WO2022171378A1 - Anpassen eines verstärkungsfaktors eines beschleunigungsreglers für ein kraftfahrzeug - Google Patents

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WO2022171378A1
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actual speed
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Luca Puccetti
Ahmed YASSER
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Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft
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Definitions

  • the invention relates to a device and a method for adjusting an amplification factor of an acceleration controller for a motor vehicle.
  • automated driving can be understood as driving with automated longitudinal or lateral guidance or autonomous driving with automated longitudinal and lateral guidance.
  • automated driving includes automated driving with any degree of automation. Exemplary degrees of automation are assisted, partially automated, highly automated or fully automated driving. These degrees of automation were defined by the Federal Highway Research Institute (BASt). With assisted driving, the driver leads the Longitudinal or lateral guidance, while the system takes over the other function within certain limits. With semi-automated driving (TAF), the system takes over longitudinal and lateral guidance for a certain period of time and/or in specific situations, whereby the driver has to constantly monitor the system, as with assisted driving.
  • assisted driving the driver leads the Longitudinal or lateral guidance, while the system takes over the other function within certain limits.
  • TAF semi-automated driving
  • HAD highly automated driving
  • VAF fully automated driving
  • highly automated driving (HAF) corresponds to level 3 of the SAE J3016 standard.
  • SAE J3016 also provides SAE Level 5 as the highest degree of automation, which is not included in the BASt definition.
  • SAE Level 5 corresponds to driverless driving, in which the system can automatically handle all situations like a human driver throughout the journey; a driver is generally no longer required.
  • All longitudinal systems are based on an acceleration controller, which determines a target acceleration for the vehicle from a target speed for the vehicle and an actual speed for the vehicle.
  • the longitudinal guidance of the motor vehicle is then controlled at least as a function of this setpoint acceleration.
  • the parameterization of the acceleration controller is very complex, since the acceleration controller has to be adapted for each vehicle model and, for example, the vehicle mass and various properties of the drive train have an influence on the parameterization. It is the object of the invention to simplify the parameterization of the acceleration controller.
  • a first aspect of the invention relates to a device for adapting an amplification factor of an acceleration controller for a motor vehicle, in particular for an automated motor vehicle.
  • the acceleration controller is set up to specify a target acceleration for the motor vehicle in a time step as a function of a target speed of the motor vehicle, an actual speed of the motor vehicle and the amplification factor.
  • the longitudinal guidance of the motor vehicle then takes place at least as a function of the setpoint acceleration.
  • the desired acceleration of a drive or motor controller is specified as the target acceleration.
  • the desired acceleration is also processed before it is specified as the target acceleration for the drive or motor controller.
  • the device is set up to store the setpoint speed, the actual speed and the setpoint acceleration specified as a function of this as information for at least two time steps. In particular, the device is set up to
  • the device is set up to store the setpoint speed, the actual speed, the setpoint acceleration specified as a function of this and the respective time step as information for at least two time steps, so that a causal or temporal sequence can also be derived from the stored information of the data mentioned.
  • the device is set up to select a first subset of the information, with the first subset in particular comprising at most 150 or 200 tuples from target speed, actual speed and/or target acceleration.
  • the invention is based on the knowledge that the number of tuples is selected in such a way that processing is possible under real-time conditions, ie with a binding deadline being observed.
  • the device is set up to train a model as a function of the first subset, the model being set up to predict an actual speed of a later time step from at least one stored actual speed and at least one stored setpoint acceleration.
  • the invention is based on the finding that the actual speed and the setpoint acceleration at a first time step the actual speed relative to the second magazine can be predicted taking into account the time difference between the first time step and a second magazine following the first time step.
  • An actual acceleration of the motor vehicle will often deviate from the target acceleration of the motor vehicle, since the actual acceleration depends not only on influences that can be controlled by the motor vehicle, e.g. However, since the actual speed of the motor vehicle is stored for several time steps and is therefore known, the model can be trained retrospectively using a monitored learning method.
  • the device is set up to select a second subset of the information, with the second subset in particular comprising at most 20, 50, 100 or 150 tuples from target speed, actual speed and/or target acceleration.
  • the device is set up to adapt the amplification factor as a function of the second subset, the model and the acceleration controller.
  • the invention is based on the finding that the selection of the amplification factor has a strong influence on how quickly and with what quality the actual speed of the motor vehicle adapts to a target speed that deviates from it. For example, a very large amplification factor can ensure that the actual speed is quickly adjusted to the setpoint speed, but there is a risk of oscillations with a very large amplification factor in connection with time delays.
  • the device is set up to carry out the training of the model and the adaptation of the acceleration controller multiple times in order to iteratively converge on an optimal gain factor. For example, by choosing the appropriate frequency for training the model and adjusting the acceleration controller, the optimum can be found with little computing power.
  • the acceleration controller is set up to determine the setpoint acceleration from the product of the amplification factor and the difference between the setpoint speed and the actual speed.
  • the device is set up to store the information in a ring memory, the capacity of the ring memory being limited to storing the information of at most 5000 time steps.
  • a ring memory stores data continuously for a certain period of time and overwrites it again after a specified time has elapsed in order to free up the storage space for new data.
  • the time difference between two time steps is at most 20 ms, so that the ring memory can store information from an interval of 100 s at most.
