CN110316307A - 用于电动自行车的电子辅助预留和优化 - Google Patents

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Abstract

一种踏板电动自行车包括连接到车架的车轮、当骑车人手动旋转曲轴组时将骑车人扭矩施加到该车轮的曲轴组、具有充电状态(SOC)的电池组、电动牵引马达和控制器。响应于马达控制信号，马达向车轮施加电子辅助扭矩作为转矩倍增器。控制器使用能量代价函数，并且响应于包括行进路线和期望的电子辅助目标的输入信号，经由马达控制信号命令电子辅助扭矩以增大骑车人扭矩，同时满足电子辅助目标。该水平通过能量代价函数确定，其中输入信号包括SOC、描述路线的每个路段的坡度的倾斜数据、以及提供扭矩倍增器的电模型。

Description

用于电动自行车的电子辅助预留和优化
引言
踏板电动自行车，通常称为“电动自行车”，包括提供辅助马达扭矩的小型电动马达，其以电动方式辅助或提升骑车人的手动踏板扭矩。牵引马达被配置为旋转电动自行车的特定从动构件，例如轮毂或曲柄轮毂。来自马达的输出扭矩被选择性地传递到从动构件，例如在骑车人沿着行进路线通过具有明显高度变化的山坡时。以这种方式，相对于在缺乏电子辅助功能的传统自行车上感知的踩踏力，当骑电动自行车时，骑车人感知的踩踏力可以降低。
发明内容
本文公开了踏板电动自行车。该自行车(为了简单起见在下文中被称为电动自行车)可以包括车架、连接到车架的车轮、曲柄组、电池组、电力牵引马达和控制器。曲柄组被配置为当电动自行车的骑车人手动旋转曲柄组时，向车轮施加骑车人扭矩，即手动踩踏扭矩。电池组连接到车架并具有充电状态(SOC)。电连接到电池组的电动牵引马达被配置成响应于来自控制器的马达控制信号，向车轮施加电子辅助扭矩。以这种方式，电子辅助扭矩充当骑车人输入扭矩的扭矩倍增器，从而增加了对车轮的扭矩总量。
控制器与电力牵引马达通信，并且以确保在电力牵引马达的扭矩极限和电池组的能量极限内尽可能接近地满足骑车人的电子辅助目标的方式，自动地预留来自电池组的能量。控制器被配置成响应于包括选定行驶路线和骑车人期望的电子辅助目标的输入信号，通过马达控制信号命令电子辅助扭矩。这发生在足以增加骑车人扭矩的水平上，同时在给定能量代价函数的约束条件下，仍然尽可能接近地满足期望的电子辅助目标。使用能量代价函数和基于模型的能量和扭矩极限来确定电子辅助水平，其中输入信号还包括电池组的SOC、描述行驶路线的多个路段中的每一个的坡度的倾斜数据。
输入信号可以包括电动自行车的地面速度。在这样的实施例中，控制器可以被配置成当电动自行车沿着行驶路线行驶时，例如通过使用编码器或分解器的测量来确定曲柄组的踩踏节奏，并且根据踩踏节奏和电动自行车的当前挡位状态来实时计算电动自行车的地面速度。
该电动自行车可以可选地包括扭矩传感器，该扭矩传感器可操作用于测量骑车人扭矩，并且此后将所测量的骑车人扭矩的大小传送到控制器。附加地，电动自行车可以包括风速传感器，该风速传感器可操作用于测量相对于电动自行车的风速，并且然后将测量的风速大小作为输入信号的一部分传送给控制器。
控制器可以被配置成确定骑车人的识别特征，该识别特性从多个潜在骑车者(例如同一家庭的成员)中唯一地识别骑车人，或者在电动自行车是租赁车辆的实施例中，从电动自行车的多个潜在租赁者中唯一地识别骑车人。输入信号可以包括这样的识别特性。在这样的实施例中，识别特征可以是骑车人的体重、质量和/或生物特性数据。
在一些实施例中，控制器可以在已知电动自行车和骑车人的坡度和质量的情况下，在给定的驾驶循环期间，反算作用在骑车人身上的额外负载的值。以这种方式，控制器可以实时修改能量分配，以便在行进路线上给定行程的特定路径点或目的地收敛于目标SOC。
控制器可以被配置为在电动自行车通过行驶路线时周期性地确定电池组的实际充电耗尽率是否与预测的充电耗尽率不同，并且当实际充电耗尽率与预测的充电耗尽率相差至少预定能量方差量时，将电子辅助水平调整校准量。
