CN112498132B - 车辆充电意图确定方法、装置及车辆 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种车辆充电意图确定方法、装置及车辆，以提升用户行车充电意图的预测准确性。所述方法包括：获取目标行程的行程信息，作为目标行程信息；根据所述目标行程信息，确定用户在所述目标行程中的充电意图置信度，所述充电意图置信度是通过至少一个预设维度的充电概率确定的，其中，所述预设维度包括充电位置维度、充电时间维度和电池状态维度；根据所述充电意图置信度，确定所述用户在所述目标行程中是否存在充电意图。

Description

车辆充电意图确定方法、装置及车辆
技术领域
本公开涉及车辆领域，具体地，涉及一种车辆充电意图确定方法、装置及车辆。
背景技术
目前，在车辆行驶过程中，通常需要对车辆的充电意图进行一定程度的预测，以便于辅助车辆进行充电准备，达到更好的充电效果。相关技术中，一般通过车辆周边环境判断充电意图，或者，从充电距离成本、时间成本、充电站设备利用率等方面对车辆充电进行引导、规划，无法兼顾驾驶员的充电习惯，导致无法准确判断出驾驶员的真实充电意图。
发明内容
本公开的目的是提供一种车辆充电意图确定方法、装置及车辆，以提升用户行车充电意图的预测准确性。
为了实现上述目的，根据本公开的第一方面，提供一种车辆充电意图确定方法，所述方法包括：
获取目标行程的行程信息，作为目标行程信息；
根据所述目标行程信息，确定用户在所述目标行程中的充电意图置信度，所述充电意图置信度是通过至少一个预设维度的充电概率确定的，其中，所述预设维度包括充电位置维度、充电时间维度和电池状态维度；
根据所述充电意图置信度，确定所述用户在所述目标行程中是否存在充电意图。
可选地，所述目标行程信息包括所述目标行程的目标终点位置；
所述根据所述目标行程信息，确定用户在所述目标行程中的充电意图置信度，包括：
确定能够与所述目标终点位置相匹配的充电点，作为目标充电点，其中，充电点为所述车辆在历史充电行程中进行充电的位置，历史充电行程为所述车辆进行过充电的行程；
根据所述目标充电点和所述目标行程信息，确定所述车辆在至少一个预设维度的充电概率；
根据所述至少一个预设维度的充电概率，确定所述充电意图置信度。
可选地，所述目标行程信息还包括所述目标行程的目标起点位置以及所述目标行程的目标行车路线；
若所述预设维度包括所述充电位置维度，所述车辆在所述充电位置维度的充电概率通过如下方式获得：
确定所述车辆在所述目标充电点进行充电的概率，作为第一概率；
确定所述目标终点位置为充电点的概率，作为第二概率；
根据所述第一概率与所述第二概率的乘积，确定所述车辆在所述充电位置维度的充电概率。
可选地，所述确定所述车辆在所述目标充电点进行充电的概率，作为第一概率，包括：
获取所述车辆在历史充电行程中在所述目标充电点进行过充电的第一充电次数以及所述历史充电行程中以所述目标充电点为终点的匹配行程的行程数量；
根据所述第一充电次数与所述行程数量的比值，确定所述第一概率。
可选地，所述确定所述目标终点位置为充电点的概率，作为第二概率，包括：
确定所述目标行车路线与指定充电行程的行车路线的相似度，其中，指定充电行程为各历史充电行程中行程起点与所述目标起点位置相匹配的历史充电行程；
根据各指定充电行程对应的相似度，确定所述第二概率。
可选地，所述目标行程信息还包括所述目标行程的目标起始时间点；
若所述预设维度包括所述充电时间维度，所述车辆在所述充电时间维度的充电概率通过如下方式获得：
确定所述目标起始时间点所处的充电起始时间区间，作为目标时间区间，其中，充电起始时间区间是基于各个历史充电行程的起始时间点预先定义的；
获取所述车辆在历史充电行程中在所述目标时间区间进行充电的第二充电次数以及所述车辆在历史充电行程中在目标充电点进行过充电的第一充电次数；
根据所述第二充电次数与所述第一充电次数的比值，确定所述车辆在所述充电时间维度的充电概率。
可选地，所述目标行程信息还包括所述目标行程开始时车辆电池的目标起始SOC值；
若所述预设维度包括所述电池状态维度，所述车辆在所述电池状态维度的充电概率通过如下方式获得：
确定所述目标起始SOC值所处的SOC区间，作为目标SOC区间，其中，SOC区间是基于各个历史充电行程的起始SOC值预先定义的；
获取所述车辆在历史充电行程中在所述目标SOC区间进行充电的第三充电次数以及所述车辆在历史充电行程中在目标充电点进行过充电的第一充电次数；
根据所述第三充电次数与所述第一充电次数的比值，确定所述车辆在所述电池状态维度的充电概率。
可选地，所述根据所述至少一个预设维度的充电概率，确定所述充电意图置信度，包括：
根据所述至少一个预设维度的充电概率的乘积，确定所述充电意图置信度。
可选地，所述根据所述充电意图置信度，确定所述用户在所述目标行程中是否存在充电意图，包括：
若所述充电意图置信度大于或者等于置信度阈值，确定所述用户在所述目标行程中存在充电意图；
若所述充电意图置信度小于所述置信度阈值，确定所述用户在所述目标行程中不存在充电意图。
