CN112217280B - 一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统 - Google Patents

一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统，包括：单片机、压力检测模块、GPS模块、电量检测模块、控制器、大数据服务器、指示灯、WIFI模块和手机终端，在新能源汽车行驶过程中会出现电量不足但不自知的情况，需要充电预测提醒系统提醒驾驶人充电，通过压力检测模块检测到的数据和大数据服务器中存储的数据比对判断驾驶人的身份，电量检测模块检测剩余电量，在电量小于预设SOC阈值时通过控制指示灯、将数据通过WIFI模块传输到手机终端来提醒驾驶人充电，并通过GPS模块定位充电桩位置，帮助驾驶人规划自己的行驶路线，本发明减少了新能源汽车无法及时充电而损坏电池的可能性，并根据定位的合适的充电桩位置为驾驶人规划了最佳的行驶路线。

Description

一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统
技术领域
本发明涉及新能源汽车智能辅助技术领域，具体为一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统。
背景技术
随着能源和环境问题的日益突出，新能源汽车作为新能源战略的重要组成部分得到了快速发展，对于基于电能驱动的新能源汽车来说，正常行驶的前提是汽车在电量不足的情况下能得到及时有效的充电，电量严重不足会导致电池损坏，然而驾驶人在开车过程中往往不清楚何时充电能够保护电池，另外，在汽车行驶在高速上因电量不足而无法充电时，需要出高速寻找充电桩充电，由于充电桩不止一个，驾驶人很难选择合适的充电位置，需要规划一条最优路线。
所以，人们需要一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统，包括：单片机、压力检测模块、电量检测模块、GPS模块、控制器、大数据服务器、WIFI模块、手机终端和指示灯，所述压力检测模块的输出端、所述GPS模块的输出端和所述电量检测模块的输出端均与所述单片机的输入端连接，所述单片机的输出端与所述控制器的输入端连接，所述控制器的输出端与所述WIFI模块的输入端、所述指示灯和所述大数据服务器的输入端连接，所述WIFI模块的输出端和所述手机终端连接，所述大数据服务器的输出端与所述控制器的输入端连接，所述大数据服务器和所述控制器进行双向通信，所述大数据服务器和所述控制器的双向通信用于比对检测到的数据和所述大数据服务器中事先存储的正常数据，便于为驾驶人规划最优路线。
进一步的，所述大数据服务器中存储有不同驾驶人的驾驶数据、常用驾驶路线上的充电桩位置、满电状态下的可行驶时间和预设的SOC阈值，所述不同驾驶人的驾驶数据包括开车的平均速度、开车的平均耗电量、开车时手握方向盘的位置和握力，所述预设的SOC阈值指新能源汽车剩余的最低电量占总电量的百分比，本发明预设的SOC阈值为10%，在大数据服务器中存储预设的SOC阈值为控制器比较电量并控制指示灯的亮灭提供了依据。
进一步的，所述压力检测模块检测到的数据和所述电量检测模块检测到的剩余电量通过IO口传输到所述单片机，所述单片机将所述检测到的数据和剩余电量传输至控制器，所述控制器将所述检测到的数据和剩余电量传输至所述大数据服务器，将所述大数据服务器中存储的数据与所述控制器中的数据进行比对，比对的结果传输至所述控制器，所述控制器通过所述WIFI模块将比对的结果传输到所述手机终端，所述控制器根据比对的结果控制指示灯的亮灭，大数据服务器中存储的数据与检测到的数据作对比有利于驾驶人更准确地判断汽车的剩余电量是否已小于预设的SOC阈值，若小于预设的SOC阈值，需要及时给汽车充电。
进一步的，所述比对的结果通过所述大数据服务器传输到所述控制器后，剩余电量低于所述预设的SOC阈值时，所述控制器控制所述指示灯亮红灯提醒驾驶人充电，在充电过程中，充电状态出现异常情况时，所述控制器控制所述指示灯亮黄灯提醒驾驶人充电状态异常暂停充电，修复更换完电池后所述控制器控制所述指示灯亮绿灯，所述指示灯亮绿灯后继续充电，所述指示灯灭提醒驾驶人充电已完成，通过指示灯的亮灭更简单明显地提醒了驾驶人汽车的剩余电量和汽车在充电时的状态是否有异常。
进一步的，所述规划最优路线的方法包括以下步骤：
S1：方向盘外围安装压力传感器，检测驾驶人的数据并判断驾驶人的身份；
S2：在所述大数据服务器中调取事先采集到的对应驾驶人的驾驶数据；
S3：根据到目的地的距离计算驾驶人剩余路程行驶中的耗电百分比；
