本发明涉及一种用于在车辆中、尤其是在具有速度调节设备的商用车中自适应地调节车速的方法以及一种用于执行该方法的速度调节设备。
背景技术：
在车辆中，尤其是商用车中，对车速的调节作为速度调节设备(gra)或者也作为定速巡航所公知。它们将当前的车速调节到由驾驶员预设的参考速度，而不需要操作制动踏板。这种系统可以通过自适应的调节得以拓展，这种自适应的调节附加地预测性地调节车速，并且由此预设一种节约燃料的行驶方式来达到这个参考速度。针对节约燃料的、自适应的调节例如考虑到路况信息，尤其是前方路段区段的地形。这类系统例如作为动力总成预测控制(ppc)系统公知。
在de102014204206a1中设置了一种具有最佳的速度曲线的行驶路径导航，其中，针对从车辆的第一位置到目的地的预限定的路径，经由动态编程计算出最佳车速。因此，例如在行驶开始时生成最佳的速度曲线，它说明了针对在预限定的路段上的各自的部位的车辆目标速度，从而能够以优化的能量消耗行驶过这些路段。速度曲线在此在车辆之外获知，从而没有在车辆上实施计算上的密集的计算操作。
us20140277971a1同样示出了一种用于计算在预设的起始位置和最终位置之间的速度曲线的方法，其中，在起始位置和最终位置之间待行驶的路段被确定或预设。针对待行驶的路段生成最佳的速度曲线，其中，考虑到路况信息，例如坡度、速度限制、交通拥堵或者类似的情况。这些计算在此预先地例如在电脑或云上实施并且存储，从而在行驶期间针对整个路段的预先获知的速度曲线可以用于调节车速。
us8386091b1示出了一种类似的用于计算速度曲线的方法，其中，该计算在车辆以外，在基于云的电脑上发生。为此，首先由驾驶员预设待行驶的路段，并且针对这个路段借助路况信息确定一种节约燃料的速度曲线。
在此不利的是，要计算整个待行驶的路段，并且因此需要大量的计算耗费和计算时间，以便确定预限定的路段的速度曲线。此外，这种计算以行驶开始之前的当前值为基础，从而在行驶期间发生事件时，例如在出现新的拥堵或者拥堵解除或者车辆意外地受到负荷或者去负荷时，所计算出的速度曲线变得不准确。
在de102008039950b4中此外还示出了一种用于获知行驶曲线的方法。在此决定应该驶过的行驶路线并且获知车辆的当前的位置。针对这个行驶路线或者这个行驶路线的一部分，在模型中尤其是根据地形以及驱动装置的特性，例如加速潜力，获知速度曲线以便实现消耗优化。此外还可以计算出在车辆前方一段距离中的加速度，以便能够以节约燃料的方式例如经过上坡。
us20120283928a涉及一种用于在下坡或者上坡期间利用速度调节设备调节车辆的过高速度和过低速度的方法。在此获知车速和车辆质量，并且以如下方式设定制动器和驱动件，即，使得能够最小化过高速度和过低速度。
de102009022170a1涉及一种根据作用于车辆上的向心力来限制车速的方法。为此，由检测单元识别出位于检测范围内的曲线，并且针对这个检测范围尤其是根据车辆质量和车速确定作用于车辆上的向心力。如果该向心力过大，则降低车速。
在de102012214827a1中描述了一种方法，其中，车辆根据负载参数和针对待经过的街道区段事先确定的路况信息来控制。
技术实现要素：
本发明的任务是提供一种用于自适应调节车速的方法，利用该车速能够可靠地实现节约燃料的行驶方式，其中，尤其是可减少计算时间和计算耗费，以便能够在车辆中实现快速的并且低成本的数据处理。此外，本发明的任务是提供一种用于执行该方法的速度调节设备。
该任务通过一种按照权利要求1的方法以及一种按照权利要求15的速度调节设备解决。优选的改进方案在从属权利要求中说明。
根据本发明因此设置的是，使车辆的当前的车速匹配于由驾驶员预设的参考速度，其中，为此耗费的计算操作被转移到外部计算单元，优选云上。在此使用至少一个在外部计算单元上根据行驶动态的车辆参数以及根据当前的路况信息推导出来的计算系数。利用至少一个计算系数例如可以在根据本发明的速度调节设备的控制器中确定车辆目标速度和/或车辆目标减速度，利用车辆目标减速度调整当前存在的车速，以便达到参考速度，其中，力求达到一种节约燃料的行驶方式。车辆目标减速度在此可以是正的或者负的，其中，这以如下方式实现：例如以相应的驱动力矩驱控车辆的驱动件或者以相应的制动力矩驱控车辆的制动设备，从而提高车速(车辆目标减速度为正)或降低车速(车辆目标减速度为负)。
