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ADASIS v2协议 通过e-Horizon Box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

中图分类号：U471.15  文献标识码：A  文章编号：1671-7988（2020）18-63-03

Abstract： Economy is an important evaluation index of commercial vehicles. The mechanical automatic transmission （AMT） can effectively reduce the fuel consumption of the vehicle through scientific shifting strategy， and the AMT with Predictive Driving function can further improve the vehicle economy. Due to the configuration of the PPC function data acquisition system， vehicles may lose the correct predictive data at road intersections or other locations. This paper collects data through e-horizon Box and reconstructs the data according to the protocol to analyze and study the system Build-Up time of AMT with PPC function based on ADASIS v2 protocol. The result shows that the prediction system only needs a few seconds to finish system Build-Up， and the relevant problems caused by losing the correct prediction data can be avoided by formulating the corresponding strategies in this period.

Keywords： Commercial vehicle; AMT; PPC; System Build-Up

CLC NO.： U471.15  Document Code： A  Article ID： 1671-7988（2020）18-63-03

1 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（AMT Automated Manual Transmission）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Active Prediction（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（PPC Predictive Power-train Control）。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（Av2HP ADASIS v2 Horizon Providers）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ADASIS v2协议入手 分析研究预测驾驶功能系统构建时间（Build-Up Time）问题。

2 系统构建时间分析研究

2.1 ADASIS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（ADASIS v2 Horizon Reconstructor）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ADASIS V2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-Horizon Box和CANalyzer等设备采集。e-Horizon Box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-Horizon Box采集并发送在CAN总线上的数据按照ADASIS v2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 然而由于设备配置、存储空间或成本等其它原因 部分设备仅仅能够发送主路径上的数据信息。但是由于驾驶的随机性 如果车辆因为岔路口等原因突然离开了主路径 而预测系统继续发送主路径的道路信息 预测系统就会有一段陷入盲区（blind）的过程 直到接收到可用的新路径的信息。预测系统需要从丢失信息到重新接收到可用的信息的过程中重新构建。

本文采集处理的数据 在图4黑色圆圈处 由于道路交叉口 车辆实际位置和预测数据发生了偏离 在时刻822.405s处 车辆向右转弯 预测数据继续在原来的路径上;在时刻824.975s处 新路径的预测数据成功追赶上车辆的实际位置 如图6所示。由此得出预测系统构建时间大约需要2.57s。

3 结论

预测驾驶功能根据前方道路信息优化车辆或变速器等子系统的控制策略 可以有效降低车辆油耗 提高经济性。然而由于数据采集及处理系统的配置或成本等原因造成的预测驾驶系统重新构建问题 根据本文分析研究 系统所需的构建时间基本在十秒以内 预测驾驶系统控制策略在道路交叉口等敏感位置做出相应处理即可避免由于预测数据和车辆实际位置发生偏离的情况带来的相关问题。

参考文献

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