用于混合动力车辆的控制系统和控制方法

文档序号:1970275 发布日期:2021-12-17 浏览:15次 >En<

阅读说明:本技术 用于混合动力车辆的控制系统和控制方法 (Control system and control method for hybrid vehicle ) 是由 横山大树 岛田真典 于 2021-04-28 设计创作,主要内容包括:本发明涉及用于混合动力车辆的控制系统和控制方法。一种用于混合动力车辆的控制系统,该混合动力车辆包括内燃机和电动机并且其驱动模式可在电动车辆模式与混合动力车辆模式之间切换,该控制系统包括:车载学习单元,该车载学习单元被安装在混合动力车辆上并被配置成执行学习动作;位置确定单元,该位置确定单元被配置成确定混合动力车辆是否位于内燃机的运转应该受限制的低排放区域中;以及学习控制单元,该学习控制单元被配置成:当确定混合动力车辆位于低排放区域中时,至少部分地停止车载学习单元的学习动作。(The invention relates to a control system and a control method for a hybrid vehicle. A control system for a hybrid vehicle that includes an internal combustion engine and an electric motor and whose drive mode is switchable between an electric vehicle mode and a hybrid vehicle mode, comprising: an in-vehicle learning unit mounted on the hybrid vehicle and configured to perform a learning action; a position determination unit configured to determine whether the hybrid vehicle is located in a low emission region in which operation of the internal combustion engine should be restricted; and a learning control unit configured to: when it is determined that the hybrid vehicle is located in the low emission region, the learning action of the in-vehicle learning unit is at least partially stopped.)

用于混合动力车辆的控制系统和控制方法

技术领域

本公开涉及用于混合动力车辆的控制系统和控制方法。

背景技术

混合动力车辆在本领域中是已知的,这些混合动力车辆包括内燃机和电动机,并且其驱动模式可在电动车辆(EV)模式与混合动力车辆(HV)模式之间切换。在EV模式下,内燃机停止并且电动机运转。在HV模式下,内燃机和电动机运转。

鉴于废气排放和噪声,优选在诸如居住区域的特定区域中将驱动模式设定为EV模式。然而,在特定区域中继续EV模式需要电力。已知一种混合动力车辆,其中在减速运转期间通过再生控制来产生电力,以在混合动力车辆进入特定区域之前使电池的充电状态(SOC)保持尽可能高(参见例如日本未审查专利申请公开No.2012-111369(JP2012-111369A))。

发明内容

然而,鉴于电池容量和再生控制的频率,增加电池的SOC存在限制。因此,电池的SOC可能在特定区域中变得过低,并且可能不能够继续EV模式。在这种情况下,必须使内燃机运转以便使车辆保持在特定区域中运行。

本公开提供用于混合动力车辆的控制系统和控制方法。

本公开的第一方面涉及一种用于混合动力车辆的控制系统。该用于混合动力车辆的控制系统包括:车载学习单元,该车载学习单元被安装在混合动力车辆上并被配置成执行学习动作;位置确定单元,该位置确定单元被配置成确定混合动力车辆是否位于内燃机的运转应该受限制的低排放区域中;以及学习控制单元,该学习控制单元被配置成:当确定混合动力车辆位于低排放区域中时至少部分地停止车载学习单元的学习动作。混合动力车辆包括内燃机和电动机。混合动力车辆的驱动模式可在电动车辆模式与混合动力车辆模式之间切换。电动车辆模式是内燃机停止并且电动机运转的模式,并且混合动力车辆模式是内燃机和电动机运转的模式。

在第一方面中,学习控制单元可以被配置成:当确定混合动力车辆位于低排放区域中时,完全地停止车载学习单元的学习动作。

在以上方面中,在确定混合动力车辆位于低排放区域中的情况下,学习控制单元可以被配置成:当确定混合动力车辆的电池的SOC低于预定阈值时,至少部分地停止车载学习单元的学习动作,并且可以被配置成:当确定电池的SOC等于或高于阈值时,不停止车载学习单元的学习动作。

在以上方面中,学习控制单元可以被配置成:当确定混合动力车辆位于低排放区域中并确定电池的SOC低于阈值时,随着电池的SOC降低而增加被停止的车载学习单元的学习动作的比例。