S4：比对数据库，判断驾驶人是否能够到达目的地；
S5：通过所述GPS模块定位附近的充电桩的位置；
S6：为驾驶人规划最优路线。
进一步的，在步骤S1中：所述压力传感器设置在所述方向盘的外围，所述检测的驾驶人的数据包括：该驾驶人手握方向盘的位置和手握方向盘的力度，这些数据和所述大数据服务器中存储的不同驾驶人的驾驶数据进行比对，找出和检测数据最匹配的一组数据，确认该组数据的对应驾驶人的身份，通过开车手握方向盘的习惯准确地找出驾驶人的身份，便于从大数据服务器中调取对应的驾驶数据。
进一步的，在步骤S2中：所述大数据服务器事先采集到的驾驶人的驾驶数据包括：对应驾驶人日常开车过程中的行驶速度集合和每百公里的耗电百分比集合，设置对应驾驶人的平均行驶速度为V，设置对应驾驶人行驶每百公里的平均耗电百分比为A，若采集到的对应驾驶人的行驶速度集合为{v1，v2，v3，...vi}，计算出对应驾驶人的平均行驶速度
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
，若采集到的对应驾驶人行驶每百公里的耗电百分比集合为{a1，a2，a3，...aj}，计算出对应驾驶人行驶每百公里的平均耗电百分比
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
，计算出的出对应驾驶人行驶每百公里的平均耗电百分比A有利于为后续步骤中规划最优路线。
进一步的，在步骤S3中：设置行驶在高速中途到目的地的距离为D，设置行驶在高速中途时的剩余电量百分比为b,设置对应驾驶人在剩余路程行驶中的耗电百分比为a，根据所述计算出的对应驾驶人行驶每百公里的平均耗电百分比A,计算出对应驾驶人在剩余路程行驶中的耗电百分比
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
，若行驶在高速中途时的剩余电量百分比b大于在剩余路程行驶中的耗电百分比a，判断出对应驾驶人无需充电就能够到达目的地，若行驶在高速中途时的剩余电量百分比b小于在剩余路程行驶中的耗电百分比a，则需要通过所述步骤S5来GPS定位附近充电桩的位置。
进一步的，在步骤S5中：由于在高速上没有充电桩可供充电，需要驾驶人下高速根据所述GPS模块定位充电桩的位置，根据所述充电桩的位置不同行驶的路线也不同，设置两个不同充电桩的位置分别为点E（x3，y3）和点F（x4，y4）,设置下高速的位置为点C（x1，y1）,设置目的地的位置为点G（x2，y2），设置两条不同路线，所述两条不同路线为路线CEG和路线CFG，计算出点C到点E的距离
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
，点E到点G的距离
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
,计算出点C到点F的距离
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
，点F到点G的距离
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
，通过GPS模块定位帮助驾驶人准确地找到了充电桩的位置，节省了时间。
进一步的，在步骤S6中：设置所述下高速的位置点C剩余电量百分比为N，设置所述点C到点E的耗电百分比为N1，设置所述点E到点G的耗电百分比为N2，设置所述点C到点F的耗电百分比为N3，设置所述点F到点G的耗电百分比为N4，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE016
计算所述点C到点E的耗电百分比N1，计算出点E剩余电量百分比为N-N1，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE018
计算所述点E到点G的耗电百分比N2，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE020
计算所述点C到点F的耗电百分比N3，计算出点F剩余电量百分比为N-N3，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE022
计算所述点F到点G的耗电百分比N4，当
Figure DEST_PATH_IMAGE024
时，所述路线CEG和路线CFG的总耗电百分比相同，需要依据充电量的多少来判断，若
Figure DEST_PATH_IMAGE026
