机动车辆的未来实际速度的预测的制作方法

1.本发明涉及一种用于预测机动车辆的未来实际速度的设备。


背景技术：

2.在本文的范畴中，术语“自动驾驶”可以理解为：具有自动的纵向或横向引导的驾驶，或具有自动的纵向和横向引导的自主驾驶。术语“自动驾驶”包括具有任意自动化程度的自动驾驶。示例性的自动化程度是辅助的、部分自动化的、高度自动化的或全自动化的驾驶。这些自动化程度由联邦公路研究所(bast)定义。在辅助驾驶中，驾驶员持续地执行纵向或横向引导，而系统在一定范围内接管相应的其他功能。在部分自动化的驾驶(taf)中，系统接管纵向和横向引导一定时间段和/或在特定情况下接管纵向和横向引导，其中因此驾驶员如在辅助驾驶中那样必须持续地监控系统。在高度自动化驾驶(had)中，系统接管纵向和横向引导一定时间段，而驾驶员无需持续监控系统；但是，驾驶员必须能够在一定时间内接管车辆。在全自动化的驾驶(vaf)中，系统可以针对特定应用情况自动管理在所有情况下的驾驶；对于该应用情况不再需要驾驶员。根据bast定义的上面提到的四个自动化程度对应于sae j3016标准的sae级别1至4。例如，根据bast，高度自动化的驾驶(haf)对应于sae j3016标准的级别3。此外，在sae j3016中还设有sae级别5作为最高的自动化程度，该自动化程度不包含在bast定义中。sae级别5对应无人驾驶，其中系统可以如人类驾驶员那样在整个行驶期间自动管理所有情况；通常不再需要驾驶员。


技术实现要素：

3.本发明的目的是：简化对机动车辆的未来实际速度的预测。
4.本发明的一个方面涉及一种用于预测机动车辆的未来实际速度的设备。
5.该设备包括低通滤波器。在此，低通滤波器是使频率低于其限制频率的信号分量几乎不衰减地通过而频率较高的分量被衰减的滤波器。
6.低通滤波器被设计用于：对表征机动车辆的目标速度的信号进行滤波并且作为机动车辆的目标速度提供。
7.该设备还包括加速度调节器，其中加速度调节器被设计用于：在时间步长中至少根据机动车辆的目标速度预设机动车辆的目标加速度。
8.此外，该设备包括模型，其中模型被设计用于：至少根据目标加速度来预测未来实际速度。
9.在本发明的一个有利的实施方式中，加速度调节器被设计用于：附加地根据机动车辆的实际速度和放大系数来预设机动车辆的目标加速度。
10.替代地或附加地，该模型被设计用于：附加地根据实际速度来预测未来实际速度。
11.在本发明的另一有利的实施方式中，该设备被设计用于：对于至少两个时间步长，分别将目标速度、实际速度以及根据目标速度和实际速度预设的目标加速度存储为信息；选择信息的第一子集；根据第一子集训练模型；选择信息的第二子集；并且根据第二子集、
模型和加速度调节器来适配放大系数。
12.特别地，本发明包括一种用于适配机动车辆、特别是自动化机动车辆的加速度调节器的放大系数的设备。
13.加速度调节器被设计用于：在时间步长中根据机动车辆的目标速度、机动车辆的实际速度和放大系数来预设机动车辆的目标加速度。
14.于是，机动车辆的纵向引导至少根据目标加速度进行。特别地，驱动器或马达控制装置的目标加速度被预设为目标加速度。替代地或附加地，在将目标加速度作为期望加速度预设给驱动器或马达控制装置之前，还对目标加速度进行处理。
15.该设备被设计用于：对于至少两个时间步长，分别将目标速度、实际速度和根据目标速度和实际速度预设的目标加速度存储为信息。
16.特别地，该设备被设计用于：分别将目标速度、实际速度和根据目标速度和实际速度预设的目标加速度存储为元组，使得从所存储的信息中还得出所提及的数据对应于相同的时间步长。
17.特别地，该设备被设计用于：对于至少两个时间步长，分别将目标速度、实际速度、根据目标速度和实际速度预设的目标加速度和相应的时间步长存储为信息，使得也从所存储的信息中得出所提及的数据的因果顺序或时间顺序。
