CN111347912A - 根据预期乘客载荷对车辆电池充电的充电速率进行调节的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于管理充电站的系统和方法，其允许对用于在受控环境中运送乘客的连接的自动电动车辆的电池进行充电。连接到充电站的控制器基于从对车辆开始充电到车辆的工作模式的预测开始时间之间的持续时间来确定并且调节充电站对电池充电的充电速率。控制器基于作为时间函数的预测乘客载荷确定该持续时间。

Description

根据预期乘客载荷对车辆电池充电的充电速率进行调节的系 统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2018年12月20日提交的第62/782,516号美国临时申请的优先权，其全部内容以引用的方式并入本文。
技术领域
本公开大体涉及电动汽车的领域。更具体而言，本公开涉及根据预期乘客载荷调节用于对车辆电池再充电的充电站的充电速率的系统和方法。
背景技术
随着车辆自动驾驶能力的出现和汽车电气化的转变，越来越多的传统交通系统正在升级或被这种更新、往往更灵活的技术所取代。虽然这些最新的系统为用户提供了新的机会，但也为设计师带来了新的挑战。当设计使用多台自动化电动汽车的整个系统时，必须考虑和权衡许多相关参数，诸如车辆的最优尺寸、电池的最优尺寸、给定载客能力所需的车辆数量、再充电基础设施的成本、再充电和路线策略等。由于电池在汽车成本中仍占相当大的比例，因此必须特别关注电池的成本、容量、性能和寿命。
在电动公共汽车市场中，有时采用瓶喂(bottle-feeding)充电策略来帮助减少电池数量。在其中一个这样的策略中，在每个公共汽车站都要稍微对公共汽车进行再充电。然而，为了使充电速率保持在对电池没有损害的水平，公共汽车需要在每个公共汽车站停留更长时间，增加了行驶预定路线所需的时间。这也意味着，除非使用更多的公共汽车，否则每小时将搭载更少的乘客。相反，如果要遵守公交时刻表并且不浪费时间，那么电池就会因为再充电太快而损坏。
另一种瓶喂策略包含在没有交叉的直线段使用点悬链线再充电。使用后一种解决方案，公共汽车可以以较低的充电速率在较长时段内再充电，从而延长电池寿命。尽管此策略还提供了比前一个策略更快的行驶时间，但是所需的充电悬链线是昂贵的，这显著地增加了系统的成本。
因此，需要改进自动公共交通车辆的再充电策略。本公开提供了这样一种电池再充电策略，其可用于在封闭环境(如机场等)中的自动电动汽车技术的应用。
发明内容
一般而言，本公开提供了一种用于对电动车辆的电池充电的系统和方法，该系统和方法可克服或缓和已知充电系统和方法的一个或多个缺点，或至少提供了一种有用的替代方法。
本公开提供了延长电池预期寿命的优点，其在非必要时不会以高充电速率对电池充电。
在一些非限制性实施例或实例中，提供了一种在受控环境中运行乘客的系统。所述系统包括用于运送乘客的自动电动车辆的车队、充电站以及控制器。所述自动电动车辆的车队的每辆车辆都配备有电池。所述车队具有处于工作模式的至少一辆车辆和处于闲置模式的一辆车辆。所述处于工作模式的至少一辆车辆操作为将乘客从所述受控环境的第一区域运送到第二区域，而所述处于闲置模式的至少一辆车辆连接到用于对其电池进行再充电的充电站。同样连接到所述充电站的控制器操作为控制所述充电站对所述处于闲置模式的至少一辆车辆的电池充电所使用的充电速率。该充电速率基于所述处于闲置模式的至少一辆车辆的充电开始时间与工作模式预测开始时间之间的持续时间。
在一些非限制性实施例或实例中，所述控制器操作为基于作为时间函数的预测乘客(将被从所述受控环境的第一区域运送到第二区域)载荷确定的所述持续时间。所述预测乘客载荷可以从历史数据确定、可以基于在机场中通行的乘客的图像分析来确定，或者可以基于搭乘入境航班的旅客的信息来确定。在后者情况下，所述旅客相关信息可从包含以下的群组中选择：航班号、抵达登机口的身份识别、目的地、转机航班号、离开的登机口、乘客的数量以及机组人员的数量。
所述处于闲置模式的至少一辆车辆的工作模式预测开始时间可以是车辆载客量的函数。
所述充电速率可以是所述预测乘客载荷的函数。所述充电速率可以与所述预测乘客载荷成比例和/或与所述持续时间成比例。
在一些非限制性实施例或实例中，提供了一种用于管理在受控环境内运送乘客的自动电动车辆的车队的方法。所述方法包括：
·使车辆的车队的第一子集通行以便将乘客从所述受控环境的第一区域运送到第二区域；
·访问关于从所述受控环境的第一区域运送到第二区域的乘客的载荷的数据，其中所述乘客的载荷是时间的函数；
·基于所述乘客的载荷确定车辆的车队的第二子集的工作模式的预测开始时间；
·确定所述车辆车队的第二子集的电池的充电开始时间与所述车辆车队的第二子集的工作模式的预测开始时间之间的持续时间；
·确定充电速率，其中所述充电速率是所述持续时间的函数；以及
·使用充电站按照所确定的充电速率对所述车辆车队的第二子集的电池进行充电。