  • the device is set up to train the model by optimizing a first weighting factor and a second weighting factor in such a way that a prediction error of the model is minimized.
  • the first weighting factor and the second weighting factor are optimized with a Levenberg-Marquardt Algorithm.
  • the invention is based on the finding that the Levenberg-Marquardt algorithm converges very quickly in this problem compared to other optimization algorithms, which, in conjunction with other measures, means that the invention can be used in a motor vehicle (i.e. “online” compared to an “offline “ training in a data center).
  • the first weighting factor specifies an influence of the at least one stored actual speed on the prediction.
  • the at least one stored actual speed includes more than exactly one actual speed, multiple first weighting factors can be used. For example, a separate first weighting factor can be used for each of the multiple actual speeds.
  • the second weighting factor specifies an influence of the at least one stored setpoint acceleration on the prediction.
  • the at least one stored target acceleration includes more than exactly one target acceleration, multiple second weighting factors can be used.
  • a separate second weighting factor can be used for each of the multiple setpoint accelerations.
  • the device is set up to adapt the amplification factor by the device being set up to predict a state of the motor vehicle as a function of the second subset, the model and the acceleration controller.
  • the condition of the motor vehicle is, in particular, a description of the actual dynamics of the motor vehicle and/or a description of control or target specifications for systems of the motor vehicle that will in future Will affect the dynamics of the motor vehicle.
  • the state of the motor vehicle includes a target acceleration of the motor vehicle for the current time step, an actual speed of the motor vehicle for the current time step and a target speed of the motor vehicle for the current time step.
  • the state of the motor vehicle can also include an actual speed for at least one past time step and/or a setpoint acceleration for at least one past time step.
  • the state of the motor vehicle can only be partially described in the present embodiment of the invention, for example by at least one actual speed of the motor vehicle, at least one target speed of the motor vehicle and/or at least one target acceleration of the motor vehicle.
  • the device is set up to adapt the amplification factor in such a way that a controller quality measure related to the state of the motor vehicle is minimized.
  • the controller quality measure describes in particular a control deviation and/or a measure of passenger comfort.
  • the amplification factor is adjusted using a Levenberg-Marquardt algorithm.
  • the invention is based on the finding that the Levenberg-Marquardt algorithm converges very quickly in this problem compared to other optimization algorithms, which, in conjunction with further measures, enables the invention to be used in motor vehicles.
  • the state of the motor vehicle includes in particular at least one actual speed of the motor vehicle and/or at least one target Acceleration of the motor vehicle and/or at least a target speed of the motor vehicle in a magazine.
  • a prognosis can be made as to how the target acceleration, the target speed and the actual speed of the motor vehicle will develop in future magazines if different values for the gain factor of the acceleration controller be accepted
  • the device is set up to store the information in a ring memory, the capacity of the ring memory being limited to storing the information from a maximum of 5000 magazines, to train the model by using a first weighting factor and a second
  • Weighting factor can be optimized with a Levenberg-Marquardt algorithm in such a way that a prediction error of the model is minimized, the first weighting factor specifying an influence of the at least one stored actual speed on the prediction, and the second weighting factor specifying an influence of the at least one stored target -Acceleration on the prediction specifies, and adapt the gain factor by predicting a state of the motor vehicle as a function of the second subset, the model and the acceleration controller, and to optimize the gain factor with a Levenberg-Marquardt algorithm in such a way that a the state of the motor vehicle-related controller quality measure is minimized.
  • a second aspect of the invention relates to a method for adapting an amplification factor of an acceleration controller for a motor vehicle, the acceleration controller being set up to calculate a setpoint acceleration in a time step depending on a setpoint speed of the motor vehicle, an actual speed of the motor vehicle and the amplification factor specified for the motor vehicle.
  • One step is the storage of the desired speed, the actual speed and the desired acceleration specified as a function of this as information for at least two time steps.
  • a further step of the method is the selection of a first subset of the information.
  • Another step in the process is training a model in
  • the model is set up to predict an actual speed of a later time step from at least one stored actual speed and at least one stored target acceleration.
  • a further step of the method is the selection of a second subset of the information.
  • a further step of the method is the adjustment of the gain factor depending on the second subset, the model and the acceleration controller.
  • the acceleration controller BR is set up to specify a target acceleration SB for the motor vehicle in a time step as a function of a target speed SG of the motor vehicle, an actual speed IG of the motor vehicle and the gain factor VF.
  • the acceleration controller BR is set up to determine the setpoint acceleration SB from the product of the amplification factor VF and the difference between the setpoint speed SG and the actual speed IG.
  • the device is set up to store the setpoint speed SG, the actual speed IG and the setpoint acceleration SB specified as a function of this as information for at least two time steps.
  • the device is set up to store the information in a ring memory RS, with a capacity of the ring memory RS being limited to storing the information of at most 5000 time steps.
  • the device is arranged to select a first subset ET of the information, and as a function of the first subset ET to train a model MU, the model MU being set up to predict an actual speed IG of a later time step from at least one stored actual speed IG and at least one stored setpoint acceleration SB.
