CN112406874B - 一种电动汽车远距离充电辅助决策方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种电动汽车远距离充电辅助决策方法，根据预设的驾驶者信息、车辆信息、目的地信息及用车时段信息，结合相应的决策参考信息，预测优选路径信息，并确定全程的行车模拟数据，进一步估算车辆出行过程中的总能耗值及行驶能耗变化数据，生成初步出行充电计划，选择最优的初步出行充电计划作为最终的出行充电计划。本发明为驾驶者提供满足电动汽车远距离充电需求的出行计划，并有效提高出行计划的可靠性。

Description

一种电动汽车远距离充电辅助决策方法
技术领域
本发明涉及电动汽车技术领域，特别是涉及一种电动汽车远距离充电辅助决策方法。
背景技术
电动汽车因其在使用过程中的环保特性，能源获取的可持续性，以及相关产业在国内的可开拓性而受到国家层面的重视和支持，进而，近年来在国内(尤其是大城市)得到了快速的发展。然而，一些很实际的问题出现了：现阶段的电动汽车普遍存在续航里程短(普遍只有燃油车的一半，多为300公里级)、充电时间长(快充模式也普遍在小时级)的问题，在电动汽车使用过程中，车主们普遍遇到过实际可用的充电设施不足的问题，这不仅严重制约了电动汽车的销售，而且制约了电动汽车的应用方式。例如，电动汽车用户在不了解路况信息和充电设置分布，或有充足外部保障的情况下，很少会驾驶电动汽车进行长途旅行。
随着以“云大物智移”技术为代表的“互联网+”技术走向成熟，电动汽车自身的交通、能源、信息等属性陆续得以开发，各种充电软件营运而生，但现有技术尚未围绕电动汽车远距离出行这一问题，未有有效的出可行的解决方案及其产品。
发明内容
本发明的目的在于，提出一种电动汽车远距离充电辅助决策方法，解决电动汽车远距离出行充电可靠性差的技术问题。
本发明的一方面，提供一种电动汽车远距离充电辅助决策方法，包括以下步骤：
步骤S1，车载控制终端获取预设的驾驶者信息、车辆信息、目的地信息及用车时段信息并输出给远程决策终端；所述远程决策终端根据接收的驾驶者信息、车辆信息、目的地信息及用车时段信息调取相应的决策参考信息，并将所述决策参考信息返回给所述车载控制终端；其中，所述决策参考信息包括用户信息、电动车信息、充电站信息、交通信息、地理气象信息；
步骤S2，车载控制终端根据目的地信息和交通信息，预测优选路径信息并展示给驾驶者，响应于所述驾驶者的选择指令选择一条作为最优路径；
步骤S3，车载控制终端根据选择的最优路径结合与所述最优路径相应的交通信息和气象信息，构建行车路线道路模型；以及，根据选择的最优路径，结合出行车辆信息，获取所述最优路径沿途的可选充电设施的数量和技术参数；
步骤S4，车载控制终端根据驾驶者信息、电动车信息确定电动汽车模型，根据电动汽车模型和行车路线道路模型确定全程的行车模拟数据；并根据所述行车模拟数据估算车辆出行过程中的总能耗值及行驶能耗变化数据；其中，所述行车模拟数据包括车辆的动能、势能、风阻、车内外温差及关键参数随时间的变化情况；
步骤S5，车载控制终端根据预设的电池使用策略通过车辆出行过程中的总能耗值及行驶能耗变化数据，确定车辆充电节点的规划数据，并将出行区间划分为多个区段作为初步出行充电计划；
步骤S6，车载控制终端获取与所述初步出行充电计划相关的充电设施配套情况及每个充电设施的使用信息并向驾驶者进行展示；根据所述驾驶者输入的选择指令选择最优的初步出行充电计划作为最终的出行充电计划。
优选地，该方法还包括：步骤S7，车载控制终端通过外部传感器实时获取车辆出行过程中的实时耗电信息、实时行驶信息，并将所述实时耗电信息、所述实时行驶信息与所述最终的出行充电计划的测算数据进行对比，生成对比结果；根据所述对比结果判断本次出行的电能使用是否在可控范畴内，若在可控范畴内且无需调节用能，则继续检测但不提示；若在可控范畴内且需要调节用能，则提示需要采取的节能手段；若超出可控范畴且后续即便采用节能手段也无法到达计划的充电节点，则进行告警；其中，所述能耗信息包括车辆动力、空调、照明、音响、及其他类能耗的情况；所述行驶信息包括行驶路线、沿途交通信息、沿途气象信息。
