用于車輛路線規劃的自適應模型預測控制的制作方法
【專利說明】
[0001] 相關申請的交叉引用
[0002] 本申請要求于2014年10月2日提交的、標題為"用于最優車輛路線規劃的高效 自適應模型預測控制（EFFICIENT ADAPTIVE MODEL PREDICATIVE CONTROL FOR OPTIMAL VEHICLE ROUTE PLANNING) "美國臨時專利申請號62/058, 851的優先權，為了全部目的通過 引用將其全部內容結合在此。
技術領域
[0003] 本說明書一般涉及用于車輛路線規劃的方法以及系統。
【背景技術】
[0004] 在先進的路線規劃中，給定的沿著路線的已知擾動量，例如道路坡度、交通等，可 以計算車輛的最優速度分布。對最優速度分布的計算可以被制定為模型預測控制（MPC)問 題，其中，不是對總路線計算整體速度分布，而是可以將該路線分解為若干秒或若干分鐘的 時域。在MPC問題中，對于一個給定域計算實現所希望的系統輸出的最優輸入。第一計算 輸入由車輛系統實施。然后，整個時域向前移動一個步驟，并且重新計算最優輸入。
[0005] MPC中的一個挑戰是減少了計算時間。對于MPC的計算時間與時域的長度密切相 關。隨著時域的長度增加，經計算的輸入越接近最優解。然而，長的時域可能導致不可接受 的長的計算時間。例如，以很長的時域用于輸入優化時，在線性和非線性的情況中解決MPC 問題在計算觀感（computational sense)中可能會變得棘手。
[0006] 解決MPC中計算時間長的問題的其他嘗試包括用于提高在MPC中的優化速度的方 法。一種示例方法由Pekar等人在美國US8504175中示出。其中，使操縱變量的軌線最小 化的成本函數以對于在未來中相對較短的時域的一個MPC模型來計算。該MPC使用二次規 劃（QP)算法以找到最優解，其中，該QP算法使用帶有基于梯度投影的簡單約束的有效集合 解算器（AS)類算法、并且使用一個牛頓分步投影法來求解。
[0007] 然而，發明人在此已經認識到利用這類系統的潛在問題。作為一個示例，對于給定 的車輛系統而言，為了獲得充分的近似最優解，一個長的時域長度可能是必要的。為了解決 MPC問題，對車輛系統的模型的輸入以及輸出采樣。時域的長度由預覽到未來的持續時間以 及采樣頻率來確定。較高的采樣頻率導致較長的時域長度。為了保持車輛模型以及模型輸 入的動態變化（例如擾動量），適當的采樣頻率是必需的。因此，盡管具有低采樣頻率的短 時域可能降低輸入的數量從而優化，但在此過程中可能會損失模型分辨率以及干擾量分辨 率。

【發明內容】

[0008] 在一個示例中，上述問題可以通過響應于確定的規劃路線而運轉車輛的方法來解 決，該規劃路線對于一個用于使燃料消耗最小化的給定時域并且進一步基于沿所規劃的路 線的擾動量并且根據在給定時域上發動機轉矩的參數的經壓縮的總數來確定。以此方式， 給定的沿路線的已知擾動量可以有效地確定最優規劃路線。
[0009] 作為一個示例，在車輛運轉期間，可以基于發動機轉矩、沿路線的一個或多個擾動 量、燃料消耗、以及車輛的加速度在線估算車輛參數。可以在給定的時域上構建未來發動機 轉矩，其中，該未來發動機轉矩經壓縮以具有小于該時域的長度的參數的數目。然后，未來 發動機轉矩的每個參數可以通過使未來燃料消耗最小化被確定。未來發動機轉矩的參數的 減少的數目可以允許更快地收斂到最優結果，而不犧牲模型分辨率。此外，可以實施在線液 力變矩器建模以允許包括需要液力變矩器解鎖（例如在燃料切斷和空檔變速器運轉期間） 的離散事件的最優路線規劃。
[0010] 在線估算車輛參數的技術效果是為了實現車輛模型的實時在線調整以便考慮改 變的環境因素，例如風、車輛質量、摩擦力、老化等。壓縮未來發動機轉矩的參數的數目的技 術效果是為了實現提高優化效率，而不犧牲模型分辨率以及擾動量分辨率。此外，該壓縮可 以顯著減少所需要的計算資源并且使該算法的車載實施成為可能。