从中已经得到以下优点，即，不会对车辆中的速度调节设备中的控制器的工作能力提出高要求，这是因为用于确定车辆目标速度和/或车辆目标减速度的耗费的计算操作，也就是尤其是对至少一个计算系数的确定，被转移到外部计算单元上。外部计算单元在此可以经由网络无线地，例如经由无线电连接，尤其是移动无线电连接例如与因特网联系上，并且外部计算单元的基础结构允许并行地执行耗费的计算操作，例如模拟，其中，例如按照云计算的方式工作的外部计算单元可以被所有的具有根据本发明的自适应调节系统的车辆联系上。在车辆之外构建这样功能强大的基础结构明显更简单并且成本更节约，这是因为并不是在每个车辆中都必须安装、维护和更新高成本的计算单元。
行驶动态的车辆参数例如理解为车辆的当前的位置、当前的车辆质量、当前的车速、当前最大可用的驱动力矩和/或当前最大可用的制动力矩，通过它们能够限定车辆的当前存在的行驶动态情况；也就是说例如：车辆在目前的位置上能够从当前的车速出发多快地减速或加速。
这已经得到以下优点，即，针对车速的自适应调节考虑到当前存在的车辆参数，从而针对当前的位置，即使在车辆质量变化时，例如在临时受负荷或去负荷以后，或者在车速与计划的速度曲线有偏差以后能够实现对车速的可靠的自适应调整，用以实现节约燃料的行驶方式。车辆参数为此在车辆中确定并且持续地，例如也根据车速传输给外部计算单元，从而能够借助当前的、行驶动态的车辆参数获知至少一个计算系数。
根据本发明，在获知至少一个计算系数时考虑到在车辆位置前方的路段区段中的当前存在的路况信息，路况信息例如存储在外部计算单元上的地图系统中。路况信息例如理解为地形，也就是上坡、下坡或者拐弯，但是也理解为速度限制或者交通信息，像例如堵塞、拥堵的/走走停停的交通或者前方有十字路口、红绿灯或者诸如此类情况的交通和/或必要时理解为考虑到红绿灯切换阶段。
因此，可以在外部计算单元中获知至少一个计算系数时也包含当前的位置上的和车辆前的前方路段区段中的地形或者前方的堵塞。以有利的方式，这些路况信息可以保持最新，其方式是，在当前的路况信息发生变化时更新外部计算单元或地图系统。由此可以在车辆上附加地节约计算耗费和存储容量，这是因为不需要更新车辆的控制器和存储当前的地形，而是只需要在外部计算单元上这么做。因为外部计算单元可以被所有具有根据本发明的自适应调节系统的车辆联系上，所以仅在中心部位上更新这些当前的路况信息，由此可以节约更新费用。因此，计算系数也持续地保持最新，从而即使在当前出现的事件中，尤其是在当前的交通信息，像例如新的堵塞中也能够维持节约燃料的行驶行为。
优选地，在外部计算单元上设置一种用于推导至少一个计算系数的算法，其中，该算法尤其是针对地图系统中的特定的位置预先确定至少一个计算系数。为此可以通过该算法例如在地图系统中的各个位置上，根据行驶动态的车辆参数的不同的值以及根据前方路段区段的不同的值针对不同的车辆目标速度和/或车辆目标减速度执行模拟，并且从模拟中针对相应的位置推导出伴有最低燃料消耗的计算系数。这个计算系数然后连同行驶动态的车辆参数的相应的值和这个路段区段的值针对相应的位置存储在地图系统中。
如果在相应的位置上行驶的车辆将行驶动态的车辆参数传输给外部计算单元，那么外部计算单元可以将针对这个位置存储的或者利用新传输的行驶动态的车辆参数获知的、针对该行驶动态的车辆参数的计算系数发送回车辆中的速度调节设备的控制器上，控制器然后利用简单的计算操作计算出车辆目标速度和/或车辆目标减速度，并且驱控车辆的发动机和/或制动器和/或变速器，以便以相应的方式使当前的车速匹配于车辆目标速度。
