CN110546056A - 用于确定车辆的控制方案的方法和控制装置 - Google Patents

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Abstract

一种用于确定车辆的参考控制方案的方法，该方法包括基于一个相同的未来路线区段的地形信息，确定(A1)车辆(1)的多个控制方案，并且选择(A2)多个控制方案中的一个作为参考控制方案，该选择(A2)基于考虑到多个控制方案的资源消耗和驾驶性的权衡标准。本公开还涉及一种用于确定用于车辆(1)的参考控制方案的控制装置(2)以及包括该控制装置(2)的车辆。

Description

用于确定车辆的控制方案的方法和控制装置
技术领域
本公开涉及车辆技术，并且尤其涉及一种用于确定车辆的参考控制方案的控制装置和方法。本公开还涉及一种包括所述控制装置的车辆、计算机程序和计算机可读介质。
背景技术
巡航控制器是一种根据设定速度自动控制车辆速度的***。巡航控制器通过调节车辆的一个或多个发动机的扭矩来控制车辆的速度。巡航控制器还可控制车辆的离合器和制动器以维持设定速度。
已经知道，有经验的卡车驾驶员与经验较少的卡车驾驶员相比，经常以更有燃料效率的方式引导卡车。另外，如果驾驶员之前已经驾驶过相同的路线，驾驶员会意识到即将到来的地形(例如，即将到来的下坡)并且利用这种优势。在不断追求燃料效率中，这种引导车辆的方式已经变成自动化，并且已经开发了预测用于车辆的巡航控制器的燃料节省速度方案的***。考虑即将到来的地形来预测方案，并且可以利用例如在即将到来的下坡中车辆的预测速度增加的优势。这些巡航控制器中的一些被称为前瞻(look-ahead)巡航控制器。
在巡航控制器中，车辆的速度总体上保持恒定于期望设定速度。通过让速度围绕设定速度波动，车辆可以节省大量燃料。然而，一定的燃料节省行为可能被认为干扰了车辆驾驶员和周围的交通。
从US2016009278A1已知，自动控制车辆的速度通过超出预设速度限制，以实现车辆中关于燃料消耗、驾驶性和/或舒适性的优化。
发明内容
用于前瞻巡航控制的***可使用启发式规则来计算燃料节省速度方案。在这种情况中，可以以这样的方式很好地限定和选择驾驶员可接受的可能的车辆行为。
可替代地，可以使用数学优化来计算速度方案。这种方法与基于规则的***相比允许更多的燃料节省。然而，从驾驶性角度看，所获得的解决方案在一定的情况下可能被认为是违反直觉的，或者是不合适的。
因此，期望设计巡航控制***，目的在于使车辆的速度波动以实现能量节省，在这种方式中获得的速度方案不仅可以节省能量而且是驾驶员可接受的。还可以为除了巡航控制器之外的车辆的控制***确定用于前方道路的控制方案。这些方案还应设计为能量节省并且驾驶员可接受。
因此，本公开的目的是提供装置，该装置可以利用车辆大量效率节省的优势，同时仍提供被认为是驾驶员可接受的车辆行为，并且从而减轻现有技术的至少一些缺点。通过各独立权利要求，以及通过根据从属权利要求的实施方式，至少部分地实现了这些目的和其他目的。
根据第一方面，本公开涉及一种用于确定车辆的参考控制方案的方法。该方法包括基于一个相同的未来路线区段的地形信息，确定A1用于车辆的多个控制方案。该方法还包括选择A2多个控制方案中的一个作为参考控制方案，该选择A2基于考虑到多个控制方案的资源消耗和驾驶性的权衡标准。
利用该方法，基于多个不同的控制方案，为未来路线区段选择预期的最佳可能控制方案是可能的。可以使用不同的方法确定不同的控制方案，并且因此，与仅确定一个控制方案相比，该不同的控制方案可提供一个更好的选择以从中选择。权衡标准设计成使得如果大量资源消耗的节省成为可能，则允许驾驶性有较大的牺牲。然而，如果仅可能实现少量的能量节省，则允许较小地劣化驾驶性。
根据一些实施方式，控制方案与车辆的动力系相关，诸如包括速度方案、挡位选择方案、发动机扭矩方案、发动机模式方案或功率分配方案中的至少一个的控制方案。上述各控制方案中的每一个属于一个单独的类别。因此，对于相同路线区段，控制方案可包括多个方案，其中每个方案来自的单独类别。
根据一些实施方式，该方法包括使用基于规则的方法确定多个控制方案中的至少一个控制方案。在一些情况中，根据基于规则的方法选择控制方案是有利的，因为已证明这些控制方案在一些情况中具有期望的行为。
根据一些实施方式，该方法包括使用基于优化的方法确定多个控制方案中的至少一个控制方案。因此，该方法可以选择通过这种方法计算的控制方案。这可以是有利的，因为与使用基于规则的方法计算的控制方案相比，使用基于优化的方法计算的控制方案可导致更高的资源消耗的节省。
根据一些实施方式，该方法包括对于多个控制方案中的每一个，评估资源消耗和驾驶性，并且其中，基于该评估，选择控制方案中的一个作为参考控制方案。然后，相互比较多个控制方案的资源消耗和驾驶性，并可选择最佳候选方案。
