度感測器、氧氣感測器、速 度感測器、節流閥位置感測器、輪胎壓力監測感測器、扭矩感測器、傳動流體及溫度感測器、振動感測器、輪速感測器等。此等感測器為換能器(transducer)，通常輸出代表測得之性質之類比信號。此等輸出必須經特徵化以映射至彼等性質之具體值、及/或經分類使得其等可表示世界的特定狀態，諸如過熱、潤滑不當、起爆(稱為點火爆震)、或漏洩引起之壓縮損耗。感測器資料之特徵化及解譯係由電子控制單元(ECU)來實現，且在當今豪華車及混合車中，電子控制單元的數量大於100。驅動此大數量的是由於現代車輛之特徵及複雜性不斷增加，且由於事實上ECU可藉由去除運載各個別信號所需的跨汽車長線來降低整體成本及重量。這些感測器系統(實體感測器+ECU)的校準通常透過廣泛的工作台測試而進行，同時該等感測器一經部署即可能在其周圍環境中具有各種干擾。較佳的可係感測器的原位校準，以改善準確性且節省開發時間及成本，但由於整個動力傳動及環境條件中存在很大變異而難以實現。在一些情況中，控制環路可用作回饋機制，以持續校正介於表示程序變數之狀態的所測量信號與所欲設定點之間的差異，例如以補償由於感測器老化所致的準確性損失，但是此類策略僅能用於感測器系統直接映射至單一控制項且因此限於單一功能時。
用於機動車輛的電子/電氣系統架構的趨勢係捨棄使用大量分散式功能特定之感測器系統且轉而使用少量區域集中式系統(domain-centralized system)且最終轉而使用單一車輛集中式系統，該車輛集中式系統從多個感測器攝取資料以推斷更高層級功能，諸如總 體效能或安全。結果將使較少ECU須攝取且解譯潛在不確定性及/或矛盾的大量資料。分析此類感測器資料的趨勢係「巨量資料(big data)」，其使用大量動力傳動感測器歷史資料來建置模型，該等模型用於迴歸及分類且後續用於基於預期效用而導引回應。然而，這些巨量資料模型在很大程度上受限於相關性，只因這些模型採擷的歷史資料以建構模型而言常常充斥偏見及混淆效果，從而限制這些模型針對主動地導引程序控制項的習用有效性。此外，這些巨量資料模型一般需要大量資料，此等大量資料阻礙高度精細地理解動力傳動跨空間及時間的效能及健全狀況，例如在特定負載及條件下。最後，這些機器學習技術及改善的控制模型假設基礎系統隨時間經過係足夠穩定而足以使歷史資料準確地表示世界的目前狀態，但往往遭逢災難性失敗只因基礎系統實際上係動態的。
呈實驗設計(DOE)形式的信號注入亦常用於ECU校準，諸如在引擎控制單元的情況中，將容積效率測繪為依據進氣歧管壓力、節流閥位置及引擎轉速而變動。這些信號注入已係大型且係人為介入的，且用於產生在廣泛條件下穩健的查找表，而不是針對任何特定條件而最佳化。動力傳動管理將從對感測器回應之即時因果關係理解中大幅受益，以資料驅動之診斷及習用做法改正問題，且允許即時、精細且微調之動力傳動監測及管理。
一種用於自動產生且應用因果知識至一車輛中之一動力傳動系統之管理之第一方法包括：在動力傳動控制決策中注入隨機化 控制信號，且確保該等信號注入發生在正常操作範圍及限制內。該方法亦包括：回應於該等信號注入而接收來自與該車輛相關聯之複數個感測器之資料，且將該等資料剖析為與該等所注入信號相關聯的系統回應；運算介於動力傳動信號與自該等所接收資料導出的一效用函數之間的因果關係之信賴區間；且基於關於預期效用的該所運算因果知識及不確定性來選擇用於該等動力傳動控制決策的最佳信號。
一種用於一車輛中之一動力傳動系統之管理之第二方法包括：接收來自與該車輛相關聯之複數個感測器之資料且注入信號至電子控制單元，該電子控制單元用於例如藉由擾動在信號偵測理論中用於分類的準則β之值來分類及/或解譯這些資料。該方法亦包括：回應於該等信號注入而接收來自與該車輛相關聯之複數個感測器之資料，且將該等資料剖析為與該等所注入信號相關聯的系統回應；運算介於感測器及ECU信號與自該等回應資料導出的一效用函數之間的因果關係之信賴區間；且基於關於其預期效用的該所運算因果知識及不確定性來選擇最佳分類準則。
