【技术实现步骤摘要】
本公开涉及一种用于规划对电动车辆充电的方法以及利用该方法进行车辆驾驶控制的装置。
技术介绍
1、根据碳中和政策，世界各国正在加强对诸如电动车辆的环保型车辆的支持。顺应这一趋势可以预见的是，在未来几年内，道路上的内燃机车辆数量将会越来越少。
2、这些环保车辆一般由电机驱动，电机的动力供应自环保能源。作为示例，电动车辆(包括混合动力车辆)由安装在车内的电池供电，电机被驱动以使车辆行驶。
3、当到目的地的路径较远时，可能需要多次为环保型车辆充电，并且在这种情况下，一般每次充电都充满电。
4、然而，根据电池保护和电池硬件特性，存在电池充电曲线，充电速度根据电池的充电状态(soc)而变化。当电池的soc增加时，充电速度会明显降低，因此由于充电所需时间的原因，到达目的地所需的时间也会增加。
技术实现思路
1、本公开的各方面旨在提供一种电池充电规划方法和驾驶控制装置，该方法和装置可以提供电池充电规划，同时使到达目的地的时间最小化。
2、在本公开的实施例中，提供一种用于驾驶控制的方法和装置，其能够在多个充电站中确定在哪里为车辆充电和为车辆充电多少，以便在最短时间内到达目的地。
3、根据本公开的实施例，一种规划对电动车辆充电的方法包括基于目的地确定驾驶路径，以及将驾驶路径上的预测范围划分为多个区段。该方法还包括获得驾驶路径的驾驶环境信息，以及针对多个区段中的每一个，将驾驶环境信息应用于充电规划模型，充电规划模型通过批量计算以找到多个区段的充
4、在本公开的至少一个实施例中，第一模型被定义为车速和驱动力及制动力之间的关系。第二模型被定义为车速和行驶距离之间的关系。第三模型基于由车辆的行驶消耗的电力、由再生制动充电的电力和由充电器充电的电力来定义。
5、在本公开的至少一个实施例中，目标函数包括行驶时间项和电池soc项的加权和。
6、在本公开的至少一个实施例中，行驶时间项包括行驶时间的平方，并且电池soc项包括电池soc的平方。
7、在本公开的至少一个实施例中，驾驶环境信息包括充电站信息、道路坡度、道路曲率、限速或限速摄像头位置中的至少一项。
8、在本公开的至少一个实施例中，充电规划模型包括车速约束、取决于车速的电机驱动力约束、电机制动力约束、充电次数约束、soc操作约束、目的地soc约束或取决于道路曲率的车速约束中的至少一项。
9、在本公开的至少一个实施例中，批量计算以找到最小解包括执行第一计算以找到最小解，然后判断是否满足充电次数和目标车速，并且包括根据判断充电次数和目标车速的结果执行第二计算以找到最小解。
10、在本公开的至少一个实施例中，在满足充电次数但不满足目标车速的情况下，如果满足从第一计算获得的行驶时间，则执行第二计算包括终止批量计算而不进行第二计算，否则在增加充电次数约束的充电次数的情况下执行第二计算。
11、在本公开的至少一个实施例中，在满足目标车速但不满足充电次数的情况下，如果从第一计算获得的充电次数等于或小于预定值，则执行第二计算包括终止批量计算而不进行第二计算，否则在减少充电次数约束的充电次数的情况下执行第二计算。
12、在本公开的至少一个实施例中，通过驾驶员的选择确定目的地soc。
13、在本公开的至少一个实施例中，根据距目的地最近的充电站的位置确定目的地soc。
14、根据本公开的实施例，一种非暂时性计算机可读存储介质存储计算机程序代码，该计算机程序代码用于通过由计算机处理器运行来执行上述方法。
15、根据本公开的实施例，一种驾驶控制装置包括被配置为基于目的地确定驾驶路径的导航装置以及包括被配置为执行上述方法的至少一个计算机处理器的充电规划器。
16、根据本公开的至少一个实施例，可以在包括通过电池和电机行驶的车辆-例如电动车辆或混合动力车辆中实现包括电池充电时间的最短行驶时间。
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1.一种规划为电动车辆充电的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一模型被定义为车速和驱动力及制动力之间的关系，所述第二模型被定义为车速和行驶距离之间的关系，并且所述第三模型基于在行驶期间由所述车辆消耗的电力、由再生制动充电的电力和由充电器充电的电力来定义。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标函数包括行驶时间项和电池SoC项的加权和。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述行驶时间项包括所述行驶时间的平方，并且所述电池SoC项包括所述电池SoC的平方。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述驾驶环境信息包括充电站信息、道路坡度、道路曲率、限速或限速摄像头位置中的至少一项。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述充电规划模型包括车速约束、取决于车速的电机驱动力约束、电机制动力约束、充电次数约束、SoC操作约束、目的地SoC约束或取决于道路曲率的车速约束中的至少一项。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，批量计算以找到所述最小解包括执行第一计算以找到所述最小解，然后判断是否满足所
