CN109900288A - 电动车辆的基于云的最优充电路线估计 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了“电动车辆的基于云的最优充电路线估计”。一种混合动力电动车辆(HEV)，包括通信单元，所述通信单元被配置为定期地对充电信号进行响应，并且根据从远程车队服务器接收的估计的充电站行驶路线和路点充电时间来调整行驶路线和充电路点。响应于生成并传达到所述服务器的周期性操作状况而接收所述估计。所述操作状况包括以下中的一者或多者：充电站、环境和位置数据、车辆数据和电池性能数据、以及其他数据。控制器被进一步配置为对行驶路线和/或充电完成信号进行响应，并且生成并存储作为实际的最优充电路线和充电时间与估计的最优充电路线和充电时间之间的差异的估计误差。所述控制器响应于从所述服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间而重新调整所述行驶路线和所述充电路点中的至少一者。

Description

电动车辆的基于云的最优充电路线估计
技术领域
本公开涉及利用从实时行程路线规划和从全球车队累积的车辆性能数据生成的远程服务器数据分析来为电动车辆估计到高功率充电站的优化路线。
背景技术
在电动和混合动力电动车辆(HEV)中，长距离和短距离行驶或行程可能是不必要地昂贵的，并且可能会因为对电池再充电的需求而被延长和/或延迟。随着高功率且更有效的路边充电站的逐渐增加，可以减少这种行驶时间和成本，只要HEV可以最优地路由到最有效、最便宜和最容易获得的路边充电站即可。HEV和充电站的充电性能受周围环境、车辆性能、充电站能力和效率、因使用和维护问题所致的可获得性、电力成本以及其他因素的影响，这可能会将不希望的误差引入行驶路线规划和这类规划路线上的充电时间估计中。鉴于不断变化的充电站位置、效率、可获得性和成本的随机性质，尽管存在提高准确性的一些尝试，但是一直存在这类行程规划和充电时间估计误差。
一些此类尝试已涉及预测HEV运行里程估计，预测最优充电站位置和/或预测实时HEV性能。这类尝试似乎已利用已知的HEV和充电站性能和查找表算法，所述性能和查找表算法似乎已由位于HEV上的控制器以不同方式进行采用。在存在定义全球车队内的HEV的不断变化的性能的数量大大增加的变量和参数，以及充电站的位置和效率的情况下，准确地估计到高功率充电站的优化路线的能力已明显超过这类车载HEV处理器的技术能力。
发明内容
混合动力、插电式混合动力和电池电动车辆(HEV、PHEV、BEV)包括导航系统和一个或多个高电压牵引电池，它们与其他HEV系统一起利用来实现在具有不同距离的路线上的行驶。本公开涉及改进的系统和方法，所述改进的系统和方法用于更准确地估计优化的行驶路线以具有包括高功率充电站的路点，使得由于这类高功率充电站的利用，可以最大化这类行驶路线上的HEV性能，而具有最少行程和电池再充电时间。
根据本公开的HEV除了其他能力之外，还使用与基于云的神经网络型远程车队服务器系统的通信能力。由HEV利用远程车队服务器来卸载分析和估计计算资源和能力，所述计算资源和能力对于确定、估计和/或预测最优充电站行驶路线和/或充电路点和时间估计，自动接受检测并被选择作为沿着这类行驶路线的路点的充电站而言是所需的。这类充电路点和充电路点充电时间估计或最优充电路线由远程车队服务器生成，并且包括沿着和/或接近于HEV的行驶路线的快速、最低成本、高功率和/或高效率的充电站的不断变化的位置和能力。
新的远程服务器系统从运行的HEV的全球车队接收并汇总HEV电池和车辆性能数据，并且不断地更新高功率充电站位置、能力、可获得性以及性能数据。基于云的神经网络型远程服务器系统被配置为获取和消化这种数据，并且发现和利用HEV最优充电路线和电池充电性能的在其他情况下未知的模式，以更准确地为任何单独的HEV预测更有效的作为路点的高功率充电站、以及路点充电时间估计。以此方式，响应于从运行的HEV的全球车队接收的充电信号和操作状况，远程服务器将对这类最优充电路线以及充电路点和时间的不断更新的且更准确的估计传达到个别HEV。
本公开预期由远程服务器利用实时HEV数据来生成最优充电路线和电池充电估计。远程服务器利用描述实际充电站性能、车辆性能数据以及电池性能和驾驶员行为的汇总的“大数据”，所述大数据由被训练来发现在其他情况下不可辨别的模式的一个和/或多个远程的基于云服务器的深度学习神经网络引擎来分析。远程服务器引擎根据与服务器进行通信的任何单独的HEV的需求，利用不断更新的数据和提高的准确性为个别HEV预测/估计最优行驶路线、充电路点和/或路点充电时间。
在操作中，在全球车队中运行的HEV将位置、环境条件、车辆性能数据、电池性能数据和充电站性能数据实时地传输到远程服务器。远程服务器保留来自全球EV车队的路线和再充电/充电事件数据。所接收和汇总的数据利用深度学习神经网络进行分析，以发现在所述数据与估计的和/或预测的和实际的充电站行驶路线以及充电路点和时间之间的隐藏模式。训练神经网络以根据来自个别HEV的需求来估计和/或预测到高功率充电站的最优行驶路线，作为沿着行驶路线的路点和/或再充电时间而为个别HEV进行生成，估计和/或预测的路线和/或路点以及充电时间可以定期地更新并且实时地并在行驶和/或再充电/充电事件期间根据需要传达到个别HEV，以改进行驶路线优化和/或充电路点和时间估计/预测。
在本公开的配置和操作方法中，HEV/PHEV/BEV(以下统称为“HEV”)并入有一个或多个控制器，所述一个或多个控制器耦合到至少一个电池和通信单元，所述一个或多个控制器被配置为定期地监测来自HEV的充电信号并且对所述充电信号进行响应，所述充电信号指示已开始和/或在导航到当前行驶路线的各种路点中的每一个的过程中很快将需要充电/再充电事件。周期性监测和响应可以被配置为按离散的时间和/或距离间隔，和/或当某些HEV、充电站和/或行驶路线参数改变超过预定和/或优选阈值时进行。
控制器根据估计的或预测的最优充电路线和/或充电路点来调整行驶路线和/或充电时间，所述估计/预测从远程车队服务器接收。远程车队服务器响应于由HEV控制器和通信单元生成并传达到远程全球车队服务器的操作状况而生成并发送优化的、估计的和/或预测的最优充电路线和/或充电路点和时间。操作状况包括各种本地HEV行驶路线和充电站数据，诸如以下中的至少一者和/或一者或多者：行驶路线天气和行驶路线上的HEV性能、以及充电站、环境和位置数据、车辆性能数据、以及相关性能数据和参数以及其他数据。
在另外的变型中，控制器还被进一步配置为对行驶路线和/或充电完成信号中的至少一者进行响应，所述行驶路线和/或充电完成信号指示以下中的一者或多者：行驶路线已完成和/或HEV电池的再充电已完成。作为响应，控制器生成并存储估计误差并且将所述估计误差传达到远程服务器，所述估计误差被计算为先前接收的、估计的最优充电路线和/或充电路点和时间与实际的行驶路线性能和/或充电时间之间的差异，所述实际的行驶路线性能和/或充电时间在行驶路线和/或再充电完成时以及在生成行驶路线和/或充电完成信号时确立。估计误差还会被传达到远程的基于云的全球车队服务器，以使得远程全球车队服务器的神经网络型大数据学习引擎能够根据当前行驶路线和/或充电/再充电事件期间累积的各种数据和性能参数来改进对优化的最优充电路线和/或充电路点和时间的预期估计和/或预测。
在其他修改中，控制器还被配置为定期地和/或按离散的时间和/或距离间隔，根据更新的优化的最优充电路线和/或路点充电时间预测和/或估计来重新调整相应的行驶路线和/或充电路点，所述预测和/或估计由通信单元从远程全球车队服务器接收。远程车队服务器响应于并当HEV控制器生成并发送也可以包括估计误差的新的实时操作状况时，发送更新的最优充电路线和/或充电路点和时间估计。这类操作状况和车辆性能数据还可以进一步包括车辆识别号码(VIN)以及车载诊断(OBD)代码和数据、行驶路线性能数据、车辆功率以及相关参数和数据以及其他数据。