优选地，该方法还包括：所述步骤S2包括：根据目的地信息和交通信息预测多条可优先选择的路径，将多条可优先选择的路径按照里程最短或用时最短或费用最低进行优先排序，生成排序结果，将所述排序结果作为优选路径信息展示给驾驶者。
优选地，该方法还包括：所述步骤S5包括：根据预设的车辆初始电量和剩余电量下限值，估算进行首次充电前车辆可行驶的最远距离；根据预设的充电目标剩余电量值和所述车辆可行驶的最远距离，估算车辆再次出发时的初始电量；并根据月预设的剩余电量下限值和所述行驶能耗变化数据估算下一次充电前车辆可行驶的最远距离；
判断是否到达目的地，若未到达目的地，则重复估算每次充电可行驶的最远距离，根据估算的每次充电可行驶的最远距离将行程划分为多个区段。
优选地，所述步骤S5还包括：获取车辆的实时剩余电量值，并根据所述实时剩余电量值和预设的剩余电量下限值，判断车辆需要进行充电之前沿途适合的充电设施资源是否充足，若充足，则判定车辆剩余电量值临近预设的剩余电量下限值时就近选择充电设施；若不充足，则获取可利用的充电设施资源信息并对行程进行区段划分，将可选择充电设施均作为潜在充电节点；
以潜在充电节点为分段依据，以区段划分不超出电动汽车最远行驶距离为边界条件，将所有可行的区间划分方作为初步出行充电计划。
优选地，所述步骤S5还包括：获取前往充电站的路程信息，根据所述前往充电站的路程信息、总能耗值及行驶能耗变化数据，以区段划分不超出车辆最远行驶距离为判据，对每种初步出行充电计划进行校核；将校核通过的初步出行充电计划结合各个充电设施排队等待的时间、充电时间评估得出出行充电备选计划。
优选地，所述步骤S6还包括：检测生成的初步出行充电计划是否满足出行要求，若无满足出行要求的充电计划时，则调整预设的电池使用策略，重新确定车辆充电节点的规划数据，重新生成初步出行充电计划。
优选地，所述步骤S6还包括：检测重新生成的初步出行充电计划是否满足出行要求，若仍无满足出行要求的充电计划时，响应于驾驶者的选择指令再次调整预设的电池使用策略重复执行步骤S5或者重新选择最优路径重复执行步骤S2，再次生成初步出行充电计划；
其中，若经过多轮调整预设的电池使用策略，均无法获得满足的出行要求的充电计划，则判定此次出行不可行，输出提示终止此次出行，本次辅助决策结束。
优选地，该方法还包括：步骤S8，最终的出行充电计划最终的出行充电计划后或行程结束后，将相关采集到的数据或生产的数据进行分类标记并存档。
综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
本发明提供的电动汽车远距离充电辅助决策方法，根据远距离充电的出行需求，并结合沿途行车环境、充电资源、车辆可出行距离对优选的路径进行规划，以及对初步出行计划通过实时的出行环境数据、车辆状态数据进行修正和调整，获取可靠的出行计划，为驾驶者提供满足电动汽车远距离充电需求的出行计划，并有效提高出行计划的可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例中一种电动汽车远距离充电辅助决策方法的主流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明提供的一种电动汽车远距离充电辅助决策方法的一个实施例的示意图。在该实施例中，所述方法包括以下步骤：