根据一些实施方式，权衡标准涉及在驾驶性高于预设驾驶性水平的控制方案中，选择资源消耗最低的控制方案。因此，可以选择资源消耗低但是仍然具有可接受的驾驶性的控制方案。
根据一些实施方式，权衡标准涉及在资源消耗低于一定资源消耗水平的控制方案中选择驾驶性最高的控制方案。因此，可以选择驾驶性高的控制方案，同时允许相对高的资源消耗。
根据一些实施方式，该方法包括，对于多个控制方案中的每一个，基于车辆根据相应的控制方案行驶未来路线区段的预测能量消耗，确定资源消耗。因此，可以估计能量消耗，这与对其他控制方案的能量消耗的估计可比。
根据一些实施方式，该方法包括，对于多个控制方案中的每一个，基于车辆根据相应的控制方案行驶未来路线区段的预测持续时间，确定资源消耗。因此，可以估计持续时间，这与对其他控制方案的持续时间的估计可比。
根据一些实施方式，该方法包括，对于多个控制方案中的每一个，基于车辆根据相应的控制方案行驶未来路线区段的至少一个驾驶性方面，确定A13驾驶性。因此，可以估计驾驶性，这与对其他控制方案的驾驶性的估计可比。
根据一些实施方式，至少一个驾驶性方面是以下任何一个、或两个或更多个的组合：与另一车辆的距离；换挡次数；速度变化，一定速度区间之外的时间；驱动扭矩的变化，一定驱动扭矩区间之外的时间；制动扭矩的变化，一定制动扭矩区间之外的时间；一定速度区间之外的速度波动次数；一定驱动扭矩区间之外的驱动扭矩变化次数；一定制动扭矩区间之外的制动扭矩变化次数；最高和最低速度、驱动扭矩或制动扭矩之间的差异；速度、驱动扭矩或制动扭矩的导数。
根据一些实施方式，该方法包括，监视A22用基于规则的方法确定的至少一个控制方案，用于至少一个预定速度模式的指示，以及一旦检测到这种指示，选择具有检测到的预定速度模式的控制方案作为参考控制方案。因此，在一定情况中，期望使用根据基于规则的方法确定的控制方案，并且该控制方案可以在此实施方式中找到。
根据一些实施方式，预定速度模式对应于“摆动(摆动)”情况，在该情况中在下坡终点处的车辆速度超出预设的速度上限。
根据一些实施方式，预定速度模式对应到这样的情况，其中由于在顶峰之前的上坡中的功率不足，车辆速度低于在顶峰之后的下坡之前的预设的下速度限制。
根据一些实施方式，该方法包括配置关于在资源消耗和驾驶性之间进行权衡的权衡标准。因此，然后可能根据不同的需求改变权衡。
根据一些实施方式，该方法包括基于安全性和/或用户偏好，配置权衡标准。
根据一些实施方式，该方法包括标准化资源消耗和/或驾驶性。从而，控制方案的资源消耗和/或驾驶性可更容易彼此比较。
根据一些实施方式，该方法包括维持A3确定的参考控制方案，直到确定下一参考控制方案。
根据一些实施方式，该方法包括使用选择的参考控制方案在未来路线区段期间引导车辆。因此，参考控制方案用于引导车辆。
根据第二方面，本公开涉及一种包括指令的计算机程序，当该指令由计算机执行时，引起计算机实行在此上述和下述的方法。
根据第三方面，本公开涉及一种包括指令的计算机可读介质，当该指令由计算机执行时，引起计算机实行根据前述权利要求中任一项所述的方法。
根据第四方面，本公开涉及一种用于确定车辆的参考控制方案的控制装置。控制装置配置成基于一个相同的未来路线区段的地形信息，确定用于车辆的多个控制方案；并选择多个控制方案中的一个作为参考控制方案，该选择是基于考虑到多个控制方案的资源消耗和驾驶性的权衡标准。
根据第五方面，本发明涉及一种包括所述控制装置的车辆。
附图说明
图1示出了根据一些实施方式的可以布置控制装置的车辆。
图2示出了根据一些实施方式的控制装置。
图3示出了根据一些实施方式的用于确定控制方案的方法的流程图。
图4A示出了用两个轴线表示多个控制方案的图。
图4B示出了三个轴线的图，其中可以表示多个控制方案。
图5示出了车辆的速度方案的图。
具体实施方式
在下面将描述的方法和控制装置能够选择用于车辆的控制方案，使得在以相同的控制方案引导车辆时，可以节省资源，同时驾驶性是可接受的。控制方案可以例如是用于车辆的巡航控制器(例如前瞻巡航控制器)的速度方案。
该方法基于规则和/或数学优化，例如通过计算或估计来确定用于一个相同的未来路线区段的相同类型的多个控制方案。为了为未来路线区段选择最合适的控制方案，应用权衡标准，所述权衡标准限定控制方案在资源消耗和驾驶性之间的权衡。然后做出权衡决定，使得如果可能节省非常大量的资源，则可以在驾驶性方面做出较大牺牲，然而如果仅可能节省少量资源，则允许驾驶性的较小劣化。
下面将描述一种车辆、可以在所述车辆中实现的控制装置以及通过该控制装置可以实现的方法。
