[发明专利]基于现有校准预测校准值的系统和方法

说明书

本发明公开基于现有校准预测校准值的系统和方法。一种预测用于车辆的校准值的系统。所述系统配置成接收用于车辆的组件的多个训练数据集。所述多个训练数据集中的每一个包括一个或多个训练输入以及一个或多个对应训练输出。所述系统还配置成基于所述多个训练数据集自动开发预测模型。所述系统还配置成接收输入数据集，并且使用所述预测模型基于所述输入数据集确定经预测的校准值。所述系统还配置成向车辆的电子控制单元传送所述经预测的校准值。

技术领域

本发明的实施例涉及机动车控制系统的领域。

背景技术

车辆和机动车控制系统正在日益复杂。车辆的机动车控制系统包括多个车辆子系统，其例如控制动力系、制动、转向、燃料和排气系统。每一个子系统由一个或多个控制器（例如，微处理器）控制。控制器接收传感器值并且向各种组件传送命令以控制车辆。

发明内容

为了提供适当的操作，基于包括车辆的机械配置和期望操作的众多因素来校准车辆控制器。车辆中的每一个传感器、可控组件和软件模块与至少一个校准值相关联。相应地，用于单个车辆的总校准值可以总计数万。例如，配置控制系统以用于新车辆平台（例如，新车辆模型）可能要求确定三万至三万五千个校准值。此外，当车辆的设计或配置改变时，新的校准值基于新的设计或配置而确定，这是困难且耗时的过程。在一些实施例中，新的校准值可以从现有校准值获取。然而，在许多实例中，现有校准值不存在或者与新的设计或配置不兼容。

校准值可以经由实验确定。然而，在一些实施例中，除非用于校准值的开始值是已知的，否则经由实验确定校准值可以是及时且昂贵的过程。

因此，本发明的实施例提供用于自动预测用于车辆的校准值的系统和方法。在一个实施例中，本发明提供一种预测用于车辆的校准值的系统。所述系统包括电子处理器。所述电子处理器配置成接收用于车辆的组件的多个训练数据集。所述多个训练数据集中的每一个包括一个或多个训练输入以及一个或多个对应训练输出。所述电子处理器还配置成基于所述多个训练数据集自动开发预测模型。所述电子处理器还配置成接收输入数据集并且使用所述预测模型基于所述输入数据集确定经预测的校准值。所述电子处理器还配置成向车辆的电子控制单元传送所述经预测的校准值。在一些实施例中，所述电子处理器还配置成对所述多个训练数据集进行标准化。

在一些实施例中，向所述电子控制单元传送所述经预测的校准值包括传送查找表，其包括所述输入数据集和所述经预测的校准值。

在一些实施例中，所述校准值通过车辆外部的连接传送至所述电子控制单元。

在一些实施例中，自动开发所述预测模型包括从多个学习引擎选择学习引擎。在一些实施例中，所述电子处理器配置成基于所述多个训练数据集从所述多个学习引擎选择学习引擎。

在另一实施例中，本发明提供一种预测用于车辆的校准值的方法。所述方法包括接收用于车辆的组件的多个训练数据集。所述方法还包括基于所述多个训练数据集自动开发预测模型。所述方法还包括接收输入数据集，并且使用所述预测模型基于所述输入数据集确定经预测的校准值。所述方法还包括向车辆的电子控制单元传送所述经预测的校准值。

本发明的其它方面将通过详细描述和所附绘图的考虑而变得明显。

附图说明

图1是图示根据本发明的一些实施例的用于自动预测校准值的系统的框图。

图2是图示根据本发明的一些实施例的自动预测校准值的方法的流程图。

图3图示用于燃料喷射量的校准值查找表。

图4是图示用于开发用于燃料喷射量校准值的预测模型的数据集的图表。

具体实施方式

在详细解释本发明的任何实施例之前，要理解的是本发明在其应用方面不限于在以下描述中阐述的或在以下绘图中图示的组件的布置和构造的细节。本发明能够具有其它实施例并且能够以各种方式实施或实践。