[发明专利]用于运行机动车行驶动力学系统的方法和装置

说明书

本发明涉及一种用于运行在机动车中的行驶动力学系统(1)的方法，其中执行行驶动力学函数；具有下述步骤：在基于数据的能训练的行驶动力学模型(21)的基础上并根据说明了所述机动车行驶状态的输入值（E）来确定一被建模的调节干预（S）；利用限制函数(22)来限制被建模的调节干预（M）的一个或多个输出值，以获得用于对于所述机动车的制动系统和/或驱动系统进行干预的、受监视的调节干预，其中限制函数(22)相应于参数化的基于规则的行驶动力学函数，它为所述一个或多个输出值中的每个输出值都根据输入值（E）定义了限制范围（B）；借助于受监视的调节干预（S）来运行所述行驶动力学系统。

技术领域

本发明涉及行驶动力学系统，并且尤其涉及用于行驶动力学系统的调节装置。

背景技术

行驶动力学系统——例如ABS（防抱死系统：Antiblockiersystem）、TCS（牵引力控制系统：Traktionskontrollsystem）和ESP（电子稳定程序：electronischeSchlupfkontrolle（电子滑移控制））通过调节干预来干预机动车的行驶功能，以便改善在不同的行车状况下的行驶稳定性。这样的调节干预通常包括在一个或多个车轮上的制动干预和/或待要设置的额定马达力矩的匹配。

行驶动力学系统通常具有通过非常高的数量的能应用的参数所定义的功能或者说函数（Funktion）。这些参数通常在测试行驶的期间被手动地测定，并且根据所观察的行驶行为进行应用。由此，用于行驶动力学系统的应用过程变得十分繁琐，并且对于每个车辆型号都必须单独地重新执行。

直到现在尚未计划使用机器学习方法，例如使用用于运行行驶动力学系统的神经元网络，因为由于行驶动力学功能或者说行驶动力学函数（Fahrdynamikfunktion）对所述制动系统和驱动系统的调节干预而使得该行驶动力学功能对于安全性是至关重要的，并且机器学习功能不满足对于安全性至关重要的软件的可测试性的要求。

然而，对于基于数据的、能训练的模型的使用能够显著地降低参数化花费，并且此外能够达到所述行驶动力学系统的改善了的特性。

发明内容

根据本发明，设置了按照权利要求1的、用来运行一行驶动力学系统的方法以及按照并列权利要求的行驶动力学系统和装置。

另外的技术方案在从属权利要求中给出。

根据第一方面设置了用于运行在机动车中的行驶动力学系统的方法，其中执行了行驶动力学功能或者说行驶动力学函数；具有下述步骤：

- 在基于数据的能训练的行驶动力学模型的基础上以及根据给出了所述机动车的行驶状态的输入值来确定一被建模的调节干预；

- 利用限制功能或者说限制函数（Begrenzungsfunktion）来限制所述被建模的调节干预的一个或多个输出值，以便获得用于对于所述机动车的制动系统和/或驱动系统进行干预的、受监视的调节干预，其中，所述限制函数相应于参数化的基于规则的行驶动力学函数，该参数化的基于规则的行驶动力学函数为所述一个或所述多个输出值中的每个输出值都定义了限制范围；以及

- 借助于所述受监视的调节干预来运行所述行驶动力学系统。

上述用于运行一行驶动力学系统的方法的一种构思在于：实现一以基于数据的行驶动力学模型为基础的行驶动力学函数。所述基于数据的行驶动力学模型能够借助于来自真实的行驶操作和应用测量中的数据并且在合适的调节干预的基础上进行训练，该来自行驶操作和应用测量中的数据示出了所述行驶动力学模型的输入值，从而该行驶动力学模型能够为不同的行车状况提供各自的被建模的调节干预。