[发明专利]车辆、预测性电荷规划和动力系控制的系统和控制逻辑

说明书

用于机动车辆预测性电荷规划和动力系控制的智能车辆系统和逻辑、制造/操作此系统的方法及具有智能电荷规划和动力系控制能力的电驱动车辆。智能电动车辆的基于AI的预测性电荷规划的系统和方法使用机器学习(ML)驾驶员模型，其利用可用交通、位置和道路地图信息估计车辆速度和推进扭矩需求以导出给定行程的总能耗。智能混合动力车辆的基于AI的预测性动力系控制的系统和方法将ML驾驶员模型与深度学习技术一起使用导出具有可用交通、地理位置、地理空间和地图数据的由预览路线限定的驾驶循环简档。利用收集的数据发展ML生成的驾驶员模型来复制驾驶员行为并预测预览路线的驾驶循环简档，包括预测的车辆速度、推进扭矩和加速器/制动踏板位置。

背景技术

本公开整体涉及电驱动机动车辆。更具体地，本公开的各方面涉及用于电驱动机动车辆的预测性电荷规划和动力系控制的智能车辆系统和控制逻辑。

诸如现代汽车的当前生产机动车辆最初配备有动力系，该动力系操作以推进车辆并为车辆的车载电子设备提供动力。例如，在汽车应用中，车辆动力系通常由原动机和最终传动系统(例如差速器、车轴等)来代表，原动机通过手动或自动换档的多速变速器将驱动功率传递给车辆的负重轮。汽车历来由往复活塞式内燃发动机(ICE)组件提供动力，这是因为它易于获得、成本相对低廉、重量轻、整体效率高。作为一些非限制性示例，这种发动机包括二冲程和四冲程压缩点火(CI)柴油发动机、四冲程火花点火(SI)汽油发动机、六冲程架构和旋转发动机。另一方面，混合动力和全电动车辆利用替代动力源来推进车辆，从而最小化或消除对化石燃料发动机的动力依赖。

混合动力车辆动力系利用多个牵引动力源来推进车辆，最常见的是结合电池供电或燃料电池供电的电动马达来操作内燃发动机组件。例如，混合动力电动车辆(HEV)储存电能和化学能两者，并将它们转换成机械能来驱动车辆的负重轮。HEV通常配备有电机(电力机器)，该电机通常呈电动马达/发电机单元(MGU)的形式，并与ICE并联或串联操作。串联混合动力架构从电动马达获得所有牵引动力，因此消除了发动机和最终驱动构件之间的任何驱动机械连接。相比之下，并联混合动力架构的发动机和马达/发电机组件各自具有与动力传动装置的驱动机械耦合。由于混合动力车辆设计成从ICE之外的来源获得动力，所以在车辆由电动马达推进时HEV中的发动机可以全部或部分关闭。

全电动车辆(FEV)——俗称“电动汽车”——是一种替代类型的电驱动车辆配置，它从动力系统中完全取消了内燃发动机和伴随的外围部件，仅依靠电动牵引马达来推进车辆。例如，电池电动车辆(BEV)利用存储在可再充电车载电池组中的能量，而不是燃料箱、燃料电池或飞轮来为电动马达提供动力。电动车辆采用经由马达控制器管控的配电系统，用于在车载电池组和一个或多个电动马达之间来回传输电能。插电式电动车辆(PEV)变型允许电池组经由住宅或商用车辆充电站从诸如公共电网的外部电源再充电。无线电动车辆充电(WEVC)为使用物理插头给BEV再充电提供了一种替代方案。

随着混合动力和电动车辆(统称为“电驱动”车辆)变得越来越普遍，基础设施不断发展和部署，以使这些车辆的日常使用变得可行和方便。电动车辆供电设备(EVSE)以多种形式出现，包括由车主购买和操作的住宅电动车辆充电站(EVCS)(例如，安装在车主的车库中)、由公共事业或私人零售商部署的公共可访问的EV充电站(例如，在加油站或公共充电站)，以及由汽车制造商、经销商和服务站使用的更复杂的高压、大电流充电站。例如，最初配备有车载牵引电池组的插电式电动车辆可以通过将EVCS的充电电缆物理连接到车辆的互补充电端口来充电。还开发了无线充电系统，用于给电动车辆充电，而不需要充电电缆和电缆端口。许多这样的无线充电系统利用电磁场(EMF)感应技术在车辆外部的充电垫或平台和车辆上兼容的车载接收器部件之间建立电磁耦合。该接收器部件电连接到可再充电电池组，以向其传输由外部充电垫/平台感应的电流。

发明内容