CN112389265A - 用于电动交通工具的移动充电的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供用于管理共享电动交通工具的再充电的方法、系统和计算机可读介质。所述方法包括：确定所述电动交通工具的能量存储装置是否需要充电；基于多个参数来识别充电方法，所述多个参数包括环境温度、当前荷电状态、当前负载以及计划的路线的功率估计；基于识别的方法，改变所述电动交通工具的所述计划的路线以实现充电；以及在经由所述电动交通工具的运输期间，对与第二电动交通工具相关联的第二能量存储装置充电。所述充电方法包括交换电动交通工具、更换所述能量存储装置以及经由充电机器人进行充电。

Description

用于电动交通工具的移动充电的系统和方法
发明背景
使用增程器和无人机为自主交通工具加燃料。例如，自主加燃料无人机可以包括燃料存储区域，并被调度到需要加燃料的交通工具。Scherer的题为“Method forcoordinating charging processes of electric vehicles as well electricallyoperated motor vehicle and supply vehicle”的美国专利公布号2018/0281606 A1描述了一种优化能量从多个移动供应商单元到多个移动采购单元的转移的方法。
前述“发明背景”描述是出于总体上呈现本公开的背景的目的。发明人的工作(在此发明背景部分进行描述的程度上)以及在提交时可能原本不符合现有技术的描述的各方面既不明确也不隐含地被认为是针对本发明的现有技术。
发明内容
本公开涉及一种用于管理共享电动交通工具的再充电的方法，该方法包括：确定所述电动交通工具的能量存储装置是否需要充电；基于多个参数来识别充电方法，所述多个参数包括环境温度、当前荷电状态、当前负载以及计划的路线的功率估计；基于识别的方法，改变所述电动交通工具的所述计划的路线以实现充电；以及在经由所述电动交通工具的运输期间，对与第二电动交通工具相关联的第二能量存储装置充电。所述充电方法包括交换电动交通工具、更换所述能量存储装置以及经由充电机器人进行充电。
本公开还涉及一种用于管理电动交通工具的再充电的系统。所述系统包括充电机器人、与所述电动交通工具相关联的能量存储装置以及与所述电动交通工具相关联的处理电路。所述处理电路被配置为：确定所述电动交通工具的所述能量存储装置是否需要充电；基于多个参数来识别充电方法，所述多个参数包括环境温度、当前荷电状态、当前负载以及计划的路线的功率估计；基于识别的方法，改变所述电动交通工具的所述计划的路线以实现充电；以及在经由所述电动交通工具的运输期间，对与第二电动交通工具相关联的第二能量存储装置充电。所述充电方法包括交换电动交通工具、更换所述能量存储装置以及经由所述充电机器人进行充电。
前面的段落是通过一般介绍的方式提供的，并不旨在限制所附权利要求的范围。通过参考结合附图进行的以下详细描述，将最好地理解所描述的实施方案以及其他优点。
附图说明
通过参考在结合附图考虑时的以下详细描述，将容易更全面地认识并更好地理解本公开及其许多伴随优点，在附图中：
图1是根据一个示例的系统环境的示意图；
图2是根据一个示例的示出电动交通工具和中央计算机的框图的示意图；
图3A至图3C示出了根据一个示例的多种充电技术；
图4是根据一个示例的示出电池更换的示意图；
图5是根据一个示例的示出改变计划的路线以在充电子站处更换电池的示意图；
图6A至图6B是根据一个示例的示出电动交通工具交换的示意图；
图7是根据一个示例的根据一个示例的充电过程的流程图；
图8是根据一个示例的充电过程的流程图；和
图9是根据一个示例的示出乘坐计划过程的示意图。
具体实施方式
如本文所使用的术语“一”或“一个”被限定为一个或多于一个。如本文所使用的术语“多个”被限定为两个或多于两个。如本文所使用的术语“另一个”被限定为至少第二个或更多个。如本文所使用的术语“包括(including)”和/或“具有”被限定为包括(comprising)(即,开放式用语)。如本文所使用的术语“联接(coupled)”被限定为连接(connected)，但是不必要直接地，并且不必要机械地连接。如本文所使用的术语“程序”或“计算机程序”或类似术语被限定为被设计用于在计算机系统上执行的指令序列。“程序”或“计算机程序”可以包括子例程、程序模块、脚本、函数、过程、对象方法、对象实现方式、可执行的应用、小应用(applet)、小服务程序(servlet)、源代码、目标代码、共享库/动态加载库和/或被设计用于在计算机系统上执行的其它指令序列。