在以上方面中,控制系统可以进一步包括服务器学习单元,该服务器学习单元被安装在位于混合动力车辆外部的服务器上,并被配置成执行学习动作。服务器学习单元可以被配置成:当车载学习单元的学习动作停止时,使用从混合动力车辆发送到服务器的数据来执行要由车载学习单元执行的学习动作,并且将服务器学习单元的学习结果发送到混合动力车辆。

在以上方面中,学习控制单元可以被配置成:当确定混合动力车辆位于低排放区域外部时,将数据从混合动力车辆发送到服务器。

在以上方面中,在确定混合动力车辆位于低排放区域外部的情况下,学习控制单元可以被配置成:当确定混合动力车辆位于与低排放区域不相邻的非相邻区域中时,不将数据从混合动力车辆发送到服务器,并且可以被配置成:当确定混合动力车辆位于与低排放区域相邻的相邻区域中时,将数据从混合动力车辆发送到服务器。

在以上方面中,学习控制单元可以被配置成:当确定混合动力车辆位于低排放区域外部时,将数据从混合动力车辆重复地发送到服务器。

本公开的第二方面涉及一种用于混合动力车辆的控制方法。该用于混合动力车辆的控制方法包括:由安装在混合动力车辆上的车载学习单元执行学习动作;确定混合动力车辆是否位于内燃机的运转应该受限制的低排放区域中;以及当确定混合动力车辆位于低排放区域中时至少部分地停止车载学习单元的学习动作。混合动力车辆包括内燃机和电动机。混合动力车辆的驱动模式可在电动车辆模式与混合动力车辆模式之间切换。电动车辆模式是内燃机停止并且电动机运转的模式,并且混合动力车辆模式是内燃机和电动机运转的模式。

根据本公开的每个方面,混合动力车辆的EV模式在内燃机的运转应该受限制的低排放区域中可靠地继续。

附图说明

将在下面参考附图描述本发明的示例性实施例的特征、优点及技术和工业意义,在附图中相似的标记表示相似的元件,并且其中:

图1是根据本公开的第一实施例的控制系统的示意整体视图;

图2示意性地图示根据本公开的第一实施例的低排放区域;

图3是根据本公开的第一实施例中的车辆的功能框图;

图4是根据本公开的第一实施例中的服务器的功能框图;

图5是图示根据本公开的第一实施例的时序图;

图6是根据本公开的第一实施例的车辆控制例程的流程图;

图7是根据本公开的第一实施例的服务器控制例程的流程图;

图8是根据本公开的第二实施例中的车辆的功能框图;

图9是图示在根据本公开的第二实施例中的被停止的学习动作的比例的示例的曲线图;

图10是图示在根据本公开的第二实施例中的被停止的学习动作的比例的另一示例的曲线图;

图11是根据本公开的第二实施例的车辆控制例程的流程图;

图12是根据本公开的第三实施例中的服务器的功能框图;

图13是图示根据本公开的第三实施例的时序图;

图14是根据本公开的第三实施例的车辆控制例程的流程图;

图15是根据本公开的第三实施例的服务器控制例程的流程图;

图16示意性地图示根据本公开的第四实施例的低排放区域和相邻区域;

图17是图示根据本公开的第四实施例的时序图;以及

图18是根据本公开的第四实施例的服务器控制例程的流程图。

具体实施方式

将参考图1至图7描述根据本公开的第一实施例。参考图1,根据本公开的第一实施例的用于混合动力车辆的控制系统1包括混合动力车辆10和在混合动力车辆10外部的服务器30。

根据本公开的第一实施例的混合动力车辆10包括内燃机11、电动发电机(M/G)12、电池13、至少一个传感器14、全球定位系统(GPS)接收器15、存储设备16、通信设备17和电子控制单元20。内燃机11是例如火花点火发动机或压缩点火发动机。基于来自电子控制单元20的信号来控制内燃机11(例如,燃料注入阀、火花塞、节气门等)。电动发电机12作为电动机或发电机运转。基于来自电子控制单元20的信号来控制电动发电机12。

