本公開涉及一種具有純電動驅動模式的混合動力電動車輛，以及控制這種車輛的操作的方法。

背景技術：

混合動力電動車輛(hev)包括發(fā)動機，發(fā)動機在車輛處于運行的同時可關閉和啟動。當發(fā)動機在車輛處于運行中時關閉時，混合動力車輛可在“純電動”模式下運行?？刂破骺身憫诟鞣N條件(包括電池荷電狀態(tài)減少)向發(fā)動機發(fā)出關閉(或“下拉”)或啟動(或“上拉”)命令。插電式混合動力電動車輛(phev)一般配備較大的電池，并且在純電動模式下可以比其它混合動力車輛行駛更長的距離。

技術實現(xiàn)要素：

根據本公開的一種用于控制車輛的系統(tǒng)和方法包括：響應于計算出的概率超過閾值概率，根據第一模式控制車輛，以及響應于計算出的概率不超過閾值概率，根據第二模式控制車輛。所述計算出的概率對應于車輛位于當前行駛周期的最終目的地的閾值距離內的概率。所述計算出的概率是根據從至少一輛車輛中的地理定位系統(tǒng)收集的多個車輛行駛周期的地理定位數(shù)據推導得到的。

這個方面的其它實施例包括相應的計算機系統(tǒng)、設備以及記錄在一個或更多個計算機存儲裝置上的計算機程序，它們中的每個被配置為執(zhí)行所述方法的操作。

根據一些實施例，第一模式包括具有與參數(shù)相關聯(lián)的第一發(fā)動機啟動閾值的純電動操作模式，第二模式包括具有與所述參數(shù)相關聯(lián)的第二發(fā)動機啟動閾值的純電動操作模式。第一發(fā)動機啟動閾值與第二發(fā)動機啟動閾值不同。

在這樣的實施例中，所述參數(shù)可包括行駛功率需求，并且第一發(fā)動機啟動閾值大于第二發(fā)動機啟動閾值。所述參數(shù)還可包括發(fā)動機部件的溫度，并且第一發(fā)動機啟動閾值小于第二發(fā)動機啟動閾值。

根據一些實施例，所述方法還包括基于當前車輛位置在多個行駛周期中識別一組行駛周期來計算所述概率。所述一組行駛周期的每個的行駛周期的地理定位數(shù)據對應于當前車輛位置。所述方法還包括確定達到位于閾值距離內的最終目的地的行駛周期在所述一組行駛周期中的比例。

根據其它的各種實施例，所述方法還包括用于計算所述概率的修正因子。所述修正因子可基于當前行駛周期的起始位置、與電動車輛充電站之間的接近度和/或車輛目的地被設置在車輛導航系統(tǒng)中。

根據本發(fā)明，提供一種車輛控制方法，所述車輛控制方法包括：響應于計算出的車輛位于當前行駛周期的最終目的地的閾值距離內的概率超過閾值概率，根據第一模式控制車輛；以及響應于計算出的車輛位于當前行駛周期的最終目的地的閾值距離內的概率不超過閾值概率，根據第二模式控制車輛，其中，所述計算出的概率是根據從至少一輛車輛中的地理定位系統(tǒng)收集的多個車輛行駛周期的地理定位數(shù)據推導得到的。

根據本公開的一種車輛包括具有牽引電池的電驅動系統(tǒng)。所述車輛還包括內燃發(fā)動機。所述車輛還包括控制器。控制器被配置為基于從至少一輛車輛中的地理位置傳感器收集的多個車輛行駛周期的地理定位數(shù)據來計算車輛位于當前行駛周期的最終目的地的閾值距離內的概率?？刂破鬟€被配置為響應于計算出的概率超過閾值概率而根據具有與參數(shù)相關聯(lián)的第一發(fā)動機啟動閾值的純電動模式來控制車輛，并響應于計算出的概率沒有超過閾值概率而根據具有與參數(shù)相關聯(lián)的第二發(fā)動機啟動閾值的純電動模式來控制車輛。

