基于云平台的电动汽车路径规划方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及电动汽车和计算机通信技术领域，特别设及一种基于云平台的电动汽 车路径规划方法。
【背景技术】
[0002] 随着路径规划理论研究的深入，现有的导航系统已经能够很好的计算出最短距离 路径、最短时间路径，从而为汽车出行规划行车路线。对于使用汽油、柴油的传统燃料汽车， 现有导航系统的路线规划可W很好的满足需求。因为汽油、柴油加油站的部署非常普遍，汽 车的加油过程也非常方便，而且汽车一次加油的续驶距离较长，所W使用该种传统燃料的 汽车在油量告馨前不难找到加油站，加油过程也不需要很长的排队时间，导航系统在规划 路线时通常不必考虑加油问题。
[0003] 但是，目前电动汽车的普及率较低，充电粧部署较少，充电不够便利，并且电动汽 车单次充电耗时较长，充满电后的续驶距离反而比较短，充电粧信息W及电动汽车的行驶 数据没有得到有效的收集和利用，容易出现部分充电粧排队过多的现象，W上原因使得电 动汽车的充电问题得到突显，严重影响电动汽车的用户体验，限制了电动汽车的发展。对于 电动汽车而言，如果能够通过云平台收集充电粧部署情况、电动汽车行驶数据，在导航系统 计算行驶路径时为电动汽车的充电提前做好规划和预约，就能大大降低电动汽车寻找充电 粧的难度，并且合理均衡各个充电粧的使用率，减少排队现象。
【发明内容】
[0004] 本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。
[0005] 为此，本发明的目的在于提出一种基于云平台的电动汽车路径规划方法，该方法 能够为电动汽车规划合理的行车路径，降低电动汽车寻找充电粧的难度，使得全网的充电 粧利用率得到有效均衡。
[0006] 为达到上述目的，本发明的实施例提出了一种基于云平台的电动汽车路径规划方 法，包括W下步骤；S1;云平台根据车辆的当前位置、目的地及动力电池的当前电量进行路 径规划，并得到行驶时间最短的路径和行驶距离最短的路径；S2;判断所述行驶时间最短 的路径和行驶距离最短的路径上是否存在相邻的充电粧之间的距离大于所述车辆在满电 情况下的最大行驶距离，如果否，则执行步骤S3 ;S3 ;判断所述车辆通过所述行驶时间最短 的路径或行驶距离最短的路径是否需要充电，如果否，则执行步骤S4 ;S4 ;估算W所述行驶 时间最短的路径或所述行驶距离最短的路径到达所述目的地后的剩余电量，并判断所述剩 余电量对应的行驶距离内是否存在充电粧，如果是，则执行步骤S5 ;S5 ;将所述行驶时间最 短的路径和行驶距离最短的路径提供给用户。
[0007] 根据本发明实施例的基于云平台的电动汽车路径规划方法，通过云平台收集充电 粧部署情况、电动汽车行驶数据，基于现有导航系统对行驶路径数据进行计算，根据充电粧 使用的饱和度为电动汽车的充电提前做好路径规划，电动汽车用户选择一条喜欢的路径之 后，通过云平台对充电粧进行预约。其中，云平台在计算路径规划时，尽量选择一条增加时 间较少、绕行距离较短、而且尽量使用低饱和度充电粧的路径。因此，该方法能够为电动汽 车规划合理的行车路径，降低电动汽车寻找充电粧的难度，使得全网的充电粧利用率得到 有效均衡。
[000引另外，根据本发明上述实施例的基于云平台的电动汽车路径规划方法还可W具有 如下附加的技术特征：
[0009] 在本发明的一个实施例中，在所述步骤S3之后，还包括；S6;如果判断所述车辆通 过所述行驶时间最短路径或行驶距离最短路径需要充电，则进一步判断所述动力电池的当 前电量对应的行驶距离内是否存在充电粧，如果是，则执行步骤S7 ;S7 ;判断所述车辆在满 电情况下的最大行驶距是否大于当前充电粧与所述目的地之间的距离，如果是，则执行步 骤S8 ;S8 ;对所述行驶时间最短的路径、行驶距离最短的路径和云平台推荐路径进行更新， 并将更新后路径提供给用户；S9 ;用户从所述更新后的路径中选择需求的路径，并通过云 平台预约对应的充电粧，预约成功后，云平台更新充电粧预约信息数据库。
[0010] 在本发明的一个实施例中，在所述S7之后，还包括；S10;如果所述车辆在满电情 况下的最大行驶距小于当前充电粧与所述目的地之间的距离，则进一步判断从所述当前充 电粧行驶至剩余电量下降至预定值时对应地点附近是否存在充电粧，如果是，则对所述行 驶时间最短的路径、行驶距离最短的路径及云平台推荐路径进行更新，并将更新后的路径 提供给用户。
[0011] 在本发明的一个实施例中，在所述步骤S4中，还包括；如果所述剩余电量对应的 行驶距离内不存在充电粧，则执行所述步骤S6。
[0012] 在本发明的一个实施例中，在所述步骤S6之后，还包括：如果所述动力电池的当 前电量对应的行驶距离内是不存在充电粧，则向用户发出报警。
[0013] 在本发明的一个实施例中，根据云平台推荐度计算得到所述云平台推荐路径。