一種用於一車輛中之一動力傳動系統之管理之第三方法包括：接收來自與該車輛相關聯之複數個感測器及/或電子控制單元之信號；指派預期優先順序給該等信號以供用於控制該動力傳動系統；運算關於介於信號屬性與反映最佳化該信號之機會成本之一效用函數之間的因果關係之信賴區間；且基於該等所接收信號之屬性及最佳化該等所接收信號之該預期機會成本來隨時間推移而最佳化該等所接收信號的該等優先順序。
一種用於一車輛中之一動力傳動系統之管理之第四方法包括：注入信號至該動力傳動系統且接收回應信號；測量該等回應信號之一效用；存取關於該動力傳動系統內之引擎管理的所儲存資料；且基於該等回應信號之該效用來更新此類資料。
10:車輛
12:感測器
14:感測器
16:感測器
18:機載資料
20:處理器
22:動力傳動管理模組
24:查找表
26:資料儲存
28:資料傳輸
30:外部資料
32:其他車輛
34:外部位置
40:客觀目標(最佳化知識及目標)模組
42:控制系統硬性限制模組
44:規範性操作資料模組
46:最小/最大時間範圍資料模組
48:最小/最大空間範圍資料模組
50:深層因果學習(DCL)演算程序模組
52:操作協定模組
54:操作/感測器資料模組
56:因果知識模組
58:持續最佳化模組
60:DCL核心程序
62:產生實驗單位程序
64:處理指派程序
66:探索/採集管理程序
68:基線監測程序
70:資料納入窗管理程序
72:實驗單位叢集程序
74:區段
76:區段
78:區段
80:區段
82:區段
84:區段
90:步驟
92:步驟
94:步驟
96:步驟
98:步驟
100:步驟
102:步驟
104:步驟
106:步驟
108:步驟
110:步驟
112:步驟
114:步驟
116:步驟
118:步驟
120:步驟
122:步驟
124:步驟
126:步驟
128:步驟
130:步驟
132:步驟
134:步驟
136:步驟
138:步驟
140:步驟
142:步驟
144:步驟
隨附圖式併入並構成本說明書之一部分，且與詳細說明一起釋明本發明之優勢與理論。在圖式中：圖1係繪示用於車輛中之動力傳動管理之因果分析系統的圖；圖2係用於因果分析系統之軟體模組及核心程序的方塊圖；圖3係用於系統之搜尋空間方法的流程圖；圖4係用於系統之信號注入方法的流程圖；圖5係用於系統之持續學習方法的流程圖；及圖6係用於系統之記憶體管理方法的流程圖。
本發明之實施例包括用於在機動車輛或其他運輸車輛中實施對動力傳動之實驗試驗的方法及系統。控制參數之變化經選擇以引入至動力傳動中，以改善來自各實驗試驗的學習值，且藉由運算針對學習及效能兩者的預期值來促進改善之動力傳動效能。這些試驗用於管理機會成本及限制，該等機會成本及限制影響在動力傳動控制參數中引入的變化及可歸因於該等參數中之特定變化的有效資料之產生。
該等方法可實現即時微調動力傳動查找表，該等動力傳動查找表最初經校準以用於範圍廣泛的使用狀況。大多數汽車在絕大多數時間係在與各種獨特特性相關聯的非常特定之地理位置中使用，該等特性包括燃料組成物、天氣、海拔/空氣密度、道路類型及狀況、擁塞程度、以及在一天中相當可預測的時間。實驗信號注入允許車輛控制單元基於本地狀況及即時狀況來持續學習最佳設定，導致遍及基線查找表之效能改善。該做法亦可用於使初始車輛校準之自動化超出目前所進行的範圍，在區域/功能群組層級上(例如，動力傳動、車體控制、安全)而非在個別功能層級上(例如，主動燃料注入、防鎖死煞車系統)進行，導致顯著成本節省及較短的開發時間。因果知識係高度可轉移類型之學習，車輛之間的協作學習可進一步用於減少推出新型號之前的開發時間及要求，且消除本地最佳化與全球最佳化之間的權衡取捨，例如藉由允許車輛共享關於在特定負載或在特定區域或地理區域中的最佳動力傳動管理的知識。與其他「巨量資料」方法不同，這些方法依賴於與車輛動力傳動系統中的現有資料表相稱、相對較小的資料大小，且因此需要相對低的運算能力及功能，這是現代車輛中重要的動力消耗源。
