CN104864881A - 用于提供具有推荐充电的导航路线的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于提供具有推荐充电的导航路线的方法和设备。一种系统包括处理器，所述处理器被配置为：在需要完成车辆充电的路线的预定邻近距离内发现充电站位置。所述处理器还被配置为：确定每个被发现的充电站的充电费用，其中，所述充电费用至少包括关于由充电导致的电池损耗的费用。所述处理器还被配置为：呈现关于多个充电站的信息，所述信息包括每个充电站的充电费用和估计的总路线时间。此外，所述处理器还被配置为：接收对充电站的选择，并呈现包括在所选择的充电站处停留的路线。

Description

用于提供具有推荐充电的导航路线的方法和设备
技术领域
示意性实施例总体上涉及一种用于提供具有推荐充电的导航路线的方法和设备。
背景技术
纯电动车(BEV)的车主和驾驶员经常面临规划超过在给定的时间存储在牵引电池中的能量的范围的路线(无论电池是否具有满的电量)。路线规划对于这些车主来说是重要的，因为如果车辆的电量耗尽，则车主不能像汽油驱动的汽车可做到的那样简单地拿来“一罐电荷”。充电站通常有两种形式：交流(AC)长时间充电站和直流(DC)快速充电站。虽然快速充电站提供降低充电时间的益处，但是它们通常花费更多的钱，并且它们具有降低车辆电池的整体寿命的倾向。更换车辆电池可能非常昂贵，所以建议电动车的车主仅仅偶尔使用DC快速充电，以避免昂贵的车辆维护。
美国申请2009/0082957总体上涉及一种包括驱动车辆的一个或多个车轮并由电池提供动力的电动马达的电动车辆。该电动车辆确定车辆的电池的状态和车辆的地理位置。然后，该电动车辆基于车辆的电池的电量状态和车辆的地理位置识别车辆可到达的至少一个电池服务站。该电动车辆向车辆的用户显示所述至少一个电池服务站。
发明内容
在第一示意性实施例中，提供一种系统，包括处理器，所述处理器被配置为：在需要完成车辆充电的路线的预定邻近距离内发现充电站位置。所述处理器还被配置为：确定每个被发现的充电站的充电费用，其中，所述充电费用至少包括关于由充电导致的电池损耗的费用。所述处理器还被配置为：呈现关于多个充电站的信息，所述信息包括每个充电站的充电费用和估计的总路线时间。此外，所述处理器还被配置为：接收对充电站的选择，并呈现包括在所选择的充电站处停留的路线。
在第二示意性实施例中，提供一种计算机实现的方法，包括：在需要完成车辆充电的路线的预定邻近距离内发现充电站位置。所述方法还包括：确定每个被发现的充电站的充电费用，其中，所述充电费用至少包括关于由充电导致的电池损耗的费用。所述方法还包括：呈现关于多个充电站的信息，所述信息包括每个充电站的充电费用和估计的总路线时间。此外，所述方法还包括：接收对充电站的选择，并呈现包括在所选择的充电站处停留的路线。
根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：扩大所述预定邻近距离，直至发现至少两个充电站。
根据本发明的一个实施例，充电费用包括充电所需的费用。
根据本发明的一个实施例，充电费用包括时间费用。
根据本发明的一个实施例，时间费用包括行程时间费用。
根据本发明的一个实施例，时间费用包括等待时间费用。
根据本发明的一个实施例，时间费用包括充电时间费用。
根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：基于用户定义的偏好对充电费用和总路线时间加权；基于加权的充电费用和总路线时间确定每个充电站的总分数；呈现具有最低总分数的充电站。
根据本发明的一个实施例，用户定义的偏好包括针对时间指定的费用值。