18.另外，该设备被设计用于：选择信息的第一子集，其中第一子集特别地包括由目标速度、实际速度和/或目标加速度构成的至多150或200个元组。在此，本发明基于以下发现：元组的数量被选择为，使得在实时条件下(即在受约束遵守期限的情况下)下处理是可能的。
19.该设备被设计用于：根据第一子集训练模型，其中模型被设计用于：从至少一个存储的实际速度和至少一个存储的目标加速度中预测稍后时间步长的实际速度。
20.在此，本发明基于以下发现：从第一时间步长的实际速度和目标加速度中，在考虑第一时间步长和随第一时间步长之后的第二时间步长的时间差的情况下，可以预测第二时间步长的实际速度。
21.尽管如此，机动车辆的实际加速度经常与机动车辆的目标加速度偏差，因为实际加速度不只是与由机动车辆可控的影响相关，例如与车道倾斜相关，与机动车辆中的信号运行时间相关和/或与系统惯性相关。因为当然对于多个时间步长存储进而已知机动车辆的实际速度，所以在回顾中可以借助于监督学习方法来训练模型。
22.此外，该设备被设计用于：选择信息的第二子集，其中第二子集特别是包括由目标速度、实际速度和/或目标加速度构成的至多20、50、100或150个元组。
23.此外，该设备被设计用于：根据第二子集、模型和加速度调节器来适配放大系数。
24.在此，本发明基于以下认识：放大系数的选择对机动车辆的实际速度多快且以何种质量适应于与其偏离的目标速度具有强烈影响。例如，虽然非常大的放大系数可以确保实际速度快速适应于目标速度，但是在放大系数非常大的情况下结合时间延迟存在振荡风险。
25.特别地，该设备被设计用于：多次执行模型的训练和加速度调节器的适配，以便迭代地收敛于最佳放大系数。例如，通过适当地选择用以训练模型和适配加速度调节器的频率，可以以较低计算性能来找到最佳值。
26.特别地，加速度调节器被设计用于：从目标速度和实际速度之间的差与放大系数的乘积来求出目标加速度。
27.特别地，该设备被设计用于：将信息存储在环形存储器中，其中环形存储器的容量被限制于最多存储5000个时间步长的信息。
28.环形存储器在一定时间段内连续存储数据，并且在预设时间到期后再次覆写数据，以便再次对于新数据释放存储空间。
29.特别地，每两个时间步长之间的时间差最多为20ms，使得环形存储器最多可以存储来自100s间隔的信息。
30.特别地，该设备被设计用于：通过优化第一权重系数和第二权重系数使得模型的预测误差最小化的方式来训练模型。
31.特别地，借助于levenberg-marquardt算法来优化第一权重系数和第二权重系数。在此，本发明基于以下认识：与其他优化算法相比，levenberg-marquardt算法在此问题中非常快速收敛，这与其他措施相结合实现在机动车辆中使用本发明(即与数据中心的“离线”训练相比“在线”地使用)。
32.第一权重系数预设至少一个所存储的实际速度对预测的影响。特别地，如果至少一个所存储的实际速度包括多于仅刚好一个实际速度，则可以使用多个第一权重系数。因此，例如可以分别将自身的第一权重系数用于多个实际速度中的每个实际速度。
33.第二权重系数预设至少一个所存储的目标加速度对预测的影响。特别地，如果至少一个存储的目标加速度包括多于仅刚好一个目标加速度，则可以使用多个第二权重系数。因此，例如对于多个目标加速度中的每个目标加速度可以分别使用各一个自身的第二加权系数。
34.特别地，该设备被设计用于：通过将该设备设计用于根据第二子集、模型和加速度调节器来预测机动车辆的状态的方式，适配放大系数。