  • the device is set up to train the model MU by optimizing a first and weighting factor and a second weighting factor in such a way that a prediction error of the model MU is minimized, with the first weighting factor having an influence of the at least one stored actual speed IG on the Prediction specifies, and wherein the second weighting factor specifies an influence of the at least one stored setpoint acceleration SB on the prediction.
  • the device is set up to select a second subset ZT of the information and to adapt the amplification factor VF as a function of the second subset ZT, the model MU and the acceleration controller BR, for example by using an optimization means CU.
  • the device is set up to adjust the gain factor VF by the device being set up to predict a state of the motor vehicle as a function of the second subset ZT, the model MU and the acceleration controller BR, and to adjust the gain factor VF in such a way that a State of the motor vehicle-related controller quality measure is minimized.
  • the state of the motor vehicle includes at least one actual speed IG of the motor vehicle and/or at least one target acceleration SB of the motor vehicle in a time step.

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Abstract

Ein Aspekt der Erfindung betrifft eine Vorrichtung zum Anpassen eines Verstärkungsfaktors eines Beschleunigungsreglers für ein Kraftfahrzeug, wobei die Vorrichtung eingerichtet ist, für zumindest zwei Zeitschritte jeweils eine Soll-Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs, eine Ist-Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs und eine in Abhängigkeit davon vorgegebene Soll Beschleunigung des Kraftfahrzeugs als Information zu speichern, eine erste Teilmenge der Information auszuwählen, in Abhängigkeit von der ersten Teilmenge ein Model zu trainieren, wobei das Modell eingerichtet ist, aus zumindest einer gespeicherten Ist-Geschwindigkeit und zumindest einer gespeicherten Soll-Beschleunigung eine Ist-Geschwindigkeit eines späteren Zeitschritts zu prädizieren, eine zweite Teilmenge der Information auszuwählen, und in Abhängigkeit von der zweiten Teilmenge, dem Modell und dem Beschleunigungsregler den Verstärkungsfaktor anzupassen.

Description

Anpassen eines Verstärkungsfaktors eines Beschleunigungsreglers für ein Kraftfahrzeug
Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Anpassen eines Verstärkungsfaktors eines Beschleunigungsreglers für ein Kraftfahrzeug.
Unter dem Begriff „automatisiertes Fahren“ kann im Rahmen des Dokuments ein Fahren mit automatisierter Längs- oder Querführung oder ein autonomes Fahren mit automatisierter Längs- und Querführung verstanden werden. Der Begriff „automatisiertes Fahren“ umfasst ein automatisiertes Fahren mit einem beliebigen Automatisierungsgrad. Beispielhafte Automatisierungsgrade sind ein assistiertes, teilautomatisiertes, hochautomatisiertes oder vollautomatisiertes Fahren. Diese Automatisierungsgrade wurden von der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) definiert. Beim assistierten Fahren führt der Fahrer dauerhaft die Längs- oder Querführung aus, während das System die jeweils andere Funktion in gewissen Grenzen übernimmt. Beim teilautomatisierten Fahren (TAF) übernimmt das System die Längs- und Querführung für einen gewissen Zeitraum und/oder in spezifischen Situationen, wobei der Fahrer das System wie beim assistierten Fahren dauerhaft überwachen muss. Beim hochautomatisierten Fahren (HAF) übernimmt das System die Längs- und Querführung für einen gewissen Zeitraum, ohne dass der Fahrer das System dauerhaft überwachen muss; der Fahrer muss aber in einer gewissen Zeit in der Lage sein, die Fahrzeugführung zu übernehmen. Beim vollautomatisierten Fahren (VAF) kann das System für einen spezifischen Anwendungsfall das Fahren in allen Situationen automatisch bewältigen; für diesen Anwendungsfall ist kein Fahrer mehr erforderlich. Die vorstehend genannten vier Automatisierungsgrade gemäß der Definition der BASt entsprechen den SAE-Level 1 bis 4 der Norm SAE J3016 (SAE - Society of Automotive Engineering). Beispielsweise entspricht das hochautomatisierte Fahren (HAF) gemäß der BASt dem Level 3 der Norm SAE J3016. Ferner ist in der SAE J3016 noch der SAE-Level 5 als höchster Automatisierungsgrad vorgesehen, der in der Definition der BASt nicht enthalten ist. Der SAE- Level 5 entspricht einem fahrerlosen Fahren, bei dem das System während der ganzen Fahrt alle Situationen wie ein menschlicher Fahrer automatisch bewältigen kann; ein Fahrer ist generell nicht mehr erforderlich.
Allen längsführenden Systemen liegt ein Beschleunigungsregler zugrunde, der aus einer Soll-Geschwindigkeit für das Fahrzeug und einer Ist- Geschwindigkeit für das Fahrzeug eine Soll-Beschleunigung für das Fahrzeug ermittelt. Zumindest in Abhängigkeit von dieser Soll- Beschleunigung wird dann die Längsführung des Kraftfahrzeugs gesteuert.
Die Parametrierung des Beschleunigungsreglers ist sehr aufwändig, da der Beschleunigungsregler für jedes Fahrzeugmodell angepasst werden muss und beispielsweise die Fahrzeugmasse und verschiedenen Eigenschaften des Antriebsstrangs einen Einfluss auf die Parametrierung haben. Es ist Aufgabe der Erfindung, die Parametrierung des Beschleunigungsreglers zu vereinfachen.