贯穿本文档提及“一个实施方案”、“某些实施方案”、“实施方案”、“实现方式”、“示例”或类似术语意指结合所述实施方案描述的特定特征、结构或特性包括在本公开的至少一个实施方案中。因此，此类短语贯穿本说明书在各种地方的出现不一定全部是指同一实施方案。此外，可在没有限制的情况下以任何合适的方式将特定特征、结构或特性组合在一个或多个实施方案中。
如本文所使用的术语“或”将被解释为包括性的或表示任何一个或任何组合。因此，“A、B或C”表示“以下任何一项：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A、B和C”。仅当元素、功能、步骤或动作的组合以某种方式固有地相互排斥时，才会出现此限定的例外情况。
现在参考附图，其中贯穿若干视图，相同的附图标记表示相同或对应的部分，以下描述涉及用于电动化的移动性即服务平台的充电系统和相关联方法。本文所述的方法和系统基于客户等待时间、交通工具停留时间以及全局和局部能量效率来管理与电动交通工具相关联的蓄电装置的充电。
图1是根据一个示例的系统环境100的示意图。自动化系统/服务提供对移动性即服务(Maas)电动交通工具(EV)进行再充电。该系统包括中央充电站102、电动交通工具(EV)104和多个充电机器人106。电动交通工具104可以是任何类型的交通工具，诸如汽车、卡车、公共汽车、飞机、直升机、摩托车、火车或船。交通工具104可以由驾驶员主动操作，或者可以是部分或完全自主的或自动驾驶的。电动交通工具104是共享电动交通工具系统的一部分。电动交通工具104可以从用户接收乘坐的请求。充电机器人可以包括无人机108和充电机器人106a、106b、106c。EV 104可以是双向的(即，能够在行程期间沿任一方向移动)。如图3A至图3C所示，可以使用多种充电技术。可以从EV 104的前部、后部、侧面或底部对EV 104进行充电，而不会影响EV在EV 104的任一方向上的移动。如图1所示，在位置A处，EV 104确定当前荷电量(charge)是否足以完成当前路线。响应于确定当前荷电量不足以完成当前路线，EV 104的控制器启用途中充电模式。可以将请求发送到中央充电站102。
该确定是在行程开始时基于当前荷电状态(state of charge，SOC)、当前负载、位置、环境温度、操作温度以及针对剩余路线和交通的功率估计而做出的。EV 104可以请求充电机器人106。确定充电机器人106到达电动交通工具104的移动位置的时间。换句话说，确定充电机器人106到达EV 104的估计位置所需的时间。基于计划的路线和当前交通状况来确定EV 104的估计位置。在荷电量耗尽之前并考虑确定的时间发送请求。
从中央充电站102调度充电机器人106a。被调度的充电机器人106a可以充满电或可以不充满电。基于交通、路线负载和所需的分配费用确定从中央充电站到单元的通勤路线。
一旦充电机器人106a到达EV 104的位置(图1中的位置B)，充电机器人就与EV 104配对，并基于与EV 104和GPS(全球定位系统)数据的V2V(交通工具对交通工具)通信自动进行速度匹配。充电开始。充电量取决于EV 104的未来服务。充电量可以基于计划的下一路线、停留时间以及在路线末端处或附近的基础设施。当充电完成时(例如，在图1中的位置C处)，充电机器人106a返回到中央充电站102。例如，当电动交通工具在完成当前行程之后将空闲时，充电量可以对应于完成当前行程所需的能量。当计划的下一路线不包括充电基础设施(例如，充电轨道、充电无人机等的可用性)时，能量存储装置可以充满电。从充电机器人106a转移到电动交通工具104的能量可以对应于电动交通工具到达特定的充电位置所需的荷电量，在该特定的充电位置处能量转移可以更快或更经济。例如，无人机108可向电动交通工具104递送足以到达充电站的能量。
