金 辉，张 俊

（北京理工大学智能车辆研究所，北京 100081）

前言

智能车技术是当前的研究热点，《中国制造2025》明确指出，到2025年掌握自动驾驶总体技术和各项关键技术，综合能耗较常规汽车降低10%以上，减少排放20%以上［1］。因此在发展智能车技术过程中，实现起步工况的最优经济性起步车速，提高车辆行驶性能成为智能车的一项必要的基本功能。

瞬态油耗的估测在车辆燃油经济性评估中十分重要。对于经济性车速规划而言，车辆燃油消耗模型需要满足计算的准确性。通常研究者习惯于采用查发动机MAP图的方式获取稳态燃油消耗率，有研究者指出发动机稳态下的燃油数据比实际路况下的瞬态数据偏差达到6%～30%［2-3］。在过去20多年里，研究者们开发了多种燃油消耗模型，文献［4］中从模型输入的角度将模型分为了微观、中观和宏观3类。微观模型主要利用车辆瞬态参数如车速、加速度等来估算瞬态燃油消耗，也可以称为瞬态燃油消耗模型，代表性的有VT-Miro模型［5］和BIT-TFCM模型［6］；中观模型的输入主要是车辆在行驶过程中所经历加速、匀速、减速和怠速等不同模式，车辆燃油消耗等于所有模式之和，代表性的有Elemental模型［7］；宏观模型的输入一般是行驶时间、行驶距离和平均速度等参数，这是一种基于海量数据的地区性燃油消耗估算模型，如美国环保局在交通规划领域常用的MOBILE系列模型［8］。对于智能车的经济性车速规划而言，计算车辆瞬态下的燃油消耗率，是实现复杂规划算法的基础。……