[发明专利]道路坡度自动映射的方法及装置

说明书

本发明创建在道路上的车辆所行驶区域的道路坡度模型，该道路具有在多个预先确定的坡度范围内变化的坡度。以预先确定的频率操作车辆时，产生一系列的坡度值，其中，每一个坡度值标识出随后被遇到的相应的坡度范围。响应于系列的坡度值，更新马尔科夫链道路坡度模型，其中，该模型表示从每一预先确定的坡度范围到相应的顺次下一坡度范围的转移事件矩阵中的概率的相应元素。矩阵的每一个元素具有值πi,j，其代表从第一相应坡度值到第二相应坡度值的转移事件的加权频率除以从第一相应的坡度值初始化的转移事件的加权频率，使得该矩阵连续地逼近该区域的道路坡度。

技术领域

本发明总体上涉及车辆控制系统，更加具体地，涉及用来优化车辆动力传动系统性能的道路坡度或者其它道路特性的车载模型创建和使用。

背景技术

车辆制造者不断地努力使驱动车辆的能耗减到最小（例如，对于汽油车辆，最大化其每单位汽油的行驶距离，对于电动车辆，最大化其每单位电荷的行驶距离）。对于效能的重要影响包括车辆行驶速度、在所行驶路线上的道路坡度变化，以及交通状况。自动速度控制（例如，巡航控制）系统可以通过减少车辆加速所用的时间量以对燃料经济性具有有益的影响，尤其是在高速公路上行驶的过程中。然而，在上坡和下坡的道路坡度过程中保持单一的速度设置，要比允许车辆速度变化以利用道路坡度变化来优化燃料消耗，消耗更多的燃料。如果提前知晓即将到来的道路坡度变化（比如从全球卫星定位（GPS）地图以及事先设定的路线），那么可以在速度设定中引入相应地改善能耗的暂时补偿。然而，在车辆上确定这种实时的补偿的全球卫星定位（GPS）导航装置以及必要的车载地图数据、计算的及/或远程的数据通信需求，意味着显著的成本或者在某些地区可能无法获得。因此，就需要减少这种确定适当速度补偿的需求。

通过参考并入本发明中的、Kolmanovsky等人在2010年7月在慕尼黑举办的第6届IFAC车辆控制进展研讨会上的论文《充分利用地形及交通对车辆速度控制进行优化（Terrain and Traffic Optimized Vehicle Speed Control）》，描述了用于导出车辆在具体的地理区域所使用的、实现最好的平均性能的控制策略，而无需事先知晓要行驶的路线或者实际接近即将来临的道路坡度。该控制策略描述了在所期待的平均燃料经济性和所期待的平均行驶速度之间实现最佳权衡的车辆速度设定值。地形和交通特性（即，行车条件）集合为马尔科夫链（Markov chain）模型的转移概率矩阵（TPM）中的马尔科夫链（Markovchain）模型转移概率。随机动态规划产生离线的（即，在使用独立的地形特性表征的车辆设计阶段的过程中在车辆外进行的）控制策略，然后，该离线控制策略被载入车内当车辆行驶在相应区域时进行使用。

通过参考并入本发明中的、麦克多诺（McDonough）等人在2011年9月在丹佛举行的2011年电气与电子工程师协会（IEEE）控制应用的多方会议上的论文《使用转移概率模型建立车辆行驶条件模型（Modeling of Vehicle Driving Conditions Using TransitionProbability Models）》，披露了使用马尔科夫链模型的转移概率矩阵之间的Kullback-Leibeler（KL）散度（相对熵）对于相似或不相似的行驶条件进行区分。根据对应车辆当前行驶条件的TPM，KL散度可以被用于对于所开发的一组离散的典型行驶循环的控制策略进行内插，以用于车辆动力传动系统操作对于地形和交通状况的适应。

之前提出的系统严重依赖先验的数据收集（以描述各种地区和行驶条件的特征）和分析（以创建需要预先载入目标车辆的控制策略）。对于行驶在各种各样区域和行驶条件的大量的、多样化的车辆型号的车辆，需要更加实用的方法以进行优化。在车上的、实时创建和使用的TPM以及相关控制策略的车辆系统和方法，在与本发明同时递交的、申请号为83341069的、名称为《使用随机优化的车载实时速度控制设定值变化（On-Board Real-TimeSpeed Control Setpoint Variation Using Stochastic Optimization）》的共同待审的美国申请中有披露，该申请通过参考并入本发明。