在一些非限制性实施例或实例中，所述关于乘客载荷的数据可以从历史数据库获得、可以基于在机场中通行的乘客的图像分析来确定，或者可以基于搭乘入境航班的乘客的信息来确定。在后者情况下，所述确定乘客载荷的步骤可包括从包含以下的群组中选择信息：航班号、抵达登机口的身份识别、目的地、转机航班号、离开的登机口、乘客的数量以及机组人员的数量。
所述车辆车队的第二子集的工作模式预测开始时间可以是车辆载客量的函数。
所述电池的充电步骤可包括使用与所述乘客载荷成比例和/或与所述持续时间成反比的充电速率。
在一些非限制性实施例或实例中，所述方法进一步包括：
·获得预期的乘客通信(correspondence)信息；
·基于所述乘客通信信息创建车辆路线；
·基于所创建的车辆路线进一步调节所述充电速率来对所述第二子集充电。
此外，所述通行步骤可进一步包括：基于所述乘客载荷调节所述第一子集内的车辆的数量。
控制器可既用于访问关于乘客载荷的数据，又用于确定所述充电速率。
在一些非限制性实施例或实例中，所述车辆自动通行，而不需要驱动器。
在一些非限制性实施例或实例中，提供了一种用于控制自动电动车辆的电池的充电的系统。所述系统包括：充电站，其能够按照变化的充电速率对所述电池充电；以及控制器，其连接到所述充电站。所述控制器操作为基于从所述车辆的充电开始时间到所述车辆的工作模式的预测开始时间之间的持续时间来确定和调节或者调整所述充电速率。所述控制器基于作为时间函数的预测乘客载荷确定所述持续时间。当所述控制器确定所述预测乘客载荷符合车辆开始运行的要求时，这就定义了车辆的工作模式开始时间。未来事件与车辆可能开始被充电的时刻之差等于持续时间。
所述控制器操作为当所述预测乘客载荷增加时提高所述充电速率。所述控制器也可操作为与所述持续时间成反比地调节所述充电速率。
包含所述预测乘客载荷的相关历史数据的数据库可以是所述系统的一部分，并且可以被控制器访问。选择性地，所述系统可以使用同时连接摄像系统和所述控制器的图像分析系统，其根据在机场内通行的乘客的图像分析来确定所述预测乘客载荷。作为另一个选择，所述控制器可以以可操作的方式连接以便接收关于搭乘入境航班的旅客的信息并且基于所述信息确定所述预测乘客载荷。
在一些非限制性实施例或实例中，提供了一种用于管理充电站的方法，所述充电站用于对在受控环境中运送乘客的连接的自动电动车辆进行充电。所述方法包括：
·访问关于随时间变化的乘客载荷的信息；
·基于所述乘客载荷确定工作模式的预测开始时间；
·确定从所述电池的充电开始时间到所述连接的自动电动车辆的工作模式的预测开始时间之间的持续时间；
·确定充电速率，所述充电速率是所述持续时间的函数；以及
·按照所确定的充电速率对所述连接的自动电动车辆的电池充电。
所述乘客载荷可以基于历史数据。选择性地，可以基于在机场中通行的乘客的图像分析确定所述乘客载荷，或者可以基于搭乘入境航班的乘客的乘客信息确定所述乘客载荷。在后一种情况下，所述确定乘客载荷的步骤可包括从包含以下的群组中选择所述乘客信息：航班号、抵达登机口的身份识别、目的地、转机航班号、离开的登机口、乘客的数量以及机组人员的数量。
所述连接的自动电动车辆的所述工作模式开始时间是车辆载客量的函数。所述对电池充电的步骤可包括使用与所述乘客载荷成比例和/或与所述持续时间成反比的充电速率。
在一些非限制性实施例或实例中，本公开可进一步由下述条款的一个或多个来确定特征：
条款1：一种用于管理充电站的方法，所述充电站用于对在受控环境中运送乘客的连接的自动电动车辆的电池进行充电，所述方法包括：访问关于随时间变化的乘客载荷的信息；基于所述乘客载荷确定工作模式的预测开始时间；确定从所述电池的充电开始时间到所述连接的自动电动车辆的工作模式的预测开始时间之间的持续时间；确定充电速率，所述充电速率是所述持续时间的函数；以及按照所确定的充电速率对所述连接的自动电动车辆的电池充电。
条款2：根据条款1所述的方法，其中，所述乘客载荷基于历史数据。
条款3：根据条款1或条款2所述的方法，还包括：基于在机场中通行的乘客的图像分析确定所述乘客载荷。
条款4：根据条款1-3中任一项所述的方法，还包括：基于搭乘入境航班的乘客的乘客信息确定所述乘客载荷。
条款5：根据条款4所述的方法，其中，所述确定乘客载荷的步骤包括从包含以下的群组中选择所述乘客信息：航班号、抵达登机口的身份识别、目的地、转机航班号、离开的登机口、乘客的数量以及机组人员的数量。
条款6：根据条款1-5中任一项所述的方法，其中，所述连接的自动电动车辆的所述工作模式开始时间是车辆载客量的函数。
条款7：根据条款1-6中任一项所述的方法，其中，所述对电池充电包括使用与所述乘客载荷成比例的充电速率。
条款8：根据条款1-7中任一项所述的方法，其中，所述对电池充电包括使用与所述持续时间成反比的充电速率。