在第三示意性实施例中，提供一种存储指令的非暂时性计算机可读存储介质，当所述指令被处理器执行时，使处理器执行一种方法，所述方法包括：在需要完成车辆充电的路线的预定邻近距离内发现充电站位置。所述方法还包括：确定每个被发现的充电站的充电费用，其中，所述充电费用至少包括关于由充电导致的电池损耗的费用。所述方法还包括：呈现关于多个充电站的信息，所述信息包括每个充电站的充电费用和估计的总路线时间。此外，所述方法还包括：接收对充电站的选择，并呈现包括在所选择的充电站处停留的路线。
根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：基于用户定义的偏好对充电费用和总路线时间加权；基于加权的充电费用和总路线时间确定每个充电站的总分数；呈现具有最低总分数的充电站。
附图说明
图1示出示意性车辆计算系统；
图2A和图2B示出包括充电站的路线的示意性示例；
图3示出车辆界面的示意性示例；
图4示出充电站发现处理的示意性示例；
图5示出路线优化处理的示意性示例。
具体实施方式
根据需要，在此公开本发明的详细实施例；然而，将理解的是，所公开的实施例仅仅是本发明的示例，其中，本发明可以以各种替代形式来实现。附图无需按比例绘制；一些特征可被放大或最小化以示出特定组件的细节。因此，在此公开的具体结构和功能细节不应被解释为具有限制性，而仅仅是用于教导本领域技术人员以多种形式实施本发明的代表性基础。
图1示出用于车辆31的基于车辆的计算系统(VCS)1的示例框式拓扑图。这种基于车辆的计算系统1的示例是由福特汽车公司制造的SYNC系统。启用基于车辆的计算系统的车辆可包含位于车辆中的可视前端界面4。如果所述界面设置有例如触敏屏，则用户还能够与所述界面进行交互。在另一示意性实施例中，通过按钮按压、可听语音和语音合成来进行交互。
在图1所示的示意性实施例1中，处理器3控制基于车辆的计算系统的操作的至少一些部分。设置在车辆内的处理器允许对命令和例程进行车载(onboard)处理。另外，处理器被连接到非持久性存储器5和持久性存储器7两者。在此示意性实施例中，非持久性存储器是随机存取存储器(RAM)，持久性存储器是硬盘驱动器(HDD)或闪存。
处理器还设置有允许用户与处理器进行接口互联的若干不同的输入。在此示意性实施例中，麦克风29、辅助输入25(用于输入33)、通用串行总线(USB)输入23、全球定位系统(GPS)输入24和蓝牙输入15全部被设置。还设置有输入选择器51，以允许用户在各种输入之间进行切换。对于麦克风和辅助连接器两者的输入在被传送到处理器之前，被转换器27从模拟转换到数字。尽管未示出，但是与VCS进行通信的众多车辆组件和辅助组件可使用车辆网络(诸如但不限于控制器局域网(CAN)总线)向VCS(或其组件)传送数据并传送来自VCS(或其组件)的数据。
系统的输出可包括但不限于可视显示器4以及扬声器13或立体声系统输出。扬声器被连接到放大器11并通过数模转换器9从处理器3接收其信号。还可分别沿19和21所示的双向数据流进行到远程蓝牙装置(诸如个人导航装置(personal navigation device，PND)54)或USB装置(诸如车辆导航装置60)的输出。
在一示意性实施例中，系统1使用蓝牙收发器15与用户的移动装置53(例如，蜂窝电话、智能电话、个人数字助理(PDA)或具有无线远程网络连接能力的任何其他装置)进行通信(17)。移动装置随后可用于通过例如与蜂窝塔57的通信(55)来与车辆31外部的网络61进行通信(59)。在一些实施例中，蜂窝塔57可以是WiFi接入点。
移动装置和蓝牙收发器之间的示例性通信由信号14表示。
可通过按钮52或类似的输入来指示将移动装置53与蓝牙收发器15进行配对。相应地，指示中央处理单元(CPU)使得车载蓝牙收发器将与移动装置中的蓝牙收发器进行配对。