Die Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen sind in den abhängigen Ansprüchen beschrieben. Es wird darauf hingewiesen, dass zusätzliche Merkmale eines von einem unabhängigen Patentanspruch abhängigen Patentanspruchs ohne die Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs oder nur in Kombination mit einer Teilmenge der Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs eine eigene und von der Kombination sämtlicher Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs unabhängige Erfindung bilden können, die zum Gegenstand eines unabhängigen Anspruchs, einer Teilungsanmeldung oder einer Nachanmeldung gemacht werden kann. Dies gilt in gleicher Weise für in der Beschreibung beschriebene technische Lehren, die eine von den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche unabhängige Erfindung bilden können.
Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft Vorrichtung zum Anpassen eines Verstärkungsfaktors eines Beschleunigungsreglers für ein Kraftfahrzeug, insbesondere für ein automatisiertes Kraftfahrzeug.
Der Beschleunigungsregler ist eingerichtet, in einem Zeitschritt in Abhängigkeit von einer Soll-Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs, einer Ist- Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs und dem Verstärkungsfaktor eine Soll- Beschleunigung für das Kraftfahrzeug vorzugeben.
Die Längsführung des Kraftfahrzeugs erfolgt dann zumindest in Abhängigkeit von der Soll-Beschleunigung. Insbesondere wird die Soll-Beschleunigung einer Antriebs- oder Motorsteuerung als Ziel-Beschleunigung vorgegeben. Alternativ oder zusätzlich wird die Soll-Beschleunigung noch verarbeitet, bevor sie der Antriebs- oder Motorsteuerung als Ziel-Beschleunigung vorgegeben wird. Die Vorrichtung ist eingerichtet, für zumindest zwei Zeitschritte jeweils die Soll-Geschwindigkeit, die Ist-Geschwindigkeit und die in Abhängigkeit davon vorgegebene Soll-Beschleunigung als Information zu speichern. Insbesondere ist die Vorrichtung eingerichtet, jeweils die Soll-
Geschwindigkeit, die Ist-Geschwindigkeit und die in Abhängigkeit davon vorgegebene Soll-Beschleunigung als Tupel zu speichern, so dass aus der gespeicherten Information weiterhin hervorgeht, dass die genannten Daten zu dem gleichen Zeitschritt korrespondieren
Insbesondere ist die Vorrichtung eingerichtet, für zumindest zwei Zeitschritte jeweils die Soll-Geschwindigkeit, die Ist-Geschwindigkeit, die in Abhängigkeit davon vorgegebene Soll-Beschleunigung und den jeweiligen Zeitschritt als Information zu speichern, so dass aus der gespeicherten Information auch eine kausale oder temporale Reihenfolge der genannten Daten hervorgeht.
Außerdem ist die Vorrichtung eingerichtet, eine erste Teilmenge der Information auszuwählen, wobei die erste Teilmenge insbesondere höchstens 150 oder 200 Tupel aus Soll-Geschwindigkeit, Ist-Geschwindigkeit und/oder Soll-Beschleunigung umfasst. Hierbei liegt der Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass die Anzahl der Tupel derart gewählt wird, dass eine Verarbeitung unter Echtzeitbedingungen, also unter verbindlicher Einhaltung einer Frist, möglich ist. Die Vorrichtung ist eingerichtet, in Abhängigkeit von der ersten Teilmenge ein Model zu trainieren, wobei das Modell eingerichtet ist, aus zumindest einer gespeicherten Ist-Geschwindigkeit und zumindest einer gespeicherten Soll- Beschleunigung eine Ist-Geschwindigkeit eines späteren Zeitschritts zu prädizieren.
Hierbei liegt der Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass sich aus der Ist- Geschwindigkeit und der Soll-Beschleunigung zu einem ersten Zeitschritt unter Berücksichtigung der Zeitdifferenz des ersten Zeitschritts und eines zweiten, auf den ersten Zeitschritt folgenden Zeitschrift die Ist- Geschwindigkeit zu dem zweiten Zeitschrift prädizieren lässt.
Zwar wird eine Ist-Beschleunigung des Kraftfahrzeugs häufig von der Soll- Beschleunigung des Kraftfahrzeugs abweichen, da die Ist-Beschleunigung nicht nur von durch das Kraftfahrzeug kontrollierbaren Einflüssen abhängt, z.B. von der Fahrbahnneigung, von Signallaufzeiten im Kraftfahrzeug und/oder Systemträgheiten. Da allerdings für mehrere Zeitschritte die Ist- Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs gespeichert wird und somit bekannt ist, kann in der Rückschau das Modell mittels eines überwachten Lernverfahrens trainiert werden.
Außerdem ist die Vorrichtung eingerichtet, eine zweite Teilmenge der Information auszuwählen, wobei die zweite Teilmenge insbesondere höchstens 20, 50, 100 oder 150 Tupel aus Soll-Geschwindigkeit, Ist- Geschwindigkeit und/oder Soll-Beschleunigung umfasst.
Außerdem ist die Vorrichtung eingerichtet, in Abhängigkeit von der zweiten Teilmenge, dem Modell und dem Beschleunigungsregler den Verstärkungsfaktor anzupassen.