圖1係繪示在一車輛10中用於動力傳動管理之因果分析系統的圖。該系統包括一處理器20，該處理器接收來自在車輛10內或與該車輛相關聯的多個感測器(諸如感測器12、14及16)的輸入。處理器20亦可接收或存取儲存在車輛10內的機載資料18及從車輛10外部之來源接收到的外部資料30。在軟體或韌體控制下，處理 器20將輸出資料提供給一動力傳動管理模組22，該動力傳動管理模組可包括用於動力傳動管理及控制的查找表24，該處理器並可提供給資料儲存26以用於儲存關於動力傳動管理的歷史資料。處理器20亦可提供給資料傳輸28，包括將動力傳動管理或其他資料無線傳輸至其他車輛32及外部位置34。
圖2係用於因果分析系統且由處理器20執行之軟體模組及核心程序的方塊圖。
該系統包括以下模組：一客觀目標(最佳化知識及目標)模組40；一控制系統硬性限制模組42；一規範性操作資料模組44；一最小/最大時間範圍資料模組46；一最小/最大空間範圍資料模組48；一深層因果學習(DCL)演算程序模組50；一操作協定模組52；一操作/感測器資料模組54；一因果知識模組56；及一持續最佳化模組58。
DCL核心程序60包括以下：一產生實驗單位程序62；一處理指派程序64；一探索/採集管理程序66；一基線監測程序68；一資料納入窗管理程序70；及一實驗單位叢集程序72。
圖3係用於系統之區段74及76中之模組及程序的搜尋空間方法的流程圖。搜尋空間方法包括以下步驟：接收控制項資訊(包括成本)90；建構所有可能控制項狀態之多維度空間92；限制潛在控制項空間之空間94；判定正常/基線取樣分佈96；判定最高效用取樣分佈98；且在經限制空間內的自動化控制項選擇100。
圖4係用於系統之區段78及80中之模組及程序的信號注入方法的流程圖。信號注入方法包括以下步驟：接收潛在信號注入之組102；運算信號注入之空間及時間範圍104；於空間及時間中協調信號注入106；實施信號注入108；收集回應/感測器資料110；且使回應資料與信號注入相關聯112。
圖5係用於系統之區段80及82中之模組及程序的持續學習方法的流程圖。持續學習方法包括以下步驟：接收潛在信號注入之組114；接收目前信念狀態116；運算針對信號注入的學習值118；接收針對信號注入之成本120；選擇且協調信號注入122；實施信號注入124；收集回應/感測器資料126；且更新信念狀態128。
圖6係用於系統之區段84中之模組及程序的記憶體管理方法的流程圖。記憶體管理方法包括以下步驟：接收歷史叢集之組130；接收歷史信號注入之組132；且運算目前叢集的信號注入之時間穩定性134。若來自步驟134之信號注入係穩定136，則記憶體管理方法執行以下步驟：接收歷史外部因素狀態之組138；運算信號注入之穩定性對外部因素狀態140；選擇兩個狀態以使叢集分裂142；且更新歷史叢集之組144。
表1提供用於系統之關鍵程序的說明。表2至表5提供應用因果分析系統之方法的例示性使用案例。