,优先选择所述路线CEG，反之则选择所述路线CFG；当
Figure DEST_PATH_IMAGE028
时，若
Figure DEST_PATH_IMAGE030
,选择所述路线CFG，反之选择所述路线CEG。
所述步骤S1至步骤S6综合考虑了开车途中的耗电量、充电量和费用，为驾驶人在行驶在高速中途汽车需要而无法充电时规划了能够行驶到目的地的最优路线，帮助驾驶人能够尽快到达目的地，有利于减少新能源汽车的耗电量，节省了充电的费用。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
1.通过电量检测模块检测到的数据与大数据服务器中存储的已有数据进行对比，新能源汽车的剩余电量，剩余电量低于大数据服务器中预设的SOC阈值时控制器控制指示灯发出红灯警报，提醒驾驶人及时对汽车充电，在充电过程中，出现异常状况时控制器控制指示灯发出黄灯以提醒用户，帮助用户及时察觉并暂停充电，另外，充电过量会损坏新能源汽车电池，控制器在充电完成后控制指示灯发出绿灯来告知用户已完成充电，延长了新能源汽车电池的使用寿命，为用户使用新能源汽车提供了方便；
2.由于不同的人开车的速度、开车时汽车用电量的多少都不同，需要压力检测模块通过压力传感器检测驾驶人握方向盘的位置和握力，和大数据服务器中存储的数据进行对比匹配来判断驾驶人的身份，并调取对应驾驶人的驾驶数据以便计算对应驾驶人的平均行驶速度和平均耗电百分比，根据实际情况为用户制定最优路线；
3.高速途中，在车辆无法不充电就能到达目的地时，需要驾驶人下高速充电，通过GPS模块定位充电桩的位置，由于充电桩的位置不同，本发明根据数据综合考虑了驾驶人开车途中的耗电量、充电量和费用，为驾驶人选择了一条能够到达目的地的最优路线，减少了新能源汽车的耗电量，节省了充电的费用。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统的流程图；
图2是本发明的控制器控制指示灯的流程图；
图3是本发明的路线规划方法流程图；
图4是本发明的压力传感器安装位置图；
图中：1、方向盘；2、压力传感器。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1-4，本发明提供技术方案： 一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统，包括：单片机、压力检测模块、电量检测模块、GPS模块、控制器、大数据服务器、WIFI模块、手机终端和指示灯，压力检测模块的输出端、GPS模块的输出端和电量检测模块的输出端均与单片机的输入端连接，单片机的输出端与控制器的输入端连接，控制器的输出端与WIFI模块的输入端、指示灯和大数据服务器的输入端连接，WIFI模块的输出端和手机终端连接，大数据服务器的输出端与控制器的输入端连接，大数据服务器和控制器进行双向通信，大数据服务器和控制器的双向通信用于比对检测到的数据和大数据服务器中事先存储的正常数据、为驾驶人规划最优路线。
大数据服务器中存储有不同驾驶人的驾驶数据、常用驾驶路线上的充电桩位置、满电状态下的可行驶时间和预设的SOC阈值，不同驾驶人的驾驶数据包括开车的平均速度、开车的平均耗电量、开车时手握方向盘的位置和握力，预设的SOC阈值指新能源汽车剩余的最低电量占总电量的百分比，本发明预设的SOC阈值为10%，在大数据服务器中存储预设的SOC阈值用于为控制器比较电量并控制指示灯的亮灭提供依据。
压力检测模块检测到的数据和电量检测模块检测到的剩余电量通过IO口传输到所述单片机，单片机将检测到的数据和剩余电量传输至控制器，控制器将检测到的数据和剩余电量传输至大数据服务器，将大数据服务器中存储的数据与控制器中的数据进行比对，比对的结果传输至控制器，控制器通过WIFI模块将比对的结果传输到手机终端，控制器根据比对的结果控制指示灯的亮灭，大数据服务器中存储的数据与检测到的数据作对比便于于驾驶人能够更准确地判断汽车的剩余电量是否已小于预设的SOC阈值，若小于预设的SOC阈值，及时给汽车充电。
比对的结果通过大数据服务器传输到控制器后，剩余电量低于预设的SOC阈值时，控制器控制指示灯亮红灯提醒驾驶人充电，在充电过程中，充电状态出现异常情况时，控制器控制指示灯亮黄灯提醒驾驶人充电状态异常暂停充电，修复更换完电池后控制器控制指示灯亮绿灯，指示灯亮绿灯后继续充电，指示灯灭提醒驾驶人充电已完成，指示灯的亮灭用于提醒驾驶人汽车的剩余电量和汽车的充电状态是否有异常。
规划最优路线的方法包括以下步骤：
S1：方向盘外围安装压力传感器，检测驾驶人的数据并判断驾驶人的身份；
