DE102020216250A1

DE102020216250A1 - Modellbasierte prädiktive Regelung eines Kraftfahrzeugs unter Berücksichtigung von Querverkehr

Info

Publication number: DE102020216250A1
Application number: DE102020216250.6A
Authority: DE
Inventors: Maik Dreher; Valerie Engel; Andreas Wendzel; Thomas Martin; Lorenz Fischer; Julian King; Mike Kraus; Christian Baumann
Original assignee: ZF Friedrichshafen AG
Current assignee: ZF Friedrichshafen AG
Priority date: 2020-12-18
Filing date: 2020-12-18
Publication date: 2022-06-23
Anticipated expiration: 2040-12-19
Also published as: DE102020216250B4

Abstract

Die Erfindung betrifft die modellbasierte prädiktive Regelung eines Kraftfahrzeugs (1) unter Berücksichtigung von Querverkehr. Dabei ist eine Prozessoreinheit (3) dazu eingerichtet,- auf Querverkehr-Informationen zuzugreifen, wobei die Querverkehr-Informationen einen Querverkehr auf einem im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs (1) liegenden Streckenabschnitt beschreiben, welchen das Kraftfahrzeug (1) zukünftig befahren soll,- einen MPC-Algorithmus (13) auszuführen, der ein Längsdynamikmodell (14) des Kraftfahrzeugs (1) und eine Kostenfunktion (15.1) umfasst, und- eine Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug (1) zu berechnen, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug (1) innerhalb eines Prädiktionshorizonts auf dem im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs (1) liegenden Streckenabschnitt fortbewegen soll, indem die Prozessoreinheit (3)- den MPC-Algorithmus (13) ausführt,- die Querverkehr-Informationen als Beschränkung berücksichtigt,- das Längsdynamikmodell (14) des Kraftfahrzeugs (1) berücksichtigt und- die Kostenfunktion (15.1) minimiert.

Description

Die Erfindung betrifft die modellbasierte prädiktive Regelung eines Kraftfahrzeugs unter Berücksichtigung von Querverkehr.
Ein energieoptimales Betreiben eines Fahrzeugs ist nur mit guter Kenntnis der zu fahrenden Strecke möglich. Ein Fahrer muss also vorausschauend fahren, hat aber nur begrenzte Einsicht in den weiteren Verlauf der Strecke. An Kreuzungen oder in ähnlichen Verkehrssituationen, welche die Berücksichtigung von querenden Fahrzeugen oder auch von Fußgängern erfordern, kann eine Vorabplanung nur sehr schwer stattfinden. Das optimale Betreiben eines Fahrzeug kann mithilfe einer Kostenfunktion beschrieben werden, deren Kosten z.B. durch einen aus ungünstigen Betriebspunkten resultierenden Energieverbrauch erhöht werden. Die Kosten führen dazu, dass ein angestrebtes Optimum nicht erreicht wird. Solche Kosten sind z.B. ungünstige Betriebspunkte der Aggregate (z.B. des Verbrennungsmotors und/oder des Elektromotors) oder ungünstige Bremsungen, wenn eigentlich durch Rekuperation ausreichend verzögert werden soll. Weiteres vorteilhaftes Betreiben ist auch das Vermeiden von Bremsungen bis zum Stillstand. Heutige intelligente Tempomaten können die Streckentopologie berücksichtigen, bilden die Fahrstrategie jedoch regelbasiert ab. Die regelbasierte Umsetzung führt allerdings teilweise nur zu suboptimalen Lösungen. Optimierungsbasierte Strategien benötigen viel Rechenleistung und dauern damit lange, sie eignen sich häufig nicht für eine Onlineberechnung.
Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung kann darin gesehen werden, eine alternative Regelung eines Kraftfahrzeugs bereitzustellen, welche den vorstehend beschriebenen Problemen Rechnung trägt. Die Aufgabe wird gelöst durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche. Vorteilhafte Ausführungsformen sind Gegenstand der Unteransprüche, der folgenden Beschreibung sowie der Figuren.
Die vorliegende Erfindung stellt eine energieeffiziente Fahrzeuglängsführung eines Fahrzeugs bereit, insbesondere eines Hybridfahrzeugs. Gemäß der vorliegenden Erfindung wird eine Online-Berechnung einer energieoptimalen Geschwindigkeitstrajektorie für einen vorausliegenden Horizont eines Fahrzeugs vorgeschlagen. Die Online-Berechnung kann insbesondere auf einem Zentralsteuergerät in dem Fahrzeug (für das die Online-Berechnung durchgeführt wird) erfolgen. Weiterhin kann die Online-Berechnung auf verteilten Steuergeräten in diesem Fahrzeug erfolgen. Ferner kann die Online-Berechnung auf einer Prozessoreinheit einer Infrastrukturkomponente erfolgen, z.B. auf einer Prozessoreinheit eines intelligenten Verkehrszeichens. Darüber hinaus kann die Online-Berechnung auch auf einem Leitrechner erfolgen.
Die Online-Berechnung beruht auf der Kenntnis bzw. auf Informationen über einen Querverkehr bzw. über einen querenden Verkehr auf einem im Vorausbereich des Fahrzeugs liegenden Streckenabschnitt, welchen das Fahrzeug zukünftig befahren soll („Querverkehr-Informationen“). Der Querverkehr kann beispielsweise an einer Kreuzung auftreten. Beispielsweise durch Car2Car-Kommunikation kann das Fahrzeug Informationen über den Querverkehr erlangen. Weiterhin kann das Fahrzeug auch über eine geeignete Sensorik, wie z.B. ein „intelligentes Verkehrszeichen“, das querende Fahrzeuge erkennt und per Car21-Kommunikation dem Fahrzeug entsprechende Daten zur Verfügung stellt, Informationen über den Querverkehr erlangen. Die Online-Berechnung berücksichtigt derartige „Querverkehr-Informationen“, sodass ein gewisser zeitlicher Spielraum ausgenutzt wird, um das Fahrzeug energieeffizienter zu betreiben.
In diesem Sinne wird gemäß einem ersten Aspekt der Erfindung eine Prozessoreinheit zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs unter Berücksichtigung von Querverkehr bereitgestellt. Die Prozessoreinheit ist dazu eingerichtet, auf Querverkehr-Informationen zuzugreifen, wobei die Querverkehr-Informationen einen Querverkehr auf einem im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs liegenden Streckenabschnitt beschreiben, welchen das Kraftfahrzeug zukünftig befahren soll. Weiterhin ist die Prozessoreinheit dazu eingerichtet, einen MPC-Algorithmus auszuführen, der ein Längsdynamikmodell des Kraftfahrzeugs und wenigstens eine Kostenfunktion umfasst. Ferner ist die Prozessoreinheit dazu eingerichtet, eine Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug zu berechnen, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug innerhalb eines Prädiktionshorizonts auf dem im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs liegenden Streckenabschnitt fortbewegen soll, indem die Prozessoreinheit den MPC-Algorithmus ausführt, die Querverkehr-Informationen als Beschränkung berücksichtigt, das Längsdynamikmodell des Kraftfahrzeugs berücksichtigt und die Kostenfunktion minimiert.
Die Querverkehr-Informationen fließen demnach als Beschränkung in die modellbasierte prädiktive Regelung des Kraftfahrzeugs ein. Der Prädiktionshorizont umfasst dabei zumindest einen Teil des im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs liegenden Streckenabschnitts, welchen das Kraftfahrzeug zukünftig befahren soll.
Unter „Querverkehr“ bzw. unter „querendem Verkehr“ kann wenigstens ein sich bewegendes Objekt verstanden werden. Das wenigstens eine sich bewegende Objekt bewegt sich insbesondere in einer Querbewegungsrichtung, welche eine Längsbewegungsrichtung des Fahrzeugs im Vorausbereich des Fahrzeugs kreuzt. Die Längsrichtung des Fahrzeugs ist dabei insbesondere diejenige Richtung, in welche sich das Fahrzeug bewegen soll, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen.
Unter dem „sich bewegenden Objekt“ kann beispielsweise ein anderer Verkehrsteilnehmer verstanden werden, z.B. ein Fahrzeug. Bei dem Fahrzeug kann es sich um ein Kraftfahrzeug handeln, das von einem Motor angetrieben wird, beispielsweise ein Automobil (z.B. ein Personenkraftfahrwagen mit einem Gewicht von weniger als 3,5 t), Motorrad, Motorroller, Moped, E-Bike bzw. Pedelec (Akronym für Pedal Electric Cycle), Bus oder Lastkraftwagen (z.B. mit einem Gewicht von über 3,5 t), oder aber auch um ein Schienenfahrzeug, ein Schiff, ein Luftfahrzeug wie Helikopter oder Flugzeug. Das Fahrzeug kann jedoch auch ohne einen motorischen Antrieb ausgestattet sein, z.B. ein Fahrrad. Das Fahrzeug kann durch einen Fahrer gesteuert werden, möglicherweise unterstützt durch ein Fahrerassistenzsystem. Das Fahrzeug kann jedoch auch beispielsweise ferngesteuert und/oder (teil-)autonom gesteuert werden. Das sich bewegende Objekt kann darüber hinaus auch beispielsweise ein Fußgänger oder ein Tier sein.
In einer Ausführungsform beinhalten die Querverkehr-Informationen, dass sich ein statisches Querverkehr-Element auf dem im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs liegenden Streckenabschnitt befindet, wobei die Prozessoreinheit dazu eingerichtet ist, die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug zu berechnen, indem das statische Querverkehr-Element derart als Beschränkung berücksichtigt wird, dass das Kraftfahrzeug innerhalb des Prädiktionshorizonts potenziell angehalten werden muss, insbesondere unmittelbar vor dem Querverkehr-Element oder im Bereich vor dem Querverkehr-Element.
Unter einem „statischen Querverkehr-Element“ kann eine Verkehrsinfrastruktur verstanden werden, die ortsfest ist. Das statische Querverkehr-Element zeichnet sich insbesondere dadurch aus, dass es die Bewegung eines beweglichen Objekts in einer Querrichtung zulässt oder vorsieht. Die Querrichtung verläuft dabei insbesondere quer über eine Längsrichtung einer Straße. Beispiele für ein statisches Querelement, in deren Bereich querender Verkehr auftreten kann, sind beispielsweise ein Fußgängerüberweg, eine Kreuzung ggfs. mit einem Stoppschild oder einem Vorfahrt-gewähren-Schild, eine Bremsschwelle, ein Rüttelstreifen oder eine Ampel. Informationen über dementsprechende Verkehrsschilder und Streckenereignisse können durch im Fahrzeug verfügbare Sensorik (z.B. Kamera), über Kartendaten (bereitgestellt z.B. über ADASIS V2, ADASIS V3) oder anhand von Online-Kommunikation zwischen dem Fahrzeug und einem Infrastrukturelement oder anderen Verkehrsteilnehmern (Car2I, Car2X) erfasst werden. Diese statischen Informationen können dem Fahrer z.B. im Navigationssystem angezeigt werden. Es handelt sich deshalb um statische Informationen, da sie ein örtlich festes Objekt beschreiben, z.B. die ortsfesten Koordinaten des vorstehend aufgezählten Fußgängerüberwegs.
Das Vorhandensein eines statischen Querverkehr-Elements (z.B. eines Fußgängerüberwegs) kann also im Sinne einer ersten Stufe in der Optimierung dahingehend berücksichtigt werden, dass dort ein Anhaltevorgang möglich sein könnte bzw. dass es notwendig sein kann, das Kraftfahrzeug anzuhalten, wenn es sich im Bereich des Querverkehr-Elements oder unmittelbar davor befindet. Ein erkanntes statisches Querverkehr Element kann somit als Beschränkung während der Ausführung des MPC-Algorithmus berücksichtigt werden.
Insbesondere kann die Prozessoreinheit dazu eingerichtet sein, auf der ersten Stufe Maßnahmen vorzubereiten oder einzuleiten, um das Kraftfahrzeug anzuhalten oder zumindest die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs zu verringern. Dies ermöglicht, dass im Falle eines erkannten Querverkehrs im Bereich des statischen Querverkehr-Elements besonders schnell, effektiv und effizient auf den Querverkehr reagiert werden kann. Dies kann beispielsweise erfolgen, indem ein SoC-Niveau einer Batterie des Kraftfahrzeugs entsprechend vorgehalten wird. Die Batterie bzw. der Akkumulator dient als Energiespeicher für eine elektrische Maschine des Kraftfahrzeugs. Dieser Energiespeicher kann die elektrische Maschine mit elektrischer Energie versorgen, um das Kraftfahrzeug innerhalb des Prädiktionshorizonts anzutreiben (gegebenenfalls ausschließlich oder unterstützend zu einem Verbrennungskraftmotor). Der Ladezustand (im Englischen: State of Charge oder abgekürzt SoC) ist der momentane Energieinhalt einer elektrischen Batterie im Verhältnis zu ihrem maximalen Energiegehalt. Sollte in einem sportlichen Fahrmodus stark verzögert werden müssen, so ergibt sich ein ungünstiges Verzögerungsverhalten. Unter Umständen muss auch die mechanische Bremse verwendet werden. Dies bewirkt einen Effizienznachteil. Wird der Ladezustand der Batterie jedoch vor dem vollständigen Anhalten auf einem bestimmten Niveau gehalten oder gar erhöht, so wird nach dem Hindernis ein rein elektrisches Wiederanfahren ermöglicht. Weiterhin kann eine möglicherweise auftretende Wartezeit bei der weiteren Streckenoptimierung berücksichtigt werden.
Je nach gewählter Gewichtung (z.B. sportliche Fahrweise oder energieeffiziente Fahrweise) kann daher an dem Querverkehr-Element die Fahrzeuggeschwindigkeit erhöht oder verringert werden. Die vorstehend beschriebene erste Stufe beschreibt das Verhalten des Algorithmus', solange noch keine detaillierten Kenntnisse zur Situation bzw. zum Auftreten eines Querverkehrs im Bereich des statischen Querverkehr-Elements vorliegen. Es sind lediglich die statischen Informationen bekannt. Auf dieser ersten Stufe wird bei sportlichem Fahrmodus geplant, recht schnell z.B. über den Fußgängerüberweg zu fahren. Solange keine Information darüber vorliegt, dass Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements auftritt, wird die Geschwindigkeitstrajektorie im sportlichen Fahrmodus dahingehend berechnet, dass im Bereich des Querverkehr-Elements kein Anhalten notwendig ist. Dahingegen wird im energieeffizienten Fahrmodus, auch wenn noch keine Informationen darüber vorliegen, dass Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements auftritt, die Geschwindigkeitstrajektorie dahingehend berechnet, dass im Bereich des Querverkehr-Elements ein Anhaltevorgang möglich ist bzw. notwendig werden könnte.
In diesem Sinne ist gemäß einer weiteren Ausführungsform vorgesehen, dass die Prozessoreinheit dazu eingerichtet ist, eine erste Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug zu berechnen und eine zweite Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug zu berechnen. Dabei ist gemäß der ersten Geschwindigkeitstrajektorie im Sinne eines sportlichen Fahrmodus vorgesehen, dass das Kraftfahrzeug das statische Querverkehr-Element schneller und zu einem früheren Zeitpunkt passieren soll als gemäß der zweiten Geschwindigkeitstrajektorie. Weiterhin ist gemäß der zweiten Geschwindigkeitstrajektorie vorgesehen, dass das Fahrzeug im Sinne eines energieeffizienten Fahrmodus das statische Querverkehr-Element mit einem geringeren Energieaufwand oder mit einem besseren energetischen Wirkungsgrad erreichen und passieren soll als gemäß der ersten Geschwindigkeitstrajektorie.
Die weiter oben beschriebenen statischen Informationen über das Vorhandensein eines statischen Querverkehr-Elements beschreiben noch nicht, ob sich in dem örtlichen Bereich beispielsweise des Fußgängerüberwegs auch tatsächlich ein bewegliches Objekt befindet, z.B. ein Fußgänger. Dementsprechend beschreiben die statischen Informationen über das Vorhandensein des statischen Querverkehr-Elements ebenfalls nicht, ob der potenziell vorhandene Querverkehr die Absicht hat, sich quer zur Längsbewegungsrichtung des Fahrzeugs zu bewegen, z.B. indem der Fußgänger den Fußgängerüberweg überquert.
Derartige dynamische Informationen über das konkrete Verkehrsgeschehen werden durch die in der folgenden Ausführungsform beschriebenen dynamischen Querverkehr-Informationen bereitgestellt. Im Sinne einer zweiten Stufe ist nämlich gemäß einer Ausführungsform vorgesehen, dass die Querverkehr-Informationen beinhalten, ob Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements erkannt worden ist oder auftritt.
Gemäß einer ersten Alternative ist, wenn Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements erkannt worden ist oder auftritt, die Prozessoreinheit in dieser Ausführungsform dazu eingerichtet, die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug zu berechnen, indem der Querverkehr derart als Beschränkung der Optimierung berücksichtigt wird, dass die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs innerhalb des Prädiktionshorizonts verringert wird, sodass das Kraftfahrzeug vor dem Erreichen des statischen Querverkehr-Elements angehalten oder zumindest abgebremst wird.
Gemäß einer zweiten Alternative ist, wenn kein Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements erkannt worden ist oder auftritt, die Prozessoreinheit in dieser Ausführungsform dazu eingerichtet, die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug zu berechnen, sodass das Kraftfahrzeug das statische Querverkehr-Element ohne anzuhalten oder abzubremsen passiert.
Die Informationen darüber, dass im Bereich des statischen Querverkehr-Elements Querverkehr auftritt, kann durch Car2Car-Kommunikation beim Annähern an Kreuzungsbereiche zwischen dem Kraftfahrzeug und einem anderen Verkehrsteilnehmer, z.B. einem anderen Kraftfahrzeug, ausgetauscht werden, um kreuzenden Verkehr frühzeitig zu erkennen. Im Fall von Ampeln können dies sogenannte „SPAT-Messages“ (SPAT = Signal Phase and Timing) sein. Darüber hinaus sind Informationen von Verkehrsleitsystemen verwendbar (z.B. anhand von Signalgebern im Fahrzeugboden). Darüber hinaus kann querender Fahrzeug- oder Fußgängerverkehr auch durch im Fahrzeug angebrachte Sensorik ermittelt werden, z.B. über einen Radar-Sensor, einen Lidar-Sensor oder einen Kamera-Sensor. Somit kann bei der Optimierung, sobald am statischen Querverkehr-Element querender Verkehr ermittelt wird, z.B. durch Sensorik oder Car2X, die in der ersten Stufe getroffene Vorbereitung beendet werden und stattdessen z.B. abgebremst werden. Wenn hingegen festgestellt wird, dass im Bereich des Querverkehr-Elements kein Querverkehr auftritt, dann kann auf die Ausführung der in der ersten Stufe vorbereiteten Maßnahmen verzichtet werden. Insbesondere kann das Kraftfahrzeug derart gesteuert werden bzw. die Geschwindigkeitstrajektorie des Fahrzeugs kann derart ermittelt bzw. berechnet werden, dass das Kraftfahrzeug das statische Querverkehr-Element passiert, ohne vorher anzuhalten. Die Ausprägung der zweiten Stufe ergibt sich durch das Verkehrsereignis, in dem vorliegenden Fall durch den Querverkehr, und lässt aufgrund der typischerweise auftretenden kurzen Reaktionszeit wenig Raum für Optimierungen. Die Reaktionszeit ist dabei abhängig vom jeweiligen Ereignis. Je früher die Erkennung stattfindet, desto mehr Reaktionszeit ist vorhanden.
Sobald die dynamischen Querverkehr-Informationen vorliegen, ergeben sich insbesondere die folgenden zwei Möglichkeiten:

