用于车辆路线规划的自适应模型预测控制的制作方法
【专利说明】
[0001] 相关申请的交叉引用
[0002] 本申请要求于2014年10月2日提交的、标题为"用于最优车辆路线规划的高效 自适应模型预测控制（EFFICIENT ADAPTIVE MODEL PREDICATIVE CONTROL FOR OPTIMAL VEHICLE ROUTE PLANNING) "美国临时专利申请号62/058, 851的优先权，为了全部目的通过 引用将其全部内容结合在此。
技术领域
[0003] 本说明书一般涉及用于车辆路线规划的方法以及系统。
【背景技术】
[0004] 在先进的路线规划中，给定的沿着路线的已知扰动量，例如道路坡度、交通等，可 以计算车辆的最优速度分布。对最优速度分布的计算可以被制定为模型预测控制（MPC)问 题，其中，不是对总路线计算整体速度分布，而是可以将该路线分解为若干秒或若干分钟的 时域。在MPC问题中，对于一个给定域计算实现所希望的系统输出的最优输入。第一计算 输入由车辆系统实施。然后，整个时域向前移动一个步骤，并且重新计算最优输入。
[0005] MPC中的一个挑战是减少了计算时间。对于MPC的计算时间与时域的长度密切相 关。随着时域的长度增加，经计算的输入越接近最优解。然而，长的时域可能导致不可接受 的长的计算时间。例如，以很长的时域用于输入优化时，在线性和非线性的情况中解决MPC 问题在计算观感（computational sense)中可能会变得棘手。
[0006] 解决MPC中计算时间长的问题的其他尝试包括用于提高在MPC中的优化速度的方 法。一种示例方法由Pekar等人在美国US8504175中示出。其中，使操纵变量的轨线最小 化的成本函数以对于在未来中相对较短的时域的一个MPC模型来计算。该MPC使用二次规 划（QP)算法以找到最优解，其中，该QP算法使用带有基于梯度投影的简单约束的有效集合 解算器（AS)类算法、并且使用一个牛顿分步投影法来求解。
[0007] 然而，发明人在此已经认识到利用这类系统的潜在问题。作为一个示例，对于给定 的车辆系统而言，为了获得充分的近似最优解，一个长的时域长度可能是必要的。为了解决 MPC问题，对车辆系统的模型的输入以及输出采样。时域的长度由预览到未来的持续时间以 及采样频率来确定。较高的采样频率导致较长的时域长度。为了保持车辆模型以及模型输 入的动态变化（例如扰动量），适当的采样频率是必需的。因此，尽管具有低采样频率的短 时域可能降低输入的数量从而优化，但在此过程中可能会损失模型分辨率以及干扰量分辨 率。
【发明内容】
[0008] 在一个示例中，上述问题可以通过响应于确定的规划路线而运转车辆的方法来解 决，该规划路线对于一个用于使燃料消耗最小化的给定时域并且进一步基于沿所规划的路 线的扰动量并且根据在给定时域上发动机转矩的参数的经压缩的总数来确定。以此方式， 给定的沿路线的已知扰动量可以有效地确定最优规划路线。
[0009] 作为一个示例，在车辆运转期间，可以基于发动机转矩、沿路线的一个或多个扰动 量、燃料消耗、以及车辆的加速度在线估算车辆参数。可以在给定的时域上构建未来发动机 转矩，其中，该未来发动机转矩经压缩以具有小于该时域的长度的参数的数目。然后，未来 发动机转矩的每个参数可以通过使未来燃料消耗最小化被确定。未来发动机转矩的参数的 减少的数目可以允许更快地收敛到最优结果，而不牺牲模型分辨率。此外，可以实施在线液 力变矩器建模以允许包括需要液力变矩器解锁（例如在燃料切断和空档变速器运转期间） 的离散事件的最优路线规划。
[0010] 在线估算车辆参数的技术效果是为了实现车辆模型的实时在线调整以便考虑改 变的环境因素，例如风、车辆质量、摩擦力、老化等。压缩未来发动机转矩的参数的数目的技 术效果是为了实现提高优化效率，而不牺牲模型分辨率以及扰动量分辨率。此外，该压缩可 以显著减少所需要的计算资源并且使该算法的车载实施成为可能。