在根据本公开的第一实施例中,混合动力车辆10的驱动模式能够在EV模式与HV模式之间切换。在根据本公开的第一实施例的EV模式下,内燃机11停止并且电动发电机12作为电动机运转。在这种情况下,电动发电机12的输出被传递到车轴。在根据本公开的第一实施例的HV模式下,内燃机11运转并且电动发电机12作为电动机运转。在这种情况下,在一个示例中,内燃机11的输出和电动发电机12的输出被传递到车轴。在另一示例中,电动发电机12的输出被传递到车轴,并且内燃机11的输出被传递到发电机(未示出)以使该发电机操作。由发电机产生的电力被发送到电动发电机12或电池13。在再一个示例中,内燃机11的输出的一部分和电动发电机12的输出被传递到车轴,并且内燃机11的输出的其余部分被传递到发电机。由发电机产生的电力被发送到电动发电机12或电池13。在根据本公开的第一实施例中,在EV模式和HV模式下,在例如减速运转期间执行使用电动发电机12作为发电机的再生控制。通过再生控制产生的电力被发送到电池13。

根据本公开的第一实施例的电池13通过来自作为发电机操作的电动发电机12或来自发电机(未示出)的电力充电。在另一实施例(未示出)中,电池13也能够通过外部电源充电。在根据本公开的第一实施例中,从电池13向作为电动机操作的电动发电机12、电子控制单元20和其他车载设备供应电力。

根据本公开的第一实施例的传感器14检测各种原始数据。根据本公开的第一实施例的传感器14的示例包括:载荷传感器,用于检测通过加速器踏板的压下量表示的所需车辆载荷;节气门开度传感器,用于检测内燃机11的节气门开度;NOx传感器,用于检测内燃机11的排气中的NOx浓度;转速传感器,用于检测内燃机11的转速;电压表,用于检测电池13的电压;以及电流表,用于检测电池13的电流。这些传感器14的输出信号被输入到电子控制单元20。

根据本公开的第一实施例的GPS接收器15从GPS卫星接收信号并且根据所接收到的信号检测指示车辆10的绝对位置(例如,纬度和经度)的信息。车辆10的位置信息被输入到电子控制单元20。

各种数据被提前存储在根据本公开的第一实施例的存储设备16中。根据本公开的第一实施例的通信设备17能够连接到诸如因特网的通信网络N。

根据本公开的第一实施例的车辆10的电子控制单元20包括一个或多个处理器21、一个或多个存储器22以及输入和输出(I/O)端口23。一个或多个处理器21、一个或多个存储器22和I/O端口23通过双向总线连接,使得它们能够彼此通信。存储器22包括例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)等。存储器22具有存储在其中的各种程序,并且通过由处理器21执行这些程序来实现各种功能。内燃机11、电动发电机12、传感器14、GPS接收器15、存储设备16和通信设备17连接到根据本公开的第一实施例的I/O端口23,使得它们能够与I/O端口23进行通信。在根据本公开的第一实施例的处理器21中,基于例如电池13的电压和电流计算出电池13的充电状态(SOC)。

参考图1,根据本公开的第一实施例的服务器30包括存储设备31、通信设备32和电子控制单元40。

根据本公开的第一实施例的存储设备31已在其中存储了内燃机11的运转应该受限制的低排放区域的位置信息(例如,纬度和经度)。图2示意性地图示根据本公开的第一实施例的低排放区域LEZ的示例。根据本公开的第一实施例的低排放区域LEZ被封闭边界或地理围栏GF包围。例如,低排放区域LEZ被设定在城市区域中。

根据本公开的第一实施例的通信设备32能够连接到通信网络N。车辆10和服务器30因此能够经由通信网络N彼此连接。

像车辆10的电子控制单元20一样,根据本公开的第一实施例的服务器30的电子控制单元40包括一个或多个处理器41、一个或多个存储器42和I/O端口43,并且一个或多个处理器41、一个或多个存储器42和I/O端口43通过双向总线连接,使得它们能够彼此通信。存储设备31和通信设备32连接到根据本公开的第一实施例的I/O端口43,使得它们能够与I/O端口43进行通信。

图3是根据本公开的第一实施例的车辆10的功能框图。参考图3,车辆10的电子控制单元20包括位置信息获取单元20a、车载学习单元20b、学习结果利用单元20c、驱动模式控制单元20d和学习控制单元20e。

