WO2023030649A1 - Modellbasierte prädiktive regelung eines kraftfahrzeugs - Google Patents

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WO2023030649A1
WO2023030649A1 PCT/EP2021/074387 EP2021074387W WO2023030649A1 WO 2023030649 A1 WO2023030649 A1 WO 2023030649A1 EP 2021074387 W EP2021074387 W EP 2021074387W WO 2023030649 A1 WO2023030649 A1 WO 2023030649A1
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motor vehicle
trajectory
solver module
cruise control
longitudinal
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PCT/EP2021/074387
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Timo Wehlen
Timon Busse
Valerie Engel
Lorenz Fischer
Matthias Zink
Julia Stecher
Lothar Kiltz
Andreas Wendzel
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Zf Friedrichshafen Ag
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Definitions

  • the invention relates to the model-based predictive control of a motor vehicle.
  • a method for model-based predictive control of a motor vehicle is claimed in particular.
  • One object of the present invention can be seen as providing a regulation for a motor vehicle which takes into account the problems described above.
  • MPC solver is called "High Level Solver" (HLS).
  • HLS High Level Solver
  • the cruise control can largely behave like current, state-of-the-art ACC systems.
  • the cruise control of the present invention differs in that it is used in addition to, for example, conventional Sensor data and data on the vehicle status also receives a suggestion for the longitudinal trajectory (in particular a speed suggestion) as input, namely the longitudinal trajectory calculated by the high-level solver module.
  • the cruise control calculates the control signal, according to which the cruise control can, for example, control an actuator of the motor vehicle, eg an actuator for regulating the speed of the motor vehicle.
  • a speed trajectory is calculated by a method of model-based predictive control and transferred to the cruise control for processing and for controlling the motor vehicle.
  • the MPC solver can be described as a "high level solver module” (HLS), which takes over the long-term rough planning of the longitudinal trajectory of the vehicle and uses the MPC approach for this.
  • HLS high level solver module
  • an M PC algorithm is executed, which includes a high-level solver module, a longitudinal dynamics model and a cost function that is assigned to the high-level solver module Cost function minimizing longitudinal trajectory is calculated, according to which the motor vehicle should move within a prediction horizon.
  • the length of the prediction horizon is 500 m, for example, but can be varied.
  • the high-level solver module solves a non-linear problem in particular and works with continuous substitute variables for discrete states (e.g. gears). This approach limits the solution space less than when considering discrete states. This results in advantages, in particular with regard to the optimum result.
  • the longitudinal trajectory calculated by the high-level solver module is transferred to a cruise control as an input value.
  • the cruise control works rule-based, in particular sequentially.
  • the cruise control can in particular be a sequentially working, rule-based ACC controller.
  • ACC stands for the English-language technical term Adaptive Cruise Control.
  • the longitudinal trajectory calculated by the high-level solver module is processed into a control signal by means of the cruise control and the motor vehicle is controlled based on the control signal, for example by means of the cruise control or by means of an actuator which can be controlled by the cruise control, for example.
  • the present invention uses what is known as the “Model Predictive Control (MPC)” approach.
  • MPC Model Predictive Control
  • three process steps in particular are used.
  • a virtual travel horizon (prediction horizon) is developed from available map data and sensor information.
  • the prediction horizon is used by a trajectory planner and controller as a solution space for generating a longitudinal trajectory of the motor vehicle, e.g. a speed or moment trajectory.
  • a second step an iterative online generation and control of a longitudinal trajectory takes place by optimizing the trajectory with regard to existing performance goals according to the MPC approach.
  • the calculated trajectory is converted, in particular automatically, by its arbitration in the motor vehicle.
  • the present invention includes a modification of the second step of this process, so that specific computing time requirements in particular can be met for an application suitable for series production.
  • the present invention provides an architecture that enables both the function of the second process step and series-relevant computing times.
  • the high-level solver module can supply, in particular, desired profiles of the speed, a state of charge of a vehicle battery, drive forces, drive torques, braking forces or braking torques.
  • the longitudinal trajectory includes a speed trajectory according to which the motor vehicle is to move within the prediction horizon.
  • the longitudinal trajectory for a drive unit of the motor vehicle can include a drive force trajectory according to which the drive unit should provide drive forces (greater than or equal to zero) within the prediction horizon.
  • the longitudinal trajectory can alternatively or additionally include a course of a state of charge of a battery, which as an energy store for an electric machine of the motor vehicle is used, wherein the motor vehicle can be driven by means of the electric machine.
  • the state of charge (in English: State of Charge or abbreviated SoC) is in particular the current energy content of the electric battery in relation to its maximum energy content.
  • the longitudinal trajectory can alternatively or additionally include a braking force trajectory for a braking system of the motor vehicle, according to which the braking system should provide braking forces (less than or equal to zero) within the prediction horizon.
  • corresponding drive torques or braking torques can also be provided by the longitudinal trajectory.
  • the torque trajectory relates to torques on at least one wheel of the motor vehicle and includes both positive and negative torques that are provided by the electric machine, the internal combustion engine and the brake system of the motor vehicle.
  • the proposal made available by the high-level solver module in particular the speed proposal, can be implemented by the ACC controller as a default value.
  • the control signal is represented by the longitudinal trajectory calculated by the high level solver module.
  • the long-term rough planning of the trajectory is carried out by the high-level solver module using the MPC approach.
  • this allows correct, optimal handling of non-dynamic (ie static) objects that are located within the prediction horizon.
  • static objects are inclines, speed limits, other traffic signs (eg "stop” or “yield” signs), bends in curves or traffic lights.
  • information about static objects is transferred to the high-level solver module as secondary conditions, which the high-level solver module takes into account when calculating the longitudinal trajectory.
  • the information about static objects can originate, for example, from map data from a navigation system or from sensors. Dynamic horizon objects can also be taken into account when calculating the longitudinal trajectory.
  • information about dynamic objects is passed to the high-level solver module as secondary conditions, which the high-level solver module takes into account when calculating the longitudinal trajectory.
  • the information about dynamic objects can come from sensors, for example.
  • the longitudinal trajectory adapted to the dynamic objects may have to be overwritten by a faster computing system. Accordingly, the high-level solver module does not forward any direct trajectory request to the motor vehicle. Instead, the desired trajectory is further processed in the fast-calculating ACC controller. In this sense, in one embodiment, the cruise control overwrites a longitudinal trajectory MPC value calculated by the high level solver module with an alternative cruise control value of the control signal if the cruise control value deviates from the MPC value.
  • Such an overwriting may be necessary in particular if the cruise control recognizes from sensor data that the speed trajectory is too offensively specified by the high-level solver module, so that there may be a risk of an accident, for example with a dynamic object.
  • the cruise control will replace the higher speed or acceleration calculated by the high level solver module with a lower speed or acceleration.
  • the cruise control overrides the MPC value with the cruise control value when the cruise control value provides for a lower speed or acceleration for the motor vehicle than the MPC value.
  • the cruise control can access the information about static and dynamic objects described above in connection with the high-level solver module as input data.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of a motor vehicle whose drive train comprises an internal combustion engine, an electric machine and a brake system
  • FIG. 2 Details of an exemplary drive train for the motor vehicle according to Fig. 1 and
  • FIG. 3 shows an exemplary embodiment of a method according to the invention for model-based predictive control of the motor vehicle according to FIG. 1 .