可利用例如与移动装置53关联的数据计划、话上数据或双音多频(DTMF)音在CPU 3与网络61之间传送数据。可选地，可期望包括具有天线18的车载调制解调器63以便在CPU 3与网络61之间通过语音频带传送数据(16)。移动装置53随后可用于通过例如与蜂窝塔57的通信(55)来与车辆31外部的网络61进行通信(59)。在一些实施例中，调制解调器63可与塔57建立通信(20)，以与网络61进行通信。作为非限制性示例，调制解调器63可以是USB蜂窝式调制解调器，并且通信20可以是蜂窝通信。
在一示意性实施例中，处理器设置有包括用于与调制解调器应用软件进行通信的应用程序接口(API)的操作系统。调制解调器应用软件可访问蓝牙收发器上的嵌入式模块或固件，以完成与(诸如设置在移动装置中的)远程蓝牙收发器的无线通信。蓝牙是IEEE 802PAN(个域网)协议的子集。IEEE802LAN(局域网)协议包括WiFi并与IEEE 802PAN具有相当多的交叉功能。两者都适合于车辆内的无线通信。可在这一领域使用的另一通信方式是自由空间光通信(诸如红外数据协会(IrDA))和非标准化消费者红外(IR)协议。
在另一实施例中，移动装置53包括用于语音频带或宽带数据通信的调制解调器。在话上数据的实施例中，当移动装置的所有者可在数据被传送的同时通过装置说话时，可实施已知为频分复用的技术。在其他时间，当所有者没有在使用装置时，数据传送可使用整个带宽(在一示例中是300Hz至3.4kHz)。尽管频分复用对于车辆与互联网之间的模拟蜂窝通信而言会是常见的并仍在被使用，但其已经很大程度上被用于数字蜂窝通信的码分多址(CDMA)、时分多址(TDMA)、空分多址(SDMA)的混合体所替代。这些都是ITU IMT-2000(3G)兼容的标准，为静止或行走的用户提供高达2mbs的数据速率，并为在移动的车辆中的用户提供高达385kbs的数据速率。3G标准现在正被高级IMT(4G)所替代，其中，所述高级IMT(4G)为在车辆中的用户提供100mbs并为静止的用户提供1gbs。如果用户具有与移动装置关联的数据计划，则所述数据计划可允许宽带传输且系统可使用宽得多的带宽(加快数据传输)。在另一实施例中，移动装置53被安装至车辆31的蜂窝通信装置(未示出)所替代。在又一实施例中，移动装置(ND)53可以是能够通过例如(而非限制)802.11g网络(即WiFi)或WiMax网络进行通信的无线局域网(LAN)装置。
在一实施例中，传入数据可经由话上数据或数据计划而经过移动装置、经过车载蓝牙收发器，并进入车辆的内部处理器3。例如，在某些临时数据的情况下，数据可被存储在HDD或其他存储介质7上，直至不再需要所述数据时为止。
可与车辆进行接口互联的另外的源包括：具有例如USB连接56和/或天线58的个人导航装置54、具有USB 62或其他连接的车辆导航装置60、车载GPS装置24或与网络61连接的远程导航系统(未示出)。USB是一类串行联网协议中的一种。IEEE 1394(火线)、EIA(电子工业协会)串行协议、IEEE1284(Centronics端口)、S/PDIF(索尼/飞利浦数字互连格式)和USB-IF(USB开发者论坛)形成装置-装置串行标准的骨干。所述协议的大多数可针对电通信或光通信来实施。
此外，CPU可与各种其他的辅助装置65进行通信。这些装置可通过无线连接67或有线连接69来连接。辅助装置65可包括但不限于个人媒体播放器、无线保健装置、便携式计算机等。
另外或者可选地，可使用例如WiFi收发器71将CPU连接到基于车辆的无线路由器73。这可允许CPU在本地路由器73的范围中连接到远程网络。