可选地，所述目标行程信息包括所述目标行程的目标终点位置、目标起始时间点以及所述目标行程开始时车辆电池的目标起始SOC值；
在所述根据所述目标行程信息，确定用户在所述目标行程中的充电意图置信度的步骤之前，所述方法还包括：
确定所述目标行程信息满足预设条件；
其中，所述预设条件包括以下中的至少一者：
在预先定义的充电点中，在所述目标终点位置周边的预设范围内存在至少一个充电点；
在预先定义的充电起始时间区间中，存在包含所述目标起始时间点的充电起始时间区间；
在预先定义的SOC区间中，存在包含所述目标起始SOC值的SOC区间。
可选地，所述目标行程通过如下方式确定：
获取车辆位置信息；
获取所述车辆的历史行程信息，所述历史行程信息包括每一历史充电行程的历史起始时间点、历史起始SOC值和历史充电点，以及，还包括所述车辆以每一历史充电点为行程终点的历史行程数量和所述车辆在每一历史充电点进行充电的历史充电次数；
根据所述历史行程信息和所述车辆位置信息，生成预测行程；
根据所述预测行程，确定所述目标行程。
可选地，所述根据所述预测行程，确定所述目标行程，包括：
输出用于表征所述预测行程的预测行程信息；
若接收到用户针对所述预测行程信息的确认指令，将所述预测行程确定为所述目标行程。
可选地，所述目标行程通过如下方式确定：
接收用户针对目标行程的设置指令，所述设置指令用于指示所述目标行程的行程信息；
将所述设置指令所指示的行程确定为所述目标行程。
可选地，所述方法还包括：
在确定所述用户在所述目标行程中存在充电意图的情况下，在所述车辆行驶于所述目标行程的过程中，控制所述车辆的电池温度处于目标温度，其中，所述目标温度为有利于车辆电池充电的温度。
根据本公开的第二方面，提供一种车辆充电意图确定装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标行程的行程信息，作为目标行程信息；
第一确定模块，用于根据所述目标行程信息，确定用户在所述目标行程中的充电意图置信度，所述充电意图置信度是通过至少一个预设维度的充电概率确定的，其中，所述预设维度包括充电位置维度、充电时间维度和电池状态维度；
第二确定模块，用于根据所述充电意图置信度，确定所述用户在所述目标行程中是否存在充电意图。
可选地，所述目标行程信息包括所述目标行程的目标终点位置；
所述第一确定模块包括：
第一确定子模块，用于确定能够与所述目标终点位置相匹配的充电点，作为目标充电点，其中，充电点为所述车辆在历史充电行程中进行充电的位置，历史充电行程为所述车辆进行过充电的行程；
第二确定子模块，用于根据所述目标充电点和所述目标行程信息，确定所述车辆在至少一个预设维度的充电概率；
第三确定子模块，用于根据所述至少一个预设维度的充电概率，确定所述充电意图置信度。
可选地，所述目标行程信息还包括所述目标行程的目标起点位置以及所述目标行程的目标行车路线；
若所述预设维度包括所述充电位置维度，所述车辆在所述充电位置维度的充电概率通过如下模块获得：
第四确定子模块，用于确定所述车辆在所述目标充电点进行充电的概率，作为第一概率；
第五确定子模块，用于确定所述目标终点位置为充电点的概率，作为第二概率；
第六确定子模块，用于根据所述第一概率与所述第二概率的乘积，确定所述车辆在所述充电位置维度的充电概率。
可选地，所述第四确定子模块用于：
获取所述车辆在历史充电行程中在所述目标充电点进行过充电的第一充电次数以及所述历史充电行程中以所述目标充电点为终点的匹配行程的行程数量；
根据所述第一充电次数与所述行程数量的比值，确定所述第一概率。
可选地，所述第五确定子模块用于：
确定所述目标行车路线与每一指定充电行程的行车路线的相似度，其中，指定充电行程为各历史充电行程中行程起点与所述目标起点位置相匹配的历史充电行程；
根据各指定充电行程对应的相似度，确定所述第二概率。
可选地，所述目标行程信息还包括所述目标行程的目标起始时间点；
若所述预设维度包括所述充电时间维度，所述车辆在所述充电时间维度的充电概率通过如下模块获得：
第七确定子模块，用于确定所述目标起始时间点所处的充电起始时间区间，作为目标时间区间，其中，充电起始时间区间是基于各个历史充电行程的起始时间点预先定义的；
第一获取子模块，用于获取所述车辆在历史充电行程中在所述目标时间区间进行充电的第二充电次数以及所述车辆在历史充电行程中在目标充电点进行过充电的第一充电次数；
第八确定子模块，用于根据所述第二充电次数与所述第一充电次数的比值，确定所述车辆在所述充电时间维度的充电概率。
可选地，所述目标行程信息还包括所述目标行程开始时车辆电池的目标起始SOC值；
若所述预设维度包括所述电池状态维度，所述车辆在所述电池状态维度的充电概率通过如下模块获得：
第九确定子模块，用于确定所述目标起始SOC值所处的SOC区间，作为目标SOC区间，其中，SOC区间是基于各个历史充电行程的起始SOC值预先定义的；
第二获取子模块，用于获取所述车辆在历史充电行程中在所述目标SOC区间进行充电的第三充电次数以及所述车辆在历史充电行程中在目标充电点进行过充电的第一充电次数；
第十确定子模块，用于根据所述第三充电次数与所述第一充电次数的比值，确定所述车辆在所述电池状态维度的充电概率。
