CN104010863A - 基于规则和/或成本控制车辆速度的方法和模块 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于控制车辆速度的方法，所述方法的特征在于，包括：-获取车辆的设定速度v_set；-借助于地图数据和位置数据确定旅程的地平线，该地平线包括一个或多个路线区段，每个路线区段都具有至少一个特征；-在分别包括以预定频率f进行的N个模拟步骤的多个模拟过程s_j中的每个期间都执行以下步骤：-在设定速度v_set被给定为参考速度v_ref时，根据传统巡航控制进行沿地平线的车辆速度的第一预测v_{pred_cc}，该第一预测取决于所述路线区段的特征；-将车辆速度的第一预测v_{pred_cc}与第一下限值v_lim1和第一上限值v_lim2中的至少一个进行第一比较，所述第一比较用于限定出在下一模拟过程s_j+1中使用的发动机转矩T；-当车辆的发动机转矩T的值取决于前一模拟过程s_j-1中的所述第一比较的结果时，进行沿地平线的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}；-将车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}与界定出车辆速度应处的范围的第二下限值v_min和第二上限值v_max中的至少一个进行第二比较；-基于该模拟过程s_j中的所述第二比较和/或车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}来确定指示出车辆速度要如何被影响的至少一个参考值；以及-在车辆的控制***中使用随后调节车辆所依据的所述至少一个参考值。

Description

基于规则和/或成本控制车辆速度的方法和模块

技术领域

本发明涉及根据独立权利要求前序部分的基于预测的车辆速度控制车辆速度的方法和模块。

背景技术

巡航控制当今在机动车辆(例如轿车、卡车、以及巴士)中常见。巡航控制的目的是实现均匀的预定速度。这通过下述方式完成：调节发动机转矩以避免减速，或在车辆由其自身重量加速的下坡行驶中施加制动作用。巡航控制的更一般性的目的是为车辆的驾驶员提供方便的驾驶和更好的舒适性。配备有巡航控制的车辆的驾驶员通常选择设定速度v_set作为他/她希望车辆在水平道路上维持的速度。巡航控制于是向车辆的发动机***提供用于控制发动机的参考速度v_ref。设定速度v_set从而可被视为到巡航控制的输入信号，而参考速度v_ref可被视为来自巡航控制的输出信号且被用于控制发动机。

当今的传统巡航控制(CC)维持通常由车辆驾驶员以设定速度v_set形式设定的不变的参考速度v_ref，该设定速度因而在此是例如由他/她选择的期望速度，并且对于当今的传统巡航控制而言，参考速度是不变的并且等于设定速度，即v_ref＝v_set。参考速度v_ref的值仅在由驾驶员在车辆运动时进行调节时才改变。然后，参考速度v_ref被发送到控制车辆的控制***，使得车辆速度在可能时对应于参考速度v_ref。在车辆配备有自动换挡***的情况下，可通过该***基于参考速度v_ref来换挡，以使车辆能够维持参考速度v_ref，即：使车辆能够维持期望设定速度v_set。

在斜坡地带，巡航控制***将会试图在上坡和下坡时维持设定速度v_set。这尤其将导致车辆加速越过斜坡顶部并进入随后的下坡。于是，车辆将需要被制动以避免超过设定速度v_set或将会到达恒速制动被启动的速度v_kfb，这对驾驶车辆而言是费油的方式。在车辆越过斜坡顶时不加速的情况下，可能也需要在下坡时制动，以避免超过设定速度v_set或恒速制动的启动速度v_kfb。

为降低燃料消耗，特别是降低在斜坡道路上的燃料消耗，经济型巡航控制(比如斯堪尼亚的)已被开发。这种巡航控制试图估计车辆的当前行驶阻力，并且还具有关于车辆的历史行驶阻力的信息。经济型巡航控制还可以被提供包括地形信息的地图数据。于是例如可借助于GPS在地图上定位车辆，并估计沿前方道路的行驶阻力。因此，可针对不同类型的道路来优化车辆的参考速度v_ref以节省燃料，在这种情况下参考速度v_ref可能不同于设定速度v_set。这种规定涉及允许参考速度v_ref与由驾驶员选择的设定速度v_set不同的巡航控制，即参考速度调节式巡航控制。

经济型巡航控制的进一步开发的示例是“前瞻型”巡航控制(LACC)，一种使用前方道路区段的信息(即前方道路特性的信息)以确定参考速度v_ref的巡航控制策略形式。因此，LACC是参考速度调节式巡航控制的示例，其中，参考速度v_ref在特定范围[v_min，v_max]内被允许与由驾驶员选择的设定速度v_set不同，以便实现更多燃料节约。

前方道路区段的信息例如可包括关于当前地形、道路弧度、交通情况、道路作业、交通密度和道路状态的信息。前方道路区段的信息还可包括前方区段上的速度限度和道路旁边的交通标识。这样的信息例如能够通过下述方式得知：位置信息(例如GPS(全球定位***)信息)、地图信息和/或地形图信息、天气报告、各个车辆之间的通讯信息以及由无线电提供的信息。所有这种信息可以以各种方式被使用。例如，关于前方道路上的速度限度的信息可被用于通过在到达低速区之前降低车辆速度来实现燃料效率。类似地，指示出例如前方弯路或交叉路口的道路标识信息还可被用于通过在车辆到达弯路或交叉口之前制动来实现燃料效率。

LACC巡航控制例如可使得在大坡度爬升之前将参考速度v_ref提高到高于设定速度v_set的水平，因为预计车辆将由于它的相对于发动机性能的高车辆总重而在进行这种爬升时失速。类似地，在大坡度下坡之前，LACC巡航控制使得参考速度v_ref被降低到低于设定速度v_set的水平，因为预计车辆将由于其高车辆总重而在这样的下坡中加速。在此的概念是，降低车辆开始下坡行驶的速度使得能够降低被制动损耗的能量和/或空气阻力损失(反映为在下坡之前被喷射的燃料量)。因此，LACC巡航控制可在不显著影响行程时间的情况下降低燃料消耗。

发明内容

在由Erik编著的题为“Explicit use of road topography formodel predictive cruise control in heavy trucks”(ISRN：LiTH-ISY-EX--05/3660--SE)的文献中描述了先前已知的使用地形信息的巡航控制的一个示例。巡航控制在此通过实时优化实现，成本函数用于定义优化标准。大量不同的解决方案在此被计算和评估，获得最低成本的解决方案被应用。由于相当大量的计算被涉及，因此执行该计算的处理器需要强大的处理能力。

用于巡航控制的其他已知的解决方案已通过选择来沿着车辆预期路线从一个解决方案迭代而减少了可能的解决方案的数目。然而，旅程的地形和车辆的重量和发动机性能可能在用于确定参考速度v_ref的处理器负载方面产生各种巨大需求。例如在具有中高功率输出的重载卡车在斜坡道路上行驶与具有更高功率输出的轻载卡车在相对平坦道路上行驶相比时，需要更多的计算。原因是，在第一种情况下卡车可能会在每个下坡上加速并且在每个上坡上减速，而在第二种情况下卡车则将相当平稳地行驶。

由于处理器负载在不同状况下可能变化很大，所以车载***的处理器在应用现有的解决方案时需求将相对较大。例如，处理器的处理能力需要足够强大以迅速应对必须在有限时间中进行大量计算的情况。因此，尽管这种情况仅在所用的处理器时间的有限部分期间出现，也必须选择处理器的大小以满足这种状况的要求。

本发明的目的是提出一种改进的***，用于控制车辆速度，以使得所使用的燃料量能够最小化，且尤其用于控制车辆的速度以使得处理器负载将更小和随时间变化更平稳。本发明的另一目的是提出一种简化的巡航控制，其与先前已知的经济型和/或参考速度调节式巡航控制相比，可预见性更好。

根据本发明的一方面，上述目的中的至少一个通过应用用于控制车辆速度的前述方法来实现，该方法的特征在于，包括：

-获取车辆的设定速度v_set；

-借助于地图数据和位置数据确定旅程的地平线，该地平线包括一个或多个路线区段，每个路线区段都具有至少一个特征；

-在分别包括以预定频率f进行的N个模拟步骤的多个模拟过程s_j中的每个期间都执行以下步骤：

-在设定速度v_set被给定为参考速度v_ref时，根据传统巡航控制进行沿地平线的车辆速度的第一预测v_{pred_cc}，该第一预测取决于所述路线区段的特征；

-将车辆速度的第一预测v_{pred_cc}与第一下限值v_lim1和第一上限值v_lim2中的至少一个进行第一比较，所述第一比较用于限定出在下一模拟过程s_j+1中使用的发动机转矩T；