电模型可以包括提供转矩倍增器的查找表，其中该查找表由电动牵引马达的峰值功率和速度索引，并提供牵引马达的扭矩极限。因此，来自电力牵引马达的相应扭矩可以使用能量代价函数和来自模型的相关限制来确定。
期望的电子辅助目标可以包括执行峰值调平模式，在该模式下，控制器在路段的子集上(例如具有阈值坡度的那些路段)将能量从电池组成比例地分配给牵引马达，使得当电动自行车到达特定路径点或路线目的地时，电池组的SOC收敛于目标SOC，例如完全耗尽/0％SOC或未完全耗尽的SOC。
还公开了用于在具有电连接到电池组的电动牵引马达的电动自行车中预留和优化电子辅助能力的方法。根据示例实施例的方法包括经由电动自行车的控制器接收输入信号，该输入信号包括电池组的SOC、电动自行车的速度、描述行驶路线的多个路段中的每一个的坡度(即坡度或高度变化)的倾斜度数据以及电动自行车的骑车人的期望电子辅助目标。控制器与电池组和电动牵引马达的一个或多个电模型通信，其中电模型最终根据电动牵引马达的校准功率和速度极限提供马达扭矩。
该方法包括通过控制器，使用能量代价函数，为行驶路线确定合适的电子辅助水平，然后使用控制器命令来自电动牵引马达的电子辅助扭矩。命令电子辅助扭矩可以包括以足以通过应用扭矩倍增器增大骑车人扭矩的水平将马达控制信号传输到电力牵引马达，同时在给定模型和能量代价函数的约束条件的情况下的程度上仍然满足期望的电子辅助目标。
以上概述并非旨在表示本公开的每个实施例或方面。相反，前述概述举例说明了本文所阐述的某些新颖方面和特征。当结合附图和所附权利要求书时，本公开的上述和其他特征和优点将从以下用于实施本公开的代表性实施例和模式的详细描述中变得显而易见。
附图说明
图1是根据本公开的具有电子辅助预留和优化能力的示例踏板电动自行车或“电动自行车”的示意图。
图2是描绘代表性行程期间的示例性海拔变化的时间图，其中时间描绘在水平轴上，高度描绘在垂直轴上。
图3是被配置为图1所示的示例性电动自行车提供上述电子辅助预留和优化能力的***的示意图。
图4是描述使用图2所示的控制器在图1的电动自行车上预留和优化电子辅助能力的示例方法的流程图。
本公开易于修改和替代形式，其中代表性实施例通过附图中的示例示出并在下面详细描述。本公开的创造性方面不限于所公开的特定形式。相反，本公开旨在覆盖落入由所附说明要求限定的公开范围内的修改、等同物、组合和替换。
具体实施方式
参考附图，其中相同的参考标号表示几幅图中相同或相似的部件，踏板电动自行车或“电动自行车”10和骑车人12示意性地描绘在图1中。电动自行车10包括电动牵引马达18，该电动牵引马达示出为以非限制性示例布置安装到轮毂20。牵引马达18(包括曲柄毂)的其它位置也可以考虑，并且因此图1的实施例仅仅是对电动自行车10的一种可能配置的说明。
牵引马达18电连接到电池组30并由电池组30供电，以提供电子辅助扭矩。车载控制器50被配置为响应于输入信号(图3的箭头CCI)以通过电机控制信号(图3的箭头CCO)命令电子辅助扭矩，该输入信号包括如下所述的驾驶员12的选择的行驶路线和期望的电子辅助目标。电子辅助扭矩以足以增大或提升骑车人扭矩的水平来提供，同时尽可能满足骑车人12的一个或多个期望的电子辅助目标。因此，电子辅助扭矩充当骑车人扭矩的扭矩倍增器。以这种方式，控制器50自动实时地将电能从电池组30分配给牵引马达18，并且因此在电动自行车10通过行驶路线时实时地预留和优化电子辅助功能。
图1的示例性电动自行车10具有分别连接到自行车车架16的前轮15和后轮17。车轮15和17与路面14滚动摩擦接触。虽然在图1的实施例中，两个车轮被示出为前车轮15和后车轮17，使得电动自行车10被配置为真正的自行车，但是实际车轮数量可以在本公开的预期范围内变化。因此，本文使用的术语“电动自行车”是指如图所示的两轮自行车配置，以及单轮自行车、三轮车和四轮自行车。为了说明的一致性，在不将本公开限制于这种实施例的情况下，在下文中将参考两轮自行车配置。