  • Motor vehicle 1 shows a motor vehicle 1, for example a passenger car.
  • Motor vehicle 1 includes a system 2 for model-based predictive control of motor vehicle 1 .
  • the system 2 comprises a processor unit 3, a memory unit 4, a communication interface 5 and a detection unit 6, in particular for detecting status data relating to the motor vehicle 1.
  • the motor vehicle 1 also includes a drive train 7 , which can include, for example, an electric machine 8 that can be operated as a motor and as a generator, a battery 9 , a transmission 10 and a brake system 19 .
  • the electric machine 8 can drive wheels of the motor vehicle 1 via the transmission 10 in motor operation.
  • the battery 9 can provide the necessary electrical energy, in particular via power electronics 18. Conversely, the battery 9 can be charged by the electrical machine 8 via the power electronics 18 when the electrical machine 8 is operated in generator mode (recuperation).
  • the battery 9 can optionally also be charged at an external charging station.
  • the drive train 7 is a hybrid drive train, which also has an internal combustion engine 17 .
  • the internal combustion engine 17 can power the motor vehicle 1 in addition to the electric machine 8 drive when a arranged between the internal combustion engine 17 and the electric machine 8 clutch KO is closed.
  • the internal combustion engine 17 can optionally also drive the electric machine 8 in order to charge the battery 9 .
  • the electric machine 8 can (with the clutch KO engaged, supported by the internal combustion engine 17) drive two front wheels 22 and 23 of the motor vehicle 1 with a positive drive torque via the transmission 10 and via a front differential gear 21, which wheels are attached to a front axle 25 are.
  • a first rear wheel 26 and a second rear wheel 28 on a rear axle 29 of the motor vehicle 1 are not driven in the exemplary embodiment shown (rear-wheel drive and all-wheel drive are, however, alternatively also possible).
  • the front wheels 22, 23 and the rear wheels 26, 28 can be braked by the brake system 19 of the drive train 7, for which purpose the brake system 19 can provide a negative braking torque.
  • a computer program product 11 can be stored on the memory unit 4 .
  • the computer program product 11 can be executed on the processor unit 3 , for which purpose the processor unit 3 and the memory unit 4 are connected to one another by means of the communication interface 5 . If the computer program product 11 is executed on the processor unit 3, it directs the processor unit 3 to fulfill the functions described in connection with the drawing or to carry out method steps.
  • the computer program product 11 contains an MPC algorithm 13, which includes or contains a high-level solver module 13.1.
  • the MPC algorithm 13 also contains a longitudinal dynamics model 14 of the motor vehicle 1.
  • the high-level solver module 13.1 can access the longitudinal dynamics model 14.
  • the MPC algorithm 13 contains a cost function 15 to be minimized, which is assigned to the high-level solver module 13.1.
  • the longitudinal dynamics model 14 includes a loss model 27 of the motor vehicle 1.
  • the loss model 27 describes the operating behavior of efficiency-relevant components, eg the electric machine 8, the internal combustion engine 17 and the brake system 19 in terms of their efficiency or in terms of their loss. out of it a total loss of the motor vehicle 1 results.
  • the processor unit 3 executes the MPC algorithm 13 and predicts a behavior of the motor vehicle 1 for a sliding prediction horizon. This prediction is based on the longitudinal dynamics model 14.
  • the processor unit 3 calculates an optimized speed trajectory 31 by executing the high-level solver module 13.1 (Fig 3), according to which the motor vehicle 1 is to move within the prediction horizon.
  • the optimized speed trajectory 31 is calculated for a route section ahead, taking into account the longitudinal dynamics model 14, with the speed cost function 15 being minimized.
  • the high-level solver module 13.1 takes over the long-term rough planning of the longitudinal trajectory 31 and uses the MPC approach for this.
  • the long-term rough planning of the trajectory 31 is path-based. In particular, this allows correct, optimal handling of non-dynamic horizon objects (slopes, speed limits and other traffic signs such as "Stop” or “Give way” signs, bends in curves, traffic lights).
  • the length of the travel horizon is 500m in the present example.
  • the processor unit 3 can also calculate an optimized course of a state of charge of the battery 9 (state of charge trajectory 36) by executing the high-level solver module 13.1 while minimizing the cost function 15 for the prediction horizon.
  • the processor unit 3 can calculate an optimized force trajectory 32 by executing the high-level solver module 13.1 while minimizing the cost function 15 for the prediction horizon for the electric machine 8, for the internal combustion engine 17 and for the brake system 19 of the motor vehicle 1, according to which the electric Machine 8 and/or internal combustion engine 17 and/or brake system 19 should provide forces within the prediction horizon (force values for electric machine 8 and internal combustion engine 17 are greater than or equal to zero; force values for brake system 19 are less than or equal to zero).
  • corresponding moment trajectories can also be calculated.
  • the detection unit 6 can measure current state variables of the motor vehicle 1, record corresponding data and the high-level solver module 13.1 as well to a cruise control 16 described below.
  • the detection unit 6 can include, for example, a speed sensor 24 and a force sensor 30 .
  • a respective current speed of the motor vehicle 1 can be determined by means of the speed sensor 24 .
  • a current driving force of motor vehicle 1 can be determined by means of force sensor 30, for example a current driving force provided by electric motor 8 or internal combustion engine 17, or a current braking force provided by brake system 19.
  • information about static objects and/or route data from an electronic map of a navigation system 20 of the motor vehicle 1 for a preview horizon or prediction horizon (e.g. 500 m) in front of the motor vehicle 1 can be updated in particular cyclically and transferred to the high-level solver module 13.1 and the cruise control.
  • the route data can contain, for example, gradient information, curve information, and information about speed limits as well as traffic lights and stops.
  • a curve curvature can be converted into a speed limit for the motor vehicle 1 via a maximum permissible lateral acceleration.
  • the motor vehicle can be located by means of the detection unit 6, in particular via a signal generated by a GNSS sensor 12 for precise localization on the electronic map.
  • the detection unit 6 for detecting the external environment of the motor vehicle 1 can include an environment sensor 33, for example a radar sensor, a camera system and/or a lidar sensor. Data from these sensors can be made available to the high-level solver module 13.1 and the cruise control 16 . In this way, in particular, dynamic objects in the area of the external surroundings of motor vehicle 1 can also be detected and taken into account in the calculation, for example moving objects such as other vehicles or pedestrians.
  • the processor unit 3 can access information from the elements mentioned, for example via the communication interface 5 . This information can flow into the longitudinal model 14 of the motor vehicle 1, in particular as restrictions or secondary conditions in the calculation of the speed trajectory 31 and/or the force trajectory 32 and in particular also in the calculation of a control signal 34 by the cruise control 16.
  • the output of the optimization by the MPC algorithm 13 is optimal speeds of the motor vehicle 1, an optimal course 36 of the state of charge of the battery 8 and forces or torques of the electric machine 8 and/or the internal combustion engine 17 and/or the brake system 19 for calculated Points within the prediction horizon.
