一、引言

隨著生活水平的提高和社會的進步，消費者對汽車的要求不再僅滿足于基本的駕駛功能，開始著眼于汽車整車安全性、經(jīng)濟性和動力性的整體進步，追求更高的駕駛體驗感。為適應(yīng)綠色環(huán)保理念而迅速推廣的純電動新能源汽車，以電機作為動力源動力響應(yīng)更加迅速，以蓄電池電池作為能源限制了其續(xù)航里程，經(jīng)濟性與動力性矛盾更加突出。出于以上考慮以及道路環(huán)境復(fù)雜及駕駛者操作習慣的多樣性，基于同一駕駛者在不同工況下的駕駛需求和不同駕駛者在多工況下對車輛性能的需求差異，汽車生產(chǎn)和研發(fā)部門開始著眼于客戶的“個性定制”。

二、駕駛意圖識別

當前研究的熱點是對駕駛員操控動作進行模糊推理和意圖識別，進而基于識別結(jié)果和車輛驅(qū)動控制策略，實現(xiàn)動力性、經(jīng)濟性或是綜合性能的相互轉(zhuǎn)換協(xié)調(diào)。模式識別的主要方法有統(tǒng)計模式識別、模糊模式識別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。統(tǒng)計模式識別是一種監(jiān)督學習的模式識別方法，理論體系較為成熟，但要依靠概率統(tǒng)計模型。模糊模式識別過程是將待識別參數(shù)和模糊推理的結(jié)果模糊化，觀察待識別參數(shù)隸屬于每一部分集合的程度得到識別的結(jié)果，難以得到確定的結(jié)果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不依賴于對象模型，可以自學訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，有很強的魯棒性，但是它的設(shè)計和實現(xiàn)缺乏成熟的理論基礎(chǔ)。現(xiàn)代控制算法能選擇滿足當前時刻下駕駛員的駕駛意圖，提高駕駛?cè)藛T的駕駛感受，能覆蓋駕駛?cè)^程，但是識別的方法尚不成熟，駕駛風格識別的準確率和及時性有待提高。

圖1 人工智能網(wǎng)路結(jié)構(gòu)

三、駕駛模式設(shè)計

為滿足駕駛員的不同駕駛風格的要求，目前主流的方法是在整車控制系統(tǒng)的設(shè)計過程中，制定不同的驅(qū)動控制策略，如ECO模式、NORMAL模式、SPORT模式等基于駕駛意圖的模式選項。通過在操作面板上設(shè)置不同的駕駛模式選擇按鈕，駕駛員明確改變動力傳動系統(tǒng)的參數(shù)匹配方式，匹配個人的駕駛習慣。駕駛模式的劃分實質(zhì)是對需求扭矩計算采取不同的Pedal MAP，讓驅(qū)動系統(tǒng)實現(xiàn)駕駛員的駕駛意圖。

圖2 汽車面板上的不同駕駛模式

四、加速踏板特性差異

踏板開度和扭矩負荷系數(shù)的不同對應(yīng)關(guān)系，反映了不同踏板開度對應(yīng)扭矩特性分布的均勻程度。例如當駕駛員選擇ECO模式時，整車驅(qū)動性能偏向于節(jié)能省電的經(jīng)濟模式，在踏板策略上為軟踏板；當駕駛員選擇NORMAL模式時，整車性能追求動力性和經(jīng)濟性兩者之間的平衡協(xié)調(diào)，在踏板策略上為中性踏板，代表大多數(shù)工況下的均衡輸出；當駕駛員選擇SPORT模式時，整車性能偏向于動力性，在踏板策略上為硬踏板。圖3為對某款車型解析得到的不同模式下踏板特性。

圖3 某車型加速踏板開度與輸出扭矩的關(guān)系圖

不同車型對踏板特性的定義也有各自的考慮。圖3中扭矩輸出特性基本符合理想的加速踏板控制特性，三種駕駛模式呈現(xiàn)明顯的差異性。對于ECO駕駛模式，系統(tǒng)扭矩輸出為“凹函數(shù)”特性，扭矩響應(yīng)較慢且扭矩輸出較小，維持較好的經(jīng)濟性；NORMAL和SPORT駕駛模式的扭矩輸出凹凸的拐點提前，保持了車輛較好的動力響應(yīng)。圖4為對另一款車型解析得到的不同模式下踏板特性。其中ECO模式和SPORT模式輸出扭矩曲線基本平行，最大輸出扭矩也相同，區(qū)別在于SPORT模式輸出最大扭矩對應(yīng)的踏板開度較ECO模式小，整車表現(xiàn)明顯的動力性考慮。

圖4 某車型加速踏板開度與輸出扭矩的關(guān)系圖

五、小結(jié)和展望

本文介紹了不同駕駛模式下踏板特性設(shè)計的差異性，踏板特性直接影響整車的動力性能和經(jīng)濟性能，關(guān)系到駕駛員的駕駛感受和對整車綜合性能的評價，是整車開發(fā)過程中的重要環(huán)節(jié)。

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