除了具有由位于车辆中的车辆计算系统执行的示例性处理之外，在某些实施例中，可由与车辆计算系统通信的计算系统来执行示例性处理。这样的系统可包括但不限于：无线装置(例如但不限于移动电话)或通过无线装置连接的远程计算系统(例如但不限于服务器)。总体上，这样的系统可被称为与车辆关联的计算系统(VACS)。在某些实施例中，VACS的特定组件可根据系统的特定实施而执行处理的特定部分。通过示例而并非限制的方式，如果处理具有与配对的无线装置发送或者接收信息的步骤，则很可能无线装置没有在执行该处理，这是因为无线装置不会与自身进行信息的“发送和接收”。本领域的普通技术人员将理解何时不适合对给定方案应用特定的VACS。在所有方案中，预期至少位于车辆自身内的车辆计算系统(VCS)能够执行示例性处理。
如上所述，快速充电可损害车辆电池。因此，在示意性实施例中，充电路线算法考虑AC充电站和DC快速充电站之间的价格差异。此外，DC充电站通常仅可提供完全充电的八成，因此，如果需要更多的电量，则可推荐AC充电。
图2A和图2B示出包括充电站的路线的示意性示例。在此示例中，系统考虑作为路径点的充电站求解最佳的充电路线。这些求解结果随后经受任何加权规则以确定例如针对费用或时间优化的路线。
许多具有相同的行程时间的路线可从起点201到达目的地207。在图2A中由实线示出这样路线的一个示例。在该示例中，在单次充电下，所有的可能到达目的地的路线都太长，所以路线选择系统将计算在起点和目的地之间的充电站之一的停留。在该示例中，有两个站：作为AC充电站203的站1和作为DC充电站205的站2。
在该示例中，路线选择算法求解出距离相同的所有路线，并选择在这种情况下路过AC充电站203的路线。该路线被示出为路线211。如果希望DC充电，则可选择路线213；尽管在该示例中该路线比路线211长。但是，由于DC充电更快，所以路线213可能整体更快。另一方面，AC路线211可能更长，但是可花费更低或更有益于电池寿命，所以可选择该路线。
当确定需要充电时，处理可需要在路线的预定邻近距离内发现充电站。充电站没有加油站那么普遍，因此该邻近距离可能需要相当大。此外，该处理可扩大该邻近距离，直至发现至少两个站或每种类型的至少一个站。也可应用扩大的最大值，以便于如果最近的DC充电站例如在反方向的50英里处，则不将该充电站呈现为选项。
MIT(麻省理工学院)最近已经开发了当总路线时间被认为是随机变量时用于发现最佳路线的算法。其他的随机变量可为电池损耗、路线的能量费用等。针对节能路线选择在FORD-MIT联盟项目中开发的一个这样的算法被称为鲁棒路线选择。还可使用其他合适的路线查找方法。
示意性实施例可用于根据行程时间和能量消耗存在多种可接受的路线的任何问题。可使用已知参数利用基于物理的黑盒模型来计算能量消耗。沿着路线可考虑诸如(但不限于)温度的预测和其他电池充电影响因素的数据。
图3示出演示路线显示的车辆界面的示意性示例。例如，这个示意性界面301可被呈现为车内显示。在用户输入目的地后，路线选择处理可确定车辆能否在当前电量下完成该旅程(单程或往返旅程)。这可通过任何已知的适当算法来确定。如果车辆在目前电量下能够完成单程旅程，则处理可仅呈现路线，或可显示地图及用以发现具有充电站的不同路线的选项(如果用户有额外的时间或想要给车辆充电)。
另一方面，如果需要充电，则处理可呈现图3示出的界面301。可呈现需要充电的通知303。这也可以是例如：充电可选、无需充电等。在另一示例中，这可针对无需充电的路线显示预计剩余电量，或显示到达目的地的可能性。
在该示例中，界面示出了针对AC充电和DC充电两者的选项。这是因为两种站在合理距离内和/或沿着计划的路线。在另一示例中，用户可使处理只显示AC充电，预留用于时间紧急时的状况的DC充电(可经请求而生效)。或者，在另一示例中，当系统确定DC充电被使用得不太频繁时，处理可呈现DC选项。这里，示出了用于用户的浏览和选择的两个路线选项305。