为了计算车辆目标速度，在速度调节设备中例如将当前最大可用的制动力矩用第一计算系数加权，将当前的车辆质量用第二计算系数加权并且/或者将当前最大可用的驱动力矩用第三计算系数加权，从而在控制器中仅还进行简单的计算操作，例如乘以各个因子。附加地还可以通过第四计算因子例如附加地考虑速度限制或者其他的路况信息。替选地，例如当在车辆中的特定的车辆参数不可用时，也可以仅采用各个计算系数用于计算车辆目标速度。
为了计算车辆目标减速度，可以在速度调节设备中例如同样也将最大可用的制动力矩和/或最大可用的驱动力矩和/或车辆质量用相应地传输的计算系数进行加权，这些计算系数在外部计算单元上获知，从而仅在车辆中的控制器上执行简单的计算操作。
替选地，计算系数也可以借助经验值从算法中推导出来。如果具有对外部计算单元的访问的车辆例如以节约燃料的车速沿着路段区段行驶，那么可以获知该车辆的行驶动态的车辆参数连同与节约燃料的车速相应的由算法获知的计算系数，并且将其针对相应的位置存储在地图系统中。因此，具有类似的行驶动态的车辆参数的车辆同样可以使用这些计算系数。
因此发生简单的计算操作、例如简单的乘法或者加法与耗费的计算操作、例如模拟的分离，其中，简单的计算操作可以在车辆的控制器中执行，而耗费的计算操作被转移到具有功能强大的基础结构的外部计算单元上。替选地，也可以将所有的计算操作都转移到外部计算单元上。为了不向外部计算单元传递不必要的计算耗费，也可以在车辆中执行的简单的计算操作以有利的方式传递到各自的车辆中的控制器上。
为了进一步减轻外部计算单元的负担根据本发明设置的是，可以通过算法仅针对特定的前方路段区段确定车辆目标速度和/或车辆目标减速度或计算系数，其中，该前方路段区段尤其是根据车辆的当前存在的动能获知，这个动能从当前的车辆质量和当前的车速得到。
由此可以以有利的方式考虑到的是，具有较高的动能、例如具有较大的车辆质量和/或较高的车速的车辆例如具有较长的制动距离或者较长的加速距离，并且因此为了以节约燃料的方式计算车辆目标速度和/或车辆目标减速度需考虑更长的前方路段区段。相反地，在车辆较轻时，较短的前方路段区段是相关的，这是因为该车辆在相同车速下具有较小的动能，并且因此可以更快速地减速或者加速。
以有利的方式，在外部计算单元上通过算法实现的计算由此可以更有效地制定，这是因为该算法在计算车辆目标速度和/或车辆目标减速度时仅使用实际需要的路况信息。因此可以对车速进行可靠的自适应调节，其中，计算耗费和计算时间被优化。此外，不在外部计算单元上传递和处理不必要的数据，这是因为仅提供仍相关的数据，从而使得待处理的数据量受到限制并且因此可以在总体上节约资源。
以有利的方式也可以在决定前方路段区段时考虑到行驶动态的车辆参数、最大可用的驱动力矩和最大可用的制动力矩。由此例如可以决定该路段区段的位于车辆前方的路段区段起点，路段区段起点考虑到的是，车辆能够多快地对车速的变化做出反应，也就是说减速和加速能够多快地实现。这也对路段区段终点有影响，前方路段区段从路段区段起点延伸至这个路段区段终点。因为具有高的动能和小的最大可用的制动力矩或驱动力矩的车辆比具有相同的动能，却有更高的最大可用的制动力矩或驱动力矩的车辆具有更长的制动距离或加速距离。
因此可以借助行驶动态的车辆参数获知路段区段，针对这个路段区段可以以小的计算耗费和最佳的计算时间实现对车速的可靠的并且节约燃料的调节。通过使用当前存在的车辆参数，此外还可以使这个路段区段非常精确地匹配于实际存在的车辆动态，以便因此也可以可靠地对前方的路况信息、例如新产生的堵塞或者速度限制做出反应。
前方路段区段在此还可以与由驾驶员预设的行驶路线有关，从而不用观察每个可以想象到的路段区段，而是仅观察计划的行驶路线上的路段区段。这可以在通过外部计算单元提供计算系数时以有利的方式同样以如下方式考虑在内，即，仅输出针对特定的、位于行驶路线上的路段区段的计算系数。
在针对前方路段区段确定这些计算系数时，也可以间接地决定车速的变化，也就是说，从什么时候开始即将发生的事件对于车辆来说根据行驶动态的参数是重要的。如果速度限制在下坡后的上坡中存在，那么车辆的减速和因此车速或计算系数的变化与在平坦的或者轻微上升的车道之后的上坡中的速度限制中不同地进行。根据本发明，因此可以根据路况信息同样地受到调节，从当前存在的车速出发应该多快地达到车辆目标速度，其中，这同样通过算法来考虑。