-当车辆的发动机转矩T的值取决于前一模拟过程s_j-1中的所述第一比较的结果时，进行沿地平线的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}；

-将车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}与界定出车辆速度应处的范围的第二下限值v_min和第二上限值v_max中的至少一个进行第二比较；

-基于该模拟过程s_j中的所述第二比较和/或车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}来确定指示出车辆速度要如何被影响的至少一个参考值；以及

-在车辆的控制***中使用随后调节车辆所依据的所述至少一个参考值。

根据本发明的一方面，上述目的中的至少一个通过使用前述模块以控制车辆速度来实现，该模块的特征在于，包括：

-输入单元，其适于接收车辆的设定速度v_set；

-地平线单元，其适于借助于地图数据和位置数据确定旅程的地平线，该地平线包括路线区段，每个区段都具有至少一个特征；

-计算单元，其适于在分别包括以预定频率f进行的N个模拟步骤的多个模拟过程s_j中的每个期间都执行以下步骤：

-在设定速度v_set被给定为参考速度v_ref时，根据传统巡航控制进行沿地平线的车辆速度的第一预测v_{pred_cc}，该第一预测取决于所述路线区段的特征；

-将车辆速度的第一预测v_{pred_cc}与第一下限值v_lim1和第一上限值v_lim2中的至少一个进行第一比较，所述第一比较用于限定出在下一模拟过程s_j+1中使用的发动机转矩T；

-当车辆的发动机转矩T的值取决于前一模拟过程s_j-1中的所述第一比较的结果时，进行沿地平线的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}；

-将车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}与界定出车辆速度应处的范围的第二下限值v_min和第二上限值v_max中的至少一个进行第二比较；以及

-基于该模拟过程s_j中的所述第二比较和/或车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}来确定指示出车辆速度要如何被影响的至少一个参考值；以及

-供送单元，其适于向车辆的控制***提供随后调节车辆所依据的所述至少一个参考值。

通过应用上述方法和/或使用上述模块控制车辆速度产生基本上恒定的处理器负载，因为相似数量的预测在每个模拟过程期间以恒定速率f进行。根据本发明，处理器负载独立于车辆的功率输出和重量以及道路地形的特性。将会执行计算的处理器在此知晓随时间推移将会需要多少处理器功率，这使得随时间推移分配足够的处理器功率变得非常容易。处理器负载从而在此将会在具有不同地形的不同情况下基本上类似，并且还将会独立于车辆发动机转矩。这意味着，要执行计算的处理器的大小可被选择成不必应对与最坏情况相应的高峰情形。相反，处理器的大小可被选择成能满足均衡的处理器负载的需要。因此能够降低处理器成本，从而也降低了车辆的制造成本。

仅针对驾驶车辆的两种不同方式预测沿地平线的前方的车辆速度变化，即车辆速度的第一预测v_{pred_cc}和车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}，使得处理器负载相对较小。取决于两种预测的驾驶模式的结果，即车辆速度的第一预测v_{pred_cc}和车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}，随后选择参考值以用于调节车辆速度。

通过预测在某些其他转矩T(例如使车辆减速的最小转矩或使车辆加速的最大转矩)下的车辆速度，该***能够评估应当在调节车辆速度中使用哪个参考值。如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}高于/低于限值v_max、v_min，那么各种实施例在控制车辆速度中使用在先前的模拟过程s_j-n期间确定的参考值。

根据本发明的一个实施例，要调节车辆速度所依据的参考值基于至少一个规则。该规则从而限定如何选择参考值。

根据本发明的一个实施例，这些规则中的至少一个是：如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}在第二比较中高于第二上限值v_max或低于第二下限值v_min，那么要调节车辆所依据的参考值就是对应于设定速度v_set的值。

根据一个实施例，如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最小值等于或高于第二下限值v_min且如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最大值还等于或高于与设定速度v_set相关的另一上限值v_max2，那么参考速度v_ref就被确定为代表车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的值。

根据一个实施例，如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最大值等于或高于上限值v_max且如果该车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最小值还等于或低于与设定速度相关的另一下限值v_min2，那么参考速度v_ref就被确定为代表车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的值。

根据本发明的一个实施例，根据本发明的方法完成的模拟通过使用成本函数来评估。成本在此被计算用于车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和/或车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}。换言之，成本在此被计算用于这两个不同的模拟驾驶模式。该评估使用基于计算车辆速度曲线v、能量消耗E以及旅程时间t中的至少一个的至少一个成本函数J_Tnew和J_Tk+new。

根据本发明的一个实施例，调节车辆速度所要使用的参考值基于在用于车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和用于车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的成本函数J_Tnew和J_Tk+new之间的第四比较而被确定。

根据本发明的一个实施例，如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}达到不同的最终速度，那么罚因子就可被添加到成本函数J_Tnew和J_Tk+new中的至少一个上。在这些第二和第三预测速度没有达到相同最终速度的情况下，罚因子在此被添加以补偿相比较的不同的最终速度。

本发明的优选实施例在从属权利要求和具体实施例中描述。

附图说明

本发明在下文中参考附图描述，在附图中：

图1描绘根据本发明的一个实施例的模块。

图2描绘根据本发明的一个实施例的方法的流程图。

图3展示根据本发明的一个实施例的在模拟过程期间的预测速度。

图4展示根据本发明的一个实施例的多个模拟过程。

图5展示根据本发明的一个实施例的预测车辆速度。

图6展示根据本发明的一个实施例的方法的流程图。

图7展示根据本发明的一个实施例的预测车辆速度。

图8展示根据本发明的一个实施例的车辆速度的各种预测的不同的最终速度。

图9展示根据本发明的一个实施例的预测车辆速度。

具体实施例

图1示出了根据本发明的一方面用于控制车辆速度的模块。该模块包括适于接收车辆的期望速度(即设定速度v_set)的输入单元。驾驶员例如可以设定他/她希望车辆维持的速度v_set。该模块还包括适于借助于地图数据和位置数据来确定行程的地平线H的地平线单元。地平线H由路线区段构成，每个路线区段都具有至少一个特征。区段的特征的可能示例是它们的以弧度为单位的坡度α。

本发明的说明书表述了GPS(全球定位***)被用于确定车辆的位置数据，但是本领域技术人员将理解的是，可想到其他类型的全球或区域定位***来提供这些数据。这样的定位***例如可使用无线电接收器以确定车辆位置。车辆还可使用传感器来扫描周围环境并以此确定其位置。

图1示出了如何通过地图(地图数据)和GPS(位置数据)向模块提供关于行程的信息。例如，可通过CAN(控制器局域网)总线一点点地将行程传送至模块。该模块可与要使用参考值进行调节的一个或多个控制***分开或可以是该控制***的一部分。这样的控制***的示例是车辆发动机控制***。替代性地，处理地图和定位***的单元可以是要使用参考值进行调节的***的一部分。于是，在模块中，行程的数据一点点地在地平线单元中被拼拢起来以构建地平线，并由处理器单元处理以形成控制***可在上面进行调节的内部地平线。于是，地平线通过从具有GPS和地图数据的单元获得的行程的新数据持续地增补，以便保持期望的地平线长度。因此，地平线在车辆运动时持续地更新。

CAN是特别开发用于在车辆中使用的串行总线***。CAN数据总线使得数字数据能够在传感器、调节部件、致动器、控制装置等之间交换，并且确保两个或更多控制装置能够访问来自给定传感器的信号，以便使用所述信号来控制与它们连接的部件。图1所示的单元之间的连接中的每个可采用缆线、数据总线(例如CAN(控制器局域网)总线)、MOST(媒体导向***传输)总线或某些其他总线配置、或无线连接中的一个或多个的形式。

模块还包括计算单元，该计算单元适于在多个模拟过程s_j期间(每个模拟过程都包括以预定速率f进行的N个模拟步骤)，在每个模拟过程中在期望速度v_set被给定为参考速度v_ref时，根据传统巡航控制进行沿地平线的车辆速度的第一预测v_{pred_cc}，该第一预测取决于所述路线区段的特征。第一比较也在车辆速度的第一预测v_{pred_cc}和第一下限值v_lim1和上限值v_lim2之间进行，该第一比较用于限定在下个模拟过程s_j+1中使用的发动机转矩T。