[0011] 应理解的是，提供上述概述以简化形式来介绍在【具体实施方式】中被进一步描述的 概念的选择。它不意在确定要求保护的主题的关键特征或必要特征，其范围由随附于具体 实施方式的权利要求书唯一地限定。此外，要求保护的主题并不限于解决以上或在本公开 的任何部分中指出的任何缺点的实施方式。
【附图说明】
[0012] 图1示意性地示出了车辆的示例发动机系统的多个方面；
[0013] 图2示出了示例车辆传动系配置；
[0014] 图3不出了不例车辆模型的框图；
[0015] 图4示出了用于对于给定路线确定最优路线规划的示例方法；
[0016] 图5A和图5B展示了以不同时域长度计算的模型预测控制问题的结果。
【具体实施方式】
[0017] 以下描述涉及对于给定的沿路线的已知扰动量的车辆，用于确定最优转矩分布的 系统以及方法。通过使一个时域上的车辆燃料消耗最小化来构建模型预测控制问题以确定 最优发动机转矩。图1示出了车辆的示例发动机系统。图2展示了车辆传动系的示例配置。 在图3中所示的框图中展示基于示例车辆模型的输入以及输出构建的MPC问题。图4示出 了用于确定最优发动机转矩以实现最小化燃料消耗的示例方法。图5A和图5B展示了时域 的长度在MPC解至最优解的收敛性上的影响。
[0018] 图1图不说明了多缸发动机10的一个汽缸的不意图，多缸发动机10可以被包括 在汽车的推进系统中。可以由包括控制器12的控制系统以及由来自车辆操作者132经由 输入装置130的输入至少部分地控制发动机10。在这个示例中，输入装置130包括加速器 踏板以及用于产生成比例的踏板位置信号PP的踏板位置传感器134。发动机10的燃烧室 (即汽缸）30可以包括多个燃烧室壁32,其中活塞36被定位在燃烧室壁32中。活塞36可 以被联接到曲轴40,使得该活塞的往复运动被转变为该曲轴的旋转运动。曲轴40可以经由 中间变速器系统被联接到车辆的至少一个驱动车轮上。此外，起动马达可以经由飞轮被联 接到曲轴40,从而使发动机10能够启动运转。
[0019] 燃烧室30可以从进气歧管44经由进气通道42接收进气空气并且可以经由排气 通道48排出燃烧气体。进气歧管44以及排气通道48能够选择性地经由各自的进气门52 和排气门54与燃烧室30相连通。在一些实施例中，燃烧室30可以包括两个或更多个进气 门和/或两个或更多个排气门。在这个示例中，进气门52以及排气门54可以经由一个或 多个凸轮通过凸轮致动来控制，并且可以利用可以由控制器12运转的凸轮廓线变换系统 (CPS)、可变凸轮正时（VCT)、可变气门正时（VVT)、和/或可变气门升程（VVL)系统中的一 个或多个以改变气门运转。进气门52和排气门54的位置可以分别由位置传感器55和57 确定。在替代实施例中，进气门52和/或排气门54可以由电动气门致动来控制。例如，汽 缸30可以替代地包括经由电动气门致动来控制的进气门、以及经由包括CPS和/或VCT系 统的凸轮致动来控制的排气门。
[0020] 在一些实施例中，发动机10的每个汽缸可以配置有用于将燃料提供到其中的一 个或多个燃料喷射器。作为一个非限制性示例，所示的汽缸30包括被从燃料系统172供给 燃料的一个燃料喷射器66。所示的燃料喷射器66被直接联接到汽缸30以便将燃料与从控 制器12经由电子驱动器68接收的信号FPW的脉冲宽度成比例地直接喷射到该汽缸中。以 此方式，燃料喷射器66提供所谓的燃料到燃烧汽缸30中的直接喷射（以下也称为"DI"）。 [0021 ] 将了解的是，在替代实施例中，喷射器66可以是将燃料提供到汽缸30的上游的进 气道的进气道喷射器。还将了解的是，汽缸30可以从多个喷射器，例如多个进气道喷射器、 多个直接喷射器、或其组合接收燃料。
[0022] 继续图1，进气通道42可以包括具有节流板64的节气门62。在这个特定示例中， 节流板64的位置可以由控制器12经由提供到电动马达或包括有节气门62的致动器的信 号来改变，其配置通常被称为电子节气门控制（ETC)。以此方式，节气门62可被操作以改变 提供到在其他发动机汽缸当中的燃烧室30的进气空气。节流板64的位置可以由节