条款9：一种用于管理运送乘客的自动电池电动车辆的车队的方法，所述自动电池电动车辆在受控环境内运行，所述方法包括：使车辆的车队的第一子集在工作模式下通行以便将乘客从所述受控环境的第一区域运送到第二区域；访问关于从所述受控环境的第一区域运送到第二区域的乘客的载荷的数据，其中所述乘客的载荷是时间的函数；基于所述乘客的载荷确定车辆的车队的第二子集的工作模式的预测开始时间，所述第二子集处于闲置模式；确定所述车辆车队的第二子集的电池的充电开始时间与所述车辆车队的第二子集的工作模式的预测开始时间之间的持续时间；确定充电速率，其中所述充电速率是所述持续时间的函数；以及使用充电站按照所确定的充电速率对所述车辆车队的第二子集的电池进行充电。
条款10：根据条款9所述的方法，其中，所述关于乘客载荷的数据从历史数据库获得。
条款11：根据条款9或条款10所述的方法，还包括：基于在机场中通行的乘客的图像分析来确定所述乘客载荷。
条款12：根据条款9-11中任一项所述的方法，还包括：基于搭乘入境航班的乘客的信息来确定所述乘客载荷。
条款13：根据条款12所述的方法，其中，所述确定乘客载荷的步骤包括从包含以下的群组中选择信息：航班号、抵达登机口的身份识别、目的地、转机航班号、离开的登机口、乘客的数量以及机组人员的数量。
条款14：根据条款9-13中任一项所述的方法，其中，所述车辆车队的第二子集的工作模式预测开始时间是车辆载客量的函数。
条款15：根据条款9-14中任一项所述的方法，其中，所述电池的充电步骤包括使用与所述乘客载荷成比例的充电速率。
条款16：根据条款9-15中任一项所述的方法，其中，所述电池的充电步骤包括使用与所述持续时间成反比的充电速率。
条款17：根据条款9-16中任一项所述的方法，还包括：获得预期的乘客通信信息；基于所述乘客通信信息创建车辆路线；基于所创建的车辆路线进一步调节所述充电速率来对所述第二子集充电。
条款18：根据条款9-17中任一项所述的方法，其中，所述通行步骤还包括：基于所述乘客载荷调节所述第一子集内的车辆的数量。
条款19：根据条款9-18中任一项所述的方法，还包括：使用控制器访问关于乘客载荷的数据并且确定所述充电速率。
条款20：一种用于控制自动电动车辆的电池的充电的系统，所述系统包括：充电站，其适于按照变化的充电速率对所述电池充电；以及控制器，所述控制器连接到所述充电站，所述控制器操作为基于从所述车辆的充电开始时间到所述车辆的工作模式的预测开始时间之间的持续时间来确定和调节所述充电速率，所述控制器基于作为时间函数的预测乘客载荷确定所述持续时间。
条款21：根据条款20所述的系统，其中，所述控制器操作为当所述预测乘客载荷增加时提高所述充电速率。
条款22：根据条款20或条款21所述的系统，其中，所述控制器操作为与所述持续时间成反比地调节所述充电速率。
条款23：根据条款20-22中任一项所述的系统，还包括：数据库，其包含所述预测乘客载荷的历史数据。
条款24：根据条款20-23中任一项所述的系统，还包括：图像分析系统，所述图像分析系统连接到所述控制器以及摄像系统，所述图像分析系统操作为基于在机场中通行的乘客的图像分析来确定所述预测乘客载荷。
条款25：根据条款20-24中任一项所述的系统，其中，所述控制器以可操作的方式连接以便接收关于搭乘入境航班的旅客的信息并且基于所述信息确定所述预测乘客载荷。
条款26：一种用于在受控环境内运送乘客的系统，所述系统包括：用于运送乘客的自动电动车辆的车队，所述自动电动车辆的车队的每辆车辆具有电池，所述车队具有：处于工作模式的至少一辆车辆，所述处于工作模式的至少一辆车辆操作为将乘客从所述受控环境的第一区域运送到第二区域；处于闲置模式的至少一辆车辆；充电站，所述处于闲置模式的至少一辆车辆连接到用于对其电池进行再充电的充电站；以及控制器，其连接到所述充电站，其中，所述控制器操作为调节所述充电站对所述处于闲置模式的至少一辆车辆的电池充电所使用的充电速率，所述充电速率基于所述处于闲置模式的至少一辆车辆的充电开始时间与工作模式预测开始时间之间的持续时间。
条款27：根据条款26所述的系统，其中，所述充电速率与所述持续时间成反比。
条款28：根据条款26或条款27所述的系统，其中，所述控制器操作为基于作为时间函数的预测乘客载荷确定所述持续时间，乘客将被从所述受控环境的第一区域运送到第二区域。
条款29：根据条款28所述的系统，其中，从历史数据确定所述预测乘客载荷。
条款30：根据条款28或条款29所述的系统，其中，基于在机场中通行的乘客的图像分析确定所述乘客载荷。
条款31：根据条款28-30中任一项所述的系统，其中，基于搭乘入境航班的旅客的相关信息确定所述乘客载荷。
条款32：根据条款31的系统，其中，所述旅客的相关信息从包含以下的群组中选择：航班号、抵达登机口的身份识别、目的地、转机航班号、离开的登机口、乘客的数量以及机组人员的数量。
条款33：根据条款28-32中任一项所述的系统，其中，所述处于闲置模式的至少一辆车辆的工作模式的预测开始时间是车辆载客量的函数。
条款34：根据条款28-33中任一项所述的系统，其中，所述充电速率与所述预测乘客载荷成比例。