a) Das Kraftfahrzeug muss anhalten, was insbesondere durch die Berechnung einer aktualisierten Geschwindigkeitstrajektorie mittels der Prozessoreinheit erfolgt. Hierzu ist nun eine starke Verzögerung mit Einbußen hinsichtlich des Komforts und der Energieeffizienz notwendig, wenn das Kraftfahrzeug der vorstehend beschriebenen ersten Geschwindigkeitstrajektorie folgt (sportlicher Fahrmodus). Wenn das Kraftfahrzeug hingegen der vorstehend beschriebenen zweiten Geschwindigkeitstrajektorie folgt (energieeffizienter Fahrmodus), kann das Kraftfahrzeug besonders effizient und komfortabel verzögert werden.
b) Das Fahrzeug muss nicht anhalten. Es ergibt sich ein Geschwindigkeitsvorteil, wenn das Kraftfahrzeug entsprechend der vorstehend beschriebenen ersten Geschwindigkeitstrajektorie (sportlicher Fahrmodus) betrieben wird.

Die erste Stufe kann im Vergleich zu der zweiten Stufe relativ stark variiert werden. Hierzu kann auch die Wahrscheinlichkeit betrachtet werden, mit welcher ein querendes Objekt berücksichtigt werden muss bzw. mit welcher Wahrscheinlichkeit Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements erkannt werden wird. In diesem Sinne ist in einer weiteren Ausführungsform vorgesehen, dass die Prozessoreinheit dazu eingerichtet ist,

- auf Wahrscheinlichkeits-Informationen zuzugreifen, welche eine Wahrscheinlichkeit beschreiben, mit welcher Querverkehr berücksichtigt werden muss, und
- die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug zu berechnen, indem die Wahrscheinlichkeits-Informationen berücksichtigt werden.