[0011] 應理解的是，提供上述概述以簡化形式來介紹在【具體實施方式】中被進一步描述的 概念的選擇。它不意在確定要求保護的主題的關鍵特征或必要特征，其范圍由隨附于具體 實施方式的權利要求書唯一地限定。此外，要求保護的主題并不限于解決以上或在本公開 的任何部分中指出的任何缺點的實施方式。
【附圖說明】
[0012] 圖1示意性地示出了車輛的示例發動機系統的多個方面；
[0013] 圖2示出了示例車輛傳動系配置；
[0014] 圖3不出了不例車輛模型的框圖；
[0015] 圖4示出了用于對于給定路線確定最優路線規劃的示例方法；
[0016] 圖5A和圖5B展示了以不同時域長度計算的模型預測控制問題的結果。
【具體實施方式】
[0017] 以下描述涉及對于給定的沿路線的已知擾動量的車輛，用于確定最優轉矩分布的 系統以及方法。通過使一個時域上的車輛燃料消耗最小化來構建模型預測控制問題以確定 最優發動機轉矩。圖1示出了車輛的示例發動機系統。圖2展示了車輛傳動系的示例配置。 在圖3中所示的框圖中展示基于示例車輛模型的輸入以及輸出構建的MPC問題。圖4示出 了用于確定最優發動機轉矩以實現最小化燃料消耗的示例方法。圖5A和圖5B展示了時域 的長度在MPC解至最優解的收斂性上的影響。
[0018] 圖1圖不說明了多缸發動機10的一個汽缸的不意圖，多缸發動機10可以被包括 在汽車的推進系統中。可以由包括控制器12的控制系統以及由來自車輛操作者132經由 輸入裝置130的輸入至少部分地控制發動機10。在這個示例中，輸入裝置130包括加速器 踏板以及用于產生成比例的踏板位置信號PP的踏板位置傳感器134。發動機10的燃燒室 (即汽缸）30可以包括多個燃燒室壁32,其中活塞36被定位在燃燒室壁32中。活塞36可 以被聯接到曲軸40,使得該活塞的往復運動被轉變為該曲軸的旋轉運動。曲軸40可以經由 中間變速器系統被聯接到車輛的至少一個驅動車輪上。此外，起動馬達可以經由飛輪被聯 接到曲軸40,從而使發動機10能夠啟動運轉。
[0019] 燃燒室30可以從進氣歧管44經由進氣通道42接收進氣空氣并且可以經由排氣 通道48排出燃燒氣體。進氣歧管44以及排氣通道48能夠選擇性地經由各自的進氣門52 和排氣門54與燃燒室30相連通。在一些實施例中，燃燒室30可以包括兩個或更多個進氣 門和/或兩個或更多個排氣門。在這個示例中，進氣門52以及排氣門54可以經由一個或 多個凸輪通過凸輪致動來控制，并且可以利用可以由控制器12運轉的凸輪廓線變換系統 (CPS)、可變凸輪正時（VCT)、可變氣門正時（VVT)、和/或可變氣門升程（VVL)系統中的一 個或多個以改變氣門運轉。進氣門52和排氣門54的位置可以分別由位置傳感器55和57 確定。在替代實施例中，進氣門52和/或排氣門54可以由電動氣門致動來控制。例如，汽 缸30可以替代地包括經由電動氣門致動來控制的進氣門、以及經由包括CPS和/或VCT系 統的凸輪致動來控制的排氣門。
[0020] 在一些實施例中，發動機10的每個汽缸可以配置有用于將燃料提供到其中的一 個或多個燃料噴射器。作為一個非限制性示例，所示的汽缸30包括被從燃料系統172供給 燃料的一個燃料噴射器66。所示的燃料噴射器66被直接聯接到汽缸30以便將燃料與從控 制器12經由電子驅動器68接收的信號FPW的脈沖寬度成比例地直接噴射到該汽缸中。以 此方式，燃料噴射器66提供所謂的燃料到燃燒汽缸30中的直接噴射（以下也稱為"DI"）。 [0021 ] 將了解的是，在替代實施例中，噴射器66可以是將燃料提供到汽缸30的上游的進 氣道的進氣道噴射器。還將了解的是，汽缸30可以從多個噴射器，例如多個進氣道噴射器、 多個直接噴射器、或其組合接收燃料。
[0022] 繼續圖1，進氣通道42可以包括具有節流板64的節氣門62。在這個特定示例中， 節流板64的位置可以由控制器12經由提供到電動馬達或包括有節氣門62的致動器的信 號來改變，其配置通常被稱為電子節氣門控制（ETC)。以此方式，節氣門62可被操作以改變 提供到在其他發動機汽缸當中的燃燒室30的進氣空氣。節流板64的位置可以由節