在驱控制动器和/或发动机和/或变速器以便以节约燃料的方式实现车辆目标速度和/或车辆目标减速度时，此外还可以考虑到上限速度和下限速度，这些速度例如可以由驾驶员预设或者自动地决定。由此可以以有利的方式设定的是，应该在哪些速度极限值之内调节车速。作为上限速度例如可以由驾驶员预设车辆的最高速度或者由外部计算单元自动地预设速度限制。下限速度可以根据上限速度或者车辆配置以及根据最小速度确定，最小速度例如通过行驶时间或者例如具有最低速度或标准速度的高速路的行驶路段区段确定，驾驶员想要在该行驶时间内达到他的目的。
上限速度和下限速度尤其是也可以由算法考虑到，从而上限速度和下限速度在获知计算系数时同样起作用，以便也能够根据其预设节约燃料的车辆目标速度和/或车辆目标减速度。
附图说明
下面借助附图阐述本发明。其中：
图1用方框图示出了具有电子控制的气动制动系统的车辆；
图2示出了示例性的速度曲线；
图3a、b示出了示例性的路段区段；以及
图4示出了用于执行该方法的流程图。
具体实施方式
根据图1的实施方式涉及一种车辆100，例如商用车，其具有根据本发明的、用于自适应调节车速vfzg的控制器2、也作为定速巡航公知的速度调节设备200的一部分。控制器2在此与位置确定系统3，例如全球定位系统(gps)连接，它将车辆100的当前的位置p传输给控制器2。此外在控制器2中还存储着车辆100的当前的车辆质量m。车辆质量m在此可以要么提前获知并存储下来，要么利用质量确定系统4，例如车桥负载传感器或者电子空气悬挂设备持续地获知并且传输给控制器2，以便例如能够在车辆100的负荷发生变化时获知当前的车辆质量m。
此外，在控制器2中还存储有车辆10的当前最大可用的驱动力矩a以及当前最大可用的制动力矩b，它们可以由驱动控制器as或制动控制器bs输出给控制器2，并且它们说明以多大的驱动力矩a或以多大的制动力矩b能够最大程度地正面地加速或最大程度地减速车辆100。此外可以评估车辆100的行驶动态行为或限定行驶动态情况。此外还检测车辆100的当前的车速vfzg，例如利用布置在车辆100的车轮1上的车轮转速传感器5来检测。替选地，当前的车速vfzg也可以从由位置确定系统3获知的位置p的变化或者从至少一个车辆环境传感器21、像例如雷达/激光雷达传感器或者照相机的传感器信号su，从速度调节设备200、尤其是从控制器2推导出来。
根据本发明，车速vfzg在速度调节设备200中进行自适应调节。为此，由控制器2首先计算出车辆目标速度vsoll和/或车辆目标减速度zsoll。紧接着经由制动控制器bs以如下方式驱控制动器6，和/或经由驱动控制器as以如下方式驱控发动机7和/或经由变速器控制系统gs以如下方式驱控车辆100的变速器8，即，让车速vfzg必要时以预设的车辆目标减速度zsoll达到车辆目标速度vsoll。车速vfzg的自适应调节在此按照速度调节设备200的方式运行，它通过驱控制动器6和/或发动机7和/或变速器8尝试维持参考速度vref。
参考速度vref在此由驾驶员预设。附加地预设上限速度vo和下限速度vu。车速vfzg在控制器2中的自适应调节为了使车速vfzg匹配于参考速度vref预设位于上限速度vo和下限速度vu之间的车辆目标速度vsoll和/或车辆目标减速度zsoll。对车辆目标速度vsoll和/或车辆目标减速度zsoll的计算在此自适应地完成，也就是说根据本发明，车辆目标速度vsoll在上限速度vo和下限速度vu之内以如下方式设定，即，可以为前方路段区段d实现尽可能低的燃料消耗。也就是说，不一定非要立即设定参考速度vref作为车辆目标速度vsoll，而是在速度极限值vo、vu之内选择一个车辆目标速度vsoll，它必要时在考虑到车辆目标减速度zsoll的情况下尽可能以节约燃料的方式接近预设的参考速度vref。速度vu、vo、vref、vsoll的示例性的变化过程在此在图2中与时间t相关地说明。
