Die Erfindung betrifft die modelbasierte prädiktive Regelung von mehreren Kompo nenten eines Kraftfahrzeugs. Beansprucht werden in diesem Zusammenhang insbe sondere eine Prozessoreinheit, ein Kraftahrzeug, ein Verfahren sowie ein Computer programmprodukt.

Methoden der modelbasierten prädiktiven Regelung (im Englischen: Model Predictive Control oder abgekürzt MPC) werden auf dem Gebiet der Trajektorie-Regelung ein gesetzt, beispielsweise im Bereich der Motor-Regelung in Kraftfahrzeugen. So ist aus der EP2610836 A1 eine Optimierung einer Energiemanagement-Strategie auf Basis eines Vorausschauhorizonts und weiteren Umgebungsinformationen durch Minimie rung einer Kostenfunktion bekannt. Dabei erfolgt ein Erstellen eines Neuronalen Net zes zur Nutzung im Fahrzeug und eine Modellierung des Fahrers sowie eine Vorher sage des von ihm wahrscheinlich gewählten Geschwindigkeitsverlaufs. Ferner offen bart die EP1256476 B1 eine Strategie zur Reduktion des Energiebedarfs beim Fah ren und zur Erhöhung der Reichweite. Dabei werden Informationen des Navigations geräts genutzt, nämlich eine aktuelle Fahrzeugposition, Straßenmuster, Geografie mit Datum und Uhrzeit, Höhenveränderung, Geschwindigkeitsbeschränkungen, Kreu zungsdichte, Verkehrsüberwachung und Fahrmuster des Fahrers.

Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung kann darin gesehen werden, eine MPC- Regelung für mehrere effizienzrelevante Komponenten eines Kraftfahrzeugs bereit zustellen, wobei die Komponenten nicht zwingend in einem Antriebsstrang des Kraft fahrzeugs zu finden sind.

Die Aufgabe wird gelöst durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche. Vorteilhafte Ausführungsformen sind Gegenstand der Unteransprüche, der folgenden Beschreibung sowie der Figuren.

Die vorliegende Erfindung schlägt die Verwendung eines MPC-Solvers zur Planung verschiedener effizienzrelevanter Freiheitsgrade auf Gesamtfahrzeugebene vor. Da- bei können effizientere (und komfortablere) Aktuatorik-Kombination durch Verwen dung eines MPC-Solvers zur Beplanung von verschiedenen effizienzrelevanten Frei heitsgraden identifiziert werden. Anschließend kann die Weitergabe der optimalen Freiheitsgrad-Beplanung an einen Target Generator erfolgen, der insbesondere durch ein Softwaremodul implementiert sein kann.

In modernen Kraftfahrzeugen werden verschiedenste effizienzrelevante Komponen ten verbaut, wobei diese nicht zwingend nur im Antriebsstrang zu finden sind. Die vorliegende Erfindung ermöglicht beispielsweise durch eine intelligente Regulierung der Fahrthöhe des Kraftfahrzeugs oder durch eine intelligente Aktivierung der Bremse des Kraftfahrzeugs eine Reduktion der Gesamtverluste des Kraftfahrzeugs. Je nach Typ des Kraftfahrzeugs ergibt sich hierbei eine Liste von effizienzrelevanten Komponenten (z.B. ein höhenverstellbares Fahrzeug) und Freiheitsgraden (z.B. die eingestellte Höhe des Fahrwerks), die sich über verschiedenste Teile des Gesamt systems Fahrzeug erstreckt. Die vorliegende Erfindung ermöglicht, eine optimale Ak tuatorik-Kombination der zur Verfügung stehenden Freiheitsgrade auszuwählen und umzusetzen. Optimal kann hierbei die folgende Kostenfunktion die bestmögliche Lö sung zu dem Minimierungsproblem min (fcost = Ceffideny + ctime + Ccomfort) abbilden, wo bei die einzelnen Terme der Kostenfunktion fcost die parametrierbaren Kosten hin sichtlich der Effizienz, des Komforts und der Reisezeit beschreiben.

Gegenstand der Erfindung ist somit die generelle Erweiterung der vom MPC-Solver planbaren Freiheitsgrade. Dem MPC Solver wird in diesem Rahmen nicht nur die Trajektorien-Planung, sondern auch die generelle Planung weiterer effizienzrelevan ter Freiheitsgerade freigestellt. Der Solver bedient sich hierbei eines umfänglichen Fahrzeugverlustmodells, mit Hilfe dessen beliebig viele Aktuatorik-Kombinationen hinsichtlich der Gesamtkosten fcost bewertet werden können. Der MPC-Solvers identi fiziert hierbei diejenige Lösung, welche für das oben genannte Minimierungsproblem den optimalen Wert aufweist und insbesondere die anschließende Weitergabe der optimalen Freiheitsgrad-Planung an den Target Generator.

In diesem Sinne wird gemäß einem ersten Aspekt der Erfindung eine Prozessorein heit zur modelbasierten prädiktiven Regelung von mehreren Komponenten eines Kraftfahrzeugs bereitgestellt. Die Prozessoreinheit ist dazu eingerichtet, einen MPC- Algorithmus zur modellbasierten prädiktiven Regelung einer ersten Komponente ei nes Kraftfahrzeugs und einer zweiten Komponente des Kraftfahrzeugs auszuführen. Um in jeder Situation unter gegebenen Randbedingungen und Beschränkungen eine optimale Lösung für eine sogenannte „Driving Efficiency“ Fahrfunktion zu finden, wel che eine effiziente Fahrweise bereitstellen soll, wurde die Methode der modelbasier ten prädiktiven Regelung (MPC) gewählt. Die MPC-Methode basiert auf einem Sys temmodell, welches das Verhalten des Systems beschreibt. Weiterhin basiert die MPC-Methode auf einer Zielfunktion bzw. auf einer Kostenfunktion, die ein Optimie rungsproblem beschreibt und bestimmt, welche Zustandsgrößen minimiert werden sollen.

Die erste Komponente kann mit unterschiedlichen Werten eines ersten Betriebspara meters betrieben werden, und die zweite Komponente kann mit unterschiedlichen Werten eines zweiten Betriebsparameters betrieben werden. Die vorliegende Erfin dung ist nicht auf die Planung und Regelung der Freiheitsgrade für die erste und zweite Komponente beschränkt. Das Kraftfahrzeug kann über die erste Komponente und die zweite Komponente hinaus weitere Komponenten umfassen, deren Freiheits grade in der gleichen Weise geplant und geregelt werden können, wie dies für die erste Komponente und für die zweite Komponente näher erläutert ist.

Der MPC-Algorithmus enthält eine zu minimierende Kostenfunktion und ein Dynamik model des Kraftfahrzeugs, insbesondere ein Längsdynamikmodell des Kraftfahr zeugs, wobei das Dynamikmodell ein Verlustmodell des Kraftfahrzeugs umfasst. Das Dynamikmodell, insbesondere das Längsdynamikmodell des Antriebsstrangs des Kraftfahrzeugs, kann ein Fahrzeugmodell mit Fahrzeugparametern und Antriebs strangverlusten (z.T. approximierte Kennfelder) umfassen. Insbesondere können die erste Komponente mit den unterschiedlichen Werten des ersten Betriebsparameters und die zweite Komponente mit den unterschiedlichen Werten des zweiten Betriebs parameters durch das Dynamikmodell abgebildet und berechnet bzw. simuliert wer den. In das Dynamikmodell, insbesondere in das Längsdynamikmodell des Antriebs strangs, können weiterhin Kenntnisse über vorausliegende Streckentopografien (z.B. Kurven und Steigungen) einfließen. Weiterhin können auch Kenntnisse über Ge schwindigkeitslimits auf der vorausliegenden Strecke in das Dynamikmodell des An triebsstrangs einfließen. Das Verlustmodell kann eine Liste von effizienzrelevanten Komponenten (z.B. ein höhenverstellbares Fahrzeug bzw. ein dazu eingerichtetes System) und Freiheitsgraden (z.B. die eingestellte Höhe des Fahrwerks) enthalten, die sich über verschiedenste Teile des Gesamtsystems Kraftfahrzeug erstreckt. Das Verlustmodell beschreibt somit einen Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs. Die Frei heitsgrade sind dabei die Betriebsparameter der Komponenten. Unter „Komponen ten“ gemäß der vorliegenden Erfindung fallen beispielsweise Aktuatoren, welche der Lenkung und Dämpfung des Kraftfahrzeugs dienen. Weiterhin können insbesondere die Bremsanlage und der Antriebsstrang Komponenten gemäß der vorliegenden Er findung bilden.