  • the speed trajectory 31, force trajectory 32 and state of charge trajectory 36 proposed by the MPC algorithm 13 are transferred to the cruise control 16 according to the exemplary embodiment shown, which is described in more detail below in connection with FIG.
  • the high-level solver module 13.1 and the cruise control 16 which is an ACC controller in particular, receive input data from the navigation system (in particular map data). Furthermore, the high-level solver module 13.1 and the cruise control 16 are given input data from the acquisition unit 6, in particular status data of the motor vehicle 1 and other information described above about dynamic objects of the sensors 12, 24, 30, 33 of the motor vehicle 1. Taking the input data into account, the Processor unit 3 executing the high-level solver module 13.1 the speed trajectory 31, as has been described above. The speed trajectory 31 calculated by the high-level solver module 13.1 is then transferred to the cruise control 16 as an input value.
  • the high level solver module 13.1 transfers the calculated speed trajectory 31 to the cruise control 16.
  • the high level solver module 13.1 can also transfer the force trajectory 32 and the state of charge trajectory 36 to the cruise control.
  • Cruise control 16 includes a processor unit 37, a memory unit 38 and a communication interface 39.
  • a computer program product 40 can be stored on memory unit 38.
  • the computer program product 40 can be executed on the processor unit 37, for which purpose the processor unit 37 and the memory unit 38 are connected to one another by means of the communication interface 39. If the computer program product 40 on the processor unit 37 is executed, it directs the processor unit 37 to fulfill the functions described in connection with the drawing or to carry out method steps.
  • the computer program product 40 contains a rule-based ACC algorithm 41 .
  • the processor unit 37 of the cruise control 16 processes the speed trajectory 31 calculated by the high-level solver module 13.1, the force trajectory 32 and the state of charge trajectory 36 by executing the rule-based ACC algorithm 41.
  • the processor unit 37 of the cruise control 16 optionally also processes the Input data that was transferred from the acquisition unit 6 and/or the navigation system 20.
  • the processor unit 37 of the cruise control 16 Based on the speed trajectory 31 calculated by the high level solver module 13.1, the force trajectory 32, optionally combined with the input data of the acquisition unit 6 and the navigation system 20 as well as the course 36 of the state of charge of the battery 9, the processor unit 37 of the cruise control 16 generates the rule-based execution ACC algorithm 1 41 provides a control signal 34.
  • the control signal 34 may correspond to the velocity trajectory 31 calculated by the high level solver module 13.1.
  • the cruise control 16 forwards the control signal 34 to an actuator 35 of the motor vehicle 1 so that the actuator 35 can control the motor vehicle 1 according to the control signal 34 .
  • dynamic horizon objects can also be taken into account in principle. However, this is only possible within a rough framework (due to long computing times).
  • the speed trajectory 31 adapted to the dynamic objects can be corrected, for example, by the cruise control 16, which calculates faster than the high-level solver module 13.1.
  • the rough speed planning 31 of the high-level solver module 13.1 is purely a suggestion that the cruise control 16 will overwrite, especially if the cruise control's intrinsic rules provide for a lower speed or a lower acceleration than suggested by the high-level solver module 13.1.
  • the long-term optimal planning of the high-level solver module 13.1 can be overwritten by a safe trajectory during such dynamic horizon changes.
  • the speed trajectory 31 calculated by the high-level solver module 13.1 includes n speed values vi to Vn (“MPC values”) for n waypoints pi to pn , which lie in the area ahead of the motor vehicle 1 and within the prediction horizon.
  • cruise control 16 calculates a control signal 34, in particular taking into account speed trajectory 31, which in the exemplary embodiment shown comprises n speed values VIT to VnT (“cruise control values”) for n waypoints pi to pn , which are in the area ahead of motor vehicle 1 and are within the prediction horizon.
  • the detection unit 6 informs the cruise control 16 that there is a dynamic object in the immediate vicinity of the motor vehicle 1, so that the motor vehicle 1 must be braked promptly in order to ensure safe driving.
  • the first speed value v1 of the speed trajectory 31 may be greater than the first speed value v1T of the control signal 34, since the control signal 34 takes the dynamic object into account, but the current speed trajectory 31 does not (yet).
  • the processor unit 37 of the cruise control 16 will not accept the proposal (“vi”) of the speed trajectory 31 while executing the rule-based ACC algorithm 41, but will instead use the lower speed value VIT of the control signal 34 in order to make the motor vehicle 1 as safe as possible to control.
  • the speed trajectory 31 can represent the control signal 34 as a default.
  • the processor unit 37 of the cruise control 16 is executed by executing the replace the default value (“vi”) of the speed trajectory 31 with the lower speed value VIT of the control signal 34 in the rule-based ACC algorithm 1 41 .
  • V1 first speed according to speed trajectory
  • V1T first speed according to control signal

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs. Das Verfahren umfasst die Schritte - Ausführen eines MPC- Längsdynamikmodell (14) und eine Kostenfunktion (15) umfasst, die dem High Level Solvermodul (13.1) zugeordnet ist, wobei durch das Ausführen des High Level Solvermoduls (13.1) für einen vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells (14) eine die Kostenfunktion (15) minimierende Längstrajektorie (31, 32, 36) berechnet wird, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug (1) innerhalb eines Prädiktionshorizonts fortbewegen soll, - Übergeben der durch das High Level Solvermodul (13.1) berechneten Längstrajektorie (31, 32, 36) an einen Tempomaten (16) als Eingangswert, - Verarbeiten der durch das High Level Solvermodul (13.1) berechneten Längstrajek- torie (31, 32, 36) zu einem Steuerungssignal (34) mittels des Tempomaten (16), und - Steuern des Kraftfahrzeugs (1) basierend auf dem Steuerungssignal (34).

Description

Modellbasierte prädiktive Regelung eines Kraftfahrzeugs
Die Erfindung betrifft die modellbasierte prädiktive Regelung eines Kraftfahrzeugs. Beansprucht wird in diesem Zusammenhang insbesondere ein Verfahren zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs.
Heutige intelligente Tempomaten (sog. „Predictive Green ACCs) von Kraftfahrzeugen können zwar insbesondere die Streckentopologie berücksichtigen, bilden die Fahrstrategie und damit die Längsreglung jedoch regelbasiert ab. Die regelbasierte Umsetzung führt i.d.R. zu suboptimalen Lösungen in Bezug auf Energieverbrauch, Komfort und Fahrzeit. Mit steigender Komplexität des Antriebssystems wird ein solches Regelwerk außerdem kompliziert und erfordert einen hohen Applikationsaufwand. Ein optimales Betreiben eines Fahrzeugs (z.B. in Bezug auf die Performance-Ziele Energieverbrauch, Komfort, Fahrzeit) ist nur mit guter Kenntnis der zu fahrenden Strecke möglich. Ein Fahrer des Kraftfahrzeugs muss also vorausschauend fahren, hat aber nur begrenzte Einsicht in den weiteren Verlauf der Strecke und keine Einsicht in die fahrzeugspezifischen Fahrverluste.
Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung kann darin gesehen werden, eine Regelung für ein Kraftfahrzeug bereitzustellen, welche den vorstehend beschriebenen Problemstellungen Rechnung trägt.