图1示出了包括控制装置2和控制***3的车辆1。车辆1是例如轿车或卡车，并且其可以布置成具有拖车。车辆1的一个或多个功能可以被自动操作。车辆1本身可以被半自动操作或被完全自动操作。控制***3可以是动力系控制***，例如以下中的一个或多个：巡航控制***、传动装置控制***、扭矩控制***、发动机控制***和功率分配控制***。动力系控制***布置成基于参考控制方案，控制车辆1的动力系的部件，例如一个或多个发动机、包含变速箱的传动装置和制动器。发动机可以是内燃机或电马达。根据一些实施方式，车辆1包括内燃机和至少一个电引擎。可以通过扭矩控制来控制一个或多个发动机。可选地，通过改变发动机的模式，控制所述一个或多个发动机。发动机的模式可以改变例如用以控制车辆的排放量。车辆也可以设定为一定的动力系模式。动力系模式可以是例如经济模式、标准模式或功率模式。不同的模式有不同的需求，例如经济模式聚焦降低能量消耗，功率模式给出高功率输出，以及标准模式具有中等能量消耗并给出中等功率输出。车辆1的动力系模式常态地由驾驶员或运输员设定。可以理解，车辆1的动力系模式可影响在资源消耗和驾驶性之间的权衡。车辆1还包括被设计为生成制动扭矩的制动***，其用于降低车辆1的速度，例如通过降低推进车辆1的轮组的旋转速度。制动***可包括辅助制动器中的一个或多个，诸如发动机制动器、排气制动器、电磁缓行器和液压缓行器。
在此，车辆1的能量消耗意味着储存在车辆1中的能量，因此来自燃料(燃料消耗)、电能(电能量消耗)或来自燃料电池的化学能(化学能量消耗)。
更详细地，巡航控制***布置成基于输入参数(诸如设定速度和围绕设定速度的速度区间(其中允许车辆1的速度波动))以及参考速度方案，控制车辆1的速度。巡航控制***可以是前瞻巡航控制***。传动装置控制***布置成使用参考挡位选择方案，控制车辆1的变速箱。发动机控制***布置成使用参考扭矩方案，控制一个或多个发动机。发动机控制***还可布置成使用参考发动机模式方案，控制一个或多个发动机。例如，发动机控制***还可以布置成使用排放控制方案，控制一个或多个发动机，使得排放控制可以被优化。发动机控制***还可布置成使用参考制动扭矩方案，控制制动***。此外，功率分配控制***布置成分路传送，或者结合在一起，来自多个来源(例如内燃机和一个或多个电引擎)的功率，以实现最好效率。例如，可以在功率分配控制***中使用行星轮组。功率分配控制***布置成基于参考功率分配方案，控制功率分配。提到的控制***中的一些或所有可以在一个控制单元(例如传动装置控制单元)中实现。然而，控制***可以可替代地在多个控制单元中实现。
图2更详细地示出了控制装置2。控制装置2包括处理器4和存储器5。处理器4包括例如一个或多个中央处理器(CPU)。存储器5包括例如一个或多个存储单元。存储单元可以包括易失性和/或非易失性存储器，诸如闪存或随机存取存储器(RAM)。控制装置2还包括计算机程序P，所述计算机程序包括指令，当由计算机执行该指令时，引起计算机实行以下将描述的方法。程序可以从计算机可读介质(例如记忆棒或另一计算机的存储器)下载。因此，计算机可读介质包括指令，当由计算机执行该指令时，引起计算机实行以下将描述的方法。可选地，控制装置2包括一个或多个控制单元，例如一个或多个电子控制单元(ECU)。
控制装置2布置成确定用于车辆1的参考控制方案。因此，参考控制方案用于上面描述的车辆1的控制***3中的任何一个。控制***3还布置成根据确定的参考控制方案被控制。为了确定参考控制方案，控制装置2配置成基于一个相同的未来路线区段的地形信息，确定用于车辆1的多个控制方案。换句话说，控制装置2配置成基于一个相同的未来路线区段的地形信息，确定用于车辆1的多个可能的候选控制方案。为了能够做到这样，控制装置2布置成从其他来源获得信息，以能够确定车辆1的位置以及车辆1将行驶的即将到来的道路的特性。例如，控制装置2布置成从车辆1的定位单元5获得车辆1的位置。定位单元5可使用全球定位***(GPS)确定车辆1的位置。定位单元5可替代地通过无线通信、车辆对车辆通信、车辆对基础设施通信、雷达感测或类似方法，确定车辆1的位置。通过知道其他来源的绝对位置，可以通过三角测量确定自身车辆1的位置。即将到来的道路的特性，例如地图信息(诸如道路的地形信息和道路曲率)可以由地图单元6确定。驾驶员典型地设定当前驾驶任务的起点和目标。为了从起点行驶到目标，由驾驶员或自动地在地图上选择沿一条或多条道路的合适的路线。然后，地图单元6可以连续地向控制装置2提供关于未来路线区段的相关地形信息、道路曲率等。例如基于车辆1沿所选路线的位置，提供地形信息。可选地，地图单元6的功能性被包含在控制装置2中。未来路线区段典型地在车辆1沿所述路线的即将到来的道路的1-3公里之间，例如，2公里。因此，未来路线区段是车辆1前方的道路区段。路线区段从车辆1开始，并沿着一条或多条道路的所选路线向前延伸提及的距离。