Die Kostenfunktion enthält einen ersten Term („Cefficiency“; siehe die obige Kostenfunk tion fcost), welcher den Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs repräsentiert. Der Gesamt verlust des Kraftfahrzeugs hängt von einer Betriebswerte-Kombination ab, welche ei nen ersten Wert des ersten Betriebsparameters und einen zweiten Wert des zweiten Betriebsparameters beinhaltet. Darüber hinaus kann die Kostenfunktion weitere Terme enthalten („ctime“, „Ccomfort“; siehe die obige Kostenfunktion fcost), von denen ei nige vorteilhafte weiter unten näher beschrieben werden. Die Prozessoreinheit ist dazu eingerichtet, durch Ausführen des MPC-Algorithmus‘ in Abhängigkeit von dem Verlustmodell diejenige Betriebswerte-Kombination zu ermitteln, durch welche zumin dest der erste Term („Cefficiency“) der Kostenfunktion minimiert wird. Weiterhin kann durch diese ermittelte Betriebswerte-Kombination auch die gesamte Kostenfunktion minimiert werden (min (fcost = Ceffideny + ctime + Ccomfort)).

Der MPC-Algorithmus kann dazu einen MPC-Solver in Form eines Software-Moduls umfassen. Der MPC-Solver kann Anweisungen oder Programmcode enthalten, wodurch die Prozessoreinheit angewiesen wird, in Abhängigkeit von dem Verlustmo dell die Betriebswerte-Kombination derart zu ermitteln, dass die Kostenfunktion oder zumindest deren erster Term („Cefficiency“) minimiert wird. Auf diese Weise ermöglicht die vorliegende Erfindung, eine optimale Betriebswerte-Kombination oder auch Aktu- atorik-Kombination der zur Verfügung stehenden Freiheitsgrade auszuwählen und umzusetzen.

Die vorliegende Erfindung kann insbesondere für eine autonome Fahrfunktion des Kraftfahrzeugs eingesetzt werden. Die autonome Fahrfunktion ermöglicht, dass das Kraftfahrzeug selbstständig fährt, d.h. ohne, dass ein Fahrzeuginsasse das Kraftfahr zeug steuert. Der Fahrer hat die Kontrolle über das Kraftfahrzeug an das Fahreras sistenzsystem abgegeben. So umfasst die autonome Fahrfunktion, dass das Kraft fahrzeug - insbesondere mittels der zentralen Prozessoreinheit - dazu eingerichtet ist, beispielsweise Lenk-, Blink-, Beschleunigungs- und Bremsmanöver ohne menschliches Eingreifen durchzuführen sowie insbesondere Außenlicht und Signal gebung wie Blinker des Kraftfahrzeugs zu steuern. Unter die autonome Fahrfunktio nen können auch Fahrfunktionen fallen, die einen Fahrer des Kraftfahrzeugs bei der Steuerung des Kraftfahrzeugs unterstützen, insbesondere bei Lenk-, Blink-, Be schleunigungs- und Bremsmanövern, wobei der Fahrer weiterhin die Kontrolle über das Kraftfahrzeug hat.

Die Prozessoreinheit kann die optimierte Betriebswerte-Kombination an ein Software modul („Target Generator“) weitergeben. Mittels dieses Software-Moduls kann die Prozessoreinheit die mathematisch-optimale Beplanung aller zur Verfügung stehen den Freiheitsgrade in tatsächlich verwertbare Komponentensignale konvertieren. Als Beispiel kann durch die MPC-Regelung eine Geschwindigkeitstrajektorie des Fahr zeugs für die nächsten 5000m optimal geplant werden. In diesem Fall würde der Tar get Generator den ersten (=aktuell benötigten) Geschwindigkeitswert dieser Trajekto- rie beispielsweise in ein Bedarfsdrehmoment der elektrischen Maschine (als eine effi zienzrelevante Komponente) des Kraftfahrzeugs „übersetzen“. Mit diesem Wert kann die Komponentensoftware dann arbeiten und die gewollte Geschwindigkeit einregeln.

In diesem Sinne ist die Prozessoreinheit in einer Ausführungsform dazu eingerichtet, durch Ausführen eines Konvertierungs-Softwaremoduls einen ersten Aktuator der ersten Komponente derart anzusteuern, dass der erste Aktuator mit einem ersten Ak tuatorwert betrieben wird, wodurch die erste Komponente mit dem ersten Wert des ersten Betriebsparameters derjenigen Betriebswerte-Kombination betrieben wird, durch welche zumindest der erste Term der Kostenfunktion minimiert wird. Weiterhin ist die Prozessoreinheit in dieser Ausführungsform dazu eingerichtet, durch Ausfüh ren des Konvertierungs-Softwaremoduls einen zweiten Aktuator der zweiten Kompo nente derart anzusteuern, dass der zweite Aktuator mit einem zweiten Aktuatorwert betrieben wird, wodurch die zweite Komponente mit dem zweiten Wert des zweiten Betriebsparameters derjenigen Betriebswerte-Kombination betrieben wird, durch wel che zumindest der erste Term der Kostenfunktion minimiert wird. Diese Ausführungs form ermöglicht, dass die Aktuatoren derart gesteuert werden, dass die Komponen ten so effizient wie möglich betrieben werden. Mit anderen Worten kann eine opti male Aktuatorwerte-Kombination ermittelt und umgesetzt werden, sodass die Kom ponenten und damit auch das Kraftfahrzeug möglichst energieeffizient betrieben wer den.

Wie bereits erwähnt ist die vorliegende Erfindung nicht auf die erste Komponente und auf die zweite Komponente beschränkt, denn in modernen Fahrzeugen werden verschiedenste effizienzrelevante Komponenten verbaut, wobei diese nicht zwingend nur im Antriebsstrang zu finden sind. All diese Komponenten mit ihren Freiheitsgra den können durch das Verlustmodell abgebildet werden. So kann in einer Ausfüh rungsform - insbesondere neben anderen effizienzrelevanten Komponenten - die erste Komponente ein System zur Niveauregelung des Kraftfahrzeugs sein, und die zweite Komponente kann eine Bremsanlage sein. Durch eine intelligente Regulie rung der Fahrthöhe und/oder durch eine intelligente Aktivierung der Bremse (was durch die Ermittlung der optimalen Betriebswerte-Kombination erfolgt) kann eine Re duktion der Gesamtverluste des Kraftfahrzeugs erreicht werden.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform enthält der erste Term eine mit einem ersten Gewichtungsfaktor gewichtete und gemäß dem Dynamikmodell prädizierte elektri sche Energie, welche innerhalb eines Prädiktionshorizonts von einer Batterie des An triebsstrangs zum Antrieb der elektrischen Maschine bereitgestellt wird. Weiterhin kann die Kostenfunktion als zweiten Term eine mit einem zweiten Gewichtungsfaktor gewichtete und gemäß dem Dynamikmodell prädizierte Fahrzeit enthalten, welche das Kraftfahrzeug zum Zurücklegen der gesamten innerhalb des Prädiktionshorizonts prädizierten Wegstrecke benötigt. Die Prozessoreinheit kann dazu eingerichtet sein, durch Ausführen des MPC-Algorithmus‘ in Abhängigkeit von dem ersten Term und in Abhängigkeit von dem zweiten Term eine Eingangsgröße für die elektrische Ma schine zu ermitteln, sodass die Kostenfunktion minimiert wird.