根據本公開的一種控制車輛的方法包括修正與車輛傳感器讀數(shù)相關聯(lián)的發(fā)動機啟動閾值。所述閾值的修正是響應于電驅動模式被激活以及計算出的車輛位于當前行駛周期的最終目的地的閾值距離內的概率的，所述計算出的概率是基于從至少一輛車輛收集的多個車輛行駛周期的數(shù)據的。

根據本公開的實施例提供了許多優(yōu)點。例如，本公開提供了一種混合動力車輛，即使當最終目的地不是車輛常去的目的地時，所述混合動力車輛可在車輛接近于行駛周期的最終目的地時維持純電動模式操作并避免發(fā)動機啟動。

通過以下結合附圖對優(yōu)選實施例的詳細描述，本公開的上述優(yōu)點和其它優(yōu)點及特征將是清楚的。

根據本發(fā)明，提供一種車輛，所述車輛包括：電驅動系統(tǒng)，包括牽引電池；內燃發(fā)動機；以及控制器，被配置為：響應于計算出的車輛位于當前行駛周期的最終目的地的閾值距離內的概率超過閾值概率，根據具有與參數(shù)相關聯(lián)的第一發(fā)動機啟動閾值的純電動操作模式來控制車輛，以及響應于計算出的車輛位于當前行駛周期的最終目的地的閾值距離內的概率不超過閾值概率，根據具有與參數(shù)相關聯(lián)的第二發(fā)動機啟動閾值的純電動模式來控制車輛，其中，第二發(fā)動機啟動閾值不同于第一發(fā)動機啟動閾值，所述計算出的概率是根據從至少一輛車輛中的地理定位系統(tǒng)收集的多個車輛行駛周期的地理定位數(shù)據推導得到的。

根據本發(fā)明的一個實施例，所述參數(shù)包括行駛功率需求，并且第一發(fā)動機啟動閾值大于第二發(fā)動機啟動閾值。

根據本發(fā)明的一個實施例，所述參數(shù)包括發(fā)動機部件的溫度，并且第一發(fā)動機啟動閾值小于第二發(fā)動機啟動閾值。

根據本發(fā)明的一個實施例，所述參數(shù)包括牽引電池的荷電狀態(tài)，并且第一發(fā)動機啟動閾值小于第二發(fā)動機啟動閾值。

根據本發(fā)明，提供一種控制車輛的方法，所述方法包括：響應于電驅動模式被激活以及計算出的車輛位于當前驅動周期的最終目的地的閾值距離內的概率，修正與車輛傳感器讀數(shù)相關聯(lián)的發(fā)動機啟動閾值，所述計算出的概率是基于從至少一輛車輛收集的多個車輛行駛周期的地理定位數(shù)據的。

根據本發(fā)明的一個實施例，所述車輛傳感器讀數(shù)與行駛功率需求、發(fā)動機部件的溫度或牽引電池的荷電狀態(tài)相關聯(lián)。

根據本發(fā)明的一個實施例，所述計算出的概率基于以下因素：在多個行駛周期中識別出的一組行駛周期、所述一組行駛周期中的對應于當前車輛位置的每個行駛周期的地理定位數(shù)據以及所確定的到達所述閾值距離內的最終目的地的行駛周期在所述一組行駛周期中的比例，其中，所述識別出的一組行駛周期是基于當前車輛位置的。

根據本發(fā)明的一個實施例，所述計算出的概率包括基于當前行駛周期的起始位置的修正因子、基于與電動車輛充電站之間的接近度的修正因子、基于車輛目的地被設置在車輛導航系統(tǒng)中的修正因子或基于檢測到的在街區(qū)道路上的當前車輛位置的修正因子。

附圖說明

圖1是根據本公開的實施例的車輛的示意圖；

圖2是示出根據本公開的實施例的方法的流程圖；

圖3示出了根據本公開的實施例的用于收集和分析來自多個車輛行駛周期的數(shù)據的系統(tǒng)；以及

圖4是示出根據本公開的實施例的收集和分析來自多個車輛行駛周期的數(shù)據的方法的流程圖。

具體實施方式

根據需要，在此公開本發(fā)明的詳細實施例；然而，應理解公開的實施例僅為本發(fā)明的示例，本發(fā)明可以采用各種和替代的形式來實現(xiàn)。附圖無需按比例繪制；可夸大或最小化一些特征以顯示特定部件的細節(jié)。所以，在此公開的具體結構和功能細節(jié)不應解釋為限制，而僅為用于教導本領域技術人員以各種形式利用本發(fā)明的代表性基礎。