对车辆目标速度vsoll以及车辆目标减速度zsoll的计算根据所示的实施例如下地完成：
控制器2无线地，例如借助移动无线电连接，经由云信号scloud向外部计算单元10传输尤其是车辆100的当前的位置p、当前的车速vfzg、车辆100的当前的车辆质量m、最大可用的驱动力矩a以及最大可用的制动力矩b作为车辆参数。通过这些车辆参数vfzg、a、b、m、p尤其是可以表征车辆100的当前的行驶动态情况，也就是说，带有车辆质量m的车辆100能够多快地从当前的车速vfzg减速或加速。
外部计算单元100在此按照云计算的原理工作，也就是说控制器2将车辆100的所有行驶动态的车辆参数vfzg、a、b、m、p无线地，例如借助移动无线电连接或者诸如此类经由网络n，例如经由因特网发送给外部计算单元10，这些车辆参数本身能够在当前被确定并且需要用来计算车辆目标速度vsoll和/或车辆目标减速度zsoll。外部计算单元可以在它的基础结构中执行广泛的并且耗费的计算操作，并且可以将这些计算操作的结果经由网络n无线地传输回控制器2。在控制器2上，如果发生的话也仅执行简单的计算操作，以便获得车辆目标速度vsoll和/或车辆目标减速度zsoll，或者将结果直接用于驱控制动器6和/或发动机7和/或变速器8。
外部计算单元10根据实施例根据当前存在的车辆参数p、vfzg、m、a、b将计算系数w、x、y、z传输给控制器2，其中，计算系数w、x、y、z对于计算待调节的车辆目标速度vsoll来说至关重要，其中，根据这种实施方案例如适用的是：
vsoll＝w·b+x·m+y·a+z
第一计算系数w在这种情况下加权最大可用的制动力矩b，第二计算系数x加权车辆100的当前的车辆质量m并且第三计算系数y加权最大可用的驱动力矩a。在速度限制14的情况下，第四计算系数z相应于或等于速度限制14的值。在存在速度限制14时，上限速度vo可以下降到速度限制14的值，从而对于车辆目标速度vsoll来说仅还允许小于上限速度vo的值。同时也可以发生下限速度vu的与之成正比的下降，从而能够实现在限定速度vu、vo之内的节约燃料的调节。替选地，第一、第二和/或第三计算系数w、x、y却也可以设置为零，从而让车速vfzg至少在速度限制之内保持在速度限制14的值上。
计算系数w、x、y、z在此针对车辆100的每个位置p并且针对相应的车辆参数vfzg、m、a、b例如在外部计算单元10中存储在地图系统15中。利用可在外部计算单元10上实施的算法16可以针对每个位置p给地图系统15提供计算系数w、x、y、z。算法16从存储在地图系统15中的、位于车辆100前方的路段区段d中的路况信息i推导出计算系数w、x、y、z。为此，由外部的控制单元10中的算法16针对不同的计算系数w、x、y、z和固定的车辆系数vfzg、a、b、m、p模拟燃料消耗并且然后针对这个位置p存储针对最低燃料消耗的计算系数w、x、y、z。替选地，外部计算单元10也可以使用经验值，其方式是，算法监控已经在这个位置p上经过的车辆100的燃料消耗，并且从其燃料消耗中筛选出最佳的燃料消耗。计算系数w、x、y、z于是可以从车辆100的车辆目标速度vsoll确定并且针对这个位置p存储。
如果任意的车辆100将车辆参数vfzg、a、b、m、p经由云信号scloud传输给外部计算单元10，那么这个外部计算单元可以将相应地针对这个位置p存储的计算系数w、x、y、z传输回速度调节设备200的控制器2。控制器2于是可以借助这些计算系数w、x、y、z按照以上公式在计算耗费不大的情况下计算出车辆目标速度vsoll，并且相应地提出发动机、制动器和/或变速器要求。