信號注入係動力傳動控制項的變化，諸如關於動力傳動管理及控制的變數及參數。表2至表5提供可用於信號注入之變數、可被監測以測量效用的感測器、可用於驅動控制決策之最佳化的效用 函數、以及可影響這些決策之最佳性之外部因素的實例。對信號注入的回應一般係動力傳動安全及效能測量，其導致或相關於來自信號注入的動力傳動控制項的變化。例如，一特定值可作為至引擎控制單元中之信號注入而被插入至動力傳動之子組件，且可在正常或一般範圍內追蹤該被插入的值。亦在此實例中，可基於對信號之先前值的回應而以反覆方式持續變化且重新插入該值以作為信號注入，以找到特定狀況下的最佳值。信號注入一般發生在車輛處於操作中時，但亦可在其他時間在車輛內發生。信號注入的時間範圍及空間範圍分別係關於何時及何處測量針對用於運算因果關係之該等信號注入的回應信號。信號注入之成本一般係關於信號注入如何影響車輛效能，例如，信號注入可導致較低的車輛效能，且受控於指定實驗範圍。信號注入之佇列涉及信號注入之順序及優先順序，且依賴於阻斷及隨機化以保證隨時的高內部有效性，即使當最佳化效用時。對信號注入的回應之效用涉及信號注入之有效性或其他效用測量。
Figure 107142933-A0305-02-0012-1
Figure 107142933-A0305-02-0013-2
Figure 107142933-A0305-02-0013-3
Figure 107142933-A0305-02-0013-4
Figure 107142933-A0305-02-0014-5
Figure 107142933-A0305-02-0014-6
表6提供一種用於自動產生且應用因果知識至一車輛中之一動力傳動系統之管理之一實施例的演算法。該演算法可實施在軟體或韌體中以供處理器20執行。
Figure 107142933-A0305-02-0014-7
Figure 107142933-A0305-02-0015-9
協作學習可藉由允許跨車輛進行隨機等效試驗而增加統計檢定力，大幅改善因果知識的細微度及準確性。然後，變異分析(ANOVA)被用於識別其中因果知識隨車輛而異的維度以及跨該等維度的叢集實驗單位。
實例 實例1-自動化組件校準
動力傳動中的數個組件(例如，感測器、電子控制單元)經校準使得與該等組件相關聯的所測量類比信號被正確解譯，以精確地表示彼等之目前操作狀態。此類校準一般包括將感測器讀數之組合分類成指示特定狀態或目標的不同類別，例如，良好/尚可/不良(Good/Fair/Bad)或高效能/舒適/省電(Sport/Comfort/Eco)。老化、車輛間之變化、及環境因素皆促成降低在給定時間對於給定車輛的分類準確性。準確性一般被評估且報導為量化類型I及類型II錯誤率(即，錯誤肯定及錯誤否定)的一混淆矩陣。組件校準之結果係判定一最佳參數(在信號偵測理論中名為分類準則(β))，其可視為基於所接收信號值來定界兩個相異類別且最小化誤分類率及/或誤分類成本的最佳臨限值。
在當今分散式電子/電氣(E/E)架構中，盡可能使用回饋環路控制系統，以持續保持個別組件之高分類準確性。當準確性本身係直接可知的(即，介於組件之所欲狀態與實際狀態之間的差量係可測量的)且在控制項(例如增益)與準確性之間存在直接一對一因果關係時，此類策略運作良好。隨著E/E架構移向更集中式做法，由於系統複雜性及互連性(interconnectivity)增加，來自多模態感測器資料的分類準確性之特徵化及最佳化將變得較模糊。假設可透過安全、效能、或其他效用度量指標來測量效用之準確性對不準確性分類，本方法持續擾動操作上可接受範圍內的β之值(beta +/- dbeta,dbeta<<beta)且測量其隨時間推移對效用的影響。基於此學習，持續重新校準β之最佳值，以當分類準確性可已知時最大化分類準確性，或當準確性本身不是可直接測量且必須推斷時最大化效用。甚至在非平穩性狀況中(例如，感測器老化、變化的大氣條件、或具有不同錯誤肯定成本及錯誤否定成本的變化目標)，仍可進行此類最佳化。因此，雖然車輛可始於預程式化規則及模型以解譯各種感測器輸入，本做法藉由跨世界之更精細狀態微調所有分類準則，在車輛壽命期間且在跨車輛協作上持續改善這些規則及模型。