另外，操作状况可以包括电池性能数据和参数，所述电池性能数据和参数还可以包括电池组容量和化学性质、电池健康和荷电状态、电池温度、充电站可获得性和功率和性能、以及低电压电池状态以及其他数据。由全球HEV和/或充电站中的一者或多者发送到远程全球车队服务器的充电站数据还可以包括充电站电力成本和容量数据、利用率和可获得性、以及在当前HEV充电事件期间生成和累积的充电站性能数据。这种充电站数据可以实时地，并仅在离散的时间间隔期间，和/或在各种参数和充电站数据改变的间隔期间发送。
本公开预期控制器进一步被配置为根据初始确定和估计的到充电站的行驶路线和/或充电时间来重新调整HEV行驶路线和/或充电路点和时间，所述到充电站的行驶路线和/或充电时间可以是最初在车辆连接到充电站电源时估计的，并且还可以响应于由HEV控制器生成并传达到服务器的新的操作状况而从远程车队服务器生成和接收，并且可以包括初始估计和确定的行驶路线和/或充电路点和时间。
本公开还包括利用所描述的能力和改进来控制全球车队的个别HEV的方法。例如，所述方法包括由耦合到电池和通信单元的控制器，并响应于充电信号定期地调整行驶路线和/或充电路点和时间。由控制器根据由远程车队服务器生成并从所述远程车队服务器接收的最优充电路线和/或充电路点和时间估计/预测来完成调整。调整行驶路线和/或充电路点和时间还响应于由HEV控制器定期地和/或按离散的时间和/或距离间隔生成，并传达到远程服务器的操作状况而完成。操作状况包括以下中的一者或多者：行驶路线性能、和/或充电站、环境和位置数据、车辆性能数据以及电池性能数据和参数以及其他数据和参数。
还响应于行驶路线和/或充电完成信号而控制对行驶路线和/或HEV电池的再充电的优化，其中控制器生成并存储作为估计的最优充电路线和性能和/或充电路点和时间与实际的行驶路线性能和/或路点充电时间之间的差异的估计误差。重新调整充电路点和时间以及行驶路线还由控制器根据由通信单元从远程全球车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和/或路点充电时间来完成，所述更新的估计的最优充电路线和/或路点充电时间也响应于也包括估计误差的由HEV控制器生成并传达到远程全球车队服务器的操作状况而完成。
本公开还预期由HEV控制器生成操作状况以包括：环境和位置数据，所述环境和位置数据并入有地理位置以及环境温度、湿度和大气压力；车辆性能数据，所述车辆性能数据并入有车辆识别号码以及车载诊断代码和数据、车辆功率；以及电池性能数据和参数，所述电池性能数据和参数包括电池组容量和化学性质、电池健康和荷电状态、电池温度、充电站功率和性能、以及低电压电池状态以及其他参数和数据。
这些方法还可以包括由控制器根据由通信单元从远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和/或路点充电时间，并响应于生成并传达到远程服务器的操作状况而重新调整行驶路线和/或充电路点和时间，并且所述操作状况包括充电站数据，所述充电站数据包括电力成本和容量和可获得性数据，以及在离散的时间间隔期间以及在当前充电事件期间累积的充电站性能数据。
HEV以及所描述的部件和系统的实现方式和配置的本发明内容以简化的且技术上不太详细的布置引入了精选的示例性实现方式、配置和布置，并且这些以下在具体实施方式中结合附图以及下文的权利要求进一步更详细地进行描述。
本发明内容既不意图标识要求保护的技术的关键特征或必要特征，也不意图用来帮助确定要求保护的主题的范围。此处论述的特征、功能、能力和优点可以在各种示例实现方式中独立地实现，或可以如本文其他位置进一步所描述在其他示例实现方式中进行组合，并且还可以由相关技术领域的技术人员参考以下描述和图示来进行理解。
附图说明
当针对以下附图进行考虑时，可以通过参考具体实施方式和权利要求来获得对本公开的示例实现方式的更完整的理解，其中相似的附图标记在所有附图中指代相似或相同的元件。为了便于理解本公开，提供了附图和其上的注释，而不限制本公开的广度、范围、规模或适用性。附图不一定按比例制作。
图1是混合动力电动车辆及其系统、部件、传感器、致动器以及操作方法的图示；并且
图2示出了图1所示的本公开的某些方面，其中出于说明的目的，移除并重新布置了部件。
具体实施方式
根据要求，本文中公开了本发明的详细实施例；但是应理解，所公开的实施例仅示例性说明本发明，本发明可体现为不同和替代形式。附图不一定按比例绘制；一些特征可能会被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文公开的特定结构和功能细节不应解释为限制性的，而是仅作为教导本领域技术人员如何不同地采用本发明的代表性基础。
如本领域的普通技术人员应理解，参考附图中的任一个示出和描述的各种特征、部件和过程可以与一个或多个其他附图中所示的特征、部件和过程进行组合以获得本领域技术人员应当显而易见的，但可能未被明确示出或描述的实施例。所示特征的组合是用于典型应用的代表性实施例。然而，与本公开的教导一致的特征的各种组合和修改对于特定应用或实现方式而言可能是希望的，并且应当明显处于在相关技术领域中工作的人员的知识、技能和能力范围内。
现参考各种附图和图示以及图1和图2，且特别参考图1，示出了混合动力电动车辆(HEV)100的示意图，并且示出了HEV 100的部件之间的代表性关系，所述HEV也可以是电池电动车辆(BEV)、插电式混合动力电动车辆(PHEV)以及其组合和修改，它们在此被统称为“HEV”。车辆100内的部件的物理放置和取向可以变化。车辆100包括传动系105，所述传动系105具有动力传动系统110，所述动力传动系统110包括燃烧发动机(CE)115和电机或电动马达/发电机/起动机(EM)120，它们生成动力和扭矩来推进车辆100。发动机或CE 115是汽油、柴油、生物燃料、天然气或由替代燃料提供动力的燃烧发动机，所述燃烧发动机生成输出扭矩，此外还通过本文其他位置描述的前端发动机附属装置(FEAD)生成其他形式的电、冷却、加热、真空、压力和液压动力。CE 115用分离离合器125耦合到电机或EM 120。当分离离合器125至少部分地接合时，CE 115生成这种动力和相关联的发动机输出扭矩以传输到EM 120。
EM 120可以是多种类型的电机中的任一种，并且例如可以是永磁同步电动机、发电机和发动机起动机120。例如，当分离离合器125至少部分地接合时，动力和扭矩可以从发动机115传输到EM 120，以实现作为发电机的操作和车辆100的其他部件的操作。类似地，在包括或不包括独立发动机起动机135的车辆中，EM 120可以在分离离合器125部分地或完全地接合的情况下作为发动机115的起动机操作，以经由分离离合器驱动轴130将动力和扭矩传输到发动机115以起动发动机115。
另外，EM或电机120可以通过传输额外的动力和扭矩来使驱动轴130和140转动而帮助发动机115进入“混合动力电动模式”或“电动辅助模式”。而且，EM 120可以在纯电动模式下操作，其中发动机115通过分离离合器125解耦并且可以关闭，从而使得EM 120能够在正向和反向方向上将正或负(反向)机械扭矩传输到EM驱动轴140。当处于发电机模式时，还可以命令EM 120产生负电扭矩(当由CE 115或其他传动系元件驱动时)并且由此生成电力以在CE 115正为车辆100生成推进动力时对电池进行充电并为车辆电气系统供电。如下文更详细所描述，EM 120还可以在处于发电机模式时通过将减速期间来自动力传动系统110和/或车轮154的旋转动能转换成负电扭矩，并转换成再生电能以供存储在一个或多个电池175、180中来实现再生制动。
分离离合器125可以脱开来使得发动机115能够停止或独立地运行以为发动机附件提供动力，而EM 120生成驱动动力和扭矩以经由EM驱动轴140、变矩器驱动轴145和变速器输出驱动轴150来推进车辆100。在其他布置中，发动机115和EM 120都可以在分离离合器125完全地或部分地接合的情况下操作，以通过驱动轴130、140、150，差速器152和车轮154协作地推进车辆100。每个部件或任何这类部件也可以部分地和/或完全地以可比的变速驱动桥配置(未示出)组合。可以使用可选择和/或可控制的差速器扭矩能力来进一步更改传动系105以对一个或任何或所有车轮154实现再生制动。虽然图1示意性地展示了两个车轮154，但是本公开预期传动系105会包括另外的车轮154。