在一个示例中，利用无人机将已充电的能量存储装置(电池)递送到途中的EV104。直接且有效的低空飞行路径能够实现更快的再充电时间以及更高的整体能量使用效率。例如，可以将无人机108调度到EV 104的位置B。可以基于多个因素从中央充电站102处可用的多架无人机中识别出最佳无人机，如下面进一步讨论的。无人机108包括用于与调度器或中央计算机进行无线通信的天线。无人机108还可以经由V2V与EV 104通信。无人机108包括燃料存储区域、再填充端口(即，电连接器)，该再填充端口被配置为连接至EV 104的能量存储装置。无人机108还可以携带一个或多个已充电的能量存储装置(例如，电池)以递送到一个或多个EV 104。
当选择从电网到交通工具的充电时，可以实现荷电量的接近完全耗尽。无人机108具有预定的最小阈值，该阈值与使无人机飞离EV104的顶部并返回到中央充电站102所需的荷电量相对应。从电网对无人机108进行充电。然后，无人机108提供交通工具到交通工具的充电。
图2是根据一个示例的示出EV 104和中央计算机212的框图的示意图。中央计算机212包括数据库204和处理器202。EV 104包括控制器206、通信电路208和充电模块210。中央计算机212可以与中央充电站102相关联。
本文描述的模块可以实现为任一软件和/或硬件模块，并且可以存储在任何类型的计算机可读介质或其他计算机存储装置中。例如，本文描述的模块中的每个可以在可编程的电路(例如，基于微处理器的电路)或专用电路(诸如专用集成电路(ASICS)或现场可编程门阵列(FPGAS))中实现。在一个实施方案中，中央处理单元(CPU)可以执行软件以执行可归属于本文所述的模块中的每个的功能。CPU可以执行以诸如Java、C或汇编语言的编程语言编写的软件指令。模块中的一个或多个软件指令可以嵌入固件中，诸如可擦除可编程只读存储器(EPROM)。
如本文先前所述，能够使用无人机或机器人充电递送在任何目的地执行EV 104充电。使用停留时间(即等待下一次分派的时间)优化交通工具使用和电荷吞吐量，因为在再充电期间仅使用很少的能量。此外，可以将EV 104重定向到具有与EV 104兼容的充电能力的最近的基础设施。因此，在空载(unoccupied)过渡期间充电会使利用率最大化，并且对客户/用户的影响最小。用户不会经历乘坐中充电。EV 104可以在空载过渡期间进行充电，例如，当交通工具从落客(drop-off)位置正向下一个上客(pick up)位置移动时。在对客户行程的影响最小的情况下，EV 104可以在空载过渡期间改变路线。EV 104充电也可以基于一天中的时间。例如，在当需求较低(即，使中断最小化)且公用事业可能更便宜时的夜间，可以对EV 104充电更长的时段。
EV 104和/或中央计算机212可以基于负载信息(例如，乘坐者的预期数量)或时间来优化EV 104的充电。例如，在高需求时段期间可以使用多架无人机为EV再充电，以使停工时间最小化。中央计算机212还可识别使用户的成本最小化的充电方法。例如，可以在白天选择使用太阳能充电。
多种充电技术可以用于双向EV 104。充电技术可以包括空闲和非空闲充电技术。对于非空闲充电技术，EV 104在基于计划的路线移动时被充电。可以使用悬链充电，如图3A所示。通过轨道304对EV 104充电。可以使用无人机充电，如图3B所示。通过无人机300对EV104充电。可以使用无线架空充电，如图3C所示。使用充电垫302对EV 104充电。
图4是根据一个示例的示出电池更换的示意图400。对于较小的移动性平台(例如，电动滑板车、电动自行车等)，可以将EV 104重定向到电池存储单元402。用户可以将空的(耗尽的)或接近空的(耗尽的)能量存储装置(例如，电池)与来自电池存储单元402的充满电的电池进行交换。可以向改变路线以更换电池的用户提供激励(例如免费乘坐、奖励或减低票价)。例如，在图4中的位置A，EV 104可以确定需要电池再充电。将EV 104重定向到电池存储单元402。路线的变化在图4中以虚线示出。电池存储单元402可以包括多个电池存储盒。可以使用用户的智能手机解锁每个盒。