作为路况信息i在此考虑到地形11，也就是例如上坡12、下坡13、具有拐弯半径α的拐弯或者路段变窄19，但是也考虑到速度限制14、交通信息20或者诸如此类。速度限制14以及交通信息20可以在外部计算单元10上经由任意的因特网信息服务17保持在最新的状态上，从而在计算车辆目标速度vsoll时例如可以立即对交通信息20做出反应。地形11可以由外部计算单元10从地图系统15获得，在其中存储着带有高度轮廓的路况变化。从位置p，可以针对前方路段区段d从地图系统15获知地形11，其中，地形11在地图系统15中可以总是保持最新。示例性地在图3a和3b中示出了带有路段区段d的这种路况变化，其中，图3a示出了显示高度差的侧视图，并且图3b示出了带有拐弯18和路段变窄19的俯视图。
此外，外部计算单元10也可以被告知上限速度vo以及下限速度vu，从而其可以在针对节约燃料的行驶方式获知计算系数w、x、y、z时被考虑到。
经由当前的位置p使得外部的控制单元10或算法16例如可以附加地考虑到离这个速度限制14还有多远，并且因此将计算系数w、x、y缓慢地，尤其是根据地形11，例如上坡12或者下坡13、直至达到速度限制14时下降到零，从而可以在一定程度上据此设定车速vfzg的变化，要多快或者从什么时候开始应该考虑到路段变化中的事件，以便不导致突然性的减速或起动并且因此节约燃料。
因此，对最大可用的驱动力矩a的加权或者说在下坡13时的第三计算系数y比在上坡12时已经可以更早地设为零，这是因为在下坡13时，最大可用的驱动力矩a是不相关的。最大可用的制动力矩b或第一计算系数w在上坡12时是不相关的，但是在下坡13时是相关的。相反地，车辆质量m不仅在上坡12时而且在下坡13时对于节约燃料的加速和减速都是相关的，从而使得第二计算系数x大于零，直到达到速度限制14。
算法16在获知计算系数w、x、y、z时例如也考虑到的是，当调节位于上限速度vo和下限速度vu之间的车辆目标速度vsoll时，车辆100从它的当前的车速vfzg出发利用它的最大可用的驱动力矩a以最小的燃料消耗经过前方的上坡12或者下坡13，其中考虑到的是，前方的上坡12或者下坡13有多长并且前方的上坡12后面是否是下坡13或者下坡13后面是否是上坡12。例如，车辆目标速度vsoll可以在即将到达上坡的顶部时下降到下限速度vu，其中考虑到的是，在顶部之后接着是下坡13，通过它可以将车辆100在不用发动机驱控的情况下加速到参考速度vref。类似地，这适用于在从下坡13过渡到上坡12或者平路时的制动驱控，在该平路中，车辆100可以通过滑行从上限速度vo减速到参考速度vref，而不发生制动驱控。
上限速度vo例如在此可以根据车辆100的最高速度vmax或者根据前方路段区段d的可能存在的速度限制14来决定。下限速度vu可以由驾驶员决定，并且考虑到车辆100应该多快地达到他的目的。此外，下限速度vu可以借助针对驱动力矩或制动力矩的车辆参数或车辆质量a、b、m或者根据由驾驶员设定的上限速度vo来决定。
被算法16观察以便确定计算系数w、x、y、z的前方路段区段d根据一种实施方式与车辆100中的当前存在的动能ekin＝m·vfzg2，也就是与当前的车辆质量m和当前的车速vfzg有关。如果存在具有高的车辆质量m和高的车速vfzg的车辆100，那么在车辆100中存在更多的动能，从而例如对于制动过程来说，经过的(制动)距离也更长。因此，在动能ekin高的车辆100中也要观察更长的路段区段d，在这个路段区段内，通过制动驱控或者发动机驱控对地形11、交通信息20或者速度限制14做出反应。在具有较小的车辆质量m和较小的车速vfzg的车辆100中可以更快地做出反应，从而可以更小地选择路段区段d。
路段区段d在此通过路段区段起点ds和路段区段终点de决定，它们两个同样与动能ekin以及行驶动态的车辆参数vfzg、a、b、m、p有关。根据车辆100的当前的位置p上的地形11，路段区段起点ds与车辆100的反应性能有关。如果车辆100具有更高的、最大可用的驱动力矩a或者更高的、最大可用的制动力矩b，那么可以在上坡12时或者下坡13时更快速地对车辆目标减速度vsoll的可能发生的变化做出反应。因此，在计算车辆目标速度vsoll时或者说对于计算系数w、x、y、z来说，与在由于较小的、最大可用的驱动力矩a或最大可用的制动力矩b，只有在较晚的时间点才能够在路上达到相应指向的加速度的车辆100中相比更加靠近车辆100的路况信息i是重要的。