车辆1的内部单元(诸如控制装置、控制单元、设备、传感器，检测器等)布置成经由通信总线进行通信，例如CAN总线(控制器局域网络)，其使用基于消息的协议)。可替代地，可以使用其他通信协议，例如TTP(时间触发协议)，Flexray等。在这种方式中，在此所述的信号和数据可以在车辆1中的不同单元、装置、传感器和/或检测器之间交换。有时，信号和数据在不同的单元、装置、传感器和/或检测器之间进行无线传输。
控制装置2还配置成选择多个控制方案中的一个作为参考控制方案。该选择基于考虑到多个控制方案的资源消耗和驾驶性的权衡标准。下面将参考相应的方法对此进行更多解释。
因此，本公开还涉及一种用于确定车辆1的参考控制方案的方法。现在将参考图3中的流程图描述该方法。该方法可以通过例如上面描述的控制装置2实现。应当理解，正，对于该方法描述的各种实施方式都与如根据第二方面限定的控制装置2可结合。也就是，控制装置2可配置成执行在此描述的方法的实施方式中的任何一个。
该方法包括基于一个相同的未来路线区段的地形信息，确定A1用于车辆1的多个控制方案。多个控制方案是相同类型的。例如，每个控制方案可包括速度方案。然而，控制方案可包括来自不同类别的多个方案。例如，对于相同的路线区段确定的一个控制方案可包括速度方案、挡位选择方案和发动机扭矩方案。类别是例如速度、挡位、发动机扭矩、发动机模式或功率分配。
控制方案与车辆1的动力系有关。例如，控制方案包括速度方案、挡位选择方案、发动机扭矩方案、发动机模式方案或功率分配方案中的至少一个。控制方案典型地包括对于期望的控制***3的多个设定值和/或命令，该设定值和/或命令沿方案中的路线区段的长度的位置中分配。因此，速度方案包括多个速度值。挡位选择方案包括多个挡位设定。发动机扭矩方案包括多个扭矩命令。功率分配方案包括多个功率分配命令。可以理解，控制方案可以包括多个不同的相关的方案，这是因为它们可以密切相关，例如，对于一个相同的路线区段的速度方案和挡位选择方案。
根据一些实施方式，该方法包括使用基于规则的方法，确定A1多个控制方案中的至少一个控制方案。基于规则的方法基于一个或多个启发式规则。启发式规则例如基于实验或经验规则来确定。启发式规则可包括对车辆1的约束，例如一个或多个发动机的扭矩应在一定区间内，和/或车辆1的速度应在一定区间内。启发式规则的其他示例是：打开动力系(包含取决于动力系的配置，空挡、打开离合器等)，或拖动发动机(包含零喷射燃料，但动力系关闭)。基于规则的方法然后可包括，模拟时车辆1以一个或多个约束行驶未来预测路线区段的模型，并确定用于路线区段的控制方案，在此是扭矩方案和/或速度方案。从实验中知道，一定的驾驶行为是非常有能量效率的，并且因此可以设定约束，使得在模拟中获得这种驾驶行为。然后可以为未来路线区段寻回期望的控制值和/或命令。
根据一些实施方式，该方法包括使用基于优化的方法，确定A1多个控制方案中的至少一个控制方案。基于优化的方法基于数学优化。在数学优化中，解决了优化问题，其中，考虑到一个或多个约束，计算多个可替代的控制方案，以及选择最好的可替代的控制方案。典型地，建立并最小化成本函数，并选择最优的控制方案，即成本最低的控制方案。
根据一些实施方式，多个控制方案仅包括使用基于规则的方法确定的控制方案。可替代地，多个控制方案仅包括使用基于优化的方法确定的控制方案。根据另一可替代的实施方式，多个控制方案包括使用基于规则的方法确定的至少一个方案，以及使用基于优化的方法确定的至少一个方案。根据又一可替代的实施方式，多个控制方案包括使用基于规则的方法确定的多个方案，以及使用基于优化的方法确定的多个方案。根据又一可替代的实施方式，多个控制方案包括使用基于规则的方法确定的一个方案，以及使用基于优化的方法确定的多个方案。根据又一可替代的实施方式，多个控制方案包括使用基于规则的方法确定的多个方案，以及使用基于优化的方法确定的一个方案。
一旦多个控制方案包括使用基于规则的方法确定的至少两个控制方案，该至少两个控制方案中的每一个是基于不同的规则确定的。例如，如果使用基于规则的方法确定了三个控制方案，即控制方案A、控制方案B和控制方案C，那么使用规则A确定控制方案A，使用规则B确定控制方案B以及使用规则C确定控制方案C，其中规则A，规则B和规则C彼此不同。
一旦多个控制方案包括使用基于优化的方法确定的至少两个控制方案，该至少两个方案中的每一个是基于不同的优化确定的。例如，如果使用基于优化的方法确定三个控制方案，即控制方案D、控制方案E和控制方案F，那么使用优化D确定控制方案D，使用优化E确定控制方案E以及使用优化F确定控制方案F，其中优化D、优化E和优化F彼此不同。例如，不同优化的约束可以不同地设定。