图1的示意图还预期会有具有超过一个发动机115和/或EM 120的替代配置，所述替代配置可以偏离驱动轴130、140，并且其中发动机115和EM 120中的一者或多者串联地和/或并联地定位在传动系105中的其他位置，诸如定位在变矩器和变速器或作为其一部分，和/或相对于驱动轴离轴的变速驱动桥，和/或其他位置之间并以其他布置定位。在不脱离本公开的范围的情况下，预期会有其他变型。传动系105和动力传动系统110还包括变速器，所述变速器包括变矩器(TC)155，所述TC 155将动力传动系统110的发动机115和EM 120与变速器160耦合在一起和/或耦合到所述变速器160。TC 155可以进一步并入旁通离合器和离合器保险锁157，其也可以作为起步离合器操作，以实现对从动力传动系统110传输到车辆100的其他部件的动力和扭矩的进一步的控制和调节。
动力传动系统110和/或传动系105还包括一个或多个电池175、180。一个或多个此类电池可以是在约48至600伏之间，且有时在约140与300伏或更多或更少之间的范围内操作的一个或多个高电压直流电池175，所述一个或多个高电压直流电池175用于为EM 120存储和供应电力并在再生制动期间用于捕获和存储能量，并且用于为其他车辆部件和附件供电并存储来自它们的能量。其他电池可以是在约6与24伏或更多或更少之间的范围内操作的低电压直流电池180，所述低电压直流电池180用于为起动发动机115的起动机135，并为其他车辆部件和附件存储和供应电力。
如图1所示，电池175、180相应地通过如本文其他位置所描述的各种机械和电接口以及车辆控制器来耦合到发动机115、EM 120和车辆100。高电压EM电池175还通过被配置为对由高电压(HV)电池175为EM 120提供的直流(DC)电进行转换和调节的马达控制模块(MCM)、电池控制模块(BCM)和/或电力电子设备185中的一者或多者耦合到EM 120。
MCM/BCM/电力电子设备185还被配置为将DC电池电力调节、转化和转换成如驱动电机或EM 120通常所需的三相交流电(AC)。MCM/BCM 185/电力电子设备还被配置为用由EM120和/或前端附属驱动部件生成的能量对一个或多个电池175、180进行充电，并且根据需要从其他车辆部件接收电力、存储电力并将所述电力供应到所述其他车辆部件。包括例如并入有电力电子设备185的那些的这类控制器被配置为：除了其他能力之外，监测电池传感器以检测电压、电流、荷电状态(SoC)；对电池进行充电；调整和控制所述电池的充电率和充电时间；监测并估计充电时间；监测再充电；以及从电池放电并递送来自所述电池的电力。
继续参考图1，除了MCM/BCM/电力电子设备185之外，车辆100还包括实现各种车辆能力的一个或多个控制器以及计算模块和系统。例如，车辆100可以并入车辆系统控制器(VSC)200以及车辆计算系统(VCS)和控制器205，它们与MCM/BCM 185、其他控制器和诸如控制器局域网(CAN)210的车辆网络、以及包括如本文其他位置所描述的其他基于微处理器的控制器的大型车辆控制系统和其他车辆网络进行通信。除了控制器、传感器、致动器以及车辆系统和部件之间的通信链路之外，CAN 210还可以包括网络控制器。
这类CAN 210对于本领域技术人员来说是已知的，并且通过各种行业标准来更详细地进行描述，所述行业标准尤其包括例如：Society of Automotive EngineersInternational.TM.(SAE)J1939，其名称为“Serial Control and Communications HeavyDuty Vehicle Network”且可获自standards.sae.org；以及汽车信息标准，其可获自国际标准组织(ISO)11898，名称为“Road vehicles-Controller area network(CAN)”，以及ISO11519，其名称为“Road vehicles-Low-speed serial data communication”，可获自www.iso.org/ics/43.040.15/x/。
再次关注图1，车辆100包括的VCS 205还可以是由Ford Motor Company制造的SYNC车载式车辆计算系统(参见，例如SmartDeviceLink.com、www.ford.com、美国专利号9,080,668、9,042,824、9,092,309、9,141,583、9,141,583、9,680,934以及其他专利)。车辆100还可以包括动力传动系统控制单元/模块(PCU/PCM)215，所述PCU/PCM 215耦合到VSC200或另一个控制器，并且耦合到CAN 210和发动机115、EM 120以及TC 155以控制每个动力传动系统部件。变速器控制单元也可以经由CAN 210耦合到VSC 200和其他控制器，并且耦合到变速器160并且还可选地耦合到TC 155，以实现操作控制。
VCS 205可以包括，配置有和/或配合一个或多个通信、导航和其他系统、单元、控制器和/或传感器，诸如车辆对车辆通信系统(V2V)201，以及道路和基于云的网络基础设施对车辆通信系统(I2V)202、LIDAR/SONAR(光和/或声音检测和测距)和/或摄像机道路接近成像和障碍物传感器系统203、GPS或全球定位系统204、以及导航和移动地图显示及传感器系统206。
这类通信系统、单元、控制器可以配置有其他通信单元，作为并且是其他通信单元的一部分，并且通过有线和无线通信实现双向通信，所述有线和无线通信可以包括蜂窝、无线以太网和接入点，诸如WiFi.TM.无线能力、诸如Bluetooth.TM.的近场通信和许多其他通信。VCS 205可以与VSC 200和其他控制器并联地、串联地和分布式地协作，以响应于传感器和通信信号、数据、参数和其他信息而管理和控制HEV 100和这类其他控制器和/或致动器，所述其他信息由这些车辆系统、控制器和部件以及处于HEV 100外部和/或与之远离的其他系统识别，建立，传达至它们并从它们接收。
虽然在此处出于示例的目的而被示出为离散的，但是个别控制器、MCM/BCM 185、VSC 200和VCS 205可以控制作为大型车辆和控制系统、外部控制系统以及内部和外部网络的一部分的其他控制器以及其他传感器、致动器、信号和部件，通过它们来控制，向它们传达信号并从它们传达信号，并且与它们交换数据。结合如本文所预期的任何特定的基于微处理器的控制器描述的能力和配置还可以体现于一个或多个其他控制器中并且分布在超过一个控制器上，使得多个控制器可以单独地、合作地、组合地和协作地启用任何此类能力和配置。因此，对“一个控制器”或“多个控制器”的叙述意图以单数和复数涵义并单独地，共同地以及以各种合适的协作式和分布式组合提及这类控制器。
另外，通过网络和CAN 210进行的通信意图包括对命令、信号、数据、信号中的嵌入数据、控制逻辑和在控制器和传感器、致动器、控制件以及车辆系统和部件之间的信息进行响应、共享、传输和接收。控制器与一个或多个基于控制器的输入/输出(I/O)接口进行通信，所述接口可以实施为单个集成接口，所述单个集成接口实现原始数据和信号的通信，和/或信号调节、处理和/或转换，短路保护，电路隔离以及类似能力。可替代地，芯片上的一个或多个专用硬件或固件装置、控制器和系统可以用于在通信期间以及在传达特定信号之前和之后对所述特定信号进行预调节和预处理。
