一种控制策略配置方法、系统及可读存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种控制策略配置方法、系统、及可读存储介质，其方法包括：实时获取道路工况信息；对所述道路工况信息进行解析，以获取车辆行驶实际路况信息；根据所述车辆行驶实际路况信息以及车辆行驶工况信息，确定智能控制策略；根据所述智能控制策略，对车辆的各关联部件工况进行对应调整。本方案中，通过上述方法，提高了信息传输速度，降低了云端智能控制策略的计算复杂度，并且通过上述智能控制策略对车辆工况进行控制，在经济环保驾驶，驾驶性、热管理以及制动能量回收等方面都有良好的表现。表现。表现。

【技术实现步骤摘要】
一种控制策略配置方法、系统及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及汽车性能优化领域，尤其涉及一种控制策略配置方法、系统及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着汽车智能化、网联化的深入，汽车的驾驶性、经济性应该随着前方道路情况、行驶的环境、驾驶员的风格等多种因素智能调整控制策略，以满足驾驶员的驾驶需求的同时，还能实现优秀的驾驶性能、驾驶体验、极佳的节油性能。
[0003]目前从事智能控制策略方面的研究单位很多，但是智能管理策略很少有在整车上量产搭载。主要在于，目前的智能控制策略大多需要通过云端地图获取路况信息，并传输到云端的算法模块进行智能控制策略的计算，但是目前云端地图与云端算法模块之间的信息传递技术仍处于不成熟的阶段，导致信息传输难度较高，并且由于云端地图传输的路况信息过于冗杂，导致云端算法模块计算过程复杂，且传输速度过慢。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种控制策略配置方法、系统、及可读存储介质，以解决目前信息传输难度高、且智能控制策略计算复杂的问题。
[0005]第一方面，提供了一种控制策略配置系统，包括：
[0006]云端地图模块，用于实时获取道路工况信息，并发送给智能互联系统；
[0007]所述智能互联系统，用于对所述道路工况信息进行解析，以获取实际道路工况信息，并发送给云端智能控制策略模块；
[0008]云端智能控制策略模块，用于根据所述实际道路工况信息，以及整车控制单元发送的车辆工况信息确定智能控制策略，并发送给所述整车控制单元；
[0009]所述整车控制单元，用于根据智能控制策略，对车辆的各行驶工况进行对应调整。
[0010]进一步，云端智能控制策略模块，还用于：
[0011]根据实际道路工况信息以及车辆工况信息，确定车辆的优化目标以及优化约束条件；
[0012]根据优化目标以及优化约束条件，确定智能控制策略。
[0013]进一步，云端智能控制策略模块，还用于：
[0014]根据优化目标，确定与优化目标关联的车辆工况的状态变量以及决策变量；
[0015]将状态变量以及决策变量进行网格化处理，分别划分为多个网格点；
[0016]在满足优化约束条件的状态下，通过状态转移方程对状态变量以及决策变量进行递推运算，以获取状态变量各决策阶段的每个网格点上对应的最优决策变量以及代价函数；
[0017]确定附加代价函数，根据代价函数以及附加代价函数确定最终代价函数；
[0018]根据最终代价函数以及最优决策变量，进行正向寻优，以确定最优决策序列，作为
智能控制策略。
[0019]根据最终代价函数以及最优决策变量，进行正向寻优，以确定最优决策序列，作为智能控制策略。
[0020]进一步，云端地图模块，还用于：
[0021]获取当前车辆行驶模式，根据车辆行驶模式确定车辆行驶起始位置以及终点位置；
[0022]根据车辆行驶起始位置以及终点位置确定车辆行驶路线；
[0023]根据车辆行驶路线，实时获取车辆行驶路线对应的道路工况信息。
[0024]进一步，云端智能控制策略模块，还用于：
[0025]确定拥堵路段的拥堵程度以及拥堵距离；
[0026]根据拥堵程度以及拥堵距离，确定拥堵路段的目标车速曲线以及所述目标车速曲线对应的各行驶路段的车辆行驶工况，以作为智能控制策略。
[0027]进一步，云端智能控制策略模块，还用于：当车辆当前位置与所述拥堵路段的起始位置之间的距离大于第一预设距离阈值时，将当前车辆剩余电量平衡值调整为第一车辆剩余电量平衡值，以作为第一智能控制策略；
[0028]当车辆当前位置与拥堵路段的起始位置之间的距离小于第一预设距离阈值时，将当前车辆剩余电量平衡值调整为第二车辆剩余电量平衡值，以作为第二智能控制策略。
[0029]第二方面，提供了一种控制策略配置方法，包括：
[0030]实时获取道路工况信息；
[0031]对道路工况信息进行解析，以获取车辆行驶实际路况信息；
[0032]根据车辆行驶实际路况信息以及车辆行驶工况信息，确定智能控制策略；
[0033]根据智能控制策略，对车辆的各关联部件工况进行对应调整。