Die Zustandsgrößen für die Driving Efficiency Fahrfunktion können somit beispiels weise die Fahrzeuggeschwindigkeit bzw. die kinetische Energie, die verbleibende Energie in der Batterie und die Fahrzeit sein. Die Optimierung von Energieverbrauch und Fahrtzeit kann beispielsweise auf Basis der Steigung der vorausliegenden Stre cke und Beschränkungen für Geschwindigkeit und Antriebskraft erfolgen, sowie auf Basis des aktuellen Systemzustands. Mittels der Zielfunktion bzw. mittels der Kosten funktion der Driving Efficiency Fahrstrategie kann zusätzlich zum Gesamtverlust oder Energieverbrauch auch die Fahrzeit minimiert werden. Dies führt dazu, dass je nach Wahl der Gewichtungsfaktoren eine geringe Geschwindigkeit nicht immer als optimal bewertet wird und so nicht mehr das Problem besteht, dass die resultierende Ge schwindigkeit immer am unteren Rand der erlaubten Geschwindigkeit liegt. Es wird ermöglicht, dass der Fahrereinfluss nicht länger relevant für den Energieverbrauch und die Fahrzeit des Kraftfahrzeugs ist, weil die elektrische Maschine durch die Pro zessoreinheit basierend auf der Eingangsgröße gesteuert werden kann, die durch Ausführen des MPC-Algorithmus ermittelt wird. Mittels der Eingangsgröße kann ins besondere ein optimaler Motorbetriebspunkt der elektrischen Maschine eingestellt werden. Dadurch kann eine direkte Einregelung der optimalen Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs erfolgen.

Die Kostenfunktion kann insbesondere ausschließlich lineare und quadratische Terme aufweisen. Dadurch hat das Gesamtproblem die Form einer quadratischen Optimierung mit linearen Nebenbedingungen und es ergibt sich ein konvexes Prob lem, welches gut und schnell gelöst werden kann. Die Zielfunktion bzw. die Kosten funktion kann mit einer Gewichtung (Gewichtungsfaktoren) aufgestellt werden, wobei insbesondere eine Energieeffizienz, eine Fahrtzeit und ein Fahrkomfort berechnet und gewichtet werden. Eine energieoptimale Geschwindigkeitstrajektorie kann für ei nen vorausliegenden Horizont auf der Prozessoreinheit online berechnet werden, die insbesondere ein Bestandteil eines Zentral-Steuergeräts des Kraftfahrzeugs bilden kann. Durch Nutzung der MPC-Methode kann weiterhin eine zyklische Neuberech nung der Soll-Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs auf Basis des aktuellen Fahrzu stands und der vorausliegenden Streckeninformationen erfolgen.

Aktuelle Zustandsgrößen können gemessen, entsprechende Daten können aufge nommen und dem MPC-Algorithmus zugeführt werden. So können Streckendaten aus einer elektronischen Karte für einen Vorausschauhorizont bzw. Prädiktionshori zont (z.B. 400 m) vor dem Kraftfahrzeug insbesondere zyklisch upgedated bzw. aktu alisiert werden. Die Streckendaten können beispielsweise Steigungsinformationen, Kurveninformationen, und Informationen über Geschwindigkeitslimits beinhalten. Des Weiteren kann eine Kurvenkrümmung über eine maximal zulässige Querbeschleuni gung in ein Geschwindigkeitslimit für das Kraftfahrzeug umgerechnet werden. Außer dem kann eine Ortung des Kraftfahrzeugs erfolgen, insbesondere über ein GNSS- Signal zur genauen Lokalisierung auf der elektronischen Karte.

Durch die Kostenfunktion des MPC-Algorithmus‘ erfolgt eine Minimierung der Fahr zeit für den Prädiktionshorizont und eine Minimierung von verbrauchter Energie. In einer Ausführungsform erfolgt weiterhin eine Minimierung von Drehmomentänderun gen für den Prädiktionshorizont. Was den Input für die modellbasierte prädiktive Re gelung angeht, so können dem MPC-Algorithmus als Nebenbedingungen z.B. Ge schwindigkeitslimits, physikalische Grenzen für das Drehmoment und Drehzahlen der elektrischen Maschine zugeführt werden. Dem MPC-Algorithmus können weiterhin Steuergrößen für die Optimierung als Input zugeführt werden, insbesondere die Ge schwindigkeit des Fahrzeugs (welche proportional zur Drehzahl sein kann), das Drehmoment der elektrischen Maschine und der Batterieladezustand. Als Output der Optimierung kann der MPC-Algorithmus eine optimale Drehzahl und ein optimales Drehmoment für berechnete Punkte im Vorausschauhorizont liefern. Was die Umset zung der MPC-Regelung im Fahrzeug angeht, so kann dem MPC-Algorithmus ein Softwaremodul nachgeschaltet sein, welches einen aktuell relevanten Zustand ermit telt und an eine Leistungselektronik weitergibt.

Energieverbrauch und Fahrzeit können jeweils am Ende des Horizonts ausgewertet und gewichtet werden . Dieser T erm ist also nur für den letzten Punkt des Horizonts aktiv. In diesem Sinne enthält die Kostenfunktion in einer Ausführungsform einen mit dem ersten Gewichtungsfaktor gewichteten Energieverbrauchsendwert, den die prä- dizierte elektrische Energie am Ende des Prädiktionshorizonts annimmt, und die Kos tenfunktion enthält einen mit dem zweiten Gewichtungsfaktor gewichteten Fahrzeit endwert, den die prädizierte Fahrzeit am Ende des Prädiktionshorizonts annimmt.

Um ein komfortables Fahren sicher zu stellen, können zusätzlich Terme zur Bestra fung von Momentensprüngen eingeführt werden. In diesem Sinne kann die Kosten funktion einen dritten Term mit einem dritten Gewichtungsfaktor aufweisen, wobei der dritte Term einen gemäß dem Dynamikmodell prädizierten Wert eines Drehmoments enthält, welches die elektrische Maschine zum Antrieb des Kraftfahrzeugs bereitstellt, und wobei die Prozessoreinheit dazu eingerichtet ist, durch Ausführen des MPC-AI- gorithmus in Abhängigkeit von dem ersten Term, in Abhängigkeit von dem zweiten Term und in Abhängigkeit von dem dritten Term die Eingangsgröße für die elektri sche Maschine zu ermitteln, sodass die Kostenfunktion minimiert wird.

Für den ersten Punkt im Horizont kann die Abweichung zum zuletzt gestellten Mo ment negativ bewertet werden, um sicher zu stellen, dass es einen nahtlosen und ruckfreien Übergang beim Umschalten zwischen alter und neuer Trajektorie gibt. In diesem Sinne kann der dritte Term einen mit dem dritten Gewichtungsfaktor gewich teten ersten Wert eines gemäß dem Dynamikmodell prädizierten Drehmoments ent halten, welches die elektrische Maschine zum Antrieb des Kraftfahrzeugs zu einem ersten Wegpunkt innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellt. Dabei kann der dritte Term einen mit dem dritten Gewichtungsfaktor gewichteten nullten Wert eines Dreh moments enthalten, welches die elektrische Maschine zum Antrieb des Kraftfahr zeugs zu einem nullten Wegpunkt bereitstellt, der unmittelbar vor dem ersten Weg punkt liegt. Bei dem nullten Drehmoment kann es sich insbesondere um ein real - in nicht bloß prädiziert - von der elektrischen Maschine bereitgestelltes Drehmoment handeln. In der Kostenfunktion kann der nullte Wert des Drehmoments von dem ers ten Wert des Drehmoments abgezogen werden.