S2：在大数据服务器中调取事先采集到的对应驾驶人的驾驶数据；
S3：根据到目的地的距离计算驾驶人剩余路程行驶中的耗电百分比；
S4：比对数据库，判断驾驶人是否能够到达目的地；
S5：通过GPS模块定位附近的充电桩的位置；
S6：为驾驶人规划最优路线。
在步骤S1中：压力传感器2设置在方向盘1的外围，检测的驾驶人的数据包括：该驾驶人手握方向盘的位置和手握方向盘的力度，这些数据和大数据服务器中存储的不同驾驶人的驾驶数据进行比对，找出和检测数据最匹配的一组数据，匹配的数据用于确认对应驾驶人的身份。
在步骤S2中：大数据服务器事先采集到的驾驶人的驾驶数据包括：对应驾驶人日常开车过程中的行驶速度集合和每百公里的耗电百分比集合，设置对应驾驶人的平均行驶速度为V，设置对应驾驶人行驶每百公里的平均耗电百分比为A，若采集到的对应驾驶人的行驶速度集合为{v1，v2，v3，...vi}，计算出对应驾驶人的平均行驶速度
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
，若采集到的对应驾驶人行驶每百公里的耗电百分比集合为{a1，a2，a3，...aj}，计算出对应驾驶人行驶每百公里的平均耗电百分比
Figure DEST_PATH_IMAGE004A
，计算出的出对应驾驶人行驶每百公里的平均耗电百分比A用于为后续步骤中规划最优路线提供数据支持。
在步骤S3中：设置行驶在高速中途到目的地的距离为D，设置行驶在高速中途时的剩余电量百分比为b,设置对应驾驶人在剩余路程行驶中的耗电百分比为a，根据计算出的对应驾驶人行驶每百公里的平均耗电百分比A,计算出对应驾驶人在剩余路程行驶中的耗电百分比
Figure DEST_PATH_IMAGE006A
，若行驶在高速中途时的剩余电量百分比b大于在剩余路程行驶中的耗电百分比a，判断出对应驾驶人无需充电就能够到达目的地，若行驶在高速中途时的剩余电量百分比b小于在剩余路程行驶中的耗电百分比a，则需要通过步骤S5来GPS定位附近充电桩的位置。
在步骤S5中：由于在高速上没有充电桩可供充电，需要驾驶人下高速根据GPS模块定位充电桩的位置，根据充电桩的位置不同行驶的路线也不同，设置两个不同充电桩的位置分别为点E（x3，y3）和点F（x4，y4）,设置下高速的位置为点C（x1，y1）,设置目的地的位置为点G（x2，y2），设置两条不同路线，两条不同路线为路线CEG和路线CFG，计算出点C到点E的距离
Figure DEST_PATH_IMAGE008A
，点E到点G的距离
Figure DEST_PATH_IMAGE010A
,计算出点C到点F的距离
Figure DEST_PATH_IMAGE012A
，点F到点G的距离
Figure DEST_PATH_IMAGE014A
，通过GPS模块定位能够帮助驾驶人快速准确地找到充电桩的位置。
在步骤S6中：设置下高速的位置点C剩余电量百分比为N，设置点C到点E的耗电百分比为N1，设置点E到点G的耗电百分比为N2，设置点C到点F的耗电百分比为N3，设置点F到点G的耗电百分比为N4，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE016A
计算点C到点E的耗电百分比N1，计算出点E剩余电量百分比为N-N1，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE018A
计算点E到点G的耗电百分比N2，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE020A
计算点C到点F的耗电百分比N3，计算出点F剩余电量百分比为N-N3，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE022A
计算点F到点G的耗电百分比N4，当
Figure DEST_PATH_IMAGE024A
时，路线CEG和路线CFG的总耗电百分比相同，需要依据充电量的多少来判断，若
Figure DEST_PATH_IMAGE026A
,优先选择路线CEG，反之则选择路线CFG；当
Figure DEST_PATH_IMAGE028A
时，若
Figure DEST_PATH_IMAGE030A
,选择路线CFG，反之选择路线CEG。
步骤S1至步骤S6综合考虑了开车途中的耗电量、充电量和费用，为驾驶人在行驶在高速中途汽车需要而无法充电时规划了能够行驶到目的地的最优路线。