Die Aufgabe wird gelöst durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche. Vorteilhafte Ausführungsformen sind Gegenstand der Unteransprüche, der folgenden Beschreibung sowie der Figuren.
Zur Lösung des Problems wird gemäß der vorliegenden Erfindung eine funktionale Architektur umfassend einen modellbasierten prädiktiven Regler (=MPC Solver) sowie einen Tempomaten vorgeschlagen, insbesondere einen sequenziell arbeitenden, regelbasierten ACC-Regler. Der MPC-Solver trägt den Namen „High Level Solver“ (HLS). Der Tempomate kann sich in weiten Teilen wie derzeitige, dem Stand der Technik entsprechende ACC-Systeme verhalten. Der Tempomat der vorliegenden Erfindung unterscheidet sich jedoch darin, dass er neben beispielsweise üblichen Sensordaten und Daten zum Fahrzeugstatus auch einen Vorschlag zur Längstrajek- torie (insbesondere einen Geschwindigkeitsvorschlag) als Input erhält, nämlich die von dem High Level Solvermodul berechnete Längstrajektorie. Insbesondere basierend auf der Längstrajektorie berechnet der Tempomat das Steuersignal, gemäß welchem der Tempomat beispielsweise einen Aktuator des Kraftfahrzeugs steuern kann, z.B. einen Aktuator zur Regelung der Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs. Mit anderen Worten wird insbesondere eine Geschwindigkeitstrajektorie durch ein Verfahren der modellbasierten prädiktiven Regelung berechnet und an den Tempomaten zur Aufbereitung und zur Steuerung des Kraftfahrzeugs übergeben. Der MPC Solver kann dabei als „High Level Solvermodul“ (HLS) bezeichnet werden, welches die langfristige Grobplanung der Längstrajektorie des Kraftfahrzeugs übernimmt und hierfür den MPC-Ansatz nutzt.
In diesem Sinne wird ein Verfahren zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs bereitgestellt. Gemäß dem Verfahren wird ein M PC-Algorithmus ausgeführt, der ein High Level Solvermodul, ein Längsdynamikmodell und eine Kostenfunktion umfasst, die dem High Level Solvermodul zugeordnet ist, wobei durch das Ausführen des High Level Solvermoduls für einen vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells eine die Kostenfunktion minimierende Längstrajektorie berechnet wird, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug innerhalb eines Prädiktionshorizonts fortbewegen soll. Die Länge des Prädiktionshorizonts beträgt in einem bevorzugten Ausführungsbeispiel Beispiel 500m, kann jedoch variiert werden. Das High Level Solvermodul löst insbesondere ein nichtlineares Problem und arbeitet mit kontinuierlichen Ersatzgrößen für diskrete Zustände (z.B. Gänge). Dieses Vorgehen begrenzt den Lösungsraum weniger stark als bei der Betrachtung diskreter Zustände. Dadurch ergeben sich Vorteile insbesondere hinsichtlich des Optimums des Ergebnisses.
Die durch das High Level Solvermodul berechnete Längstrajektorie wird an einen Tempomaten als Eingangswert übergeben. Der Tempomat arbeitet regelbasiert, insbesondere sequentiell. Bei dem Tempomaten kann es sich insbesondere um einen sequentiell arbeitenden regelbasierten ACC Regler handeln. ACC steht hierbei für den englischsprachigen Fachausdruck Adaptive Cruise Control. Mittels des Tempomaten wird die durch das High Level Solvermodul berechnete Längstrajektorie zu einem Steuerungssignal verarbeitet und das Kraftfahrzeug basierend auf dem Steuerungssignal gesteuert, beispielsweise mittels des Tempomaten oder mittels eines Aktuators, der beispielsweise durch den Tempomaten gesteuert werden kann.
Die vorliegende Erfindung nutzt den sogenannten „Model-Predictive-Control (MPC)“- Ansatz. Bei einer solchen modellbasierten prädiktiven Regelung kommen insbesondere drei Prozessschritte zum Einsatz. So erfolgt in einem ersten Schritt eine Erarbeitung eines virtuellen Fahrthorizonts (Prädiktionshorizont) aus vorliegenden Kartendaten und Sensorinformationen. Der Prädiktionshorizont dient einem Trajektorienpla- ner und -regier als Lösungsraum für die Generierung einer Längstrajektorie des Kraftfahrzeugs, z.B. einer Geschwindigkeits- oder Momenttrajektorie. In einem zweiten Schritt erfolgt eine iterative online Generierung und Regelung einer Längstrajektorie durch eine Optimierung der Trajektorie hinsichtlich vorliegender Performance- Ziele entsprechend des MPC-Ansatzes. In einem dritten Schritt erfolgt die insbesondere automatisierte Umsetzung der berechneten Trajektorie durch deren Arbitrierung im Kraftfahrzeug. Die vorliegende Erfindung beinhaltet eine Modifikation des zweiten Schritts dieses Prozesses, sodass für eine serientaugliche Anwendung insbesondere bestimmte Rechenzeitanforderungen erfüllt werden können. Dazu stellt die vorliegende Erfindung eine Architektur bereit, die sowohl die Funktion des zweiten Prozessschritts wie auch serienrelevante Rechenzeiten ermöglicht.
Das High Level Solvermodul kann als Ausgabewerte insbesondere Wunschverläufe der Geschwindigkeit, eines Ladezustands einer Fahrzeugbatterie, Antriebskräfte, Antriebsmomente, Bremskräfte oder Bremsmomente liefern. In diesem Sinne umfasst die Längstrajektorie in einer Ausführungsform eine Geschwindigkeitstrajektorie, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug innerhalb des Prädiktionshorizonts fortbewegen soll. Alternativ oder zusätzlich kann die Längstrajektorie für ein Antriebsaggregat des Kraftfahrzeugs eine Antriebskrafttrajektorie umfassen, gemäß welcher das Antriebsaggregat Antriebskräfte (größer oder gleich null) innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellen soll. Weiterhin kann die Längstrajektorie alternativ oder zusätzlich einen Verlauf eines Ladezustands einer Batterie umfassen, welche als Energiespeicher für eine elektrische Maschine des Kraftfahrzeugs dient, wobei das Kraftfahrzeug mittels der elektrischen Maschine angetrieben werden kann. Der Ladezustand (im Englischen: State of Charge oder abgekürzt SoC) ist dabei insbesondere der momentane Energieinhalt der elektrischen Batterie im Verhältnis zu ihrem maximalen Energiegehalt. Ferner kann die Längstrajektorie alternativ oder zusätzlich für eine Bremsanlage des Kraftfahrzeugs eine Bremskrafttrajektorie umfassen, gemäß welcher die Bremsanlage Bremskräfte (kleiner oder gleich null) innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellen soll. Anstatt der vorstehen genannten Antriebskräften und Bremskräften können auch entsprechende Antriebsmomente bzw. Bremsmomente durch die Längstrajektorie bereitgestellt werden. Die Momenttrajektorie bezieht sich dabei auf Momente an wenigstens einem Rad des Kraftfahrzeugs und umfasst sowohl positive als auch negative Momente, die durch die elektrische Maschine, den Verbrennungskraftmotor und die Bremsanlage des Kraftfahrzeugs bereitgestellt werden.