Hierbei liegt der Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass die Wahl des Verstärkungsfaktors einen starken Einfluss darauf hat, wie schnell und mit welcher Qualität die Ist-Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs sich an eine davon abweichende Soll-Geschwindigkeit angleicht. Beispielsweise kann ein sehr großer Verstärkungsfaktor zwar für eine schnelle Angleichung der Ist- Geschwindigkeit an die Soll-Geschwindigkeit sorgen, allerdings besteht bei einem sehr großen Verstärkungsfaktor in Verbindung mit zeitlichen Verzögerungen die Gefahr von Schwingungen. Die Vorrichtung ist insbesondere eingerichtet, dass Trainieren des Modells und das Anpassen des Beschleunigungsreglers mehrfach durchzuführen, um iterativ bei einem optimalen Verstärkungsfaktor zu konvergieren. Beispielsweise kann durch die geeignete Wahl der Frequenz, mit der das Trainieren des Modells und das Anpassen des Beschleunigungsreglers erfolgen, mit geringer Rechenleistung das Optimum gefunden werden.
In einer vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist der Beschleunigungsregler eingerichtet, die Soll-Beschleunigung aus dem Produkt des Verstärkungsfaktor und der Differenz zwischen der Soll- Geschwindigkeit und der Ist-Geschwindigkeit zu ermitteln.
In einerweiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist die Vorrichtung eingerichtet, die Information in einem Ringspeicher zu speichern, wobei eine Kapazität des Ringspeichers auf ein Speichern der Information von höchstens 5000 Zeitschritten begrenzt ist.
Ein Ringspeicher speichert Daten kontinuierlich in einem gewissen Zeitraum und überschreibt diese nach dem Ablaufen einer vorgegebenen Zeit wieder, um den Speicherplatz für neue Daten wieder freizugeben.
Insbesondere beträgt die zeitliche Differenz zwischen jeweils zwei Zeitschritten höchstens 20 ms, so dass der Ringspeicher höchstens Information aus einem Intervall von 100 s speichern kann.
In einerweiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist die Vorrichtung eingerichtet, das Modell zu trainieren, indem ein erster Gewichtungsfaktor und ein zweiter Gewichtungsfaktor derart optimiert werden, dass ein Prädiktionsfehler des Modells minimiert wird.
Insbesondere erfolgt die Optimierung des ersten Gewichtungsfaktors und des zweiten Gewichtungsfaktors mit einem Levenberg-Marquardt- Algorithmus. Hierbei liegt der Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass der Levenberg-Marquardt-Algorithmus bei dieser Problemstellung im Vergleich zu anderen Optimierungsalgorithmen sehr schnell konvergiert, was in Verbindung mit weiteren Maßnahmen eine Verwendung der Erfindung im Kraftfahrzeug (also „online“, gegenüber eine eines „offline“ -Trainings in einem Data Center) ermöglicht.
Der erste Gewichtungsfaktor gibt einen Einfluss der zumindest einen gespeicherten Ist- Geschwindigkeit auf die Prädiktion vor. Insbesondere wenn die zumindest eine gespeicherte Ist-Geschwindigkeit mehr als nur genau eine Ist-Geschwindigkeit umfasst, können mehrere erste Gewichtungsfaktoren verwendet werden. So kann beispielsweise für jede der mehreren Ist-Geschwindigkeiten jeweils ein eigener erster Gewichtungsfaktor verwendet werden.
Der zweite Gewichtungsfaktor gibt einen Einfluss der zumindest einen gespeicherten Soll-Beschleunigung auf die Prädiktion vor. Insbesondere wenn die zumindest eine gespeicherte Soll-Beschleunigung mehr als nur genau eine Soll-Beschleunigung umfasst, können mehrere zweite Gewichtungsfaktoren verwendet werden. So kann beispielsweise für jede der mehreren Soll-Beschleunigungen jeweils ein eigener zweiter Gewichtungsfaktor verwendet werden.
In einerweiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist die Vorrichtung eingerichtet, den Verstärkungsfaktor anzupassen, indem die Vorrichtung eingerichtet ist, in Abhängigkeit von der zweiten Teilmenge, dem Modell und dem Beschleunigungsregler einen Zustand des Kraftfahrzeugs zu prädizieren. Der Zustand des Kraftfahrzeugs ist insbesondere eine Beschreibung der tatsächlichen Dynamik des Kraftfahrzeugs und/oder eine Beschreibung von Steuer- oder Soll-Vorgaben für Systeme des Kraftfahrzeugs, die zukünftig die Dynamik des Kraftfahrzeugs beeinflussen werden. Beispielsweise umfasst der Zustand des Kraftfahrzeugs eine Soll-Beschleunigung des Kraftfahrzeugs für den aktuellen Zeitschritt, eine Ist-Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs für den aktuellen Zeitschritt und eine Soll-Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs für den aktuellen Zeitschritt. Zusätzlich kann der Zustand des Kraftfahrzeugs auch eine Ist-Geschwindigkeit für zumindest einen vergangenen Zeitschritt und/oder eine Soll-Beschleunigung für zumindest einen vergangenen Zeitschritt umfassen. Insbesondere da der vollständige Zustand des Kraftfahrzeugs nur sehr aufwändig beschrieben werden kann, kann der Zustand des Kraftfahrzeugs in der vorliegenden Ausführungsform der Erfindung nur partiell beschrieben werden, beispielsweise durch zumindest eine Ist-Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs, zumindest eine Soll-Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs und/oder zumindest eine Soll-Beschleunigung des Kraftfahrzeugs.