現(xiàn)在參照圖1，phev10的動力傳動系統(tǒng)包括發(fā)動機12、至少一個電動馬達/發(fā)電機14、牽引電池16以及充電器17。充電器17適于電連接到外部電源并對牽引電池16進行再充電。發(fā)動機12和馬達/發(fā)電機14都設置有到車輛牽引輪18的扭矩傳遞路徑。發(fā)動機也可通過馬達/發(fā)電機14對牽引電池16進行充電。

發(fā)動機12、馬達/發(fā)電機14以及牽引電池16都與至少一個控制器20通信或處于至少一個控制器20的控制下?？刂破?0可以是車輛系統(tǒng)控制器、發(fā)動機系統(tǒng)控制器和電池系統(tǒng)控制器的組合或其它適宜的控制器。

還可利用車輪制動器22回收并再生車輛動能以驅動馬達/發(fā)電機，并對電池進行再充電。phev10還包括用于插入充電站的外部可接入的電接口(未示出)。

phev10還包括導航系統(tǒng)24(比如gps系統(tǒng))。導航系統(tǒng)24與控制器20通信或由控制器20控制。導航系統(tǒng)可以是與控制器20通信的安裝的車載導航系統(tǒng)或獨立的導航系統(tǒng)(比如便攜式gps或內置導航的移動設備)。

phev10還包括被配置為測量車輛參數(shù)的至少一個傳感器26。作為非限制性示例，傳感器26可包括被配置為檢測加速器踏板位置的加速器踏板傳感器、被配置為測量發(fā)動機部件的溫度的溫度傳感器，或被配置為測量發(fā)動機流體的溫度的溫度傳感器。傳感器26還可包括本領域中已知的其它傳感器。傳感器26與控制器20通信或由控制器20控制。

控制器20被配置為經由通信系統(tǒng)28將數(shù)據從導航系統(tǒng)24發(fā)送到遠程處理中心。通信系統(tǒng)28優(yōu)選為使用蜂窩數(shù)據的無線通信系統(tǒng)，但可包括其它各種無線傳輸系統(tǒng)(比如藍牙或wi-fitm)或有線連接?？刂破?0可被配置為實時發(fā)送傳感器數(shù)據，或存儲一段時間的數(shù)據并隨后傳輸所存儲的數(shù)據。在各種實施例中，控制器可被配置為每天傳輸傳感器數(shù)據或在每個行駛周期后傳輸傳感器數(shù)據。

其它實施例可包括捕獲車輛或駕駛員行為的與控制器20通信的其它各種傳感器(比如加速度計或速度計)。這樣的傳感器提供推斷行程數(shù)據可依據的附加信息。在這種實施例中，控制器20還可被配置為如上面提到地以多種時間間隔發(fā)送來自這些傳感器的傳感器數(shù)據。

在優(yōu)選的實施例中，數(shù)據傳輸只在駕駛員被告知將收集的數(shù)據的類型后駕駛員“選擇參與”或同意進行數(shù)據傳輸之后發(fā)生。這可通過用戶界面(比如觸摸啟動的顯示器)在車輛的第一次使用或后續(xù)使用時執(zhí)行。

就能源管理和電池soc而言，混合動力車輛(包括phev)可在三大類操作模式下進行操作：電量保持、電量消耗和電量提升。在電量保持模式中，phev被控制以使電池soc保持在soc閾值附近。這個閾值可稱為電池電量保持水平。作為非限制性的示例，默認的電池電量保持水平可被設置為大約30％的電池soc。在電量消耗控制模式中，電池電力被消耗以用于對電驅動系統(tǒng)進行供電，使得電池soc在給定的行駛距離后減少。在電量提升控制模式中，燃料能量通過動力傳動系統(tǒng)轉換為電池電力，使得電池soc在給定的行駛距離后增加。