该方法还包括选择A2多个控制方案中的一个作为参考控制方案。该选择A2基于考虑到多个控制方案的资源消耗和驾驶性的权衡标准。该方法还包括在未来路线区段期间，使用所选择的参考控制方案引导车辆1。该方法典型地包括维持A3确定的参考控制方案，直到确定下一参考控制方案。然而，可以实现包含改变到另一参考控制方案的最小时间的标准，使得参考控制方案不经常改变。
当使用基于优化的方法确定的至少一个控制方案和使用基于规则的方法确定的至少一个控制方案都包含在多个控制方案的组中时，该方法特别有优势。一个或多个控制方案可被称为“退让式”解决方案，这些解决方案可能不会导致最优的能量消耗，但从驾驶性角度来看是可接受的。该方法可利用通过数学优化而使实现大量能量节省同时还提供被认为是驾驶员可接受的行为成为可能。该方法可使用规则和数学优化算法来计算资源节省方案，尽管它们有时会导致驾驶性劣化。该方法可以例如保证仅当其导致大量的资源节省时，例如能量节省，才发生驾驶性的大的劣化。
资源消耗与能量消耗和/或时间消耗有关。驾驶性被限定为车辆1的加速的平滑性和稳定性。换句话说，驾驶性是车辆1可驾驶、易于驾驶或愉悦驾驶的程度。
根据一些实施方式，该方法包括，对于多个控制方案中的每一个，评估资源消耗和驾驶性，并且其中，基于该评估，选择A2控制方案中的一个作为参考控制方案。作为评估的基础，该方法可以包括对于多个控制方案中的每一个，确定资源消耗和驾驶性的代表性的相应值。
因此，根据一些实施方式，该方法包括，对于多个控制方案中的每一个，基于车辆1根据相应的控制方案行驶未来路线区段的预测能量消耗，确定A11资源消耗。预测能量消耗的确定可以基于车辆1的能量消耗的模型。“行驶未来路线区段”在此意味着未来路线区段的模拟行驶。
还可以基于车辆1根据相应的控制方案在未来路线区段的终点处的能量消耗和预测生成动能的组合，确定资源消耗。车辆1的预测生成动能在此是指在车辆1在终点状态处的预测动能。考虑一个示例，其中预测车辆1在第一控制方案的终点处具有第一终点速度，并预测其在第二控制方案的终点处具有第二终点速度，并且第二终点速度高于第一终点速度，那么第二控制方案引发比第一控制方案更大的动能。可由车辆1的生成动能的贡献来补偿控制方案。可以将相应的控制方案的动能转换成对应的节省的能量消耗，并将其从用于行驶相同的未来路线区段的预测能量消耗撤回。动能对能量消耗的贡献可以由比例因子加权。生成动能也可以相对于地形加权。例如，如果未来路线区段在下坡开始中结束，与如果未来终点区段在上坡结束时使用的比例因子相比，则动能以更低的比例因子加权。这是因为在上坡中的期望速度高，但是在下坡开始中，期望速度低。
根据一些实施方式，该方法包括，对于多个控制方案中的每一个，基于车辆1根据相应的控制方案行驶未来路线区段的预测持续时间，确定A12资源消耗。正如前面描述的，车辆1常态地被设定为与驾驶员设定到巡航控制器的设定速度相关地被引导。根据设定速度，然后可以预测车辆1行驶未来路线区段的设定持续时间。基于预测持续时间偏离设定持续时间的程度，确定A12资源消耗。因此，资源消耗可以是预测时间与设定持续时间的偏差。持续时间也可以以其他方式表示，例如，持续时间的积分等。总之，对于未来路线区段，期望在那些方案中选择给出随时间对应于设定速度的平均速度，或者给出与设定速度偏离小的平均速度。
根据一些实施方式，该方法包括，对于多个控制方案中的每一个，基于车辆1根据相应的控制方案行驶未来路线区段的至少一个驾驶性方面，确定A13驾驶性。所述至少一个驾驶性方面是以下中的任何一个、或者两个或更多个的组合：与另一车辆的距离；换挡次数；速度的变化、一定速度区间之外的时间；驱动扭矩的变化、一定驱动扭矩区间之外的时间；制动扭矩的变化、一定制动扭矩区间之外的时间；在一定速度区间之外的速度波动次数；一定驱动扭矩区间之外的驱动扭矩变化次数；一定制动扭矩区间之外的制动扭矩变化次数；最高和最低速度之间的差异、最高和最低驱动扭矩之间的差异；最高和最低制动扭矩之间的差异；速度的导数；驱动扭矩或制动扭矩的导数。每个驾驶性方面可被归纳到，或被表示为，一个值，并且驾驶性可被计算为一个驾驶性方面值或多个驾驶性方面值的总和。可以对一个或多个驾驶性方面加权，使得每个驾驶性方面在驾驶性总和方面给出期望的影响。例如，与另一车辆的距离可以通过车辆1的一个或多个传感器来监视。距离小于预设距离典型地会使驾驶性变得更低，这是因为驾驶员和车辆的操纵空间降低。换挡次数由计数器监视，换挡次数高于预设换挡次数被认为使驾驶性变低，等等。然后分析每个方案以评估两个标准：能量消耗和驾驶性。然后，此分析的结果被用于做出最终的权衡决定，决定使用哪个计算出的速度方案。
图4A是X轴上为驾驶性(DA)并且Y轴上为资源消耗(RC)的图。图中的每个叉号表示多个控制方案中的一个控制方案。从该图可以看出，资源消耗低的控制方案常态地驾驶性低。驾驶性高的控制方案常态地资源消耗高。因此，为了选择多个控制方案中的参考控制方案，必须在资源消耗和驾驶性之间进行权衡。在此，资源消耗基于能量消耗或时间消耗。该方法可包括标准化资源消耗和/或驾驶性，以更容易地比较不同的控制方案。
