在混合动力电动车辆中使用自适应巡航的系统和方法
【专利摘要】本申请提供一种在混合动力电动车辆中使用自适应巡航的系统和方法。一种用于控制车辆的方法包括：响应于在交通信号处的预期的停止和自适应巡航控制系统激活，自动控制车辆制动器以使车辆以制动减速率减速。该方法进一步包括：响应于车辆减速至中间速度，释放车辆制动器。中间速度确定为使得在中间速度时离完全停止的滑行距离约等于离交通信号的距离。
【专利说明】
在混合动力电动车辆中使用自适应巡航的系统和方法
技术领域
[0001]本申请涉及用于控制配备有再生制动的车辆中的自适应巡航控制系统的运转的系统和方法。
【背景技术】
[0002]自适应巡航控制(AdaptiveCruise Control，ACC)系统使用车载传感器(通常为雷达(RADAR)或激光雷达(LIDAR))来检测主车辆与主车辆前面的车辆(领先车辆)之间的距离和车辆之间的相对速度差。然后系统自动调节主车辆的速度以使主车辆保持在领先车辆之后的预设距离，甚至在大多数雾和雨的情况下。典型地，主车辆驾驶员可设置期望的/最小的跟随距离和/或车辆之间待保持的时间间隔。ACC在主车辆的动力传动系统和/或制动系统中产生自动干预以使主车辆根据需要变慢以保持所选择的最小的跟随距离。一些ACC系统还配置为:响应于检测的交通信号(比如交通信号灯或停止标志)，在主车辆的动力传动系统和/或制动系统中产生自动干预以使主车辆变慢。
【发明内容】
[0003]根据本申请的用于控制车辆的方法包括:自动控制车辆制动器以使所述车辆以制动减速率减速。所述自动控制响应于交通信号处的预期的停止和自适应巡航控制系统激活(active)。该方法进一步包括:响应于车辆减速至中间速度，释放所述车辆制动器。所述中间速度确定为在所述中间速度时离完全停止的滑行距离约等于离所述交通信号的距离。
[0004]在一些实施例中，所述制动减速率为计算的舒适减速率极限、计算的可允许减速率极限和与再生制动极限相关联的再生制动减速率中的最小的一个。一些实施例进一步包括:响应于所述交通信号为交通信号灯并且当自动控制所述车辆制动器时所述交通信号灯变绿，释放所述车辆制动器。
[0005]在一些实施例中，在所述中间速度时离完全停止的所述滑行距离等于离所述交通信号的所述距离与可校准距离阈值的和。
[0006]根据本申请的车辆包括牵引车轮、再生制动系统和控制器。所述控制器配置为:响应于预期的停止，控制所述再生制动系统以使所述车轮以第一减速率减速。ACC系统进一步配置为:响应于所述车轮减速至中间速度，控制再生制动系统以使所述车轮以第二减速率减速。所述第二减速率小于所述第一减速率。所述第一减速率可以为计算的舒适减速率极限、计算的可允许减速率极限和与再生制动系统的极限相关联的再生制动减速率中的最小的一个。所述第二减速率可以为滑行减速率。可响应于检测的交通信号来检测所述预期的停止。在一些实施例中，所述ACC系统进一步配置为:响应于所述交通信号为交通信号灯并且当所述控制器控制所述再生制动系统以使所述车轮减速时所述交通信号灯变绿，停用所述再生制动系统。
[0007]根据本申请的控制车辆的方法包括:响应于在交通信号处的预期的停止和自适应巡航控制系统激活，自动控制再生制动器以使车辆从初始速度以制动减速率减速。所述方法进一步包括:响应于当前车速时的滑行距离约等于离所述交通信号的距离，控制所述再生制动器以使所述车辆以滑行减速率减速。所述制动减速率的大小可大于所述滑行减速率的大小。
[0008]在一些实施例中，所述制动减速率为计算的舒适减速率极限、计算的可允许减速率极限和与所述再生制动器的极限相关联的再生制动减速率中的最小的一个。
[0009]在一些实施例中，所述方法进一步包括:响应于所述交通信号为交通信号灯并且当自动控制所述再生制动器时所述交通信号灯变绿，自动停用所述再生制动器。