图5是根据一个示例的示出改变计划的路线以在充电子站处更换电池的示意图500。改变交通工具104的计划的路线以遵循具有途中充电可能性的路径。途中充电可能性可包括具有支持充电的穿行道路无线充电(through-the-road wireless charging)(轨道或路面)的路径。例如，路线A可以包括穿行道路无线充电。充电的位置和类型被存储在中央计算机或服务器212的数据库204中。该位置可能是穿过城市的专用路线或车道。
图6A是根据一个示例的示出EV交换的示意图600。交通工具104a可以响应于确定没有足够的荷电量来完成路线而召唤新的EV(即，新的质量单位)。如图6B所示，EV 104a和新交通工具104b联接，从而允许乘坐者从接近耗尽的单元转移到已充电的单元。可以在EV104a和104b不运动时或当EV运动并且具有同步速度时进行交换。在所有乘坐者转移到新交通工具104b之后，接近耗尽的单元(即图6A中的EV 104a)前往充电，而充满电的单元(例如104b)完成原始路线。EV 104a可以返回到中央充电站102。EV 104a还可将路径改为前往具有穿行道路无线充电的路径。
当Maas与最后一英里的移动性服务结合时，用户已覆盖了整个路线/通勤。通过结合服务，客户能够从EV 104下来且选择其最后一英里解决方案(电动滑板车)，然后到达其目的地。可以将目的地位置修改为与可获得最后一英里解决方案的位置(例如，电动滑板车位置)相对应。
可在途中对与最后一英里解决方案相关联的电池充电。在一个示例中，乘坐者能够将第一英里解决方案带到EV 104，在途中对与第一英里解决方案相关联的电池充电，并且将第一英里解决方案用作最后一英里解决方案。再生能量可用于为最后一英里解决方案充电。
图7是根据一个示例的充电过程700的流程图。在步骤702，控制器206确定和/或更新与EV 104相关联的各种参数。例如，控制器206确定当前SOC、当前位置、交通信息、天气信息、当前负载信息。此外，控制器206确定负载估计。天气信息包括当前天气信息和估计的天气信息。交通信息包括当前交通信息和估计的交通信息。
位置可以包括开始位置、目的地位置和当前位置。SOC包括行程开始时的SOC、当前SOC和目的地位置处的估计SOC。负载估计包括行程开始时的负载和每个预期停止之后的负载差(例如，每个停止之后的乘坐者数目)。
在步骤704，控制器206确定当前SOC是否低于阈值(Z)。阈值(Z)对应于到达最近的充电站或在充电机器人和/或无人机到达EV位置之前不断电所需的SOC。响应于确定SOC低于阈值，过程进行到步骤720。在步骤720，EV中止驾驶并进行充电。响应于确定SOC在阈值之上，过程进行到步骤706，控制器206更新各种参数，包括当前位置和目的地负载。
在步骤708，控制器206可以识别到目的地的路线。
在步骤710，估计SOC(X)。在步骤712，控制器206可以确定估计的SOC(X)和第一参数是否超过当前SOC。第一参数(α)是在给定条件下SOC估计精度的习得的余量。响应于确定所估计的SOC和第一参数超过当前SOC，过程进行到步骤722。响应于确定所估计的SOC和第一参数未超过当前SOC，过程进行到步骤714。
在步骤714，EV 104继续在前往目的地的路线上前进。然后，在步骤716，控制器206可以执行检查。例如，一旦已经过了预定的公里数(Y)，就可以执行检查。控制器206更新各种参数，并且进行到步骤710。
在步骤722，控制器206确定所估计的SOC(X)和第一参数是否超过第二参数(B)。第二参数(B)对应于完成局部路线所需的“平均”SOC的习得的值。控制器206可以使用第二因素来确定SOC是否足以满足较短的路线。响应于确定所估计的SOC(X)和第一参数超过第二参数(B)，该过程进行到步骤720。响应于确定所估计的SOC(X)和第一参数不超过第二参数B，该过程进行到步骤724。
在步骤724，控制器206可以更新各种因素。此外，控制器206可以确定途中充电是否可用和/或充电基础设施是否可用。所述因素还可包括充足电的充电时间和电池替换时间。
在步骤726，控制器206可以拒绝该请求。例如，控制器206可以输出拒绝请求的信号。然后，控制器206可以寻找另一乘坐者。例如，可以将EV 104的状态更新为“可用”。因此，控制器通过消耗当前荷电量直到绝对必要再充电来优化以实现最大可用性。满足了该区域对EV的需求和用户的请求。