图1所示的骑车人12使用手动踏板旋转(即，骑车人腿部的周期性旋转运动，如本领域所理解的那样)向电动自行车10的踏板26施加力。力被施加到互连的曲柄组19的部件，即曲柄臂和一个或多个链轮。当骑车人12转动曲柄组19时，由此产生的转动将手动踩踏扭矩施加到车轮17，其中这种踩踏扭矩在下文中称为骑车人扭矩，并由图3中的箭头T12表示。扭矩传递通过驱动机构21发生，诸如自行车链条的闭环。驱动机构21联接到轮毂20，其中在所示的后轮驱动自行车配置中，轮毂20可能位于后轮17的中心。因此，骑车人12施加给踏板26的手动踩踏最终旋转后车轮17，并且从而沿箭头A的方向在路面14上推动电动自行车10。
图1的路面14可以包括多个路段14A、14B、14C和14D，其中控制器50能够在相应的地理编码地图中将给定的行驶距离分割成这样的路段14A-D。在长途旅行距离上，路段14A-D典型地在相对坡度方面彼此不同，例如，其中路段14A代表路面14的相对平坦的一段，其在坡度方面逐渐增加以形成上坡路段14B和14C，然后在路段14D上再次变平。路面14还可以包括具有相应坡度的一个或多个下坡路段(未示出)。因此，在骑车人12通过不同的路段14A、14B、14C和14D时，骑车人12在踩踏电动自行车10时发挥的努力水平可能会有所不同。同样地，沿着给定行进路线的后面部分，即当骑车人12在开始骑车之前相对于骑车人12的感觉疲劳时，在山丘上的踩踏力可能需要比行进路线中较早出现的山丘更大的感知力。
当电动自行车10可选地配备有使得电池组30能够在电动自行车10的操作期间被充电的再生能力时，这种下坡路段的存在可以被用于对再生事件进行计时，在再生事件中牵引马达18作为发电机操作以向电池组30输送充电电源。如本领域普通技术人员将理解的，在电动自行车10的这种再生实施例中，必要的功率调节装备可以用于电动自行车10上，例如功率逆变器、DC-DC转换器、链路电容器和/或其它功率滤波部件等。
图1中示意性示出的牵引马达18联接到前和/或后车轮15和/或17中的一个或多个，例如联接到所示的轮毂20或联接到曲柄组19。响应于来自控制器50的马达控制信号(图3的箭头CCO)，牵引马达18选择性地提供电子辅助能力。骑车人12与控制器50的实时接口可以经由本文中被称为自行车电话接口(BPI)25的跟踪设备来促进，例如，被配置成监测骑车人12和/或电动自行车10的当前地理位置、心率、卡路里消耗以及其他这样的性能参数的健身***设备或芯片。BPI 25可以安装到车把22或车架16上，或者BPI 25可以被骑车人12佩戴，例如作为健身手表。骑车人12可以使用蜂窝设备13向控制器50提供附加的输入并与BPI 25通信。控制器50和BPI 25还彼此无线通信，并且与示意性地描绘为云11的一个或多个基于云的计算设备40无线通信。虽然蜂窝设备13可以被实现为蜂窝电话，但是BPI 25可以与其他无线设备接口，例如使用WI-FI或蓝牙，而不管蜂窝设备13是否被实现为电话。
参考图2，时间曲线图45描绘了图1的电动自行车10沿着具有总行驶距离(D)的行驶路线的示例性行驶。图1所示的控制器50被配置成与牵引马达18和电池组30通信，以便管理总轴扭矩，即在图1的电动自行车10的后驱动实施例中施加到轮毂20的扭矩量，使得电动自行车10能够完成从路线起点(P1)到路线终点(P2)的行驶路线，或者从这样的路线终点(P2)的往返行程，同时仍然满足骑车人12选择的期望的电子辅助目标。也就是说，当沿着具有路线起点(P1)的行进路线(该路线起点是由图1的BPI 25或蜂窝设备13检测到的骑车人12的当前地理位置(地理坐标))开始新的骑行时，骑车人12可以选择期望的路线终点(P2)，例如，通过使用蜂窝设备13从地理编码地图中选择并记录期望的终点，其中路线终点(P2)因此具有相应的地理坐标。如下文详细描述的，骑车人12还可以指定期望的电子辅助目标。