步骤S1，车载控制终端获取预设的驾驶者信息、车辆信息、目的地信息及用车时段信息并输出给远程决策终端；所述远程决策终端根据接收的驾驶者信息、车辆信息、目的地信息及用车时段信息调取相应的决策参考信息，并将所述决策参考信息返回给所述车载控制终端；其中，所述决策参考信息包括用户信息、电动车信息、充电站信息、交通信息、地理气象信息；可以理解的是，对于驾驶者信息录入/提取，具体为首次使用时，录入个人信息(包含但不限于用户名，年龄，性别，驾龄，驾照等级，常驾车型，籍贯等)，如果不是首次使用，可选择自己已录入的信息，也可以对已经录入的个人信息进行完善。对于车辆信息录入/提取，具体为首次使用时，录入所驾驶车辆的信息(包含但不限于：车型、车牌号、行驶区间、全程车速-时间曲线、车内温度-时间曲线、外部气象环境-时间信息、能耗-时间曲线、充电等信息)，如不是首次使用，可选择本车辆已录入的信息，或者从车辆信息库中选择同款车型的数据载入，同时可以对已经录入的车辆信息进行完善(含个性化完善)。对于目的地信息录入/提取，具体为首次使用时，录入目的地信息(系统可以通过输入的目的地信息推送相关地址选项，驾驶者从选项中选择要到达的位置；如果推荐地址中没有目的地信息，驾驶者可以以经纬度数据方式输入目的地位置)。如果目的地不是第一次录入，可从系统记录中选择并导入。对于用车时段信息录入/提取，具体为首次使用时，录入计划出发时段和到达时段(精度为分钟)。如果该用车时段驾驶者经常选用，可保存为常用时段，方便后续直接提取。具体地，。
步骤S2，车载控制终端根据目的地信息和交通信息，预测优选路径信息并展示给驾驶者，响应于所述驾驶者的选择指令选择一条作为最优路径；可以理解的是，据目的地信息，结合交通信息(主要是道路信息)，测算给出3条可优先选择的路径，通过交互模块，驾驶者从中选择1条路径。
具体实施例中，根据目的地信息和交通信息预测多条可优先选择的路径，将多条可优先选择的路径按照里程最短或用时最短或费用最低进行优先排序，生成排序结果，将所述排序结果作为优选路径信息展示给驾驶者。
步骤S3，车载控制终端根据选择的最优路径结合与所述最优路径相应的交通信息和气象信息，构建行车路线道路模型；以及，根据选择的最优路径，结合出行车辆信息，获取所述最优路径沿途的可选充电设施的数量和技术参数；可以理解的是，根据选择的路径，结合交通信息(主要是道路信息和分时段阻塞情况)、气象信息等，构建行车路线道路模型；根据选择的路径，根据出行车辆信息，从沿途充电设施中选择可提供充电服务的资源，并结合地理位置给出可选充电设施的数量和技术参数。
步骤S4，车载控制终端根据驾驶者信息、电动车信息确定电动汽车模型，根据电动汽车模型和行车路线道路模型确定全程的行车模拟数据；并根据所述行车模拟数据估算车辆出行过程中的总能耗值及行驶能耗变化数据；其中，所述行车模拟数据包括车辆的动能、势能、风阻、车内外温差及关键参数随时间的变化情况。可以理解的是，对于行车过程模拟，结合驾驶者、电动车等信息建立电动汽车模型，结合建立的道路模型，全程模拟测算行车过程，包括车辆的动能/势能、风阻、车内外温差等关键参数随时间的变化。对于总能耗估算，结合出行车辆的能耗水平(包括不同车速、内/外部温度、海拔等条件下的能耗)，结合行车过程模拟数据，测算出行过程中的总能耗值，以及累计能耗-行驶里程分布图(横坐标为从起点出发的累计行驶里程，纵坐标为从出发开始电动汽车的累计能耗)。
步骤S5，车载控制终端根据预设的电池使用策略通过车辆出行过程中的总能耗值及行驶能耗变化数据，确定车辆充电节点的规划数据，并将出行区间划分为多个区段作为初步出行充电计划；可以理解的是，通过设定出行过程中车辆电池剩余电量的变化上下限，并设定中途为电动汽车补电(即中途在充电节点的充电)时计划达到的剩余电量值。对于车辆初始电量信息录入，驾驶者通过车载终端交互模块输入电动汽车出发时的剩余电量初始值。对于出行区段划分及充电节点规划，车辆停车充电的位置定义为充电节点，出发点、充电节点(远程出行时，充电节点不少于1个)以及目的地将出行行程划分为多个区段。
具体实施例中，充电节点的选取主要考虑两个方面的因素(电动汽车剩余电量值变化和充电设施选点)，综合考虑上述两方面的因素，以潜在充电节点为分段依据，以区段划分不超出电动汽车最远行驶距离为边界条件，将所有可行的区间划分方式编制成为初步出行充电计划方案。一方面，根据预设的车辆初始电量和剩余电量下限值，估算进行首次充电前车辆可行驶的最远距离(如果尚未到达目的地)；根据预设的充电目标剩余电量值和所述车辆可行驶的最远距离，估算车辆再次出发时的初始电量；并根据月预设的剩余电量下限值和所述行驶能耗变化数据估算下一次充电前车辆可行驶的最远距离；