沿地平线的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}接下来基于车辆发动机转矩T进行，该车辆发动机转矩取决于先前一模拟过程s_j-1中的所述第一比较的结果。当在这个模拟过程s_j中进行车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}时，这个模拟过程s_j从而在此使用前一模拟过程s_j-1中的第一比较。

于是，在第二比较中，将车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}与界定出车辆速度应处的范围的第二下限值v_min和上限值v_max比较。随后是基于这个模拟过程s_j中的所述第二比较和/或车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}来确定指示出车辆速度要如何被影响的至少一个参考值。

该模块还被设置成：能将调节车辆所依据的所述至少一个参考值(例如通过发送)提供至车辆的控制***。如何进行速度的预测将在下面更详细地阐述。

模块和/或计算单元至少包括适于根据本发明的方法进行所有计算、预测和比较的处理器和存储器单元。处理器在此是指处理器或微型计算机，例如用于数字信号处理的电路(数字信号处理器，DSP)，或具有预定的特定功能的电路(应用特定集成电路，ASIC)。计算单元被连接到存储器单元，该存储器单元向计算单元提供例如使计算单元能够进行计算所需的被存储的程序代码和/或被存储的数据。计算单元还适于在存储器单元中存储计算的部分或最终结果。

根据本发明的用于控制车辆速度的方法及其不同的实施例还可在计算机程序中实施，该计算机程序当在计算机(例如前述处理器)中被执行时使得该计算机能够应用该方法。计算机程序通常采用被存储在数字存储介质上的计算机程序产品的形式，且被包括在计算机程序产品的计算机可读介质中，该计算机可读介质包括合适的存储器，例如ROM(只读存储器)、PROM(可编程只读存储器)、EPROM(可擦PROM)、闪存存储器、EEPROM(电可擦PROM)、硬盘单元等。

图2是根据本发明的一个实施例的用于控制车辆速度的方法的步骤的流程图。该方法包括第一步骤A)获取v_set，作为使车辆维持的期望的设定速度，和第二步骤B)借助于地图数据和位置数据确定旅程的地平线，该地平线包括路线区段，其中每个区段都具有至少一个特征。

根据该方法，接下来沿地平线的长度进行多个模拟过程。模拟过程s_j包括以预定速率f进行的N个模拟步骤，下述步骤在模拟过程s_j期间执行：

C1)在设定速度v_set被给定为参考速度v_ref时，根据传统巡航控制进行沿地平线的车辆速度的第一预测v_{pred_cc}，该第一预测取决于所述路线区段的特征。

C2)将车辆速度的第一预测v_{pred_cc}与第一下限值v_lim1和第一上限值v_lim2进行第一比较，所述第一比较用于限定出在下一模拟过程s_j+1中使用的发动机转矩T。

C3)当车辆的发动机转矩T取决于前一模拟过程s_j-1中的所述第一比较的结果时，进行沿地平线的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}。因此，在模拟过程s_j期间，根据C1)的预测和根据C3)的预测并行地进行，如图2所示。车辆速度的第一预测v_{pred_acc}在前一模拟过程s_j-1中与第一下限值v_lim1和上限值v_lim2的第一比较的结果确定将会在这个模拟过程s_j期间用于进行车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的转矩T。

C4)将车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}与界定出车辆速度应处的范围的第二下限值v_min和第二上限值v_max进行第二比较。

C5)基于该模拟过程s_j中的所述第二比较和/或车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}来确定指示出车辆速度要如何被影响的至少一个参考值。

然后，作为进一步的步骤D)，将所述至少一个参考值(例如通过经由CAN总线发送)提供至车辆的控制***，在所述控制***中使用所述至少一个参考值来根据所述至少一个参考值调节车辆速度。

根据本发明的方法在确定所述至少一个参考值时产生恒定的和预定的处理器负载。

因此，设定速度v_set是与期望的巡航控制速度相关的驾驶员输入信号，且所述至少一个参考值是车辆调节所依据的值。所述至少一个参考值优选是参考速度v_ref、参考转矩T_ref或参考发动机转速ω_ref。

参考速度v_ref被传送至发动机控制单元的速度调节器。如上所述，在传统巡航控制中，参考速度v_ref等于设定速度，即v_ref＝v_set。于是，速度调节器基于参考速度v_ref通过向发动机的转矩调节器要求必要的转矩来控制车辆速度。根据所述至少一个参考值是参考转矩T_ref的实施例，可将所述至少一个参考值直接发送至发动机的转矩调节器。在所述至少一个参考值是参考发动机转速ω_ref的实施例中，可将所述至少一个参考值直接发送至发动机的速度调节器。

下面对如何确定不同的预测速度进行描述。

由周围环境作用于车辆上的总力F_env由滚动阻力F_roll、重力F和空气阻力F_air构成。重力计算为：

F＝m·g·α    (公式1)

其中，m是车辆重量，α是以弧度为单位的道路倾斜度。因为大多情况下仅考虑小角度，所以sin(α)近似于α。

将空气阻力如下地计算为因数k乘以车辆速度的平方：

$F_{\mathrm{env}}=F_{\mathrm{roll},\mathrm{present}}+m\·9.82\·\mathrm{\α}+k\·v_{i-1}^2$     (公式2)

F_{roll，present}＝F_roll，est，m＝m_est， $k=\frac{1}{2}\mathrm{\ρ}\·C_d\·A$     (公式3)

其中，A是估算的车辆迎风面积、C_d是取决于对象流线形状的阻力系数、ρ是空气密度、m是由车辆的重量估算***估算的车辆重量m_est。当前滚动阻力F_roll,present也在车辆中被持续地估算为F_roll，est。为了计算m_est和F_roll，est，请参考由Maria Ivarsson所著的题为“Fuel Optimal Powertrain Control forHeavy Trucks Utilizing Look Ahead”(2009，ISBN978-91-7393-637-8)的论文。v_i-1是在前一模拟步骤中的预测车辆速度。

推动车辆向前的力F_drive取决于进行何种预测。根据一个实施例，与传统巡航控制比较，该力被取为使得车辆加速的转矩、或被取为使得车辆减速的转矩。

推动车辆向前的力F_drive可被取在最大可能力(最大转矩)与最小可能力(最小转矩，例如拖曳转矩)之间。然而，如上所述，可基本上采用以下范围之内的任何期望的力：

F_min≤F_drive≤F_max    (公式4)

车辆速度第一预测v_{pred_Tnew_ret}和第二预测v_{pred_Tnew_acc}因此可以在除最大或最小转矩以外的其他转矩处进行。将F_max计算为最大可用发动机转矩(其被描述为发动机转速的函数)乘以总传动比i_tot并除以有效轮胎半径r_wheel。最小力F_min以与最大力F_max类似的方式计算，只不过通过最小转矩来计算：

$F_{\max }=\frac{T_{\max }\left(\mathrm{\ω}\right)\·i_{\mathrm{tot}}}{r_{\mathrm{wheel}}}$     (公式5)

$F_{\min }=\frac{T_{\min }\left(\mathrm{\ω}\right)\·i_{\mathrm{tot}}}{r_{\mathrm{wheel}}}$     (公式6)

其中，n是车辆发动机速度，而i_tot是车辆的总传动比。

车辆的加速Acc为：

Acc＝(F_drive-F_env)/m    (公式7)

根据一个实施例，在N个步骤的模拟过程s_j期间，模拟步骤C1-C5具有取决于车辆速度的恒定步长。由下式给出每个模拟步骤的步长dP：

dP＝K·v_init    (公式8)

其中，K是时间常数，例如0.9s，而v_init是开始模拟时的当前车辆速度。

模拟步骤的时间dt为：

dt＝dP/v_i-1    (公式9)

其中，v_i-1是在前一模拟步骤i-1处的预测速度。

速度差dv是：

dv＝Acc·dt    (公式10)

模拟步骤的能量消耗dW为：

dW＝dP·(F_drive-F_min)    (公式11)

在当前模拟步骤处的速度v_i变为：

v_i＝v_i-1+dv    (公式12)

当前模拟步骤的总时间t_i是：

t_i＝t_i-1+dt    (公式13)

当前模拟步骤的总能量消耗W_i是：

W_i＝W_i-1+dW    (公式14)

