Kraftwagens

BESCHREIBUNG:

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen eines zu erwartenden Verbrauchswerts eines Kraftwagens.

Zum Bestimmen der maximal möglichen Fahrtreichweite eines Kraftwagens wird üblicherweise die verbleibende Restenergiemenge - also die Kraftstoffmenge bei einem Kraftwagen mit Verbrennungsmotor bzw. die in der Batterie eines elektrischen Kraftwagens gespeicherte Energie - durch den streckenspezifischen Verbrauch des Kraftwagens geteilt. Da die Verbrauchswerte von Kraftwagen fahrsituationsabhängig stark schwanken, ist es dabei wenig zweckmäßig, sich lediglich auf den aktuellen gemessenen Verbrauchswert zu verlassen. Zur Berechnung werden daher üblicherweise mittlere Verbrauchswerte eingesetzt.

Um eine besonders genaue Reichweitenbestimmung zu ermöglichen, ist es bekannt, fahrsituationsabhängige Verbrauchswerte zur Berechnung der möglichen Fahrtreichweite zu verwenden. Hierfür kann die Fahrsituation des Kraftwagens nach Kriterien wie Fahrgeschwindigkeit, befahrene Straßenkategorie oder dgl. klassifiziert werden, wobei jeder solche Fahrsituation ein jeweiliger Verbrauchswert zugeordnet wird.

Um die Genauigkeit der Reichweitenbestimmung weiter zu verbessern, ist es zudem zweckmäßig, für jeden Kraftwagen spezifische Verbrauchswerte zu bestimmen, da sich der Verbrauch auch zwischen Kraftwagen der gleichen Baureihe und/oder Motorisierung unterscheiden kann. Um solche Ver- brauchswerte zu erhalten, kann beispielsweise die nach Fahrsituationen ka- tegorisierte Verbrauchshistorie des Kraftwagens gespeichert und für zukünftige Reichweitenvorhersagen verwendet werden. Hierbei ergibt sich das Problem, dass abhängig vom Fahrverhalten und Nutzungsprofil des Fahrers eines bestimmten Kraftwagens für unterschiedliche Fahrsituationen jeweils unterschiedliche Datenmengen vorliegen. Wird ein Kraftwagen vorwiegend im Stadtverkehr benutzt, so kann es sein, dass bei- spielsweise für mit Überlandfahrten assoziierte Fahrsituationen keine hinreichende Menge an historischen Verbrauchswerten vorliegt, um eine statistisch signifikante Reichweitenbestimmung in einer solchen Fahrsituation zu ermöglichen. Der vorliegenden Erfindung liegt somit die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren der eingangs genannten Art bereitzustellen, welches auch für Fahrsituationen, für die nur wenig historische Verbrauchswerte des Kraftwagens vorliegen, eine besonders genaue Reichweitenbestimmung ermöglicht. Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 gelöst.

Bei einem erfindungsgemäßen Verfahren zum Bestimmen eines Verbrauchswerts eines Kraftwagens für eine vorgegebene Fahrsituation wird zunächst eine Datenbank historischer Verbrauchswerte erzeugt. Hierzu wird bei jedem Auftreten der Fahrsituation der tatsächliche Verbrauch des Kraftwagens ermittelt und gespeichert.

Zur Vorhersage des Verbrauchswertes des Kraftwagens in dieser Fahrsitua- tion wird nun geprüft, ob die gespeicherten tatsächlichen Verbrauchswerte einem vorgegebenen Signifikanzkriterium entsprechen - dies kann beispielsweise einfach anhand der Zahl der gespeicherten Werte ermittelt werden. Ist dies der Fall, so wird aus den gespeicherten Werten der zu erwartende Verbrauchswert des Kraftwagens für die vorgegebenen Fahrsituation ermittelt. Im einfachsten Fall kann dies beispielsweise durch Mittelwertbildung geschehen.

Genügen die gespeicherten Verbrauchswerte jedoch nicht dem vorgegebenen Signifikanzkriterium, so ist auf Grundlage der gespeicherten Werte keine zuverlässige Vorhersage des zu erwartenden Verbrauchswerts möglich. Um dennoch eine besonders genaue Reichweitenbestimmung für den Kraftwagen zu ermöglichen, wird anstelle der gespeicherten Werte ein Schätzwert für den zu erwartenden Verbrauch bestimmt und auf dessen Grundlage die Fahrtreichweite des Kraftwagens in der vorgegebenen Fahrsituation ermittelt. Auf diese Weise kann auch für Fahrsituationen, für die keine hinreichende Datenbasis an historischen Verbrauchswerten des Kraftwagens vorliegt, eine besonders genaue Verbrauchs- und damit Reichweitenbestimmung durchgeführt werden.