在后续说明中，MCM/BCM 185、VSC 200、VCS 205、CAN 210和其他控制器可以包括与各种类型的计算机可读存储装置或介质进行通信的一个或多个微处理器或中央处理单元(CPU)。计算机可读存储装置或介质可以包括呈只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和非易失性或保活存储器(NVRAM或KAM)形式的易失性和非易失性存储体。NVRAM或KAM是持久性或非易失性存储器，所述持久性或非易失性存储器可以用于存储在车辆和系统以及控制器和CPU未通电或断电时操作车辆和系统所需的各种命令、可执行控制逻辑和指令以及代码、数据、常数、参数和变量。计算机可读存储装置或介质可以使用诸如以下的许多已知存储器装置中的任一者来实施：PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、闪存或能够存储和传达数据的任何其他电、磁、光或组合式存储器装置。
再次关注图1，HEV 100还可以包括动力传动系统控制单元/模块(PCU/PCM)215，所述PCU/PCM 215耦合到VSC 200或另一个控制器，并且耦合到CAN 210和发动机115、EM 120以及TC 155以控制每个动力传动系统部件。变速器控制单元(TCU)220也经由CAN 210耦合到VSC 200和其他控制器，并且耦合到变速器160并且还可选地耦合到TC 155，以实现操作控制。还可以包括发动机控制模块(ECM)或单元(ECU)或能量管理系统(EMS)225，其具有相应地集成的控制器并且与CAN 210进行通信，并且与PCU 215和TCU 220以及其他控制器协作来耦合到发动机115和VSC 200。
在这种布置中，VSC 200和VCS 205协作地管理和控制车辆部件以及其他控制器、传感器和致动器，包括例如但不限于：PCU 215、TCU 220、MCM/BCM 185和/或ECU/EMS 225以及各种其他部件。例如，控制器可以向和/或从发动机115、分离离合器125、EM 120、TC 155、变速器160、电池175、180和MCM/BCM/电力电子设备185传达控制命令、逻辑以及指令和代码、数据、信息和信号。虽然附图中未示出，但是控制器还可以控制本领域技术人员已知的其他车辆部件并且与之通信。图1中的车辆100的实施例还展示了与车辆网络和CAN 210进行通信的示例性传感器和致动器，所述传感器和致动器可以将信号传输到VSC 200、VCS205和其他控制器并且从其接收信号。这些控制命令、逻辑和指令以及代码、数据、信息、信号、设置和参数(包括驾驶员喜好设置和偏好)可以被捕获并存储在驱动程序控件和配置文件230的储存库中并且从所述储存库传达。
在另外的示例中，各种其他车辆功能、致动器和部件可以由HEV100系统和部件内的控制器并与所述HEV 100系统和部件协作地控制，并且可以从可以包括以下各项的其他控制器、传感器和致动器接收信号：出于说明目的但不带限制性，前端附属驱动(FEAD)部件和用于电池充电或放电的各种传感器，包括用于检测和/或确定最大电荷、充电状态或荷电状态(SoC)、电压和电流、电池化学性质和生命周期参数、以及放电功率极限、外部环境周围空气温度(TMP)、压力、湿度和部件温度、电压、电流、以及电池放电功率和速率极限的传感器，以及其他部件。这类传感器被配置为与控制器和CAN 210进行通信，并且为了进一步示例，可以确立或指示点火开关位置(IGN)、外部环境温度和压力、发动机和热管理系统传感器、充电插座传感器以及外部电源电压、电流和相关的数据通信传感器等等。
HEV 100还包括至少一个外部电源插座和传感器235，所述至少一个外部电源插座和传感器235与包括例如BCM/MCM/电力电子设备185和HV电池175的各种控制器耦合。当HEV100静止不动并且邻近于外部电源(XPS)(图1)，诸如在住宅、办公室或其他电力充电站或位置处停放时，利用插座235，所述站点又被本领域技术人员称为电动车辆供电装备(EVSE)。这些控制器被配置为在XPS连接到插座235时检测所述XPS的存在，并且启动HV电池175、电池180的充电/再充电循环或事件，并且出于各种目的而使得电力能够被供应到HEV 100。
这类控制器还可以实现HEV 100与外部XPS/EVSE之间的双向通信，以确立电力容量、电力成本、电力使用授权、兼容性以及与外部XPS有关并来自所述外部XPS的其他参数和信息。HEV 100与外部XPS之间的这类通信可以实现自动充电，一段时间内的电力购买，并且可以实现外部XPS与VSC 200和VCS 205之间的通信，以及与处于HEV 100以及其各种控制器外部的远程系统的通信。这种配置可以进一步使得HEV 100的乘员能够经由HEV 100中的显示器进行交互以传达电力购买授权。另外，HEV 100可以自主地与外部XPS以及VSC 200和VCS 205中的一者或多者两方进行交互以传达信息来实现HEV 100的自动充电和对充电时间的估计、以及各种车辆和系统数据和参数到这类外部系统的传达。
为了实现对HV电池175和/或其他电池的充电，诸如BCM/MCM/电力电子设备185所包括的那些的控制器中的一个或多个被配置为检测外部XPS连接到插座235，并且生成并传达外部电力信号或直流电荷信号(DS)，所述外部电力信号或直流电荷信号可以包括先前描述的指示到XPS的连接、可获自XPS的电力、这类电力的成本、兼容性数据以及使用授权和认证数据的信息，以及相关信息。作为响应，电力电子设备185和/或其他控制器以电池175、180或其他电池的充电率启动充电。
通常，当HEV 100最初连接到和/或把插头插入XPS/EVSE时，首先估计并确定充电率和充电时间。另外，在操作期间，并当HEV 100检测到对电池再充电的预期需求并且生成充电信号CHS 190时也要首先确定充电时间。这类初始估计和确定随EVSE和电网能力、成本和可获得性以及HEV 100的包括例如相应电池175的当前荷电状态(SoC)的各种参数而变化。在充电操作期间和在正常使用期间，可以由控制器自动地改变初始估计和确定的充电率和充电时间两者，因为在充电容量和输电能力方面发生了可能的生命周期和性能变化，控制器可以在电池175和电力电子设备185中检测所述充电容量和输电能力，并且RFS可以针对全球的HEV 100的车队、以及针对单个HEV100远程地估计所述充电容量和输电能力。
如包括图1和图2的各个附图所述和所示，包括例如外部电力信号DS的信号和数据以及相关控制逻辑和可执行指令以及其他信号和数据还可以包括其他信号(OS)240，以及从控制器以及车辆部件和系统接收并发送至其以及在其间的控制或命令信号(CS)245。外部电力信号DS、OS 240和CS 245以及其他信号、相关控制逻辑和可执行指令、参数以及数据可以和/或可能从以下中的任一者预测、生成、建立、接收、传达到所述任一者并在其间传达：车辆控制器、传感器、致动器、部件以及内部、外部和远程系统。这些信号中的任一个和/或全部可以是原始模拟或数字信号和数据，或预调节、预处理、组合和/或导出的数据和响应于其他信号而生成的信号，并且可以编码，嵌入，表示并表示为电压、电流、电容、电感、阻抗及其数字数据表示，以及数字信息，所述数字信息编码、嵌入和/或以其他方式表示这类信号、数据以及模拟、数字和多媒体信息。
由各种预期的控制器、传感器、致动器和其他车辆部件实现的所描述的信号、命令、控制指令和逻辑以及数据和信息的通信和操作可以示意性地如图1和2所示，并通过如在图2中特别示出的本公开的方法中所例举的流程图或类似图解来表示。这类流程图和图解示出了示例性命令和控制过程、控制逻辑和指令以及操作策略，它们可以使用可以包括实时、事件驱动、中断驱动、多任务、多线程以及其组合的一种或多种计算、通信和处理技术来实施。所示的步骤和功能可以所展示的顺序、并行地、重复地并以修改的顺序执行、传达和进行，并且在一些情况下可以与其他过程进行组合和/或进行省略。命令、控制逻辑和指令可以在所描述的基于微处理器的控制器中的一个或多个中，在外部控制器和系统中执行，并且可以体现为主要是硬件、软件、虚拟化硬件、固件、虚拟化硬件/软件/固件以及其组合。
