AMT预测驾驶功能系统构建时间分析研究

AMT预测驾驶功能系统构建时间分析研究何发尧李昕昕摘要:经济性是商用车的重要评价指标机械式自动变速器(AMT)可通过科学的换挡策略有效降低整车油耗搭载预测驾驶功能的AMT可进一步提升车辆的经济性。由于预测驾驶功能数据采集系统的配置等原因车辆有可能会在道路交叉口等位置丢失正确的预测数据。文章依据ADASISv2协议通过e-HorizonBox采集数据并按协议重构数据分析研究国内集成式AMT搭载的传动链预测控制系统在道路交叉口所需的系统构建时间问题。分析研究表明预测系统仅需数秒即可完成系統构建在该时间段内制定相应的策略即可避免由于丢失正确的预测数据造成的相关问题。关键词:商用车;机械式自动变速器;传动链预测控制;系统构建:U471.15文献标识码:A:1671-7988(2020)18-63-03Abstract:Economyisanimportantevaluationindexofcommercialvehicles.Themechanicalautomatictransmission(AMT)caneffectivelyreducethefuelconsumptionofthevehiclethroughscientificshiftingstrategy,andtheAMTwithPredictiveDrivingfunctioncanfurtherimprovethevehicleeconomy.DuetotheconfigurationofthePPCfunctiondataacquisitionsystem,vehiclesmaylosethecorrectpredictivedataatroadintersectionsorotherlocations.Thispapercollectsdatathroughe-horizonBoxandreconstructsthedataaccordingtotheprotocoltoanalyzeandstudythesystemBuild-UptimeofAMTwithPPCfunctionbasedonADASISv2protocol.TheresultshowsthatthepredictionsystemonlyneedsafewsecondstofinishsystemBuild-Up,andtherelevantproblemscausedbylosingthecorrectpredictiondatacanbeavoidedbyformulatingthecorrespondingstrategiesinthisperiod.Keywords:Commercialvehicle;AMT;PPC;SystemBuild-UpCLCNO.:U471.15DocumentCode:AID:1671-7988(2020)18-63-031前言经济性是商用车的重要评价指标追求低油耗是厂商和用户的共同目标。机械式自动变速器(AMTAutomatedManualTransmission)可通过科学的换挡策略有效降低整车油耗搭载预测驾驶功能的AMT可进一步提升车辆的经济性。目前国内外已有数家整车企业或变速器等零部件企业开发出了带有预测驾驶功能的产品。国际上推广程度最高、用户最受欢迎的产品或系统有I-See(沃尔沃)、Prevision(采埃孚)及ActivePrediction(斯堪尼亚)。而在国内工程师在最新一代集成式AMT中研发了传动链预测控制技术(PPCPredictivePower-trainControl)。预测驾驶功能需要通过GPS接收内容供应商提供的地图数据来识别车辆前方道路信息从而控制车辆或变速器等子系统做出最优选择。然而由于数据采集设备配置或者成本等原因预测数据提供方(Av2HPADASISv2HorizonProviders)并不能将车辆前方所有道路的数据全部发送给控制器尤其是在道路交叉口当预测数据和车辆实际行驶路径不一致时预测驾驶系统就需要一段时间来重新构建。本文基于国内最新一代集成式AMT搭载的PPC功能从ADASISv2协议入手分析研究预测驾驶功能系统构建时间(Build-UpTime)问题。2系统构建时间分析研究2.1ADASIS协议道路属性研究ADASIS协议在预测数据提供方Av2HP和数据重构方Av2HR(ADASISv2HorizonReconstructor)之间建立了沟通的桥梁使预测数据采集和数据重构更加简单和高效。2.2预测数据采集分析及地图可视化PPC功能主要完成两项重要的工作一是预测数据的采集和处理二是控制变速箱挂入合适的档位图2是集成式AMT搭载的PPC功能的基本原理。PPC功能依据ADASISV2协议采集和处理数据由于国内地图数据尚未公开本文处理的数据是从奥地利Steyr到Hinterstode路段采集的数据。文中使用的数据主要通过图3所示的e-HorizonBox和CANalyzer等设备采集。e-HorizonBox接收GPS信号按照ADASIS协议发送预测数据CANalyzer采集CAN线上由e-Horizon发送的数据。本文将接收到的由e-HorizonBox采集并发送在CAN总线上的数据按照ADASISv2协议重构借助谷歌地图API将重构后的预测数据和车辆实际位置在地图上显示图4是所采集路段的车辆路径信息。2.3预测驾驶系统构建时间分析通常情况下Av2HP应当考虑并计算车辆可能行驶的所有路径然而由于设备配...

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