根据本公开的第一实施例的位置信息获取单元20a从GPS接收器15获取车辆10的位置信息。位置信息获取单元20a将此位置信息发送到服务器30。

根据本公开的第一实施例的车载学习单元20b执行学习动作。车载学习单元20b包括原始数据获取单元20b1、数据预处理单元20b2和学习计算单元20b3。

根据本公开的第一实施例的原始数据获取单元20b1获取学习所必需的原始数据。原始数据包括例如传感器14的输出、处理器21的计算结果等。

根据本公开的第一实施例的数据预处理单元20b2对由原始数据获取单元20b1获取的原始数据进行预处理以产生适合于学习的数据集。这种预处理包括滤波、清除、归一化、标准化等。数据集的示例包括适合于监督学习的数据集、适合于非监督学习的数据集和适合于强化学习的数据集。

根据本公开的第一实施例的学习计算单元20b3使用由数据预处理单元20b2产生的数据集来执行学习。在一个示例中,执行使用神经网络的监督学习。也就是说,重复地计算出神经网络的权重,直到在当输入某个值时神经网络的输出与对应于该某个值的训练数据之间的差变得小于收敛值为止。在另一示例中,执行使用随机森林的学习、使用支持向量机的学习、并行或串行地使用多个计算模型的集成学习等。

在一个示例中,学习计算单元20b3或车载学习单元20b的学习结果表示计算模型。换句话说,通过学习计算单元20b3或车载学习单元20b的学习动作来创建或更新计算模型。计算模型的示例是根据节气门开度、发动机速度和点火定时来输出内燃机11的NOx排放量的计算模型。在此示例中,原始数据获取单元20b1获取学习所必需的原始数据,诸如节气门开度、发动机速度和点火定时。计算模型的另一示例是根据空气温度、电池13的温度、电池13的放电时间和电池13每单位时间的放电能量来输出电池13的劣化程度的计算模型。

参考图3,根据本公开的第一实施例的学习结果利用单元20c通过使用学习计算单元20b3或车载学习单元20b的学习结果来执行预定处理。在一个示例中,使用由车载学习单元20b创建或更新的计算模型来控制车辆10,诸如内燃机11、电动发电机12和车载信息娱乐系统(未示出)。

根据本公开的第一实施例的车载学习单元20b的学习动作包括车载学习单元20b的功能中的至少一个,即,由原始数据获取单元20b1获取原始数据、由数据预处理单元20b2对数据进行预处理、以及由学习计算单元20b3进行学习中的至少一个。

参考图3,根据本公开的第一实施例的驱动模式控制单元20d在EV模式与HV模式之间切换驱动模式。在一个示例中,当所需车辆载荷低于预定设定载荷时选择EV模式,并且当所需车辆载荷变得高于设定载荷时将驱动模式切换为HV模式。当电池13的SOC高于预定设定SOC时也选择EV模式,并且当电池13的SOC变得低于设定SOC时将驱动模式切换为HV模式。

根据本公开的第一实施例的学习控制单元20e控制是执行还是停止车载学习单元20b的学习动作。

图4是根据本公开的第一实施例的服务器30的功能框图。参考图4,服务器30的电子控制单元40包括位置确定单元40a。

根据本公开的第一实施例的位置确定单元40a根据从车辆10发送到服务器30的车辆10的位置信息以及存储在存储设备31中的低排放区域LEZ的位置信息来确定车辆10是否位于低排放区域LEZ中。位置确定单元40a根据确定结果创建指令数据并将该指令数据发送到车辆10。

在根据本公开的第一实施例中,当车辆10获取车辆10的位置信息时,车辆10将车辆10的位置信息发送到服务器30。当服务器30的位置确定单元40a接收到车辆10的位置信息时,位置确定单元40a根据所接收到的车辆10的位置信息和存储在存储设备31中的低排放区域LEZ的位置信息来确定车辆10是否位于低排放区LEZ中。当位置确定单元40a确定车辆位于低排放区域LEZ外部时,位置确定单元40a创建包括学习允许指令的指令数据并将该指令数据发送到车辆10。当位置确定单元40a确定车辆10位于低排放区域LEZ中时,位置确定单元40a创建包括学习停止指令的指令数据并将该指令数据发送到车辆10。