35.机动车辆的状态尤其是对机动车辆的实际动力学的描述和/或机动车辆的系统的控制或预定规范的描述，其在未来影响机动车辆的动力学。例如，机动车辆的状态包括机动车辆对于当前时间步长的目标加速度、机动车辆对于当前时间步长的实际速度以及机动车辆对于当前时间步长的目标速度。附加地，机动车辆的状态还可以包括对于至少一个过去的时间步长的实际速度和/或对于至少一个过去的时间步长的目标加速度。
36.特别地，由于机动车辆的完整状态仅可非常耗费地描述，所以在本发明的当前的实施方式中仅部分地描述机动车辆的状态，例如通过机动车辆的至少一个实际速度、机动车辆的至少一个目标速度和/或机动车辆的至少一个目标加速度来描述。
37.此外，该设备被设计用于：适配放大系数，使得涉及机动车辆状态的调节器品质量度最小化。
38.在此，调节器品质量度尤其描述调节偏差和/或乘客舒适度的量度。
39.特别地，借助levenberg-marquardt算法来适配放大系数。在此，本发明基于以下认识：与其他优化算法相比，levenberg-marquardt算法在此问题的情况下收敛得非常快，这结合进一步的措施实现在机动车辆中使用本发明。
40.机动车辆的状态尤其包括机动车辆在时间步长中的至少一个实际速度和/或机动车辆的至少一个目标加速度和/或机动车辆在一个时间步长中的至少一个目标速度。
41.因此，例如可以借助于该模型始于机动车辆的初始状态创建预测，当对于加速度调节器的放大系数采用不同值时，机动车辆的目标加速度、目标速度和实际速度在未来时间步长中将如何发展。
42.特别地，该设备被设计用于：将信息存储在环形存储器中，其中环形存储器的容量被限制于存储最多5000个时间步长的信息，通过借助levenberg-marquardt算法优化第一加权系数和第二加权系数来训练模型使得模型的预测误差最小化的方式，来训练模型，其中第一加权系数预设至少一个存储的实际速度对预测的影响，并且第二加权系数预设至少一个存储的目标加速度对预测的影响，并且通过根据第二子集、模型和加速度调节器来预测机动车辆的状态并且借助levenberg-marquardt算法优化放大系数使得与机动车辆状态相关的调节器品质量度最小化的方式，来适配放大系数。
43.这结合了所有如下特征，这些特征使本发明有效，使得尽管汽车控制设备的资源有限而仍直接在机动车辆中实现使用本发明。
44.在另一有利的实施方式中，该装置包括加速度预测单元，其中该加速度预测单元被设计用于：根据目标速度求出校正加速度，并且该模型被设计用于：附加地根据校正加速度来预测未来实际速度。
45.在此，加速度预测单元尤其包括预控制装置，以便补偿设备的工作时间或工作持续时间。
46.特别地，该模型被设计用于：根据校正加速度和目标加速度之和来预测未来实际速度。
47.在另一有利的实施方式中，该设备被设计用于：将加速度预测单元自动确定为模型的传递函数的反演与因果系数的乘积。
48.特别地，因果系数是延迟算子。
49.需要使用因果系数来获得因果系统作为加速度预测单元。因果系统尤其是物理上可实现的系统。这意味着系统的输出值仅与当前和过去的输入值相关，但不与未来的输入值相关。形象地说，作用最早在原因发生的时间点发生，但不更早发生。
50.模型的传递函数是模型的系统方程的变换算子表示，借助该变换算子表示使得通过代数变换求解差分方程成为可能。
51.模型传递函数的反演描述了从预定信号中产生如下控制信号的动力学，在输入到原始系统中时该控制信号使得原始系统的输出跟随目标信号。
52.在本发明的另一有利的实施方式中，该设备包括参考滤波器，其中该参考滤波器被设计用于：根据目标速度求出经滤波的目标速度，并且加速度调节器被设计用于：至少根据机动车辆的经滤波的目标速度预设机动车辆的目标加速度。
53.特别地，参考滤波器被设计用于：根据目标速度在没有通过设备的工作时间或工作持续时间引起时间延迟的情况下预设经滤波的目标速度。
