[發明專利]一種純電動重卡無人駕駛能耗優化方法

在審

• 申請號: 202010440262.5
• 申請日: 2020-05-22
• 公開（公告）號: CN111806443A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 胡芮平;陳方明;周道武;江濤;楊合祥;賀小卒
• 申請（專利權）人: 博雷頓科技有限公司
• 主分類號: B60W40/00
• 分類號: B60W40/00;B60W50/00
• 代理公司: 上海樂泓專利代理事務所(普通合伙) 31385
• 代理人: 王瑞

1.一種純電動重卡無人駕駛能耗優化方法，其特征在于，包括：

基于影響車輛能耗的歷史數據，訓練RBF神經網絡模型，得到評估模型；

將實時的車輛運行數據輸入所述評估模型中，確定實際車輛運行中的最優輸出扭矩；

其中，所述影響車輛能耗的歷史數據至少包括歷史路況信息、第一車輛技術參數、第一車輛使用信息和第一車輛行駛時的氣候信息；

所述實時的車輛運行數據，至少包括實時路況信息、第二車輛技術參數、第二車輛使用信息和第二車輛行駛時的氣候信息。

2.根據權利要求1所述的純電動重卡無人駕駛能耗優化方法，其特征在于，所述基于影響車輛能耗的歷史數據，訓練RBF神經網絡模型，得到評估模型還包括，訓練RBF神經網絡模型，獲取回歸模型，所述回歸模型輸出的利用回歸模型中的輸出為預設車輛運行中的最優輸出扭矩。

3.根據權利要求2所述的純電動重卡無人駕駛能耗優化方法，其特征在于，還包括根據所述預設車輛運行中的最優輸出扭矩和所述實際車輛運行中的最優輸出扭矩的偏差值，對于車輛運行狀態進行實時調整；其中所述車輛運行狀態包括電機轉速。

4.根據權利要求1所述的純電動重卡無人駕駛能耗優化方法，其特征在于，所述歷史路況信息和實時路況信息均包括，路面坡度、路面結構和路面平整度。

5.根據權利要求4所述的純電動重卡無人駕駛能耗優化方法，其特征在于，所述歷史路況信息基于礦路運輸網數據庫獲取。

6.根據權利要求5所述的純電動重卡無人駕駛能耗優化方法，其特征在于，所述礦路運輸網數據庫包括運輸道路網模型，以所述礦路運輸網數據庫中的道路的中心線代替每條道路，將所述礦路運輸網數據庫中的道路按照道路屬性劃分區段，區段連接的交叉點、采掘點、卸載點設為道路網絡拓撲圖節點，根據實際情況和測量數據賦予路況信息，形成運輸道路網模型。

7.根據權利要求1所述的純電動重卡無人駕駛能耗優化方法，其特征在于，所述第一車輛技術參數和訴述第二車輛技術參數至少包括電機轉速、電機速比、整車質量和輪胎參數，所述輪胎參數包括輪胎的型號。

8.根據權利要求1所述的純電動重卡無人駕駛能耗優化方法，其特征在于，所述第一車輛行駛時的氣候信息和所述第二車輛行駛時的氣候信息至少包括，天氣狀況、海拔高度和平均氣溫。

9.根據權利要求1所述的純電動重卡無人駕駛能耗優化方法，其特征在于，所述RBF神經網絡模型是以至少包括路面坡度、電機速比、輪胎型號、整車質量、天氣狀況、電機轉速作為輸入變量，以電機扭矩為輸出變量構建的。