图3展示在具有L米长的地平线的N个模拟步骤的模拟过程s_j期间如何预测车辆速度。预测在N个模拟步骤之后中断，即在模拟过程s_j之后中断。新模拟过程s_j+1接下来在下个时间样本中开始。每个模拟过程s_j具有预定频率f。例如在100Hz的频率下，每秒进行100个模拟步骤。因为每个模拟步骤的长度取决于预测开始时的车辆速度v_init，所以地平线的预测区段的长度随车辆速度而变化。

例如，在80km/h(22.22m/s)处，如果f＝100Hz并且K＝0.9s，那么地平线就为2km长，因为每个模拟步骤dP此时为20m长，在100个步骤下地平线于是为2km。图3示出在每个模拟步骤i处预测的新速度v_i。处理器负载在此是恒定的，且模拟步骤i的数量决定模拟过程s_j将会持续多久。模拟步骤的数量由频率f决定，根据一个实施例，该频率是预定值。最大处理器负载因此能够总是预先被确定，从而在可相应地选择处理器的大小方面是有利的。因此，处理器负载与道路地形、车辆重量和发动机类型无关。根据一个实施例，车辆速度的第一预测v_{pred_cc}和第二预测v_{pred_Tnew}均可以是具有N个值的矢量，或替代性地，在每个模拟过程s_j中可仅保存车辆速度的第一预测和第二预测的最大值和最小值。

图4展示三个模拟过程s_j-1、s_j、以及s_j+1，和在这三个模拟过程中的每个期间进行的预测。车辆速度的第一预测v_{pred_cc}和车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}在每个模拟过程中被预测。在每个模拟过程之后，将车辆速度的第一预测v_{pred_cc}与第一下限值v_lim1和上限值v_lim2比较，这个比较的结果用作确定转矩T的基础，该转矩T将会在下个模拟过程用于确定车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}，如上所述并且还在图4中由标记为“选定T”的箭头展示。这还在图2中的流程图中的步骤C2和C3处展示，其中转矩T在这个模拟过程s_j期间在步骤C2处确定并且接下来在下个模拟过程s_j+1中被提供到步骤C3。这还在图6中的步骤S2处展示，随后是取决于车辆速度的第一预测v_{pred_cc}的大小的相应步骤S21和S31。换言之，在模拟过程s_j期间，步骤C3是基于在前一模拟过程s_j-1期间确定的转矩T。

两个不同的车辆速度(即车辆速度的第一预测v_{pred_cc}和车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew})从而在每个模拟过程期间被预测。

根据本发明的一个实施例，如在下文中更详细地描述和示例的那样，在模拟过程s_j之后，车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}与第二下限值v_min和上限值v_max中的至少一个比较。在此，规则的设置中的至少一个用于确定至少一个参考值。

根据一个实施例，这样的规则是：参考值被取为设定速度v_set的值。如果在该比较中，车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}低于第二下限值v_min或高于第二上限值v_max，那么车辆必须基于设定速度v_set控制，即参考值必须被取为设定速度v_set的值。这在图6中的步骤S3处展示，在步骤S22和S32处的比较中任一个的结果为“否”的情况下到达该步骤S3。

与此相反，如果步骤S23和S32处的比较中任一个的结果为“是”，那么相应的加速或减速在步骤S23或S33处被评估。从而例如在车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}处于由第二下限值v_min和上限值v_max限定的范围内或等于这些限值中任一个的情况下，该方法移动到图6中的相应步骤S23或S33。

因此，替代地，如果基于减速的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}不低于第二限值v_min，那么该方法继续移动到步骤S33，在该步骤中减速(速度的减少)被评估。

根据一个实施例，在步骤S33处，如果车辆速度的第二预测的最小值等于或高于第二下限值v_min且如果车辆速度的第二预测的最大值还等于或高于与设定速度v_set相关的另一上限值v_max2，那么参考速度v_ref就被确定为代表车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的值。根据一个实施例，所述另一上限值v_max2对应于设定速度加上常数c₁，即v_max2＝v_set+c₁。根据另一实施例，所述另一上限值v_max2对应于因数c₁乘以设定速度，即v_max2＝v_set×c₁。这个因数c₁的值例如可以是1.02，意味着所述另一上限值v_max2比设定速度v_set高2％。

根据一个实施例，在步骤S33处，如果基于减速的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}低于第二下限值v_min和/或低于另一上限值v_max2，那么参考速度v_ref就被确定为对应于设定速度v_set的值。

根据一个实施例，如果基于减速的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最小值高于或等于第二下限值v_min且如果基于减速的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最大值高于或等于另一上限值v_max2，那么步骤S33就将参考速度v_ref确定为对应于第二下限值v_min的值。这在图9中示意性地展示。

替代地，如果基于加速的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}不低于下限值v_min，那么该方法继续移动到步骤S23，在该步骤中，加速(速度的提高)被评估。

根据一个实施例，在步骤S23处，如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最大值等于或低于上限值v_max且如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最小值还等于或低于与设定速度相关的另一下限值v_min2，那么参考速度v_ref就被确定为代表车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的值。根据一个实施例，所述另一下限值v_min2对应于设定速度v_set减去常数c₂，即v_min2＝v_set–c₂。根据另一实施例，所述另一下限值v_min2对应于因数c₂乘以设定速度，即v_min2＝v_set×c₂。这个因数c₂的值例如可以是0.98，意味着所述另一下限值v_min2比设定速度v_set低2％。

根据一个实施例，如果基于加速的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}高于上限值v_max和/或高于另一下限值v_min2，那么步骤S23就将参考速度v_ref确定为对应于设定速度v_set的值。

根据一个实施例，在步骤S23处，如果基于加速的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}低于或等于第二上限值v_max且如果该车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最小值低于或等于另一下限值v_min2，那么参考速度v_ref就被确定为对应于第二上限值v_max的值。根据本发明的一个实施例，参考速度v_ref在此还可向着对应于另一上限值v_max2的值升高。

每个模拟过程s_j从而随后是：确定要影响车辆速度的是设定速度v_set、是车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}、还是一些其他值。代表被确定的速度的参考值接下来被给予控制单元，以便在控制车辆速度方面使用，该参考值可以采用参考车辆速度、参考转矩、或参考发动机速度的形式。

车辆控制***工作所依据的一个或多个参考值在车辆运动时被持续地确定。所述一个或多个参考值优选地在距车辆前方的特定预定距离时被确定，并且接下来在控制单元中被同步，以使得针对给定位置的计算参考值在正确的时间被设定。这样的距离的示例是50米，控制单元因此在调节车辆方面满足该距离。

根据本发明的一个实施例现在将会参照图5和6被解释。图5的顶部部分展示车辆速度的第一预测v_{pred_cc}(粗线)，该车辆速度的第一预测v_{pred_cc}将会通过沿具有道路轮廓(诸如在图5的下部部分中被描绘的道路轮廓)的地平线的传统巡航控制达到。

图6中的流程图示出车辆速度的第一预测v_{pred_cc}如何在第一步骤S1处被预测。在车辆速度的第一预测v_{pred_cc}已被预测N个步骤时，将车辆速度的第一预测v_{pred_cc}与第一下限值v_lim1和上限值v_lim2比较，如第二步骤S2所示。如果车辆速度的第一预测v_{pred_cc}低于第一下限值v_lim1，那么上坡被识别，但如果车辆速度的第一预测v_{pred_cc}高于第一上限值v_lim2，那么下坡就被识别。

如果上坡被识别，即如果车辆速度的第一预测v_{pred_cc}低于第一下限值v_lim1，如在图5中的P1处那样，那么在车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的预测中的车辆发动机转矩T在下个模拟过程s_j+1中被取为加速车辆的转矩(例如最大转矩)。这在图6中的步骤S21处并且参见公式5示出，并且被示为图5中的虚线。然而，这是预先假定车辆速度的第一预测v_{pred_cc}在可能会高于第一上限值v_lim2之前低于第一下限值v_lim1。

相反，如果下坡被识别，即如果车辆速度的第一预测v_{pred_cc}高于第一上限值v_lim2，如在图5中的P2处那样，那么在车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的预测中的车辆发动机转矩T在下个模拟过程s_j+1中被取为减速车辆的转矩(例如最小转矩)。这在图6中的步骤S31处并且参见公式6被展示，并且被示为图5中的点划线。然而，这是预先假定车辆速度的第一预测v_{pred_cc}在可能会低于第一下限值v_lim1之前高于第一上限值v_lim2。根据一个实施例，在上文中参照图1被解释的计算单元适于进行在此被描述的计算和比较。