实施例一：设置行驶在高速中途到目的地的距离D=500km，行驶每百公里的平均耗电百分比A=10%/百千米，下高速的位置点C剩余电量百分比N=40%，点C到点E的距离d1=200km,点E到点G的距离d2=400km，点C到点F的距离d3=300km，点F到点G的距离d4=280km，因为
Figure DEST_PATH_IMAGE032
，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE006AA
计算出驾驶人在剩余路程行驶中的耗电百分比a=50%>N，无法不充电抵达目的地，需要先到点E或点F充电桩充电，路线CEG：根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE016AA
计算点C到点E的耗电百分比N1=20%，计算出点E剩余电量百分比N-N1=20%>10%，到点E充满电后，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE018AA
计算点E到点G的耗电百分比N2=40%，N1+N2=60%；路线CFG：根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE020AA
计算点C到点F的耗电百分比N3=30%，计算出点F剩余电量百分比N-N3=10%，到点F充满电后，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE022AA
计算点F到点G的耗电百分比N4=28%，N3+N4=58%<N1+N2，路线CFG到达目的地的耗电量比路线CEG少，选择路线CFG。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统，包括：单片机、压力检测模块、电量检测模块、GPS模块、控制器、大数据服务器、WIFI模块、手机终端和指示灯，所述压力检测模块、GPS模块和电量检测模块的输出端均与所述单片机的输入端连接，所述单片机的输出端与所述控制器的输入端连接，所述控制器的输出端与所述WIFI模块的输入端、所述指示灯和所述大数据服务器的输入端连接，所述WIFI模块的输出端和所述手机终端连接，所述大数据服务器的输出端与所述控制器的输入端连接，所述大数据服务器和所述控制器进行双向通信，所述大数据服务器和所述控制器的双向通信用于比对检测到的数据和所述大数据服务器中事先存储的正常数据、为驾驶人规划最优路线；
所述大数据服务器中存储有不同驾驶人的驾驶数据、常用驾驶路线上的充电桩位置、满电状态下的可行驶时间和预设的SOC阈值，所述不同驾驶人的驾驶数据包括开车的平均速度、开车的平均耗电量、开车时手握方向盘的位置和握力，所述预设的SOC阈值指新能源汽车剩余的最低电量占总电量的百分比；
所述规划最优路线包括以下步骤：
S1：方向盘外围安装压力传感器，检测驾驶人的数据并判断驾驶人的身份；
S2：在所述大数据服务器中调取事先采集到的对应驾驶人的驾驶数据；
S3：根据到目的地的距离计算驾驶人剩余路程行驶中的耗电百分比；
S4：比对数据库，判断驾驶人是否能够到达目的地；
S5：通过所述GPS模块定位附近的充电桩的位置；
S6：为驾驶人规划最优路线。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统，其特征在于：所述压力检测模块检测到的数据和所述电量检测模块检测到的剩余电量通过IO口传输到所述单片机，所述单片机将所述检测到的数据和剩余电量传输至控制器，所述控制器将所述检测到的数据和剩余电量传输至所述大数据服务器，将所述大数据服务器中存储的数据与所述控制器中的数据进行比对，比对的结果传输至所述控制器，所述控制器通过所述WIFI模块将比对的结果传输到所述手机终端，所述控制器根据比对的结果控制指示灯的亮灭。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统，其特征在于：所述比对的结果通过所述大数据服务器传输到所述控制器后，剩余电量低于所述预设的SOC阈值时，所述控制器控制所述指示灯亮红灯提醒驾驶人充电，在充电过程中，充电状态出现异常情况时，所述控制器控制所述指示灯亮黄灯提醒驾驶人充电状态异常暂停充电，修复更换完电池后所述控制器控制所述指示灯亮绿灯，所述指示灯亮绿灯后继续充电，所述指示灯灭提醒驾驶人充电已完成。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统，其特征在于：在步骤S1中：所述压力传感器（2）设置在所述方向盘（1）的外围，所述检测的驾驶人的数据包括：该驾驶人手握方向盘的位置和手握方向盘的力度，这些数据和所述大数据服务器中存储的不同驾驶人的驾驶数据进行比对，找出和检测数据最匹配的一组数据，确认该组数据的对应驾驶人的身份。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统，其特征在于：在步骤S2中：所述大数据服务器事先采集到的驾驶人的驾驶数据包括：对应驾驶人日常开车过程中的行驶速度集合和每百公里的耗电百分比集合，设置对应驾驶人的平均行驶速度为V，设置对应驾驶人行驶每百公里的平均耗电百分比为A，若采集到的对应驾驶人的行驶速度集合为{v1，v2，v3，...vi}，计算出对应驾驶人的平均行驶速度