Der durch das High Level Solvermodul bereitgestellte Vorschlag, insbesondere der Geschwindigkeitsvorschlag, kann von dem ACC-Regler als Default-Wert umgesetzt werden. In diesem Sinne wird in einer Ausführungsform das Steuerungssignal durch die Längstrajektorie dargestellt, die durch das High Level Solvermodul berechnet worden ist.
Die langfristige Grobplanung der Trajektorie erfolgt durch das High Level Solvermodul wegbasiert unter Nutzung des MPC-Ansatzes. Dies erlaubt insbesondere einen korrekten, optimalen Umgang mit nicht-dynamischen (d.h. mit statischen) Objekten, die sich innerhalb des Prädiktionshorizonts befinden. Beispiele für solche statische Objekte sind Steigungen, Geschwindigkeitsbegrenzungen, andere Verkehrsschilder (z.B. „Stopp“- oder „Vorfahrt gewähren“-Schilder), Kurvenkrümmungen oder Ampeln. In diesem Sinne werden dem High Level Solvermodul in einer Ausführungsform Informationen über statische Objekte als Nebenbedingungen übergeben, welche das High Level Solvermodul bei der Berechnung der Längstrajektorie berücksichtigt. Die Informationen über statische Objekte können beispielsweise aus Kartendaten eines Navigationssystems oder von Sensoren stammen. Auch dynamische Horizontobjekte können bei der Berechnung der Längstrajektorie beachtet werden. Dies erfolgt in dem High Level Solvermodul bedingt durch lange Rechenzeiten bevorzugt lediglich in einem groben Rahmen. In diesem Sinne werden in einer Ausführungsform dem High Level Solvermodul Informationen über dynamische Objekte als Nebenbedingungen übergeben, welche das High Level Solvermodul bei der Berechnung der Längstrajektorie berücksichtigt. Die Informationen über dynamische Objekte können beispielsweise von Sensoren stammen.
Die an die dynamischen Objekte angepasste Längstrajektorie muss gegebenenfalls durch ein schneller rechnendes System überschrieben werden. Entsprechend gibt das High Level Solvermodul keinen direkten Trajektorienwunsch an das Kraftfahrzeug weiter. Stattdessen wird die Wunschtrajektorie im schnell rechnenden ACC- Regler weiterverarbeitet. In diesem Sinne überschreibt der Tempomat in einer Ausführungsform einen von dem High Level Solvermodul berechneten MPC-Wert der Längstrajektorie mit einem alternativen Tempomat-Wert des Steuersignals, wenn der Tempomat-Wert von dem MPC-Wert abweicht.
Ein solches Überschreiben kann insbesondere dann notwendig sein, wenn der Tempomat durch Sensordaten erkennt, dass die Geschwindigkeitstrajektorie zu offensiv durch das High Level Solvermodul vorgegeben wird, sodass eventuell ein Unfallrisiko beispielsweise mit einem dynamischen Objekt vorliegt. In diesem Fall wird der Tempomat die von dem High Level Solvermodul berechnete höhere Geschwindigkeit o- der Beschleunigung durch eine niedrigere Geschwindigkeit bzw. Beschleunigung ersetzen. In diesem Sinne überschreibt der Tempomat in einer Ausführungsform den MPC-Wert mit dem Tempomat-Wert, wenn der Tempomat-Wert eine geringere Geschwindigkeit oder eine geringere Beschleunigung für das Kraftfahrzeug vorsieht als der MPC-Wert. Dabei kann der Tempomat auf die vorstehend im Zusammenhang mit dem High Level Solvermodul beschriebenen Informationen über statische und dynamische Objekte als Eingabedaten zugreifen.
Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand der schematischen Zeichnung näher erläutert, wobei gleiche oder ähnliche Elemente mit dem gleichen Bezugszeichen versehen sind. Hierbei zeigt Fig. 1 eine schematische Darstellung eines Kraftfahrzeugs, dessen Antriebsstrang einen Verbrennungskraftmotor, eine elektrische Maschine und eine Bremsanlage umfasst,
Fig. 2 Details eines beispielhaften Antriebsstrangs für das Kraftfahrzeug nach Fig. 1 und
Fig. 3 ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur modellbasierten prädiktiven Regelung des Kraftfahrzeugs nach Fig. 1 .
Fig. 1 zeigt ein Kraftfahrzeug 1 , z.B. ein Personenkraftfahrwagen. Das Kraftahrzeug 1 umfasst ein System 2 zur modelbasierten prädiktiven Regelung des Kraftfahrzeugs 1 . Das System 2 umfasst in dem gezeigten Ausführungsbeispiel eine Prozessoreinheit 3, eine Speichereinheit 4, eine Kommunikations-Schnittstelle 5 und eine Erfassungseinheit 6, insbesondere zur Erfassung von Zustandsdaten, die das Kraftfahrzeug 1 betreffen.
Das Kraftfahrzeug 1 umfasst weiterhin einen Antriebsstrang 7, der beispielsweise eine elektrische Maschine 8, die als Motor und als Generator betrieben werden kann, eine Batterie 9, ein Getriebe 10 und eine Bremsanlage 19 umfassen kann. Die elektrische Maschine 8 kann im Motorbetrieb Räder des Kraftfahrzeugs 1 über das Getriebe 10 antreiben. Die dazu notwendige elektrische Energie kann die Batterie 9 bereitstellen, insbesondere über eine Leistungselektronik 18. Die Batterie 9 kann umgekehrt durch die elektrische Maschine 8 über die Leistungselektronik 18 aufgeladen werden, wenn die elektrische Maschine 8 im Generatorbetrieb betrieben wird (Reku- peration). Die Batterie 9 kann optional auch an einer externen Ladestation aufgeladen werden.
Fig. 2 zeigt weiterhin, dass der Antriebsstrang 7 ein Hybridantriebsstrang ist, der zusätzlich einen Verbrennungskraftmotor 17 aufweist. Der Verbrennungskraftmotor 17 kann in der durch Fig. 2 gezeigten beispielhaften parallelen P2-Architektur des Hybridantriebsstrangs 7 zusätzlich zu der elektrischen Maschine 8 das Kraftfahrzeug 1 antreiben, wenn eine zwischen dem Verbrennungskraftmotor 17 und der elektrischen Maschine 8 angeordnete Kupplung KO geschlossen ist. Der Verbrennungskraftmotor 17 kann optional auch die elektrische Maschine 8 antreiben, um die Batterie 9 aufzuladen. Die elektrische Maschine 8 kann (bei geschlossener Kupplung KO unterstützt durch den Verbrennungskraftmotor 17) in dem gezeigten Ausführungsbeispiel über das Getriebe 10 und über ein vorderes Differenzialgetriebe 21 zwei Vorderräder 22 und 23 des Kraftfahrzeugs 1 mit einem positiven Antriebsmoment antreiben, die an einer Vorderachse 25 angebracht sind. Ein erstes Hinterrad 26 und ein zweites Hinterrad 28 an einer Hinterachse 29 des Kraftfahrzeugs 1 werden in dem gezeigten Ausführungsbeispiel nicht angetrieben (Heckantrieb und Allradantrieb sind jedoch alternativ auch möglich). Die Vorderräder 22, 23 und die Hinterräder 26, 28 können durch die Bremsanlage 19 des Antriebsstrangs 7 abgebremst werden, wozu die Bremsanlage 19 ein negatives Bremsmoment bereitstellen kann.