该方法可包括配置关于在资源消耗和驾驶性之间进行权衡的权衡标准。权衡标准可以配置成，允许更多或更少的资源消耗和驾驶性。例如，权衡标准可包括阈值水平，其中阈值水平设定资源消耗和驾驶性的限制。该方法可包括基于安全性和/或用户偏好，配置权衡标准。例如，驾驶员可配置权衡标准使得驾驶性高，因为这总体上会使驾驶员感到更舒适。根据另一示例，该方法包括基于车辆1的位置，配置权衡标准。例如，如果车辆1在城市中，驾驶性应该高，而如果车辆1在乡间行驶，则资源消耗应低，并且驾驶性可被更多地忽略。
在图4A中，根据多个候选控制方案的驾驶性和资源消耗，以相应的“x”描绘多个候选控制方案。X轴上的驾驶性描绘有三个阈值水平(低水平(DLL)、常规水平(DRL)和上水平(DUL))。低于DLL指示低驾驶性，DRL指示常规驾驶性，高于DUL指示高驾驶性。与DRL相比，DUL表示更高的驾驶性，并且与DLL相比，DRL表示更高的驾驶性。DRL指示DLL和DUL之间的区间的中间。Y轴上的资源消耗用三个阈值水平(低水平(RLL)、常规水平(RRL)和上水平(RUL))描述。低于RLL指示低资源消耗，RRL指示常规资源消耗，以及高于RUL指示高资源消耗。与RRL相比，RUL表示更高的资源消耗，以及与RLL相比，RRL表示更高的资源消耗。RRL指示RLL和RHL之间的区间的中间。权衡标准可配置成包含阈值水平或区间中的任何。指示的阈值水平因此仅被指示为示例，并且可以是其他阈值水平。
根据示例实施方式，期望具有低资源消耗(例如能量消耗)，但仍具有一定驾驶性。然后，权衡标准涉及在驾驶性高于预设驾驶性水平的控制方案中，选择A2资源消耗最低的控制方案。参照图4A，在此将预设驾驶性水平设定为DLL，并且将指示的控制方案P1选择作为参考方案，这是因为在驾驶性高于DLL的控制方案中，P1资源消耗最低。
根据另一个示例实施方式，期望驾驶性高并且为了实现该目标而被允许资源消耗高。然后，权衡标准涉及在资源消耗低于一定资源水平的控制方案中，选择A2驾驶性最高的控制方案。参照图4A，在此将所述一定资源水平设定为RUL，并且将指示的控制方案P2选择作为参考方案，这是因为在资源消耗低于RUL的控制方案中，P2驾驶性最高。
根据一些实施方式，该方法包括在由DLL和DUL限制的区间内以及在区间RLL和RUL内，选择参考控制方案。选择在该区间内驾驶性最高并且资源消耗最低的控制方案。
在图4A中，示出了曲线L1，其互连被认为是“帕累托高效(Pareto efficient)”或“帕累托最优(Pareto optimal)”的控制方案集。该控制方案集可以被称为控制方案的“帕累托集(Pareto set)”。帕累托集中的控制方案(在此包含P1和P2)是帕累托高效的控制方案。如果没有可替代的控制方案(图中的所有候选控制方案中)，则控制方案是帕累托高效的，其中在不会降低资源消耗和驾驶性中任一个的情况下，可以对资源消耗和驾驶性的至少一个进行改进。因此，根据一些实施方式，参考控制方案因此应该优选地从帕累托高效的控制方案的组中选择。在一些方面，曲线L1的斜率描述了从一个帕累托高效的控制方案改变到另一个帕累托高效的控制方案的成本的程度(就资源消耗相对于驾驶性而言)。如果就资源消耗而言倾斜率大，则用于改变到另一个帕累托高效的控制方案的资源消耗成本高。如果就驾驶性而言倾斜率高，则用于改变到另一个帕累托高效控制方案的驾驶性成本高。
通过权衡驾驶性和资源消耗的相对权重，可以确定用于选择参考控制方案的适合的阈值水平。这可以通过建立函数RC＝C-2DA来完成，其中RC是资源消耗，C是在未来路线区段期间允许的最大资源消耗，DA是驾驶性。在此，驾驶性DA的相对于资源消耗的权重因子是2。所得曲线L2在图4A的图中示出。曲线L2与曲线L1的相交处被确定为阈值(或限制)，并且因此确定了相对于阈值的参考控制方案。可以理解，可以基于该方法确定多个阈值。
图4B示出了另一图，其中X轴上是驾驶性(DA)，Y轴上是能量消耗(FC)，并且Z轴上是持续时间或与设定持续时间的时间偏差(TD)。在此省略了表示多个控制方案中的一个控制方案的叉号，但是应当理解，多个控制方案中的每个控制方案在图中以驾驶性、能量消耗和持续时间来表示。