在AC充电选项307中，处理显示对电池寿命的影响311，其中，在该情况下，对电池寿命的影响为低。虽然DC充电对电池寿命的影响更高，但制造商认同有限的DC充电是可以接受的。因此，DC充电选项309也可显示对电池寿命的影响“低”313，直至DC充电处理被使用得过于频繁。随后，影响状态可变为“高”，直至过了适当的时间。
DC充电和AC充电对电池健康具有不同的影响。任何一个都可能对电池寿命产生有害影响。可存在DC充电和AC充电的最佳平衡。因为电池也会由于其他因素而自然衰退，所以电池可仅具有与其相关的特定平均寿命。因此，在电池的寿命期间使用一定次数的DC充电是可以接受的。不是当只使用有限次数的DC充电时必然会对电池具有较小的影响，而是由于电池无论如何都会自然衰退，有限的DC充电可能不会有很大的影响，因此该影响可被归类为“低”。
AC和DC路线还可示出对电池充电的估计时间315。在该示例中，处理示出了完全充电的时间317和最低充电的时间319。最低充电可以是完成路线所需电量的极限量。在该示例中，AC充电到完全充电花费185分钟，并且到电量的极限量需要60分钟来完成(319)。类似地，完全DC充电需要50分钟来完成(321)，并且最低DC充电需要20分钟来完成(323)。其他示意性选项包括到达的估计时间。最低充电可基于用户自定义的阈值(例如，用户希望接近“耗尽”的程度)。
可以看出，相对于AC充电，DC充电的时间因素会是显著的。该时间还可包括自该路线的行程时间，并且由于DC充电花费少得多的时间，驾驶员可能会希望驾驶得更远/更长以获得更快的DC充电。相反地，AC充电可能比DC充电更便宜。显示的费用部分325示出针对完全充电的费用327和针对最低充电的费用329。在DC部分，费用是固定的(331)，这是由于DC充电因为充电更快，通常伴随着固定的花费。
还可为用户呈现用于选择希望哪种充电类型的选项333。充电选择将导致与具体选择的充电类型相关的路线的显示。
除时间和费用外，所述显示可为用户呈现充电位置处的兴趣点(Point ofInterest，POI)的列表，以帮助他们决定在充电期间怎样度过他们的时间。POI可包括餐厅、购物、娱乐等，并且还可基于用户自定义的POI偏好。根据用户配置文件和/或设置，可为用户呈现具有不同目的的优化的可控数量的选项。
图4示出充电站发现处理的示意性示例。该处理可致使DC充电选项和AC充电选项这两者或仅其中的一个选项的呈现。结合已经讨论的用于基于规则的路线选择的参数，处理还可致使参照图5所示的最佳路线/站的选择。
在该示意性示例中，处理确定到达目的地的路线(401)。这可以是基于距离、时间或任何其他适当的参数发现最佳路线的标准的导航处理。一旦发现了路线，则处理确定是否将需要充电以完成该路线(405)。可确定对于单向行程是否将需要充电，或对于往返行程是否将需要充电。
如果不需要充电，则处理将仅呈现路线(403)。如果可行，则该呈现还可包括用于查看充电站的选项。如果需要充电站以完成行程，则处理可沿着路线查找AC充电站和/或DC充电站(407)。
典型的加油站发现应用将常常查找到物理位置沿着路线或距路线距离很近的加油站。由于目前充电站非常不普遍，因此站发现算法可能发现距离路线很远的充电站。此外，由于充电花费的时间通常远大于加满油的时间，因此处理可能不太关心找到距路线仅1-2分钟的站，因为前往该站所花费的时间量可能仅表现为总充电时间的很小的一部分。
在该示例中，处理还计算与每个充电站相关的费用(409)。这些费用可基于针对每个充电站的已知的或可得到的费用数据。在该费用等式中还可包括电池损耗的费用以及任何其他针对车辆的长远费用(行驶的额外距离等)。处理还确定总时间(411)，其中，总时间可包括充电时间及前往/离开充电站的时间(即，离开路线的时间)，该时间还可具有与之相关的费用。在一个示例中，用户可对时间指定个人价格，从而固定价格可与指定用户的时间相关联。