附图说明
本公开的这些和其他特征将在以下参考附图的描述中变得更加明白易懂，其中:
图1是根据本公开原理的使用自动化人员移动系统的机场环境的俯视图；
图2是根据本公开原理的在正被再充电过程中处于闲置模式的车辆的示意图；
图3a是根据本公开原理的巴黎戴高乐机场周二的人流量随一天中时间变化的曲线图；
图3b是根据本公开原理的巴黎戴高乐机场周日的人流量随一天中时间变化的曲线图；
图3c是根据本公开原理的蒙特利尔特鲁多机场周二的人流量随一天中时间变化的曲线图；
图3d是根据本公开原理的蒙特利尔特鲁多机场周日的人流量随一天内时间变化的曲线图；
图4是根据本公开原理的在正被再充电过程中处于闲置模式的三辆车辆的示意图；
图5是根据本公开原理的再充电过程的示意图；
图6是根据本公开原理的在正被再充电过程中处于闲置模式的三辆车辆的示意图；
图7是根据本公开原理的在图1所示的机场环境中管理车队的过程示意图；
图8是充电速率随持续时间变化的曲线图；
图9a是根据本公开原理的预测乘客载荷随一天内时间变化的曲线图；
图9b是根据服务于图9a的预测乘客载荷而调整的处于工作模式的车辆随一天中时间变化的曲线图；
图10是在图1的机场环境中运作的车队服务于图9a的预测乘客载荷的时间表；
图11a是根据本公开原理的预测乘客载荷随一天内时间的变化曲线图；
图11b是根据服务于图11a的预测乘客载荷而调整的处于工作模式的车辆随一天内时间变化的曲线图；以及
图12是在图1的机场环境中运作的车队服务于图11a的预测乘客载荷的时间表。
现在将参考附图来描述各种非限制性实例，在附图中相同的参考编号对应于相同的或功能等同的元件。
具体实施方式
本公开允许以这样的充电速率对闲置车辆的电池进行充电：该充电速率不会过度地对电池单元造成压力，因为在车辆开始工作模式前允许这样的持续时间。
现在参考图1。描绘了一种用于在封闭、受控或限制环境12中运送乘客而设计的自动化人员移动系统10。所述封闭或受控环境12是指只准有权在该处通行的车辆或人员进入的环境。在这种情况下，机场及其航站楼A、B、C、D和E被用作受控环境12的一个实例。其他类型的受控环境可以是，例如，军事基地、工业工厂、封闭的私人路线或区域等。受控环境12通常包括车辆可通行的路线和/或开放区域。在本实例中，受控环境12包括路线14和相连的分流路线16。自动化人员移动(APM)系统10包括用于载客的一队自动电动车辆18、充电站20和控制器22。路线14是车辆18在工作模式下通行以便在航站楼接送人员的道路。分流路线16是车辆处于非工作模式或处于闲置模式，并且停放或给电池再充电的地方。
自动电动车辆18车队包括至少两辆车辆18。在本文非限制性实例中，车队包括分别标记为W、X、Y和Z的四辆车辆18。至少一辆车辆18处于工作模式，而至少一辆车辆18处于闲置模式。在图1中，处于工作模式的三辆车辆18(X、Y、Z)操作为将乘客从受控环境12的第一个区域24运送到第二个区域24，而处于闲置模式的一辆车辆18(W)连接到充电站20，用于为车辆的电池26再充电。在图2中最佳示出了电池26，现在同时参考该附图。在本实例中，区域24由五个航站楼A、B、C、D和E表示。处于工作模式的三辆车辆18(X、Y、Z)自动操作，从一个航站楼运送乘客到另一个航站楼。车辆18可全部沿路线14按同一方向通行，依次从一个航站楼前往另一个航站楼(例如，从A到B、到C、到D、到E，然后再返回到A)，或根据需要按任何其他顺序通行。处于工作模式的车辆18不一定要在其路线上的所有航站楼停车，其路线也不一定要保持相同。有利的是，处于工作模式的自动车辆18的路线可以根据情况预先确定或调整。例如，可根据等待将被车辆18运送的乘客的载荷、和/或这些乘客的目的地、或任何其他要求，重新界定及调整路线。
由于处于工作模式的自动电动车辆18可以独立控制或预编程，因此它们的使用可以根据从受控环境12的一个区域24待运送到另一个区域24的乘客载荷进行定制。所述待运送乘客的载荷可以是时间的函数：例如可取决于一天内的时间、一个星期内的某一天、或者一个月的某一周。在本实例中，受控环境12是机场，从一个航站楼待运送到另一个航站楼的乘客载荷不仅随着一天内的时间而变化，而且还随着一个星期内的某一天或一年内的特定时间(例如圣诞节假期、感恩节周末或春假周)而变化。图3a到图3d中描绘了这个实例，现在同时参考，图中描绘了在不同的两天通过两个不同机场(巴黎戴高乐机场和蒙特利尔特鲁多机场)之间通行的日乘客流量。在曲线图中，乘客流量显示为一天内时间的函数。针对每个机场都显示了两个曲线图，一个是星期四(图3a和图3c)，一个是星期日(图3b和图3d)。可以观察到，乘客流量不仅随着一天的变化而变化，早上攀升并且在深夜下滑，而且还随一星期的每天而变化。还可以观察到两个机场都有不同的曲线图，不仅显示了旅客的总数不同，而且还显示出最繁忙的时间也不相同。
在机场内从一个航站楼向另一个航站楼移动的旅客流量，不仅可能与一天内的时间成比例，还可能与航站楼的活动性质、航站楼内出现的航空公司等有关。