可选地，所述第三确定子模块用于根据所述至少一个预设维度的充电概率的乘积，确定所述充电意图置信度。
可选地，所述第二确定模块包括：
第十一确定子模块，用于若所述充电意图置信度大于或者等于置信度阈值，确定所述用户在所述目标行程中存在充电意图；
第十二确定子模块，用于若所述充电意图置信度小于所述置信度阈值，确定所述用户在所述目标行程中不存在充电意图。
可选地，所述目标行程信息包括所述目标行程的目标终点位置、目标起始时间点以及所述目标行程开始时车辆电池的目标起始SOC值；
所述第一确定模块用于在根据所述目标行程信息，确定用户在所述目标行程中的充电意图置信度之前，确定所述目标行程信息满足预设条件；
其中，所述预设条件包括以下中的至少一者：
在预先定义的充电点中，在所述目标终点位置周边的预设范围内存在至少一个充电点；
在预先定义的充电起始时间区间中，存在包含所述目标起始时间点的充电起始时间区间；
在预先定义的SOC区间中，存在包含所述目标起始SOC值的SOC区间。
可选地，所述目标行程通过如下模块确定：
第二获取模块，用于获取车辆位置信息；
第三获取模块，用于获取所述车辆的历史行程信息，所述历史行程信息包括每一历史充电行程的历史起始时间点、历史起始SOC值和历史充电点，以及，还包括所述车辆以每一历史充电点为行程终点的历史行程数量和所述车辆在每一历史充电点进行充电的历史充电次数；
生成模块，用于根据所述历史行程信息和所述车辆位置信息，生成预测行程；
第四确定模块，用于根据所述预测行程，确定所述目标行程。
可选地，所述第四确定模块包括：
输出子模块，用于输出用于表征所述预测行程的预测行程信息；
第十三确定子模块，用于若接收到用户针对所述预测行程信息的确认指令，将所述预测行程确定为所述目标行程。
可选地，所述目标行程通过如下模块确定：
接收模块，用于接收用户针对目标行程的设置指令，所述设置指令用于指示所述目标行程的行程信息；
第五确定模块，用于将所述设置指令所指示的行程确定为所述目标行程。
可选地，所述装置还包括：
温度控制模块，用于在确定所述用户在所述目标行程中存在充电意图的情况下，在所述车辆行驶于所述目标行程的过程中，控制所述车辆的电池温度处于目标温度，其中，所述目标温度为有利于车辆电池充电的温度。
根据本公开的第三方面，提供一种车辆，所述车辆用于执行本公开第一方面所述的方法。
通过上述技术方案，获取目标行程的行程信息，作为目标行程信，根据目标行程信息，确定用户在目标行程中的充电意图置信度，根据充电意图置信度，确定用户在目标行程中是否存在充电意图。其中，充电意图置信度是通过至少一个预设维度的充电概率确定的，预设维度包括充电位置维度、充电时间维度和电池状态维度。这样，针对充电位置、充电时间、电池状态这几个维度，基于用户的充电习惯，确定用户的充电意图置信度，再根据置信度确定用户是否存在充电意图，能够有效提升充电意图确定的准确性，并为电池热管理提供可靠依据，提升车辆充电效果。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
图1是根据本公开的一种实施方式提供的车辆充电意图确定方法的流程图；
图2是根据本公开提供的车辆充电意图确定方法中，根据目标行程信息，确定用户在目标行程中的充电意图置信度的步骤的一种示例性的流程图；
图3是根据本公开的另一种实施方式提供的车辆充电意图确定方法的流程图；
图4是根据本公开的另一种实施方式提供的车辆充电意图确定方法的流程图；
图5是根据本公开的一种实施方式提供的车辆充电意图确定方法所应用的系统的结构示意图；
图6是根据本公开的一种实施方式提供的车辆充电意图确定装置的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
图1是根据本公开的一种实施方式提供的车辆充电意图确定方法的流程图。本公开提供的方法可以应用于车辆端，也可以应用于能够与车辆通信的服务器或云端。如图1所示，该方法可以包括以下步骤：
在步骤11中，获取目标行程的行程信息，作为目标行程信息；
在步骤12中，根据目标行程信息，确定用户在目标行程中的充电意图置信度；
在步骤13中，根据充电意图置信度，确定用户在目标行程中是否存在充电意图。
其中，充电意图置信度是通过至少一个预设维度的充电概率确定的，预设维度包括充电位置维度、充电时间维度和电池状态维度。
在本公开的方案中，行程信息可以包括但不限于以下中的至少一者：行程的起点位置、行程的终点位置、行程的起始时间点、行程的结束时间点、行程开始时的车辆电池SOC(State of Charge，荷电状态)值、行程的行车路线。
行程的起点位置指行程开始时车辆所处的位置。车辆的终点位置指行程结束时车辆所处的位置。行程的起始时间点指行程开始时的时间。行程的结束时间点指行程结束时的时间。行程开始时的车辆电池SOC值指行程开始时车辆动力电池所对应的SOC值。行程的行车路线值在行程所对应的行车过程中，车辆的行驶轨迹，示例地，可以周期性地获取车辆位置，在行程内获取到的车辆位置按照其获取的先后顺序构成车辆在行程内的行驶轨迹，即行车路线。