在接收到路线终点(P2)和骑车人12的电子辅助目标时，控制器50通过自动将能量从电池组30分配给牵引马达18来调节牵引马达18的当前操作状态，即，通过功率流控制动作来调节电池组30的放电速率，以以特定的电子辅助水平给牵引马达18通电。控制器50响应于输入信号(箭头CCI)使用描述牵引马达18的物理操作极限、参数和约束的实时数据和电模型80(参见图3)(例如由牵引马达18的峰值功率和速度索引的查找表)，并提供扭矩极限作为输出，以及电池组30的能量操作极限来这样做。控制器50使用能量代价函数来执行这种实时能量分配，该能量代价函数最小化了与沿着各种路段(例如，图1的14A-D)满足期望的电子辅助目标相关联的能量代价。控制器50相对于牵引马达18和电池组30的控制动作最终优化了电动自行车10的驱动模式。
例如，由骑车人12指定的电子辅助目标可以包括要求牵引马达18在沿着电动自行车10在骑行时间(t)内通过的行进路线的所有山丘上提供电子辅助或扭矩提升，或者仅在对于总行驶距离(D)上路线起点(P1)和路线终点(P2)之间的给定行驶路线，在坡度或高度变化(E)方面具有阈值坡度的山丘上提供电子辅助或扭矩提升。力块44示意性地描绘了随高度(E)在距离段(DX)上变化(即ΔE/DX)时，骑车人12的感知的踩踏力的相对水平。电动自行车10的控制器50因此被配置成根据骑车人12的所述期望的电子辅助目标在整个骑行距离(D)上自动预留和分配电子辅助能力。
作为示例性电子辅助目标，骑车人12可以请求电量消耗模式，该模式确保电池组30在到达行程终点P2时，或者在到达旅行终点P2之前到达位于沿着路线某处的特别陡峭的山顶时，达到阈值低电量状态，例如，0-15％。骑车人12可以具有调节电动自行车10的地面速度的电子辅助目标，使得不管骑车人12的踩踏力如何，电动自行车10尽可能长时间地保持基本恒定的速度或速度范围，或者以巡航控制类型的方式将电动自行车10的速度保持在阈值低速以上。
附加的电子辅助目标可以包括制定“调峰模式”，在该模式下，控制器50自动为高负荷路段(例如，图1的路段14B和14C)预留电池组30的电量，其中存在山丘，平坦或下坡地形限定低负荷路段，诸如图1的路段14A和14D，其中控制器50不命令来自牵引马达18的电子辅助以电增强骑车人20的踩踏力。
在一些实施例中，控制器50可以在给定的驾驶循环期间反算作用在骑车人12上的额外负载的值，在知道坡度以及电动自行车10和骑车人12的质量的情况下这样做。以这种方式，控制器50可以实时自动修改来自电池组30的能量分配，以便在特定路径点和/或旅行目的地收敛与骑车人指定的目标SOC。坡度可通过与图1的设备40和/或BPI 25的远程通信获得，BPI可以包括测斜仪或其它坡度传感器。有时风速计算不准确或不可获得。在这种情况下，例如，在风速信息不可获得的情况下，控制器50可以使用模型80来导出这种额外负载。由于当骑车人12在行程开始时记录他或她的质量时，骑车人12的质量存在较小的变化，或者如果测量重量并计算质量，额外的负载可能主要是由于风速，因此可以导出而不是测量风速。
参照图3，上面提到的控制器(C)50通过马达控制信号(箭头CCO)命令电子辅助扭矩，例如，以足以增大骑车人扭矩的水平(箭头T12)，并且仍然在给定当前能量水平和约束的情况下的可能程度上满足骑车人12的期望电子辅助目标。如上所述，可以通过能量代价函数来确定电子辅助的水平，该能量代价函数可以被编程到控制器50的存储器(M)中，并通过处理器(P)来执行。虽然各种输入信号(箭头CCI)可以在本公开的范围内使用，但是电池组30的充电状态(SOC)、描述多个路段(例如，图1的路段14A-D)中的每一个的坡度的倾斜度数据，以及体现电模型80和提供如上所述的扭矩倍增器的数据。