根据本发明的上述一优选实施例，如果斜坡通过车辆速度的第一预测v_{pred_cc}的上述分析被识别，那么就应用特定规则来确定将会依据所述一个或多个参考值中的哪一个来调节车辆。根据该实施例，计算单元适于使用规则以确定所述至少一个参考值。

根据本发明的一个实施例，将车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}与界定出车辆速度应处的范围的第二下限值v_min和上限值v_max比较。这些比较在图6中的步骤S22和S32处完成。

根据本发明的一个实施例，这样的规则是：如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}处于由第二下限值和上限值界定的范围内，即如果v_min≤v_{pred_Tnew}≤v_max，那么该方法分别继续移动到步骤S23和S33，在该步骤S23和S33中，车辆的被给予的参考值被确定为代表车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的值。从而可以确保车辆速度将不会高于或低于由第二下限值v_min和上限值v_max界定的相应的速度限度。

在图5的上部部分中，三个点线展示v_{pred_Tnew}如何利用加速转矩被预测并且接下来还被预测为高于第二上限值v_max。这个方案是不期望的，因为车辆速度将会超过速度限值v_max，因此设定速度v_set被给定为参考值，如在图6中的步骤S3处那样。仅在车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}被预测为不高于第二上限值v_max时，代表车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的参考值才可以根据图6中的步骤S23被给定。

这也在图6中的流程图中被展示。如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}在步骤S21处利用加速转矩被预测，那么车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}接下来在步骤S22处与第二上限值v_max比较。根据本发明的一个实施例，如果该车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}低于或等于第二上限值v_max，那么车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}在步骤S23处被给定为参考值。车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}接下来在车辆速度的第一预测v_{pred_cc}低于第一下限值v_min1时优选地在时间P1处被给定为参考值，只要该车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}被预测为不高于第二上限值v_max。

类似地，车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}在其基于减速转矩被预测的情况下在步骤S32处与第二下限值v_min比较。根据本发明的一个实施例，如果该车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}高于或等于第二下限值v_min，那么车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}在步骤S33处就被给定为参考值。车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}从而优选地在车辆速度的第一预测v_{pred_cc}高于第二上限值v_max的时刻被给定，只要该车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}被预测为不低于第二下限值v_min。

在下个模拟过程中，该方法再次从S1开始。用于执行计算的时间(即预定速率f)被调节，以使得整个方法在模拟过程s_j期间被遍历。

对于将会被减速或被加速(达到最小转矩或最大转矩)的车辆，根据本发明的一个实施例，至少一个参考值(例如参考速度v_ref)可以被给定为具有偏移量。最小转矩接下来可以例如通过给予参考速度v_ref低于下限值v_min的低值来给定。例如，参考速度v_ref的值可以被给定为v_min–k₁，其中k₁处于1-10km/h范围内。发动机的控制单元接下来将会向发动机要求拖曳转矩。以类似的方式，最大转矩可以通过给予参考速度v_ref高于第二上限值v_max的高值来达到。例如，参考速度v_ref的值可以被给定为v_max+k₂，其中k₂处于1-10km/h范围内。

根据本发明的一个实施例，车辆速度的最大第一预测v_{pred_cc,max}和车辆速度的最小第一预测v_{pred_cc,min}在根据传统巡航控制的车辆速度的第一预测v_{pred_cc}期间被确定，并且接下来在与相应第一下限值v_lim1和上限值v_lim2的第一比较中被用以确定在第二预测中的车辆发动机转矩T。根据该实施例，计算单元适于执行这些计算。使用该实施例时，仅标量(而非整个矢量)需要被保存，从而节约了存储器空间。各个值也不需要在它们已在模拟过程s_j中被使用之后被存储，因为参考值沿地平线向后的调节不会发生，这意味着各个值在这个模拟过程s_j之后将不会被再次用于计算。与在前已知的计算算法比较，这个区别节约处理器功率并且协助实现恒定处理器负载。类似地，用于预测车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的相应的最大和最小速度可以在模拟过程s_j期间被确定。

根据本发明的一个实施例，参考值(例如参考速度v_ref)被取为第二下限值v_min或第二上限值v_max。该实施例是上述那些使用到参考值的恒定偏移量k₁或k₂的迟滞量或添加量的实施例的替代例。该实施例可以因此用于避免急剧的调节或用于实现特定的低或高转矩。这导致对于速度预测中的潜在误差更不敏感，并且通过既不低于第二下限值v_min也不高于第二上限值v_max来避免驾驶员感到不适。

本发明的一个实施例在预测车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}时，即在选择车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}被确定时要被预测的控制策略时考虑到传动系(即发动机、变速箱、以及最终齿轮)的效率和舒适性/驾驶性能。根据发动机的效率或基于舒适性需求在大小和/或时间方面确定转矩T、从而产生不同大小的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}，使得可以实现舒适且经济的巡航控制。该实施例可以基于下述规则实施：例如发动机必须在特定发动机速度下具有特定转矩，或引起高于特定限值的加速的转矩绝不被允许。

我们已在上文中描述各种规则可以如何被用于决定要基于所述至少一个参考值中的哪一个来调节车辆。在下文中被描述的实施例替代地使用成本函数以决定要基于所述至少一个参考值中的哪一个来调节车辆。图6示出在步骤S23和S33处的基于这些成本函数的相应计算。成本函数如何被用在确定所述至少一个参考值中将会因此与本发明的另一实施例有关地在下文中被更详细地解释。

根据本发明的一个实施例现在将会参照部分对应于上述图5的图7被解释。在图7中(如在图5中)，上部部分展示将会通过沿具有道路轮廓的地平线的传统巡航控制达到的车辆速度的第一预测v_{pred_cc}(粗线)，其中所述道路轮廓诸如在图7的下部部分中被描绘。

车辆速度的第一预测v_{pred_cc}在已被预测时与第一下限值v_lim1和上限值v_lim2比较。如果所述车辆速度的第一预测v_{pred_cc}低于第一下限值v_lim1，那么上坡就被识别，但如果所述车辆速度的第一预测v_{pred_cc}高于第一上限值v_lim2，那么下坡就被识别。

如果上坡被识别，即如果车辆速度的第一预测v_{pred_cc}低于第一下限值v_lim1，如在图7中的P1处，那么车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的预测中的车辆发动机转矩T在下个模拟过程s_j+1中被取为将车辆加速的转矩(最大转矩)。这被展示为图7中的虚线。然而，这是预先假定车辆速度的第一预测v_{pred_cc}在可能会高于第一上限值v_lim2之前低于第一下限值v_lim1。

相反，如果下坡被识别，即如果车辆速度的第一预测v_{pred_cc}高于第一上限值v_lim2，如在图7中的P2处，那么车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的预测中的车辆发动机转矩T在下个模拟过程s_j+1中被取为将车辆减速的转矩(最小转矩)。这被展示为图7中的虚线。然而，这是预先假定车辆速度的第一预测v_{pred_cc}在车辆速度的第一预测(在适当的情况下)低于第一下限值v_lim1之前高于第一上限值v_lim2。根据一个实施例，在上文中参照图1被解释的计算单元适于进行在此被描述的计算和比较。

如果车辆速度的第一预测v_{pred_cc}高于或等于第一下限值v_lim1并且低于或等于第一上限值v_lim2，那么参考值就被取为等于设定速度v_set的参考速度，如在在图6中的步骤S2处、接着是步骤S3处被展示的那样。设定速度v_set从而在车辆速度的第一预测v_{pred_cc}不超出由第一下限值v_lim1和上限值v_lim2界定的范围的情况下被给定作为参考值。这例如可意味着没有斜坡被识别，在这种情况下车辆速度的第一预测v_{pred_cc}超出由第一下限值v_lim1和上限值v_lim2界定的范围。因此，这可意味着车辆将会在水平的道路上行驶。设定速度v_set接下来变为要调节车辆控制***所依据的参考值。车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}优选地仍然利用最大或最小转矩预测，以便实现有利的平稳的处理器负载。

根据本发明的一个实施例，沿地平线的车辆速度的至少一个另一预测v_{pred_Tk+new}在每个模拟过程s_j中进行。根据本发明的一个实施例，在此进行车辆速度的总共三个不同的预测，即v_{pred_cc}、v_{pred_Tnew}、v_{pred_Tk+new}。车辆速度的至少一个另一预测v_{pred_Tk+new}中的每个均基于将车辆速度提高到高于车辆速度的第一预测v_{pred_cc}所需要的转矩，或基于将车辆速度降低到低于车辆速度的第一预测v_{pred_cc}所需要的转矩，在这种情况下所述至少一个另一预测所基于的转矩取决于前一模拟过程s_j-1中的所述第一比较。