同样的情况适用于根据动能ekin或根据车辆质量m和当前的车速vfzg更靠近车辆100或者离得更远的路段区段终点。这在这种情况下同样尤其是与最大可用的驱动力矩a或最大可用的驱动力矩b有关，这些力矩决定了车辆100以它的动能ekin能够以多大强的程度加速或减速。
因此仅为外部计算单元10中的获知计算系数w、x、y、z的算法16提供前方路段变化d中的路况信息i，这是因为这些路况信息对于确定节约燃料的车辆目标速度vsoll来说是足够的。由此可以在外部计算单元10上优化计算时间和计算耗费以及数据量，并且可以减少云信号scloud的待传递的信号长度。通过向外部计算单元10经由云信号scloud持续地当前地传输车速vfzg和车辆质量m，可以在外部计算单元10上持续地根据动能ekin更新前方的路段区段d并且将其提供给算法16。
类似地也可以在控制器2上从计算系数w、x、y、z确定车辆目标减速度zsoll，其中，同样例如相应地加权最大可用的制动力矩b、最大可用的驱动力矩a、车辆质量m以及路况信息i，例如上坡12和下坡13，以便获得车辆目标减速度zsoll。
用于自适应调节车速vfzg的方法例如可以以如下方式执行：
在开始的步骤st0中启动速度调节设备200，例如通过驾驶员操作相应的开关来启动。在第一步骤st1中决定车辆参考速度vref，优选地通过驾驶员来决定。可选地，可以在第二步骤st2中决定速度上限值vo和速度下限值vu。
在第三步骤st3中确定行驶动态的车辆参数vfzg、m、a、b、p，它们当前存在于车辆100中，并且可以由车辆100内的相应的装置3、4、5、as、bs提供。车辆参数在第四步骤st4中经由网络n中的云信号scloud传输给外部计算单元10。
外部计算单元在第五步骤st5中获知计算系数w、x、y、z，其中，它们由算法16提供，其中，算法16例如借助模拟或者借助经验值获知计算系数w、x、y、z并且将它们针对多个位置p存储在地图系统15中。如果经由云信号scloud将车辆参数vfzg、m、a、b、p传输给外部计算单元10，那么就调用针对车辆100的相应位置p所存储的计算系数w、x、y、z并且将其提供用于传输。在第六步骤st6中，计算系数w、x、y、z经由云信号scloud例如借助移动无线电信号或者诸如此类信号传输给控制器2，在第七步骤st7中，在控制器上计算车辆目标速度vsoll和/或车辆目标减速度zsoll。替选地，第七步骤st7也可以已经在外部计算单元10上执行，从而经由云信号scloud已经传输了车辆目标速度vsoll和/或车辆应当减速度zsoll。
在最后一个步骤st8中，车辆100的制动器6和/或发动机7和/变速器8通过速度调节设备200驱控，以便必要时利用相应的车辆目标减速度zsoll设定车辆目标速度vsoll，并且因此让当前的车速vfzg以节约燃料的方式接近由驾驶员预设的车辆参考速度vref。
附图标记列表(说明书的组成部分)
1车辆的车轮1
2控制器
3位置确定系统
4质量确定系统
5车轮转速传感器
6制动器
7发动机
8变速器
10外部计算单元
11地形
12上坡
13下坡
14速度限制
15地图系统
16算法
17因特网信息服务
18拐弯
19路段变窄
20交通信息
21环境传感器
100车辆
200速度调节设备
α拐弯半径
a最大可用的驱动力矩
as驱动控制器
b最大可用的制动力矩
bs制动控制器
d前方的路段区段
de路段区段起点
ds路段区段终点
ekin动能
gs变速器控制系统
i路况信息
m车辆质量
p位置
scloud云信号
su环境传感器的信号
t时间
vfzg车速
vmax最高速度
vo上限速度
vref参考速度
vsoll车辆目标速度
vu下限速度
w第一计算系数
x第二计算系数
y第三计算系数
z第四计算系数
zsoll车辆目标减速度
st0、st1、st2、st3、st4、st5、方法步骤
st6、st7、st8