phev10被配置為在“純電動”模式(一種電量消耗控制模式)下操作。在這種模式下，發(fā)動機12關閉。馬達/發(fā)電機14使用由牽引電池16儲存的電能向牽引輪18提供扭矩。在純電動模式中，再生制動仍然可用于回收動能作為存儲的電能。為了避免過度消耗牽引電池16，設置了電池荷電狀態(tài)閾值。如果電池荷電狀態(tài)降低到閾值以下，那么發(fā)動機12將啟動以在電量保持模式下保持電池soc，或者對牽引電池16進行充電。發(fā)動機12可響應于來自控制器20或其它適宜的控制器的命令而啟動。

hev和phev通常被配置為在各種模式下進行操作，以最大限度地提高燃料經濟性。然而，hev和phev的駕駛員通常認為純電動操作是最有效的，因而傾向于盡可能頻繁和長時間地使車輛在純電動模式下運行。

當車輛控制器已知悉或以其它方式得知當前行駛周期的最終的車輛目的地時，車輛控制器可優(yōu)化車輛操作以在整個當前行駛周期中提供純電動操作。例如，可經由導航系統(tǒng)從重復的到常去的目的地的行駛周期或從駕駛員指定的最終位置得知或知悉行駛周期的最終目的地。然而，許多車輛行駛周期不具有控制器已知的或知悉的最終目的地。例如，在商店、餐廳或者在朋友家或親戚家結束的行駛周期可能沒有已知或知悉的最終目的地。這種行駛周期可能具有熟悉的路線，使得駕駛員不會在導航系統(tǒng)中指定位置，并且目的地可能沒有頻繁到足以導致控制器記錄該目的地。因此，在這樣的行駛周期期間，例如由于較低的電池荷電狀態(tài)，車輛的發(fā)動機可能在行駛周期將要結束時被啟動。這可能會導致客戶的滿意度降低。

現(xiàn)在參照圖2，以流程圖的形式示出了根據本公開的控制車輛的方法。

如步驟30所示，該方法開始于為車輛提供數(shù)據庫。所述數(shù)據庫基于從至少一輛車輛收集的之前的行駛周期的數(shù)據。在優(yōu)選的實施例中，如下面關于圖3將討論的，數(shù)據庫基于從多個車輛收集并匯總的數(shù)據。數(shù)據庫優(yōu)選地包括與多個潛在的車輛位置相關聯(lián)的概率因子，例如，作為查找表。概率因子對應于在給定位置處的車輛將到達其閾值距離內的目的地的概率。概率可基于在閾值距離內的多個潛在的最終目的地位置中的最高概率進行評估。比如，閾值距離可以是一英里。當然，可使用其它合適的閾值。然后控制前進到步驟32。

如步驟32示出的，確定當前車輛位置。這可比如通過使用導航系統(tǒng)24檢測當前位置來執(zhí)行。然后控制前進到操作34。

在操作34中，判定是否已經在車輛導航系統(tǒng)中指定了當前行駛周期的目的地?？捎绍囕v操作者比如通過與導航系統(tǒng)的用戶界面進行交互來在當前行駛周期之前或在當前行駛周期內指定目的地。

如果操作34的判定是肯定的，即，當前行駛周期的目的地已被指定，那么控制前進到操作36。在操作36中，判定車輛當前位置是否位于導航系統(tǒng)中所指定的目的地的閾值距離內。比如，閾值距離可以是1英里?？梢赃m當?shù)夭捎闷渌嚯x。

如果操作36的判定是否定的，即，當前車輛位置沒有處于最終目的地的閾值距離內，則如在步驟38處示出的，根據默認操作模式來控制車輛。默認操作模式可包括在ev模式下操作，或者可包括響應于各種參數(shù)而啟動車輛發(fā)動機。

如果操作36的判定是肯定的，即，當前車輛位置位于最終目的地的閾值距離內，則如步驟40處示出的，概率因子被設置為高水平。如上所述，概率因子對應于車輛位于當前行駛周期的最終目的地的閾值距離內的概率。作為非限制性的示例，所述高水平可以是80％。然后控制前進到將在下面進一步詳細討論的操作46。