当车辆10从服务器30接收到指令数据时,车辆10的学习控制单元20e确定所接收到的指令数据是否包括学习停止指令。当学习控制单元20e确定指令数据包括学习允许指令时,学习控制单元20e允许车载学习单元20b或车辆10的学习动作。结果,例如,准确地创建或更新了计算模型,并且维持令人满意的控制。当学习控制单元20e确定指令数据包括学习停止指令时,学习控制单元20e停止车载学习单元20b或车辆10的学习动作。当车辆10位于低排放区域LEZ中,这种配置限制车辆的功耗。电池13的SOC因此不太可能下降至设定SOC以下。EV模式因此在低排放区域LEZ中可靠地继续。

也就是说,在图5的示例中,直到时间ta1才确定车辆10位于低排放区域LEZ外部。因此直到时间ta1才允许车辆10或车载学习单元20b的学习动作。当在时间ta1确定车辆10已进入低排放区域LEZ时,停止车辆10的学习动作。当然后在时间ta2确定车辆10已离开低排放区域LEZ时,再次允许车辆10的学习动作。

在一个示例中,当车载学习单元20b的学习动作应该停止时,完全地停止车载学习单元20b的学习动作。这种配置显著地降低车辆10的功耗。在另一示例中,部分地停止车载学习单元20b的学习动作。在这种情况下,车载学习单元20b的学习动作在限制车辆10的功耗的同时部分地继续。例如,为了部分地停止车载学习单元20b的学习动作,停止车载学习单元20b的功能中的至少一个,即,停止由原始数据获取单元20b1获取原始数据、由数据预处理单元20b2对数据进行预处理、以及由学习计算单元20b3进行学习中的至少一个。替换地,使车载学习单元20b执行学习动作的频率低于正常频率。替换地,当神经网络被用于学习时,使上述收敛值大于正常值。当随机森林被用于学习时,使决策树的数目小于决策树的正常数目。当集成学习被用于学习时,使要用于集成学习的学习者的数目小于学习者的正常数目。替换地,使要用于学习动作的原始数据的条数或预处理数据的条数小于原始数据或预处理数据的正常条数。

被停止的车载学习单元20b的功能的数目越大,被停止的车载学习单元20b的学习动作的比例越高。替换地,车载学习单元20b执行学习动作的频率越低,收敛值越大,决策树的数目越少,学习者的数目越少,或者要用于学习动作的数据的条数越小,被停止的车载学习单元20b的学习动作的比例越高。例如,被停止的车载学习单元20b的学习动作的比例以介于0与1之间的数值的形式表示。当该比例为零时,不停止学习动作。当比例为1时,完全地停止学习动作。

图6图示根据本公开的第一实施例中的用于执行车辆10的控制的例程。例如,以预定设定时间间隔重复此例程。参考图6,在步骤100中,获取车辆10的位置信息。在步骤101中,然后将车辆10的位置信息发送到服务器30。此后,在步骤102中,确定是否已从服务器30接收到指令数据。重复步骤102直到确定已从服务器30接收到指令数据为止。当确定已从服务器30接收到指令数据时,例程行进到步骤103,并且确定指令数据是包括学习允许指令还是包括学习停止指令。当确定指令数据包括学习允许指令时,例程行进到步骤104,并且允许车辆10的学习动作。例程然后行进到步骤106。当确定指令数据包括学习停止指令时,例程行进到步骤105,并且停止车辆10的学习动作。处理然后行进到步骤106。

在步骤106中,例如,使用学习结果来控制车辆10。当例程从步骤105行进到步骤106时,使用在学习动作停止之前获得的学习结果来控制车辆10。

图7图示根据本公开的第一实施例中的用于执行服务器30的控制的例程。例如,以预定设定时间间隔重复此例程。参考图7,在步骤200中,确定是否已从车辆10接收到车辆10的位置信息。当确定尚未接收到车辆10的位置信息时,处理循环结束。当确定已接收到车辆10的位置信息时,例程行进到步骤201,并且确定车辆10是否位于低排放区域LEZ中。当确定车辆10位于低排放区域LEZ外部时,例程行进到步骤202,并且创建包括学习允许指令的指令数据。例程然后行进到步骤204。当确定车辆10位于低排放区域LEZ中时,例程行进到步骤203,并且创建包括学习停止指令的指令数据。例程然后行进到步骤204。在步骤204中,将指令数据发送到车辆10。