[0010]根据本申请的实施例提供了多个优点。例如，根据本申请的实施例减少了减速事件期间在较高车速时花费的时间，因此减少了气动阻力损失。此外，根据本申请的实施例增加了主车辆将不会在红灯处完全停止的可能性，因此减少了使车辆再次加速至巡航速度的能量消耗。
[0011]本申请的上述优点和其它优点和特点将从下面结合附图对优选实施例的详细描述中变得明显。
【附图说明】
[0012]图1为根据本申请的车辆的示意性表示；
[0013]图2A示出了根据现有技术的车辆加速和制动事件；
[0014]图2B示出了根据本申请的示例性车辆加速和制动事件;和
[0015]图3以流程图形式示出了根据本申请的控制车辆的方法。
【具体实施方式】
[0016]根据需要，本说明书中描述了本发明的详细实施例;然而，应当理解，公开的实施例仅仅为可采取各种和可替代的形式实施的本发明的示例。附图不需要按比例绘制；一些特征可被放大或缩小以显示特定部件的细节。因此，本说明书中公开的具体结构和功能细节不应被认为是限制，但仅仅认为是用于教导本领域技术人员以多种形式利用这些实施例的代表性基础。
[0017]自适应巡航控制(ACC)是指用于自动控制主车辆的控制方法，该控制方法包括保持期望的速度和与行车道中的前方车辆的可允许距离。配备有ACC的主车辆配置为与位于主车辆前面的目标车辆至少保持预定距离。ACC系统通常包括至少一个传感器，比如RADAR、LIDAR、超声波或其它传感器或其组合。ACC系统配置为根据ACC算法直接或间接控制油门和制动系统以控制主车辆加速和减速。
[0018]—些配备有ACC系统的车辆还可包括配备用于再生制动的动力传动系统。再生制动是指回收和存储车辆动能以供车辆随后使用。再生制动系统通常包括配置为将制动扭矩应用至车辆牵引车轮和产生电力的电机或马达/发电机。其它系统可包括蓄电池、飞轮或用于存储能量以供随后使用的其它机构。
[0019]现在参考图1，以示意图的形式示出了根据本申请的主车辆10。主车辆10包括配置为向牵引车轮14传递动力的混合动力动力传动系统12。混合动力动力传动系统12包括分别配置为向车辆牵引车轮传递动力的内燃发动机16和至少一个电机18。电机18电连接至电池20。在多个实施例中，动力传动系统12可设置为串联、并联或串联-并联动力传动系统。
[0020]电机18还配置为向牵引车轮14提供再生制动扭矩，其中来自牵引车轮14的旋转能被转化为电能。可将电机18产生的电能存储在电池20中以供主车辆1随后使用。
[0021]主车辆10另外包括车轮制动器22，其可被称为摩擦制动器，配置为向牵引车轮14提供摩擦制动扭矩。
[0022]电机18、发动机16和车轮制动器22均与至少一个控制器24通信或由至少一个控制器24控制。尽管示出为单个控制器，但是控制器24可为较大的控制系统的一部分和/或可由主车辆10中的多个其它控制器控制。在一个实施例中，控制器24为由车辆系统控制器(VSC)控制的动力传动系统控制单元(PCU)。控制器24和一个或多个其它控制器可被统称为“控制器”。控制器24可包括与各种类型的计算机可读存储装置或介质通信的微处理器或中央处理单元(CPU)。计算机可读存储装置或介质可包括例如只读存储器(R0M)、随机存取存储器(RAM)和保活存储器(KAM)中的易失性存储器和非易失性存储器。KAM为当CPU掉电时可用于存储各种运转变量的持久或非易失性存储器。计算机可读存储装置或介质可采用多个已知存储装置(比如PROM(可编程只读存储器)、EPR0M(电可编程只读存储器)、EEPR0M(电可擦除可编程只读存储器)、闪速存储器或能够存储数据(这些数据中的一些代表控制发动机或车辆的过程中由控制器所使用的可执行指令)的任何其它的电、磁、光学或其组合的存储装置)中的任一种来实现。