Außerdem ist die Vorrichtung eingerichtet, den Verstärkungsfaktor derart anzupassen, dass ein auf den Zustand des Kraftfahrzeugs bezogenes Reglergütemaß minimiert wird.
Das Reglergütemaß beschreibt dabei insbesondere eine Regelabweichung und/oder ein Maß für einen Passagierkomfort.
Insbesondere erfolgt die Anpassung des Verstärkungsfaktors mit einem Levenberg-Marquardt-Algorithmus. Hierbei liegt der Erfindung die Erkenntnis zugrunde, dass der Levenberg-Marquardt-Algorithmus bei dieser Problemstellung im Vergleich zu anderen Optimierungsalgorithmen sehr schnell konvergiert, was in Verbindung mit weiteren Maßnahmen eine Verwendung der Erfindung im Kraftfahrzeug ermöglicht.
Der Zustand des Kraftfahrzeugs umfasst insbesondere zumindest eine Ist- Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs und/oder zumindest eine Soll- Beschleunigung des Kraftfahrzeugs und/oder zumindest eine Soll- Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs in einem Zeitschrift.
So kann beispielsweise mittels des Modells, ausgehend von einem Initialzustand des Kraftfahrzeugs, eine Prognose erstellt, wie sich die Soll- Beschleunigung, die Soll-Geschwindigkeit und die Ist-Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs in zukünftigen Zeitschriften entwickeln werden, wenn verschiedene Werte für den Verstärkungsfaktor des Beschleunigungsreglers angenommen werden
In einerweiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist die Vorrichtung eingerichtet ist, die Information in einem Ringspeicher zu speichern, wobei eine Kapazität des Ringspeichers auf ein Speichern der Information von höchstens 5000 Zeitschriften begrenzt ist, das Modell zu trainieren, indem ein erster Gewichtungsfaktor und ein zweiter
Gewichtungsfaktor derart mit einem Levenberg-Marquardt-Algorithmus optimiert werden, dass ein Prädiktionsfehler des Modells minimiert wird, wobei der erste Gewichtungsfaktor einen Einfluss der zumindest einen gespeicherten Ist-Geschwindigkeit auf die Prädiktion vorgibt, und wobei der zweite Gewichtungsfaktor einen Einfluss der zumindest einen gespeicherten Soll-Beschleunigung auf die Prädiktion vorgibt, und den Verstärkungsfaktor anzupassen, indem in Abhängigkeit von der zweiten Teilmenge, dem Modell und dem Beschleunigungsregler einen Zustand des Kraftfahrzeugs zu prädizieren, und den Verstärkungsfaktor derart mit einem Levenberg- Marquardt-Algorithmus derart zu optimieren, dass ein auf den Zustand des Kraftfahrzeugs bezogenes Reglergütemaß minimiert wird.
Diese vorteilhafte Ausführungsform vereint alle Merkmale, die die Erfindung derart effizient gestalten, dass eine Verwendung der Erfindung trotz der begrenzten Ressourcen von automobilen Steuergeräten direkt im Kraftfahrzeug ermöglicht. Ein zweiter Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Anpassen eines Verstärkungsfaktors eines Beschleunigungsreglers für ein Kraftfahrzeug, wobei der Beschleunigungsregler eingerichtet ist, in einem Zeitschritt in Abhängigkeit von einer Soll-Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs, einer Ist- Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs und dem Verstärkungsfaktor eine Soll- Beschleunigung für das Kraftfahrzeug vorzugeben.
Ein Schritt des ist das Speichern der Soll-Geschwindigkeit, der Ist- Geschwindigkeit und der in Abhängigkeit davon vorgegebenen Soll- Beschleunigung als Information für zumindest zwei Zeitschritte.
Ein weiterer Schritt des Verfahrens ist das Auswählen einer ersten Teilmenge der Information. Ein weiterer Schritt des Verfahrens ist das Trainieren eins Models in
Abhängigkeit von der ersten Teilmenge, wobei das Modell eingerichtet ist, aus zumindest einer gespeicherten Ist-Geschwindigkeit und zumindest einer gespeicherten Soll-Beschleunigung eine Ist-Geschwindigkeit eines späteren Zeitschritts zu prädizieren.
Ein weiterer Schritt des Verfahrens ist das Auswählen einer zweiten Teilmenge der Information.
Ein weiterer Schritt des Verfahrens ist das Anpassen des Verstärkungsfaktors in Abhängigkeit von der zweiten Teilmenge, dem Modell und dem Beschleunigungsregler.
Die vorstehenden Ausführungen zur erfindungsgemäßen Vorrichtung nach dem ersten Aspekt der Erfindung gelten in entsprechender weise auch für das erfindungsgemäße Verfahren nach dem zweiten Aspekt der Erfindung.
An dieser Stelle und in den Patentansprüchen nicht explizit beschriebene vorteilhafte Ausführungsbeispiele des erfindungsgemäßen Verfahrens entsprechen den vorstehend beschriebenen oder in den Patentansprüchen beschriebenen vorteilhaften Ausführungsbeispielen der erfindungsgemäßen Vorrichtung. Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels unter Zuhilfenahme der beigefügten Zeichnung beschrieben.