此外，在该示例中，处理确定是否使用了过度的DC充电(413)。如果使用DC充电过度，则电池的衰退可加速超过正常衰退，并且包含这样的衰退的DC充电的费用可能会高的无法接受。如果DC充电过度，则处理可设置警告以通知用户不应该如此频繁地使用DC充电(415)。然后，可向用户呈现任何充电选项(DC和AC两者)和/或任何警告(417)。
由于DC充电更快，并且是完全可被接受的，因此处理可首先呈现DC选项。处理还可先后呈现两个选项，或者如果太频繁地使用DC充电，则完全跳过DC充电。在该示例中，处理等待以查看哪个充电选项从所呈现的选项被选择(419)。
如果驾驶员选择DC充电(421)，则处理查看是否针对DC充电设置了警告(423)。如果存在DC充电警告(即，驾驶员过度使用DC充电)，则处理可通知驾驶员此时不推荐DC充电(425)。驾驶员接下来可选择是维持DC选择还是转为AC选择(427)。如果维持DC选择，或者如果没有设置警告(意味着DC充电当前没有被标记为“过度使用”)，则处理可呈现包括选择的DC充电站的路线(431)。如果没有选择DC充电，则将呈现AC路线。如果驾驶员选择不维持DC路线并转为AC路线(429)，则处理也将呈现包括AC充电的路线。
在另一示例中，处理可为驾驶员“优化”充电路线。优化策略可以基于各种因素。驾驶员可基于DC、AC、费用、时间或任何其他合适的值来选择优化路线选择。可结合其他变量使用这些驾驶偏好，以呈现包括推荐的充电停留的优化路线建议。
路线选择可以基于例如但不限于路线的可行性(例如，驾驶员沿错误方向前进15英里)、时间上的路线费用、能量上的路线费用、电池损耗上的路线费用、充电区段费用。还可考虑与DC充电和AC充电两者相关的变量。
关于DC充电，考虑事项可包括但不限于：充电区段的价格、电池损耗的费用、行驶路线的时间、估计的等待时间(由于车辆花费更长时间“充满”，因此充电站通常具有与其相关的等待时间)、充电时间。关于AC充电，考虑事项包括但不限于：完成路线所需的能量的量(推荐的最低充电)、充电的价格、等待时间和最低充电的充电时间。AC充电和DC充电两者的优化策略还可考虑完成路线所需的能量的费用。
使用这些以及任何其他合适的数据，处理可计算优化的路线和它们各自的充电时间。基于结果，可向驾驶员呈现一个或多个路线来使用。
当针对路线存在多个选项时，可针对每个路线，使用费用和时间函数来确定“最佳路线”。根据对于驾驶员来说什么是重要的，最佳路线可随驾驶员而变化。工作的忙碌的父母可能期望最短的充电时间，然而拥有大量时间但钱比较少的高中生可能期望最便宜的充电选项。以下示出可用于计算费用函数和时间函数的等式的一些示例。
费用AC＝$(AC比率×kW×时间充电)+$(能量费用路线)
时间＝时间路线+时间等待+时间充电
其中，费用DC表示DC充电的费用，$(充电)表示DC充电期间的费用，表示电池损耗的费用，$(能量费用路线)表示行驶路线的能量费用。费用AC表示AC充电的费用，$(AC比率×kW×时间充电)表示AC充电期间的费用，$(能量费用路线)表示行驶路线的能量费用。时间路线表示行驶路线的时间，时间等待表示估计的等待时间，时间充电表示充电时间。
其他因素也可与费用和时间一起考虑，其中，其他因素包括但不限于：基于单个用户偏好的费用和时间的权重(W1、W2等)。例如，可如下计算每个路线的总路线分数。
分数路线＝p1(W1×费用+W2×时间+W3×参数X…)+(1-p1)×费用牵引
费用牵引表示牵引的费用。
在上述示例中，p1是车辆成功驶过该路线的概率(例如，如果电量低且充电站很远，则概率可能低)。