Auf der Speichereinheit 4 kann ein Computerprogrammprodukt 11 gespeichert sein. Das Computerprogrammprodukt 11 kann auf der Prozessoreinheit 3 ausgeführt werden, wozu die Prozessoreinheit 3 und die Speichereinheit 4 mittels der Kommunikations-Schnittstelle 5 miteinander verbunden sind. Wenn das Computerprogrammprodukt 11 auf der Prozessoreinheit 3 ausgeführt wird, leitet es die Prozessoreinheit 3 an, die im Zusammenhang mit der Zeichnung beschriebenen Funktionen zu erfüllen bzw. Verfahrensschritte auszuführen.
Das Computerprogrammprodukt 11 enthält einen MPC-Algorithmus 13, der ein High Level Solvermodul 13.1 umfasst bzw. enthält. Der MPC-Algorithmus 13 enthält weiterhin ein Längsdynamikmodell 14 des Kraftfahrzeugs 1. Das High Level Solvermodul 13.1 kann auf das Längsdynamikmodell 14 zugreifen. Ferner enthält der MPC- Algorithmus 13 eine zu minimierende Kostenfunktion 15, die dem High Level Solvermodul 13.1 zugeordnet ist.
Das Längsdynamikmodell 14 umfasst ein Verlustmodell 27 des Kraftfahrzeugs 1. Das Verlustmodell 27 beschreibt das Betriebsverhalten von effizienzrelevanten Komponenten, z.B. der elektrischen Maschine 8, des Verbrennungskraftmotors 17 und der Bremsanlage 19 hinsichtlich ihrer Effizienz bzw. hinsichtlich ihres Verlusts. Daraus ergibt sich ein Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1 . Die Prozessoreinheit 3 führt den MPC-Algorithmus 13 aus und prädiziert dabei für einen gleitenden Prädiktionshorizont ein Verhalten des Kraftfahrzeugs 1. Diese Prädiktion basiert auf dem Längsdy- namikmodell 14. Die Prozessoreinheit 3 berechnet durch Ausführen des High Level Solvermoduls 13.1 eine optimierte Geschwindigkeitstrajektorie 31 (Fig. 3), gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug 1 innerhalb des Prädiktionshorizonts fortbewegen soll. Die optimierte Geschwindigkeitstrajektorie 31 wird für einen vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells 14 berechnet, wobei die Geschwindigkeits-Kostenfunktion 15 minimiert wird. Das High Level Sol- vermodul 13.1 übernimmt dabei die langfristige Grobplanung der Längstrajektorie 31 und nutzt hierfür den MPC-Ansatz. Die langfristige Grobplanung der Trajektorie 31 erfolgt dabei wegbasiert. Dies erlaubt insbesondere einen korrekten, optimalen Umgang mit nicht-dynamischen Horizontobjekten (Steigungen, Geschwindigkeitslimits und andere Verkehrsschilder wie z.B. „Stop“- oder „Vorfahrt gewähren“-Schilder, Kurvenkrümmungen, Ampeln). Die Länge des Fahrthorizonts beträgt im vorliegenden Beispiel 500m. Die Prozessoreinheit 3 kann ferner durch Ausführen des High Level Solvermoduls 13.1 unter Minimierung der Kostenfunktion 15 für den Prädiktionshorizont einen optimierten Verlauf eines Ladezustands der Batterie 9 berechnen (Lade- zustandtrajektorie 36).
Alternativ oder zusätzlich kann die Prozessoreinheit 3 durch Ausführen des High Level Solvermoduls 13.1 unter Minimierung der Kostenfunktion 15 für den Prädiktionshorizont für die elektrische Maschine 8, für den Verbrennungskraftmotor 17 und für die Bremsanlage 19 des Kraftfahrzeugs 1 eine optimierte Krafttrajektorie 32 berechnen, gemäß welcher die elektrische Maschine 8 und/oder der Verbrennungskraftmotor 17 und/oder die Bremsanlage 19 Kräfte innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellen sollen (Kraftwerte für die elektrische Maschine 8 und den Verbrennungskraftmotor 17 sind dabei größer oder gleich null; Kraftwerte für die Bremsanlage 19 sind kleiner oder gleich null). Anstatt die Trajektorie für die vorstehend genannten Kräfte zu berechnen, können auch entsprechende Momenttrajektorien berechnet werden.
Die Erfassungseinheit 6 kann aktuelle Zustandsgrößen des Kraftfahrzeugs 1 messen, entsprechende Daten aufnehmen und dem High Level Solvermodul 13.1 sowie einem weiter unten beschriebenen Tempomaten 16 zuführen. Dazu kann die Erfassungseinheit 6 beispielsweise einen Geschwindigkeitssensor 24 und einen Kraftsensor 30 umfassen. Mittels des Geschwindigkeitssensors 24 kann eine jeweils aktuelle Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs 1 ermittelt werden. Mittels des Kraftsensors 30 kann eine jeweils aktuelle Antriebskraft des Kraftfahrzeugs 1 ermittelt werden, z.B. eine aktuelle Antriebskraft, die durch den Elektromotor 8 oder den Verbrennungskraftmotor 17 bereitgestellt, oder eine aktuelle Bremskraft, die durch die Bremsanlage 19 bereitgestellt wird.
Weiterhin können Informationen über statische Objekte und/oder Streckendaten aus einer elektronischen Karte eines Navigationssystems 20 des Kraftfahrzeugs 1 für einen Vorausschauhorizont bzw. Prädiktionshorizont (z.B. 500 m) vor dem Kraftfahrzeug 1 insbesondere zyklisch aktualisiert und dem High Level Solvermodul 13.1 sowie dem Tempomaten übergeben werden. Die Streckendaten können beispielsweise Steigungsinformationen, Kurveninformationen, und Informationen über Geschwindigkeitslimits sowie Ampeln und Haltepunkte beinhalten. Des Weiteren kann eine Kurvenkrümmung über eine maximal zulässige Querbeschleunigung in ein Geschwindigkeitslimit für das Kraftfahrzeug 1 umgerechnet werden. Außerdem kann mittels der Erfassungseinheit 6 eine Ortung des Kraftfahrzeugs erfolgen, insbesondere über ein von einem GNSS-Sensor 12 generiertes Signal zur genauen Lokalisierung auf der elektronischen Karte. Ferner kann die Erfassungseinheit 6 zur Erfassung des äußeren Umfelds des Kraftfahrzeugs 1 einen Umfeldsensor 33 umfassen, z.B. einen Radar-Sensor, ein Kamerasystem und/oder einen Lidar-Sensor. Daten dieser Sensoren können dem High Level Solvermodul 13.1 und dem Tempomaten 16 zur Verfügung gestellt werden. Dadurch können insbesondere auch dynamische Objekte im Bereich des äußeren Umfelds des Kraftfahrzeugs 1 erfasst und bei der Berechnung berücksichtigt werden, z.B. sich bewegende Objekte wie andere Fahrzeuge oder Fußgänger. Die Prozessoreinheit 3 kann auf Informationen der genannten Elemente beispielsweise über die Kommunikations-Schnittstelle 5 zugreifen. Diese Informationen können in das Längsmodell 14 des Kraftfahrzeugs 1 einfließen, insbesondere als Beschränkungen oder Nebenbedingungen bei der Berechnung der Geschwindig- keitstrajektorie 31 und/oder der Krafttrajektorie 32 sowie insbesondere auch bei der Berechnung eines Steuerungssignals 34 durch den Tempomaten 16. Als Output der Optimierung durch den MPC-Algorithmus 13 ergeben sich optimale Geschwindigkeiten des Kraftfahrzeugs 1 , ein optimaler Verlauf 36 des Ladezustands der Batterie 8 sowie Kräfte bzw. Drehmomente der elektrischen Maschine 8 und/oder des Verbrennungskraftmotors 17 und/oder der Bremsanlage 19 für berechnete Punkte innerhalb des Prädiktionshorizonts. Die durch den MPC-Algorithmus 13 vorgeschlagene Geschwind igkeitstrajektorie 31 , Krafttrajektorie 32 und Ladezu- standtrajektorie 36 werden gemäß dem gezeigten Ausführungsbeispiel an den Tempomaten 16 übergeben, was im Folgenden näher im Zusammenhang mit Fig. 3 beschrieben wird.