In weiterer Ausgestaltung der Erfindung wird der Schätzwert aus Verbrauchswerten wenigstens eines anderen Kraftwagens für die vorgegebene Fahrtsituation bestimmt. Obwohl die Verbrauchswerte des wenigstens einen anderen Kraftwagens in der Regel nicht exakt mit denjenigen des Kraftwa- gens, für den die Bestimmung durchgeführt wird, übereinstimmen, kann auf diese Weise dennoch eine verbesserte Reichweitenbestimmung erzielt werden.

Besonders zweckmäßig ist es dabei, Verbrauchswerte wenigstens eines an- deren Kraftwagens des gleichen Typs und/oder der gleichen Motorisierung zu verwenden, um möglichst präzise Schätzwerte zu erhalten.

Die Verbrauchswerte können dabei drahtlos zwischen dem Kraftwagen und einer Rechenvorrichtung ausgetauscht werden. Gleichzeitig kann der Kraft- wagen seine eigenen Verbrauchswerte an die Rechenvorrichtung übertragen, so dass eine ständig aktualisierte Datenbank von Verbrauchsdaten für unterschiedliche Fahrzeuge zur Verfügung gestellt werden kann.

Neben der Verwendung von Verbrauchsdaten anderer Fahrzeuge kann es auch vorteilhaft sein, den Verbrauch des eigenen Fahrzeugs in einer anderen Fahrsituation zu verwenden. Es hat sich herausgestellt, dass Gruppen von Fahrsituationen existieren, die in ihren Verbrauchswerten im Wesentlichen übereinstimmen. Liegt für die aktuelle Fahrsituation keine statistisch signifikante Datenbasis für die Verbrauchsabschätzung vor, so können Daten aus einer bezüglich des Verbrauchs vergleichbaren Fahrsituation verwendet werden, um dennoch eine genaue Verbrauchsschätzung zu erhalten.

Vorteilhafterweise wird die andere Fahrsituation auf Grundlage einer Cluste- ranalyse über alle Fahrsituationen so ausgewählt, dass wenigstens ein Ver- teilungsmaß der gespeicherten Verbrauchswerte der anderen Fahrsituation mit dem jeweiligen Verteilungsmaß der gespeicherten Verbrauchswerte für die vorgegebene Fahrsituation im Rahmen eines vorgegebenen Proximi- tätsmaßes übereinstimmt. Die Clusteranalyse kann sich dabei auf gespeicherte Daten des eigenen Fahrzeugs beschränken, besonders zweckmäßig ist es jedoch, hierfür Flottendaten heranzuziehen. Eine solche Clusteranaly- se kann ohne a-priori-Kenntnisse der tatsächlichen Gruppierung der Verbrauchswerte für alle Fahrsituationen durchgeführt werden, so dass zuverlässig Gruppen von Fahrsituation gefunden werden können, die in ihrem Verbrauchsprofil übereinstimmen.

Zweckmäßigerweise wird als Verteilungsmaß ein Median und/oder ein mittlerer Quartilsabstand der Verbrauchswerte verwendet. Diese Verteilungsmaße ermöglichen auch bei schiefen Verteilungen eine zuverlässige Klassifizie- rung.

Um eine möglichst genaue Verbrauchsabschätzung und damit Reichweitenbestimmung zu ermöglichen, ist es ferner zweckmäßig, die Fahrsituation nach Fahrgeschwindigkeit und/oder einer befahrenen Straßen kategorie und/oder einer Steigung der befahrenen Fahrbahn und/oder einer Verkehrslage zu charakterisieren. Selbstverständlich können auch andere Größen, die einen Einfluss auf den Verbrauch des Kraftwagens haben, in die Katego- risierung der Fahrsituation mit einfließen. Die Erfindung betrifft ferner eine Vorrichtung zur Durchführung des geschilderten Verfahrens. Hierbei kann es sich um ein entsprechendes Steuergerät handeln, welches mit geeigneten Speichereinheiten, Sensoren zur Bestimmung der die Fahrsituation charakterisierenden Größen sowie des tatsächlichen Verbrauchs, Kommunikationseinrichtungen, Navigationssystemen und dgl. über geeignete Bussysteme gekoppelt ist.

Im Folgenden wird die Erfindung und ihre Ausführungsformen anhand der Zeichnung näher erläutert. Es zeigen: Fig. 1 : Ein Diagramm zur Veranschaulichung medianer Verbrauchswerte und mittlerer Quartilsabstände für eine Mehrzahl von nach Geschwindigkeiten klassifizierten Fahrsituationen, und

Fig. 2: die in Fig. 1 gezeigten Daten als Streudiagramm mit einer auf einer Clusteranalyse beruhenden Gruppierung der Fahrsituationen in Gruppen mit vergleichbaren Verbrauchswerten.