尽管流程图示出了执行功能逻辑块的特定顺序，但是如本领域的普通技术人员将理解的那样，可以相对于所示的顺序改变执行一个或多个框的顺序。而且，连续示出的两个或更多个框可以同时执行或部分同时执行。
参考由EV 104定位和实现的系统来提供本文的描述。然而，应当理解，可以替代地或附加地在中央计算机212内实现该系统。此外，在一些实施方案中，可以将该系统实现为可以被下载在EV 104的用户的移动装置上的应用。
图8是根据一个示例的充电过程800的流程图。在步骤802，控制器206可以接收乘坐请求。在一个示例中，中央计算机212可以接收乘坐请求并且向EV 104发送指示乘坐请求的信号。
在步骤804，控制器206确定EV 104是否充满电。响应于确定EV充满电，过程进行到步骤808。响应于确定EV未充满电，过程进行到步骤810。
在步骤810，控制器206确定EV的荷电状态是否低于阈值(Z)。响应于确定荷电状态低于阈值，过程进行到步骤812。响应于确定SOC不低于阈值，过程进行到步骤808。
在步骤808，控制器206可以识别到目的地的路线。控制器206可以接收在步骤806确定的多个输入。例如，多个输入可以包括当前位置、当前SOC、当前交通状况、当前天气状况、当前负载和目的地信息。
在步骤820，控制器206确定完成乘坐请求所需的SOC的估计。
在步骤822，控制器206确定所估计的SOC(X)和第一参数是否超过当前SOC。第一参数(α)是在给定条件下SOC估计精度的习得的余量。响应于确定所估计的SOC和第一参数超过当前SOC，过程进行到步骤824。响应于确定所估计的SOC和第一参数未超过当前SOC，过程进行到步骤814。
在步骤824，控制器206确定所估计的SOC(X)和第一参数是否超过第二参数(B)。第二参数对应于完成局部路线所需的“平均”SOC的习得的值。控制器206可以使用第二因素来确定SOC是否足以满足较短的路线。响应于确定所估计的SOC(X)和第一参数超过第二参数B，过程进行到步骤826。响应于确定所估计的SOC(X)和第一参数不超过第二参数B，过程进行到步骤830。在步骤830，控制器206可以更新各种因素。此外，控制器206可以确定途中充电是否可用和/或充电基础设施是否可用。所述因素还可包括充足电的充电时间和电池替换时间。控制器206可以等待满足当前标准的另一乘坐请求。控制器206可以在接受另一乘坐请求之前等待预定时间段(例如1分钟、2分钟、5分钟、10分钟等)。如本文所述，第二参数B被更新和学习(使用人工智能)，使得容易获得适当充电的交通工具。
在步骤826，控制器206确定在预定周界内其他EV是否可用。例如，控制器206可以向中央计算机212发送请求，请求在EV的预定周界内可用的EV的列表。
响应于确定在EV的预定周界内有其他可用的EV，过程进行到步骤812。响应于确定在预定周界内没有其他EV，过程进行到步骤828。
在步骤828，控制器206确定在路线中是否有其他EV。响应于确定路线中有其他EV，过程进行到步骤834。在步骤834，控制器向乘坐者输出消息，指示预期的等待时间以及乘坐共享是否可能。然后，控制器可以等待乘坐者的响应。如果控制器接收到确认，则控制器将乘坐者或新路线添加到与路线中的EV相关联的新交通工具的行程中。然后，新交通工具的控制器进行到图7的步骤706。
响应于确定路线中没有其他EV，过程进行到步骤832。在步骤832，控制器确定再充电是否可能。控制器确定所估计的SOC(X)和第一参数是否超过第三参数(C)。第三参数(C)是足以使EV行驶适当的距离(并消耗适当的时间量)以允许无人机(或其他充电机构)到达以进行途中充电的能量。响应于确定所估计的SOC(X)和第一参数超过第三参数(C)，该过程进行到步骤814。控制器发送输出消息以请求充电(例如，请求无人机充电)。响应于确定所估计的SOC(X)和第一参数不超过第三参数(C)，控制器控制EV前往充电，并向乘坐者输出指示预期的等待时间的消息。
在步骤812，EV 104中止驾驶。控制器206可以向中央计算机212输出信号，该信号包括对充电和用以完成乘坐请求的新EV的请求。
在步骤814，EV 104继续在路线上前进。在步骤816，控制器206可以在已经过了预定的公里数(Y)之后执行状态检查。