继续参考包括图1的各个附图，本公开预期HEV 100，所述HEV100包括耦合到电池175、180的控制器中的至少一个和/或一个或多个，所述控制器可以是VSC 200、VCS 205、PCU 215、TCU 220、MCM/BCM 185和/或ECU/EMS 225中的任一者；以及一个或多个通信单元，诸如VSC 200、V2V 201、I2V 202和/或VCS 205，其中任一个控制器还被配置为生成并传达充电信号(CHS)190，所述CHS 190识别HEV 100的电池175的再充电的需求。响应于CHS 190，控制器根据充电时间估计(CTE)260和估计的最优充电路线(OCR)265来调整充电路点和时间(CWT)250以及行驶路线(TR)255及其路点，所述CTE 260和OCR 265都从处于HEV 100外部并与之远离的远程非车载全球车队服务器(RFS)接收。
HEV 100的控制器与RFS之间的这类通信是和/或可以经由EVSE/XPS，并通过其他通信路径、连接和/或能力来实现，所述其他通信路径、连接和/或能力包括例如但不限于：预期的蜂窝、WiFi、蓝牙、近场和/或移动或漫游通信装置，所述通信装置可以定位在或位于HEV 100的乘客舱中，并且与诸如本文其他位置描述的SYNC系统的控制器连接在一起。可以与VCS 205或实现调整后的CWT 250和/或TR 255在HEV 100的车厢内的显示的另一个控制器或通信单元协作，和/或经由移动或漫游装置，或其他移动通信装置来向驾驶员传达并显示调整后的CWT 250和/或TR 255。
CWT 250确定推荐使用哪个充电站和/或充电路点以及还剩余多长时间来完成所需充电/再充电事件，并且最初由HEV 100的控制器根据操作状况(OC)270以及其他数据和信息来计算。OC 270包括例如以下中的一者或多者：TR 255、充电站(XPS、EVSE)数据、环境数据和位置数据、车辆性能数据(VPD)294诸如当前电力和冷却需求，以及电池性能数据和参数，以及瞬时车辆操作参数和数据。
这类参数和数据由如本文其他位置所描述的相应的车辆控制器生成、存储和传达，并且还可以在HEV 100中本地存储在配置文件储存库230中。最初确定的CWT 250和随后调整的CWT 250可以加时间戳，并且针对每个充电/再充电事件，连同可以被利用来生成CWT250的其他提及的数据和参数(例如，电压、电流、充电率、温度等)一起存储在VPD 294中，并且存储为对VPD 294的调整、充电站和电池性能数据。
在另外的示例中，VPD 294还可以包括各种电池充电/再充电配置文件，所述电池充电/再充电配置文件可以确立电压、电流、充电率和放电率、在各种操作状况和环境情况下的SoC的最小和最大极限、以及电池健康状态，其中任一者和全部都可能会随着生命周期的流逝/再充电事件的累积而发生变化。此外，VPD 294可以包括有关各种类型的住宅、公共和/或商业充电站XPS、EVSE的这种确立的费率，并且还可以包括实现自动化、无人值守和/或手动启动/操作的充电事件所需的认证、授权和/或支付数据。
在另外的示例中，VPD 294还可以包括在这类预期充电/再充电事件期间对冷却各种部件的HEV 100电力需求，以及可能由驾驶员发出的其他HEV 100电力需求(例如，车厢制冷、媒体系统使用、内部照明等)。VPD 294和其他数据、信息、设置以及参数可以存储在驱动程序控件和配置文件储存库230中并从中传达。
响应于当前位置和可以从HEV 100的先前行程和当前轨迹推导出的预测目的地，TR 255最初由车辆用户生成和/或由HEV 100的控制器自动生成，以包括各种行驶路线路点，所述行驶路线路点包括充电站路点。在任一种情况下，TR 255包括起始路点和目的地路点，并且可以包括其间的各种导航和充电站路点。TR 255可以自动地或由利用VCS 205(例如，福特的SYNC系统)、导航和移动地图系统206和/或其他车辆控制器的车辆用户配置，并且进一步实现各种相关能力，所述相关能力在变型中包括手动选择的、自动选择的和/或自动推荐的和/或建议的路点，所述路点包括充电站和/或高功率、高效率充电站；像这样的路点；以及其他类型的中间行驶路线路点。
响应于由车辆控制器生成并传达到RFS的OC 270，从RFS接收CTE 260。针对每个充电/再充电事件，CTE 260和OCR 265也可以加时间戳并且存储在VPD 294中。CTE 260识别对还剩余多长时间来完成所需充电/再充电事件的估计，所述估计是由RFS单独为HEV 100确立的，但是会随着由基于云的RFS从相似和/或相同的HEV 100的全球车队接收的累积和汇总的数据和参数而变化。
响应于OC 270，还从RFS接收OCR 265，并且所述OCR 265包括对TR 255的推荐更新，所述推荐更新可以包括最近识别的接近于HEV 100的当前位置和/或接近于由当前的TR255确立的轨迹和路点的高功率和高效率充电站。RFS可以利用从每个单独的HEV 100接收的OC 270来通过更新的CWT 250和CTE 260而识别对TR 255的改进，所述更新的CWT 250和CTE 260可以考虑到沿着TR 255的在其他情况下HEV 100无法获知的天气和道路状况，以及由其他HEV100报告的EVSE可获得性、效率和/或当前状况，所述其他HEV 100可能先前有处于沿着报告OC 270的HEV 100的当前TR 255存在的位置。
RFS包括远程大数据分析引擎和计算资源，所述分析引擎和计算资源可以利用神经网络、人工智能和其他分析技术来基于全球车队中的所有HEV的环境因素以及如由OC270所报告的HEV 100的环境因素而找出在其他情况下不可辨别的能量使用率的模式。此外，RFS还被配置为根据从其他车辆接收的数据来观察、消化并预测沿着TR255的高功率充电站的利用率、拥塞和/或可获得性。此外，RFS能够识别并预测在沿着TR 255的路点和轨迹的每个充电站和/或EVSE处的能量成本。有了这些和其他能力中的每一者，RFS配置有更强大的计算资源，以响应于所接收的OC 270，并且根据需求并实时地，更准确地生成、估计和预测传达到HEV 100的每个CWT 250、CTE 260和OCR 265。
非车载的由RFS生成、估计和/或预测的CWT 250、CTE 260和OCR 265的利用由于用更新的充电站路点和充电时间CWT 250进行了调整，因而提高了CWT 250和TR 255的准确性。鉴于大多数HEV100和预期的控制器中在车上可获得的有限的处理能力、数据存储和计算资源，这种改进在其他情况下是不可获得的。另外，通过RFS的明显更多的资源和来自HEV的全球车队的汇总数据实现来调整CWT 250和/或TR 255，而不需大量车载处理的由RFS生成、预测和估计的CWT 250、CTE 260和OCR 265的利用减少了对HEV 100的这类有限的计算能力和资源的消耗，所述有限的计算能力和资源是实现各种固有系统及其子系统所需的。
在充电事件期间，并响应于充电完成信号(CCS)275和/或行驶路线完成信号(TRC)277中的至少一者和/或一者或多者，车辆控制器生成估计误差(EE)280。在完成HEV 100的当前充电事件之后，由车辆控制器生成CCS 275。在完成TR 255之后由车辆控制器生成TRC277。估计误差EE 280由车辆控制器生成以包括多种数据元素，包括CTE 260与实际充电时间(ACT)285之间的差异，以及行驶路线性能(TRP)290。
更特别地，一旦电池175、180的SoC达到预定最大充电极限，就由控制器生成CCS275，并且可以通过预期的任何数据结合存储在TR 255和/或其他控制器中的数据一起来确立所述CCS 275。响应于CCS 275和EE 280，其他数据、参数、设置和信息也可以通过从RFS接收的更新来进行更新和修正，这也可以根据由RFS接收的累积和汇总的全球车队数据来确立并且被分析来识别先前未知的电池充电/再充电事件生命周期性能模式。类似于由控制器生成的其他信号、设置、参数、数据和信息，EE 280和/或ACT 285等等中的每一个可以加时间戳并且除了传达到RFS和其他系统和控制器之外，还记录和/或存储在VPD 294中并存储在储存库230中。