Wenn beispielsweise ein statisches Querverkehr-Element auf der Route liegt, welche das Kraftfahrzeug im Folgenden befahren soll, so können die Wahrscheinlichkeits-Informationen dazu genutzt werden, um zu entscheiden, ob eine oder mehrere Maßnahmen zur Verringerung der Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs in der Optimierung berücksichtigt und vorbereitet werden sollten. Wenn die Wahrscheinlichkeits-Informationen beispielsweise eine relativ hohe Wahrscheinlichkeit beschreiben, dass Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements auftreten wird, dann kann wenigstens eine Maßnahme zur Verringerung der Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs in der Optimierung berücksichtigt und vorbereitet werden. Wenn die Wahrscheinlichkeits-Informationen hingegen eine relativ niedrige Wahrscheinlichkeit beschreiben, dass Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements auftreten wird, dann kann darauf verzichtet werden, eine Maßnahme zur Verringerung der Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs in der Optimierung zu berücksichtigen und vorzubereiten, oder es können weniger entsprechende Maßnahmen in der Optimierung berücksichtigt und vorbereitet werden.
Beispielsweise können die Wahrscheinlichkeits-Informationen beschreiben, dass nachts die Wahrscheinlichkeit relativ niedrig ist, dass Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements auftritt, weil erfahrungsgemäß weniger Verkehr auf Straßen auftritt als tagsüber. Die Prozessoreinheit kann dann dazu eingerichtet sein, die relativ niedrige Wahrscheinlichkeit (dass nachts Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements auftritt) bei der Berechnung der Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug zu berechnen, sodass relativ wenige Vorbereitungen zum Anhalten oder Abbremsen des Kraftfahrzeugs in der ersten Phase getroffen werden. Dahingegen können beispielsweise in diesem Zusammenhang die Wahrscheinlichkeits-Informationen beschreiben, dass tagsüber die Wahrscheinlichkeit relativ hoch ist, dass Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements auftritt. Die Prozessoreinheit kann dann dazu eingerichtet sein, die relativ hohe Wahrscheinlichkeit (dass tagsüber Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements auftritt) bei der Berechnung der Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug zu berechnen, sodass relativ viele Vorbereitungen zum Anhalten oder Abbremsen des Kraftfahrzeugs in der ersten Phase getroffen werden.
In diesem Sinne ist gemäß einer weiteren Ausführungsform vorgesehen, dass die Wahrscheinlichkeits-Informationen beschreiben, dass nachts die Wahrscheinlichkeit, dass Querverkehr im Bereich des statischen Querverkehr-Elements auftritt, niedriger ist als tagsüber, und dass die Prozessoreinheit dazu eingerichtet ist, nachts weniger Vorbereitungen zum Anhalten oder Abbremsen des Kraftfahrzeugs zu treffen als tagsüber. Diese Ausführungsform ermöglicht, dass nachts (geringere Wahrscheinlichkeit) weniger Vorbereitungen in Phase 1 getroffen werden müssen als tagsüber. Dabei wird in Kauf genommen, dass im Falle von dennoch (entgegen der relativ niedrigen Wahrscheinlichkeit) auftretendem querenden Verkehr weniger effizient darauf reagiert werden kann. Dahingegen kann z.B. tagsüber (höhere Wahrscheinlichkeit) bereits in der ersten Phase vorausschauend verzögert werden. Falls doch kein querender Verkehr vorhanden ist, war die Vorbereitung nicht notwendig.
Wenn der querende Verkehr auch während der Querung betrachtet werden kann, kann darüber hinaus die Haltedauer geschätzt werden. Dies leistet einen Beitrag, insbesondere diskrete Entscheidungen optimal zu treffen. Insbesondere können die diskreten Entscheidungen basierend auf der ermittelten Haltedauer gefällt werden. Quert beispielsweise ein Radfahrer die Straße, so kann beispielsweise der Verbrennungsmotor eingeschaltet bleiben (insbesondere beim Einsatz einer Start-Stopp-Automatik). Quert jedoch ein langsamer Fußgänger, so wird es sinnvoll sein, den Verbrennungsmotor abzuschalten. In diesem Sinne kann die Prozessoreinheit in einer weiteren Ausführungsform dazu eingerichtet sein, auf Überquerungs-Informationen zuzugreifen, welche die Bewegung des Querverkehrs während einer Überquerung des statischen Querverkehr-Elements beschreiben, und basierend auf den Überquerungs-Informationen eine Haltedauer zu berechnen, für welche das Kraftfahrzeug angehalten werden muss.
Die erfindungsgemäße Prozessoreinheit kann insbesondere ein Element eines Zentralsteuergeräts des Kraftfahrzeugs sein oder ein Element von mehreren im Kraftfahrzeug verteilten dezentralen Steuergeräten oder ein Element einer Verkehrsinfrastruktureinrichtung oder ein Element eines Verkehrsleitrechners. Somit kann die erfindungsgemäße Online-Berechnung der energieoptimalen Geschwindigkeitstrajektorie für einen vorausliegenden Horizont auf einem Zentralsteuergerät im Fahrzeug, auf verteilten Steuergeräten im Fahrzeug, auf Infrastrukturkomponenten wie z.B. einem intelligenten Verkehrszeichen oder auf einem Leitrechner erfolgen.
Die Verkehrsinfrastruktureinrichtung kann ein Verkehrszeichen sein, insbesondere ein „intelligentes“ Verkehrszeichen mit Sensorik (z.B. Kamera, Lidar, Radar), so dass das Verkehrszeichen selbst die Verkehrsteilnehmer das Kraftfahrzeug und den Querverkehr erkennt. Das Verkehrszeichen kann über eine Car2I („Car-to-Infrastructure“)-Schnittstelle mit dem Kraftfahrzeug und dem Querverkehr kommunizieren. Bei der Car21-Kommunikation geht es um die drahtlose Kommunikation von Kraftfahrzeugen mit Infrastruktureinrichtungen wie Funkbaken, Verkehrsschildern und Ampelanlagen. Über die eingebaute Sensorik kann das Verkehrszeichen die Position und die aktuelle Geschwindigkeit insbesondere des Querverkehrs ermitteln, und über die Car21-Schnittstelle den Richtungsvektor insbesondere des Querverkehrs empfangen. Diese Informationen kann das Verkehrszeichen über die Car2I-Schnittstelle an das Kraftfahrzeug weiterleiten, das daraufhin seine Geschwindigkeit anpassen kann, wie dies vorstehend bereits beschrieben ist. Durch Verringerung der Geschwindigkeit, z.B. durch Rekuperation, kann dabei vermieden werden, dass das Kraftfahrzeug im Bereich des Querverkehr-Elements anhalten muss.
Wenn die Prozessoreinheit in einem Verkehrszeichen verbaut ist, so kann die Prozessoreinheit die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug berechnen und dem Kraftfahrzeug mittels der Car2I-Schnittstelle übermitteln. Dabei benötigt das Verkehrszeichen insbesondere die Positionen, Geschwindigkeiten und die Richtungsvektoren des Kraftfahrzeugs und des Querverkehrs, was die genannten Verkehrsteilnehmer mittels ihrer Kommunikationsschnittstellen an die Car2I-Schnittstelle des Verkehrszeichens übermitteln können. Das Kraftfahrzeug kann die von der Prozessoreinheit des Verkehrszeichens ermittelte Geschwindigkeitstrajektorie einstellen bzw. umsetzen, um so beispielsweise ohne Anhalten über eine Kreuzung mit Querverkehr fahren zu können.
Als weitere Möglichkeit kann die Ermittlung der Geschwindigkeitstrajektorie für Kraftfahrzeug auch auf der Prozessoreinheit des Leitrechners erfolgen. Der Leitrechner kann die dazu notwendigen Informationen beispielsweise von dem Kraftfahrzeug und dem Querverkehr selbst oder aber von dem intelligenten Verkehrszeichen erhalten.
In dem letzteren Fall dient das „intelligente“ Verkehrszeichen nur der Signalerfassung und der Kommunikation mit den Verkehrsteilnehmern.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird vorgeschlagen, ein auf dem Fahrzeugmodell basierendes Optimierungsproblem einer modellbasierten prädiktiven Regelung des Kraftfahrzeugs unter Minimierung von Kostenfunktionen mehrerer Solvermodule zu lösen, um eine kürzere Reaktionszeit zu ermöglichen. Grundlage für alle Solvermodule sind ein Modell des Fahrzeugs, des Antriebsstrangs einschließlich der beschreibenden Daten sowie Informationen über den vorausliegenden Streckenabschnitt. Diese Informationen können Topografieinformationen (z.B. Kurven- und Steigungsinformationen), Verkehrsinformationen (z.B. vorausfahrende Fahrzeuge) oder Infrastrukturinformationen (z.B. auf der Strecke befindliche Ampeln) sein.
Dabei kann mittels eines ersten Solvermoduls eine Optimierung insbesondere auf einem Zentralsteuergerät des Kraftfahrzeugs erfolgen, wobei ein optimaler Geschwindigkeitsverlauf und SoC-Verlauf für einen kompletten Prädiktionshorizont berechnet wird. Mittels eines zweiten Solvermoduls kann ein Mixed-Integer-Problem gelöst werden, insbesondere eine optimale Gangwahl und/oder eine optimale Fahrmoduswahl für einen Teil des Prädiktionshorizonts. Mittels eines dritten Solvermoduls kann dann eine Verteilung von Momenten auf beispielsweise einen Verbrennungskraftmotor, eine elektrische Maschine und eine Bremsanlage des Kraftfahrzeugs berechnet werden, wobei dies für eine kurze Vorausschau erfolgen kann, um eine geringe Reaktionszeit zu ermöglichen.
In diesem Sinne wird vorgeschlagen, dass der MPC-Algorithmus ein erstes Solvermodul, ein zweites Solvermodul, ein drittes Solvermodul, das Längsdynamikmodell und drei Kostenfunktionen umfasst, wobei eine erste Kostenfunktion dem ersten Solvermodul zugeordnet ist, wobei eine zweite Kostenfunktion dem zweiten Solvermodul zugeordnet ist und wobei eine dritte Kostenfunktion dem dritten Solvermodul zugeordnet ist. Das erste Solvermodul, das zweite Solvermodul und das dritte Solvermodul sind insbesondere durch Software implementiert.
Die Prozessoreinheit ist dazu eingerichtet, durch Ausführen des ersten Solvermoduls die Geschwindigkeitstrajektorie zu berechnen, sodass die erste Kostenfunktion minimiert wird. Die Prozessoreinheit ist weiterhin dazu eingerichtet, durch Ausführen des ersten Solvermoduls für den vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells einen die erste Kostenfunktion minimierenden Verlauf eines Ladezustands einer Batterie bzw. Akkumulators zu berechnen. Die Batterie bzw. der Akkumulator dient als Energiespeicher für eine elektrische Maschine des Kraftfahrzeugs. Dieser Energiespeicher kann die elektrische Maschine mit elektrischer Energie versorgen, sodass die elektrische Maschine das Kraftfahrzeug innerhalb des Prädiktionshorizonts antreiben kann (gegebenenfalls ausschließlich oder unterstützend zu einem Verbrennungskraftmotor).
Das erste Solvermodul kann als „High Level Solver“ (abgekürzt: HLS) bezeichnet werden. Der HLS löst 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 hinsichtlich des Optimums des Ergebnisses und bezüglich der Rechenzeit. Mit anderen Worten ermöglicht das erste Solvermodul eine Online-Berechnung der insbesondere energieoptimalen Geschwindigkeitstrajektorie und der SoC-Trajektorie für einen vorausliegenden Prädiktionshorizont beispielsweise auf einem Zentralsteuergerät im Kraftfahrzeug. Die Prozessoreinheit kann dabei insbesondere dazu eingerichtet sein, das erste Solvermodul zweifach aufzurufen. Dabei kann initiiert durch einen ersten Aufruf zunächst durch Ausführen des ersten Solvermoduls für den vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells eine insbesondere den Fahrtzeitterm der ersten Kostenfunktion minimierende Geschwindigkeitstrajektorie berechnet werden, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug innerhalb eines Prädiktionshorizonts fortbewegen soll. Danach kann initiiert durch einen zweiten Aufruf durch Ausführen des ersten Solvermoduls für den vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells eine den Verlustterm der ersten Kostenfunktion minimierende Geschwindigkeitstrajektorie berechnet werden, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug innerhalb eines Prädiktionshorizonts fortbewegen soll.
Ferner können beispielsweise auch auf dem vorausliegenden Streckenabschnitt liegende Ampeln berücksichtigt werden, insbesondere einschließlich deren Ampelphasen und Restzeiten. Die Ampelinformationen werden dabei in Zeitgrenzen an dem im Horizont befindlichen Wegpunkt der vorausliegenden Ampel umgerechnet. Zusätzlich können im ersten Solvermodul vorausfahrende Fahrzeuge berücksichtigt werden. Für das vor dem eigenen Fahrzeug befindliche Fahrzeug kann dabei eine wahrscheinliche Trajektorie bestimmt werden. Dadurch ergibt sich eine minimale Zeit für die HLS-Trajektorie über dem Weg an der aktuellen Position des vorausfahrenden Fahrzeuges.
Weiterhin ist die Prozessoreinheit dazu eingerichtet, durch Ausführen des zweiten Solvermoduls basierend auf der Geschwindigkeitstrajektorie, basierend auf dem Verlauf des Ladezustands der Batterie und unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen eine die zweite Kostenfunktion minimierende Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen zu berechnen. Die Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen kann einen Verlauf von Gängen umfassen, die in einem Getriebe des Kraftfahrzeugs innerhalb des Prädiktionshorizonts eingelegt werden können oder sollen. Weiterhin kann die Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen einen Verlauf eines Motor-Zustands umfassen, gemäß welchem ein Verbrennungskraftmotor des Kraftfahrzeugs entweder eingeschaltet oder ausgeschaltet ist (insbesondere innerhalb des Prädiktionshorizonts). Ferner kann die Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen einen Verlauf eines Kupplungs-Zustands umfassen, gemäß welchem sich eine zwischen einem Verbrennungskraftmotor des Kraftfahrzeugs und der elektrischen Maschine angeordnete Kupplung entweder in einer geöffneten Stellung oder in einer geschlossenen Stellung befindet (insbesondere innerhalb des Prädiktionshorizonts).
Das zweite Solvermodul kann als „Mixed Integer Solver“ (abgekürzt: MIS) bezeichnet werden. Das zweite Solvermodul dient zur Bestimmung diskreter Zustände, z.B. die Bestimmung der Gänge oder der Zustand der Kupplung (auf/zu) des Antriebsstrangs des Kraftfahrzeugs. Das zweite Solvermodul ermöglicht somit die Ermittlung einer optimalen Betriebsstrategie, welche insbesondere die Auswahl des jeweils optimalen Gangs und des Fahrmodus' beinhaltet. Die Berechnungen des zweiten Solvermoduls basieren insbesondere auf der zugrundeliegenden HLS-Trajektorie und zusätzlichen äußeren Rand- bzw. Nebenbedingungen. Nebenbedingungen, die beim Berechnen der optimalen Gangtrajektorie berücksichtigt werden können, sind beispielsweise eine Topografie auf dem vorausliegenden Streckenabschnitt (Kurven, Steigungen). Weiterhin können Kenntnisse über Geschwindigkeitslimits auf dem vorausliegenden Streckenabschnitt als Nebenbedingungen in der Berechnung der Gangtrajektorie berücksichtigt werden. Die Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen wird über der Zeit optimiert und kann deutlich kürzer sein als die des ersten Solvermoduls.
Ferner ist die Prozessoreinheit dazu eingerichtet, durch Ausführen des dritten Solvermoduls - insbesondere basierend auf der Geschwindigkeitstrajektorie und basierend auf der SoC-Trajektorie und/oder basierend auf der Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen - für einen Anfangsabschnitt des Prädiktionshorizonts für die elektrische Maschine, einen Verbrennungskraftmotor und eine Bremsanlage des Kraftfahrzeugs eine die dritte Kostenfunktion minimierende Momenttrajektorie zu berechnen, gemäß welcher die elektrische Maschine, der Verbrennungskraftmotor und die Bremsanlage Momente innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellen sollen. Statt der Momente können auch Kräfte verwendet werden - beide Größen können linear ineinander umgerechnet werden. Das dritte Solvermodul kann als „Tracker“ bezeichnet werden. Der Tracker zeichnet sich durch eine schnelle Rechenzeit und ein robustes Verhalten aus. Wenn aktuelle Lösungen der anderen Solver (HLS und/oder MIS) nicht verfügbar sind, kann der Tracker dennoch Momente basierend auf den letzten Lösungen der anderen Solver liefern. Der Output des Trackers beeinflusst durch Minimierung der Tracker-spezifischen dritten Kostenfunktion direkt den Fahrkomfort. Die Momenttrajektorie bezieht sich 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.
Somit werden mittels des ersten Solvermoduls (HLS) ein optimaler SoC-Verlauf und eine optimale Geschwindigkeitstrajektorie ermittelt. Mittels des zweiten Solvermoduls (MIS) kann basierend auf den Berechnungen des ersten Solvermoduls (HLS) entschieden werden, welche Gänge und welcher Fahrmodus optimal sind. Das dritte Solvermodul (Tracker) rechnet sehr häufig und ermittelt die Momente für einen kurzen Zeitabschnitt. Der Tracker kann sowohl mit der im MIS berechneten Trajektorie als auch ohne diese arbeiten. Im zweiten Fall nutzt der Tracker nur den aktuell eingelegten Gang und den aktiven Fahrmodus, was dem Tracker als Rückmeldung ausreicht. Dies ist möglich, da sich Ganganforderungen typischerweise nicht innerhalb kurzer Zeit mehrfach ändern. Einen anderen Gang einzulegen nimmt einige Zeit in Anspruch. Deshalb kann der Tracker auch funktionieren, wenn nur eine Trajektorie des HLS vorliegt. Sollte auch diese nicht aktualisiert werden können, kann der Tracker weiterhin mit einer älteren HLS-Trajektorie arbeiten. Dann kann die „alte“ Lösung sukzessive abgefahren werden. Das ist allerdings nur bis zu einem bestimmten Punkt sinnvoll. Sollte der HLS rechnen, aber keine Lösung finden, dann kann dies dem Tracker mitgeteilt werden, z.B. über eine sogenannte „error flag“, also eine Anzeige des Fehlers. In dem Tracker selbst kann dann ein Fehlerhandling implementiert sein. Sollten Fehler auftreten, mit denen der Tracker nicht rechnen kann, führt dies auch in dem Tracker zu einem Fehler. Als Folge kann dann die automatisierte Fahrfunktion deaktiviert werden.
Es kann somit Rechenarbeit auf die unterschiedliche Solvermodule verteilt werden. Dies ermöglicht, dass auf der Prozessoreinheit jedes Solvermodul unabhängig laufen kann. Die Solvermodule laufen also nicht strikt nacheinander. Die Prozessoreinheit kann - ähnlich wie ein Desktop-PC - mehrere Prozessorkerne umfassen. Die drei Solvermodule können auf die Prozessorkerne verteilt werden und damit unabhängig voneinander und parallel rechnen. Das stellt einen großen Vorteil dar, denn ansonsten müsste unter Umständen mehrere Sekunden gewartet werden, bis die Solvermodule wieder eine Lösung berechnet haben, mit der weitergefahren werden kann. Bei dem Abfahren einer Strecke mag dies nicht problematisch sein. Wenn jedoch ein Fahrzeug vor das eigene Fahrzeug einfährt oder einschert, dann kann das System dies solange nicht erkennen, bis die Solver mit den neuen Sensordaten wieder gerechnet haben. Das könnte zu einer kritischen Situation führen.
Bei der Verteilung können auch unterschiedlich lange Laufzeiten für die einzelnen Solvermodule gewährt werden. Das erste Solvermodul zum Beispiel, mittels welchem die Geschwindigkeitstrajektorie und die Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen ermittelt wird, kann sehr viel mehr Zeit benötigen als die anderen Solvermodule. Da die Solvermodule „parallel“ rechnen, kann es sein, dass eines der Solvermodule aufgerufen wird, noch bevor das vorherige Solvermodul zu Ende gerechnet hat, also z.B. der Tracker vor dem aktuell laufenden HLS. Alle Daten, die verwendet werden, können insbesondere immer einen Zeitstempel aufweisen. Auch jede Solver-Lösung kann einen Zeitstempel aufweisen. Durch diese Zeitstempel kann stets nachvollzogen werden, welches Vorergebnis in welche Berechnung eingegangen ist. Über diese Verknüpfung kann ein entsprechendes Fehlerhandling implementiert werden, also z.B. Timeouts, wenn eine Information zu alt ist. Über die Zeitstempel findet also eine gewisse Synchronisierung statt. Somit stellt die vorliegende Erfindung eine Synchronisierung an sich asynchroner Solver-Aufrufe mittels Echtzeit bereit.
Ferner können die mittels des dritten Solvermoduls berechneten Momente einen linearen Verlauf aufweisen. Dies ermöglicht eine lineare Interpolation und vereinfacht dadurch das Post-Processing. Bisher wurden für bestimmte Zeitschritte die Momente ermittelt. Daraus ergab sich ein treppenförmiger Verlauf der Signale. Gemäß der vorliegenden Erfindung ergibt sich durch das dritte Solvermodul ein linearer Verlauf, was dazu führt, dass die Signale auch zwischen den Zeitschritten linear sind und nicht von einem auf den nächsten Zeitschritt springen. Damit kann auch zwischen den Zeitschritten korrekt interpoliert werden.
Gemäß der vorliegenden Erfindung erfolgt insbesondere eine zyklische Neuberechnung der Soll-Geschwindigkeit (Geschwindigkeitstrajektorie). Auch die im Zusammenhang mit der drei Solvermodule umfassenden Ausführungsform beschriebenen Soll-Momente (Momenttrajektorie) und diskreten Zustände (Gangtrajektorie) können auf Basis eines jeweils aktuellen Fahrzustands und von jeweils vorausliegenden Streckeninformationen zyklisch neuberechnet werden.
Weiterhin kann eine gezielte Zusammenführung von SPP (Signal Post Processing) und Tracker (gleicher Aufrufzeitpunkt > synchron) erfolgen, damit die von dem Tracker ausgegebenen Momente auf die von dem MIS berechneten Gänge abgestimmt sind (sehen den gleichen Inputschritt). Das Signal Post Processing (SPP) ist eine Signalnachbereitung. Hier werden die zu unterschiedlichen Zeiten vorausberechneten Teilergebnisse so miteinander verknüpft, dass sie im zeitlichen Bezug zueinanderstehen. Damit erhält man einen Zeitabschnitt, in dem alle Informationen vorliegen. Die Zeitbasis ist insbesondere diejenige des Trackers. Außerdem sind SPP und Tracker im selben Softwaremodul implementiert, dadurch haben SPP und Tracker also dieselbe Zeitbasis.
Mittels des ersten Solvermoduls kann die Geschwindigkeitstrajektorie des Fahrzeugs auch bei einer relativ langen bzw. weiten Vorausschau über dem Weg noch online optimiert werden, z.B. bei einer Vorausschau im Bereich einiger Kilometer. Dies ist rechenintensiv. Dahingegen reicht es aus, mittels der anderen Servermodule die entsprechenden Trajektorien für eine relativ kurze Vorausschau über der Zeit zu berechnen, z.B. für den unmittelbaren Vorausbereich des Fahrzeugs. Dies ermöglicht besonders kurze Reaktionszeiten. In diesem Sinne ist die Prozessoreinheit in einer Ausführungsform dazu eingerichtet, durch Ausführen des ersten Solvermoduls die Geschwindigkeitstrajektorie für einen Streckenabschnitt zu berechnen, der im Kilometerbereich liegt und insbesondere einige Kilometern lang ist, und durch Ausführen der beiden anderen Solvermodule für einen einige Sekunden unmittelbar vor dem Kraftfahrzeug liegenden Anfangsabschnitt des Prädiktionshorizonts die Sollmomenttrajektorie zu berechnen.
Der MPC-Algorithmus stellt eine Betriebsstrategie bereit, die neben der jeweils optimalen Auswahl der Momente der Aggregate und des Gangs auch die optimale Auswahl eines Fahrmodus ermöglicht. So kann eine optimale Fahrstrategie vorsehen, dass der Antriebsstrang innerhalb des Prädiktionshorizonts in einem bestimmten Fahrmodus betrieben wird. Es kann jedoch auch sein, dass es besser ist, den Fahrmodus innerhalb des Prädiktionshorizonts zu wechseln, z.B. weil dies die Effizienz steigert.
Das Kraftfahrzeug, das mittels der vorliegenden Erfindung modellbasiert prädiktiv geregelt werden kann, ist insbesondere von einem Motor angetrieben. Beispielsweise ist das Kraftfahrzeug ein Automobil (z.B. ein Personenkraftfahrwagen mit einem Gewicht von weniger als 3,5 t), Motorrad, Motorroller, Moped, E-Bike bzw. Pedelec (Akronym für Pedal Electric Cycle), Bus oder Lastkraftwagen (z.B. mit einem Gewicht von über 3,5 t), oder aber auch um ein Schienenfahrzeug, ein Schiff, ein Luftfahrzeug wie Helikopter oder Flugzeug. Das Kraftfahrzeug kann durch einen Fahrer gesteuert werden, möglicherweise unterstützt durch ein Fahrerassistenzsystem. Das Fahrzeug kann jedoch auch beispielsweise ferngesteuert und/oder (teil-)autonom gesteuert werden. Insbesondere handelt es sich um ein Hybridfahrzeug. Unter einem „Hybridfahrzeug“ kann ein Elektrofahrzeug verstanden werden, das von mindestens einer elektrischen Maschine und von mindestens einem Verbrennungskraftmotor angetrieben werden kann. Dabei kann das Hybridfahrzeug Energie sowohl aus einer Batterie als auch aus einem zusätzlich mitgeführten Kraftstoff beziehen, z.B. Diesel, Benzin oder Gas. Die elektrische Maschine kann als Motor und als Generator betrieben werden. Ein Hybridantriebsstrang des Hybridfahrzeugs kann neben der elektrischen Maschine, dem Verbrennungskraftmotor und der Batterie weiterhin ein Getriebe und eine Kupplung umfassen. Je nachdem, in welcher Schaltstellung (geöffnet und geschlossen) sich die Kupplung befindet und in welcher Schaltstellung (Gang eingelegt, Neutral) sich das Getriebe befindet, wird der Antriebsstrang des Hybridfahrzeugs in unterschiedlichen Fahrmodi betrieben. Beispielsweise kann der Antriebsstrang in P2-Architektur aufgebaut sein, wobei sich dann die folgenden Antriebsmodi ergeben können:

1. Fahrmodus: Verbrennungskraftmotor im Betrieb („an“) und Kupplung K0 (zwischen Verbrennungskraftmotor und elektrischer Maschine angeordnet) in geöffneter Stellung; die elektrische Maschine treibt im Motorbetrieb das Kraftfahrzeug an; der Verbrennungskraftmotor läuft, treibt jedoch nicht das Kraftfahrzeug an;
2. Fahrmodus: Verbrennungskraftmotor nicht im Betrieb („aus“) und Kupplung K0 in geöffneter Stellung; die elektrische Maschine treibt im Motorbetrieb das Kraftfahrzeug an; der Verbrennungskraftmotor läuft nicht;
3. Fahrmodus: Verbrennungskraftmotor im Betrieb („an“) und Kupplung K0 in geschlossener Stellung; Vorwärtsgang oder Rückwärtsgang im Getriebe eingelegt; die elektrische Maschine (im Motorbetrieb oder im Generatorbetrieb) und der Verbrennungskraftmotor (im Zugbetrieb oder im Schubbetrieb) treiben das Kraftfahrzeug gemeinsam an (Hybridantrieb); dabei ist insbesondere auch ein Leistungsfluss zwischen elektrischer Maschine und Verbrennungskraftmotor möglich (Lastpunktverschiebung)
4. Fahrmodus: Verbrennungskraftmotor im Betrieb („an“) und Kupplung K0 in geschlossener Stellung; Neutral im Getriebe eingelegt; der Verbrennungskraftmotor treibt die elektrische Maschine an (Generatorbetrieb), sodass die Batterie geladen wird.

Wenn das Kraftfahrzeug - wie vorstehend beschrieben - ein Hybridfahrzeug ist, dessen Antriebsstrang zumindest in einem ersten Fahrmodus und in einem zweiten Fahrmodus betrieben werden kann, dann kann die Prozessoreinheit in einer Ausführungsform dazu eingerichtet sein, durch Ausführen des zweiten Solvermoduls basierend auf der Geschwindigkeitstrajektorie basierend auf dem Verlauf des Ladezustands der Batterie und unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen eine die Kostenfunktion minimierende Fahrmodustrajektorie zu berechnen, welche festlegt, in welchem der Fahrmodi der Hybridantriebsstrang innerhalb des Prädiktionshorizonts betrieben werden soll. Dabei kann insbesondere darauf geachtet werden, dass die Umschaltung der Fahrmodi nicht beliebig schnell erfolgen kann (z.B. Motorstart-, Motorstopp, Kupplung auf/zu) und diese auch Auswirkungen auf kontinuierliche Größen (z.B. Zugkraftunterbrechungen) haben kann. Eine entsprechende Motorstart- und Motorstopplogik kann auch außerhalb der Optimierung in einem nachgelagerten Softwaremodul implementiert werden, da dies die diskrete Problemformulierung vereinfacht und die Rechenzeit verkürzt.
In einer weiteren Ausführungsform kann eine Optimierung des Energieverbrauchs während der Fahrt durch Kenntnis der Verluste (Wirkungsgradkennfelder der Antriebsstrangkomponenten und Fahrwiderstände) erfolgen. Die Prozessoreinheit kann dazu auf Verlustkennfelder von Komponenten des Kraftfahrzeugs zugreifen, insbesondere auf Verlustkennfelder des Verbrennungskraftmotors, der elektrischen Maschine und dem Getriebe des Antriebsstrangs des Kraftfahrzeugs. Die Verlustkennfelder können beispielsweise auf einer Speichereinheit innerhalb des Kraftfahrzeugs hinterlegt sein. Die Verlustkennfelder können stetig differenzierbar „gefittet“ vorliegen, d.h. aus Kennfeldern der jeweiligen Komponente können Formeln abgeleitet werden, welche das Verlustkennfeld der jeweiligen Komponente beschreiben. Die Verluste einer Vorübersetzung und eines Differentials des Antriebsstrangs des Kraftfahrzeugs können ausschließlich als Kennlinie hinterlegt sein. Sogenannte „Efficiency Maps“ können weiterhin bei einem Start der Berechnungen bekannt sein. Die Kennfelder können weiterhin an die Problemformulierung des ersten Solvermoduls angepasst sein, indem die Kennfelder beispielsweise Null-Verluste unterhalb einer Leerlaufkennlinie vorsehen. So kann beispielsweise das Verlustkennfeld des Verbrennungskraftmotors des Antriebsstrangs des Kraftfahrzeugs derart verändert werden, dass bei Nichtnutzung des Verbrennungsmotors dessen Verbrauch null ist. Auf diese Weise wird eine Überführung eines diskreten Zustands (Kupplung auf/zu) in einen kontinuierlichen Zustand ermöglicht.
Gemäß einem zweiten Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs unter Berücksichtigung von Querverkehr bereitgestellt. Das Verfahren umfasst die Schritte:

- Bereitstellen einer Prozessoreinheit gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung,
- Bereitstellen eines Kraftfahrzeugs,
- Bereitstellen der Querverkehr-Informationen an das Kraftfahrzeug durch
- - ein weiteres Kraftfahrzeug mittels einer Car2Car-Kommunikation oder
- - eine Verkehrsinfrastruktureinrichtung mittels einer Car21-Kommunikation, oder
- - einen Verkehrsleitrechner, oder
- - ein internetfähiges Gerät eines anderen Verkehrsteilnehmers, und
- Berechnen einer Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug mittels der Prozessoreinheit, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug innerhalb eines Prädiktionshorizonts auf einem im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs liegenden Streckenabschnitt fortbewegen soll, indem die Prozessoreinheit
- - den MPC-Algorithmus ausführt,
- - die Querverkehr-Informationen als Beschränkung berücksichtigt,
- - das Längsdynamikmodell des Kraftfahrzeugs berücksichtigt und
- - die Kostenfunktion minimiert.

Was das Bereitstellen der Querverkehr-Informationen an das Kraftfahrzeug durch ein weiteres Kraftfahrzeug mittels einer Car2Car-Kommunikation angeht, so können das Kraftfahrzeug und das weitere Kraftfahrzeug jeweils eine Car2Car-Schnittstelle aufweisen, über welche die Car2Car-Kommunikation erfolgt. Unter einer „Car2Car“-Kommunikation kann ein Austausch von Informationen und Daten zwischen Kraftfahrzeugen verstanden werden, wobei der Zweck der Kommunikation darin besteht, den Fahrzeug bzw. dessen Fahrern frühzeitig insbesondere kritische und gefährliche Situationen zu melden. Insbesondere können die Kraftfahrzeuge ihre jeweiligen Positionen, ihre aktuelle Geschwindigkeit und ihren Richtungsvektor miteinander austauschen. So empfängt insbesondere das Kraftfahrzeug von dem weiteren Kraftfahrzeug dessen Position, dessen aktuelle Geschwindigkeit und dessen Richtungsvektor über die Car2Car-Schnittstelle. Die Prozessoreinheit erkennt basierend auf diesen Informationen, dass im Bereich der Kreuzung tatsächlich Querverkehr in Form des anderen Kraftfahrzeugs auftritt und kann darauf basierend die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug mittels des MPC-Algorithmus' berechnen.
Als Verkehrsinfrastruktureinrichtung kann beispielsweise ein „intelligentes“ Verkehrszeichen mit Sensorik (z.B. Kamera, Lidar, Radar) zum Einsatz kommen, so dass es selbst das Kraftfahrzeug und Querverkehr erkennt. Das Verkehrszeichen kann über eine Car21 (Car-to-Infrastructure)-Schnittstelle mit dem Kraftfahrzeug und dem Querverkehr kommunizieren. Über die eingebaute Sensorik kann das Verkehrszeichen die Position und die aktuelle Geschwindigkeit des Querverkehrs ermitteln, und über die Car2I-Schnittstelle den Richtungsvektor des Querverkehrs empfangen. Diese Informationen kann das Verkehrszeichen über die Car2I-Schnittstelle an das Kraftfahrzeug weiterleiten, dessen Geschwindigkeitstrajektorie daraufhin entsprechend angepasst werden kann. Durch Verringerung der Geschwindigkeit z.B. durch Rekuperation kann dabei vermieden werden, dass das Kraftfahrzeug anhalten muss.
In einer weiteren Ausprägung kann auch bereits das Verkehrszeichen dem Kraftfahrzeug eine Maximalgeschwindigkeit zur Verfügung stellen, die das Kraftfahrzeug einstellt, um so ohne Anhalten ein statisches Querverkehr-Element zu passieren. Dazu kann das Verkehrszeichen eine erfindungsgemäße Prozessoreinheit aufweisen. Dabei benötigt das Verkehrszeichen Informationen über das Kraftfahrzeug und den Querverkehr hinsichtlich derer Positionen, Geschwindigkeiten und Richtungsvektoren.
Ein Verkehrsleitrechner kann ebenfalls die Querverkehr-Informationen bereitstellen. Darüber hinaus kann der Verkehrsleitrechner auch eine erfindungsgemäße Prozessoreinheit aufweisen, um die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug zu berechnen und an das Kraftfahrzeug zu übermitteln. In diesem Fall kann das vorstehend beschriebene „intelligente“ Verkehrszeichen der Signalerfassung und der Kommunikation mit den Verkehrsteilnehmern dienen.
Nutzt ein anderer Verkehrsteilnehmer, z.B. ein Fußgänger oder Fahrradfahrer, ein internetfähiges Gerät, insbesondere ein Smartphone, mit einer Kommunikations-App, vergleiche z.B. die ZF App „X2Smart“ (https://www.heise.de/autos/artikel/Antikollisions-App-ZF-X2Smart-3523496.html), so können die Querverkehr-Informationen über die Kommunikations-App an das Kraftfahrzeug übermittelt werden. Auf diese Weise erhält die Prozessoreinheit des Kraftfahrzeugs Informationen über die Bewegung beispielsweise des Fußgängers oder Fahrradfahrers (Querverkehr-Informationen). Die Prozessoreinheit kann diese Informationen insbesondere für die Planung von Geschwindigkeit und Betriebsmodus berücksichtigen. Dadurch ist es möglich, Verkehrssituationen zu erfassen, die außerhalb des Sichtbereichs des Kraftfahrzeugs liegen. Ebenso werden Personen erkannt, die auch außerhalb von Fußgängerüberwegen die Straße kreuzen und es kann frühzeitig und intelligent darauf reagiert werden.
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