54.特别地，该设备被设计用于：自动求出参考滤波器。例如，该设备被设计用于：从加速度预测单元的传递函数与模型的传递函数的乘积中求出参考滤波器的传递函数。
55.在本发明的另一有利的实施方式中，该设备被设计用于：自动确定加速度预测单元。
56.加速度预测单元的传递函数是加速度预测单元的系统方程的变换算子表示。
具体实施方式
57.下面根据实施例参考附图来描述本发明。
58.图1示出根据本发明的用于预测机动车辆的未来实际速度zig的设备。
59.该设备包括低通滤波器lp，其中低通滤波器lp被设计用于：对表征机动车辆的目标速度的信号gs进行滤波并且将其提供为机动车辆的目标速度sg。在此，本发明基于以下知识：表征机动车辆的目标速度的信号gs的高频分量引起加速度预测单元ff的高振幅。通过使用低通滤波器lp可以防止这种情况。
60.该设备还包括加速度调节器br，其中加速度调节器br被设计用于：在时间步长中至少根据机动车辆的实际速度ig预设机动车辆的目标加速度sb。
61.加速度调节器br还被设计用于：附加地根据机动车辆的目标速度sg和放大系数vf来预设机动车辆的目标加速度sb。
62.此外，该设备还包括模型mu，其中模型mu被设计用于：至少根据目标加速度sb来预测未来实际速度zig。
63.模型mu还被设计用于：附加地根据实际速度ig来预测未来实际速度zig。
64.该设备包括加速度预测单元ff，其中加速度预测单元ff被设计用于：根据目标速度sg来求出校正加速度kb。
65.此外，模型mu被设计用于：附加地根据校正加速度kb来预测未来实际速度zig。
66.该设备被设计用于：将加速度预测单元ff自动确定为模型mu的传递函数的反演与因果系数的乘积。
67.该设备还包括参考滤波器rf，其中参考滤波器rf被设计用于：根据目标速度sg求出经滤波的目标速度gsg，并且加速度调节器br被设计用于：至少根据机动车辆的经滤波的目标速度gsg预设机动车辆的目标加速度sb。
68.另外，该设备被设计用于：将参考滤波器rf自动确定为加速度预测单元ff的传递函数和模型mu的传递函数的乘积。
69.图2示出根据本发明的用于适配机动车辆的加速度调节器br的放大系数vf的设备。
70.加速度调节器br被设计用于：在时间步长中根据机动车辆的目标速度sg、机动车辆的实际速度ig和放大系数vf预设机动车辆的目标加速度sb。
71.另外，加速度调节器br被设计用于：从放大系数vf和在目标速度sg与实际速度ig之间的差的乘积来求出目标加速度sb。
72.该设备被设计用于：对于至少两个时间步长，分别存储目标速度sg、实际速度ig和根据目标速度sg和实际速度ig预设的目标加速度sb作为信息。
73.特别地，该设备被设计用于：将信息存储在环形存储器rs中，其中环形存储器rs的容量限制于存储至多5000个时间步长的信息。
74.另外，该设备被设计用于：选择信息的第一子集et并且根据第一子集et来训练模型mu，其中该模型mu被设计用于：从至少一个存储的实际速度ig和至少一个存储的目标加速度sb中预测稍后时间步长的实际速度ig。
75.特别地，该设备被设计用于：通过优化第一权重系数和第二权重系数使得模型mu的预测误差最小化的方式，来训练模型mu，其中第一权重系数预设至少一个存储的实际速
度ig对预测的影响，并且其中第二权重系数预设至少一个存储的目标加速度sb对预测的影响。
76.另外，该设备被设计用于：选择信息的第二子集zt并且例如通过使用优化机构cu来根据第二子集zt、模型mu和加速度调节器br来适配放大系数vf。
77.特别地，该设备被设计用于：通过将该设备设计用于根据第二子集zt、模型mu和加速度调节器br来预测机动车辆状态的方式来适配放大系数vf，并且将放大系数vf适配成使得涉及机动车辆状态的调节器品质量度最小化。