TRP 290由车辆控制器生成并且根据存储在储存库230中的各种VPD 294和/或车辆偏好和配置文件，包括一种或多种车辆性能数据，所述车辆性能数据识别沿着由TR 255确立的如通过OCR 265所调整的轨迹的车辆行驶的时间、消耗的能量和/或效率数据。例如，如果TR 255被确立为最小化起点与目的地之间的行程，并且由车辆控制器利用OCR 265来定期地调整TR 255，则变化的TRP 290将包括原始或初始预测或估计的完成TR 255的时间和/或调整后的TR 255时间和/或完成TR 255的行程的OCR 265估计时间之间的时间差异。
在另一个变型中，如果TR 255和相关联的路点最初被确立为最小化HEV 100在起始路点与目的地路点之间消耗的能量，则TRP 290被修改以生成原始TR 255的预测能量消耗，和/或调整后的TR 255能量消耗和/或OCR 265能量消耗之间的差异。在任一个示例性变型中，无论是打算最小化时间还是能量消耗，相应的差异都被嵌入EE280，使得RFS可以接收并分析这类误差差异，并且继续提高预期充电路点CWT 250、CTE 260和OCR 265的准确性。
在本公开的变型中，控制器还将根据需要和/或按周期性间隔重新调整CWT 250和TR 255，所述周期性间隔可以是离散的时间间隔，通过变化的HEV 100状况或参数确立的时间间隔，和/或响应于某些车辆参数或状况的变化而变化的离散或可变的距离间隔。在本公开的变型中，这类变化的车辆参数或状况包括例如但不限于：从RFS接收的更新的估计的充电站路点CWT 250、CTE 260和/或OCR 265；车辆性能和能量消耗的变化，诸如用于电池175、180和/或BCM 185的额外的冷却；由驾驶员发出的用于车厢制冷、照明、媒体系统(SYNC)利用的电力需求和其他电力需求；和/或由驾驶员识别的新路点等等。
任何这种变化或离散的时间和/或距离间隔可以是预先确定的和/或由控制器响应于HEV 100性能特性而自动确立，并且多个此类间隔可以被确立和利用来重新调整各种参数、设置、CWT 250和/或TR255。这类间隔可以是例如但不限于：大约数毫秒、数秒和更大的时间单位，以及数公里、英里和/或其如可能适合于与HEV 100的系统和部件一起使用的分数或倍数。
在其他布置中，由通信单元VSC 200、V2V 201、I2V 202和/或VCS 205从RFS接收更新的CWT 250和CTE 260。这类更新的CWT250和CTE 260可以在充电事件期间和/或在充电之前的行驶过程中从RFS推送，并且也可以根据需要从HEV 100接收，和/或按所提及的离散时间和距离间隔和/或随着OC 270的变化而实时地和/或定期地接收。这类更新的CWT 250和CTE 260使得HEV 100能够更新TR 255的路点，这可以减少TR 255的总行程时间和/或如果与行程时间相比，能量消耗降低是所需的，则减少TR 255上的总能量消耗。
像本公开的其他描述的调整一样，由控制器生成新的和/或实时的OC 270并且通过车辆通信单元将所述OC 270传达到服务器。另外，在一些变型中，原始的、初始的、新的和/或更新的OC 270还包括，嵌入，编码和/或并入EE 280和ACT 285，并且将所述EE 280和ACT 285传达到RFS，这使得RFS能够进一步提高CWT 250和CTE 260的准确性，以及其他能力。随着RFS不断提高这类CWT 250和CTE 260的准确性，车辆控制器调整并重新调整CWT250，使得ACT 285被优化，由此EE 280中识别的差异被优化和/或最小化，如果不是这样的话，在某些情况下甚至能降低到理想的零差异状况。
在另外的变型中，在沿着TR 255行驶期间，由车辆控制器从RFS接收更新的OCR265。响应于OC 270被传达到RFS，可以根据需要由HEV 100的控制器接收这类OCR 265，和/或可以将所述OCR 265从RFS推送到HEV 100。OCR 265包括对TR 255的调整的更新的建议，所述更新的建议可以包括新的或更新的或改变的路点，并且所述OCR 265在修改中包括对TR 255的路点的建议的改变，所述建议的改变包括先前未识别的高功率和/或高效率充电站作为沿着TR 255的路点，所述充电站由RFS识别来满足可能为原始或初始TR 255确立的时间或能量最小化需求。
另外，可能由于紧急情况、充电站拥塞或可获得性、环境条件、能源成本以及由RFS从由RFS从全球车队中的其他HEV接收的不断更新的数据中识别的其他数据而由RFS更新这类OCR 265来改变或推荐新的这类充电站和相关联的路点。随着RFS不断提高响应于从全球HEV车队接收的汇总的OC 270而生成的OCR 265的准确性，所生成的OCR 265为HEV 100带来调整的TR 255，这优化了TRP290，使得EE 280被优化和/或最小化。
另外，在本公开的其他变型中，原始的、初始的、新的和/或更新的OC 270可以包括ACT 285、TRP 290、电池性能数据和参数(BPD)、充电站数据(CSD)292、车辆性能数据(VPD)294、环境数据(END)296和/或位置数据(LOD)298，它们还可以存储在配置文件储存库230中，从其接收，和/或由其传达，和/或在其他控制器之间传达，并且远程地与RFS进行通信并由其传达。ACT 285、TRP 290、BPD还可以包括来自其他传感器和控制器的各种瞬时和/或历史车辆性能信息中的任一种，诸如出于示例的目的但不带限制性：电池组容量和化学性质、能量消耗率和总量、HEV 100的环境条件、电池健康状态和荷电状态(SoH、SoC)、电池温度、低电压电池状态、充电和放电电压和电流、以及充电率和放电率、和/或EVSE性能数据以及其他数据。
由电力插座和传感器235从XPS/EVSE捕获和/或接收的有关充电站的当前和/或历史充电站数据或CSD 292还可以包括充电站功率和性能有效性、充电站电力成本和容量数据和充电站性能数据以及其他数据。本公开的另外的修改包括当前和/或历史车辆数据或VPD294，包括车辆识别号码(VIN)、电力和冷却需求、车辆电力可获得性和需求、车厢气候控制配置文件、娱乐和信息娱乐系统电力消耗、车载诊断(OBD)代码和数据、车辆功率和气候控制配置文件以及其他数据。VIN的利用使得RFS能够通过制造商、车辆品牌和型号以及相关的车辆标识符来汇总OC 270，使得RFS可以进一步提高其相对于相应的全球车队中的HEV的分析能力。
在其他调整中，来自可以包括VSC 200、VCS 205的控制器的当前和/或历史环境数据或END 296可以包括沿着TR 255和在LOD 298处的环境温度、湿度和大气压力以及其他信息。当前和/或历史地理位置数据或LOD 298可以获自GPS 204和导航系统206，并且连同TR255一起包括在来自其他控制器的数据中。
本公开预期了控制器的另外的修改，所述控制器被配置为根据初始估计和确定的充电时间和再充电配置文件以及初始TR 255来重新调整CWT 250和TR 255。这种初始CWT250可以是和/或是当前或预期的EVSE和/或充电站能力和HEV 100的当前状况的函数，并且响应于由控制器和/或通信单元生成并传达到RFS的新的OC 270，也可以和/或从RFS接收。当这类更新被确定为是可取的时候，诸如当RFS的分析引擎从来自全球车队HEV 100中的每一个的不断累积和汇总的数据中发现车队范围内的电池性能和TR 255的新模式和性能能力时，可以从RFS推送初始估计和确定的CWT 250和TR 255以替换全球车队中的所有HEV100的存储的初始的、在先的和/或先前的CWT 250和TR 255。
继续参考图1，并现也参考图2，本公开的操作方法包括控制HEV100的方法。鉴于已描述的部件、控制器、系统和能力，这类方法预期通过在此处通常指明为控制器300的控制器来实现这类方法，并且出于说明的目的，而不是出于限制的目的可以包括：控制器VSC200、VCS 205、PCU 215、TCU 220、MCM/BCM 185和/或ECU/EMS 225中的至少一者和/或一者或多者，以及通信单元VSC 200、V2V 201、I2V 202和/或VCS 205。
