车辆能量消耗预测的自适应驾驶中更新制造技术

用于行驶在路线上的车辆的自适应驾驶中更新的系统包括被适配用于经由能量消耗预测器获取路线的预驾驶能量消耗预测的控制器。驾驶中更新模块可由控制器在路线期间的一时间点处选择性地被执行，在该时间点，路线的完成部分已被穿越，而剩余部分保持未被穿越。控制器被适配用于获取路线的完成部分中的路段的实际能量消耗。控制器被适配用于基于路线的完成部分中的路段的实际能量消耗和预驾驶能量消耗预测的比较来获取至少一个修正因子。基于修正因子来调整路线的剩余部分的预驾驶能量消耗预测。消耗预测。消耗预测。

【技术实现步骤摘要】
车辆能量消耗预测的自适应驾驶中更新


[0001]本公开总体上涉及更新所预测的由车辆消耗的能量的量。更具体地，本公开涉及用于行驶在路线上的车辆的预测能量消耗的自适应驾驶中（in
‑
drive）更新的系统和方法。

技术介绍

[0002]在电动车辆中，预测车辆沿特定路线消耗的能量的量对于规划行程的用户来说是有价值的。此外，车辆在行程期间的能量消耗的预测可有利于减轻用户的里程焦虑。然而，由于各种因素，车辆消耗的能量的量的预测（在行程之前）可能是不精确的。