存储器(M)包括有形的、非瞬时性的存储器，例如只读存储器，无论是光学的、磁性的、闪存的还是其他的。控制器50还包括足够量的随机存取存储器、电可擦可编程只读存储器等，以及高速时钟、模数和数模电路、输入/输出电路和设备，以及适当的信号调节和缓冲电路。控制器50经由云通信信号(箭头111)与云11和连接的设备(例如，图1的基于云的计算设备40)通信，并且可以用上面提到的电模型80编程，并且执行体现电子辅助能量预留和优化方法100的指令，其示例在下面参考图4阐述。
作为本方法100的一部分，输入信号(箭头CCI)被传送到控制器50。类似地，输入信号(箭头122)被传送到BPI 25。输入信号(箭头CCI和/或122)可以包括图1所示路面14的每个路段14A-D的坡度，该坡度最初可以由蜂窝设备13和/或BPI 25确定，通过云11报告，和/或使用位于BPI 25内或与其通信的车载姿态传感器测量。示例性的姿态传感器包括加速度计和倾斜计。.BPI 25可以从蜂窝设备13接收附加的输入信号(箭头12C)，并且可以向蜂窝设备13输出信息(箭头25D)以在其上显示，例如心率、燃烧的卡路里、行进的距离、位置更新、地图信息、电池组30的剩余充电状态、高度、风速、电动自行车10的当前速度等。
控制器50的附加的输入信号(箭头CCI)可以包括电动自行车10的当前速度，该值可由控制器50计算或由BPI 25报告。控制器50还可以考虑踏板节奏，即图1所示的踏板26的每秒周期，其中电动自行车10的速度是测量的节奏和挡位状态的函数，并且踏板节奏独立于当前挡位状态。
仍然参考图3，骑车人扭矩(箭头T12)可以经由车载扭矩传感器33(例如应变仪)提供给控制器50，沿着表面14的行进路线的地形(例如起点、终点、海拔)、当前风速和牵引马达18的当前扭矩辅助水平也可以是这样。诸如风速(箭头NW)的因素可以可选地经由位于电动自行车10上的风速传感器35测量，经由图1的云11报告，或者由控制器50和/或BPI 25计算。来自控制器50的控制信号(箭头CCO)可以包括给牵引马达18的扭矩和/或速度命令，该命令命令特定的电子辅助水平，例如作为牵引马达18提供特定水平的电子辅助所需的电压命令或d轴和q轴电流命令。
电池组30的充电状态(箭头SOC)和/或电池组30的剩余电压容量也被传送到BPI25和控制器50，其中充电状态或电压容量信息或者通过位于电池组30自身内的各个电压传感器直接感测，或者例如基于电模型80建模/计算。
瞬时骑车人模型可以用于估计给定骑车人和/或一组骑车人的电池组30的充电耗尽率或行程特性。例如，对于电动自行车10的多个潜在骑车人12，控制器50可以确定给定骑车人12的识别特性(箭头ID)，诸如骑车人12特有的体重、质量或生物统计数据。可以使用骑车人传感器38进行的该确定可以用于从电动自行车10的多个潜在骑车人中识别骑车人12，并且估计电池组30的相应的充电耗尽率。例如，相对于较弱的踏板者，较强的骑行人12在上坡上可能需要较少的电子辅助。因此，控制器50可以在精调能量消耗的初始估计时以及沿路线分配能量时考虑骑车人12的身份。或者，控制器50可以使用单个骑车人12的瞬时骑车人模型，以基于诸如上述节奏和骑车人扭矩的实时数据来估计骑车人12的充电耗尽率。
电模型80可以驻留在控制器50的存储器(M)中和/或蜂窝设备13内，或者图1的基于云的设备40上，其中模型80定义电池组30和牵引马达12的预定操作参数。示例性的运行参数包括牵引马达的最大额定功率，并因此包括给定运行速度的最大扭矩可用性，以及电池组30的最大充电容量。根据该校准信息，在给定来自模型80的极限的情况下，控制器50能够为牵引马达18选择合适的增益或扭矩倍增器，作为控制器50的另一控制输入。