判断是否到达目的地，若未到达目的地，则重复估算每次充电可行驶的最远距离，根据估算的每次充电可行驶的最远距离将行程划分为多个区段(基于出发或充电后最远出行距离来划分)。
具体地，另一方面，获取车辆的实时剩余电量值，并根据所述实时剩余电量值和预设的剩余电量下限值，判断车辆需要进行充电之前沿途适合的充电设施资源是否充足，若充足，则判定车辆剩余电量值临近预设的剩余电量下限值时就近选择充电设施(临近电动汽车最远行驶距离处附近的充电设施被选为潜在充电节点)；若不充足，则获取可利用的充电设施资源信息并对行程进行区段划分，将可选择充电设施均作为潜在充电节点；
以潜在充电节点为分段依据，以区段划分不超出电动汽车最远行驶距离为边界条件，将所有可行的区间划分方作为初步出行充电计划。
再具体地，获取前往充电站的路程信息，根据所述前往充电站的路程信息、总能耗值及行驶能耗变化数据，以区段划分不超出车辆最远行驶距离为判据，对每种初步出行充电计划进行校核；将校核通过的初步出行充电计划结合各个充电设施排队等待的时间、充电时间评估得出出行充电备选计划。可以理解的是，对得出的每种初步出行充电计划方案进行细化，将前往充电站的路程，纳入考虑并重新基于新的计算结果，以区段划分不超出电动汽车最远行驶距离为判据，对每种初步出行充电计划方案进行校核。校核通过的初步方案，进一步考虑在各个充电设施可能排队等待的时间，可能的充电时间(结合车辆剩余电量值及充电设备功率等进行计算)，从而得出出行充电计划备选方案(除了初步出行充电计划方案的内容外，还包含每个充电设施周边配套情况，在每个充电设施的时间信息(包括：到达时间、排队时间和充电时间))。
步骤S6，车载控制终端获取与所述初步出行充电计划相关的充电设施配套情况及每个充电设施的使用信息并向驾驶者进行展示；根据所述驾驶者输入的选择指令选择最优的初步出行充电计划作为最终的出行充电计划。
具体实施例中，检测生成的初步出行充电计划是否满足出行要求，若无满足出行要求的充电计划时，则调整预设的电池使用策略，重新确定车辆充电节点的规划数据，重新生成初步出行充电计划。可以理解的是，没有充电计划符合要求，则将提示电动汽车驾驶者重新进行车辆电池使用策略编制操作，调整电动汽车剩余电量上下限和补电时计划达到的剩余电量值(例如，调低剩余电量下限，调高剩余电量上限和补电剩余电量计划值)；然后，重新生成出行充电计划，若有可行出行充电计划，则提供电动汽车驾驶者选择。
具体地，检测重新生成的初步出行充电计划是否满足出行要求，若仍无满足出行要求的充电计划时，响应于驾驶者的选择指令再次调整预设的电池使用策略重复执行步骤S5或者重新选择最优路径重复执行步骤S2，再次生成初步出行充电计划；其中，若经过多轮调整预设的电池使用策略，均无法获得满足的出行要求的充电计划，则判定此次出行不可行，输出提示终止此次出行，本次辅助决策结束。可以理解的是，若经过一次调整电池使用策略仍然没有可行出行充电计划出现，或电动汽车驾驶者对所有备选充电计划均不满意，则提示电动汽车驾驶者重新生成出行充电计划，或重新选取其他路线方案；若电动汽车驾驶者重新生成出行充电计划，则重复上述过程；若电动汽车驾驶者选择重新选取其他路线方案，系统将根据用户新的选择，重新指引用户进行步骤S2-步骤S6操作。若经过多轮迭代(例如5轮)，电动汽车驾驶者均无法获得需要的出行充电计划方案，则表示，基于本系统的分析，此次出行不可行，系统将提示终止此次出行，本次辅助决策结束。