根据一个实施例，每个模拟过程s_j因此还进行沿地平线的车辆速度的另一(例如第三)预测v_{pred_Tk+new}，产生总共三个不同的预测，即v_{pred_cc}、v_{pred_Tnew}、v_{pred_Tk+new}。在车辆发动机转矩T被取为最大转矩、最小转矩、或一些其他转矩时，参见公式4，这产生替代的驾驶模式，取决于前一模拟过程s_j-1中的所述第一比较，车辆速度的第一预测v_{pred_cc}符合传统巡航控制将会预测的那样并且随后是预测车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}。该车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}由图7中的双点划线表示。

根据一个实施例，类似标准被用于决定车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}将会在何时并且在何种转矩T下被预测，并且还用于决定车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}将会在何时并且在何种转矩T下被预测。

根据一个实施例，其他标准被用于确定产生替代的驾驶模式的另一转矩T，以便决定车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}将会在何时并且在何种转矩T下(例如在特别舒适性需求被期望时)被预测。预测车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}优选地包括：首先通过使用传统巡航控制的功能进行一个或多个模拟步骤，随后是利用与传统巡航控制的转矩不同的另一转矩T(例如如上所述的最大或最小转矩)进行余下的模拟步骤。例如，图3中的模拟步骤1至4可以通过使用传统巡航控制来执行，随后是利用加速或减速转矩执行模拟步骤5至N。

图7的上部部分中的各种双点划线展示车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}如何被预测为高于第二上限值v_max。由于这个方案是不期望的，因此参考值被确定为等于设定速度v_set。仅在车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}和车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}都不被预测为高于第二上限值v_max时，这个驾驶模式才可适合于与根据本发明的一形式的成本函数比较。这在下文中关于公式15和16更详细地描述。

根据本发明的一个实施例，如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}高于或低于由驾驶员直接地或间接地设定的限值，例如第二下限值v_min和上限值v_max，那么参考值就被确定为等于设定速度v_set，如通过图6中的步骤S22、S32和S3展示的那样。

根据该实施例，利用不同控制策略的车辆速度的三个预测v_{pred_cc}、v_{pred_Tnew}、v_{pred_Tk+new}从而对于车辆前方路线的有限部分(长度为L的部分，也被称为地平线)进行。于是，根据本发明的一个实施例，每个这样的预测优选地涉及计算车辆速度曲线v、总能量消耗E_N、以及旅程时间t_N。根据一个实施例，最大和最小速度也被计算用于预测，如在下文中更详细地描述。在模拟过程期间的用于预测速度的总能量消耗E_N通过使用公式14来计算。在模拟过程期间的用于预测速度的总时间t_N类似地通过公式13来计算。通过传统巡航控制的车辆速度的第一预测v_{pred_cc}的预测给出了总能量消耗所指定的E_{pred_cc}和总旅程时间所指定的t_{pred_cc}，并且以与在上文中描述的类似的方式决定其他控制策略/驾驶模式中的哪个将会被预测。

用于车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的总时间t_{LA_Tnew}和总能量消耗E_{LA_Tnew}在每个模拟过程期间被计算。车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}也如上所述地被预测，用于车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的总时间t_{LA_Tk+new}和总能量消耗E_{LA_Tk+new}在模拟过程期间被计算。

根据本发明的一个实施例，速度预测通过使用至少一个成本函数J_Tnew、J_Tk+new计算用于车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和/或车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的成本来评估。从而可基于用于车辆速度/控制策略的这些第二和第三预测的成本来评估哪种车辆速度/控制策略的预测对特定情况而言最佳，从而使得可以选择适当地预测的车辆速度/控制策略。

上述计算单元优选地适于执行这些计算。根据一个实施例，用于根据车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和第三预测v_{pred_Tk+new}的驾驶模式的成本J_Tnew和J_Tk+new通过将车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和第三预测v_{pred_Tk+new}相对于根据车辆速度的第一预测v_{pred_cc}的驾驶模式的相应能量减少和旅程时间减少以权重参数β根据成本函数加权来确定：

$J_{\mathrm{Tnew}}=\frac{E_{\mathrm{LA},\mathrm{Tnew}}}{E_{\mathrm{pred}\_\mathrm{cc}}}+\mathrm{\β}\frac{t_{\mathrm{LA},\mathrm{Tnew}}}{t_{\mathrm{pred}\_\mathrm{cc}}}$     (公式15)

$J_{\mathrm{Tk}+\mathrm{new}}=\frac{E_{\mathrm{LA},\mathrm{Tk}+\mathrm{new}}}{E_{\mathrm{pred}\_\mathrm{cc}}}+\mathrm{\β}\frac{t_{\mathrm{LA},\mathrm{Tk}+\mathrm{new}}}{t_{\mathrm{pred}\_\mathrm{cc}}}$     (公式16)

因此，成本函数J_Tnew和J_Tk+new相对于车辆的预测的驾驶模式根据传统巡航控制(E_{pred_cc}和t_{pred_cc})被标准化。因此，成本评估例如与车辆重量无关。成本评估仅基于能量消耗和旅程时间，且所述计算不考虑车辆的燃料消耗。这意味着，不需要发动机效率的任何模型，因此在评估哪个控制策略最有益方面简化了计算。

权重参数β也几乎不依赖于车辆重量、所行驶的距离和发动机类型。因此简化了用于控制车辆速度的模式或设置工具的引入。根据一个实施例，驾驶员或***例如可通过改变权重参数β来选择优先减少燃料消耗或优先减少行驶时间。该功能可在用户界面中(例如车辆的仪表面板中)以权重参数β的形式或取决于权重参数β的参数的形式呈现给驾驶员。

根据本发明的一个实施例，用于车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和用于车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的成本函数J_Tnew和J_Tk+new的成本经过第四比较，该第四比较接下来被用作用于确定要基于哪一个参考值来调节车辆的基础，即参考值基于该第四比较被确定。于是，车辆速度的第二预测和第三预测中产生最少成本的那个被用作参考值，即：所选取的参考值是这些车辆速度的第二预测或第三预测中产生最少成本的那个。这在这个实施例中在用于加速的步骤S23处和用于减速的步骤S33处完成(图6)。

根据一个实施例，以与上述类似的方式，所述至少一个参考值(例如参考速度v_ref)在此被给定为具有偏移量，以便车辆被减速或被加速(以达到最小转矩或最大转矩)。于是，最小转矩可例如通过给予参考速度v_ref低于第二下限值v_min的低值来给定，而最大转矩可通过给予参考速度v_ref高于第二上限值v_max的高值来实现。

根据本发明的一个实施例，车辆速度的最大第一预测v_{pred_cc,max}和车辆速度的最小第一预测v_{pred_cc,min}在根据传统巡航控制的车辆速度的第一预测v_{pred_cc}期间被确定，并且接下来在与相应的第一下限值v_lim1和上限值v_lim2的第一比较中被用以确定第二预测中的以及第三预测中的车辆发动机转矩T。根据该实施例，计算单元也适于执行这些计算，其中仅标量在实际模拟过程s_j期间需要被存储并且能够在之后被删除，从而产生基本上恒定的处理器负载。

各种控制策略(即车辆速度的各种预测v_{pred_Tnew}和v_{pred_Tk+new})通常在地平线的末端具有相同的最终速度，且根据一个实施例，这在控制策略的成本的评估中被满足。这在图9中被展示，其中，车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}利用最大转矩来预测，车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}在多个模拟步骤中根据传统巡航控制来预测并且接下来利用最大转矩来预测。与用于车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的最终速度v_end,Tk+new相比，车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}产生了更高的最终速度v_end,Tnew，因为车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}最初类似于传统巡航控制，结果是：在这种情况下的速度不像车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}那样增加那么多，因为最大转矩在此与在预测车辆速度的第二预测中相比被应用于更靠后的模拟步骤中。然而，模拟过程s_j在此在N个步骤之后结束(在图8中以垂直虚线示出)，在该阶段用于相应预测的最终速度也被达到。