回至操作34，如果判定是否定的，即，沒有針對當前行駛周期指定目的地，則控制前進到步驟42。在步驟42中，概率因子基于當前車輛位置并基于之前的行駛周期的數(shù)據庫而確定。在利用查找表的實施例中，所述判定包括在表中查找當前車輛位置，并獲得相應的概率因子。

可選地，如在步驟44處示出的，至少一個修正因子可隨后應用到概率因子。所述至少一個修正因子可基于與當前行駛周期、當前車輛位置或其它適當?shù)膮?shù)相關聯(lián)的特征來提高或降低概率因子。在一個實施例中，可基于與車輛充電站之間的接近度來應用第一修正因子。修正因子可以是基于比如到充電站的距離的參數(shù)而與概率因子相加的常數(shù)值或變量。當用于phev時，這樣的實施例可能是優(yōu)選的。作為示例，如果當前車輛位置在充電站附近，則可應用第一修正因子以提高在步驟42中確定的概率因子，以考慮到操作員期望對車輛進行充電。在另一個實施例中，如將在下面關于圖4討論的，第二修正因子可基于當前行駛周期的開始位置而被應用。在又一實施例中，如也是將在下面關于圖4討論的，第三修正系數(shù)可基于車輛進入街區(qū)而被應用。還可應用其它適宜的修正因子。

然后，控制前進到操作46。在操作46中，判定通過任何適用的修正因子修正的概率因子是否超過第一閾值。第一閾值對應于相對高的概率。作為非限制性的示例，第一閾值可以是75％的概率。

如果操作46的判定是肯定的，即，概率因子超過第一閾值，則如在步驟48處示出的，車輛被控制在擴展的純電動模式中。擴展的純電動模式可包括，例如，基于氣候因素(比如流體溫度)限制發(fā)動機上拉。擴展的純電動模式還可包括提高發(fā)動機啟動被請求的功率需求閾值。以這種方式，當車輛接近目的地時，可避免不必要的發(fā)動機啟動。

回至操作46，如果判定是否定的，即，概率因子沒有超過第一閾值，則控制前進到操作50。在操作50中，判定概率因子是否超過第二閾值。第二閾值對應于中等的或中間的概率。作為非限制性的示例，第二閾值可以是60％的概率。

如果操作50的判定是肯定的，即，概率因子超過第二閾值，則產生駕駛員警報。駕駛員警報提示車輛操作者手動激活擴展的純電動模式(如果需要的話)。駕駛員警報可包括聽覺或視覺提示。操作者可通過例如選擇儀表盤多功能顯示器上的適當選項來激活擴展的純電動模式。以這種方式，駕駛員可出于自身判斷而選擇啟用擴展的純電動模式，以避免在目的地附近進行不必要的發(fā)動機啟動。

回至操作50，如果判定是否定的，即，概率因子沒有超過第二閾值，則控制前進到步驟38，并且車輛根據默認模式被控制。以這種方式，如果車輛靠近其目的地的概率低或者是不能確定的，則車輛根據默認模式被控制，所述默認模式通常可在各種操作條件下被優(yōu)化用于高效的操作。

現(xiàn)在參照圖3，以示意圖的形式示出了用于產生行程數(shù)據的系統(tǒng)。多個車輛10'與數(shù)據收集中心60進行通信。車輛10'被配置為將傳感器數(shù)據(優(yōu)選地包括地理定位數(shù)據)傳輸?shù)綌?shù)據收集中心60。數(shù)據收集中心60包括被配置為匯總數(shù)據的至少一個計算裝置。在優(yōu)選的實施例中，所述匯總包括將數(shù)據“匿名”，或去除任何數(shù)據或元數(shù)據中的可被用來識別從其獲得數(shù)據的車輛或駕駛員的數(shù)據。

數(shù)據收集中心60將匯總的數(shù)據傳輸?shù)綌?shù)據處理中心62。數(shù)據處理中心62包括被配置為分析所述匯總的數(shù)據的至少一個計算裝置。所述分析包括針對給定位置確定到達給定位置的閾值距離內的最終目的地的車輛行駛周期的比例。通過利用匯總的數(shù)據對多個位置執(zhí)行分析，數(shù)據庫可被構造為包括與每個位置相關聯(lián)的概率因子。概率因子對應于在相關聯(lián)的位置處的車輛位于當前行駛周期的最終目的地的閾值距離內的概率。