因此，基于上述行程信息的定义，目标行程信息可以相应包括目标起点位置、目标终点位置、目标起始时间点、目标结束时间点、目标SOC值、目标行车路线等。
在一种可能的实施方式中，目标行程可以通过如下方式确定：
获取车辆位置信息；
获取车辆的历史行程信息；
根据历史行程信息和车辆位置信息，生成预测行程；
根据预测行程，确定目标行程。
在这一实施方式中，实际上是基于用户的历史行车记录或习惯，预测出未来的行程，并基于预测出的行程，确定出目标行程。
其中，车辆位置信息指车辆当前所处的位置。
车辆的历史行程信息可以表征用户的历史行车习惯，因此，基于历史行程信息，有利于提升行程预测的准确性。因此，在初始阶段，需要收集车辆在历史行车过程中的相关数据，用于构成历史行程信息，即，基于大数据得到历史行程信息。由于本方案集中在对车辆充电意图的预测，因此，收集数据时，可以重点收集与车辆充电相关的数据。例如，对用户日常的行车充电数据进行记录，可以包括用户进行充电的行程开始时间、充电开始时间、充电地点、行程开始(或充电开始)时的电池SOC值、充电时长等。
基于大数据(收集到的相关数据)，按照一定的规律进行统计分析，获得历史行程信息。其中，历史行程信息可以在一定程度上代表用户的充电习惯。示例地，可以按照如下规律对收集到的数据进行统计分析，以便于后续的数据处理：
统计车辆所有在终点进行过充电的行程，记录该行程的起点和终点，将该行程定义为充电行程(历史充电行程)，同时，将该行程的终点(进行充电操作的位置)定义为充电点；
统计车辆以各个充电点为行程终点的行程数量；
统计车辆在各个充电点进行充电的次数；
统计车辆在前往各个充电点充电时，历史充电行程的起点的动力电池SOC状态(可通过SOC值体现)，另外，还可以基于出现的SOC值划分不同的SOC区间，并统计每个SOC区间出现的频次；
统计车辆在前往各个充电点充电时，历史充电行程的起始时间点，另外，还可以基于出现的起始时间点划分不同的充电起始时间区间，并统计每个充电起始时间区间出现的频次。
基于上述内容，历史行程信息可以相应包括：每一历史充电行程的历史起始时间点、历史起始SOC值和历史充电点，以及，还包括车辆以每一历史充电点为行程终点的历史行程数量和车辆在每一历史充电点进行充电的历史充电次数。
基于上文内容，进一步地，可以根据历史行程信息和车辆位置信息，生成预测行程。
示例地，可以根据历史行程信息，识别其中指定起点到指定终点在某个时间段内的出现频率，将出现频率最高的<起点，终点>的组合对应的行程作为针对该时间段预测的行程。
再例如，可以根据车辆位置信息，确定历史行程信息中与车辆位置信息相匹配(例如，二者之间距离小于某一距离阈值)的起点位置，再从与该起点位置对应的历史充电行程中，选取在待预测行程的时段出现频次最高的历史充电行程，将该历史充电行程对应的<起点，终点>作为预测行程。
再例如，可以根据历史行程信息，统计出用户在指定时段内的行程习惯。例如，在工作日8：00～9：00，用户驾车从A地行驶到B地，同时，在工作日18：00～19:00，用户驾车从B地行驶到A地，则可以生成针对工作日的预测行程，行程的起点、终点、时间均可参考已统计出的行程习惯。
在获得预测行程后，可以根据预测行程，确定目标行程。
示例地，可以直接将预测行程作为目标行程。
再例如，根据预测行程，确定目标行程，可以包括以下步骤：
输出用于表征预测行程的预测行程信息；
若接收到用户针对预测行程信息的确认指令，将预测行程确定为目标行程。
在这一实施例中，在生成预测行程后，还会推送给用户进行确认，在获得用户的确认时，该行程才会被作为有效行程，即目标行程。
其中，预测行程信息可以包括行程的起点位置、终点位置、起始时间点等。
示例地，预测行程信息可以通过日程提醒的形式推送至用户APP端，用户可确认自己是否有当前出行计划。当用户确认出行，则车辆将此预测行程数据作为有效数据，作为后续数据处理的依据，例如，供后续识别目标行程的充电意图置信度使用。若用户拒绝接受该行程，则删除该预测行程相关的数据。
在一种可能的实施方式中，用户还可自行设置目标行程，在这一实施方式中，目标行程可以通过如下方式确定：
接收用户针对目标行程的设置指令；
将设置指令所指示的行程确定为目标行程。
其中，设置指令用于指示目标行程的行程信息。
示例地，用户可以预设多个行程计划，行程计划可以设置重复时间以及提醒的开始时间和结束时间。
下面对步骤12进行详细的解释说明。
在一种可能的实施方式中，步骤12可以包括以下步骤，如图2所示。
在步骤21中，确定能够与目标终点位置相匹配的充电点，作为目标充电点。
其中，充电点为车辆在历史充电行程中进行充电的位置，历史充电行程为车辆在行车过程中进行过充电的行程。相关的解释说明在前文已经给出，此处不再赘述。
在步骤22中，根据目标充电点和目标行程信息，确定车辆在至少一个预设维度的充电概率。
如上文所述，充电意图置信度是通过至少一个预设维度的充电概率确定的，并且，预设维度包括充电位置维度、充电时间维度和电池状态维度。
在一种可能的实施例中，若预设维度包括充电位置维度，车辆在充电位置维度的充电概率通过如下方式获得：
确定车辆在目标充电点进行充电的概率，作为第一概率；