Alternativ kann der dritte Term einen mit dem dritten Gewichtungsfaktor gewichteten ersten Wert einer gemäß dem Dynamikmodell prädizierten Antriebskraft enthalten, welche die elektrische Maschine zum Antrieb des Kraftfahrzeugs zu einem ersten Wegpunkt innerhalb des Prädiktionshorizonts bereitstellt. Der dritte Term enthält da bei einen mit dem dritten Gewichtungsfaktor gewichteten nullten Wert einer Antriebs kraft, welche die elektrische Maschine zum Antrieb des Kraftfahrzeugs zu einem null ten Wegpunkt bereitstellt, der unmittelbar vor dem ersten Wegpunkt liegt, wobei in der Kostenfunktion der nullte Wert der Antriebskraft von dem ersten Wert der An triebskraft abgezogen wird.

Bei den Wegpunkten, welche durch den MPC-Algorithmus berücksichtigt werden, handelt es sich insbesondere um diskrete Wegpunkte, die beispielsweise in einer be stimmten Frequenz aufeinanderfolgen. In diesem Sinne stellen der nullte Wegpunkt und der erste Wegpunkt diskrete Wegpunkte dar, wobei der erste Wegpunkt unmittel bar auf den nullten Wegpunkt folgt. Der nullte Wegpunkt kann zeitlich vor dem Prä diktionshorizont liegen. Für den nullten Wegpunkt kann der nullte Drehmomentwert gemessen oder ermittelt werden. Der erste Wegpunkt stellt insbesondere den ersten Wegpunkt innerhalb des Prädiktionshorizonts dar. Für den ersten Wegpunkt kann das erste Drehmomentwert prädiziert werden. Somit kann der real ermittelte nullte Drehmomentwert mit dem prädizierten ersten Drehmomentwert verglichen werden.

Zusätzlich sind zu hohe Drehmomentgradienten innerhalb des Horizonts unvorteil haft, so dass diese in einer Ausführungsform bereits in der Zielfunktion bestraft wer den. Dafür kann die quadratische Abweichung der Antriebskraft je Meter gewichtet und in der Zielfunktion minimiert werden. In diesem Sinne kann die Kostenfunktion einen vierten Term mit einem vierten Gewichtungsfaktor aufweisen, wobei der vierte Term einen gemäß dem Dynamikmodell prädizierten Gradienten des Drehmoments oder einen Indikatorwert für einen gemäß dem Dynamikmodell prädizierten Gradien ten des Drehmoments enthält. Die Prozessoreinheit ist dabei dazu eingerichtet, durch Ausführen des MPC-Algorithmus‘ in Abhängigkeit von dem ersten Term, in Ab hängigkeit von dem zweiten Term, in Abhängigkeit von dem dritten Term und in Ab hängigkeit von dem vierten Term die Eingangsgröße für die elektrische Maschine zu ermitteln, sodass die Kostenfunktion minimiert wird. In einer Ausführungsform enthält der vierte Term eine mit dem vierten Gewichtungs faktor multiplizierte und aufsummierte quadratische Abweichung des Gradienten des Drehmoments. Weiterhin kann die Kostenfunktion eine mit dem vierten Gewichtungs faktor aufsummierte quadratische Abweichung einer Antriebskraft enthalten, welche die elektrische Maschine bereitstellt, um das Kraftfahrzeug einen Meter in Längsrich tung fortzubewegen. In diesem Sinne kann der vierte Term eine mit dem vierten Ge wichtungsfaktor multiplizierte und aufsummierte quadratische Abweichung einer An triebskraft enthalten, welche die elektrische Maschine bereitstellt, um das Kraftfahr zeug einen Meter in Längsrichtung fortzubewegen.

Geschwindigkeitslimits, die beispielsweise durch eine Verkehrsstraßenordnung fest gelegt sein können, sind für die Optimierung harte Grenzen, die nicht überschritten werden sollen. Eine leichte Überschreitung der Geschwindigkeitsgrenzen ist in der Realität immer zulässig und vor allem bei Übergängen von einer Geschwindigkeits zone in eine zweite Zone eher der Normalfall. In dynamischen Umgebungen, in de nen sich von einem Rechenzyklus zum nächsten Rechenzyklus Geschwindigkeitsli mits verschieben, kann es passieren, dass bei ganz harten Grenzen keine gültige Lö sung für einen Geschwindigkeitsverlauf mehr gefunden werden kann. Um die Stabili tät des Rechenalgorithmus zu erhöhen, kann eine sogenannte „Soft Constraint“ in die Zielfunktion eingeführt werden. Insbesondere kann eine sogenannte „Schlupf-Va riable“ bzw. „Slack-Variable“ in einem vorgegebenen schmalen Bereich aktiv werden, bevor das harte Geschwindigkeitslimit erreicht wird. Lösungen, die sehr nah an die sem Geschwindigkeitslimit liegen, können dabei schlechter bewertet werden, also Lösungen deren Geschwindigkeitstrajektorie einen gewissen Abstand zur harten Grenze einhalten. In diesem Sinne kann die Kostenfunktion als fünften Term eine mit einem fünften Gewichtungsfaktor gewichtete Slack-Variable enthalten, wobei die Pro zessoreinheit dazu eingerichtet ist, durch Ausführen des MPC-Algorithmus“ in Abhän gigkeit von dem ersten Term, in Abhängigkeit von dem zweiten Term, in Abhängig keit von dem dritten Term, in Abhängigkeit von dem vierten Term und in Abhängigkeit von dem fünften Term die Eingangsgröße für die elektrische Maschine zu ermitteln, sodass die Kostenfunktion minimiert wird. Gemäß einem zweiten Aspekt der Erfindung wird ein Kraftfahrzeug bereitgestellt, das eine Prozessoreinheit gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung umfasst. Das Kraft fahrzeug umfasst weiterhin ein Fahrerassistenzsystem, eine erste Komponente und eine zweite Komponente. Das Fahrerassistenzsystem ist dazu eingerichtet, insbe sondere mittels einer Kommunikations-Schnittstelle auf eine den ersten Term der Kostenfunktion minimierende Betriebswerte-Kombination zuzugreifen, die von der Prozessoreinheit ermittelt worden ist, und welche einen ersten Wert des ersten Be triebsparameters und einen zweiten Wert des zweiten Betriebsparameters beinhaltet. Weiterhin ist das Fahrerassistenzsystem dazu eingerichtet, die erste Komponente basierend auf dem ersten Wert des ersten Betriebsparameters zu steuern, und die zweite Komponente basierend auf dem zweiten Wert des zweiten Betriebsparame ters zu steuern. Dazu kann das Fahrerassistenzsystem insbesondere auf den weiter oben beschriebenen Target Generator zurückgreifen.