Diese zeigt eine erfindungsgemäße Vorrichtung zum Anpassen eines Verstärkungsfaktors VF eines Beschleunigungsreglers BR für ein Kraftfahrzeug.
Der Beschleunigungsregler BR ist eingerichtet, in einem Zeitschritt in Abhängigkeit von einer Soll-Geschwindigkeit SG des Kraftfahrzeugs, einer Ist-Geschwindigkeit IG des Kraftfahrzeugs und dem Verstärkungsfaktor VF eine Soll-Beschleunigung SB für das Kraftfahrzeug vorzugeben.
Außerdem ist der Beschleunigungsregler BR eingerichtet, die Soll- Beschleunigung SB aus dem Produkt des Verstärkungsfaktor VF und der Differenz zwischen der Soll-Geschwindigkeit SG und der Ist-Geschwindigkeit IG zu ermitteln.
Die Vorrichtung ist eingerichtet, für zumindest zwei Zeitschritte jeweils die Soll-Geschwindigkeit SG, die Ist-Geschwindigkeit IG und die in Abhängigkeit davon vorgegebene Soll-Beschleunigung SB als Information zu speichern.
Insbesondere ist die Vorrichtung eingerichtet, die Information in einem Ringspeicher RS zu speichern, wobei eine Kapazität des Ringspeichers RS auf ein Speichern der Information von höchstens 5000 Zeitschritten begrenzt ist.
Außerdem ist die Vorrichtung eingerichtet, eine erste Teilmenge ET der Information auszuwählen, und in Abhängigkeit von der ersten Teilmenge ET ein Model MU zu trainieren, wobei das Modell MU eingerichtet ist, aus zumindest einer gespeicherten Ist-Geschwindigkeit IG und zumindest einer gespeicherten Soll-Beschleunigung SB eine Ist-Geschwindigkeit IG eines späteren Zeitschritts zu prädizieren.
Insbesondere ist die Vorrichtung eingerichtet, das Modell MU zu trainieren, indem ein erster und Gewichtungsfaktor und ein zweiter Gewichtungsfaktor derart optimiert werden, dass ein Prädiktionsfehler des Modells MU minimiert wird, wobei der erste Gewichtungsfaktor einen Einfluss der zumindest einen gespeicherten Ist- Geschwindigkeit IG auf die Prädiktion vorgibt, und wobei der zweite Gewichtungsfaktor einen Einfluss der zumindest einen gespeicherten Soll-Beschleunigung SB auf die Prädiktion vorgibt.
Außerdem ist die Vorrichtung eingerichtet, eine zweite Teilmenge ZT der Information auszuwählen, und in Abhängigkeit von der zweiten Teilmenge ZT, dem Modell MU und dem Beschleunigungsregler BR den Verstärkungsfaktor VF anzupassen, beispielsweise durch Verwendung eines Optimierungs-Mittels CU. Insbesondere ist die Vorrichtung eingerichtet, den Verstärkungsfaktor VF anzupassen, indem die Vorrichtung eingerichtet ist, in Abhängigkeit von der zweiten Teilmenge ZT, dem Modell MU und dem Beschleunigungsregler BR einen Zustand des Kraftfahrzeugs zu prädizieren, und den Verstärkungsfaktor VF derart anzupassen, dass ein auf den Zustand des Kraftfahrzeugs bezogenes Reglergütemaß minimiert wird.
Dabei umfasst der Zustand des Kraftfahrzeugs zumindest eine Ist- Geschwindigkeit IG des Kraftfahrzeugs und/oder zumindest eine Soll- Beschleunigung SB des Kraftfahrzeugs in einem Zeitschritt.

Claims

Patentansprüche
1. Vorrichtung zum Anpassen eines Verstärkungsfaktors (VF) eines Beschleunigungsreglers (BR) für ein Kraftfahrzeug, wobei
• der Beschleunigungsregler (BR) eingerichtet ist, in einem Zeitschritt in Abhängigkeit von einer Soll-Geschwindigkeit (SG) des Kraftfahrzeugs, einer Ist-Geschwindigkeit (IG) des Kraftfahrzeugs und dem Verstärkungsfaktor (VF) eine Soll- Beschleunigung (SB) für das Kraftfahrzeug vorzugeben, und
• die Vorrichtung eingerichtet ist,
• für zumindest zwei Zeitschritte jeweils die Soll- Geschwindigkeit (SG), die Ist-Geschwindigkeit (IG) und die in Abhängigkeit davon vorgegebene Soll- Beschleunigung (SB) als Information zu speichern,
• eine erste Teilmenge (ET) der Information auszuwählen,
• in Abhängigkeit von der ersten Teilmenge (ET) ein Model (MU) zu trainieren, wobei das Modell (MU) eingerichtet ist, aus zumindest einer gespeicherten Ist- Geschwindigkeit (IG) und zumindest einer gespeicherten Soll-Beschleunigung (SB) eine Ist-Geschwindigkeit (IG) eines späteren Zeitschritts zu prädizieren,
• eine zweite Teilmenge (ZT) der Information auszuwählen, und
• in Abhängigkeit von der zweiten Teilmenge (ZT), dem Modell (MU) und dem Beschleunigungsregler (BR) den Verstärkungsfaktor (VF) anzupassen.