确定目标终点位置为充电点的概率，作为第二概率；
根据第一概率与第二概率的乘积，确定车辆在充电位置维度的充电概率。
示例地，确定车辆在目标充电点进行充电的概率，作为第一概率，可以包括以下步骤：
获取车辆在历史充电行程中在目标充电点进行过充电的第一充电次数以及历史充电行程中以目标充电点为终点的匹配行程的行程数量；
根据第一充电次数与行程数量的比值，确定第一概率。
示例地，可以将第一充电次数与行程数量的比值作为第一概率。再例如，可以在得到第一充电次数与行程数量的比值后，进行预设运算(例如，乘以预设系数)，将得到的结果作为第一概率。
示例地，确定目标终点位置为充电点的概率，作为第二概率，可以包括以下步骤：
确定目标行车路线与指定充电行程的行车路线的相似度；
根据各指定充电行程对应的相似度，确定第二概率。
其中，指定充电行程为各历史充电行程中行程起点与目标起点位置相匹配的历史充电行程。在这里，相匹配可以为历史充电行程的行程起点与目标起点位置相同，或者，可以为历史充电行程的行程起点与目标起点位置之间的距离小于制定与预先设定的阈值，或者，可以为历史充电行程的行程起点与目标起点位置同属于一个区域(可以预先划定)。
根据目标行车路线，以及指定充电行程对应的行车路线(通过如前文所描述的大数据方式获得)，确定目标行车路线与每一指定充电行程的相似度。同时，每一指定充电行程的行程终点均对应有该行程终点为充电点的概率。示例地，可以将最大相似度对应的指定充电行程所对应的上述概率作为第二概率。
在获得第一概率和第二概率之后，根据二者的乘积，即可确定车辆在充电位置维度的充电概率。
示例地，可以将第一概率和第二概率的乘积作为车辆在充电位置维度的充电概率。再例如，可以在得到第一概率和第二概率的乘积后，进行预设运算(例如，乘以预设系数)，将得到的结果作为车辆在充电位置维度的充电概率。
通过上述计算方式，车辆在充电位置维度的充电概率能够表征车辆可能在目标行程中所涉及到的充电点进行充电的概率，从而能够从充电位置的角度反映用户的充电意图。
在一种可能的实施例中，若预设维度包括充电时间维度，车辆在充电时间维度的充电概率通过如下方式获得：
确定目标起始时间点所处的充电起始时间区间，作为目标时间区间；
获取车辆在历史充电行程中在目标时间区间进行充电的第二充电次数以及车辆在历史充电行程中在目标充电点进行过充电的第一充电次数；
根据第二充电次数与第一充电次数的比值，确定车辆在充电时间维度的充电概率。
其中，充电起始时间区间是基于各个历史充电行程的起始时间点预先定义的。如前文所述，可以根据统计过程中出现的起始时间点划分不同的时间段，作为不同的充电起始时间区间。
示例地，可以将第二充电次数与第一充电次数的比值作为车辆在充电时间维度的充电概率。再例如，可以在得到第二充电次数与第一充电次数的比值后，进行预设运算(例如，乘以预设系数)，将得到的结果作为车辆在充电时间维度的充电概率。
通过上述计算方式，车辆在充电时间维度的充电概率能够表征车辆可能在以目标起点位置为起点的行程中进行充电的概率，从而能够从充电时间的角度反映用户的充电意图。
在一种可能的实施例中，若预设维度包括电池状态维度，车辆在电池状态维度的充电概率通过如下方式获得：
确定目标起始SOC值所处的SOC区间，作为目标SOC区间；
获取车辆在历史充电行程中在目标SOC区间进行充电的第三充电次数以及车辆在历史充电行程中在目标充电点进行过充电的第一充电次数；
根据第三充电次数与第一充电次数的比值，确定车辆在电池状态维度的充电概率。
其中，SOC区间是基于各个历史充电行程的起始SOC值预先定义的。如前文所述，可以根据统计过程中出现的起始SOC值划分不同的SOC区间，作为不同的SOC区间。
示例地，可以将第三充电次数与第一充电次数的比值作为车辆在电池状态维度的充电概率。再例如，可以在得到第三充电次数与第一充电次数的比值后，进行预设运算(例如，乘以预设系数)，将得到的结果作为车辆在电池状态维度的充电概率。
通过上述计算方式，车辆在电池状态维度的充电概率能够表征车辆可能在以目标起始SOC值开始的行程中进行充电的概率，从而能够从电池状态的角度反映用户的充电意图。
进一步地，在步骤23中，根据至少一个预设维度的充电概率，确定充电意图置信度。
在获取到每一预设维度对应的充电概率之后，即可确定充电意图置信度。
在一种可能的实施例中，步骤23可以包括以下步骤：
根据至少一个预设维度的充电概率的乘积，确定充电意图置信度。
示例地，可以将各个预设维度的充电概率的乘积作为充电意图置信度。再例如，可以在得到各个预设维度的充电概率的乘积后，进行预设运算(例如，乘以预设系数)，将得到的结果作为充电意图置信度。
这样，能够从多个维度确定充电意图置信度，有利于提升充电意图判断的准确性，并且，所使用的预设维度越多，对于充电意图的判断越精确。
回到图1，在步骤13中，根据充电意图置信度，确定用户在目标行程中是否存在充电意图，可以包括以下步骤：
若充电意图置信度大于或者等于置信度阈值，确定用户在目标行程中存在充电意图；
若充电意图置信度小于置信度阈值，确定用户在目标行程中不存在充电意图。
其中，置信度阈值可以根据经验值预先设定。