1 eine schematische Darstellung eines Kraftfahrzeugs mit einer erfindungsgemäßen Prozessoreinheit,
2 Details eines beispielhaften Antriebsstrangs für das Kraftfahrzeug nach 1,
3 das Kraftfahrzeug nach 1 und 2 in einer Verkehrssituation, in welcher an einer Kreuzung Querverkehr auftritt, wobei die Vorfahrtsregel „rechts vor links“ gilt,
4 das Kraftfahrzeug nach 1 und 2 in einer Verkehrssituation, in welcher an einer Kreuzung Querverkehr auftritt, wobei „Vorfahrt gewähren“ gilt, was durch ein intelligentes Verkehrszeichen dargestellt wird,
5 das Kraftfahrzeug nach 1 und 2 in einer Verkehrssituation, in welcher an einer Kreuzung Querverkehr auftritt, wobei das Kraftfahrzeug geradeaus fahren oder abbiegen soll,
6 das Kraftfahrzeug nach 1 und 2 in einer Verkehrssituation, in welcher an einem Kreisverkehr Querverkehr auftritt, wobei das Kraftfahrzeug in den Kreisverkehr einfahren soll, auf dem sich bereits ein anderes Kraftfahrzeug befindet,
7 das Kraftfahrzeug nach 1 und 2 in einer Verkehrssituation, in welcher sich ein anderer Verkehrsteilnehmer vor dem Kraftfahrzeug hinter einem parkenden Auto befindet,
8 das Kraftfahrzeug nach 1 und 2 in einer Verkehrssituation, in welcher ein anderer Verkehrsteilnehmer die Straße überquert, auf welcher auch das Kraftfahrzeug fährt,
9 das Kraftfahrzeug nach 1 2 in einer Verkehrssituation, in welcher sich das Kraftfahrzeug auf eine übersichtliche Kreuzung zubewegt, im Bereich derer das Kraftfahrzeug eventuell einem querenden Fahrzeug Vorfahrt gewähren muss, und
10 zwei unterschiedliche Geschwindigkeitstrajektorien für das Kraftfahrzeug nach 1.

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 System 2 und insbesondere die Prozessoreinheit 3 können einen Bestandteil eines Zentralsteuergeräts des Kraftfahrzeugs 1 bilden. Alternativ kann das System 2 und die Prozessoreinheit 3 jedoch auch eines von mehreren Steuergeräten des Kraftfahrzeugs 1 bilden.
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 (siehe 2). 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 (Rekuperation). Die Batterie 9 kann optional auch an einer externen Ladestation aufgeladen werden.
1 und 2 zeigen weiterhin, dass der Antriebsstrang 7 ein Hybridantriebsstrang ist, der zusätzlich einen Verbrennungskraftmotor 17 aufweist. Der Verbrennungskraftmotor 17 kann in der durch 2 gezeigten 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 K0 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 K0 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 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 Moment (Bremsmoment) bereitstellen kann.
Der Hybridantriebsstrang 7 nach 3 kann insbesondere in den folgenden Antriebsmodi betrieben werden:

1. Fahrmodus: Verbrennungskraftmotor 17 im Betrieb („an“) und Kupplung K0 in geöffneter Stellung; die elektrische Maschine 8 treibt im Motorbetrieb (Generatorbetrieb ebenfalls möglich) das Kraftfahrzeug 1 an; der Verbrennungskraftmotor 17 läuft, treibt jedoch nicht das Kraftfahrzeug 1 an;
2. Fahrmodus: Verbrennungskraftmotor 17 nicht im Betrieb („aus“) und Kupplung K0 in geöffneter Stellung; die elektrische Maschine 8 treibt im Motorbetrieb (Generatorbetrieb ebenfalls möglich) das Kraftfahrzeug 1 an; der Verbrennungskraftmotor 17 läuft nicht;
3. Fahrmodus: Verbrennungskraftmotor 17 im Betrieb („an“) und Kupplung K0 in geschlossener Stellung; Vorwärtsgang oder Rückwärtsgang im Getriebe 10 eingelegt; die elektrische Maschine 8 (im Motorbetrieb; Lastpunktverschiebung möglich) und der Verbrennungskraftmotor 17 treiben das Kraftfahrzeug 1 gemeinsam an (Hybridantrieb);
4. Fahrmodus: Verbrennungskraftmotor 17 im Betrieb („an“) und Kupplung K0 in geschlossener Stellung; Neutral im Getriebe 10 eingelegt; der Verbrennungskraftmotor 17 treibt die elektrische Maschine an (Generatorbetrieb), sodass die Batterie geladen wird.

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, mittels welcher auch mit anderen Prozessoreinheiten außerhalb des Kraftfahrzeugs 1 kommuniziert werden kann, wie dies weiter unten näher beschrieben wird. 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 in dem gezeigten Ausführungsbeispiel ein optionales erstes Solvermodul 13.1, ein optionales zweites Solvermodul 13.2 und ein optionales drittes Solvermodul 13.3 umfasst bzw. enthält. Der MPC-Algorithmus 13 enthält weiterhin ein Längsdynamikmodell 14 des Kraftfahrzeugs 1. Jedes der Solvermodule 13. 1 bis 13.3 kann auf das Längsdynamikmodell 14 zugreifen. Ferner enthält der MPC-Algorithmus 13 wenigstens eine Kostenfunktion, in dem gezeigten Ausführungsbeispiel drei zu minimierende Kostenfunktionen 15.1 bis 15.3, wobei eine erste Kostenfunktion 15.1 dem ersten Solvermodul 13.1 zugeordnet ist, wobei eine zweite Kostenfunktion 15.2 dem zweiten Solvermodul 13.2 zugeordnet ist und wobei eine dritte Kostenfunktion 15.3 dem dritten Solvermodul 13.3 zugeordnet ist.
Das Längsdynamikmodell 14 umfasst in dem gezeigten Ausführungsbeispiel ein Verlustmodell 27 des Kraftfahrzeugs 1. Das Verlustmodell 27 beschreibt das Betriebsverhalten der effizienzrelevanten Komponenten, z.B. der elektrischen Maschine 8 und der Bremsanlage 19 hinsichtlich ihrer Effizienz bzw. hinsichtlich ihres Verlusts. Daraus ergibt sich der 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 Längsdynamikmodell 14.
Die Prozessoreinheit 3 berechnet durch Ausführen des ersten Solvermoduls 13.1 eine optimierte Geschwindigkeitstrajektorie, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug innerhalb des Prädiktionshorizonts fortbewegen soll. Die optimierte Geschwindigkeitstrajektorie wird für einen vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells 14 berechnet, wobei die erste Kostenfunktion 15.1 minimiert wird. Weitere Einzelheiten zur Berechnung der Geschwindigkeitstrajektorie werden weiter unten im Zusammenhang mit den durch 3 bis 10 gezeigten Verkehrssituationen beschrieben.
Weiterhin berechnet die Prozessoreinheit 3 durch Ausführen des ersten Solvermoduls 13.1 für den vorausliegenden Streckenabschnitt unter Berücksichtigung des Längsdynamikmodells einen die erste Kostenfunktion 15.1 minimierenden Verlauf eines Ladezustands der Batterie 9, mittels welcher die elektrische Maschine 8 mit elektrischer Energie versorgt wird, um das Kraftfahrzeug 1 innerhalb des Prädiktionshorizonts anzutreiben. Ferner können Ampelinformationen in Zeitgrenzen am Wegpunkt der entsprechenden Ampel umgerechnet werden. Was vorausfahrende Fahrzeuge angeht, so kann eine wahrscheinliche Trajektorie des vorausfahrenden Fahrzeugs bestimmt werden. Dadurch ergibt sich eine Mindestzeit für die HLS Trajektorie über dem Weg an der aktuellen Position des anderen Fahrzeuges.
Durch Ausführen des zweiten Solvermoduls 13.2 berechnet die Prozessoreinheit 3 weiterhin basierend auf der optimierten Geschwindigkeitstrajektorie und basierend auf dem optimierten Verlauf des Ladezustands der Batterie 9 sowie unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen eine die zweite Kostenfunktion 15.2 minimierende Gangtrajektorie, gemäß welcher wenigstens ein Gang in dem Getriebe 10 des Kraftfahrzeugs 1 innerhalb des Prädiktionshorizonts eingelegt werden soll. Ferner berechnet die Prozessoreinheit 3 durch Ausführen des zweiten Solvermoduls 13.2 basierend auf der optimierten Geschwindigkeitstrajektorie, basierend auf dem optimierten Verlauf des Ladezustands der Batterie 9 und unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen eine die zweite Kostenfunktion 15.2 minimierende Fahrmodustrajektorie, welche festlegt, in welchem der vorstehend beschriebenen Fahrmodi der Hybridantriebsstrang 7 innerhalb des Prädiktionshorizonts betrieben werden soll.
Durch Ausführen des dritten Solvermoduls 13.1 berechnet die Prozessoreinheit 3 unter Minimierung der dritten Kostenfunktion 15.3 außerdem für den Anfangsabschnitt des Prädiktionshorizonts für die elektrische Maschine 8, für den Verbrennungskraftmotor 17 und für die Bremsanlage 19 des Kraftfahrzeugs 1 eine optimierte Momenttrajektorie, gemäß welcher die elektrische Maschine 8, der Verbrennungskraftmotor 17 und die Bremsanlage 19 Momente innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellen sollen. Während der vorausliegende Streckenabschnitt einige Kilometern lang ist, erstreckt sich der unmittelbar vor dem Kraftfahrzeug 1 liegende Anfangsabschnitt lediglich über wenige Sekunden.
Als Output der Optimierung durch den MPC-Algorithmus 13 mit seinen drei Solvermodulen 13.1, 13.2 und 13.3 ergeben sich somit optimale Drehmomente der elektrischen Maschine 8, des Verbrennungskraftmotors 17 und der Bremsanlage 19 für berechnete Punkte in dem Anfangsabschnitt des Prädiktionshorizonts. Durch das Aufteilen der Lösung des Problems MPC-Problems auf die drei Solvermodule werden schnellere Reaktionszeiten des Systems 2 ermöglicht. Die Prozessoreinheit 3 kann dazu entsprechende Eingangsgrößen für die elektrische Maschine 8, den Verbrennungskraftmotor 17 und die Bremsanalage 19 ermitteln, sodass sich die optimalen Drehmomente einstellen. Die Prozessoreinheit 3 kann die elektrische Maschine 8 basierend auf der ermittelten Eingangsgröße steuern. Weiterhin kann dies jedoch auch durch das Fahrerassistenzsystem 16 erfolgen.
Die Erfassungseinheit 6 kann aktuelle Zustandsgrößen des Kraftfahrzeugs 1 messen, entsprechende Daten aufnehmen und dem MPC-Algorithmus 13 zuführen. Weiterhin können Streckendaten aus einer elektronischen Karte für einen Vorausschauhorizont bzw. Prädiktionshorizont (z.B. 5000 m) vor dem Kraftfahrzeug 1 insbesondere zyklisch aktualisiert werden. Die Streckendaten können beispielsweise Steigungsinformationen, Kurveninformationen, und Informationen über Geschwindigkeitslimits 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 ist eine Erfassungseinheit 30 zur Erfassung des äußeren Umfelds des Kraftfahrzeugs 1 vorgesehen. Diese Erfassungseinheit umfasst beispielsweise ein Radar-Sensor und/oder ein Kamerasystem und/oder einen Lidar-Sensor. 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.
Üblicherweise besteht eine Kostenfunktion aus einem Summenterm und einem Finalterm. Gemäß der im System vorhanden Signale können die Terme gegebenenfalls ineinander umgerechnet werden. Die in der Kostenfunktion beschriebenen physikalischen Größen können, wenn diese voneinander abhängig sind, ineinander umgerechnet werden. Beispielhaft könnten Momententerme auch als Kraftterme und umgekehrt angegeben werden. Ein weiteres Beispiel stellen auch Geschwindigkeitsterme dar, die durch Terme der kinetischen Energie dargestellt werden können.
Die erste Kostenfunktion 15.1 kann beispielsweise wie folgt definiert werden: $\begin{array}{l} J = \sum_{i = 1}^{N} (c_{1} E_{k i n, m i n S l a c k} (s_{i}) + c_{2} M_{I C E}^{2} (s_{i}) + c_{3} M_{E M}^{2} (s_{i}) + c_{4} F_{B r k} (s_{i}) \\ + λ c_{5} \frac{Δ s (s_{i})}{v (s_{i})} {\dot{m}}_{F u e l} (s_{i}) + c_{x} X (s_{i})) - λ c_{6} E_{B a t} (s_{N}) + (1 - λ) c_{7} t_{T o t a l} (s_{N}) \\ + c_{y} Y (s_{N}) \end{array}$
Hierbei ist:

s: Wegstrecke, unabhängige Variable

N → s1,... , sN: Wegpunkte, Horizontlänge
Δs(s) = si - si-1: Abstand zwischen den Wegpunkten s_i
λ ∈ [0,1]: Faktor zur Zeit- und Verbrauchsgewichtung der Kostenfunktion
c1, ... ,c7, cx, cy: Gewichtungsfaktoren der einzelnen Terme der Kostenfunktion
X, Y: Der Kostenfunktion können weitere Terme hinzugefügt werden, um weitere Zielvorgaben in der Optimierung zu berücksichtigen. Diese Terme können beispielsweise zusätzliche Komponenten (z.B. weitere elektrische Maschinen) oder deren Eigenschaften (z.B. Temperaturen) beschreiben.
Ekin,minSlack: Abweichung von der minimal gewünschten kinetischen Energie
MICE: Moment des Verbrennungskraftmotors
MEM: Moment der elektrischen Maschine
FBrk: Bremskraft
ṁFuel: Kraftstoffverbrauch - Massenstrom
v(si): Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs
EBat: Energieinhalt der Batterie
tTotal: Gesamtzeit