實例：對應於「信號不存在」(或狀態#1)的所測量信號及對應於「信號存在」(或狀態#2)的所測量信號可由於信號中之雜訊而重疊。雜訊分佈、所測量信號之中心值、以及與「未命中」及「假警報」相關聯的成本可能隨著時間推移而變化，從而導致分類準 則β的不同最佳值。藉由透過小擾動(即，信號注入)持續改變β及測量效用，可持續地重新最佳化準則值。
實例2-自動化佇列優先順序
在操作中，現代車輛ECU(引擎/電子控制單元)接收來自動力傳動中之多個組件及感測器的許多信號。有時候，當這些信號攜帶指示衝突目標或超過可用資源之累積目標的資訊時，這些信號可係不確定的或矛盾的。在這些情況中，在進行駕駛決策時，ECU需要基於信號之屬性及其他外部因素來判定哪些信號的優先順序高於其他者。預定義的一般規則可用於將某些輸入信號的優先順序定為高於其他者，例如與安全性相關之信號的優先順序高於與效能相關之信號。在這些一般規則之下，輸入信號之廣大子集仍可被視為具有相等優先順序，此係因為進一步優先順序取決於在特定時刻世界之特定狀態。在具有不同屬性且解決不同目標的似乎相等優先順序信號的這些集區之各者內，本方法將不同優先順序層級隨機指派給不同信號。隨時間推移，逐漸形成關於介於信號屬性與在各種情況中排定此類信號之優先順序的效用之間的因果關係的知識，因此實現依據輸入信號之屬性及其他外部因素(例如，操作目標、負載、天氣及其他因素)來改善輸入信號之優先順序。在此情況中，最大化效用通常可被定義為使機會成本最小化，即，考量到可用資源，最大化與優先化某些信號之優先順序相關聯的效益(包括降低風險)。此種問題的一個常見實例係預測性維護：太早進行維護會估用部署在其他處會更佳的資源 (人力、財務、物質)，太晚進行維護時則會非常耗費資源且成本高(生產力損失)。
實例：ECU接收來自8個感測器的數個輸入信號。使用預定準則以將這些信號彙集成「最高優先順序」、「中等優先順序」、及「最低優先順序」。在每個集區內，似乎相等優先順序之多個信號會競爭注意力及資源。藉由根據信號之屬性/特性來持續改變其優先順序(即，信號在經排程佇列中的順序)，系統學習到，考量到目前資源程度、外部狀況及可能的其他因素，該等屬性及特性中之那些者最指示優先順序。雖然用以定義該三個優先順序集區的初始準則可能太過一般而可適用在所有駕駛狀況下(例如，安全對效能)，但是在各集區內使用的準則很可能取決於數個動態因素。
實例3-自動化系統最佳化
現今，透過在各式各樣狀況中進行廣泛測試，以嘗試並開發涵蓋駕駛者會遇到的任何及所有駕駛狀況的詳盡查找表，而實現最佳動力傳動管理。實務中，大多數車輛僅會遇到該等駕駛狀況之非常小的子集，且在實際取樣的該等狀況範圍內，預定義之查找表可能會缺乏針對效能、可靠性、舒適性、及安全進一步最佳化操作所需的細微度(跨現有維度)或維度(跨額外因素)。此外，用於引擎管理的最佳查找表可能會由於組件老化而從車輛壽命開始演變至結束。本方法持續對系統控制項的組合及定時進行實驗以學習其對效用的效應，且實際上持續地重新估計與預先校準之查找表相關聯的回應表面 (response surface)之局部梯度。此知識繼而可用於即時無縫地最佳化動力傳動操作，即使當其經受任務及環境兩者之重大變化時。
可用多種方式達成具體實施方案。最不具破壞性且最不複雜的做法包括不變更查找表(查找表一般儲存在ECU之韌體上)，而是實驗在現有查找表內選擇哪個設定(例如，挑選最接近所推薦設定的相鄰者)。接下來的做法包括在韌體中儲存查找表之多個變化且實驗哪個表最佳用於進行駕駛決策。隨著RAM記憶體及空中編程(over-the-air programming)變得愈來愈成為主流且實現即時調諧ECU的查找表，現在實驗個別查找表值且持續更新整個表係可行的。最後，最具破壞性且最複雜的實施方案係隨著因果知識積累及形成新的決策基礎而自行產生查找表。