驾驶性沿着X轴具有如图4A所示相同的驾驶性阈值水平。Y轴上的能量消耗用三个阈值水平(低水平(FLL)、常规水平(FRL)和上水平(FUL))描述。低于FLL指示低能量消耗，FRL指示常规能量消耗，以及高于FUL则指示高能量消耗。FUL高于FRL，并且FRL高于FLL。FRL指示FLL和FHL之间的区间的中间。Y轴上的持续时间用三个阈值水平(低水平(TLL)、常规水平(TRL)和上水平(TUL))描述。低于TLL指示持续时间短，TRL指示常规持续时间，以及高于TUL指示持续时间长。TUL高于TRL，并且TRL高于TLL。TRL指示TLL和THL之间的区间的中间。Y轴可以替代地表示与设定持续时间的时间偏差(TD)。然后Y轴上的时间偏差可以用三个阈值水平(低水平(TLL)、常规水平(TRL)和上水平(TUL))描绘。低于TLL指示时间偏差小，TRL指示常规时间偏差，并且高于TUL则表示时间偏差大。权衡标准可以配置成包含阈值水平或区间中的任何一个。指示的阈值水平因此仅被指示为示例，并且可以是其他阈值水平。
另一个示例性实施方式基于期望能量消耗低并且持续时间短，但是仍然具有一定的驾驶性。然后，权衡标准涉及在驾驶性高于预设驾驶性水平的控制方案中，选择A2能量消耗最低和持续时间最短的控制方案。参考图4B，在此将预设驾驶性水平设定到DLL，并且在驾驶性高于DLL的控制方案中，选择能量消耗最低和持续时间最短的控制方案。
另一个示例性实施方式基于期望驾驶性高并且为了实现该目标而允许能量消耗高，但是仍然期望在一定时间内(允许最大的持续时间内)行驶到目标。然后，权衡标准涉及在能量消耗低于一定能量消耗水平但是持续时间低于一定持续时间水平的控制方案之中，选择A2驾驶性最高的控制方案。参照图4B，在此将一定能量消耗水平设定为FUL，并且将一定持续时间水平设定为TUL。在资源消耗低于RUL且持续时间低于TUL的控制方案中，选择驾驶性最高的控制方案。
根据一些实施方式，该方法包括在由DLL和DUL限制的区间内、在区间FLL和FUL内以及在区间TLL和TUL内，选择参考控制方案。选择在该区间内驾驶性最高并且资源消耗最低的控制方案。
应当理解，在此也可以限定一组控制方案，其被认为是“帕累托高效”或“帕累托最优”并确定阈值，如参照图4A所描述的。
在根据基于规则的方法确定至少一个控制方案并且使用基于优化的方法确定了个控制方案中的至少一个控制方案的情况中，经常期望根据使用基于优化的方法确定的控制方案行驶。原因是基于优化的方法可能会得到一些例如对于人类而言并不明显的解决方案。但是，在一些情况中，已知使用基于规则的方法确定的控制方案会给出更期望的行为。该方法可包括监视这些情况，并且一旦检测到这种情况，选择具有检测到的情况的控制方案作为参考控制方案。换句话说，根据一些实施方式，该方法包括：监视A22用基于规则的方法确定的至少一个控制方案，用以至少一个预定速度模式的指示，并且一旦检测到这种指示，选择具有检测到的预定速度模式的控制方案作为参考控制方案。该指示例如可以是指示高水平的信号，或者是具有指示该控制方案具有一定模式的消息的数据。然后，该指示随控制方案一起出现或被包括在控制方案中。
图5示出了车辆1的模拟速度方案，在此标记为Vref。使用基于规则的方法，确定速度方案。与车辆一起的最上面的线示出了地形，而最下面的箭头示出了车辆1即将沿着其行驶的路线区段的长度。速度设定为遵循一定的设定速度Vset。允许车辆1的速度在由Vmin和Vmax限制的区间内围绕Vset波动。标记R1、R2、...R5指示车辆1的速度方案的改变处。
在一些情况中，可允许速度增加到大于Vmax，以及因此增加到甚至更高的水平Vsch。如果在下坡之后，由于重力、下坡的倾斜率和车辆的重量，允许车辆1的速度被模拟增加到大于Vmax。车辆1的速度然后将不会降低，替代地允许车辆1的速度增加到Vsch。这可以称为“摆动”。在下坡之后，车辆1可以利用获得的能量并向下滚动至Vset，或者在随后即将到来的上坡中使用获得的能量。换句话说，根据一些实施方式，预定速度模式对应于摆动情况，在该情况中下坡后车辆1的速度超过预设的速度上限。因此，在此速度上限是Vmax。因此，可以通过检测下坡的终点处来检测摆动情况，并且允许在该下坡的终点处的车辆1的速度增加到预设的速度上限之上。在WO 2013191614A1中，更详细地描述了如何确定这种速度方案。
在示例性实施方式中，如果车辆1的速度引起功率不足，则允许车辆1的速度降低到Vmin以下。如果已知车辆1将在随后的下坡中很快恢复其速度，则允许这种情况。换句话说，根据一些实施方式，预定速度模式对应于以下情况，其中由于在峰之前的上坡中的功率不足，车辆1的速度在峰之后的下坡之前低于预设的较低的速度限制。例如，在由于功率不足而使车辆的速度降低到低于Vmin的情况下，允许降低功率以将车辆的速度控制到低于Vmin。仅在满足以下两个条件时才允许这样做：在直接紧随下坡时车辆加速，以及即使在没有能量贡献(例如燃料喷射)的情况下，车辆仍会继续加速到Vmax。通过对车辆1的发动机设定较低的扭矩(典型地为零或对应于零能量的负扭矩)来实现功率的降低。常态地，当车辆1的速度低于Vmin时，然后对发动机设定最大扭矩。但是，如果随后是陡峭的下坡，即使已经可能将车辆1控制到高于Vmin的速度，车辆1也保持低于Vmin。因此，通过在下坡之前降低扭矩，允许车辆1的速度保持低于较低的速度限制。