也就是说，牵引马达18在各种温度和速度工作点的扭矩能力是预定量。在牵引马达18的扭矩能力的极限内，即，在根据电模型80的约束，给定电池组30的当前温度和充电状态以及牵引马达18的功率/速度极限的情况下，控制器50可以命令给定水平的电子辅助，其中牵引马达18诸如经由向牵引马达18传输电压或d轴/q轴电流命令来补充骑车人扭矩。因此，控制器50保持知道来自牵引马达18的可用扭矩辅助量。
图4描绘了方法100的示例性实施例。如上所述，方法100旨在便于在给定行驶路线上在图1的电子自行车10上预留电子辅助能量。作为方法100的一部分，图1和3的控制器50工作以确保电池组30中的能量被优先化和分配，从而最大化在行驶路线上使用的电能量，其中合适的提升/电子辅助被优先化以用于骑车人12建立的电子辅助目标边界内的上坡攀爬。控制器50通过利用可用信息来执行方法100，诸如图3所示的电模型80的指定的电子辅助目标、操作条件特定的扭矩和能量限制、路线拓扑、以及骑车人12的可能的身份或用户简档。使用方法100，骑车人12可以确保在骑行开始时可用的电子辅助能量在乘骑行完成之前不会过早地耗尽。
图4的示例性实施例开始于步骤S102，此时骑车人12例如使用蜂窝设备13记录路线目的地，并且可选地记录沿着路线的一个或多个道路点。道路点提供关于行驶路线的更完整的一组信息，并且因此当在起点和终点之间可能有多种不同路线时可能是特别有益的。路线起点(例如图2的P1)可以在开始骑行时由控制器50自动记录，因为控制器50可直接或经由图3的BPI 25获得骑车人12的当前位置。方法100在步骤S102完成后进入步骤S104。
在步骤S104处，控制器50接收上面参考图3所述的输入信号(箭头CCI)中的一些。具体地，步骤S104可以包括收集与电动自行车10的操作和骑车人12的动作有关的信息。在步骤S104处收集的示例信息可以包括电池组30的当前电压容量和/或充电状态、来自电模型80的性能数据、骑车人12和电动自行车10的质量、电动自行车10的当前速度和骑车人扭矩(图3的箭头T12)。附加的输入可以包括脚踏节奏(其可以经由BPI 25报告和/或由位于图1的曲柄组19上的编码器或其他旋转速度传感器(未示出)测量)以及牵引马达18的当前电子辅助水平。作为步骤S104的一部分，控制器50可以例如从蜂窝设备13接收骑车人12的期望的电子辅助目标。一旦已经收集了电动自行车10和骑车人12特定的数据，方法100进行到步骤S106。
步骤S106包括收集附加的输入信号(箭头CCI)，特别是与行进路线的环境和地形有关的信息。在步骤S106收集的示例性信息可以包括风速(图3的箭头NW)、如图2所示的总骑行距离(D)、以及描述沿着图2的起点(P1)和路线目的地(P2)之间的整个行驶路线的不同高度、转弯和停止的信息，其中风速也可以使用模型经由如上所述的反算导出。然后，控制器50将行进路线分割成路段，例如，图1的路段14A、14B、14C和14D，并且一旦已经收集到电子自行车10和骑车人12特定的数据，控制器就前进到步骤S108。
在步骤S108处，控制器50使用所述的骑车人12的电子辅助目标来估计来自步骤S106的每个路段的能量需求。一些路段，(诸如图1的路段14C)相对于其他路段(例如路段14A和14D)可能需要更高水平的电子辅助。倾斜段(诸如路段14B和14C)将可能具有不同水平的电子辅助，其中路段14C更陡并且因此在没有来自牵引马达18的扭矩辅助的情况下更难以通过。作为步骤S108的一部分，控制器50在不同路段14A、B、C和D上分配能量消耗以在在给定牵引马达18和电池组30的参数的情况下可能的程度上满足骑车人12的电子辅助目标。
例如，如果骑车人12指示峰值调平模式是期望的电子辅助目标，或者如果骑车人12在到达特定道路点或行程目的地时请求目标SOC，则控制器50可以在路段子集上成比例地将来自电池组30的能量分配给牵引电机18，例如，其中来自电池组30的在路段14C上消耗的能量多于在路段14B上消耗的能量，和/或在路段14B上消耗的能量多于在路段14A和14D上消耗的能量。可能的目标可以是在电子自行车10到达路线目的地(例如，图2的P2)时电池组30的充电状态的实质耗尽(例如，0-15％的剩余充电状态)，或者如上所述，在由骑车人12选择的路线上的给定点处收敛与目标SOC上。