Bei dem Kraftfahrzeug handelt es sich beispielsweise um ein Automobil (z.B. ein Per sonenkraftfahrwagen mit einem Gewicht von weniger als 3,5 t), Motorrad, Motorroller, Moped, Fahrrad, E-Bike, Bus oder Lastkraftwagen (z.B. mit einem Gewicht von über 3,5 t), oder aber auch um ein Schienenfahrzeug, ein Schiff, ein Luftfahrzeug wie Heli kopter oder Flugzeug. Auch in kleinen, leichten elektrischen Kraftfahrzeugen der Mik romobilität kann die Erfindung eingesetzt werden, wobei diese Kraftfahrzeuge insbe sondere im städtischen Verkehr und für die erste und letzte Meile im ländlichen Raum genutzt werden. Unter der ersten und letzten Meile können alle Strecken und Wege verstanden werden, die sich im ersten und letzten Glied einer Mobilitätskette befinden. Das ist zum Beispiel der Weg von Zuhause zum Bahnhof oder die Strecke vom Bahnhof zum Arbeitsplatz. Mit anderen Worten ist die Erfindung in allen Berei chen des Transportwesens wie Automotive, Aviation, Nautik, Astronautik etc. ersetz bar. Das Kraftfahrzeug kann beispielsweise zu einer Fahrzeugflotte gehören. Das Kraftfahrzeug kann durch einen Fahrer gesteuert werden, möglicherweise unterstützt durch ein Fahrerassistenzsystem. Das Kraftfahrzeug kann jedoch auch beispiels weise ferngesteuert und/oder (teil-)autonom gesteuert werden. Gemäß einem dritten Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur modelbasierten prädiktiven Regelung von mehreren Komponenten eines Kraftfahrzeugs bereitge stellt, wobei eine erste Komponente mit unterschiedlichen Werten eines ersten Be triebsparameters betrieben werden kann, und wobei eine zweite Komponente mit un terschiedlichen Werten eines zweiten Betriebsparameters betrieben werden kann. Das Verfahren umfasst das Ausführen eines MPC-Algorithmus‘ zur modellbasierten prädiktiven Regelung der ersten Komponente und der zweiten Komponente. Dabei enthält der MPC-Algorithmus eine zu minimierende Kostenfunktion und ein Dynamik modell des Kraftfahrzeugs, insbesondere ein Längsdynamikmodell des Kraftfahr zeugs, wobei das Dynamikmodell ein Verlustmodell des Kraftfahrzeugs umfasst, und wobei das Verlustmodell einen Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs beschreibt. Weiter hin enthält die Kostenfunktion einen ersten Term, welcher den Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs repräsentiert. Ferner hängt der Gesamtverlust von einer Betriebs- werte-Kombination ab, welche einen ersten Wert des ersten Betriebsparameters und einen zweiten Wert des zweiten Betriebsparameters beinhaltet. Gemäß einem weite ren Verfahrensschritt wird durch Ausführen des MPC-Algorithmus‘ in Abhängigkeit von dem Verlustmodell diejenige Betriebswerte-Kombination ermittelt, durch welche der erste Term der Kostenfunktion minimiert wird.

Gemäß einem vierten Aspekt der Erfindung wird ein Computerprogrammprodukt zur modelbasierten prädiktiven Regelung von mehreren Komponenten eines Kraftfahr zeugs bereitgestellt, wobei eine erste Komponente mit unterschiedlichen Werten ei nes ersten Betriebsparameters betrieben werden kann, und wobei eine zweite Kom ponente mit unterschiedlichen Werten eines zweiten Betriebsparameters betrieben werden kann. Das Computerprogrammprodukt leitet, wenn es auf einer Prozesso reinheit ausgeführt wird, die Prozessoreinheit an, einen MPC-Algorithmus zur modell basierten prädiktiven Regelung der ersten Komponente und der zweiten Kompo nente auszuführen. Dabei enthält der MPC-Algorithmus eine zu minimierende Kos tenfunktion und ein Dynamikmodell des Kraftfahrzeugs, insbesondere ein Längsdy namikmodell des Kraftfahrzeugs, wobei das Dynamikmodell ein Verlustmodell des Kraftfahrzeugs umfasst, und wobei das Verlustmodell einen Gesamtverlust des Kraft fahrzeugs beschreibt. Weiterhin enthält die Kostenfunktion einen ersten Term, wel- eher den Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs repräsentiert. Ferner hängt der Gesamt verlust von einer Betriebswerte-Kombination ab, welche einen ersten Wert des ersten Betriebsparameters und einen zweiten Wert des zweiten Betriebsparameters bein haltet. Weiterhin leitet das Computerprogrammprodukt leitet, wenn es auf einer Pro zessoreinheit ausgeführt wird, die Prozessoreinheit an, durch Ausführen des MPC- Algorithmus in Abhängigkeit von dem Verlustmodell diejenige Betriebswerte-Kombi nation zu ermitteln, durch welche der erste Term der Kostenfunktion minimiert wird.

Die Ausführungen im Zusammenhang mit der Prozessoreinheit gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung gelten sinngemäß auch für das Kraftfahrzeug gemäß dem zweiten Aspekt der Erfindung, für das Verfahren gemäß dem dritten Aspekt der Erfin dung und für das Computerprogrammprodukt gemäß dem vierten Aspekt der Erfin dung.

Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand der schemati schen Zeichnung näher erläutert, wobei gleiche oder ähnliche Elemente mit dem glei chen Bezugszeichen versehen sind. Hierbei zeigt

Fig. 1 eine schematische Darstellung eines Kraftfahrzeugs, das mehrere effizienz relevante Komponenten umfasst,

Fig. 2 Freiheitsgrade einer ersten effizienzrelevanten Komponente,

Fig. 3 Freiheitsgrade einer zweiten effizienzrelevanten Komponente und

Fig. 4 ein Kennfeld einer elektrischen Maschine für das Fahrzeug nach Fig. 1,

Fig. 1 zeigt ein Kraftfahrzeug 1 , z.B. ein Personenkraftfahrwagen. Das Kraftahrzeug 1 umfasst ein System 2 zur modelbasierten prädiktiven Regelung von mehreren Komponenten des Kraftfahrzeugs 1. Das System 2 umfasst in dem gezeigten Aus führungsbeispiel eine Prozessoreinheit 3, eine Speichereinheit 4, eine Kommunikati ons-Schnittstelle 5 und eine Erfassungseinheit 6, insbesondere zur Erfassung von das Kraftfahrzeug 1 betreffenden Zustandsdaten. Das Kraftfahrzeug 1 umfasst wei terhin einen Antriebsstrang 7, der beispielsweise eine elektrische Maschine 8, die als Motor und als Generator betrieben werden kann, eine Batterie 9 und ein Getriebe 10 umfassen kann. Die elektrische Maschine 8 kann im Motorbetrieb Räder des Kraft fahrzeugs 1 über das Getriebe 10 antreiben, das beispielsweise eine konstante Übersetzung aufweisen kann. Die dazu notwendige elektrische Energie kann die Bat terie 9 bereitstellen. Die Batterie 9 kann durch die elektrische Maschine 8 aufgeladen werden, wenn die elektrische Maschine 8 im Generatorbetrieb betrieben wird (Reku- peration). Die Batterie 9 kann optional auch an einer externen Ladestation aufgela den werden. Ebenfalls kann der Antriebsstrang des Kraftfahrzeugs 1 optional einen Verbrennungskraftmotor 17 aufweisen, welcher alternativ oder zusätzlich zu der elektrischen Maschine 8 das Kraftfahrzeug 1 antreiben kann. Der Verbrennungskraft motor 17 kann auch die elektrische Maschine 8 antreiben, um die Batterie 9 aufzula den.

Das Kraftfahrzeug 1 umfasst weiterhin mehrere Komponenten, welche für die Effizi enz des Betriebs des Kraftfahrzeugs 1 relevant sind („effizienzrelevante Komponen ten“), insbesondere wenn das Kraftfahrzeug 1 in einem autonomen Fahrmodus be trieben wird. Diese Komponenten sind nicht ausschließlich in dem Antriebsstrang 7 des Kraftfahrzeugs 1 angeordnet. In Fig. 1 sind rein beispielhaft eine erste Kompo nente 18 und eine zweite Komponente 19 dargestellt, obwohl das Kraftfahrzeug 1 noch eine Reihe weiterer effizienzrelevanter Komponenten umfasst. In dem Ausfüh rungsbeispiel nach Fig. 1 sind eine erste Komponente in Form eines Systems 18 zur Niveauregelung des Kraftfahrzeugs 1 und eine zweite Komponente in Form einer Bremsanlage 19 des Kraftfahrzeugs 1 dargestellt. Auch beispielsweise die elektri sche Maschine 8, die Batterie 9, das Getriebe 10 und der Verbrennungskraftmotor 17 können als effizienzrelevante Komponenten des Kraftfahrzeugs 1 aufgefasst werden.