通过上述技术方案，获取待判断充电意图的目标行程的行程信息，作为目标行程信息，根据目标行程信息，确定用户在目标行程中的充电意图置信度，根据充电意图置信度，确定用户在目标行程中是否存在充电意图。其中，充电意图置信度是通过至少一个预设维度的充电概率确定的，预设维度包括充电位置维度、充电时间维度和电池状态维度。这样，针对充电位置、充电时间、电池状态这几个维度，基于用户的充电习惯，确定用户的充电意图置信度，再根据置信度确定用户是否存在充电意图，能够有效提升充电意图确定的准确性，并为电池热管理提供可靠依据，提升车辆充电效果。
可选地，在步骤12之前，本公开提供的方法还可以包括以下步骤：
确定目标行程信息满足预设条件。
也就是说，在获得目标行程信息之后，首先判断其是否满足预设条件，若确定目标行程信息满足预设条件，再进一步地计算目标行程对应的充电意图置信度。
而在确定目标行程信息不满足预设条件的情况下，可以直接确定用户在目标行程中不存在充电意图，节省后续的数据处理步骤。
其中，预设条件可以包括以下中的至少一者：
在预先定义的充电点中，在目标终点位置周边的预设范围内存在至少一个充电点；
在预先定义的充电起始时间区间中，存在包含目标起始时间点的充电起始时间区间；
在预先定义的SOC区间中，存在包含目标起始SOC值的SOC区间。
目标行程的终点位置应当在已有充电点周边较近的位置，因此，若在目标终点位置周边的预设范围内存在至少一个充电点，则由于充电点距离过远，明显可以确定车辆充电意图不足，也就无需进行后续的置信度判断，以节省数据处理压力。以及，基于充电起始时间区间、SOC区间的判断思路与上述内容同理，此处不赘述。
可选地，如图3所示，在图1所示各步骤的基础上，本公开提供的方法还可以包括以下步骤：
在步骤31中，在确定用户在目标行程中存在充电意图的情况下，在车辆行驶于目标行程的过程中，控制车辆的电池温度处于目标温度。
其中，目标温度为有利于车辆电池充电的温度。
示例地，可以在车辆到达目标充电点之前的预设时段内控制车辆的电池温度处于目标温度。
基于上述步骤，在确定车辆在目标行程中存在充电意图的情况下，可以提前控制电池的温度达到有利于电池充电的温度，有利于更好地为电池充电。
在一种可能的实施例中，本公开提供的方法的流程图可以如图4所示。其中各步骤的具体实施方式在上文中已经对应给出，此处不赘述。
通过上述技术方案，获取待判断充电意图的目标行程的行程信息，作为目标行程信，根据目标行程信息，确定用户在目标行程中的充电意图置信度，根据充电意图置信度，确定用户在目标行程中是否存在充电意图。其中，充电意图置信度是通过至少一个预设维度的充电概率确定的，预设维度包括充电位置维度、充电时间维度和电池状态维度。这样，针对充电位置、充电时间、电池状态这几个维度，基于用户的充电习惯，确定用户的充电意图置信度，再根据置信度确定用户是否存在充电意图，能够有效提升充电意图确定的准确性，并为电池热管理提供可靠依据，提升车辆充电效果。
在一种可能的实施例中，本公开提供的方法可以应用于云端服务器，云端服务器可以设有云端数据系统和云端预测系统，并且，云端服务器可以与用户的手机端和车辆端进行通信，上述几者的结构示意图可以如图5所示，在图5中，箭头方向可以表示信息传输的方向，箭头附近的虚线框所圈住的内容表示所传输的信息。
云端数据系统用于数据收集、数据处理。例如，可以参照前文所给出的收集车辆在历史形成过程中的相关数据用于构成历史行程信息的相关步骤，云端数据系统可以收集上述数据，并进行统计分析，以得到历史行程信息。并且，如图5中所示，云端数据系统会将历史行程信息同步至云端预测系统。
云端预测系统是执行本公开所提供的车辆充电意图确定方法的主要载体，其中包含了4个功能模块，分别为用于预测行程生成的模块(后文将以M1指代)、用于目标行程确定的模块(后文将以M2指代)、用于充电意图置信度确定的模块(后文将以M3指代)以及用于车辆信息获取的模块(后文将以M4指代)。M1～M4可以通过如下方式确定用户在目标行程中的充电意图：
M1基于历史行程信息，生成预测行程；
M1将预测行程对应的预测行程信息发送至M2，同时，还将预测行程信息发送至用户的手机端，以使用户确认是否接受该行程；
M2在接收到用户针对预测行程信息的确认指令之后，会根据预测行程信息，确定目标行程，进而获得目标行程信息；
M2将目标行程信息发送至M3；
M3根据目标行程信息以及从M4获取到的参数，确定用户在目标行程中的充电意图置信度，以确定用户在目标行程中是否存在充电意图，并将确定结果发送至车辆端；
M4通过车辆端获取M3在数据处理过程中所需的相关参数。
需要说明的是，上述系统中各个组成部分执行操作的具体方式已经在前文方法部分的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图6是根据本公开的一种实施方式提供的车辆充电意图确定装置的框图，如图6所示，所述装置40包括：
第一获取模块41，用于获取目标行程的行程信息，作为目标行程信息；