步骤S7，车载控制终端通过外部传感器实时获取车辆出行过程中的实时耗电信息、实时行驶信息，并将所述实时耗电信息、所述实时行驶信息与所述最终的出行充电计划的测算数据进行对比，生成对比结果；根据所述对比结果判断本次出行的电能使用是否在可控范畴内，若在可控范畴内且无需调节用能，则继续检测但不提示；若在可控范畴内且需要调节用能，则提示需要采取的节能手段；若超出可控范畴且后续即便采用节能手段也无法到达计划的充电节点，则进行告警；其中，所述能耗信息包括车辆动力、空调、照明、音响、及其他类能耗的情况；所述行驶信息包括行驶路线、沿途交通信息、沿途气象信息。可以理解的是，在出行过程中，车载终端将通过外部传感器实时获取车辆实时耗电信息(结合行驶里程记录实时累计能耗)，并与最终的出行充电计划的测算数据进行对比。同时，车载终端还将对电动汽车行驶过程中的能耗信息进行分类分析和存储，例如分析和记录车辆动力、空调、照明、音响、及其他类能耗的情况。实时分析实际出行与计划的累计误差，以及可用于调整误差的能量管控手段(例如，如果发现实际能耗高于计划值，未防止在到达计划充电节点前，车辆SOC值低于计划下限，则提示用户采用节能手段，例如降低空调功率，或降低其他能耗等)。此外，本步骤积累的数据，也将为后续类似出行提供数据积累。以及，在出行过程中，车载终端将通过外部传感器实时获取并记录车辆实际行驶路线、沿途交通信息、气象信息等数据，并与测算数据进行对比。实时分析实际出行与计划的累计误差；其次也为后续类似出行提供数据积累。
具体地，分析本次出行的电能使用是否在可控范畴内(在可控范畴：不调节用能或采用可行的节能手段，车辆的能源消耗和回归只计划值)，若在可控范畴内，且无需调节用能，则系统继续跟踪但不提示；若在可控范畴内，且需要调节用能，则系统提示需要采取的节能手段；若超出可控范畴，且后续即便采用节能手段也无法到达计划充电节点，则系统将会告警。
该实施例中，还包括：步骤S8，最终的出行充电计划最终的出行充电计划后或行程结束后，将相关采集到的数据或生产的数据进行分类标记并存档。可以理解的是，行程中和行程结束后，系统会将采集到的出行数据进行分析和存档。出行过程中，如果数据库有重要升级，可以对本次出行提供更好的服务，也会将关键数据传送至车载终端，进行数据支持。
综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
本发明提供的电动汽车远距离充电辅助决策方法，根据远距离充电的出行需求，并结合沿途行车环境、充电资源、车辆可出行距离对优选的路径进行规划，以及对初步出行计划通过实时的出行环境数据、车辆状态数据进行修正和调整，获取可靠的出行计划，为驾驶者提供满足电动汽车远距离充电需求的出行计划，并有效提高出行计划的可靠性。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (9)

1.一种电动汽车远距离充电辅助决策方法，其特征在于，包括：
步骤S1，车载控制终端获取预设的驾驶者信息、车辆信息、目的地信息及用车时段信息并输出给远程决策终端；所述远程决策终端根据接收的驾驶者信息、车辆信息、目的地信息及用车时段信息调取相应的决策参考信息，并将所述决策参考信息返回给所述车载控制终端；其中，所述决策参考信息包括用户信息、电动车信息、充电站信息、交通信息、地理气象信息；
步骤S2，车载控制终端根据目的地信息和交通信息，预测优选路径信息并展示给驾驶者，响应于所述驾驶者的选择指令选择一条作为最优路径；
步骤S3，车载控制终端根据选择的最优路径结合与所述最优路径相应的交通信息和气象信息，构建行车路线道路模型；以及，根据选择的最优路径，结合出行车辆信息，获取所述最优路径沿途的可选充电设施的数量和技术参数；
步骤S4，车载控制终端根据驾驶者信息、电动车信息确定电动汽车模型，根据电动汽车模型和行车路线道路模型确定全程的行车模拟数据；并根据所述行车模拟数据估算车辆出行过程中的总能耗值及行驶能耗变化数据；其中，所述行车模拟数据包括车辆的动能、势能、风阻、车内外温差及关键参数随时间的变化情况；
步骤S5，车载控制终端根据预设的电池使用策略通过车辆出行过程中的总能耗值及行驶能耗变化数据，确定车辆充电节点的规划数据，并将出行区间划分为多个区段作为初步出行充电计划；
步骤S6，车载控制终端获取与所述初步出行充电计划相关的充电设施配套情况及每个充电设施的使用信息并向驾驶者进行展示；根据所述驾驶者输入的选择指令选择最优的初步出行充电计划作为最终的出行充电计划。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