在某一航站楼出现并且等候着将被从该航站楼运送至另一航站楼的乘客载荷的数据可基于历史信息记录在案。作为选择或附加地，这种乘客载荷的交通数据也可以基于搭乘入境航班(aboard incoming flights)的乘客的信息来确定。在后者情况下，可以通过分析预计到达航班的乘客信息、抵达登机口的身份识别、游客的最终目的地和/或他们的转接航班号、他们离开的登机口、乘客的数量、机组人员的数量等来确定预期的或预测的乘客载荷。所有这些信息都可以用来确定作为一天内时间的函数的每个航站楼预测的乘客载荷。因此，可以为每个航站楼构造类似于图3中所描绘的曲线图或包含这些信息的表或数据库。作为选择，也可以基于机场内流动的乘客的图像分析来确定乘客载荷。
图2描绘了根据本实例的对处于闲置模式的至少一辆车辆18的电池26进行再充电的过程中的充电系统28。有利的是，自动车辆18的使用允许灵活地只使用所需数量的处于工作模式的车辆。这允许减少车辆18的整个车队的能源使用量并减少对车辆的维护需求，因为它们整体上的使用低于固定的无人的自动化人员移动系统的使用。因此，当在工作模式下不需要时，车辆18的车队的第二子集可处于闲置模式。如图2所描绘的，这些车辆18中至少有一辆利用这个机会来补给它的电池26。因此处于闲置模式的车辆18连接到充电站20，而充电站20本身又连接到控制器22，该控制器22管理一个或多个充电站20。处于闲置模式的车辆18可以通过诸如图2中所描绘的电缆29、通过悬链线或通过使用感应充电技术无线连接到充电站20。如果有多辆车辆18处于闲置模式并且只有一个充电站20存在，那么控制器22可以决定处于闲置模式的哪辆车辆18优先对其电池26再充电。如果提供足够数量的充电站20，那么所有处于闲置模式的所有车辆18都可以同时再充电。而且还可以这样：代替一个或多个充电站20位于主通行路线14之外的专用区域(即，分流路线16，如图1中所示)，多个充电站20亦可沿着通行路线14定位，优选设在车辆18必须停车的地方，诸如航站楼。车辆18随后短暂充电。另一种选择是可沿着通行路线14用架空悬链线给车辆18再充电。无论充电站20位于分流路线16上的专用区域，还是沿通行路线14分布，如下详述的充电策略均可保持不变。然而，使用悬链线的缺点是增加了成本和对视觉造成污染。与当前方法最兼容的再充电方式是在专用区域。
连接到充电站20的控制器22的作用是控制充电站20对处于闲置模式的至少一辆车辆18的相应电池26充电所使用的充电速率。通过控制器22基于持续时间，即，处于闲置模式的车辆18的充电开始时间与同一车辆18的工作模式的预测开始时间之间的差值，来确定该充电速率。工作模式的预测开始时间是基于乘客载荷数据和车辆18在工作模式和闲置模式下的载客量(不一定相同)。在工作模式下的车辆18达到其最大容量的时刻是处于闲置模式的至少一辆车辆需要启动它的工作模式的时刻。换而言之，基于乘客载荷数据，工作模式的预测开始时刻是车辆18需要离开其闲置模式加入已经在工作模式下运行的车辆18的车队的子集的时刻。充电开始时间基本可以是充电站20准备对处于闲置模式的相应连接的一辆车辆18的电池26充电的立即时间。作为选择，控制器22可决定不立即开始充电，因此充电开始时间也可能是未来事件。
处于工作模式的至少一辆车辆18的最大载客量可根据区域偏好、一年中的时间(例如，在冬季，由于乘客穿更宽松的衣服，最大载客量可能会减少)等进行调整。此外，期望的是不达到100％的车辆的理论容量，以便为乘客提供更舒适的乘坐体验。无论出于何种原因，处于工作模式的车辆18的最大容量是控制器22基于随时间变化的乘客载荷来确定处于闲置模式的车辆18的工作模式开始时间时所考虑的因素。
一旦控制器22已经确定了持续时间，控制器22就可确定对一个连接的处于闲置模式的自动电动车辆18进行再充电的充电速率。众所周知，高充电速率可能会对电池寿命造成损害，控制器22尽量使用尽可能低的充电速率，但又不能太低，以便有足够的时间对其他根据要求的处于闲置模式的车辆再充电。对于处于闲置模式的需要再充电的每辆车辆18而言，控制器22然后独立地选择指定的最低充电速率，该充电速率既允许维护处于闲置模式的车辆18的各自电池26的寿命，同时仍可确保维持处于工作模式的车辆的足够容量。控制器22将优先维持处于工作模式的车辆18的子集的足够容量。因此，如果持续时间不足以对处于闲置模式的一个或多个车辆18再充电，那么控制器22将选择更高的充电速率，该充电速率可能不是最佳保护电池寿命的充电速率，但其将确保处于工作模式的车辆18的子集的足够容量。控制器22的作用是与持续时间成反比地调节充电速率。
作为实例，低充电速率可包含在50-100kW之间，高充电速率可包含在100kW-400kW之间，甚至比400kW更高。