實例：一車輛具有用於引擎管理之一預定義查找表，該預定義查找表係由製造商經過多年測試而開發的。該表代表考量到駕駛者在車輛壽命期間會遇到的所有可能駕駛狀況的平均最佳設定。然而在任何特定瞬間，考量到可用操作範圍，此類設定可係次佳的。藉由透過小擾動(即，信號注入)持續改變所建議之設定及測量效用，可持續更新該查找表。此外，可透過對應於車輛之不同駕駛條件或狀態的叢集來開發不同查找表。
10:車輛
12:感測器
14:感測器
16:感測器
18:機載資料
20:處理器
22:動力傳動管理模組
24:查找表
26:資料儲存
28:資料傳輸
30:外部資料
32:其他車輛
34:外部位置

Claims (9)

  1. 一種用於管理一車輛中之一動力傳動(powertrain)系統之方法，其包含下列步驟：在一動力傳動控制系統之動力傳動控制決策中注入(injecting)隨機化控制信號；確保所注入之該等隨機化控制信號發生在該動力傳動控制系統之硬性限制(hard constraints)內；回應於所注入之該等隨機化控制信號而接收來自與該車輛相關聯之複數個感測器之感測器資料；回應於所注入之該等隨機化控制信號而接收來自與該動力傳動控制系統相關聯之複數個電子控制單元之電子控制單元資料，且將該感測器資料及該電子控制單元資料剖析(parsing)為與所注入之該等隨機化控制信號相關聯的該動力傳動控制系統之回應；基於所注入之該等隨機化控制信號、該感測器資料及該電子控制單元資料，運算關於動力傳動信號與一所測量效用之間的一因果關係(causal relationship)之信賴區間；及基於所運算之該等信賴區間，選擇用於該動力傳動控制系統之該等動力傳動控制決策的操作信號。
  2. 如請求項1之方法，其中所選擇之該等操作信號包含動作、佇列順序、感測器校準、或彼等之任何組合。
  3. 如請求項1之方法，其中該等硬性限制包含基於控制項資訊及操作限制所產生的可能控制項狀態之一多維度空間。
  4. 如請求項1之方法，其中對該感測器資料之該剖析經持續於空間及時間中調整以最大化跨該等隨機化控制信號之信號注入的變異。
  5. 如請求項1之方法，其中在該車輛的一壽命期間持續重複該方法，以考量諸如老化、組件更換、或改變環境的動態效應。
  6. 如請求項1之方法，其中注入隨機化控制信號之步驟進一步包含在該動力傳動控制決策中注入至少一安慰劑(placebo)信號。
  7. 如請求項5之方法，其中所選擇之該等操作信號取決於一駕駛者之偏好、道路狀況、大氣狀況、交通狀況、車輛狀況、或彼等之任何組合而隨時間變化。
  8. 如請求項1之方法，其中所選擇之該等操作信號依賴於一引擎控制單元中的一查找表。
  9. 一種用於管理複數個車輛中之複數個動力傳動系統之方法，該複數個車輛相互通信，該方法包含下列步驟：在對應於該複數個車輛之各者的複數個動力傳動控制系統之動力傳動控制決策中注入隨機化控制信號；確保所注入之該等隨機化控制信號發生在各車輛之該等動力傳動控制系統之各者之硬性限制內；回應於各車輛之所注入之各自該等隨機化控制信號而接收來自與該等車輛之各者相關聯之複數個感測器之感測器資料；回應於所注入之各自該等隨機化控制信號而接收來自與該等動力傳動控制系統之各者相關聯之複數個電子控制單元之電子控制單元資料，且將該各自感測器資料及該各自電子控制單元資料剖析為與所注入之各自該等隨機化控制信號相關聯的該等動力傳動控制系統之各者之回應；基於各車輛之所注入之各自該等隨機化控制信號、該各自感測器資料及該各自電子控制單元資料，運算關於各車輛之各自動力傳動信號與各車輛之複數個所測量效用之間的複數個因果關係之信賴區間；及基於所運算之該等各自信賴區間，選擇用於各車輛之該等各自動力傳動控制系統之各者之該等動力傳動控制決策的操作信號。
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