[0023]主车辆10另外包括加速器踏板26和制动器踏板28。响应于驾驶员驱动加速器踏板26，控制器24配置为协调电机18和发动机16以向牵引车轮14提供动力。响应于驾驶员驱动制动器踏板28，控制器24配置为控制电机18和/或车轮制动器22以向牵引车轮14提供制动扭矩。
[0024]再生制动系统通常具有动力传动系统制动功率极限和动力传动系统制动扭矩极限。一般而言，功率极限为电池极限(比如最大电池充电率)的函数，而扭矩极限是马达扭矩极限的函数。动力传动系统制动扭矩极限和制动功率极限分别是指在当前工况下该系统能够应用至牵引车轮的制动扭矩以及功率的最大量。在包括用作发电机的电机的典型的再生制动系统中，再生制动扭矩极限以及功率极限通常基于马达扭矩容量、电池能量传递极限(例如电池荷电状态)、(在具有阶梯传动比变速器的实施例中)当前挡位和其它动力传动系统极限。应注意，在给定车速时，可用再生制动功率极限除以当前车轮速度以获得再生制动扭矩极限。
[0025]响应于不超过再生制动扭矩极限的制动请求，控制器24配置为控制电机18提供再生制动扭矩以满足制动请求。响应于超过再生制动扭矩极限的制动请求，控制器24配置为控制电机18和车轮制动器22以满足制动请求。
[0026]主车辆10进一步包括至少一个传感器30。传感器30可包括RADAR、LIDAR、超声波传感器、光学相机或其它传感器或其组合。传感器30配置为检测主车辆10前面的目标。特别地，传感器30适于检测前方的并且在与主车辆10相同的行车道中的车辆。
[0027]控制器24配置为响应于通过传感器30检测到前方车辆而根据ACC算法控制主车辆加速和制动。其可包括协调发动机16和/或电机18以满足ACC加速请求。其可另外包括协调发动机16、电机18和/或车轮制动器22以满足ACC减速请求。一般而言，ACC算法配置为基于检测的与前方车辆的距离和前方车辆的速度自动调节主车辆10的速度以保持在检测的前方车辆之后预设距离。在一些变型中，主车辆驾驶员可设置期望的/最小的跟随距离和/或车辆之间待保持的时间间隔。
[0028]类似地，ACC算法可配置为响应于检测到交通信号(比如停止标志或停止灯)来自动调节主车辆的速度。该算法可配置为响应于检测的交通信号使主车辆自动减速，使得主车辆实现在交通信号处完全停止。
[0029]现在参考图2A，示出了根据已知的ACC系统的示例性制动和加速事件。如40处示出的，主车辆以初始速度移动。在该示意性示例中，初始速度是总体上恒定的(即加速度约为零)。在时间to时，检测到交通信号。在该示例中，交通信号为交通信号灯。如42处示出的，应用车辆制动器以使主车辆以总体上恒定的速率减速。如44处示出的，主车辆完全停止。在时间^时，交通信号灯变绿，并且如46处示出的，主车辆加速远离完全停止。
[0030]虽然该已知的ACC算法可使主车辆在交通信号处停止而没有驾驶员干预，但是恒定的车辆减速可导致次优的燃料效率。因为气动阻力随着速率的平方而改变，所以高车速时花费的时间导致损失给风阻力的能量增加。虽然所有车辆都经历该损失，但是由于通过再生制动可回收的潜在能量的减少导致该损失在混合动力车辆中可能是特别显著的。
[0031]如果主车辆太快到达交通信号灯处，那么也可能不利地影响燃料效率。如果车辆在交通信号处几乎停止或完全停止而不是移动通过十字路口，那么必须使用额外的能量以使车辆在停止后再次加速。此外，在低速度时，由于在很低转速时固有的马达低效，导致再生制动可能消耗比回收的能量更多的能量。因此，在阈值速度之下，可减少再生制动并且增加摩擦制动。作为示例，该阈值速度可为约每小时10英里。因此，如果可能的话，需要避免使车辆减速至阈值速度之下以使回收的动能最大化。