当计划往返行程时，控制器50可以相应地分配能量。例如，如果行驶路线的前半部分倾向于上坡，同时路面14的极少伸展是水平的或下坡，则在相同行进路线的后半部分上沿相反方向行进将倾向于下坡。结果，控制器50可以分配来自电池组30的能量，使得电池组30的充电状态在到达路线目的地时基本上耗尽(例如0-15％或0-20％的剩余充电状态)，因为控制器50将认识到在下坡返回行程中不需要或将最小化电子辅助的事实。
类似地，如果行驶路线的前半部分具有与第二半/返回行程大致相同的高度变化分布，则控制器50可以或多或少相等地分配能量，使得当电动自行车10到达路线目的地时，电池组30的可用充电或电压容量的一半被预留，并且因此将保持可用。
步骤S108可以包括执行驻留在控制器50中的代价函数，该代价函数在相对于上坡路段在平坦或低坡度表面上行进期间对电池组30的能量消耗进行惩罚，例如，其中根据坡度、电动自行车10的速度、骑车人12的骑车人扭矩(图3的箭头T12)以及其他相关因素(诸如图3所示的风速(箭头Nw))来确定能量消耗代价。然后方法100进行到步骤S110。
在步骤S110处，骑车人12开始踩踏电子自行车10，使得电子自行车10沿图1中箭头A的方向被推进。在沿着路面14踩踏电动自行车10时，方法100进行到步骤S112。
在步骤S112处，控制器50对照在步骤S108中建立的估计的能量使用和分配计划，监测实际能量消耗，例如电池组30的充电状态的放电速率/降低速率。控制器50可以将实际能量使用与估计的能量使用进行比较，以计算能量变化，例如从原始能量使用计划变化超过校准量的能量消耗的百分比或绝对值。一旦已经计算了能量变化，方法100进行到步骤S114。
步骤S114需要通过控制器50确定来自步骤S112的能量变化是否具有统计学意义。用于确定统计学意义的可能方法包括将来自步骤S112的能量变化的绝对值与预定阈值进行比较。如果超过该阈值，则控制器50可以确定该变化是显著的，并且此后进行到步骤S115。否则，控制器50进入步骤S116。
步骤S115可以包括更新电动自行车10的平均速度，并且可能应用增益值或校正因子以考虑实际能量使用。即，作为由控制器50响应于在步骤S114处确定实际能量消耗显著高于或低于最初预期的实际能量消耗而执行的控制动作，控制器50可以通过应用校正因子成比例地调节能量消耗速率，即图1和3的电池组30的消耗。例如，如果实际能量消耗或充电消耗速率比步骤S108处最初预期的高至少预定的能量变化量，则控制器50将上述扭矩倍增器调节校准量。在多相实施例中，控制器50可以对牵引电机18的电流或电压命令施加小于1的数值校正因子，以便例如通过向牵引马达30的相绕组馈送更少的电流来降低牵引马达18的通电水平。然后方法100进行到步骤S117。
在步骤S116处，控制器50确定骑行是否完成。步骤S116可能需要将电动自行车10的当前地理坐标与路线目的地的地理坐标进行比较。当电动自行车10还没有到达其预期路线目的地时，控制器50重复步骤S112。当骑行完成时，方法100完成(**)。
在步骤S117处，控制器50确定在步骤S102中最初建立的行进路线是否已经改变。如果是，则方法100进行到步骤S106。当行进路线没有改变时，在可替代方案中控制器50执行步骤S112。
使用结合图1所示的电子自行车10的方法100，控制器50能够自动地预留电子辅助能量并优化电池组30的充电消耗速率。以这种方式，控制器50能够确保骑车人12不会在骑车人12如此期望之前过早耗尽电池组30的充电，如期望的电子辅助目标中所述那样。取决于骑车人12的行驶路线和指定的电子辅助目标，在沿着行进路线的不同点处实现特定的充电状态可能是期望的，例如，在到达路线目的地时或者在完成往返行程时，或者刚好在完成行驶路线之前，通过在上升特别陡峭的山坡或一系列山坡时耗尽电池组30的充电，可能发生电池组30的完全耗尽。因此，方法100的使用使得控制器50能够优化能量的预留和释放，以确保足够的电子辅助能力被预留用于更陡峭的坡度，同时骑车人12在整个行驶路线上的努力分布更均匀。