技术实现思路

[0003]本文公开一种用于行驶在路线上的车辆的自适应驾驶中更新的系统。系统包括被适配用于经由能量消耗预测器获取路线的预驾驶能量消耗预测的控制器。控制器具有处理器和有形的非暂时性存储器。驾驶中更新模块可由控制器在路线期间的一时间点处选择性地被执行，在该时间点，路线的完成部分已被穿越，而剩余部分保持未被穿越。路线被分成多个路段。驾驶中更新模块的执行使得控制器获取路线的完成部分中的路段的实际能量消耗。控制器被适配用于基于路线的完成部分中的路段的实际能量消耗和预驾驶能量消耗预测的比较来获取至少一个修正因子。基于修正因子来调整路线的剩余部分的预驾驶能量消耗预测。系统引入的驾驶中更新改进预测精度，并且为驾驶员带来更好的行程优化。
[0004]在一些实施例中，调整预驾驶能量消耗预测包括将至少一个修正因子乘以剩余部分中的路段的预驾驶能量消耗预测。在一些实施例中，调整预驾驶能量消耗预测可以包括将至少一个修正因子添加到剩余部分中的路段的预驾驶能量消耗预测。驾驶中更新模块可以结合机器学习模型以调整预驾驶能量消耗预测。
[0005]修正因子可以部分地基于路段中的实际能量消耗的总和以及路段中的预驾驶能量消耗预测的总和。修正因子可以部分地基于阻尼系数。修正因子可以部分地基于路段的相应加权因子，相应加权因子在零和一之间，包括端点值。被应用于剩余部分的开始处的第i个路段处的修正因子（Mi）可以如下获取：，其中d为阻尼系数，w_j为相应加权因子，a_j为完成部分的路段中的一个中的实际能量消耗，并且p_j为完成部分的路段中的一个中的预驾驶能量消耗预测。
[0006]在一些实施例中，控制器被编程为基于未来路段中的特性特征与完成部分中的过去路段中的特性特征的相似性来更新路线的剩余部分中的未来路段中的预驾驶能量消耗预测。特性特征可为车辆的速度。特性特征可为路线的地理分类。
[0007]在一些实施例中，能量消耗预测器结合多个模块，并且控制器被编程为顺序更新多个模块。多个模块可以包括速度预测模块、驾驶消耗预测模块和HVAC消耗预测模块。
[0008]本文公开一种用于在分成多个路段的路线上行驶的车辆的自适应驾驶中更新的方法，车辆具有带有处理器和有形的非暂时性存储器的控制器。方法包括经由能量消耗预
测器获取路线中的路段的预驾驶能量消耗预测。经由控制器在路线期间的一时间点处执行驾驶中更新模块，在该时间点，路线的完成部分已被穿越，而剩余部分保持未被穿越。方法包括获取路线的完成部分中的路段的实际能量消耗。方法包括经由控制器，基于路线的完成部分中的路段的实际能量消耗和预驾驶能量消耗预测的比较来获取至少一个修正因子。基于至少一个修正因子来调整路线的剩余部分中的路段的预驾驶能量消耗预测。
[0009]本公开具有以下方案。
[0010]方案1. 用于自适应驾驶中更新的系统，其用于行驶在路线上的车辆，所述系统包含：控制器，其被适配用于经由能量消耗预测器获取所述路线的预驾驶能量消耗预测，所述控制器具有处理器和有形的非暂时性存储器；驾驶中更新模块，其能由所述控制器在所述路线期间的一时间点处选择性地被执行，在所述时间点，所述路线的完成部分已被穿越，而剩余部分保持未被穿越，所述路线被分成多个路段，所述驾驶中更新模块的执行使得所述控制器：获取用于所述路线的所述完成部分中的路段的实际能量消耗；基于所述路线的所述完成部分中的路段的实际能量消耗和预驾驶能量消耗预测的比较来获取至少一个修正因子；并且基于所述至少一个修正因子来调整用于所述路线的所述剩余部分中的路段的预驾驶能量消耗预测。
[0011]方案2. 根据方案1所述的系统，其中，所述驾驶中更新模块结合机器学习模型以调整所述预驾驶能量消耗预测。
[0012]方案3. 根据方案1所述的系统，其中：调整所述预驾驶能量消耗预测包括将所述至少一个修正因子乘以所述剩余部分中的路段的预驾驶能量消耗预测；并且所述至少一个修正因子部分地基于路段中的实际能量消耗的总和和路段中的预驾驶能量消耗预测的总和。
[0013]方案4. 根据方案3所述的系统，其中，所述至少一个修正因子部分地基于阻尼系数。
[0014]方案5. 根据方案3所述的系统，其中，所述至少一个修正因子部分地基于路段的相应加权因子，所述相应加权因子在零和一之间，包括端点值。
[0015]方案6. 根据方案5所述的系统，其中，所述至少一个修正因子（Mi）被应用于所述剩余部分的开始处的第i个路段处并且如下获取：，其中d为所述阻尼系数，w_j为所述相应加权因子，a_j为所述完成部分的路段中的一个路段中的实际能量消耗，并且p_j为所述完成部分的路段中的一个路段中的预驾驶能量消耗预测。
[0016]方案7. 根据方案1所述的系统，其中，调整所述预驾驶能量消耗预测包括将所述至少一个修正因子添加到所述剩余部分中的路段的预驾驶能量消耗预测。
[0017]方案8. 根据方案1所述的系统，其中，所述控制器被编程为基于未来路段中的特性特征与所述完成部分中的过去路段中的特性特征的相似性来更新所述路线的所述剩余部分中的未来路段中的预驾驶能量消耗预测。
[0018]方案9. 根据方案8所述的系统，其中，所述特性特征为车辆的速度。
[0019]方案10. 根据方案8所述的系统，其中，所述特性特征为所述路线的地理分类。
[0020]方案11. 根据方案1所述的系统，其中，所述能量消耗预测器结合多个模块，并且所述控制器被编程为顺序更新所述多个模块。
[0021]方案12. 根据方案11所述的系统，其中，所述多个模块包括速度预测模块、驾驶消耗预测模块和HVAC消耗预测模块。
[0022]方案13. 用于自适应驾驶中更新的方法，用于行驶在被分成多个路段的路线上的车辆，所述车辆具有带有处理器和有形的非暂时性存储器的控制器，所述方法包含：经由能量消耗预测器获取所述路线中的路段的预驾驶能量消耗预测；经由所述控制器在所述路线期间的一时间点处执行驾驶中更新模块，在所述时间点，所述路线的完成部分已被穿越，而剩余部分保持未被穿越；获取所述路线的所述完成部分中的路段的实际能量消耗；经由所述控制器，基于所述路线的所述完成部分中的路段的所述实际能量消耗和预驾驶能量消耗预测的比较来获取至少一个修正因子；并且基于所述至少一个修正因子来调整所述路线的所述剩余部分中的路段的预驾驶能量消耗预测。
[0023]方案14. 根据方案13所述的方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于自适应驾驶中更新的系统，其用于行驶在路线上的车辆，所述系统包含：控制器，其被适配用于经由能量消耗预测器获取所述路线的预驾驶能量消耗预测，所述控制器具有处理器和有形的非暂时性存储器；驾驶中更新模块，其能由所述控制器在所述路线期间的一时间点处选择性地被执行，在所述时间点，所述路线的完成部分已被穿越，而剩余部分保持未被穿越，所述路线被分成多个路段，所述驾驶中更新模块的执行使得所述控制器：获取用于所述路线的所述完成部分中的路段的实际能量消耗；基于所述路线的所述完成部分中的路段的实际能量消耗和预驾驶能量消耗预测的比较来获取至少一个修正因子；并且基于所述至少一个修正因子来调整用于所述路线的所述剩余部分中的路段的预驾驶能量消耗预测。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述驾驶中更新模块结合机器学习模型以调整所述预驾驶能量消耗预测。3.根据权利要求1所述的系统，其中：调整所述预驾驶能量消耗预测包括将所述至少一个修正因子乘以所述剩余部分中的路段的预驾驶能量消耗预测；并且所述至少一个修正因子部分地基于路段中的实际能量消耗的总和和路段中的预驾驶能量消耗预测的总和。4...

【专利技术属性】
技术研发人员：K，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：