Fig. 3 zeigt, dass dem High Level Solvermodul 13.1 und dem Tempomaten 16, bei dem es sich insbesondere um einen ACC-Regler handelt, Eingabedaten von dem Navigationssystem (insbesondere Kartendaten) übergeben werden. Weiterhin werden dem High Level Solvermodul 13.1 und dem Tempomaten 16 Eingabedaten von der Erfassungseinheit 6 übergeben, insbesondere Zustandsdaten des Kraftfahrzeugs 1 sowie andere vorstehend beschriebene Informationen über dynamische Objekte der Sensoren 12, 24, 30, 33 des Kraftfahrzeugs 1. Unter Berücksichtigung der Eingabedaten berechnet die Prozessoreinheit 3 unter Ausführung des High Level Solver- moduls 13.1 die Geschwind igkeitstrajektorie 31 , wie dies vorstehend beschrieben worden ist. Anschließend wird die durch das High Level Solvermodul 13.1 berechnete Geschwindigkeitstrajektorie 31 als Eingangswert an den Tempomaten 16 übergeben.
Das High Level Solvermodul 13.1 übergibt dem Tempomaten 16 die berechnete Geschwindigkeitstrajektorie 31. Weiterhin kann das High Level Solvermodul 13.1 dem Tempomaten auch die Krafttrajektorie 32 sowie die Ladezustandtrajektorie 36 übergeben. Der Tempomat 16 umfasst eine Prozessoreinheit 37, eine Speichereinheit 38 und eine Kommunikations-Schnittstelle 39. Auf der Speichereinheit 38 kann ein Computerprogrammprodukt 40 gespeichert sein. Das Computerprogrammprodukt 40 kann auf der Prozessoreinheit 37 ausgeführt werden, wozu die Prozessoreinheit 37 und die Speichereinheit 38 mittels der Kommunikations-Schnittstelle 39 miteinander verbunden sind. Wenn das Computerprogrammprodukt 40 auf der Prozessoreinheit 37 ausgeführt wird, leitet es die Prozessoreinheit 37 an, die im Zusammenhang mit der Zeichnung beschriebenen Funktionen zu erfüllen bzw. Verfahrensschritte auszuführen. Das Computerprogrammprodukt 40 enthält einen regelbasierten ACC-Algo- rithmus 41 .
Die Prozessoreinheit 37 des Tempomaten 16 verarbeitet in dem gezeigten Ausführungsbeispiel unter Ausführung des regelbasierten ACC-Algorithmus' 41 die durch das High Level Solvermodul 13.1 berechnete Geschwindigkeitstrajektorie 31 , die Krafttrajektorie 32 sowie die Ladezustandtrajektorie 36. Die Prozessoreinheit 37 des Tempomaten 16 verarbeitet dabei optional auch die Eingabedaten, die von der Erfassungseinheit 6 und/oder dem Navigationssystem 20 übergeben wurden. Basierend auf der durch das High Level Solvermodul 13.1 berechneten Geschwindigkeitstrajektorie 31 , der Krafttrajektorie 32, optional kombiniert mit den Eingabedaten der Erfassungseinheit 6 und dem Navigationssystem 20 sowie dem Verlauf 36 des Ladezustands der Batterie 9, generiert die Prozessoreinheit 37 des Tempomaten 16 unter Ausführung des regelbasierten ACC-Algorithmus1 41 ein Steuerungssignal 34. In einem Beispiel kann das Steuerungssignal 34 der Geschwindigkeitstrajektorie 31 entsprechen, die durch das High Level Solvermodul 13.1 berechnet worden ist. Der Tempomat 16 gibt das Steuerungssignal 34 an einen Aktuator 35 des Kraftfahrzeugs 1 weiter, sodass der Aktuator 35 das Kraftfahrzeug 1 entsprechend dem Steuerungssignal 34 steuern kann.
Wie vorstehend beschrieben können auch dynamische Horizontobjekte grundsätzlich beachtet werden. Dies ist allerdings nur in einem groben Rahmen (bedingt durch lange Rechenzeiten) möglich. Die an die dynamischen Objekte angepasste Geschwindigkeitstrajektorie 31 kann beispielsweise durch den schneller als das High Level Solvermodul 13.1 rechnenden Tempomaten 16 korrigiert werden. Vor diesem Hintergrund gilt die Geschwindigkeitsgrobplanung 31 des High Level Solvermoduls 13.1 rein als Vorschlag, den der Tempomat 16 überschreiben wird, insbesondere wenn dem Tempomaten intrinsische Regeln eine geringe Geschwindigkeit oder eine geringere Beschleunigung vorsehen als durch das High Level Solvermodul 13.1 vorgeschlagen. Auf diese Weise wird der Umgang mit dynamischen Veränderungen des Horizonts, insbesondere durch vorwegfahrende Fahrzeuge, ermöglicht. Durch die schnelle Rechenfähigkeit des Tempomaten 16, insbesondere des ACC-Reglers, kann die langfristig optimale Planung des High Level Solvermoduls 13.1 während solcher dynamischer Horizontveränderungen durch eine sichere Trajektorie überschrieben werden.
Fig. 4 verdeutlicht das mögliche Überschreiben im Zusammenhang mit der Ge- schwindigkeitstrajektorie 31. Die durch das High Level Solvermodul 13.1 berechnete Geschwindigkeitstrajektorie 31 umfasst in dem gezeigten Beispiel n Geschwindigkeitswerte vi bis Vn („MPC-Werte“) für n Wegpunkte pi bis pn, die im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs 1 und innerhalb des Prädiktionshorizonts liegen.
Der Tempomat 16 berechnet wie vorstehend beschrieben insbesondere unter Berücksichtigung der Geschwindigkeitstrajektorie 31 ein Steuersignal 34, das in dem gezeigten Ausführungsbeispiel n Geschwindigkeitswerte VIT bis VnT („Tempomat- Werte“) für n Wegpunkte pi bis pn umfasst, die im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs 1 und innerhalb des Prädiktionshorizonts liegen.