[0032]现在参考图2B，示出了根据本申请的示例性制动和加速事件。如50处示出的，主车辆以初始速度移动。在该示意性示例中，初始速度是总体上恒定的(即加速度约为零)。在时间to时，检测到交通信号。在该示例中，与在图2A中一样，交通信号为交通信号灯。响应于检测到交通信号，预期到停止。响应于预期到停止，如52处示出的，ACC系统开始使主车辆以与现有技术相比较高的速率减速。如下文将更详细地说明的，初始减速率为基于再生制动极限、路况和乘员舒适性确定的优化的减速率。也如下文将进一步详细地说明的，保持初始减速直到当前车速时的滑行距离总体上等于离交通信号的距离为止。初始减速之后，如54处示出的，ACC系统允许主车辆朝着交通信号滑行。在时间^时，当交通信号灯变绿时，如56处示出的，主车辆仍然朝着交通信号灯滑行。然后，如58处示出的，主车辆加速离开。
[0033]现在参考图3，以流程图形式示出了用于控制车辆制动和加速的ACC算法。算法始于框60。如框62处示出的，ACC系统激活。然后，如操作64处示出的，做出是否指示了潜在的停止的确定。可例如基于检测到交通信号(比如停止信号灯或停止标志)来指示潜在的停止。还可基于检测到路障(比如停止的车辆或道路杂物)来指示潜在的停止。可例如使用光学检测交通信号或路障来执行该检测。此外，一些“智能”交通信号配置为广播交通信号状态，比如交通信号灯正时信息。因此还可基于接收到来自智能交通信号的信号状态信息来执行是否指示潜在的停止的确定。
[0034]如果没有指示潜在的停止，则如框66处示出的，根据默认的ACC算法控制主车辆。其可包括自动调节主车辆的速度以使主车辆保持在前方车辆(如果存在)之后的预设距离。然后控制返回到操作64。
[0035]如果指示了潜在的停止，则如操作68处示出的，做出是否预期在潜在的停止处停止的确定。作为示例，通常可响应于潜在的停止为路障、停止标志或红色的交通信号灯来预期停止。作为另一示例，不会响应于潜在的停止为绿色的交通信号灯或智能交通信号灯(当传递的正时信息指示交通信号灯将在主车辆到达十字路口之前变绿时)来预期停止。
[0036]如果没有预期到停止，则如框66处示出的，根据默认的ACC算法控制主车辆。然后控制返回到操作64。
[0037]如果预期到停止，则如框70处示出的，为当前车速计算滑行停止距离Dcciast Acciast对应于车辆在完全停止之前将滑行的距离，并且可基于多个因素，包括但不限于当前道路坡度下的减速率、主车辆质量和当前车速。如果主车辆配置为当既不应用制动器踏板也不应用加速器踏板时应用一定量的“升高踏板”再生制动扭矩，则D_st还可基于升高踏板再生制动扭矩的量。
[0038]如框72处示出的，还确定和存储离预期的停止的距离Dstcip。可例如基于来自上文关于图1所说明的RADAR、LIDAR或其它适当的传感器的读取信息来执行该操作。
[0039]然后，如框74处示出的，做出Dcciast是否超过Dstcip与可校准距离阈值Dthreshoid的和的确定。换言之，做出车辆完全停止之前的滑行距离是否大于离预期的停止的距离与额外的距离阈值的和的确定。可校准距离阈值DthreshClld优选为小的非零值，使得如果允许滑行到预期的停止，那么当接近停止时车辆将具有小的非零的车速。
[0040]如果是，那么如框76处示出的，ACC算法控制主车辆再生制动系统以使主车辆以优化的减速率减速。优化的减速率优选高于已知系统中实现的恒定速率。在一个实施例中，如框78处示出的，将优化的减速率选择为舒适的减速率极限、基于路况的可允许减速率极限和与再生制动极限相关联的再生制动减速率中的最小值。因此，优化的减速率使驾驶员舒适性、车辆稳定性和再生制动极限平衡。