预定公里数可随总路线长度而变或可以是固定值。预定数(Y)可随当前负载、天气状况和/或交通状况而变。可以使用人工学习技术(例如，使用神经网络技术、支持向量机、贝叶斯网络等)来确定预定数。
图9是根据一个示例的示出乘坐计划过程900的示意图。在S902，接收乘坐请求。乘坐请求包括目的地。乘坐请求还可以包括负载信息。基于目的地检索交通信息、天气信息和通行费信息。例如，从第三方数据库检索天气信息。
在S904，处理器识别位于出发位置的预定半径内的交通工具。响应于确定在预定半径内没有可用的交通工具，将预定半径增加一倍数(例如，乘以1.5)。
在S906，处理器识别每个交通工具的可用范围。处理器202可以轮询每个交通工具以上传当前荷电量水平。处理器202基于当前荷电量水平确定可用范围。处理器202还包括从交通工具当前位置到用户的荷电量损失。替代地或附加地，处理器202可以基于存储在服务器的数据库/存储器中的最后的SOC来确定可用范围。
在S908，处理器202识别最佳路线。该确定基于交通信息、天气信息和通行费信息。例如，处理器202从多条可能的路线中识别最佳路线以最小化行驶时间。
在S910，处理器202基于所识别的最佳路线和负载信息来确定基本功率要求。负载信息可以包括过去负载信息的平均值。
在步骤912，处理器202检查任何识别出的交通工具中的任一者是否具有足够的荷电量来完成最佳路线。响应于确定所识别的交通工具中的一个或多个交通工具具有足够的荷电量，过程进行到步骤924。响应于确定没有一个识别出的交通工具具有足够的荷电量，过程进行到步骤914。
在步骤914，处理器202通过可用荷电量对交通工具进行排名。例如，交通工具基于在出发位置的可能荷电量的升序。换句话说，处理器基于到达出发位置所需的估计荷电量和行驶到出发位置时充电的可能性来减少/增加每个交通工具的荷电量。
在步骤916，处理器202确定具有足够荷电量的每个交通工具与出发位置的接近度。在步骤918，处理器确定每个交通工具在路线中的可用充电。在步骤920，确定每个交通工具的停留时间。
在步骤922，处理器202针对客户等待时间、在路线中充电、效率等进行优化。途中充电包括在运输到出发位置期间以及在从出发位置运输到目的地期间的充电。途中充电还包括对到出发位置和到目的地的替代路线的估计。
在步骤930，处理器202基于优化来识别交通工具。识别也可以基于用户输入，例如，用户可以指示驾驶员偏好，例如自主或人类驾驶员。
在步骤932，交通工具朝着出发位置移动。处理器可以向交通工具输出指示在路线中充电信息的信号。在步骤934，交通工具到达客户的位置以接载客户。
在步骤924，处理器确定每个交通工具与出发位置的接近度。在步骤926，处理器确定每个交通工具的停留时间。在步骤928，处理器针对客户等待时间和最小停留时间进行优化。
显然，鉴于上述教义，许多修改和变化是可能的。因此，应理解，在所附权利要求的范围内，本发明可以不同于如本文具体描述的方式来实践。
因此，前述讨论仅公开并描述本发明的示例性实施方案。如本领域技术人员将理解，在不脱离本发明的精神或基本特性的情况下，可以其他特定形式来体现本发明。因此，本发明的公开内容意图是说明性的，而不是限制本发明以及其他权利要求的范围。本公开(包括本文教义的任何易于辨别的变体)部分地限定前述权利要求术语的范围，使得没有发明性主题贡献给公众。

Claims (17)

1.一种用于管理共享电动交通工具的再充电的方法，所述方法包括：
确定所述电动交通工具的能量存储装置是否需要充电；
使用处理电路基于多个参数来识别充电方法，所述多个参数包括环境温度、当前荷电状态、当前负载以及计划的路线的功率估计；
基于识别的方法，改变所述电动交通工具的所述计划的路线以实现充电；以及
在经由所述电动交通工具的运输期间，对与第二电动交通工具相关联的第二能量存储装置充电，
其中所述充电方法包括交换电动交通工具、更换所述能量存储装置以及经由充电机器人进行充电。
2.如权利要求1所述的方法，还包括：
将已充电的能量存储装置装载到无人机；
将所述已充电的能量存储装置连接到所述电动交通工具；
将耗尽的能量存储装置从所述电动交通工具装载到所述无人机；以及
将所述耗尽的能量存储装置运输到中央充电站。
3.如权利要求1所述的方法，还包括：