[0034]进一步，根据车辆行驶实际路况信息以及车辆行驶工况信息，确定智能控制策略，包括：
[0035]根据实际道路工况信息以及车辆工况信息，确定车辆的优化目标以及优化约束条件；
[0036]根据优化目标以及优化约束条件，确定智能控制策略。
[0037]进一步，根据优化目标以及优化约束条件，确定智能控制策略，包括：
[0038]根据优化目标，确定与优化目标关联的车辆工况的状态变量以及决策变量；
[0039]将状态变量以及决策变量进行网格化处理，分别划分为多个网格点；
[0040]在满足优化约束条件的状态下，通过状态转移方程对状态变量以及决策变量进行递推运算，以获取状态变量各决策阶段的每个网格点上对应的最优决策变量以及代价函数；
[0041]确定附加代价函数，根据代价函数以及附加代价函数确定最终代价函数；
[0042]根据最终代价函数以及最优决策变量，进行正向寻优，以确定最优决策序列，作为智能控制策略。
[0043]第三方面，提供了一个或多个可读存储介质，可读存储介质存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时实现上述控制策略配置方法的步骤。
[0044]上述控制策略配置方法、系统、及可读存储介质，其系统包括：云端地图模块，用于
实时获取道路工况信息，并发送给智能互联系统；所述智能互联系统，用于对所述道路工况信息进行解析，以获取实际道路工况信息，并发送给云端智能控制策略模块；所述云端智能控制策略模块，用于根据所述实际道路工况信息，以及整车控制单元发送的车辆工况信息确定智能控制策略，并发送给所述整车控制单元；所述整车控制单元，用于根据所述智能控制策略，对车辆的各行驶工况进行对应调整。本方案中，通过智能互联系统接收云端地图模块获取的道路工况信息，并进行解析筛选后发送给该云端智能控制策略模块，以使云端智能控制策略模块进行智能控制策略的运算，并发送给整车控制模块进行执行，其只传输需要的道路工况信息，传输速度更快，有效降低了云端智能控制策略模块计算复杂度，且通过上述智能控制策略对车辆工况进行控制，在经济环保驾驶，驾驶性、热管理以及制动能量回收等方面都有良好的表现。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0046]图1是本专利技术一实施例中控制策略配置方法的一应用环境示意图；
[0047]图2是本专利技术一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种控制策略配置系统，其特征在于，包括：云端地图模块，用于实时获取道路工况信息，并发送给智能互联系统；所述智能互联系统，用于对所述道路工况信息进行解析，以获取实际道路工况信息，并发送给云端智能控制策略模块；所述云端智能控制策略模块，用于根据所述实际道路工况信息，以及整车控制单元发送的车辆工况信息确定智能控制策略，并发送给所述整车控制单元；所述整车控制单元，用于根据所述智能控制策略，对车辆的各行驶工况进行对应调整。2.如权利要求1所述的控制策略配置系统，其特征在于，所述云端智能控制策略模块，还用于：根据所述实际道路工况信息以及所述车辆工况信息，确定所述车辆的优化目标以及优化约束条件；根据所述优化目标以及优化约束条件，确定所述智能控制策略。3.如权利要求2所述的控制策略配置系统，其特征在于，所述云端智能控制策略模块，还用于：根据所述优化目标，确定与所述优化目标关联的车辆工况的状态变量以及决策变量；将所述状态变量以及决策变量进行网格化处理，分别划分为多个网格点；在满足所述优化约束条件的状态下，通过状态转移方程对所述状态变量以及所述决策变量进行递推运算，以获取所述状态变量各决策阶段的每个网格点上对应的最优决策变量以及代价函数；确定附加代价函数，根据所述代价函数以及所述附加代价函数确定最终代价函数；根据所述最终代价函数以及所述最优决策变量，进行正向寻优，以确定最优决策序列，作为所述智能控制策略。4.如权利要求2所述的控制策略配置系统，其特征在于，所述云端地图模块，还用于：获取当前车辆行驶模式，根据所述车辆行驶模式确定所述车辆行驶起始位置以及终点位置；根据所述车辆行驶起始位置以及终点位置确定车辆行驶路线；根据所述车辆行驶路线，实时获取所述车辆行驶路线对应的道路工况信息。5.如权利要求1所述的控制策略配置系统，其特征在于，所述云端智能控制策略模块，还用于：确定所述拥堵路段的拥堵程度以及拥堵距离；根据所述拥堵程度以及拥堵距离，确定所述拥堵路段的目标车速曲线以及所述目标车速曲线对应的各行驶路段的车辆行驶工况，以...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵江灵，朱永明，赵成飞，周文太，陈立华，张安伟，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：