Die zweite Kostenfunktion 15.1 kann beispielsweise wie folgt definiert werden: $\begin{array}{l} J = {\sum_{i = 1}^{N} (c_{1} {(v (t_{i}))}^{2} - v * (t_{i}))}^{2} + c_{2} {(E_{B a t} (t_{i}))}^{2} + c_{3} {(M_{I C E} (t_{i}) - M_{I C E}^{*} (t_{i}))}^{2} \\ + c_{4} {(M_{E M} (t_{i}) - M_{E M}^{*} (t_{i}))}^{2} + c_{5} {(F_{B r k} (t_{i}) - F_{B r k}^{*} (t_{i}))}^{2} \\ + c_{6} Δ t {\dot{m}}_{ƒ} (t_{i} b_{C l u t c h} (t_{i}), z_{I C E} (t_{i})) + c_{7} G_{G e a r C h a n g e}^{2} (t_{i}) \\ + c_{8} C l_{C l u t c h C h a n g e}^{2} (t_{i}) + c_{x} X (t_{i})) - c_{9} E_{B a t} (t_{N}) + c_{y} Y (t_{N}) \end{array}$
Hierbei ist:

t: Wegzeit, unabhängige Variable
N → t1, ... , tN: Zeitpunkte, Horizontdauer
Δt = ti - ti-1: Abstand zwischen den Zeitpunkten t_i
c1, ... , c9, cx, cy: Gewichtungsfaktoren der einzelnen Terme der Kostenfunktion
X, Y: Der Kostenfunktion können weitere Terme hinzugefügt werden, um weitere Zielvorgaben in der Optimierung zu berücksichtigen. Diese Terme können beispielsweise zusätzliche Komponenten (z.B. weitere elektrische Maschinen) oder deren Eigenschaften (z.B. Temperaturen) beschreiben.
v,v*: Geschwindigkeit, Referenzgeschwindigkeit
EBat,: Energieinhalt der Batterie, Referenzenergiegehalt der Batterie
MICE,: Moment des Verbrennungskraftmotors, Referenzmoment des Verbrennungskraftmotors
MEM,: Moment der elektrischen Maschine, Referenzmoment der elektrischen Maschine
FBrk,: Bremskraft, Referenzbremskraft
mf: Kraftstoffverbrauch
bClutch: Zustand der Kupplung
ZICE: Zustand des Verbrenners
GGearChange: Aktivierung eines Gangwechsels
ClClutchChange: Aktivierung eines Kupplungszustandswechsels

Die Problemkomplexität nimmt mit steigender Anzahl zu treffender Mixed-Integer Entscheidungen zu. Aus Performance-Gründen kann deshalb beispielsweise die Entscheidung über den Zustand des Verbrennungskraftmotors 18 (an/aus) aus dem Mixed-Integer Problem herausgelöst werden und in einer Post-Processing Logik verarbeitet werden.
Die dritte Kostenfunktion 15.3 kann beispielsweise wie folgt definiert werden: $\begin{array}{l} J = \sum_{i = 1}^{N} ((c_{1} s_{v} {(t_{i})}^{2}) + c_{3} Δ t {\dot{m}}_{ƒ} (t_{i}, b_{C l u t h} (t_{i}), z_{I C E} (t_{i})) + c_{4} F_{B r k} (t_{i}) \\ + c_{5} {(d F_{I C E, W h e e l} (t_{i}))}^{2} + c_{6} {(d F_{E M, W h e e l} (t_{i}))}^{2} + c_{7} {(d F_{B r a l e} (t_{i}))}^{2} \\ + c_{x} X (t_{i})) + c_{y} Y (t_{N}) \end{array}$
Hierbei ist:

t: Wegzeit, unabhängige Variable
N → t1, ... , tN: Zeitpunkte, Horizont Dauer
Δt = ti - ti-1: Abstand zwischen den Zeitpunkten t_i
c1, ... , c7, cx, cy: Gewichtungsfaktoren der einzelnen Terme der Kostenfunktion
X, Y: Der Kostenfunktion können weitere Terme hinzugefügt werden, um weitere Zielvorgaben in der Optimierung zu berücksichtigen. Diese Terme können beispielsweise zusätzliche Komponenten (weitere elektrische Maschinen) oder deren Eigenschaften (z.B Temperaturen) beschreiben.
sv: Slack-Variable der Geschwindigkeit: Die Abweichung der Geschwindigkeitstrajektorie von deren Referenztrajektorie wird innerhalb eines definierten Bereiches akzeptiert und außerhalb bestraft.
SSOC: Slack-Variable des SoC: Die Abweichung der SoC-Trajektorie von deren Referenztrajektorie wird innerhalb eines definierten Bereiches akzeptiert und außerhalb bestraft.
mf: Kraftstoffverbrauch
bClutch: Zustand der Kupplung
ZICE: Zustand des Verbrennungskraftmotors
FBrk: Bremskraft
dFICE,Wheel: Änderung der Kraft am Rad, die durch den Verbrennungskraftmotor verursacht wird
dFEM,Wheel: Änderung der Kraft am Rad, die durch die elektrische Maschine verursacht wird
dFBrake: Änderung der Kraft am Rad, die durch die Bremskraft verursacht wird