根据一个实施例，在车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}达到不同的最终速度的情况下，罚因子被添加到成本函数J_Tnew、J_Tk+new中的至少一个上。罚因子的大小可基于能量消耗E_γ和旅程时间t_γ来计算，该能量消耗E_γ和旅程时间t_γ将会被需要以将沿地平线的第三预测的最终速度v_end,Tk+new变成用于第二预测的最终速度v_end,Tnew并且与此同时使得两种预测覆盖相同的距离。

成本函数于是写作：

$J_{\mathrm{Tnew}}=\frac{E_{\mathrm{LA},\mathrm{Tnew}}+E_{\mathrm{\γ},\mathrm{Tnew}}}{E_{\mathrm{pred}\_\mathrm{cc}}}+\mathrm{\β}\frac{t_{\mathrm{LA},\mathrm{Tnew}}+t_{\mathrm{\γ},\mathrm{Tnew}}}{t_{\mathrm{pred}\_\mathrm{cc}}}$     (公式17)

$J_{\mathrm{Tk}+\mathrm{new}}=\frac{E_{\mathrm{LA},\mathrm{Tk}+\mathrm{new}}+E_{\mathrm{\γ},\mathrm{Tk}+\mathrm{new}}}{E_{\mathrm{pred}\_\mathrm{cc}}}+\mathrm{\β}\frac{t_{\mathrm{LA},\mathrm{Tk}+\mathrm{new}}+t_{\mathrm{\γ},\mathrm{Tk}+\mathrm{new}}}{t_{\mathrm{pred}\_\mathrm{cc}}}$     (公式18)

得出能量消耗E_γ和旅程时间t_γ需要进行基于牛顿第二定律的多个计算，在F_env为常数的情况下假定行驶阻力恒定，即在此假定道路是水平的并且空气阻力和滚动阻力不随车辆速度而变化：

$m\stackrel{\·}{v}=(F_{\mathrm{drive}}-F_{\mathrm{env}})$     (公式19)

基于这些假设，车辆速度成为时间的线性函数。

用于将第三预测从v_end,Tk+new改变到v_end,Tnew的旅程时间为：

$t_{\mathrm{\γ},\mathrm{Tk}+\mathrm{new}}=(v_{\mathrm{end},\mathrm{Tnew}}-v_{\mathrm{end},\mathrm{Tk}+\mathrm{new}})\frac{m}{F_{\mathrm{drive}}-F_{\mathrm{env}}}$     (公式20)

车辆所行驶的距离是：

$s_{\mathrm{\γ}}=\frac{F_{\mathrm{drive}}-F_{\mathrm{env}}}{2m}{t}_{\mathrm{\γ},\mathrm{Tnew}}^2+v_{\mathrm{end},\mathrm{Tk}+\mathrm{new}}\·t_{\mathrm{\γ},\mathrm{Tk}+\mathrm{new}}$     (公式21)

能量需求是：

E_γ,Tk+new＝F_driv·s_γ    (公式22)

在速度v_end,Tnew不变的情况下使第二预测走完相同距离s_γ的旅程时间是：

$t_{\mathrm{\γ},\mathrm{Tnew}}=\frac{s_{\mathrm{\γ}}}{v_{\mathrm{end},\mathrm{Tk}+\mathrm{new}}}$     (公式23)

能量需求是：

E_γ,Tnew＝F_env·s_γ    (公式24)

如果v_end,Tk+new<v_end,Tnew，就使用最大转矩(F_drive＝F_max)，如果v_end,Tk+new>v_end,Tnew，就使用拖曳转矩(F_drive＝0)。

根据一个实施例，标准化值E_{pred_cc}和t_{pred_cc}不被更新以获得与其他预测完全相同的行驶距离值。例如，该值可针对每个模拟周期更新。相对于预测的总距离而言，距离s_γ很短，从而即使不考虑传统巡航控制在距离s_γ上所消耗的能量和时间，标准化也运作得很好。

根据本发明的一个实施例，所述至少一个参考值被确定为能产生最低总成本(J_Tnew或J_Tk+new)的预测车辆速度。

根据一个实施例，与设定速度不同的特定参考值(即：在所确定的参考值是例如v_{pred_Tnew}或v_{pred_Tk+new}的情况下)可在例如车辆处于陡峭斜坡上期间获得。在不同的驾驶/预测模式之间变动的控制动作从而被避免。陡峭斜坡在此可被识别为倾斜度超过预定值的斜坡。

本发明的一个实施例在预测车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}中(即在车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}被确定时选择将会被预测的控制策略中)考虑发动机的效率和舒适性/驾驶性能。根据发动机的效率或基于舒适性需求在大小和/或时间方面确定转矩T、从而产生不同大小的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}，使得可实现舒适且经济的巡航控制。该实施例可基于下述规则实施：例如发动机必须在特定发动机速度下具有特定转矩，或导致高于特定限值的更多加速的转矩绝不被允许。

根据本发明的一个方面，提出了一种计算机程序产品，其包括程序指令，当这些指令在车辆中的计算机***上运行时，所述指令能够使所述计算机***执行根据所述方法的步骤。本发明还包括一种计算机程序产品，所述程序指令在所述计算机程序产品中存储在能够由计算机***读取的介质上。

本发明不限于以上描述的实施例。各种替代例、改型和等同方案可以被使用。因此，上述实施例并不限制由权利要求所限定的本发明的保护范围。

Claims (42)

1.一种用于控制车辆速度的方法，其特征在于，包括：

-获取车辆的设定速度v_set；

-借助于地图数据和位置数据确定旅程的地平线，该地平线包括一个或多个路线区段，每个路线区段都具有至少一个特征；

-在分别包括以预定频率f进行的N个模拟步骤的多个模拟过程s_j中的每个期间都执行以下步骤：

-在设定速度v_set被给定为参考速度v_ref时，根据传统巡航控制进行沿地平线的车辆速度的第一预测v_{pred_cc}，该第一预测取决于所述路线区段的特征；

-将车辆速度的第一预测v_{pred_cc}与第一下限值v_lim1和第一上限值v_lim2中的至少一个进行第一比较，所述第一比较用于限定出在下一模拟过程s_j+1中使用的发动机转矩T；

-当车辆的发动机转矩T的值取决于前一模拟过程s_j-1中的所述第一比较的结果时，进行沿地平线的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}；

-将车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}与界定出车辆速度应处的范围的第二下限值v_min和第二上限值v_max中的至少一个进行第二比较；

-基于该模拟过程s_j中的所述第二比较和/或车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}来确定指示出车辆速度要如何被影响的至少一个参考值；以及

-在车辆的控制***中使用随后调节车辆所依据的所述至少一个参考值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N个模拟步骤具有取决于车辆速度的步长。

3.根据权利要求1和2中任一项所述的方法，其特征在于，所述至少一个参考值是下述中的任一个：

-参考车辆速度v_ref

-参考转矩T_ref

-参考发动机速度ω_ref。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，如果车辆速度的第一预测v_{pred_cc}在前一模拟过程s_j+1中被确定为高于第一上限值v_lim2，那么第二预测中的车辆发动机转矩T在该模拟过程s_j中就被取为将车辆减速到低于该车辆速度的第一预测v_{pred_cc}所需要的转矩。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}在所述第二比较中低于第二下限值v_min，那么所述至少一个参考值就采用在先前模拟过程s_j-n期间被确定的至少一个参考值的形式。

6.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，如果车辆速度的第一预测v_{pred_cc}在前一模拟过程s_j+1中被确定为低于第一下限值v_lim1，那么第二预测中的车辆发动机转矩T在该模拟过程s_j中就被取为将车辆加速到高于该车辆速度的第一预测v_{pred_cc}所需要的转矩。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}在所述第二比较中高于第二上限值v_max，那么所述至少一个参考值就采用在先前模拟过程s_j-n期间被确定的至少一个参考值的形式。

8.根据权利要求4-7中任一项所述的方法，其特征在于，车辆速度的最大第一预测v_{pred_cc,max}和车辆速度的最小第一预测v_{pred_cc,min}根据传统巡航控制在车辆速度的第一预测v_{pred_cc}期间被确定，车辆速度的所述最大和最小第一预测然后在与相应的第一下限值v_lim1和上限值v_lim2的第一比较中被使用以确定第二预测中的车辆发动机转矩T。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其特征在于，一迟滞量被施加于所述至少一个参考值。

10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其特征在于，应用规则来确定要依据所述至少一个参考值中的哪一个来调节车辆。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，一个规则是：如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}在第二比较中高于第二上限值v_max或低于第二下限值v_min，那么所述至少一个参考值就被确定为代表设定速度v_set的值。