步骤S7，车载控制终端通过外部传感器实时获取车辆出行过程中的实时耗电信息、实时行驶信息，并将所述实时耗电信息、所述实时行驶信息与所述最终的出行充电计划的测算数据进行对比，生成对比结果；根据所述对比结果判断本次出行的电能使用是否在可控范畴内，若在可控范畴内且无需调节用能，则继续检测但不提示；若在可控范畴内且需要调节用能，则提示需要采取的节能手段；若超出可控范畴且后续即便采用节能手段也无法到达计划的充电节点，则进行告警；其中，所述能耗信息包括车辆动力、空调、照明、音响、及其他类能耗的情况；所述行驶信息包括行驶路线、沿途交通信息、沿途气象信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
根据目的地信息和交通信息预测多条可优先选择的路径，将多条可优先选择的路径按照里程最短或用时最短或费用最低进行优先排序，生成排序结果，将所述排序结果作为优选路径信息展示给驾驶者。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S5包括：
根据预设的车辆初始电量和剩余电量下限值，估算进行首次充电前车辆可行驶的最远距离；根据预设的充电目标剩余电量值和所述车辆可行驶的最远距离，估算车辆再次出发时的初始电量；并根据月预设的剩余电量下限值和所述行驶能耗变化数据估算下一次充电前车辆可行驶的最远距离；
判断是否到达目的地，若未到达目的地，则重复估算每次充电可行驶的最远距离，根据估算的每次充电可行驶的最远距离将行程划分为多个区段。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S5还包括：
获取车辆的实时剩余电量值，并根据所述实时剩余电量值和预设的剩余电量下限值，判断车辆需要进行充电之前沿途适合的充电设施资源是否充足，若充足，则判定车辆剩余电量值临近预设的剩余电量下限值时就近选择充电设施；若不充足，则获取可利用的充电设施资源信息并对行程进行区段划分，将可选择充电设施均作为潜在充电节点；
以潜在充电节点为分段依据，以区段划分不超出电动汽车最远行驶距离为边界条件，将所有可行的区间划分方作为初步出行充电计划。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S5还包括：
获取前往充电站的路程信息，根据所述前往充电站的路程信息、总能耗值及行驶能耗变化数据，以区段划分不超出车辆最远行驶距离为判据，对每种初步出行充电计划进行校核；将校核通过的初步出行充电计划结合各个充电设施排队等待的时间、充电时间评估得出出行充电备选计划。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤S6还包括：
检测生成的初步出行充电计划是否满足出行要求，若无满足出行要求的充电计划时，则调整预设的电池使用策略，重新确定车辆充电节点的规划数据，重新生成初步出行充电计划。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤S6还包括：
检测重新生成的初步出行充电计划是否满足出行要求，若仍无满足出行要求的充电计划时，响应于驾驶者的选择指令再次调整预设的电池使用策略重复执行步骤S5或者重新选择最优路径重复执行步骤S2，再次生成初步出行充电计划；
其中，若经过多轮调整预设的电池使用策略，均无法获得满足的出行要求的充电计划，则判定此次出行不可行，输出提示终止此次出行，本次辅助决策结束。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
步骤S8，最终的出行充电计划最终的出行充电计划后或行程结束后，将相关采集到的数据或生产的数据进行分类标记并存档。
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