在根据本公开的第一实施例中,如上所述,基于所需车辆载荷和电池13的SOC将驱动模式切换为EV模式或HV模式。因此,为了在低排放区域LEZ中维持EV模式或者为了防止在低排放区域LEZ中驱动模式被切换为HV模式,要求车辆10的驾驶员调整所需车辆载荷(例如,加速器踏板的压下量),管理电池13的SOC等。在另一实施例(未示出)中,当确定车辆10位于低排放区域LEZ中时,驱动模式控制单元20d将驱动模式自动地切换为EV模式并维持EV模式。

接下来,将参考图8至图11描述根据本公开的第二实施例。根据本公开的第二实施例在以下点中与根据本公开的第一实施例不同。如图8所示,根据本公开的第二实施例的车辆10的电子控制单元20包括SOC获取单元20f。SOC获取单元20f从例如处理器21获取电池13的SOC。

在根据本公开的第一实施例中,当确定车辆10位于低排放区域LEZ中时,至少部分地停止车辆10的学习动作。这种配置降低车辆10的功耗并限制电池13的SOC的降低。然而,当电池13的SOC较高时,几乎不需要限制车辆10的功耗。

因此,在根据本公开的第二实施例中,当确定车辆10位于低排放区域LEZ中并且电池13的SOC等于或高于预定阈值SOCx时,不停止而是允许车辆10的学习动作。然而,当确定车辆10位于低排放区域LEZ中并且电池13的SOC低于阈值SOCx时,停止车辆10的学习动作。

在一个示例中,当电池13的SOC低于阈值SOCx时,不管电池13的SOC如何都完全地停止车辆10的学习动作。当其使用被停止的车辆10的学习动作的比例R来表示时,比例R在电池13的SOC等于或大于阈值SOCx时为零,如图9所示。比例R在电池13的SOC低于阈值SOCx时为1。

在另一示例中,当电池13的SOC低于阈值SOCx时,随着电池13的SOC降低而增加被停止的车辆10的学习动作的比例R。也就是说,如图10所示,当电池13的SOC等于或高于阈值SOCx时,被停止的车辆10的学习动作的比例R为零。当电池13的SOC低于阈值SOCx时,随着电池13的SOC降低而增加比例R。在图10所示的示例中,当电池13的SOC低于另一阈值SOCy时,维持1的比例R,并且完全地停止学习动作。比例R越高,车辆10的功耗被限制得越多。

图11图示根据本公开的第二实施例中的用于执行车辆10的控制的例程。图11的例程在以下点中与图6的例程不同。在图11的例程中,首先,在步骤100a中确定电池13的SOC是否低于阈值SOCx。当SOC<SOCx时,例程行进到步骤100。因此,当确定SOC<SOCx并且车辆10位于低排放区域LEZ中时,停止车辆10的学习动作。当SOC≥SOCx时,例程从步骤100a行进到步骤104。当SOC≥SOCx时,因此不管车辆10是否位于低排放区域LEZ中都允许车辆10的学习动作。

在根据本公开的第二实施例中,当电池13的SOC较高时,限制车辆10的学习动作的停止。在另一实施例(未示出)中,当车辆10的所需载荷低时或者当通过车辆10的再生控制来产生大量电力时,限制车辆10的学习动作的停止。在这种情况下,电池13的SOC不太可能变得过低。

接下来,将参考图12至图15描述根据本公开的第三实施例。根据本公开的第三实施例在以下点中与根据本公开的第一实施例不同。如图12所示,根据本公开的第三实施例的服务器30的电子控制单元40包括位置确定单元40a、服务器学习单元40b和学习结果利用单元40c。服务器学习单元40b执行学习动作。服务器学习单元40b包括数据预处理单元40b2和学习计算单元40b3。

根据本公开的第三实施例的数据预处理单元40b2、学习计算单元40b3和学习结果利用单元40c分别类似于车载学习单元20b的数据预处理单元20b2、学习计算单元20b3和学习结果利用单元20c地被配置。

在根据本公开的第一实施例中,当确定车辆10位于低排放区域LEZ中时,至少部分地停止车辆10的学习动作。然而,当车辆10的学习动作被停止时,由于例如未创建或更新计算模型,所以可能不能够执行令人满意的控制。