Fig. 2 zeigt, dass das System 18 zur Niveauregelung des Kraftfahrzeugs 1 mit unter schiedlichen Werten eines ersten Betriebsparameters 20 (erster Freiheitsgrad) be trieben werden kann. Beispielsweise kann der erste Betriebsparameter 20 die einge stellte Höhe eines Fahrwerks 21 des Kraftfahrzeugs 1 sein. Rein beispielhaft kann die eingestellte Höhe des Fahrwerks 21 des Kraftfahrzeugs 1 einen ersten Werte hi, einen zweiten Werte h2 und einen dritten Wert h3 annehmen. Die unterschiedlichen Höhen hi, h2 und h3 des Fahrwerks 21 können zu einer unterschiedlich hohen Luftwi derstandskraft des Kraftfahrzeugs 1 führen. Dies kann durch das weiter unten be schriebene Längsmodell 14 des Antriebsstrangs 7 des Kraftfahrzeugs 1 abgebildet werden.

Das System 18 zur Niveau reg elung des Kraftfahrzeugs 1 kann als ein Aktuator des Kraftfahrzeugs 1 aufgefasst werden. Weiterhin kann das System 18 zur Niveaurege lung des Kraftfahrzeugs 1 selbst wenigstens einen Aktuator 22 aufweisen (z.B. einen Hydraulikzylinder oder einen Pneumatikzylinder oder einen hydropneumatischen Stoßdämpfer), welcher das System 18 zur Niveauregelung des Kraftfahrzeugs 1 be tätigt. Der erste Aktuator 22 kann mit unterschiedlichen Aktuatorwerten 23 betrieben werden, sodass sich für das System 18 zur Niveauregelung des Kraftfahrzeugs 1 die unterschiedlichen Werte hi, h2 und h3 ergeben. Beispielsweise ergibt sich bei einem ersten Aktuatorwert xi (z.B. ein erster Druckwert für einen Hydraulikzylinder) die erste Höhe hi des Fahrwerks 21, bei einem zweiten Aktuatorwert X2 die zweite Höhe h2 des Fahrwerks 21 und bei einem dritten Aktuatorwert X3 die dritte Höhe h3 des Fahrwerks 21 .

Fig. 3 zeigt, dass die Bremsanlage 19 mit unterschiedlichen Werten eines zweiten Betriebsparameters 24 (zweiter Freiheitsgrad) betrieben werden kann. Beispiels weise kann der zweite Betriebsparameter 20 die Bremskraft der Bremsanlage 19 sein. Rein beispielhaft kann die Bremskraft einen ersten Wert yi, einen zweiten Wert y2 und einen dritten Wert y3 annehmen. Die unterschiedlich hohen Bremskräfte yi, y2 und y3 der Bremsanlage 19 können zu einer unterschiedlich hohen Traktionskraft führen, die durch die Bremsanlage auf die Räder des Kraftfahrzeugs 1 ausgeübt wird. Dies kann durch das weiter unten beschriebene Längsmodell 14 des Antriebs strangs 7 des Kraftfahrzeugs 1 abgebildet werden.

Die Bremsanlage 19 kann als ein Aktuator des Kraftfahrzeugs 1 aufgefasst werden. Weiterhin kann die Bremsanlage 19 selbst einen Aktuator 25 aufweisen (z.B. einen Hydraulikzylinder) aufweisen, welcher die Bremsanlage 19 betätigt. Der zweite Aktu ator 25 kann mit unterschiedlichen Aktuatorwerten 26 betrieben werden, sodass sich für die Bremsanlage 19 die unterschiedlichen Werte yi, y2 und y3 ergeben. Beispiels weise ergibt sich bei einem ersten Aktuatorwert zi die erste Bremskraft yi, bei einem zweiten Aktuatorwert Z2 die zweite Bremskraft y2 und bei einem dritten Aktuatorwert Z3 die dritte Bremskraft y3.

Auf der Speichereinheit 4 kann ein Computerprogrammprodukt 11 gespeichert sein. Das Computerprogrammprodukt 11 kann auf der Prozessoreinheit 3 ausgeführt wer den, wozu die Prozessoreinheit 3 und die Speichereinheit 4 mittels der Kommunikati ons-Schnittstelle 5 miteinander verbunden sind. Wenn das Computerprogrammpro dukt 11 auf der Prozessoreinheit 3 ausgeführt wird, leitet es die Prozessoreinheit 3 an, die im Zusammenhang mit der Zeichnung beschriebenen Funktionen zu erfüllen bzw. Verfahrensschritte auszuführen.

Das Computerprogrammprodukt 11 enthält einen MPC-Algorithmus 13. Der MPC-AI- gorithmus 13 wiederum enthält ein Dynamikmodell des Kraftfahrzeugs, in dem ge zeigten Ausführungsbeispiel ein Längsdynamikmodell 14 des Antriebsstrangs 7 des Kraftfahrzeugs 1. Weiterhin entält der MPC-Algorithmus 13 eine zu minimierende Kostenfunktion 15, wobei ein erster Term Cefficiency der Kostenfunktion 15 den Ge samtverlust des Kraftfahrzeugs 1 repräsentiert. So kann die zu minimierende Kosten funktion 15 mathematisch wie folgt ausgedrückt werden:

GTΊΪP (Cefficieny + Ctime + Ccomfort)

Hierbei sind:

Cefficiency die parametrierbaren Kosten hinsichtlich der Effizienz, ctime die parametrierbaren Kosten hinsichtlich der Reisezeit und

Ccomfort die parametrierbaren Kosten hinsichtlich des Komforts.

Das Längsdynamikmodell 14 umfasst ein Verlustmodell 27 des Kraftfahrzeugs 1. Das Verlustmodell 27 beschreibt das Betriebsverhalten der effizienzrelevanten Kompo nenten 18, 19 hinsichtlich ihrer Effizienz bzw. hinsichtlich ihres Verlusts. Daraus ergibt sich der Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1 . Die Prozessoreinheit 3 führt den MPC-Algorithmus 13 aus und prädiziert dabei ein Verhalten des Kraftfahrzeugs 1 ba sierend auf dem Längsdynamikmodell 14, wobei die Kostenfunktion 15 minimiert wird.

Der Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1 hängt von einer Betriebswerte-Kombination ab. Die Betriebswerte-Kombination beinhaltet einen ersten Wert des ersten Betriebs parameters und einen zweiten Wert des zweiten Betriebsparameters. In dem gezeig ten vereinfachten Ausführungsbeispiel gibt es sechs mögliche Betriebswerte-Kombi- nationen. Eine erste Betriebswerte-Kombination beinhaltet die erste Höhe hi des Fahrwerks 21 und die erste Bremskraft yi der Bremsanlage 19. Bei der ersten Be triebswerte-Kombination ergibt sich ein erster Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1. Eine zweite Betriebswerte-Kombination beinhaltet die erste Höhe hi des Fahrwerks 21 und die zweite Bremskraft y2 der Bremsanlage 19. Bei der zweiten Betriebswerte- Kombination ergibt sich ein zweiter Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1 . Eine dritte Betriebswerte-Kombination beinhaltet die erste Höhe hi des Fahrwerks 21 und die dritte Bremskraft y3 der Bremsanlage 19. Bei der dritten Betriebswerte-Kombination ergibt sich ein dritter Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1 . Eine vierte Betriebswerte- Kombination beinhaltet die zweite Höhe h2 des Fahrwerks 21 und die erste Brems kraft yi der Bremsanlage 19. Bei der vierten Betriebswerte-Kombination ergibt sich ein vierter Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1 . Eine fünfte Betriebswerte-Kombina tion beinhaltet die zweite Höhe h2 des Fahrwerks 21 und die dritte Bremskraft y3 der Bremsanlage 19. Bei der fünften Betriebswerte-Kombination ergibt sich ein fünfter Gesamtverlust des Kraftfahrzeugs 1 . Eine sechste Betriebswerte-Kombination bein haltet die dritte Höhe h3 des Fahrwerks 21 und die dritte Bremskraft y3 der Bremsan lage 19. Bei der sechsten Betriebswerte-Kombination ergibt sich ein sechster Ge samtverlust des Kraftfahrzeugs 1.