如果预测的乘客载荷经常意外地发生变化，控制器22可以通过增加或减少充电速率来调整充电站20对电池26再充电时的充电速率。例如，如果预测的乘客载荷增加，控制器22可以增加充电站20正对电池26再充电的充电速率。然而控制器22始终与电池管理系统(BMS)32保持通信，以确保确定的充电速率绝对不会超过BMS允许的充电速率。BMS 32可以与控制器22共享其中关于电池容量、充电状态、优选充电速率和累积退化等信息。
现在同时参考图4。在另一个非限制性实例中，充电系统28包括多于一个的充电站20。在本实例中，充电系统28包括三个充电站20，其对处于闲置模式的三辆车辆18充电。控制器22控制全部三辆车辆18的充电速率。包含预测乘客载荷的历史数据的数据库30是充电系统28的一部分。控制器22连接到该数据库30并且可以访问所存储的乘客载荷数据。控制器22基于该乘客载荷数据对处于闲置模式的车辆18的充电进行管理。
现在同时参考图5，其示出了管理对所连接的处于空闲模式的自动电动车辆18的电池26充电的一个或多个充电站20的方法的步骤。
该方法包括以下步骤：
·访问关于随时间变化的乘客载荷的信息100；
·基于乘客载荷确定工作模式的预测开始时间102；
·确定从电池26开始充电到至少一辆已连接的处于闲置模式的自动电动车辆18的工作模式的预测开始时间之间的持续时间104；
·确定处于闲置模式的至少一辆车辆的每个电池26的充电速率106，每个充电速率是持续时间的函数。对于处于闲置模式的每辆车辆18的每个电池26而言，充电速率可不相同；以及
·按照针对每个电池26所确定的充电速率对至少一辆已连接的处于闲置模式的自动电动车辆18的电池充电108。
现在同时参考图6和图7。在另一个优选的非限制性的实施例或示实例中，提供了一种用于管理将乘客从受控环境的一个区域运送到另一个区域的自动电动车辆18的车队的方法。该方法包括以下步骤：
·在受控环境12范围内使车辆18的车队的第一子集(即，处于工作模式的至少一辆车辆18)通行以便将乘客从受控环境12的第一区域24(即，机场的一个航站楼)运送到至少一个其他区域(即，机场的至少一个其他航站楼)110；
·访问关于从受控环境12的第一区域24运送到至少一个其他区域24的乘客载荷的信息100，其中乘客载荷是时间的函数；
·基于乘客载荷确定车辆18的车队的第二子集(即处于闲置模式的至少一辆车辆18)的工作模式的预测开始时间102；
·确定车辆18的车队的第二子集的充电开始时间(即，处于闲置模式的至少一辆车辆的充电开始时间)与车辆车队的第二子集的工作模式的预测开始操作之间的持续时间104；
·确定充电速率106，其中充电速率是持续时间的函数；以及
·使用充电站按照所确定的充电速率对车辆车队的第二子集进行充电108。
如上所述，可将乘客信息装入控制器22可以访问的数据库中。然而，也可以通过分析安装在受控环境12的战略区域内的摄像系统34拍摄的图像来确定乘客信息。例如，摄像系统34的摄像头可以安装在每个航站楼的门的附近，在该处乘客必须离开以便登上处于工作模式的其中一辆车辆18。每个摄像头将信息传递给摄像系统34，摄像系统34进而将信息传递给图像处理系统，该图像处理系统能够确定在给定区域24(即航站楼)等待登上下一辆通行车辆18的人员或乘客的数量。如先前所述，另一种选择是访问入境航班上乘客的信息，并基于这些信息预测他们在受控环境12中的行踪。例如，已知当前AC123航班上的乘客JohnDoe预计上午10:12抵达航站楼A，换乘到上午11:46从航站楼D离开的US456航班，可以有一定概率地预见到：该乘客希望在飞机到达航站楼A后立即登上处于工作模式的其中一辆自动车辆18前往航站楼D候机。这些信息可针对到达和离开机场的所有乘客定期更新。这些信息可由控制器22例如通过中央计算机来获取，或者存储在云端36允许通过互联网访问。然后控制器22获得用于确定持续时间(即直到处于闲置模式的至少一辆车辆18需要开始在工作模式下开始工作并从一个区域24或航站楼通行到另一个区域24之前的持续时间)的信息。
另一种确定乘客载荷的方法是使用车辆18上的称重传感器。这些称重传感器可以读取车辆上的载荷(重量)并基于与最大乘客数量相对应的预定重量确定占用百分比。这些信息可以直接与控制器22相关，也可以被发送到控制器22可访问的中央计算机或云端36。选择性地，乘客载荷也可以通过车辆18上的摄像头和适当的软件来确定。
可选择地，确定乘客载荷的不同方法可以结合起来提供一种更灵活的系统。例如，控制器22可以获得历史数据并且也可以获得来自摄像系统34的更新信息。控制器22然后计划处于工作模式的车辆18的通行和处于闲置模式的车辆18的再充电，但仍然可以根据预测乘客载荷的变化做出反应和适应。例如，一场暴风雪可能袭击机场，并且即将到来的航班被重新安排到不同的机场，降低了预测的乘客载荷，直到情况恢复正常。另一方面，该场暴风雪可能会对车辆18通行的行驶速度产生负面影响，因此可能需要额外处于工作模式的车辆18。
可选地，该方法可进一步包括：
·基于乘客通信信息创建车辆路线112；
·至少部分地基于所创建的车辆路线确定充电速率106；以及