因此,在根据本公开的第三实施例中,当车辆10的学习动作被停止时,要由车辆10执行的学习动作由服务器30执行,并且将服务器30的学习结果发送到车辆10。在车辆10中,例如,使用所接收到的学习结果来控制内燃机11。

在根据本公开的第三实施例中,当服务器30的位置确定单元40a确定车辆10位于低排放区域LEZ外部时,位置确定单元40a创建包括学习允许指令和数据传输指令的指令数据并将该指令数据发送到车辆10。当车辆10的学习控制单元20e接收到数据传输指令时,车辆10的学习控制单元20e将学习动作所必需的数据发送到服务器30。在这种情况下,被发送到服务器30的数据是例如由原始数据获取单元20b1获取的原始数据。

当服务器学习单元40b的数据预处理单元40b2接收到原始数据时,数据处理单元40b2产生适合于根据原始数据学习的数据集。服务器学习单元40b的学习计算单元40b3然后使用由数据预处理单元40b2产生的数据集来执行学习。此后,学习计算单元40b3将学习结果发送到车辆10。

当车辆10的学习结果利用单元20c接收到学习结果时,学习结果利用单元20c使用学习结果来执行预定处理,例如,控制内燃机11。因此在限制车辆10的功耗的同时在车辆10中继续令人满意的控制。

在另一实施例(未示出)中,从车辆10发送到服务器30的数据是由车辆10的数据预处理单元20b2产生的数据集。在这种情况下,服务器30不需要包括数据预处理单元40b2。

在图13的示例中,直到时间tb1才确定车辆10位于低排放区域LEZ外部。因此直到时间tb1才将学习所必需的数据从车辆10发送到服务器30。当在时间tb1确定车辆10已进入低排放区域LEZ时,停止车辆10的学习动作并且开始服务器30的学习动作。随后,当服务器30的学习动作在时间tb2完成时,将学习结果从服务器30发送到车辆10。当然后在时间tb3确定车辆10已离开低排放区域LEZ时,再次允许车辆10的学习动作,并且还恢复从车辆10到服务器的数据传输。

在根据本公开的第三实施例中,当确定车辆10位于低排放区域LEZ外部时,重复地执行从车辆10到服务器30的数据传输。服务器30使用所接收到的数据当中的最近数据来执行学习动作。

在另一实施例(未示出)中,当确定车辆10位于低排放区域LEZ中时,将学习动作所必需的数据从车辆10发送到服务器30。然而,消耗电力以进行数据传输。因此,在根据本公开的第三实施例中,当确定车辆10位于低排放区域LEZ外部时,将数据从车辆10发送到服务器30。

图14图示根据本公开的第三实施例中的用于执行车辆10的控制的例程。图14的例程在以下点中与图6的例程不同。在图14的例程中,例程从步骤104行进到步骤104a,并且确定所接收到的指令数据是否包括数据传输指令。当所接收到的指令数据不包括数据传输指令时,处理循环结束。当所接收到的指令数据包括数据传输指令时,例程行进到步骤104b,并且将学习动作所必需的数据从车辆10发送到服务器30。

在图14的例程中,例程从步骤105行进到步骤105a,并且确定是否已从服务器30接收到学习结果。重复步骤105a直到确定已接收到学习结果为止。当确定已接收到学习结果时,例程行进到步骤106。当例程从步骤105a行进到步骤106时,使用来自服务器30的学习结果。

图15图示根据本公开的第三实施例中的用于执行服务器30的控制的例程。图15的例程在以下点中与图7的例程不同。在图15的例程中,例程从步骤202行进到步骤202a,并且创建数据传输指令。此后,在步骤202b中,将包括学习允许指令和数据传输指令的指令数据发送到车辆10。随后,在步骤202c中,确定是否已从车辆10接收到学习动作所必需的数据。重复步骤202c直到确定已接收到数据为止。当确定已接收到数据时,例程行进到步骤202d,并且将数据存储在例如存储设备31中。在一个示例中,仅最近数据被存储。

图15的例程从步骤203行进到步骤203a,并且将包括学习停止指令的指令数据发送到车辆10。此后,在步骤203b中,确定是否尚未执行服务器30的学习动作。当确定尚未执行服务器30的学习动作时,例程行进到步骤203c,并且执行学习动作。此后,在步骤203d中,将服务器30的学习结果发送到车辆10。当已执行或完成了服务器30的学习动作时,处理循环结束。这是因为尚未新接收到用于执行学习动作的数据。