虽然已经详细描述了一些最佳模式和其它实施例，但是存在用于实践在所附权利要求中限定的本教导的各种替代设计和实施例。本领域技术人员将认识到，在不脱离本公开的范围的情况下，可以对所公开的实施例进行修改。此外，本构思明确地包括所描述的元件和特征的组合和子组合。详细描述和附图支持和描述了本教导，同时本教导的范围仅由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种踏板式电动自行车，包括：
车架；
车轮，其连接到所述框架；
曲柄组，其被配置成当所述电动自行车的骑车人手动地旋转所述曲柄组时将骑车人扭矩施加到所述车轮；
电池组，其连接到所述车架并具有充电状态(SOC)；
电动牵引马达，其电连接到所述电池组并且被配置为响应于马达控制信号选择性地向所述车轮施加电子辅助扭矩以增加所述骑车人扭矩；和
控制器，其与所述电动牵引马达通信，所述控制器具有能量代价函数并且被配置为响应于包括所述骑车人的行进路线和期望的电子辅助目标的输入信号，使用能量代价函数和至少一个电模型来确定满足所述期望的电子辅助目标的电子辅助水平，并且经由马达控制信号以电子辅助水平来命令所述电子辅助扭矩，其中所述输入信号进一步包括电池组的SOC、描述所述行进路线的多个路段中的每一个的坡度的倾斜数据、以及分别来自所述至少一个电模型的电池组的校准能量极限和牵引电机的扭矩极限。
2.如权利要求1所述的电动自行车，所述输入信号包括所述电动自行车的地面速度，其中所述控制器被配置为在所述电动自行车沿所述行进路线行进时确定所述曲柄组的踩踏节奏，并且根据所述踩踏节奏和所述电动自行车的当前挡位状态来实时计算所述电动自行车的地面速度。
3.如权利要求1所述的电动自行车，进一步包括：安装到所述电动自行车的扭矩传感器，所述扭矩传感器能够操作用于测量所述骑车人扭矩并将所述骑车人扭矩作为所述输入信号的一部分传送到所述控制器。
4.如权利要求1所述的电动自行车，进一步包括：风速传感器，其能够操作用于测量相对于所述电动自行车的风速并且将所述风速作为所述输入信号的一部分传送到所述控制器。
5.如权利要求1所述的电动自行车，其中所述控制器被配置为使用所述骑车人的质量和所述行驶路线的坡度来反算风速，并且使用所述风速作为所述输入信号的一部分。
6.如权利要求1所述的电动自行车，其中所述控制器被配置为确定所述骑车人的识别特性，所述识别特性从多个潜在骑车人当中唯一地识别所述骑车人，并且其中所述输入信号包括所述识别特性。
7.如权利要求6所述的电动自行车，其中所述识别特性选自：所述骑车人的体重、质量和生物统计数据。
8.如权利要求1所述的电动自行车，其中所述控制器被配置为：在所述电动自行车通过所述行进路线时，周期性地确定所述电池组的实际充电耗尽率是否根据预测充电耗尽率变化；以及当所述实际充电耗尽率根据预测充电耗尽率变化至少预定能量变化量时，将所述电子辅助水平调整校准量。
9.如权利要求1所述的电动自行车，其中所述至少一个电动模型包括查找表，所述查找表通过所述电动牵引马达的峰值功率和速度来提供索引，并且提供所述电动牵引马达的扭矩极限。
10.如权利要求1所述的电动自行车，其中所述期望的电子辅助目标包括操作模式，在所述操作模式下所述控制器在具有阈值坡度的路段的子集上成比例地分配来自所述电池组的能量，使得当所述电动自行车到达所述路线目的地或所述行进路线上的道路点时，所述电池组的SOC达到目标SOC。
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