·按照所确定的充电速率对第二子集充电108。
再者，预测的工作模式开始时间可以是在闲置模式期间被再充电的车辆18的载客量的函数。
通行步骤110可进一步包括：基于乘客载荷调节第一子集内的车辆(在工作模式下通行的车辆18)的数量。例如，如果检测到乘客载荷增加超过最初的预测值(例如，摄像系统34检测到的乘客超过基于历史数据的预测值)，控制器22可以决定将当前处于闲置模式的已被再充电车辆18发送到工作模式。
现在将提供本公开的另一个非限制性的实例。现在同时参考图8，其描绘了针对200kWh的电池的情况作为持续时间函数的充电速率的实例。可以看出，持续时间越短，充电速率会越高。充电速率实际上可以用电池容量除以充电时间(可以等于本例中的持续时间)来计算。由于较高的充电速率可能会引起电池单元的压力，通常是由于加热而导致电池寿命缩短，因此应尽可能避免在有害区域25内充电。在本实例中，高于100kW的充电速率确定为有害区域25。然而，确切的有害区域25可专门针对每个电池的规格并且应适合于每种情况。因此，除非绝对必要，否则控制器22要尽量避免在有害区域25内充电。在本例中，持续时间短于2小时将引起控制器22不得不按照有害区域25内的速率充电。选择性地，控制器22可以决定按照有害区域外的充电速率充电，代价是车辆18在进入工作模式时不能完全被再充电。另一方面，以过小的充电速率充电也没有好处。例如，可以避免按照低于50kW的速率充电，因其花费太多的时间为车辆再充电，这无益于电池寿命。因此，也应避免低于50kW的速率。低于50kW的充电速率用低速率区域27突显。因此，由于以如此低的速率充电没有任何好处，控制器22以最低50kW最多充电4小时。
现在同时参考图9a和图9b，其将用来说明本公开的非限制性实例。图9a示出了基于历史数据的预测乘客载荷作为时间函数的曲线图，而图9b示出了随图9a中所示的乘客载荷变化的处于工作模式的车辆18的需求量的曲线图。横线示出了基于随一天内时间变化的乘客载荷有多少辆车辆18需要在工作模式下运行。从上午4:00到上午6:00，可以看到仅有一辆车辆18就足够运送乘客。从上午6:00到下午1:00，需要两辆处于工作模式的车辆18。从下午1:00到下午8:00，需要三辆处于工作模式的车辆18。然后，从下午8:00到下午10:00，旅客人数减少以至于两辆处于工作模式的车辆18就足够了。最后，从下午10:00到上午4:00，只需要一辆车辆18来运送乘客。基于这些数据，控制器22可以提前计划并按要求给车辆18再充电。图9b示出了这种对车辆18运行时间的计划。从图中可以看出，白天从一个航站楼到另一个航站楼总共需要4辆车辆18来完全运送乘客。假设在本实例中一辆车辆18可以在需要再充电之前通行数小时，并且每辆车辆18配备有200kWh的电池。假设只有一个充电站20可用。在本实例中，旅客从哪个航站楼去哪个航站楼是没有区别的。和上文一样，这些车辆被标记为W、X、Y和Z。
现在同时参考图10，其是显示运行时间(处于工作模式时间)、处于闲置模式的时间以及每辆车辆W、X、Y和Z的充电安排和充电速率的时间表。在这个表中，持续时间由充电时间的长度表示。例如，当车辆W的充电时间从4:00延续到7:00时，充电时间为3小时。可以观察出，控制器22任何时候尽可能地以较低的充电速率对车辆18充电。大多数时候，车辆18有3小时的再充电时间，所以充电速率是67kW。然而，从下午2:00延续到下午8:00之间的高峰时段要求同时提供3辆车辆18，控制器22有必要安排某些车辆以更高的充电速率充电，例如100kW(车辆W和车辆Z)。从下午6:00到下午7:00，控制器22指示充电站20以200kW对车辆W充电一小时。
因为不是总能100％的预测乘客载荷，所以控制器22可能必须对乘客载荷的意外增加作出反应。这如图11中所示，现在同时参考图11，其中在早上6:00到中午之间显示的乘客载荷高于历史数据预测值。图12显示了对时间表进行调整以适用于图11中所示的意外增加的乘客载荷。在上午6:00首次检测到乘客载荷的增加，但仍然不需要派出处于工作模式的额外车辆18。此时，车辆X、车辆Y处于工作模式，车辆W、车辆Z处于闲置模式。车辆W还没有完全充满电，上午7:00前会充满电。车辆Z还没有充电，所以还不能用于工作模式。然后控制器22决定派出车辆W在7:00处于工作模式。由于在上午11:00之前，附加的乘客载荷没有减少到只需要2辆车辆18处于工作模式的点，并且由于在下午12:00将再次需要3辆车辆18处于工作模式，因此一旦在上午11:00检测到较低的乘客载荷，控制器22将命令车辆W离开工作模式并进入闲置模式。在此期间，控制器22必须将车辆X的充电速率调整到200kW，因为车辆X必须离开其在充电站20的位置去到车辆W的位置，此时车辆W在上午11:00短暂地重新进入一小时的闲置模式。然后在上午11:00，控制器22命令充电站20以200kW的充电速率对车辆W充电1小时，因为车辆W在中午必须重新进入工作模式。另一方面，在中午时，只有车辆Y处于闲置模式直到16:00，所以控制器22可以命令充电站20对车辆Y以50kW较低的充电速率充电。