第一确定模块42，用于根据所述目标行程信息，确定用户在所述目标行程中的充电意图置信度，所述充电意图置信度是通过至少一个预设维度的充电概率确定的，其中，所述预设维度包括充电位置维度、充电时间维度和电池状态维度；
第二确定模块43，用于根据所述充电意图置信度，确定所述用户在所述目标行程中是否存在充电意图。
可选地，所述目标行程信息包括所述目标行程的目标终点位置；
所述第一确定模块42包括：
第一确定子模块，用于确定能够与所述目标终点位置相匹配的充电点，作为目标充电点，其中，充电点为所述车辆在历史充电行程中进行充电的位置，历史充电行程为所述车辆进行过充电的行程；
第二确定子模块，用于根据所述目标充电点和所述目标行程信息，确定所述车辆在至少一个预设维度的充电概率；
第三确定子模块，用于根据所述至少一个预设维度的充电概率，确定所述充电意图置信度。
可选地，所述目标行程信息还包括所述目标行程的目标起点位置以及所述目标行程的目标行车路线；
若所述预设维度包括所述充电位置维度，所述车辆在所述充电位置维度的充电概率通过如下模块获得：
第四确定子模块，用于确定所述车辆在所述目标充电点进行充电的概率，作为第一概率；
第五确定子模块，用于确定所述目标终点位置为充电点的概率，作为第二概率；
第六确定子模块，用于根据所述第一概率与所述第二概率的乘积，确定所述车辆在所述充电位置维度的充电概率。
可选地，所述第四确定子模块用于：
获取所述车辆在历史充电行程中在所述目标充电点进行过充电的第一充电次数以及所述历史充电行程中以所述目标充电点为终点的匹配行程的行程数量；
根据所述第一充电次数与所述行程数量的比值，确定所述第一概率。
可选地，所述第五确定子模块用于：
确定所述目标行车路线与每一指定充电行程的行车路线的相似度，其中，指定充电行程为各历史充电行程中行程起点与所述目标起点位置相匹配的历史充电行程；
根据各指定充电行程对应的相似度，确定所述第二概率。
可选地，所述目标行程信息还包括所述目标行程的目标起始时间点；
若所述预设维度包括所述充电时间维度，所述车辆在所述充电时间维度的充电概率通过如下模块获得：
第七确定子模块，用于确定所述目标起始时间点所处的充电起始时间区间，作为目标时间区间，其中，充电起始时间区间是基于各个历史充电行程的起始时间点预先定义的；
第一获取子模块，用于获取所述车辆在历史充电行程中在所述目标时间区间进行充电的第二充电次数以及所述车辆在历史充电行程中在目标充电点进行过充电的第一充电次数；
第八确定子模块，用于根据所述第二充电次数与所述第一充电次数的比值，确定所述车辆在所述充电时间维度的充电概率。
可选地，所述目标行程信息还包括所述目标行程开始时车辆电池的目标起始SOC值；
若所述预设维度包括所述电池状态维度，所述车辆在所述电池状态维度的充电概率通过如下模块获得：
第九确定子模块，用于确定所述目标起始SOC值所处的SOC区间，作为目标SOC区间，其中，SOC区间是基于各个历史充电行程的起始SOC值预先定义的；
第二获取子模块，用于获取所述车辆在历史充电行程中在所述目标SOC区间进行充电的第三充电次数以及所述车辆在历史充电行程中在目标充电点进行过充电的第一充电次数；
第十确定子模块，用于根据所述第三充电次数与所述第一充电次数的比值，确定所述车辆在所述电池状态维度的充电概率。
可选地，所述第三确定子模块用于根据所述至少一个预设维度的充电概率的乘积，确定所述充电意图置信度。
可选地，所述第二确定模块43包括：
第十一确定子模块，用于若所述充电意图置信度大于或者等于置信度阈值，确定所述用户在所述目标行程中存在充电意图；
第十二确定子模块，用于若所述充电意图置信度小于所述置信度阈值，确定所述用户在所述目标行程中不存在充电意图。
可选地，所述目标行程信息包括所述目标行程的目标终点位置、目标起始时间点以及所述目标行程开始时车辆电池的目标起始SOC值；
所述第一确定模块用于在根据所述目标行程信息，确定用户在所述目标行程中的充电意图置信度之前，确定所述目标行程信息满足预设条件；
其中，所述预设条件包括以下中的至少一者：
在预先定义的充电点中，在所述目标终点位置周边的预设范围内存在至少一个充电点；
在预先定义的充电起始时间区间中，存在包含所述目标起始时间点的充电起始时间区间；
在预先定义的SOC区间中，存在包含所述目标起始SOC值的SOC区间。
可选地，所述目标行程通过如下模块确定：
第二获取模块，用于获取车辆位置信息；
第三获取模块，用于获取所述车辆的历史行程信息，所述历史行程信息包括每一历史充电行程的历史起始时间点、历史起始SOC值和历史充电点，以及，还包括所述车辆以每一历史充电点为行程终点的历史行程数量和所述车辆在每一历史充电点进行充电的历史充电次数；
生成模块，用于根据所述历史行程信息和所述车辆位置信息，生成预测行程；
第四确定模块，用于根据所述预测行程，确定所述目标行程。
可选地，所述第四确定模块包括：
输出子模块，用于输出用于表征所述预测行程的预测行程信息；
第十三确定子模块，用于若接收到用户针对所述预测行程信息的确认指令，将所述预测行程确定为所述目标行程。
可选地，所述目标行程通过如下模块确定：
接收模块，用于接收用户针对目标行程的设置指令，所述设置指令用于指示所述目标行程的行程信息；