In der durch 3 gezeigten Verkehrssituation fährt das Kraftfahrzeug 1 nach 1 auf einer Straße 31 in einer Längsbewegungsrichtung L1 geradeaus auf eine Kreuzung 32 zu. Das Kraftfahrzeug 1 soll, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen, die Kreuzung 32 geradeaus, d. h. in seiner Längsbewegungsrichtung L1 überqueren. Im Bereich der Kreuzung 32 kann Querverkehr auftreten. Bei der Kreuzung 32 handelt es sich um ein Beispiel eines statischen Querverkehr-Elements. Wie durch 3 gezeigt, fährt ein anderes Kraftfahrzeug 33 auf die Kreuzung 32 zu. Das andere Kraftfahrzeug 33 möchte in dem gezeigten Ausführungsbeispiel die Kreuzung 32 ebenfalls in seiner Längsbewegungsrichtung L33 passieren und bildet daher für das Kraftfahrzeug 1 Querverkehr. Im Bereich der Kreuzung 32 gilt in dem gezeigten Ausführungsbeispiel die Verkehrsregel „rechts vor links“.
Die Prozessoreinheit 3 des Kraftfahrzeugs 1 kann auf Querverkehr-Informationen zugreifen, welche in dem durch 3 gezeigten Ausführungsbeispiel beinhalten, dass sich die Kreuzung 32 als ein statisches Querverkehr-Element auf dem im Voraus Bereich des Kraftfahrzeugs 1 liegenden Streckenabschnitt befindet. Die Kreuzung können der Prozessoreinheit 3 beispielsweise über Kartendaten (z.B. ADASIS V2, ADASIS V3) zur Verfügung gestellt werden. Alternativ oder zusätzlich kann die Kreuzung 32 auch beispielsweise durch die Erfassungseinheit 30 (z.B. ein Kamerasystem mit Bilderkennung) zur Erfassung des äußeren Umfelds des Kraftfahrzeugs 1 ermittelt und der Prozessoreinheit 3 zur Verfügung gestellt werden.
Die Prozessoreinheit 3 berechnet durch Ausführen des ersten Solvermoduls 13.1 des MPC-Algorithmus' 13 für das Kraftfahrzeug 1 eine Geschwindigkeitstrajektorie, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug 1 innerhalb eines Prädiktionshorizonts der MPC-Regelung auf dem im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs 1 liegenden Streckenabschnitt fortbewegen soll, wobei die erste Kostenfunktion 15.1 minimiert wird. Dabei berücksichtigt die Prozessoreinheit 3 das Längsmodell 14 des Kraftfahrzeugs 14. Weiterhin berücksichtigt die Prozessoreinheit 3 die Kreuzung 32 als Beschränkung, und zwar derart, dass in Betracht gezogen wird, dass das Kraftfahrzeug 1 innerhalb des Prädiktionshorizonts angehalten werden muss, insbesondere unmittelbar vor der Kreuzung 32. Die Prozessoreinheit 3 kann bereits vorbereitende Maßnahmen einleiten, um das Kraftfahrzeug 1 anzuhalten, z.B. durch Vorbereitung des SoC-Niveaus der Batterie 9. Dies kann alles bereits dann geschehen, wenn die Prozessoreinheit 3 noch gar keine Informationen darüber erhalten hat, dass sich im Bereich der Kreuzung 32 tatsächlich ein anderer Verkehrsteilnehmer 33 befindet, der eventuell die Längsbewegungsrichtung L1 des Kraftfahrzeugs 1 kreuzen könnte. Wahrscheinlichkeits-Informationen können dabei beschreiben, dass nachts die Wahrscheinlichkeit, dass Querverkehr im Bereich der Kreuzung 32 auftritt, niedriger ist als tagsüber. Die Prozessoreinheit 3 kann diese Wahrscheinlichkeits-Informationen derart berücksichtigen, dass sie nachts weniger Vorbereitungen zum Anhalten oder Abbremsen des Kraftfahrzeugs 1 trifft als tagsüber.
Das Kraftfahrzeug 1 und das andere Kraftfahrzeug 33 weisen in dem gezeigten Ausführungsbeispiel nach 3 jeweils eine Car2Car-Schnittstelle 34 auf. Die beiden Kraftfahrzeuge 1, 33 können über diese Car2Car-Schnittstellen 34 miteinander kommunizieren. Insbesondere können die Kraftfahrzeuge 1, 33 ihre jeweils aktuelle Position und Geschwindigkeit sowie ihren jeweils aktuellen Richtungsvektor L1, L33 miteinander austauschen. So empfängt insbesondere das Kraftfahrzeug 1 von dem anderen Kraftfahrzeug 33 fortlaufend dessen Position, Geschwindigkeit und Richtungsvektor L 33. Zusätzlich können diese Informationen beispielsweise auch durch die Erfassungseinheit 30 (z.B. durch einen Kamera- und/oder einen Lidar- und/oder einen Radar-Sensor) zur Erfassung des äußeren Umfelds des Kraftfahrzeugs 1 ermittelt und der Prozessoreinheit 3 zur Verfügung gestellt werden. Die Prozessoreinheit 3 erkennt basierend auf diesen Informationen, ob im Bereich der Kreuzung 32 tatsächlich Querverkehr in Form des anderen Kraftfahrzeugs 33 auftritt.
Die Prozessoreinheit 3 wird daher in dem gezeigten Ausführungsbeispiel nach 3 die Geschwindigkeitstrajektorie für das Fahrzeug 1 unter Berücksichtigung des Querverkehrs 33 berechnen, sodass die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs 1 innerhalb des Prädiktionshorizonts verringert wird. Die Verringerung der Geschwindigkeit kann insbesondere derart gewählt werden, dass das Kraftfahrzeug 1 vor dem Erreichen der Kreuzung 32 zwar abgebremst, aber nicht angehalten wird. Mithilfe der Informationen über das Kraftfahrzeug 33 kann die Prozessoreinheit 3 des Kraftfahrzeugs 1 somit dessen Geschwindigkeit insbesondere derart anpassen (z.B. Geschwindigkeit verringern durch Rekuperation), dass ein energetisch weniger effizientes Anhalten des Kraftfahrzeugs 1 vermieden werden kann.
Die Prozessoreinheit 3 führt die vorstehend beschriebenen Schritte fortlaufend neu aus. Dabei kann die Prozessoreinheit auf Überquerungs-Informationen zugreifen, welche die Bewegung des anderen Kraftfahrzeugs 33 während der Überquerung der Kreuzung 32 beschreiben, und basierend auf den Überquerungs-Informationen eine Haltedauer zu berechnen, für welche das Kraftfahrzeug 1 angehalten werden muss, um dem anderen Kraftfahrzeug 33 Vorfahrt zu gewähren.
In der durch 4 gezeigten Verkehrssituation fährt das Kraftfahrzeug 1 nach 1 auf einer Straße 31 in einer Längsbewegungsrichtung L1 geradeaus auf eine Kreuzung 32 zu. Das Kraftfahrzeug 1 soll, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen, die Kreuzung 32 geradeaus, d. h. in seiner Längsbewegungsrichtung L1 überqueren. Im Bereich der Kreuzung 32 kann Querverkehr auftreten. Bei der Kreuzung 32 handelt es sich um ein Beispiel eines statischen Querverkehr-Elements. Wie durch 4 gezeigt, fährt ein anderes Kraftfahrzeug 33 auf die Kreuzung 32 zu. Das andere Kraftfahrzeug 33 möchte in dem gezeigten Ausführungsbeispiel die Kreuzung 32 ebenfalls in seiner Längsbewegungsrichtung L33 passieren und bildet daher für das Kraftfahrzeug 1 Querverkehr. Im Bereich der Kreuzung 32 gilt in dem gezeigten Ausführungsbeispiel, dass das Kraftfahrzeug 1 dem anderen Kraftfahrzeug 33 Vorfahrt gewähren muss, wozu sichtbar für das Kraftfahrzeug im Bereich der Kreuzung 32 ein entsprechendes Verkehrsschild 35 „Vorfahrt gewähren“ aufgestellt ist. Das Verkehrsschild 35 ist ein Beispiel einer Verkehrsinfrastruktureinrichtung.
Das Verkehrszeichen 35 kann ein „intelligentes“ Verkehrszeichen mit Sensorik 36 (z.B. Kamera, Lidar, Radar) sein, so dass es selbst die Verkehrsteilnehmer 1, 33 erkennt. Das Verkehrszeichen 35 kann über eine Car21 (Car-to-Infrastructure)-Schnittstelle 37 mit den Verkehrsteilnehmern 1, 33 kommunizieren. Über die eingebaute Sensorik 36 kann das Verkehrszeichen 35 die Position und die aktuelle Geschwindigkeit des anderen Kraftfahrzeugs 33 ermitteln, und über die Car2I-Schnittstelle 37 den Richtungsvektor des anderen Kraftfahrzeugs 33 empfangen. Diese Informationen leitet das Verkehrszeichen 35 über die Car2I-Schnittstelle 37 an das Kraftfahrzeug 1 weiter, dessen Prozessoreinheit 3 daraufhin die Geschwindigkeitstrajektorie des Kraftfahrzeugs 1 anpasst, z.B. ähnlich wie dies im Zusammenhang mit 3 beschrieben ist. Durch Verringerung der Geschwindigkeit z.B. durch Rekuperation muss das Kraftfahrzeug 1 nicht anhalten.
In einer weiteren Ausprägung kann auch bereits das Verkehrszeichen 35 dem Kraftfahrzeug 1 eine Maximalgeschwindigkeit zur Verfügung stellen, welche das Kraftfahrzeug 1 einstellt, um so ohne Anhalten über die Kreuzung 32 zu fahren. Dazu kann das Verkehrszeichen 35 ein System 2' mit einer Prozessoreinheit 3' aufweisen, die identisch oder ähnlich aufgebaut und eingerichtet sein können wie das System 2 und insbesondere die Prozessoreinheit 3 des Kraftfahrzeugs 1 nach 1. Dabei benötigt das Verkehrszeichen 35 alle dazu relevanten Informationen von beiden Kraftfahrzeugen 1, 33, also die Positionen, Geschwindigkeiten und die Richtungsvektoren.
Als weitere Möglichkeit kann die Ermittlung der Maximalgeschwindigkeit für das Kraftfahrzeug 1 auch ein Verkehrsleitrechner 38 vornehmen, der in 4 dargestellt ist. Der Verkehrsleitrechner 38 kann ein System 2" und eine Prozessoreinheit 3" aufweisen, die identisch oder ähnlich aufgebaut und eingerichtet sein können wie das System 2 und die Prozessoreinheit 3 des Kraftfahrzeugs 1 nach 1. In diesem Fall dient das „intelligente“ Verkehrszeichen 35 nur der Signalerfassung und der Kommunikation mit den Verkehrsteilnehmern 1, 33. Der Verkehrsleitrechner 38 kann insbesondere örtlich deutlich entfernt von der Kreuzung 32 aufgestellt sein.
In der durch 5 gezeigten Verkehrssituation fährt das Kraftfahrzeug 1 nach 1 auf einer Straße 31 in einer Längsbewegungsrichtung L1 geradeaus auf eine Kreuzung 32 zu. Das Kraftfahrzeug 1 kann, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen, die Kreuzung 32 geradeaus, d. h. in seiner Längsbewegungsrichtung L1 überqueren. Alternativ kann das Kraftfahrzeug 1 jedoch auch nach links oder rechts an der Kreuzung 32 abbiegen. Im Bereich der Kreuzung 32 kann Querverkehr auftreten. Bei der Kreuzung 32 handelt es sich um ein Beispiel eines statischen Querverkehr-Elements. Wie durch 5 gezeigt, fährt ein anderes Kraftfahrzeug 33 auf die Kreuzung 32 zu. Das andere Kraftfahrzeug 33 möchte in dem gezeigten Ausführungsbeispiel an der Kreuzung 32 rechts abbiegen. Das andere Kraftfahrzeug 33 befindet sich noch nicht direkt im Kreuzungsbereich und zeigt auch den Richtungswechsel nach rechts noch nicht an. Da das Kraftfahrzeug 1 noch nicht weiß, dass das andere Kraftfahrzeug 33 abbiegen möchte, bildet das andere Kraftfahrzeug 3 (noch) potenziellen Querverkehr für das Kraftfahrzeug 1. Im Bereich der Kreuzung 32 gilt in dem gezeigten Ausführungsbeispiel, dass das Kraftfahrzeug 1 dem anderen Kraftfahrzeug 34 Vorfahrt gewähren muss, wozu sichtbar für das Kraftfahrzeug 1 im Bereich der Kreuzung 32 ein entsprechendes Verkehrsschild 35 „Vorfahrt gewähren“ aufgestellt ist. Bei diesem Verkehrsschild 35 kann es sich ebenfalls um ein intelligentes Verkehrsschild handeln (vgl. 4), dies ist jedoch nicht zwingend notwendig. Das Verkehrsschild 35 ist ein Beispiel einer Verkehrsinfrastruktureinrichtung. Da das Verkehrsschild 35 „Vorfahrt gewähren“ anzeigt und sich das Kraftfahrzeug 1 nicht auf der Vorfahrtsstraße befindet, müsste das Kraftfahrzeug 1 anhalten, wenn das andere Kraftfahrzeug 33 geradeaus weiterfahren würde.
Hätte das Kraftfahrzeug 1 vorab Kenntnis, dass das andere Kraftfahrzeug 33 abbiegt, müsste es nicht anhalten. Die Verkehrsteilnehmer 1, 33 übermitteln daher ihre Positionen, Geschwindigkeiten und Richtungsvektoren über eine Car2Car-Schnittstelle 34. Basierend auf diesen Informationen kann die Prozessoreinheit 3 des Kraftfahrzeugs 1 vorab die Geschwindigkeitstrajektorie für das erste Kraftfahrzeug 1 derart ermitteln, dass es keine Vorfahrt gewähren muss, da das andere Kraftfahrzeug 33 die Vorfahrtsstraße verlässt. Das Kraftfahrzeug 1 kann ungehindert weiterfahren und muss nicht anhalten oder seine Geschwindigkeit verringern.
In der durch 6 gezeigten Verkehrssituation fährt das Kraftfahrzeug 1 nach 1 auf einer Straße 31 auf einen Kreisverkehr 39 zu. Das Kraftfahrzeug 1 soll, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen, durch den Kreisverkehr 39 fahren. Im Bereich des Kreisverkehrs 39 kann Querverkehr auftreten. Bei dem Kreisverkehr 39 handelt es sich um ein Beispiel eines statischen Querverkehr-Elements. Wie durch 6 gezeigt, fährt ein anderes Kraftfahrzeug 33 in dem Kreisverkehr 39. Das andere Kraftfahrzeug 33 möchte in dem gezeigten Ausführungsbeispiel den Kreisverkehr vor dem Kraftfahrzeug 1 verlassen. Das andere Kraftfahrzeug 33 zeigt noch nicht an, dass es den Kreisverkehr 39 verlassen will und bildet daher potenziellen Querverkehr für das Kraftfahrzeug 1. Das Kraftfahrzeug 1 muss dem im Kreisverkehr 39 fahrenden, anderen Kraftfahrzeug 33 Vorfahrt gewähren und evtl. anhalten, wenn das andere Kraftfahrzeug 33 im Kreisverkehr 39 an dem Kraftfahrzeug 1 vorbeifahren würde.
Hätte das Kraftfahrzeug 1 vorab Kenntnis, dass das andere Kraftfahrzeug 33 den Kreisverkehr 39 wie durch den Pfad 40 gezeigt verlässt, müsste es nicht anhalten. Die Verkehrsteilnehmer 1, 33 übermitteln daher ihre Positionen, Geschwindigkeiten und Richtungsvektoren über eine Car2Car-Schnittstelle 34. Basierend auf diesen Informationen kann die Prozessoreinheit 3 des Kraftfahrzeugs 1 vorab die Geschwindigkeitstrajektorie für das erste Kraftfahrzeug 1 derart ermitteln, dass es keine Vorfahrt gewähren muss, da das andere Kraftfahrzeug 33 den Kreisverkehr 39 verlässt. Das Kraftfahrzeug 1 kann ungehindert weiterfahren und muss nicht anhalten und kann ungehindert in den Kreisverkehr 39 einfahren und diesen passieren.
Nutzt ein Fußgänger oder anderer Verkehrsteilnehmer, z.B. ein Fahrradfahrer, ein internetfähiges Gerät mit einer Kommunikations-App, vergleiche z.B. die ZF App „X2Smart“ (https-//www.heise.de/autos/artikel/Antikollisions-App-ZF-X2Smart-3523496.html), so können die Querverkehr-Informationen über die Kommunikations-App an das Kraftfahrzeug 1 übermittelt werden. Auf diese Weise erhält die Prozessoreinheit 3 des Kraftfahrzeugs 1 Informationen über die Bewegung beispielsweise des Fußgängers oder Fahrradfahrers. Die Prozessoreinheit 3 kann diese Informationen insbesondere für die Planung der Geschwindigkeitstrajektorie und des Betriebsmodus berücksichtigen. Dadurch ist es möglich, Verkehrssituationen zu erfassen, die außerhalb des Sichtbereichs des Kraftfahrzeugs liegen. Ebenso werden Personen erkannt, die auch außerhalb von Fußgängerüberwegen die Straße kreuzen und es kann frühzeitig und intelligent darauf reagiert werden.
7 verdeutlicht dies durch ein Ausführungsbeispiel, wobei das Kraftfahrzeug 1 nach 1 geradeaus auf einer Straße 31 fährt. Ein Fußgänger 42 (oder alternativ beispielsweise ein Fahrradfahrer) befindet sich hinter einem am Straßenrand parkenden Auto 41 und bewegt sich mit hoher Geschwindigkeit auf die Straße 31 zu. Der Fußgänger 42 übermittelt entsprechende Bewegungsdaten über eine auf seinem Smartphone 43 laufende App 44 an das Kraftfahrzeug 1, wozu das Smartphone 43 eine Kommunikationsschnittstelle 45 aufweist. Basierend auf den von dem Smartphone 43 erhaltenen Informationen berechnet die Prozessoreinheit 3 des Kraftfahrzeugs 1 die Geschwindigkeitstrajektorie für das erste Kraftfahrzeug 1, indem es den Fußgänger 42 bzw. beispielsweise dessen Position, Geschwindigkeit und Richtungsvektor berücksichtigt. Insbesondere kann die Prozessoreinheit 3 den Fußgänger 42 als ein auf der Straße 31 stehendes Objekt in der MPC-Regelung berücksichtigen, und zwar so lange, bis der Fußgänger 42 die Straße 31 voraussichtlich wieder verlassen hat. Entsprechend wird die Prozessoreinheit 3 des Kraftfahrzeugs 1 die Geschwindigkeitstrajektorie für das erste Kraftfahrzeug 1 derart ermitteln, dass es seine Geschwindigkeit derart herabsetzt (und eventuell das Kraftfahrzeug 1 zum Stehen bringt), sodass eine Kollision mit dem Fußgänger 42 sicher vermieden werden kann.
8 zeigt ein ähnliches Ausführungsbeispiel wie 7, allerdings ohne das an dem am Straßenrand parkende Auto 41. Das Kraftfahrzeug 1 nach 1 fährt wieder geradeaus auf einer Straße 31. Ein Fußgänger 42 (oder alternativ beispielsweise ein Fahrradfahrer) überquert vor dem Kraftfahrzeug 1 die Straße 31. Der Fußgänger 42 übermittelt entsprechende Bewegungsdaten über eine auf seinem Smartphone 43 laufende App 44 an das Kraftfahrzeug 1, wozu das Smartphone 43 eine Kommunikationsschnittstelle 45 aufweist. Basierend auf den von dem Smartphone 43 erhaltenen Informationen berechnet die Prozessoreinheit 3 des Kraftfahrzeugs 1 die Geschwindigkeitstrajektorie für das erste Kraftfahrzeug 1, indem es den Fußgänger 42 bzw. beispielsweise dessen Position, Geschwindigkeit und Richtungsvektor berücksichtigt. Insbesondere kann die Prozessoreinheit 3 den Fußgänger 42 als ein auf der Straße 31 stehendes Objekt in der MPC-Regelung berücksichtigen, und zwar so lange, bis der Fußgänger 42 die Straße 31 voraussichtlich wieder verlassen hat. Entsprechend wird die Prozessoreinheit 3 des Kraftfahrzeugs 1 die Geschwindigkeitstrajektorie für das erste Kraftfahrzeug 1 derart ermitteln, dass es seine Geschwindigkeit derart herabsetzt, sodass eine Kollision mit dem Fußgänger 42 sicher vermieden werden kann. Die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs 1 kann dabei frühzeitig so angepasst werden, dass der andere Verkehrsteilnehmer 42 sich nicht gefährdet fühlt und gleichzeitig eine Abbremsung des Kraftfahrzeugs 1 bis zum Stillstand vermieden werden kann. Dies dient dem Komfort aller Verkehrsteilnehmer, und gleichzeitig wird Energie eingespart, weil das erneute Wiederanfahren vermieden werden kann.
9 zeigt eine weitere ähnliche Verkehrssituation, wobei das Kraftfahrzeug 1 nach 1 geradeaus auf einer Straße 31 fährt und eine zu passierende T-Kreuzung 46 im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs 1 liegt. Ein Fahrradfahrer 47 nähert sich auf einer weiteren Straße 48 in der durch 9 gezeigten Richtung ebenfalls der T-Kreuzung 46. Der Fahrradfahrer 47 bewegt sich auf der Vorfahrtsstraße 48. Das Kraftfahrzeug 1 muss dem Fahrradfahrer 47 Vorfahrt gewähren. Die Kreuzung 46 ist aufgrund eines optischen Hindernisses 49 unübersichtlich. Das optische Hindernis 49, z.B. ein Baum oder ein Bauwerk, verdeckt den Fahrradfahrer 47 für das Kraftfahrzeug 1, insbesondere kann dessen Erfassungseinheit 30 zur Erfassung des äußeren Umfelds des Kraftfahrzeugs 1 den Fahrradfahrer 47 nicht erfassen.
Der Fahrradfahrer 47 übermittelt jedoch seine Bewegungsdaten über eine auf seinem Smartphone 43 laufende App 44 an das Kraftfahrzeug 1, wozu das Smartphone 43 eine Kommunikationsschnittstelle 45 aufweist. Basierend auf den von dem Smartphone 43 erhaltenen Informationen berechnet die Prozessoreinheit 3 des Kraftfahrzeugs 1 die Geschwindigkeitstrajektorie für das erste Kraftfahrzeug 1, indem es den Fahrradfahrer 47 bzw. beispielsweise dessen Position, Geschwindigkeit und Richtungsvektor berücksichtigt. Insbesondere kann die Prozessoreinheit 3 basierend auf der ihr bekannten Bewegung des Kraftfahrzeugs 1 frühzeitig die Geschwindigkeitstrajektorie des Kraftfahrzeugs 1 anpassen, so dass die T-Kreuzung 46 ohne anhalten zu müssen überfahren werden kann.
10 zeigt zwei unterschiedliche Geschwindigkeitstrajektorien in einem Zeitraum, innerhalb dessen noch keine detaillierten Kenntnisse zum Querverkehr vorliegen und der bis zu einem Verkehrsereignis reicht, in dem vorliegenden Fall, bis ein statisches Querverkehr-Element erreicht wird. Dabei ist eine erste Geschwindigkeitstrajektorie 50 einem sportlichen Fahrmodus zugeordnet, wohingegen eine zweite Geschwindigkeitstrajektorie 51 einem energieeffizienten Fahrmodus zugeordnet ist. Bei der Geschwindigkeitstrajektorie 50, 51 wurden von einer Prozessoreinheit 3, 3' oder 3" für das Kraftfahrzeug 1 nach 1 berechnet, wie dies vorstehend im Zusammenhang mit den 1 bis 9 beschrieben worden ist.
In dem genannten Zeitraum wird bei sportlichem Fahrmodus geplant, recht schnell ein statisches Querverkehr-Element zu passieren. Sobald genauere Informationen über den Querverkehr vorliegen, ergeben sich zwei Möglichkeiten:

a) Das Kraftfahrzeug 1 muss anhalten. Hierzu ist nun eine starke Verzögerung mit Einbußen hinsichtlich des Komforts und der Energieeffizienz notwendig.
b) Das Kraftfahrzeug 1 muss nicht anhalten. Es ergibt sich ein Geschwindigkeitsvorteil.