本发明不限于以上描述的优选的实施方式。可以使用各种替代、修改和等同物。因此，以上实施方式不应被视为限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书限定。

Claims (16)

1.一种用于确定车辆的参考控制方案的方法，该方法包括：
-基于一个相同的未来路线区段的地形信息，确定(A1)用于车辆(1)的多个控制方案；
-选择(A2)所述多个控制方案中的一个作为参考控制方案，所述选择(A2)基于考虑到多个控制方案的资源消耗和驾驶性的权衡标准。
2.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述控制方案与所述车辆(1)的动力系相关，诸如包括速度方案、挡位选择方案、发动机扭矩方案、发动机模式方案或功率分配方案中的至少一个的控制方案。
3.根据权利要求1或2所述的方法，包括：使用基于规则的方法，确定(A1)所述多个控制方案中的至少一个控制方案。
4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，包括：使用基于优化的方法，确定(A1)所述多个控制方案中的至少一个控制方案。
5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，包括：对于所述多个控制方案中的每一个，评估资源消耗和驾驶性，并且其中，基于所述评估，选择(A2)所述多个控制方案中的一个作为参考控制方案。
6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述权衡标准涉及在驾驶性高于预设驾驶性水平的控制方案中，选择(A2)资源消耗最低的控制方案。
7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，包括：对于所述多个控制方案中的每一个，基于车辆(1)根据相应的控制方案行驶未来路线区段的预测能量消耗，确定(A11)资源消耗。
8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，包括：对于所述多个控制方案中的每一个，基于车辆(1)根据相应的控制方案行驶未来路线区段的预测持续时间，确定(A12)资源消耗。
9.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，包括：对于所述多个控制方案中的每一个，基于车辆(1)根据相应的控制方案行驶未来路线区段的至少一个驾驶性方面，确定(A13)驾驶性。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述至少一个驾驶性方面是以下任一个、或两个或更多个的组合：与另一车辆的距离；换挡次数；速度变化，一定速度区间之外的时间；驱动扭矩的变化，一定驱动扭矩区间之外的时间；制动扭矩的变化，一定制动扭矩区间之外的时间；一定速度区间之外的速度波动次数；一定驱动扭矩区间之外的驱动扭矩变化次数；一定制动扭矩区间之外的制动扭矩变化次数；最高和最低速度、驱动扭矩或制动扭矩之间的差异；速度、驱动扭矩或制动扭矩的导数。
11.根据权利要求3和4所述的方法，包括：
-监视(A22)用基于规则的方法确定的所述至少一个控制方案，用以至少一个预定速度模式的指示，以及
-一旦检测到这种指示，选择具有检测到的预定速度模式的控制方案作为参考控制方案。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述预定速度模式对应于摆动情况，在该情况中车辆(1)在下坡终点处的速度超出预设速度上限。
13.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，包括：基于安全性和/或用户偏好，配置关于在资源消耗和驾驶性之间进行权衡的权衡标准。
14.一种包括指令的计算机可读介质，当所述指令由计算机执行时，引起计算机实行根据前述权利要求中任一项所述的方法。
15.一种用于确定车辆的参考控制方案的控制装置(2)，其中，所述车辆控制装置(2)配置成：
-基于一个相同的未来路线区段的地形信息，确定(A1)用于车辆(1)的多个控制方案；以及
-选择(A2)所述多个控制方案中的一个作为参考控制方案，所述选择(A2)基于考虑到所述多个控制方案的资源消耗和驾驶性的权衡标准。
16.一种车辆(1)，包括：根据权利要求15所述的控制装置(2)。
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