12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最小值等于或高于第二下限值v_min且如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最大值还等于或高于另一上限值v_max2，那么所述至少一个参考值被确定为代表该车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的值，所述另一上限值v_max2对应于设定速度加上常数c₁，即v_max2＝v_set+c₁。

13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最大值等于或低于上限值v_max且如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最小值还等于或低于另一下限值v_min2，那么所述至少一个参考值就被确定为代表车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的值，所述另一下限值v_min2对应于设定速度v_set减去常数c₂，即v_min2＝v_set–c₂。

14.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其特征在于，在每个模拟过程s_j中进行沿地平线的车辆速度的至少一个另一预测v_{pred_Tk+new}，车辆速度的每个这样的另一第一预测基于将车辆速度提高到高于车辆速度的第一预测v_{pred_cc}所需要的转矩、或基于将车辆速度降低到低于车辆速度的第一预测v_{pred_cc}所需要的转矩，所述至少一个另一第一预测所基于的转矩取决于前一模拟过程s_j-1中的所述第一比较。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，进行车辆速度的总共三个不同的预测v_{pred_cc}、v_{pred_Tnew}和v_{pred_Tk+new}。

16.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其特征在于，车辆速度曲线v、能量消耗E_N和旅程时间t_N在每个预测期间被计算。

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述模拟通过使用至少一个成本函数J_Tnew、J_Tk+new计算车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和/或车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的成本来评估。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，用于车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的相应成本函数J_Tnew和J_Tk+new通过将车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}相对于车辆速度的第一预测v_{pred_cc}的相应的能量减少和旅程时间减少以权重参数β进行加权来确定。

19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，用于车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和用于车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的成本函数J_Tnew和J_Tk+new经过第四比较，基于所述第四比较来确定随后调节车辆所依据的参考值。

20.根据权利要求16-19中任一项所述的方法，其特征在于，如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}达到不同最终速度，那么罚因子就被添加到用于车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和用于车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的成本函数J_Tnew、J_Tk+new中的至少一个上。

21.一种被设置成用于控制车辆速度的模块，其特征在于，包括：

-输入单元，其适于接收车辆的设定速度v_set；

-地平线单元，其适于借助于地图数据和位置数据确定旅程的地平线，该地平线包括路线区段，每个区段都具有至少一个特征；

-计算单元，其适于在分别包括以预定频率f进行的N个模拟步骤的多个模拟过程s_j中的每个期间都执行以下步骤：

-在设定速度v_set被给定为参考速度v_ref时，根据传统巡航控制进行沿地平线的车辆速度的第一预测v_{pred_cc}，该第一预测取决于所述路线区段的特征；

-将车辆速度的第一预测v_{pred_cc}与第一下限值v_lim1和第一上限值v_lim2中的至少一个进行第一比较，所述第一比较用于限定出在下一模拟过程s_j+1中使用的发动机转矩T；

-当车辆的发动机转矩T的值取决于前一模拟过程s_j-1中的所述第一比较的结果时，进行沿地平线的车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}；

-将车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}与界定出车辆速度应处的范围的第二下限值v_min和第二上限值v_max中的至少一个进行第二比较；以及

-基于该模拟过程s_j中的所述第二比较和/或车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}来确定指示出车辆速度要如何被影响的至少一个参考值；以及

-供送单元，其适于向车辆的控制***提供随后调节车辆所依据的所述至少一个参考值。

22.根据权利要求21所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：

-在N个模拟步骤的模拟过程期间使用取决于车辆速度的恒定步长，以及

-基于车辆速度调节所述步长。

23.根据权利要求21和22中任一项所述的模块，其特征在于，所述至少一个参考值是下述中的任一个：

-参考车辆速度v_ref

-参考转矩T_ref

-参考发动机速度ω_ref。

24.根据权利要求21-23中任一项所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：在车辆速度的第一预测v_{pred_cc}在前一模拟过程s_j+1中被确定为高于第一上限值v_lim2的情况下，将第二预测中的车辆发动机转矩T在该模拟过程s_j中取为将车辆减速到低于该车辆速度的第一预测v_{pred_cc}所需要的转矩。

25.根据权利要求24所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：在车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}在所述第二比较中低于第二下限值v_min的情况下，确定所述至少一个参考值采用在先前模拟过程s_j-n期间被确定的至少一个参考值的形式。

26.根据权利要求21-23中任一项所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：在车辆速度的第一预测v_{pred_cc}在前一模拟过程s_j+1中被确定为低于第一下限值v_lim1的情况下，将第二预测中的车辆发动机转矩T在该模拟过程s_j中取为将车辆加速到高于该车辆速度的第一预测v_{pred_cc}所需要的转矩。

27.根据权利要求26所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：在车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}在所述第二比较中高于第二上限值v_max的情况下，确定所述至少一个参考值采用在先前模拟过程s_j-n期间被确定的至少一个参考值的形式。

28.根据权利要求24-27中任一项所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：

-根据传统巡航控制在车辆速度的第一预测v_{pred_cc}期间确定车辆速度的最大第一预测v_{pred_cc,max}和车辆速度的最小第一预测v_{pred_cc,min}，和

-在与相应的第一下限值v_lim1和上限值v_lim2的第一比较中使用车辆速度的这些最大和最小第一预测，以确定第二预测中的车辆发动机转矩T。

29.根据权利要求21-28中任一项所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于将一迟滞值施加于所述至少一个参考值。

30.根据权利要求21-29中任一项所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于应用规则来确定要依据所述至少一个参考值中的哪一个来调节车辆。

31.根据权利要求30所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于应用一规则，该规则是：如果车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}在第二比较中高于第二上限值v_max或低于第二下限值v_min，那么所述至少一个参考值就被确定为代表设定速度v_set的值。

32.根据权利要求30所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：在车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最小值等于或高于第二下限值v_min且车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最大值还等于或高于另一上限值v_max2的情况下，确定所述至少一个参考值为代表该车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的值，所述另一上限值v_max2对应于设定速度v_set加上常数c₁，即v_max2＝v_set+c₁。

33.根据权利要求30所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：在车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最大值等于或低于上限值v_max且车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的最小值还等于或低于另一下限值v_min2的情况下，确定所述至少一个参考值为代表车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}的值，所述另一下限值v_min2对应于设定速度v_set减去常数c₂，即v_min2＝v_set–c₂。

34.根据权利要求21-29中任一项所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：在每个模拟过程s_j中进行沿地平线的车辆速度的至少一个另一预测v_{pred_Tk+new}，车辆速度的每个这样的另一第一预测基于将车辆速度提高到高于车辆速度的第一预测v_{pred_cc}所需要的转矩、或基于将车辆速度降低到低于车辆速度的第一预测v_{pred_cc}所需要的转矩，所述至少一个另一第一预测所基于的转矩取决于前一模拟过程s_j-1中的所述第一比较。

35.根据权利要求34所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于进行车辆速度的总共三个不同的预测v_{pred_cc}、v_{pred_Tnew}和v_{pred_Tk+new}。

36.根据权利要求21-29中任一项所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于在每个预测期间计算车辆速度曲线v、能量消耗E_N和旅程时间t_N。

37.根据权利要求36所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：通过使用至少一个成本函数J_Tnew、J_Tk+new计算用于车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和/或车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的成本来评估模拟。

38.根据权利要求37所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：通过将车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}相对于车辆速度的第一预测v_{pred_cc}的相应的能量减少和旅程时间减少以权重参数β进行加权来确定用于车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的相应成本函数J_Tnew和J_Tk+new。

39.根据权利要求38所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：使得用于车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和用于车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的成本函数J_Tnew和J_Tk+new经过第四比较，基于所述第四比较来确定随后调节车辆所依据的参考值。

40.根据权利要求36-39中任一项所述的模块，其特征在于，所述计算单元适于：在车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}达到不同最终速度的情况下，将罚因子添加到用于车辆速度的第二预测v_{pred_Tnew}和用于车辆速度的第三预测v_{pred_Tk+new}的成本函数J_Tnew、J_Tk+new中的至少一个上。

41.一种计算机程序产品，包括程序指令，当这些指令在车辆中的计算机***上运行时，所述指令能够使所述计算机***执行根据权利要求1-20中任一所述的方法的步骤。

42.根据权利要求41所述的计算机程序产品，其特征在于，所述程序指令被存储在能够由计算机***读取的介质上。