Die Prozessoreinheit 3 kann durch Ausführen des MPC-Algorithmus‘ 13 in Abhängig keit von dem Verlustmodell 14 die genannten sechs Betriebswerte-Kombination er mitteln. Dabei kann die Prozessoreinheit 3 die Gesamtverluste, die sich bei den sechs verschiedenen Betriebswerte-Kombinationen ergeben, miteinander verglei chen. Dabei kann die Prozessoreinheit 3 beispielsweise feststellen, dass die dritte Betriebswerte-Kombination (hi; y3) zu dem geringsten Gesamtverlust des Kraftfahr zeugs 1 führt. Die Prozessoreinheit 3 kann die dritte Betriebswerte-Kombination aus wählen und die entsprechenden Werte ausgeben, z.B. an einen Target Generator, der als Softwaremodul den MPC-Algorithmus integriert sein kann. Alternativ kann der Target Generator beispielsweise auch als Softwaremodul in einem Fahrerassistenz system 16 enthalten sein. Basierend auf der ermittelten Betriebswerte-Kombination (hi; y3) kann - insbesondere mittels des Target Generators - die erste Komponente 18 auf den ersten Wert hi des ersten Betriebsparameters 20 eingeregelt werden und die zweite Komponente 19 kann auf den dritten Wert yi des zweiten Betriebsparame ters 24 eingeregelt werden. Weiterhin kann die Prozessoreinheit 3 auch den ersten Aktuator 22 auf den ersten Aktuatorwert xi regeln, sodass sich für die erste Kompo nente 18 der erste Wert hi des ersten Betriebsparameters 20 einstellt. Auf ähnliche Weise kann die Prozessoreinheit 3 den zweiten Aktuator 25 auf den dritten Aktuator wert Z3 regeln, sodass sich für die zweite Komponente 19 der dritte y3 Wert des zwei ten Betriebsparameters 24 einstellt.

Als Output der Optimierung durch den MPC-Algorithmus 13 können sich weiterhin eine optimale Drehzahl und ein optimales Drehmoment der elektrischen Maschine 8 für berechnete Punkte im Vorausschauhorizont ergeben. Die Prozessoreinheit 3 kann dazu eine Eingangsgröße für die elektrische Maschine 8 ermitteln, sodass sich die optimale Drehzahl und das optimale Drehmoment einstellen. Die Prozessorein heit 3 kann die elektrische Maschine 8 basierend auf der ermittelten Eingangsgröße steuern. Weiterhin kann dies jedoch auch durch das Fahrerassistenzsystem 16 erfol gen.

Die Erfassungseinheit 6 kann aktuelle Zustandsgrößen des Kraftfahrzeugs 1 mes sen, entsprechende Daten aufnehmen und dem MPC-Algorithmus 13 zuführen. Wei terhin können Streckendaten aus einer elektronischen Karte für einen Vorausschau horizont bzw. Prädiktionshorizont (z.B. 400 m) vor dem Kraftfahrzeug 1 insbesondere zyklisch upgedated bzw. aktualisiert werden. Die Streckendaten können beispiels weise Steigungsinformationen, Kurveninformationen, und Informationen über Ge schwindigkeitslimits beinhalten. Des Weiteren kann eine Kurvenkrümmung über eine maximal zulässige Querbeschleunigung in ein Geschwindigkeitslimit für das Kraft fahrzeug 1 umgerechnet werden. Außerdem kann mittels der Erfassungseinheit 6 eine Ortung des Kraftfahrzeugs erfolgen, insbesondere über ein von einem GNSS- Sensor 12 generiertes Signal zur genauen Lokalisierung auf der elektronischen Karte. Ferner kann die Erfassungseinheit zur Erfassung des äußeren Umfelds des Kraftfahrzeugs 1 beispielsweise einen Radar-Sensor, ein Kamerasystem und/oder einen Lidar-Sensor umfassen. Die Prozessoreinheit 3 kann auf Informationen der ge nannten Elemente beispielsweise über die Kommunikations-Schnittstelle 5 zugreifen. Diese Informationen können in das Längsmodell 14 des Kraftfahrzeugs 1 einfließen, insbesondere als Beschränkungen oder Nebenbedingungen.

Das Längsdynamikmodell 14 des Kraftfahrzeugs 1 kann mathematisch wie folgt aus gedrückt werden:

Hierbei sind: v die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs;

Ftrac Traktionskraft, die durch den Motor oder die Bremsen auf die Räder des Kraftfahrzeugs ausgeübt wird, z.B. beeinflusst durch die weiter oben be schriebenen unterschiedlich hohen Bremskräfte yi, y2 und y3 der Brems anlage 19;

Fr die Rollwiderstandskraft, welche ein Effekt der Verformung der Reifen beim Rollen ist und von der Belastung der Räder (der Normalkraft zwi schen Rad und Straße) und damit vom Neigungswinkel der Straße ab hängt;

Fgr die Steigungswiderstandskraft, welche eine Längskomponente der

Schwerkraft beschreibt, die auf das Kraftfahrzeug im Bergauf- oder Berg abfahrbetrieb wirkt, abhängig von der Neigung der Fahrbahn;

Fd die Luftwiderstandskraft des Kraftfahrzeugs, z.B. beeinflusst durch die wei ter oben beschriebenen unterschiedlichen Höhen hi, h2 und h3 des Fahr werks 21 ; und m _e q die äquivalente Masse des Kraftfahrzeugs; die äquivalente Masse beinhal tet insbesondere die Trägheit der Drehteile des Antriebsstrangs, welche der Beschleunigung des Kraftfahrzeugs ausgesetzt sind (Motor, Getriebe antriebswellen, Räder).

Durch Umwandlung von Zeitabhängigkeit in Wegabhängigkeit und Koordinatentransformation zur Eliminierung des quadratischen Geschwindig- keits-Terms im Luftwiderstand mit e _kin = - * m _eq * v(t) ² folgt

Damit das Problem durch den MPC-Algorithmus 13 schnell und einfach lösbar ist, kann die Dynamikgleichung des Längsdynamikmodells 14 linearisiert werden, indem die Geschwindigkeit durch Koordinatentransformation durch kinetische Energie dekin ausgedrückt wird. Dadurch wird der quadratische Term zur Berechnung des Luftwi derstands Fd durch einen linearen Term ersetzt und gleichzeitig ist das Längsdyna mikmodell 14 des Kraftfahrzeugs 1 nicht mehr wie üblich in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben, sondern in Abhängigkeit von dem Weg. Dies passt insofern gut zum Optimierungsproblem, da die Vorausschauinformationen des elektrischen Horizonts wegbasiert vorliegen.

Neben der kinetischen Energie gibt es zwei weitere Zustandsgrößen, welche im Sinne eines einfachen Optimierungsproblems ebenfalls linear und wegabhängig be schrieben werden können. Zum einen ist der elektrische Energieverbrauch des An triebsstrangs 7 üblicherweise in Form eines Kennfeldes in Abhängigkeit von Drehmo ment und Motordrehzahl beschrieben. In dem gezeigten Ausführungsbeispiel weist das Kraftfahrzeug 1 eine feste Übersetzung zwischen der elektrischen Maschine 8 und der Straße auf, auf welcher sich das Kraftfahrzeug 1 bewegt. Dadurch lässt sich die Drehzahl der elektrischen Maschine 8 direkt in eine Geschwindigkeit des Kraft fahrzeugs 1 oder eben in eine kinetische Energie des Kraftfahrzeugs 1 umrechnen. Weiterhin lässt sich die elektrische Leistung der elektrischen Maschine 8 durch Tei len durch die entsprechende Geschwindigkeit in Energieverbrauch pro Meter um rechnen. Dadurch erhält das Kennfeld der elektrischen Maschine 8 die Form wie in Fig. 4 zu sehen. Um dieses Kennfeld für die Optimierung verwenden zu können, wird es linear approximiert: Euer gy _perMeter > a* * S _ki n + b _t * F _trac für alle i.