[0014] 在本发明的一个实施例中，所述云平台推荐度的计算公式为：
[0015] Z = K1(P+G)+K2(1/(S1-S0))+K3(1/(L1-L0+1))+K4(1/(|E1 - 20% I+1))，
[0016]其中，G为表示最大可容忍的排队时间，K1、K2、K3、K4分别表示时间、路程、充电粧 饱和度和合理的充电时机在云平台推荐度Z中所占的权重，P为每个充电粧的每一时刻T的 饱和度参数，S1为某一路径所需的总时间，L1为某一路径需要行驶的总距离，E1为电动汽 车到达充电粧时的剩余电量。
[0017] 在一些实例中，还包括；设置一个调节系数G1，其中，G1的大小为最大可容忍的总 时间增加；设置一个调节系数G2,G2的大小为最大可容忍的总路程增加；根据G、G1、G2W 及电动汽车到达目的地的剩余电量r决定是否将该充电粧标记为可用充电粧。
[0018] 本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本发明的实践了解到。
【附图说明】
[0019] 本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变 得明显和容易理解，其中：
[0020] 图1是根据本发明一个实施例的基于云平台的电动汽车路径规划方法的流程图；
[0021] 图2是根据本发明另一个实施例的基于云平台的电动汽车路径规划方法的流程 图；
[0022] 图3是根据本发明一个实施例的基于云平台的电动汽车路径规划方法的原理框 图；
[0023] 图4是根据本发明一个具体实施例的基于云平台的电动汽车路径规划方法的路 线规划示意图；W及
[0024] 图5是根据本发明一个具体实施例的基于云平台的电动汽车路径规划方法的云 平台推荐度计算过程示意图。
【具体实施方式】
[0025] 下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终 相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附 图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0026] 此外，术语"第一"、"第二"仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性 或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有"第一"、"第二"的特征可W明示或 者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，"多个"的含义是两个或两个W 上，除非另有明确具体的限定。
[0027] 在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语"安装"、'哺连"、'嘴接"、'咽定"等 术语应做广义理解，例如，可W是固定连接，也可W是可拆卸连接，或一体地连接；可W是机 械连接，也可W是电连接；可W是直接相连，也可W通过中间媒介间接相连，可W是两个元 件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可W根据具体情况理解上述术语在本发 明中的具体含义。
[002引在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之"上"或之"下" 可W包括第一和第二特征直接接触，也可W包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它 们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征"之上"、"上方"和"上面"包括第一 特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征 在第二特征"之下"、"下方"和"下面"包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表 示第一特征水平高度小于第二特征。
[0029] 下面参照附图描述根据本发明实施例的基于云平台的电动汽车路径规划方法。
[0030] 图1为根据本发明一个实施例的基于云平台的电动汽车路径规划方法的流程图。 图2是根据本发明另一个实施例的基于云平台的电动汽车路径规划方法的流程图。结合图 1和图2所示，该方法包括W下步骤：
[0031] 步骤S1 ;云平台根据车辆的当前位置、目的地及动力电池的当前电量进行路径规 划，并得到行驶时间最短的路径和行驶距离最短的路径。
[0032] 具体地说，在具体实施过程中，在步骤S1之前，为保证云平台的有效工作，需要预 先对充电粧的预约制度、充电粧的空间时间等基本概念进行约束和定义，