处理还可追踪并呈现DC快速充电的使用，以使用户了解(包括但不限于)：DC充电速度、DC区段开始时的电量状态、充电期间的平均电池温度和充电期间的电池年龄。该配置文件还可向驾驶员显示按推荐的使用估计总DC充电有多少剩余，从而驾驶员可自行决定什么时候使用有限的推荐充电区段。
图5示出路线优化处理的示意性示例。在此示意性示例中，处理接收驾驶员输入的目的地(501)。像之前一样，由于可能不需要充电，这用于确定到达目的地的“标准”路线。如果需要充电，则基于估计的剩余电量的使用，处理将获得与当前驾驶员或车辆相关的约束条件(时间、费用等)(503)。如果不存在驾驶员设置的约束条件，则可存在由工厂或制造商预设的平衡时间和潜在的电池损耗的一组约束条件。
接下来可计算到达充电站和目的地的各种路线的费用(505)。计算的结果是针对路线的基本费用，并且可包括之前列举的因素以及其他适当的因素。然后基本费用将按照驾驶员偏好被加权(507)。在之前阐述的示例中，父母可将他们的时间估价为每小时50美元，然而高中生可将他们的时间估价为每小时10美元。使用这些价格，可基于整体时间对费用加权并可确定每条路线的总费用。
在另一示例中，父母可设置“除非DC充电损害超过阈值，否则总是呈现最快的路线”，并且高中生可设置“除非DC充电当前没有损害，否则总是呈现最便宜的路线”，并且这些结果可被相应地加权。在该示例中，父母将接收DC充电选项，直至潜在的损害达到阈值，并且一旦针对电池生命周期中的电池的当前点的DC充电停留的推荐次数已经使用完，或者，例如，如果针对天/周/月等的DC充电停留的最大推荐次数已经使用完，则高中生将接收AC充电选项。
处理接下来将基于路线的权重选择最优的路线(509)，并确保满足驾驶员的任何约束条件(例如，车辆可具有“如果损害超过特定阈值则不再使用DC充电”的约束条件集)(511)。如果没有满足约束条件，则处理将选择次好的路线(513)并进行重复，直至发现满足所有约束条件的路线。然后将向驾驶员呈现该路线(515)。
虽然以上描述了示例性实施例，但这些实施例并不意在描述本发明的所有可能形式。相反地，说明书中所使用的词语是描述性词语而非限制，并且应理解的是，可在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种改变。此外，可将各种实现实施例的特征进行组合以形成本发明的另外的实施例。

Claims (9)

1.一种提供具有推荐充电的导航路线的系统，包括：
处理器，被配置为：
在需要完成车辆充电的路线的预定邻近距离内发现充电站位置；
确定每个被发现的充电站的充电费用，其中，所述充电费用至少包括关于由充电导致的电池损耗的费用；
呈现关于多个充电站的信息，所述信息包括每个充电站的充电费用和估计的总路线时间；
接收对充电站的选择；
呈现包括在所选择的充电站处停留的路线。
2.如权利要求1所述的系统，其中，所述处理器还被配置为：扩大所述预定邻近距离，直至发现至少两个充电站。
3.如权利要求1所述的系统，其中，充电费用包括随机的充电所需的费用。
4.如权利要求1所述的系统，其中，充电费用包括随机的时间费用。
5.如权利要求4所述的系统，其中，时间费用包括随机的行程时间费用。
6.如权利要求4所述的系统，其中，时间费用包括随机的等待时间费用。
7.如权利要求4所述的系统，其中，时间费用包括随机的充电时间费用。
8.如权利要求1所述的系统，其中，所述处理器还被配置为：
基于用户定义的偏好对充电费用和总路线时间加权；
基于加权的充电费用和总路线时间确定每个充电站的总分数；
呈现具有最低总分数的充电站。
9.如权利要求8所述的系统，其中，用户定义的偏好包括针对时间指定的费用值。
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