Zur Analyse des Verbrauchsverhaltens von Kraftwagen wurden im Rahmen einer Mehrzahl von Messfahrten mit unterschiedlichen Fahrzeugtypen insge- samt 15 Millionen Messpunkte aufgenommen. Jeder Messpunkt entspricht dabei einem momentanen Verbrauchswert des Kraftwagens und ist mit der im Moment der Messung vorliegenden Fahrtgeschwindigkeit assoziiert. Die Fahrtgeschwindigkeiten wurden dabei in Intervalle mit einer Breite von 10 km/h klassifiziert.

Die Figuren zeigen eine statistische Auswertung dieser Messungen. In Fig. 1 ist für jede Geschwindigkeitsklasse der mediane Verbrauch sowie der mittlere Quartilsabstand in Balkendarstellung aufgetragen. Fig. 2 zeigt den selben Datensatz, wobei für jede Geschwindigkeitsklasse ein Punkt in einem Streudiagramm des medianen Verbrauchs gegenüber dem mittleren Quartilsabstand aufgetragen wurde.

Es ist zu erkennen, dass mehrere Gruppen von Geschwindigkeitsklassen existieren, die in ihren Verbrauchswerten nahe beieinanderliegen. Besonders deutlich wird dies in Fig. 2. Zusätzlich zu den Verteilungsmaßen der Rohdaten sind dort die Ergebnisse einer statistischen Clusteranalyse aufgetragen, welche Geschwindigkeitsklassen mit vergleichbaren Verteilungsmaßen für die Verbrauchswerte gruppieren. Eine erster Cluster 10 umfasst dabei alle Geschwindigkeitsklassen von 60 bis 160 km/h. Besonders auffällig ist ein zweiter Cluster 12, der die Geschwindigkeitsklassen 40 bis 50 km/h sowie 170 bis 190 km/h beinhaltet. Lediglich die Werte für 30 km/h und 200 km/h liegen isoliert. Diese statistische Gruppierung der Verbrauchswerte kann für die Reichweitenabschätzung des Kraftwagens genutzt werden. Besonders genaue Reichweitenschätzungen können auf Grundlage historischer Verbrauchsdaten des Kraftwagens getroffen werden. Um den Verbrauch des Kraftwagens in einer gegenwärtigen Fahrsituation - oder auch in einer entlang einer ge- planten Route zu erwartenden Fahrsituationen - abzuschätzen, wird dabei auf gespeicherte Werte zurückgegriffen, die bei früheren Fahrten in der gleichen Fahrsituation aufgetreten sind.

Je nach dem Benutzungsprofil des Kraftwagens kann es jedoch der Fall sein, dass für bestimmte Fahrsituationen nicht genügend historische Verbrauchswerte vorliegen, um eine statistisch signifikante Verbrauchsschätzung zu ermöglichen. Wurde ein Kraftwagen beispielsweise vorwiegend im Stadtverkehr bewegt, so kann gegebenenfalls die Datenbasis an gespeicherten Verbrauchswerten nicht genügen, um den Verbrauch bei einer Autobahnfahrt korrekt vorherzusagen. In diesem Beispiel kann der Clusteranalyse gemäß Fig. 2 entnommen werden, dass die Stadtverkehrswerte in den Geschwindigkeitsklassen 40 bis 50 km/h statistisch vergleichbar zu denen der Geschwindigkeitsklassen 170 bis 190 km/h sind. Auf Grundlage der im Stadt- verkehr gewonnenen Werte kann so der Verbrauch des Kraftwagens bei einer Autobahnfahrt mit mehr als 170 km/h vorhergesagt werden.

Selbstverständlich ist die Klassifizierung der Fahrsituationen nicht auf die beispielhaft gezeigten Geschwindigkeitsklassen beschränkt. Um besonders genaue Verbrauchsprognosen zu ermöglichen, können auch weitere, für den Kraftstoffverbrauch des Kraftwagens relevante Parameter mit in die Analyse einbezogen werden. So ist es beispielsweise möglich, auch geographische Daten, wie beispielsweise die Steigung einer zu befahrenden Strecke, oder auch Verkehrsdaten, wie beispielsweise Informationen über momentan ge- fahrene Durchschnittsgeschwindigkeiten auf einer geplanten Route, die Stausituation auf dieser Route oder dgl. mit zu berücksichtigen.

Eine weitere Verbesserung der Verbrauchs- und Reichweitenprognose kann durch Kommunikation zwischen individuellen Kraftwagen und einem zentra- len Server erzielt werden. So können beispielsweise gemessene und bestimmten Fahrsituationen zugeordnete Verbrauchswerte individueller Kraftwagen an den Server übermittelt und dort gespeichert werden. Benötigt ein Kraftwagen Verbrauchsinformationen für eine Fahrsituation, für die lokal im Kraftwagen keine hinreichende Datenbasis vorhanden ist, so können diese Daten wieder vom Server abgefragt und an den Kraftwagen übermittelt werden.

Insgesamt ergibt sich so ein Verfahren, welches eine besonders präzise Verbrauchsprognose und damit auch eine besonders genaue Reichweiten- abschätzung für Kraftwagen ermöglicht.