接下来,将参考图16至图18描述根据本公开的第四实施例。根据本公开的第四实施例在以下点中与根据本公开的第三实施例不同。在根据本公开的第四实施例中,如图16所示,与低排放区域LEZ相邻的相邻区域ADZ和位于相邻区域ADZ外部的非相邻区域NADZ被限定在低排放区域LEZ外部。例如,相邻区域ADZ是距低排放区域LEZ的边界GF的距离短于预定值D的区域。相邻区域ADZ的位置信息被存储在例如服务器30的存储设备31中。

在根据本公开的第三实施例中,当确定车辆10位于低排放区域LEZ外部时,将学习动作所必需的数据从车辆10重复地发送到服务器30。然而,仅最近数据被用于服务器30的学习动作。此外,除非车辆10进入低排放区域LEZ,否则将不执行服务器30的学习动作。

因此,在根据本公开的第四实施例中,当确定车辆10位于非相邻区域NADZ中时,不将学习动作所必需的数据从车辆10发送到服务器30。当确定车辆10位于相邻区域ADZ中时,将学习动作所必需的数据从车辆10发送到服务器30。这种配置限制数据被发送和接收的次数并且限制数据传输和接收所需要的功耗。

特别地,当确定车辆10已从非相邻区域NADZ进入相邻区域ADZ时,预期车辆10将随后进入低排放区域LEZ。因此,在根据本公开的第四实施例中,当确定车辆10已从非相邻区域NADZ进入相邻区域ADZ时,将数据从车辆10发送到服务器30。在这种情况下,当预期车辆10将进入低排放区域LEZ时,将数据从车辆10发送到服务器30。

在图17所示的示例中,直到时间tc1才确定车辆10位于非相邻区域NADZ中。因此直到时间tc1才将学习动作所必需的数据从车辆10发送到服务器30。当在时间tc1确定车辆10已进入相邻区域ADZ时,将数据从车辆10发送到服务器30。随后,当在时间tc2确定车辆10已进入低排放区域LEZ时,停止车辆10的学习动作并且开始服务器30的学习动作。当然后在时间tc3完成服务器30的学习动作时,将学习结果从服务器30发送到车辆10。当然后在时间tc4确定车辆10已离开低排放区域LEZ时,再次允许车辆10的学习动作。

图18图示根据本公开的第四实施例中的用于执行服务器30的控制的例程。图18的例程在以下点中与图15的例程不同。在图18的例程中,例程从步骤202行进到步骤202x,并且确定车辆10是否已从非相邻区域NADZ进入相邻区域ADZ。当在步骤202x中确定车辆10尚未从非相邻区域NADZ进入相邻区域ADZ时,例程行进到步骤202b,并且向车辆10发送指令数据。在这种情况下,指令数据不包括数据传输指令。当在步骤202x中确定车辆10已从非相邻区域NADZ进入相邻区域ADZ时,例程行进到步骤202a,并且创建数据传输指令。此后,在步骤202b中,向车辆10发送包括数据传输指令的指令数据。

在根据本公开的第三实施例和第四实施例中,当确定车辆10位于低排放区域LEZ中时,将服务器30的学习结果发送到车辆10。在另一实施例(未示出)中,在车辆10离开低排放区域LEZ之后将服务器30的学习结果发送到车辆10。这种配置进一步限制当车辆10位于低排放区域LEZ中时的功耗。

在根据本公开的以上各种实施例中,服务器30确定车辆10是否位于低排放区域LEZ中。在另一实施例(未示出)中,车辆10的电子控制单元20包括位置确定单元,并且该位置确定单元确定车辆10是否位于低排放区域LEZ中。在这种情况下,在一个示例中,低排放区域LEZ的位置信息被存储在车辆10中。在另一示例中,低排放区域LEZ的位置信息被存储在服务器30中,并且车辆10从服务器30接收低排放区域LEZ的位置信息并确定车辆10是否位于低排放区域LEZ中。

在再一个实施例(未示出)中,根据本公开的以上各种实施例中的至少两个被组合。

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