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，若采集到的对应驾驶人行驶每百公里的耗电百分比集合为{a1，a2，a3，...aj}，计算出对应驾驶人行驶每百公里的平均耗电百分比
Figure DEST_PATH_IMAGE002
。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统，其特征在于：在步骤S3中：设置行驶在高速中途到目的地的距离为D，设置行驶在高速中途时的剩余电量百分比为b,设置对应驾驶人在剩余路程行驶中的耗电百分比为a，根据所述计算出的对应驾驶人行驶每百公里的平均耗电百分比A,计算出对应驾驶人在剩余路程行驶中的耗电百分比
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，若行驶在高速中途时的剩余电量百分比b大于在剩余路程行驶中的耗电百分比a，判断出对应驾驶人无需充电就能够到达目的地，若行驶在高速中途时的剩余电量百分比b小于在剩余路程行驶中的耗电百分比a，则需要通过所述步骤S5来GPS定位附近充电桩的位置。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统，其特征在于：在步骤S5中：由于在高速上没有充电桩可供充电，需要驾驶人下高速根据所述GPS模块定位充电桩的位置，根据所述充电桩的位置不同行驶的路线也不同，设置两个不同充电桩的位置分别为点E（x3，y3）和点F（x4，y4）,设置下高速的位置为点C（x1，y1）,设置目的地的位置为点G（x2，y2），设置两条不同路线，所述两条不同路线为路线CEG和路线CFG，计算出点C到点E的距离
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，点E到点G的距离
Figure DEST_PATH_IMAGE005
,计算出点C到点F的距离
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，点F到点G的距离
Figure DEST_PATH_IMAGE007
。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的新能源汽车充电预测提醒系统，其特征在于：在步骤S6中：设置所述下高速的位置点C剩余电量百分比为N，设置所述点C到点E的耗电百分比为N1，设置所述点E到点G的耗电百分比为N2，设置所述点C到点F的耗电百分比为N3，设置所述点F到点G的耗电百分比为N4，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE008
计算所述点C到点E的耗电百分比N1，计算出点E剩余电量百分比为N-N1，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE009
计算所述点E到点G的耗电百分比N2，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE010
计算所述点C到点F的耗电百分比N3，计算出点F剩余电量百分比为N-N3，根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE011
计算所述点F到点G的耗电百分比N4，当
Figure DEST_PATH_IMAGE012
时，所述路线CEG和路线CFG的总耗电百分比相同，若
Figure DEST_PATH_IMAGE013
,优先选择所述路线CEG，反之则选择所述路线CFG；当
Figure DEST_PATH_IMAGE014
时，若
Figure DEST_PATH_IMAGE015
,选择所述路线CFG，反之选择所述路线CEG。
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