[0041]在一个实施例中，舒适的减速率极限为基于驾驶员舒适性而选择的常数。在其它实施例中，根据当前车速从查找表获得舒适的减速率。
[0042]在一些实施例中，从牵引控制系统控制器获得可允许减速率极限。可允许减速率极限可以为最大可允许制动速率和车辆转动力的函数。
[0043]再生制动极限可基于当前车辆工况。在一些实施例中，再生制动极限为当前的电池荷电状态和动力传动系统制动极限的函数。
[0044]然后算法返回到操作64。因此，只要预期到停止，便使主车辆以优化的速率减速，直到滑行距离减少至小于或等于离预期的停止的距离Dstcip与可校准距离阈值Dthreshcilt^a和。
[0045]如果没有，表示滑行距离小于或等于Dstop与Dthreshcld的和，则如框80处示出的，ACC算法控制主车辆制动器以允许车辆滑行。然后算法返回到操作64。因此，系统继续监控是否预期到停止。如果不再预期到停止，例如交通信号灯变绿，则滑行停止并且根据默认的ACC算法控制主车辆。
[0046]当然，上述算法的变型是可能的。作为示例，也可在没有配备再生制动的车辆中实施根据本申请的实施例。由于在预期的停止之前在高速时花费的时间减少，因此该车辆还可见到燃料经济性收益。作为另一示例，可与完全自动的车辆中的控制器结合(而不是与设有ACC算法的传统驱动的车辆结合)地实施根据本申请的实施例。
[0047]从多个实施例可以看出，本发明提供了用于自动控制车辆制动器以减少减速事件期间在较高车速时花费的时间而因此减少气动阻力损失的系统和方法。此外，根据本申请的实施例增加了主车辆将不会在红灯处完全停止的可能性，因此减少了使车辆再次加速至巡航速度的能量消耗。此外，根据本申请的系统和方法可减少在再生制动不可用的范围内的车速下花费的时间。
[0048]虽然上文描述了示例性实施例，但是并不意味着这些实施例描述了本发明的所有可能的形式。反而，说明书中使用的词语为描述性词语而非限制性词语，并且应理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下可作出各种改变。此外，可组合多个实施例的特征以形成本发明的进一步的实施例。
【主权项】
1.一种车辆，包括: 牵引车轮； 再生制动系统;和 控制器，所述控制器配置为:响应于预期的停止，控制所述再生制动系统以使所述车轮以第一减速率减速;和响应于所述车轮以所述第一减速率减速至中间速度，控制所述再生制动系统以使所述车轮以小于所述第一减速率的第二减速率减速。2.根据权利要求1所述的车辆，其中，在所述中间速度时，离完全停止的滑行距离等于或小于离所述预期的停止的距离与可校准的距离阈值的和。3.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述第一减速率为计算的舒适减速率极限、计算的可允许减速率极限和与再生制动系统的极限相关联的再生制动减速率中的最小的一个。4.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述第二减速率为滑行减速率。5.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述预期的停止基于检测的交通信号。6.根据权利要求5所述的车辆，其中，所述控制器进一步配置为:响应于所述检测的交通信号为交通信号灯并且当所述控制器控制所述再生制动系统以使所述车轮减速时所述交通信号灯变绿，停用所述再生制动系统。
【文档编号】B60W40/105GK105936278SQ201610125387
【公开日】2016年9月14日
【申请日】2016年3月7日
【发明人】肯尼思·詹姆士·米勒, 道格拉斯·雷蒙德·马丁, 威廉·保罗·伯金斯
【申请人】福特全球技术公司