接收包括目的地位置的乘坐请求；以及
在所述当前荷电状态低于预定阈值时中止驾驶到所述目的地位置。
4.如权利要求1所述的方法，还包括：
确定第三电动交通工具是否输出了充电请求；以及
响应于确定所述第三电动交通工具已经输出了充电请求而改变充电机器人路线到第三电动交通工具位置，其中所述第三电动交通工具位置对应于在所述第三电动交通工具的计划的路线上的与所述充电机器人从所述第一电动交通工具的位置到所述第三电动交通工具的估计行驶时间相关联的估计位置。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述电动交通工具是共享的双向电动交通工具。
6.如权利要求5所述的方法，其中所述充电机器人在与行驶方向相反的一侧与所述电动交通工具联接。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述多个参数还包括停留时间。
8.如权利要求1所述的方法，其中交换电动交通工具包括：
基于所述电动交通工具的当前位置和估计的平均速度确定交换位置；
将已充电的电动交通工具引导至所述交换位置；
使所述已充电的电动交通工具的速度与所述电动交通工具的速度匹配；
将所述电动交通工具与所述已充电的电动交通工具联接；以及
当用户已从所述电动交通工具转移到所述已充电的电动交通工具时，将所述电动交通工具和所述已充电的电动交通工具解除联接。
9.如权利要求1所述的方法，其中所述第二电动交通工具是与用户相关联的小型电动交通工具。
10.如权利要求1所述的方法，其中当所述电动交通工具在行程中时，识别出非空闲充电技术。
11.一种用于管理电动交通工具的再充电的系统，所述系统包括：
充电机器人；
与所述电动交通工具相关联的能量存储装置；以及
与所述电动交通工具相关联的处理电路，所述处理电路被配置为
确定所述电动交通工具的所述能量存储装置是否需要充电，
基于多个参数来识别充电方法，所述多个参数包括环境温度、当前荷电状态、当前负载以及计划的路线的功率估计，
基于识别的方法，改变所述电动交通工具的所述计划的路线以实现充电，以及
在经由所述电动交通工具的运输期间，对与第二电动交通工具相关联的第二能量存储装置充电，
其中所述充电方法包括交换电动交通工具、更换所述能量存储装置以及经由所述充电机器人进行充电。
12.如权利要求11所述的系统，其中所述处理电路还被配置为：
将已充电的能量存储装置装载到无人机；
将耗尽的能量存储装置从所述电动交通工具装载到所述无人机；以及
将所述耗尽的能量存储装置运输到中央充电站。
13.如权利要求11所述的系统，其中所述处理电路还被配置为：
接收包括目的地位置的乘坐请求；以及
在所述当前荷电状态低于预定阈值时中止驾驶到所述目的地位置。
14.如权利要求11所述的系统，其中所述处理电路还被配置为：
确定第三电动交通工具是否输出了充电请求；
响应于确定所述第三电动交通工具已经输出了充电请求而改变充电机器人路线到第三电动交通工具位置，其中所述第三电动交通工具位置对应于在所述第三电动交通工具的计划的路线上的与所述充电机器人从所述第一电动交通工具的位置到所述第三电动交通工具的估计行驶时间相关联的估计位置。
15.如权利要求11所述的系统，其中所述电动交通工具是共享的双向电动交通工具。
16.如权利要求15所述的系统，其中所述充电机器人在与行驶方向相反的一侧与所述电动交通工具联接。
17.一种非暂时性计算机可读介质，其中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令当由计算机执行时使所述计算机执行用于对共享电动交通工具充电的方法，所述方法包括：
确定所述电动交通工具的能量存储装置是否需要充电；
基于多个参数来识别充电方法，所述多个参数包括环境温度、当前荷电状态、当前负载以及计划的路线的功率估计；
基于识别的方法，改变所述电动交通工具的所述计划的路线以实现充电；以及
在经由所述电动交通工具的运输期间，对与第二电动交通工具相关联的第二能量存储装置充电，
其中所述充电方法包括交换电动交通工具、更换所述能量存储装置以及经由充电机器人进行充电。
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