所述方法开始于步骤305，并且在步骤310处包括检测CHS 190，并且在步骤315处检测车辆数据变化和/或已经过去的时间和/或距离间隔，这导致在步骤320处控制器300生成OC 270，并且将其传达到RFS。在步骤325处，响应于检测到的CHS 190和间隔，控制器300根据在步骤330处从RFS接收的CWT 250、CTE 260和OCR 265来调整CWT 250和TR 255。调整后的CWT 250和/或TR 255可以与VCS 205或实现对调整后的CWT 250的显示的另一个控制器或通信单元协作地传达并报告给驾驶员。
与本公开的各种其他布置一样，响应于车辆数据变化和/或定期地和/或按离散时间和/或距离间隔生成OC 270，并且将其传达到RFS。OC 270包括以下中的至少一者和/或一者或多者：TRP 290、BPD、CSD 292、VPD 294、END 296和/或LOD 298、以及其他数据和参数。本公开还预期了方法，所述方法包括：调整HEV 100的CWT250和/或充电电池175、180；和/或响应于CCS 275和TRC 277而调整TR 255，其中控制器300在步骤335处检测充电和行程是否完成，并且如果没有的话，则重复所述方法的循环并且将控制返回到步骤305。如果充电和/或行程已完成，则在步骤340处生成并存储ACT285、TRP 290和EE 280以包括TRP 290以及CWT 250和/或CTE 260和/或ACT 285之间的差异。另外，生成这类OC 270并在步骤345处将其传达到RFS，并且所述OC 270包括以下中的至少一者和/或一者或多者：EE 280、ACT 285、TRP 290、BPD、CSD 292、VPD 294、END 296和/或LOD 298。
在步骤350处，所述方法结束循环并且将控制返回到开始步骤305以继续监测和处理。虽然上文描述了示例性实施方案，但并不意图为这些实施方案描述本发明的所有可能形式。而是，本说明书中所使用的词语为描述性而非限制性词语，并且应理解，可在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种改变。另外，可以组合各种实施的实施方案的特征以形成本发明的另外实施方案。
根据本发明，提供了一种车辆，所述车辆具有控制器，所述控制器耦合到通信单元，并且响应于充电信号，被配置为响应于传达到服务器的操作状况根据从远程车队服务器接收的估计的最优充电路线和路点充电时间来调整行驶路线以包括充电路点，并且使得实际充电时间被减少，并且行驶路线和行驶路线性能被优化。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为响应于充电和行驶路线完成信号中的一者或多者而生成并存储作为车辆性能数据之一的估计误差，所述估计误差包括行驶路线性能以及实际充电时间与由远程车队服务器生成的估计的路点充电时间之间的差异。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为按离散的时间和距离间隔中的一者或多者，根据由通信单元从远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间并响应于由通信单元生成并传达到远程车队服务器并包括估计误差的新的实时操作状况而重新调整行驶路线和充电路点中的至少一者。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为按离散的时间和距离间隔中的一者或多者，根据由通信单元从远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间，响应于充电信号并响应于生成并传达到远程车队服务器的新的实时操作状况而重新调整行驶路线和充电路点中的至少一者。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为根据由通信单元从远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间，并响应于生成并传达到远程车队服务器并包括包含车辆识别号码的车辆数据的新的实时操作状况而重新调整行驶路线和充电路点中的至少一者。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为生成操作状况以包括：车辆环境和位置数据，所述车辆环境和位置数据包含地理位置以及环境温度、湿度和大气压力；车辆数据，所述车辆数据包含车辆识别号码以及车载诊断代码和数据；以及车辆功率和电池性能数据，所述车辆功率和电池性能数据包括电池组容量和化学性质、电池健康和荷电状态、电池温度、充电站功率和性能以及低电压电池状态。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为根据由通信单元从远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间，并响应于生成并传达到服务器并包括充电站数据的新的实时操作状况而重新调整行驶路线和充电路点中的至少一者，所述充电站数据包括电力成本和容量数据、以及在当前充电事件期间累积的充电站性能数据。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为按离散的时间和距离间隔中的一者或多者，根据由通信单元从远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间估计，并响应于生成并传达到服务器并包括充电站数据的新的实时操作状况而重新调整行驶路线和充电路点中的至少一者，所述充电站数据包括电力成本和容量数据、以及在离散的时间间隔期间累积的充电站性能数据。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为根据由远程车队服务器生成并从其接收的初始确定的路点充电时间和最优充电路线并响应于生成并传达到服务器的操作状况而调整充电路点和行驶路线，所述操作状况包括以下中的一者或多者：充电站、环境和位置数据、车辆数据以及电池性能数据。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为按离散的时间和距离间隔中的一者或多者，根据由远程车队服务器生成并从其接收的初始确定的路点充电时间和最优充电路线，响应于生成并传达到服务器的新的操作状况而重新调整路点充电时间和行驶路线中的至少一者。
根据本发明，提供了一种车辆，所述车辆具有控制器，所述控制器耦合到电池和通信单元，并且被配置为定期地响应于充电信号，根据从远程车队服务器接收的估计的最优充电路线和路点充电时间并响应于生成并传达到服务器的周期性操作状况而调整充电路点和行驶路线，使得充电时间被减少并且行驶路线被优化。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为响应于充电和行驶路线完成信号中的一者或多者，生成并存储估计误差，所述估计误差包括优化的行驶路线性能、以及估计的路点充电时间与实际充电时间之间的差异。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为根据由通信单元从远程车队服务器接收的更新的估计的行驶路线和路点充电时间并响应于由通信单元传达到服务器的操作状况和估计误差而重新调整充电路点和行驶路线中的至少一者。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为生成操作状况以包括：环境和位置数据以包含地理位置以及环境温度、湿度和大气压力；车辆数据以包含车辆识别号码以及车载诊断代码和数据、车辆功率以及气候控制配置文件；以及电池性能数据以包括电池组容量和化学性质、电池健康和荷电状态、电池温度、以及充电站功率和性能。
根据一个实施例，控制器被进一步配置为根据由通信单元从远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间，并响应于生成并传达到服务器的操作状况而重新调整充电路点和行驶路线中的至少一者，并且所述操作状况还包括充电站数据以包括电力成本和容量数据、以及在当前充电事件期间累积的充电站性能数据。