2. Vorrichtung nach Anspruch 1 , wobei der Beschleunigungsregler (BR) eingerichtet ist, die Soll-Beschleunigung (SB) aus dem Produkt des Verstärkungsfaktor (VF) und der Differenz zwischen der Soll- Geschwindigkeit (SG) und der Ist-Geschwindigkeit (IG) zu ermitteln.
3. Vorrichtung nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Vorrichtung eingerichtet ist, die Information in einem Ringspeicher (RS) zu speichern, wobei eine Kapazität des Ringspeichers (RS) auf ein Speichern der Information von höchstens 5000 Zeitschritten begrenzt ist.
4. Vorrichtung nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei
• die Vorrichtung eingerichtet ist, das Modell (MU) zu trainieren, indem ein erster und Gewichtungsfaktor und ein zweiter Gewichtungsfaktor derart optimiert werden, dass ein
Prädiktionsfehler des Modells (MU) minimiert wird,
• der erste Gewichtungsfaktor einen Einfluss der zumindest einen gespeicherten Ist- Geschwindigkeit (IG) auf die Prädiktion vorgibt, und · der zweite Gewichtungsfaktor einen Einfluss der zumindest einen gespeicherten Soll-Beschleunigung (SB) auf die Prädiktion vorgibt.
5. Vorrichtung nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei die
Vorrichtung eingerichtet ist, den Verstärkungsfaktor (VF) anzupassen, indem die Vorrichtung eingerichtet ist,
• in Abhängigkeit von der zweiten Teilmenge (ZT), dem Modell (MU) und dem Beschleunigungsregler (BR) einen Zustand des Kraftfahrzeugs zu prädizieren, und • den Verstärkungsfaktor (VF) derart anzupassen, dass ein auf den Zustand des Kraftfahrzeugs bezogenes Reglergütemaß minimiert wird.
6. Vorrichtung nach Anspruch 5, wobei der Zustand des Kraftfahrzeugs die Ist-Geschwindigkeit (IG) des Kraftfahrzeugs und/oder die Soll- Beschleunigung (SB) des Kraftfahrzeugs in zumindest einem Zeitschritt umfasst.
7. Vorrichtung nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Vorrichtung eingerichtet ist,
• die Information in einem Ringspeicher (RS) zu speichern, wobei eine Kapazität des Ringspeichers (RS) auf ein Speichern der Information von höchstens 5000 Zeitschritten begrenzt ist,
• das Modell (MU) zu trainieren, indem ein erster und Gewichtungsfaktor und ein zweiter Gewichtungsfaktor derart mit einem Levenberg-Marquardt-Algorithmus optimiert werden, dass ein Prädiktionsfehler des Modells (MU) minimiert wird, wobei der erste Gewichtungsfaktor einen Einfluss der zumindest einen gespeicherten Ist- Geschwindigkeit (IG) auf die Prädiktion vorgibt, und wobei der zweite Gewichtungsfaktor einen Einfluss der zumindest einen gespeicherten Soll- Beschleunigung (SB) auf die Prädiktion vorgibt, und
• den Verstärkungsfaktor (VF) anzupassen, indem in Abhängigkeit von der zweiten Teilmenge (ZT), dem Modell (MU) und dem Beschleunigungsregler (BR) einen Zustand des Kraftfahrzeugs zu prädizieren, und
• den Verstärkungsfaktor (VF) derart mit einem Levenberg- Marquardt-Algorithmus derart zu optimieren, dass ein auf den Zustand des Kraftfahrzeugs bezogenes Reglergütemaß minimiert wird.
8. Verfahren zum Anpassen eines Verstärkungsfaktors (VF) eines Beschleunigungsreglers (BR) für ein Kraftfahrzeug, wobei
• der Beschleunigungsregler (BR) eingerichtet ist, in einem Zeitschritt in Abhängigkeit von einer Soll-Geschwindigkeit (SG) des Kraftfahrzeugs, einer Ist-Geschwindigkeit (IG) des Kraftfahrzeugs und dem Verstärkungsfaktor (VF) eine Soll- Beschleunigung (SB) für das Kraftfahrzeug vorzugeben, und
• das Verfahren die folgenden Schritte umfasst:
• Speichern der Soll-Geschwindigkeit (SG), der Ist- Geschwindigkeit (IG) und der in Abhängigkeit davon vorgegebenen Soll-Beschleunigung (SB) als Information für zumindest zwei Zeitschritte,
• Auswählen einer ersten Teilmenge (ET) der Information,
• Trainieren eins Models (MU) in Abhängigkeit von der ersten Teilmenge (ET), wobei das Modell (MU) eingerichtet ist, aus zumindest einer gespeicherten Ist- Geschwindigkeit (IG) und zumindest einer gespeicherten Soll-Beschleunigung (SB) eine Ist-Geschwindigkeit (IG) eines späteren Zeitschritts zu prädizieren,
• Auswählen einer zweiten Teilmenge (ZT) der Information, und
• Anpassen des Verstärkungsfaktors (VF) in Abhängigkeit von der zweiten Teilmenge (ZT), dem Modell (MU) und dem Beschleunigungsregler (BR).
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