Angenommen, mittels der Erfassungseinheit 6 wird dem Tempomat 16 mitgeteilt, dass sich ein dynamisches Objekt in einem Nahbereich des Kraftfahrzeugs 1 befindet, sodass ein zeitnahes Abbremsen des Kraftfahrzeugs 1 erforderlich ist, um eine sichere Fahrt zu gewährleisten. In diesem Fall kann es sein, dass der erste Geschwindigkeitswert v1 der Geschwindigkeitstrajektorie 31 größer ist als der erste Geschwindigkeitswert v1T des Steuersignals 34, da das Steuersignal 34 das dynamische Objekt berücksichtigt, die aktuelle Geschwindigkeitstrajektorie 31 jedoch (noch) nicht. Die Prozessoreinheit 37 des Tempomaten 16 wird in diesem Fall unter Ausführung des regelbasierten ACC-Algorithmus‘ 41 nicht den Vorschlag („vi“) der Geschwindigkeitstrajektorie 31 annehmen, sondern stattdessen auf den niedrigeren Geschwindigkeitswert VIT des Steuersignals 34 zurückgreifen, um das Kraftfahrzeug 1 möglichst sicher zu steuern. Insbesondere kann die Geschwindigkeitstrajektorie 31 als Default das Steuersignal 34 darstellen. In dem vorstehend beschriebenen Beispiel wird die Prozessoreinheit 37 des Tempomaten 16 jedoch unter Ausführung des regelbasierten ACC-Algorithmus1 41 den Default-Wert („vi“) der Geschwindig- keitstrajektorie 31 durch den niedrigeren Geschwindigkeitswert VIT des Steuersignals 34 ersetzen.
Bezuqszeichen
KO Kupplung
Pi erste Position
P2 zweite Position
Pn dritte Position
V1 erste Geschwindigkeit gemäß Geschwindigkeitstrajektorie
V2 zweite Geschwindigkeit gemäß Geschwindigkeitstrajektorie
Vn n-te Geschwindigkeit gemäß Geschwindigkeitstrajektorie
V1T erste Geschwindigkeit gemäß Steuerungssignal
V2T zweite Geschwindigkeit gemäß Steuerungssignal
VnT n-te Geschwindigkeit gemäß Steuerungssignal
1 Fahrzeug
2 System
3 Prozessoreinheit
4 Speichereinheit
5 Kommunikations-Schnittstelle
6 Erfassungseinheit
7 Antriebsstrang
8 elektrische Maschine
9 Batterie
10 Getriebe
11 Computerprogrammprodukt
12 GNSS-Sensor
13 MPC-Algorithmus
13.1 High Level Solvermodul
14 Längsdynamikmodell
15 Kostenfunktion
16 Tempomat
17 Verbrennungskraftmotor
18 Leistungselektronik
19 Bremsanlage Navigationssystem vorderes Differenzialgetriebe
Vorderrad
Vorderrad
Geschwindigkeitssensor
Vorderachse
Hinterrad
Verlustmodell
Hinterrad
Hinterachse
Kraftsensor
Geschwindigkeitstrajektorie
Krafttrajektorie
Umfeldsensor
Steuerungssignal
Aktuator
Ladezustandtrajektorie
Prozessoreinheit
Speichereinheit
Kommunikations-Schnittstelle
Computerprogrammprodukt regelbasierter ACC-Algorithmus

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs (1 ), das Verfahren umfassend die Schritte
- Ausführen eines MPC-Algorithmus1 (13), der ein High Level Solvermodul (13.1 ), ein Längsdynamikmodell (14) und eine Kostenfunktion (15) umfasst, die dem High Level Solvermodul (13.1 ) zugeordnet ist, wobei durch das Ausführen des High Level Sol- vermoduls (13.1 ) für einen vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells (14) eine die Kostenfunktion (15) minimierende Längstrajektorie (31 , 32, 36) berechnet wird, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug (1 ) innerhalb eines Prädiktionshorizonts fortbewegen soll,
- Übergeben der durch das High Level Solvermodul (13.1 ) berechneten Längstrajektorie (31 , 32, 36) an einen Tempomaten (16) als Eingangswert,
- Verarbeiten der durch das High Level Solvermodul (13.1 ) berechneten Längstrajektorie (31 , 32, 36) zu einem Steuerungssignal (34) mittels des Tempomaten (16), und
- Steuern des Kraftfahrzeugs (1 ) basierend auf dem Steuerungssignal (34).
2. Verfahren nach Anspruch 1 , wobei die Längstrajektorie eine Geschwindig- keitstrajektorie (31 ) umfasst, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug (1 ) innerhalb des Prädiktionshorizonts fortbewegen soll.
3. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Längstrajektorie für ein Antriebsaggregat (8, 17) des Kraftfahrzeugs (1 ) eine Antriebskrafttrajektorie (32) umfasst, gemäß welcher das Antriebsaggregat (8, 17) Antriebskräfte innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellen soll.
4. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Längstrajektorie einen Verlauf (36) eines Ladezustands einer Batterie (9) umfasst, welche als Energiespeicher für eine elektrische Maschine (8) des Kraftfahrzeugs (1 ) dient, wobei das Kraftfahrzeug (1 ) mittels der elektrischen Maschine (8) angetrieben werden kann.
5. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Längstrajektorie für eine Bremsanlage (19) des Kraftfahrzeugs (1 ) eine Bremskrafttrajektorie (32) umfasst, gemäß welcher die Bremsanlage (19) Bremskräfte innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellen soll.
6. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei das Steuerungssignal (34) die Längstrajektorie (31 , 32, 36) dargestellt, die durch das High Level Solvermo- dul (13.1 ) berechnet worden ist.
7. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei dem High Level Sol- vermodul (13.1 ) Informationen über statische Objekte als Nebenbedingungen übergeben werden, welche das High Level Solvermodul (13.1 ) bei der Berechnung der Längstrajektorie (31 , 32, 36) berücksichtigt.
8. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei dem High Level Solvermodul (13.1 ) Informationen über dynamische Objekte als Nebenbedingungen übergeben werden, welche das High Level Solvermodul (13.1 ) bei der Berechnung der Längstrajektorie (31 , 32, 36) berücksichtigt.
9. Verfahren nach Anspruch 8, wobei der Tempomat (16) einen von dem High Level Solvermodul (13.1 ) berechneten MPC-Wert (vi) der Längstrajektorie (31 , 32, 36) mit einem alternativen Tempomat-Wert (V-IT) des Steuersignals (34) überschreibt, wenn der Tempomat-Wert (V-IT) von dem MPC-Wert (vi ) abweicht.
10. Verfahren nach Anspruch 9, wobei der Tempomat den MPC-Wert (vi) mit dem Tempomat-Wert (V-IT) überschreibt, wenn der Tempomat-Wert (V-IT) eine geringere Geschwindigkeit oder eine geringere Beschleunigung für das Kraftfahrzeug (1) vorsieht als der MPC-Wert (vi ).
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