根据一个实施例，控制器耦合到电池，并且定期地响应于充电信号，根据从远程车队服务器接收的估计的最优充电路线和路点充电时间并响应于生成并传达到服务器的周期性操作状况而调整充电路点和行驶路线，使得行驶路线和充电时间被优化。
根据一个实施例，本发明的进一步特征在于：控制器响应于行驶路线和充电完成信号中的一者或多者，生成并存储估计误差，所述估计误差包括行驶路线性能、以及估计的路点充电时间与实际充电时间之间的差异。
根据一个实施例，本发明的进一步特征在于：控制器根据由通信单元从远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间并响应于由通信单元传达到服务器的估计误差和操作状况而重新调整行驶路线和充电路点中的至少一者。
根据一个实施例，本发明的进一步特征在于：控制器生成操作状况以包括：环境和位置数据以包含地理位置以及环境温度、湿度和大气压力；车辆数据以包含车辆识别号码以及车载诊断代码和数据；以及车辆功率和电池性能数据以包括电池组容量和化学性质、电池健康和荷电状态、电池温度、充电站功率和性能以及低电压电池状态。
根据一个实施例，本发明的进一步特征在于：控制器根据由通信单元从远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间，并响应于生成并传达到服务器的操作状况而重新调整行驶路线和充电路点中的一者或多者，并且所述操作状况还包括充电站数据以包括电力成本和容量数据、以及在当前充电事件期间累积的充电站性能数据。

Claims (15)

1.一种车辆，所述车辆包括：
控制器，所述控制器耦合到通信单元，并被配置为响应于充电信号以：
根据或响应于以下各者来调整行驶路线以包括充电路点，
根据从远程车队服务器接收的估计的最优充电路线和路点充电时间，
响应于传达到所述服务器的操作状况；以及
使得实际充电时间被减少。
2.根据权利要求1所述的车辆，所述车辆包括：
所述控制器被进一步配置为响应于充电和行驶路线完成信号中的一者或多者以：
生成并存储作为车辆性能数据之一的估计误差，所述估计误差包括行驶路线性能以及所述实际充电时间与由所述远程车队服务器生成的所述估计的路点充电时间之间的差异。
3.根据权利要求2所述的车辆，所述车辆包括：
所述控制器被进一步配置为，按离散的时间和距离间隔中的一者或多者：
根据或响应于以下各者来重新调整所述行驶路线和所述充电路点中的至少一者，
根据由所述通信单元从所述远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间，以及
响应于由所述通信单元生成并传达到所述远程车队服务器并包括所述估计误差的新的实时操作状况。
4.根据权利要求1所述的车辆，所述车辆包括：
所述控制器被进一步配置为，按离散的时间和距离间隔中的一者或多者：
根据或响应于以下各者来重新调整所述行驶路线和所述充电路点中的所述至少一者中的至少一者，
根据由所述通信单元响应于充电信号而从所述远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间，以及
响应于生成并传达到所述远程车队服务器的新的实时操作状况。
5.根据权利要求1所述的车辆，所述车辆包括：
所述控制器被进一步配置为：
根据或响应于以下各者来重新调整所述行驶路线和所述充电路点中的至少一者，
根据由所述通信单元从所述远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间，以及
响应于生成并传达到所述远程车队服务器并包括并入有车辆识别号码的车辆数据的新的实时操作状况。
6.根据权利要求1所述的车辆，所述车辆包括：
所述控制器被进一步配置为生成包括以下各者的所述操作状况：
车辆环境和位置数据，所述车辆环境和位置数据并入有地理位置以及环境温度、湿度和大气压力，
车辆数据，所述车辆数据并入有车辆识别号码以及车载诊断代码和数据以及车辆功率，以及
电池性能数据，所述电池性能数据包括电池组容量和化学性质、电池健康和荷电状态、电池温度、充电站功率和性能以及低电压电池状态。
7.根据权利要求1所述的车辆，所述车辆包括：
所述控制器被进一步配置为：
根据或响应于以下各者来重新调整所述行驶路线和所述充电路点中的至少一者，
根据由所述通信单元从所述远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间，以及
响应于生成并传达到所述服务器并包括充电站数据的新的实时操作状况，所述充电站数据包括电力成本和容量数据、以及在当前充电事件期间累积的充电站性能数据。
8.根据权利要求1所述的车辆，所述车辆包括：
所述控制器被进一步配置为，按离散的时间和距离间隔中的一者或多者：
根据或响应于以下各者来重新调整所述行驶路线和所述充电路点中的至少一者，
根据由所述通信单元从所述远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间估计，以及
响应于生成并传达到所述服务器并包括充电站数据的新的实时操作状况，所述充电站数据包括电力成本和容量数据、以及在所述离散的时间间隔期间累积的充电站性能数据。
9.根据权利要求1所述的车辆，所述车辆包括：
所述控制器被进一步配置为：
根据或响应于以下各者来调整所述充电路点和所述行驶路线，
根据由所述远程车队服务器生成并从所述远程车队服务器接收的初始确定的路点充电时间和最优充电路线，以及
响应于生成并传达到所述服务器的包括以下中的一者或多者的操作状况：充电站、环境和位置数据、车辆数据以及电池性能数据。
10.根据权利要求1所述的车辆，所述车辆包括：
所述控制器被进一步配置为，按离散的时间和距离间隔中的一者或多者：
根据以下各者来重新调整所述路点充电时间和所述行驶路线中的至少一者，以及
根据由所述远程车队服务器响应于生成并传达到所述服务器的新的操作状况而生成并从所述远程车队服务器接收的初始确定的路点充电时间和最优充电路线。
11.一种控制车辆的方法，所述方法包括：
由耦合到电池的控制器，以及
响应于充电信号定期地：
根据或响应于以下各者来调整充电路点和行驶路线，
根据从远程车队服务器接收的估计的最优充电路线和路点充电时间，以及
响应于生成并传达到所述服务器的周期性操作状况，使得行驶路线和充电时间被优化。
12.根据权利要求11所述的方法，所述方法还包括：
由所述控制器响应于行驶路线和充电完成信号中的一者或多者：
生成并存储估计误差，所述估计误差包括行驶路线性能以及所述估计的路点充电时间与实际充电时间之间的差异。
13.根据权利要求12所述的方法，所述方法还包括：
由所述控制器：
根据或响应于以下各者来重新调整所述行驶路线和所述充电路点中的至少一者，
根据由通信单元从所述远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间，以及
响应于由所述通信单元传达到所述服务器的所述估计误差和所述操作状况。
14.根据权利要求11所述的方法，所述方法还包括：
由所述控制器，
生成包括以下各者的所述操作状况：
环境和位置数据，所述环境和位置数据并入有地理位置以及环境温度、湿度和大气压力，
车辆数据，所述车辆数据并入有车辆识别号码以及车载诊断代码和数据以及车辆功率，以及
电池性能数据，所述电池性能数据包括电池组容量和化学性质、电池健康和荷电状态、电池温度、充电站功率和性能以及低电压电池状态。
15.根据权利要求11所述的方法，所述方法还包括：
由所述控制器，
根据或响应于以下各者来重新调整所述行驶路线和所述充电路点中的一者或多者：
根据由通信单元从所述远程车队服务器接收的更新的估计的最优充电路线和路点充电时间，以及
响应于生成并传达到所述服务器的所述操作状况，并且所述操作状况还包括充电站数据，所述充电站数据包括电力成本和容量数据、以及在当前充电事件期间累积的充电站性能数据。
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