本公开已就优选实施例进行了描述。这些描述和附图旨在帮助理解本公开，而不是限制本公开的范围。显而易见的是，对于本领域技术人员来说，在不背离文中所述的本公开的披露范围的情况下可对本公开进行各种修改，而本说明书将涵盖这些修改。本公开由所附权利要求书限定范围。

Claims (20)

1.一种用于管理充电站的方法，所述充电站用于对在受控环境中运送乘客的连接的自动电动车辆的电池进行充电，所述方法包括：
访问关于随时间变化的乘客载荷的信息；
基于所述乘客载荷确定工作模式的预测开始时间；
确定从所述电池的充电开始时间到所述连接的自动电动车辆的工作模式的预测开始时间之间的持续时间；
确定充电速率，所述充电速率是所述持续时间的函数；以及
按照所确定的充电速率对所述连接的自动电动车辆的电池充电。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述乘客载荷基于历史数据。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于在机场中通行的乘客的图像分析确定所述乘客载荷。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于搭乘入境航班的乘客的乘客信息确定所述乘客载荷。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述确定乘客载荷的步骤包括从包含以下的群组中选择所述乘客信息：航班号、抵达登机口的身份识别、目的地、转机航班号、离开的登机口、乘客的数量以及机组人员的数量。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述连接的自动电动车辆的所述工作模式开始时间是车辆载客量的函数。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对电池充电包括使用与所述乘客载荷成比例的充电速率。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对电池充电包括使用与所述持续时间成反比的充电速率。
9.一种用于控制自动电动车辆的电池的充电的系统，所述系统包括：
充电站，其适于按照变化的充电速率对所述电池充电；以及
控制器，所述控制器连接到所述充电站，所述控制器操作为基于从所述车辆的充电开始时间到所述车辆的工作模式的预测开始时间之间的持续时间来确定和调节所述充电速率，所述控制器基于作为时间函数的预测乘客载荷确定所述持续时间。
10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述控制器操作为当所述预测乘客载荷增加时提高所述充电速率。
11.根据权利要求9所述的系统，其中，所述控制器操作为与所述持续时间成反比地调节所述充电速率。
12.根据权利要求9所述的系统，还包括：数据库，其包含所述预测乘客载荷的历史数据。
13.根据权利要求9所述的系统，还包括：图像分析系统，所述图像分析系统连接到所述控制器以及摄像系统，所述图像分析系统操作为基于在机场中通行的乘客的图像分析来确定所述预测乘客载荷。
14.根据权利要求9所述的系统，其中，所述控制器以能够操作的方式连接以便接收关于搭乘入境航班的旅客的信息并且基于所述信息确定所述预测乘客载荷。
15.一种用于在受控环境内运送乘客的系统，所述系统包括：
用于运送乘客的自动电动车辆的车队，所述自动电动车辆的车队的每辆车辆具有电池，所述车队具有：
处于工作模式的至少一辆车辆，所述处于工作模式的至少一辆车辆操作为将乘客从所述受控环境的第一区域运送到第二区域；
处于闲置模式的至少一辆车辆；
充电站，所述处于闲置模式的至少一辆车辆连接到用于对其电池进行再充电的所述充电站；以及
控制器，其连接到所述充电站，
其中，所述控制器操作为调节所述充电站对所述处于闲置模式的至少一辆车辆的电池充电所使用的充电速率，所述充电速率基于所述处于闲置模式的至少一辆车辆的充电开始时间与工作模式预测开始时间之间的持续时间。
16.根据权利要求15所述的系统，其中，所述充电速率与所述持续时间成反比。
17.根据权利要求15所述的系统，其中，所述控制器操作为基于作为时间函数的预测乘客载荷确定所述持续时间，所述乘客将被从所述受控环境的所述第一区域运送到所述第二区域。
18.根据权利要求15所述的系统，其中，从历史数据确定所述预测乘客载荷。
19.根据权利要求15所述的系统，其中，基于在机场中通行的乘客的图像分析确定所述乘客载荷。
20.根据权利要求15所述的系统，其中，基于搭乘入境航班的旅客的信息确定所述乘客载荷。
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