8.根据权利要求7所述的方法，其中，当满足所述充电次数但不满足所述目标车速时，如果满足从所述第一计算获得的行驶时间，则执行所述第二计算包括终止批量计算而不进行所述第二计算，否则在增加所述充电次数约束的充电次数的情况下执行所述第二计算。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，当满足所述目标车速但不满足所述充电次数时，如果从所述第一计算获得的所述充电次数等于或小于预定值，则执行所述第二计算包括终止批量计算而不进行所述第二计算，否则在减少所述充电次数约束的充电次数的情况下执行所述第二计算。
10.根据权利要求6所述的方法，其中，通过驾驶员的选择确定所述目的地SoC。
11.根据权利要求6所述的方法，其中，根据距所述目的地最近的充电站的位置确定所述目的地SoC。
12.一种非暂时性计算机可读存储介质，存储有计算机程序代码，所述计算机程序代码通过由处理器运行而执行规划为电动车辆充电的方法，所述处理器被配置为：
13.一种驾驶控制装置，包括：
14.根据权利要求13所述的驾驶控制装置，其中，所述第一模型被定义为车速和驱动力及制动力之间的关系，所述第二模型被定义为车速和行驶距离之间的关系，并且所述第三模型基于在行驶期间由所述车辆消耗的电力、由再生制动充电的电力和由充电器充电的电力来定义。
15.根据权利要求13所述的驾驶控制装置，其中，所述目标函数包括行驶时间项和电池SoC项的加权和，并且所述行驶时间项包括所述行驶时间的平方，所述电池SoC项包括所述电池SoC的平方。
16.根据权利要求13所述的驾驶控制装置，其中，所述驾驶环境信息包括充电站信息、道路坡度、道路曲率、限速或限速摄像头位置中的至少一项。
17.根据权利要求13所述的驾驶控制装置，其中，所述充电规划模型包括车速约束、取决于车速的电机驱动力约束、电机制动力约束、充电次数约束、SoC操作约束、目的地SoC约束或取决于道路曲率的车速约束中的至少一项。
18.根据权利要求17所述的驾驶控制装置，其中，批量计算以找到所述最小解包括执行第一计算以找到所述最小解，然后判断是否满足所述充电次数和目标车速，并且包括根据判断结果执行第二计算以找到所述最小解。
19.根据权利要求18所述的驾驶控制装置，其中，当满足所述充电次数但不满足所述目标车速时，如果满足从所述第一计算获得的行驶时间，则执行所述第二计算包括终止批量计算而不进行所述第二计算，否则在增加所述充电次数约束的充电次数的情况下执行所述第二计算，
20.根据权利要求17所述的驾驶控制装置，其中，通过驾驶员的选择确定所述目的地SoC，或者根据距所述目的地最近的充电站的位置确定所述目的地SoC。
...【技术特征摘要】
1.一种规划为电动车辆充电的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一模型被定义为车速和驱动力及制动力之间的关系，所述第二模型被定义为车速和行驶距离之间的关系，并且所述第三模型基于在行驶期间由所述车辆消耗的电力、由再生制动充电的电力和由充电器充电的电力来定义。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标函数包括行驶时间项和电池soc项的加权和。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述行驶时间项包括所述行驶时间的平方，并且所述电池soc项包括所述电池soc的平方。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述驾驶环境信息包括充电站信息、道路坡度、道路曲率、限速或限速摄像头位置中的至少一项。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述充电规划模型包括车速约束、取决于车速的电机驱动力约束、电机制动力约束、充电次数约束、soc操作约束、目的地soc约束或取决于道路曲率的车速约束中的至少一项。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，批量计算以找到所述最小解包括执行第一计算以找到所述最小解，然后判断是否满足所述充电次数和目标车速，并且包括根据判断结果执行第二计算以找到所述最小解。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，当满足所述充电次数但不满足所述目标车速时，如果满足从所述第一计算获得的行驶时间，则执行所述第二计算包括终止批量计算而不进行所述第二计算，否则在增加所述充电次数约束的充电次数的情况下执行所述第二计算。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，当满足所述目标车速但不满足所述充电次数时，如果从所述第一计算获得的所述充电次数等于或小于预定值，则执行所述第二计算包括终止批量计算而不进行所述第二计算，否则在减少所述充电次数约束的充电次数的情况下执行所述第二计算。
10.根据权利要求6所述的方法，其中，通过驾驶员的选择确定所述目的地soc。
11.根据权利要求6所述的方法，其中...
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