Im Detail kann die zu minimierende Kostenfunktion 15 mathematisch wie folgt ausge drückt werden:

Hierbei ist:

Cefficiency die parametrierbaren Effizienzkosten der effizienzrelevanten Kompo nenten, z.B. der oben beschriebenen Komponenten 19, 20,

WBat Gewichtungsfaktor für den Energieverbrauch der Batterie

Eßat Energieverbrauch der Batterie s Wegstrecke

SE-1 Wegstrecke einen Zeitschritt vor Ende des Prädiktionshorizonts

FA Antriebskraft, welche durch die elektrische Maschine bereitgestellt wird, durch ein Getriebe konstant übersetzt wird und an einem Rad des Kraft fahrzeugs anliegt

WTem Gewichtungsfaktor für Drehmomentgradienten

WlemStart Gewichtungsfaktor für Momentensprünge

T Zeit, welche das Fahrzeug benötigt, um die gesamte innerhalb des Prä diktionshorizonts prädizierte Wegstrecke zurückzulegen

WTime Gewichtungsfaktor für die Zeit T

SE Wegstrecke zum Ende des Horizonts

WS lack Gewichtungsfaktor für die Slack-Variable

Vars lack Slack-Variable Die Kostenfunktion 15 besitzt ausschließlich lineare und quadratische Terme. Dadurch hat das Gesamtproblem die Form einer quadratischen Optimierung mit line aren Nebenbedingungen und es ergibt sich ein konvexes Problem, welches gut und schnell gelöst werden kann.

Die Kostenfunktion 15 enthält neben den weiter oben beschriebenen parametrierba- ren Effizienz-Kosten der Komponenten 19, 20 als weiteren Term eine mit einem ers ten Gewichtungsfaktor WBat gewichtete und gemäß dem Längsdynamikmodell prädi- zierte elektrische Energie Eßat, welche innerhalb eines Prädiktionshorizonts von der Batterie 9 des Antriebsstrangs 7 zum Antrieb der elektrischen Maschine 8 bereitge stellt wird. Die Batterie 9 und die elektrische Maschine 8 können - wie das weiter oben beschriebenen System 18 zur Niveauregelung und die weiter oben beschrie bene Bremsanlage 19 - als effizienzrelevante Komponenten des Kraftfahrzeugs 1 aufgefasst werden. Entsprechend kann die mit dem ersten Gewichtungsfaktor WBat gewichtete und gemäß dem Längsdynamikmodell prädizierte elektrische Energie Eßat ebenfalls in den Term Ceffidency einfließen.

Die Kostenfunktion 15 enthält als weiteren Term eine mit einem zweiten Gewich tungsfaktor Wnme gewichtete und gemäß dem Längsdynamikmodell 14 prädizierte Fahrzeit T, welche das Kraftfahrzeug 1 benötigt, um die prädizierte Wegstrecke zu rückzulegen. Dies führt dazu, dass je nach Wahl der Gewichtungsfaktoren eine ge ringe Geschwindigkeit nicht immer als optimal bewertet wird und so nicht mehr das Problem besteht, dass die resultierende Geschwindigkeit immer am unteren Rand der erlaubten Geschwindigkeit liegt.

Der Energieverbrauch und die Fahrzeit können jeweils am Ende des Horizonts aus gewertet und gewichtet werden. Diese Terme sind dann also nur für den letzten Punkt des Horizonts aktiv.

Zu hohe Drehmomentgradienten innerhalb des Horizonts sind unvorteilhaft. Daher werden Drehmomentgradienten bereits in der Kostenfunktion 15 bestraft, nämlich durch den Term w _Tem . Die quadratische Abweichung der An- triebskraft je Meter wird mit einem Gewichtungsfaktor WTem gewichtet und in der Kos tenfunktion minimiert. Alternativ zu der Antriebskraft FA je Meter kann auch das durch die elektrische Maschine 8 bereitgestellte Drehmoment MEM genutzt und mit dem Ge wichtungsfaktor WTem gewichtet werden, sodass sich der alternative Term w _Tem ergibt. Durch die konstante Übersetzung des Getriebes 10 sind die Antriebskraft und das Drehmoment direkt proportional zueinander.

Um ein komfortables Fahren sicher zu stellen, wird in der Kostenfunktion 15 ein wei terer Term zur Bestrafung von Momentensprüngen eingeführt, nämlich w _TemStart

{F _A (S I) - F _A (S ₀ )) . Alternativ zu der Antriebskraft FA kann auch hier das durch die elektrische Maschine 8 bereitgestellte Drehmoment MEM genutzt werden, sodass sich der alternative Term - M _EM (S ₀ )) ergibt. Für den ersten Punkt im Prädiktionshorizont wird die Abweichung zum zuletzt gestellten Moment negativ bewertet und mit einem Gewichtungsfaktor WTemStart gewichtet, um sicher zu stellen, dass es einen nahtlosen und ruckfreien Übergang beim Umschalten zwischen alter und neuer Trajektorie gibt.

Geschwindigkeitslimits sind für die Optimierung harte Grenzen, die nicht überschrit ten werden dürfen. Eine leichte Überschreitung der Geschwindigkeitsgrenzen ist in der Realität immer zulässig und vor allem bei Übergängen von einer Geschwindig keitszone in eine zweite Zone eher der Normalfall. In dynamischen Umgebungen, wo sich von einem Rechenzyklus zum nächsten Rechenzyklus Geschwindigkeitslimits verschieben, kann es passieren, dass bei ganz harten Grenzen keine gültige Lösung für einen Geschwindigkeitsverlauf mehr gefunden werden kann. Um die Stabilität des Rechenalgorithmus zu erhöhen, wird eine weiche Beschränkung („soft constraint“) in die Kostenfunktion 15 eingeführt. Dabei wird eine mit einem Gewichtungsfaktor Wsiack gewichtete Slack-Variable Varsiack in einem vorgegebenen schmalen Bereich aktiv, bevor das harte Geschwindigkeitslimit erreicht wird. Lösungen, die sehr nah an diesem Geschwindigkeitslimit liegen, werden schlechter bewertet, also Lösungen de ren Geschwindigkeitstrajektorie einen gewissen Abstand zur harten Grenze einhal- ten. Bezuqszeichen hi erster Wert erster Betriebsparameter h2 zweiter Wert erster Betriebsparameter h3 dritter Wert erster Betriebsparameter xi erster Aktuatorwert des ersten Aktuators

X2 erster Aktuatorwert des ersten Aktuators

X3 erster Aktuatorwert des ersten Aktuators yi erster Wert zweiter Betriebsparameter y2 zweiter Wert zweiter Betriebsparameter y3 dritter Wert zweiter Betriebsparameter zi erster Aktuatorwert des zweiten Aktuators

Z2 erster Aktuatorwert des zweiten Aktuators

Z3 erster Aktuatorwert des zweiten Aktuators

1 Fahrzeug

2 System

3 Prozessoreinheit

4 Speichereinheit

5 Kommunikations-Schnittstelle

6 Erfassungseinheit

7 Antriebsstrang

8 elektrische Maschine

9 Batterie

10 Getriebe

11 Computerprogrammprodukt

12 GNSS-Sensor

13 MPC-Algorithmus

14 Längsdynamikmodell

15 Kostenfunktion

16 Fahrerassistenzsystem

17 Verbrennungskraftmotor

18 System zur Niveauregelung Bremsanlage erster Betriebsparameter Fahrwerk erster Aktuator Aktuatorwerte des ersten Aktuators zweiter Betriebsparameter zweiter Aktuator Aktuatorwerte des zweiten Aktuators Verlustmodell