78.在此，机动车辆的状态包括机动车辆在时间步长中的至少一个实际速度ig和/或机动车辆在时间步长中的至少一个目标加速度sb。

技术特征：
1.一种用于预测机动车辆的未来实际速度(zig)的设备，其中所述设备
·
包括低通滤波器(lp)，其中所述低通滤波器(lp)被设计用于：对表征所述机动车辆的目标速度的信号(gs)进行滤波并且作为所述机动车辆的目标速度(sg)提供，
·
包括加速度调节器(br)，其中所述加速度调节器(br)被设计用于：在时间步长中至少根据所述机动车辆的所述目标速度(sg)预设所述机动车辆的目标加速度(sb)，
·
所述设备包括模型(mu)，其中所述模型(mu)被设计用于：至少根据所述目标加速度(sb)来预测所述未来实际速度(zig)。2.根据权利要求1所述的设备，其中
·
所述加速度调节器(br)被设计用于：附加地根据所述机动车辆的实际速度(ig)和放大系数(vf)来预设所述机动车辆的所述目标加速度(sb)，和/或
·
所述模型(mu)被设计用于：附加地根据所述实际速度(ig)来预测所述未来实际速度(zig)。3.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中所述设备被设计用于：
·
对于至少两个时间步长，分别将所述目标速度(sg)、所述实际速度(ig)以及根据所述目标速度和所述实际速度预设的所述目标加速度(sb)存储为信息，
·
选择所述信息的第一子集(et)，
·
根据所述第一子集(et)训练所述模型(mu)，
·
选择所述信息的第二子集(zt)，并且
·
根据所述第二子集(zt)、所述模型(mu)和所述加速度调节器(br)来适配所述放大系数(vf)。4.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中
·
所述设备包括加速度预测单元(ff)，其中所述加速度预测单元(ff)被设计用于：根据所述目标速度(ig)求出校正加速度(kb)，并且
·
所述模型(mu)被设计用于：附加地根据所述校正加速度(kb)来预测所述未来实际速度(zig)。5.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中所述设备被设计用于：将所述加速度预测单元(ff)自动确定为所述模型(mu)的传递函数的反演和因果系数的乘积。6.根据权利要求4或5所述的设备，其中
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所述设备包括参考滤波器(rf)，其中所述参考滤波器(rf)被设计用于：根据所述目标速度(sg)求出经滤波的目标速度(gsg)，并且
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所述加速度调节器(br)被设计用于：至少根据所述机动车辆的经滤波的目标速度(gsg)预设所述机动车辆的目标加速度(sb)。7.根据权利要求6所述的设备，其中所述设备被设计用于：将所述参考滤波器(rf)自动确定为所述加速度预测单元(ff)的传递函数和所述模型(mu)的传递函数的乘积。

技术总结
本发明的一个方面涉及一种用于预测机动车辆的未来实际速度的设备，其中该设备包括低通滤波器，其中低通滤波器被设计用于对表征机动车辆的目标速度的信号进行滤波，并且作为机动车辆的目标速度提供，该设备包括加速度调节器，其中加速度调节器被设计用于在时间步长中至少根据机动车辆的目标加速度预设机动车辆的目标加速度，并且该设备包括模型，其中模型被设计用于至少根据目标加速度来预测未来实际速度。际速度。际速度。


技术研发人员：A
受保护的技术使用者：宝马汽车股份有限公司
技术研发日：2022.02.03
技术公布日：2023/10/7