數(shù)據處理中心62向數(shù)據庫提供商64傳輸數(shù)據庫。數(shù)據庫提供商64可向車輛提供數(shù)據庫以用于根據本公開的實施例(比如在圖2中示出的示例性實施例)?？赏ㄟ^無線方式(例如，經由如圖1所示的通信系統(tǒng)28)、經由手動軟件更新或本領域中已知的其它方法來提供數(shù)據庫。

在一些實施例中，數(shù)據收集中心60、數(shù)據處理中心62和數(shù)據庫提供商64可被整合為利用常用計算裝置的公共處理中心。在其它實施例中，如圖3所示它們可以是分開的，或者可以將這些功能分成更多數(shù)目的服務提供商。

現(xiàn)在參考圖4，流程圖示出了用于生成概率因子和/或修正因子的數(shù)據庫的方法。如在步驟70處示出的，收集來自多個行駛周期的數(shù)據。如在步驟72處所示的，該傳感器數(shù)據可包括速度數(shù)據、來自導航系統(tǒng)的地理定位數(shù)據、電動車輛充電站的使用情況和/或其它適當?shù)膮?shù)的組合。

如在步驟74處示出的，對所收集的數(shù)據進行匯總和匿名。如在步驟76處示出的，對匯總的數(shù)據進行分析，并識別出匯總的數(shù)據中的行駛傾向。

作為示例，并且如在步驟78處示出的，對從多個車輛收集并匯總的來自多個行駛周期的數(shù)據的分析可被用于確定在任何給定位置的車輛在當前行駛周期的最終位置附近(例如，在當前行駛周期的最終位置的閾值距離內)的概率。

作為附加的示例，并且如在步驟80處示出的，對從多個車輛收集并匯總的來自多個行駛周期的數(shù)據的分析可指示在特定位置開始的大量行駛周期具有位于特定區(qū)域的最終目的地。可在例如特定街區(qū)的居民極有可能前往特定的購物區(qū)或娛樂區(qū)時觀察上述情況。

作為另一示例，并且如在步驟82處示出的，對收集并匯總的來自多個行駛周期的數(shù)據的分析可指示最終目的地在附近的概率非常高的特定位置。這樣的位置的示例包括以下情況：當車輛進入街區(qū)時從而極有可能接近街區(qū)中的房屋，或者當車輛進入購物中心的停車場時從而極有可能在購物中心停車。

作為又一示例，并且如在步驟84處示出的，對收集并匯總的來自多個行駛周期的數(shù)據的分析可指示發(fā)生充電站使用的位置。這樣的信息可用來補充已知充電站的數(shù)據庫。

如在步驟86處示出的，然后基于所識別的行駛傾向生成數(shù)據庫。數(shù)據庫可基于步驟78中的分析包括與地理位置相關聯(lián)的概率因子，其中，概率因子對應于在地理位置處的車輛將達到所述地理位置的閾值距離內的當前行駛周期的終點的概率。數(shù)據庫還可包括修正因子。修正因子可基于與行駛周期或車輛位置相關聯(lián)的其它特性而增加或降低給定位置的概率因子。作為非限制性示例，第一修正因子可基于根據步驟80的分析的當前行駛周期的起點而提供，第二修正因子可基于根據步驟82的分析的最終目的地在附近的概率非常高的位置而提供，以及/或者第三修正因子可基于根據步驟84的分析的與充電站的位置之間的接近度而提供。

可以看出，本公開提供了一種混合動力車輛，即使當最終目的地不是車輛常去的目的地時，所述混合動力車輛可在車輛接近于行駛周期的最終目的地時維持純電動模式操作并避免發(fā)動機啟動。

雖然以上描述了示例性實施例，但并不意味著這些實施例描述了本發(fā)明的所有可能形式。更確切地，在說明書中使用的詞語是描述性詞語而非限制性詞語，并且應該理解，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下可以做出各種變化。此外，可以組合各個實現(xiàn)的實施例的特征以形成本發(fā)明的進一步的實施例。