Im sportlichen Fahrmodus wird - solange noch keine detaillierten Informationen über den Querverkehr vorliegen - daraufgesetzt, dass kein Anhalten notwendig ist. Bei dem energieeffizienten Fahrmodus wird die Geschwindigkeitstrajektorie in dem genannten Zeitraum konservativer berechnet. Im Anhaltefall kann daher effizienter und komfortabler verzögert werden. Im energieeffizienten Fahrmodus wird - solange noch keine detaillierten Informationen vorliegen - erwartet, dass ein energieeffizienter und komfortabler Anhaltevorgang notwendig sein kann. Dies wird durch das Geschwindigkeits-Strecken-Diagramm der 10 verdeutlicht. Die Geschwindigkeitstrajektorie 50 des sportlichen Fahrmodus zeigt ein höheres Niveau und einen kurzen Vorhalt (aggressiver Fahrstil). Die Geschwindigkeitstrajektorie 51 des energieeffizienten Fahrmodus beschreibt die Begrenzung im energieeffizienten Modus. Hier wird frühzeitig und stärker verzögert.
Bezugszeichenliste

K0: Kupplung
L1: Längsbewegungsrichtung Kraftfahrzeug (Richtungsvektor)
L33: Längsbewegungsrichtung anderes Kraftfahrzeug (Richtungsvektor)
1: Kraftfahrzeug
2: System des Kraftfahrzeugs
2': Prozessoreinheit des Verkehrsschilds
2": Prozessoreinheit des Verkehrsleitrechners
3: Prozessoreinheit des Kraftfahrzeugs
3': Prozessoreinheit des Verkehrsschilds
3": Prozessoreinheit des Verkehrsleitrechners
4: Speichereinheit
5: Kommunikations-Schnittstelle
6: Erfassungseinheit
7: Antriebsstrang
8: elektrische Maschine
9: Batterie
10: Getriebe
11: Computerprogrammprodukt
12: GNSS-Sensor
13: MPC-Algorithmus
14: Längsdynamikmodell
15.1: erste Kostenfunktion
15.2: zweite Kostenfunktion
15.3: dritte Kostenfunktion
16: Fahrerassistenzsystem
17: Verbrennungskraftmotor
18: Leistungselektronik
19: Bremsanlage
21: vorderes Differenzialgetriebe
22: Vorderrad
23: Vorderrad
24: zweiter Betriebsparameter
25: Vorderachse
26: Hinterrad
27: Verlustmodell
28: Hinterrad
29: Hinterachse
30: Erfassungseinheit zur Erfassung des äußeren Umfelds des Kraftfahrzeugs
31: Straße
32: Kreuzung (statisches Querverkehr-Element)
33: anderes Kraftfahrzeug (Querverkehr)
34: Car2Car-Schnittstelle der Kraftfahrzeuge
35: Verkehrsschild „Vorfahrt gewähren“
36: Sensorik des Verkehrsschilds
37: Car2I-Schnittstelle des Verkehrsschilds
38: Verkehrsleitrechner
39: Kreisverkehr
40: Pfad des anderen Kraftfahrzeugs
41: Am Straßenrand parkendes Auto
42: Fußgänger/Fahrradfahrer
43: Smartphone (internetfähiges Gerät)
44: auf dem Smartphone laufende App (Computerprogrammprodukt)
45: Kommunikationsschnittstelle des Smartphones
46: T-Kreuzung
47: Fahrradfahrer
48: weitere Straße
49: optisches Hindernis
50: Geschwindigkeitstrajektorie Kraftfahrzeug (sportlicher Fahrmodus)
51: Geschwindigkeitstrajektorie Kraftfahrzeug (energieeffizienter Fahrmodus)

Claims

Prozessoreinheit (3; 3'; 3") zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs (1) unter Berücksichtigung von Querverkehr, wobei die Prozessoreinheit (3; 3'; 3") dazu eingerichtet ist, - auf Querverkehr-Informationen zuzugreifen, wobei die Querverkehr-Informationen einen Querverkehr auf einem im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs (1) liegenden Streckenabschnitt beschreiben, welchen das Kraftfahrzeug (1) zukünftig befahren soll, - einen MPC-Algorithmus (13) auszuführen, der ein Längsdynamikmodell (14) des Kraftfahrzeugs (1) und eine Kostenfunktion (15.1) umfasst, - eine Geschwindigkeitstrajektorie (50, 51) für das Kraftfahrzeug (1) zu berechnen, gemäß welcher sich das Kraftfahrzeug (1) innerhalb eines Prädiktionshorizonts auf dem im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs (1) liegenden Streckenabschnitt fortbewegen soll, indem die Prozessoreinheit (3; 3'; 3") - den MPC-Algorithmus (13) ausführt, - die Querverkehr-Informationen als Beschränkung berücksichtigt, - das Längsdynamikmodell (14) des Kraftfahrzeugs (1) berücksichtigt und - die Kostenfunktion (15.1) minimiert.
Prozessoreinheit (3; 3'; 3") nach Anspruch 1, wobei - die Querverkehr-Informationen beinhalten, dass sich ein statisches Querverkehr-Element (32, 39, 46) auf dem im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs (1) liegenden Streckenabschnitt befindet, und - die Prozessoreinheit (3; 3'; 3") dazu eingerichtet ist, die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug (1) zu berechnen, indem das statische Querverkehr-Element (32, 39, 46) derart als Beschränkung berücksichtigt wird, dass das Kraftfahrzeug (1) innerhalb des Prädiktionshorizonts potenziell angehalten werden muss.
Prozessoreinheit (3; 3'; 3") nach Anspruch 2, wobei die Prozessoreinheit (3; 3'; 3") dazu eingerichtet ist, vorbereitende Maßnahmen einzuleiten, um das Kraftfahrzeug (1) anzuhalten oder zumindest die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs (1) zu verringern.
Prozessoreinheit (3; 3'; 3") nach Anspruch 2 oder 3, wobei die Prozessoreinheit (3; 3'; 3") dazu eingerichtet ist, - eine erste Geschwindigkeitstrajektorie (50) für das Kraftfahrzeug (1) zu berechnen, und - eine zweite Geschwindigkeitstrajektorie (51) für das Kraftfahrzeug (1) zu berechnen, wobei - gemäß der ersten Geschwindigkeitstrajektorie (50) im Sinne eines sportlichen Fahrmodus das Kraftfahrzeug (1) das statische Querverkehr-Element (32, 39, 46) schneller und zu einem früheren Zeitpunkt passieren soll als gemäß der zweiten Geschwindigkeitstrajektorie (51), und - gemäß der zweiten Geschwindigkeitstrajektorie (51) im Sinne eines energieeffizienten Fahrmodus das Kraftfahrzeug (1) das statische Querverkehr-Element (32, 39, 46) mit einem geringeren Energieaufwand oder mit einem besseren energetischen Wirkungsgrad erreichen und passieren soll als gemäß der ersten Geschwindigkeitstrajektorie (50).
Prozessoreinheit (3; 3'; 3") nach einem der Ansprüche 2 bis 4, wobei - die Querverkehr-Informationen beinhalten, dass Querverkehr (33, 42, 47) im Bereich des statischen Querverkehr-Elements (32, 39, 46) auftritt, und - die Prozessoreinheit (3; 3'; 3") dazu eingerichtet ist, die Geschwindigkeitstrajektorie (50, 51) für das Kraftfahrzeug (1) zu berechnen, indem der Querverkehr (33, 42, 47) derart als Beschränkung berücksichtigt wird, dass die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs (1) innerhalb des Prädiktionshorizonts verringert wird, sodass das Kraftfahrzeug (1) vor dem Erreichen des statischen Querverkehr-Elements (32, 39, 46) angehalten oder zumindest abgebremst wird.
Prozessoreinheit (3; 3'; 3") nach einem der Ansprüche 2 bis 4, wobei - die Querverkehr-Informationen beinhalten, dass kein Querverkehr (33, 42, 47) im Bereich des statischen Querverkehr-Elements (32, 39, 46) auftritt, und - die Prozessoreinheit (3; 3'; 3") dazu eingerichtet ist, die Geschwindigkeitstrajektorie (50, 51) für das Kraftfahrzeug (1) zu berechnen, sodass das Kraftfahrzeug (1) das statische Querverkehr-Element (32, 39, 46) ohne anzuhalten oder abzubremsen passiert.
Prozessoreinheit (3; 3'; 3") nach einem der Ansprüche 2 bis 6, wobei die Prozessoreinheit (3; 3'; 3") dazu eingerichtet ist, - auf Wahrscheinlichkeits-Informationen zuzugreifen, welche eine Wahrscheinlichkeit beschreiben, mit welcher Querverkehr (33, 42, 47) berücksichtigt werden muss, und - die Geschwindigkeitstrajektorie für das Kraftfahrzeug (1) zu berechnen, indem die Wahrscheinlichkeits-Informationen berücksichtigt werden.
Prozessoreinheit (3; 3'; 3") nach Anspruch 7, wobei - die Wahrscheinlichkeits-Informationen beschreiben, dass nachts die Wahrscheinlichkeit, dass Querverkehr (33, 42, 47) im Bereich des statischen Querverkehr-Elements (32, 39, 46) auftritt, niedriger ist als tagsüber, und - die Prozessoreinheit (3; 3'; 3") dazu eingerichtet ist, nachts weniger Vorbereitungen zum Anhalten oder Abbremsen des Kraftfahrzeugs (1) zu treffen als tagsüber.
Prozessoreinheit (3; 3'; 3") nach einem der Ansprüche 5 bis 8, wobei die Prozessoreinheit (3; 3'; 3") dazu eingerichtet ist, - auf Überquerungs-Informationen zuzugreifen, welche die Bewegung des Querverkehrs (33, 42, 47) während einer Überquerung des statischen Querverkehr-Elements (32, 39, 46) beschreiben, - basierend auf den Überquerungs-Informationen eine Haltedauer zu berechnen, für welche das Kraftfahrzeug (1) angehalten werden muss.
Prozessoreinheit (3; 3'; 3") nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Prozessoreinheit (3; 3'; 3") - ein Element (3) eines Zentralsteuergeräts des Kraftfahrzeugs (1) ist, - ein Element (3) von mehreren im Kraftfahrzeug (1) verteilten dezentralen Steuergeräten ist, - ein Element (3') einer Verkehrsinfrastruktureinrichtung (35) ist, - ein Element (3") eines Verkehrsleitrechners (38) ist.
Prozessoreinheit (3; 3'; 3") nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei der MPC-Algorithmus (13) ein erstes Solvermodul (13.1), ein zweites Solvermodul (13.2), ein drittes Solvermodul (13.3) und drei Kostenfunktionen (15.1 bis 15.3) umfasst, wobei eine erste Kostenfunktion (15.1) dem ersten Solvermodul (13.1) zugeordnet ist, wobei eine zweite Kostenfunktion (15.2) dem zweiten Solvermodul (13.2) zugeordnet ist und wobei eine dritte Kostenfunktion (15.3) dem dritten Solvermodul (13.3) zugeordnet ist, wobei die Prozessoreinheit (3; 3'; 3") dazu eingerichtet ist, - durch Ausführen des ersten Solvermoduls (13.1) - die Geschwindigkeitstrajektorie (50, 51) derart zu berechnen, dass die erste Kostenfunktion (15.1) minimiert wird, - einen die erste Kostenfunktion (15.1) minimierenden Verlauf eines Ladezustands einer Batterie (9) zu berechnen, welche als Energiespeicher für eine elektrische Maschine (8) des Kraftfahrzeugs (1) dient, - durch Ausführen des zweiten Solvermoduls (13.2) basierend auf der Geschwindigkeitstrajektorie (50, 51), basierend auf dem Verlauf des Ladezustands der Batterie (9) und unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen eine die zweite Kostenfunktion (15.2) minimierende Trajektorie ganzzahliger Steuergrößen zu berechnen, und - durch Ausführen des dritten Solvermoduls (13.3) für einen Anfangsabschnitt des Prädiktionshorizonts für die elektrische Maschine (8), einen Verbrennungskraftmotor (17) und eine Bremsanlage (19) des Kraftfahrzeugs (1) eine die dritte Kostenfunktion (15.3) minimierende Momenttrajektorie zu berechnen, gemäß welcher die elektrische Maschine (8), der Verbrennungskraftmotor (17) und die Bremsanlage (19) Momente innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellen sollen.
Verfahren zur modellbasierten prädiktiven Regelung eines Kraftfahrzeugs (1) unter Berücksichtigung von Querverkehr (33), das Verfahren umfassend die Schritte: - Bereitstellen einer Prozessoreinheit (3, 3', 3") nach einem der vorstehenden Ansprüche, - Bereitstellen eines Kraftfahrzeugs (1), - Bereitstellen der Querverkehr-Informationen an das Kraftfahrzeug (1) durch - ein weiteres Kraftfahrzeug (33) mittels einer Car2Car-Kommunikation oder - eine Verkehrsinfrastruktureinrichtung (35) mittels einer Car21-Kommunikation, oder - einen Verkehrsleitrechner (38), oder - ein internetfähiges Gerät (43) eines anderen Verkehrsteilnehmers (42, 47); und - Berechnen einer Geschwindigkeitstrajektorie (50, 51) für das Kraftfahrzeug (1) mittels der Prozessoreinheit (3, 3', 3"), wobei sich das Kraftfahrzeug (1) gemäß der Geschwindigkeitstrajektorie (50, 51) innerhalb eines Prädiktionshorizonts auf einem im Vorausbereich des Kraftfahrzeugs (1) liegenden Streckenabschnitt fortbewegen soll, indem die Prozessoreinheit (3, 3', 3") - den MPC-Algorithmus (13) ausführt, - die Querverkehr-Informationen als Beschränkung berücksichtigt, - das Längsdynamikmodell (14) des Kraftfahrzeugs (1) berücksichtigt und - die Kostenfunktion (15) minimiert.