第五确定模块，用于将所述设置指令所指示的行程确定为所述目标行程。
可选地，所述装置40还包括：
温度控制模块，用于在确定所述用户在所述目标行程中存在充电意图的情况下，在所述车辆行驶于所述目标行程的过程中，控制所述车辆的电池温度处于目标温度，其中，所述目标温度为有利于车辆电池充电的温度。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本公开还提供一种车辆，所述车辆用于执行本公开任意实施例所提供的车辆充电意图确定方法。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。

Claims (15)

1.一种车辆充电意图确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标行程的行程信息，作为目标行程信息，所述目标行程信息包括所述目标行程的目标终点位置；
根据所述目标行程信息，确定用户在所述目标行程中的充电意图置信度，所述充电意图置信度是通过至少一个预设维度的充电概率确定的，其中，所述预设维度包括充电位置维度、充电时间维度和电池状态维度；
根据所述充电意图置信度，确定所述用户在所述目标行程中是否存在充电意图；
所述根据所述目标行程信息，确定用户在所述目标行程中的充电意图置信度，包括：
确定能够与所述目标终点位置相匹配的充电点，作为目标充电点，其中，充电点为所述车辆在历史充电行程中进行充电的位置，历史充电行程为所述车辆进行过充电的行程；
根据所述目标充电点和所述目标行程信息，确定所述车辆在至少一个预设维度的充电概率；
根据所述至少一个预设维度的充电概率，确定所述充电意图置信度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标行程信息还包括所述目标行程的目标起点位置以及所述目标行程的目标行车路线；
若所述预设维度包括所述充电位置维度，所述车辆在所述充电位置维度的充电概率通过如下方式获得：
确定所述车辆在所述目标充电点进行充电的概率，作为第一概率；
确定所述目标终点位置为充电点的概率，作为第二概率；
根据所述第一概率与所述第二概率的乘积，确定所述车辆在所述充电位置维度的充电概率。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述车辆在所述目标充电点进行充电的概率，作为第一概率，包括：
获取所述车辆在历史充电行程中在所述目标充电点进行过充电的第一充电次数以及所述历史充电行程中以所述目标充电点为终点的匹配行程的行程数量；
根据所述第一充电次数与所述行程数量的比值，确定所述第一概率。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标终点位置为充电点的概率，作为第二概率，包括：
确定所述目标行车路线与指定充电行程的行车路线的相似度，其中，指定充电行程为各历史充电行程中行程起点与所述目标起点位置相匹配的历史充电行程；
根据各指定充电行程对应的相似度，确定所述第二概率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标行程信息还包括所述目标行程的目标起始时间点；
若所述预设维度包括所述充电时间维度，所述车辆在所述充电时间维度的充电概率通过如下方式获得：
确定所述目标起始时间点所处的充电起始时间区间，作为目标时间区间，其中，充电起始时间区间是基于各个历史充电行程的起始时间点预先定义的；
获取所述车辆在历史充电行程中在所述目标时间区间进行充电的第二充电次数以及所述车辆在历史充电行程中在目标充电点进行过充电的第一充电次数；
根据所述第二充电次数与所述第一充电次数的比值，确定所述车辆在所述充电时间维度的充电概率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标行程信息还包括所述目标行程开始时车辆电池的目标起始SOC值；
若所述预设维度包括所述电池状态维度，所述车辆在所述电池状态维度的充电概率通过如下方式获得：
确定所述目标起始SOC值所处的SOC区间，作为目标SOC区间，其中，SOC区间是基于各个历史充电行程的起始SOC值预先定义的；
获取所述车辆在历史充电行程中在所述目标SOC区间进行充电的第三充电次数以及所述车辆在历史充电行程中在目标充电点进行过充电的第一充电次数；
根据所述第三充电次数与所述第一充电次数的比值，确定所述车辆在所述电池状态维度的充电概率。
7.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个预设维度的充电概率，确定所述充电意图置信度，包括：
根据所述至少一个预设维度的充电概率的乘积，确定所述充电意图置信度。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述充电意图置信度，确定所述用户在所述目标行程中是否存在充电意图，包括：
若所述充电意图置信度大于或者等于置信度阈值，确定所述用户在所述目标行程中存在充电意图；
若所述充电意图置信度小于所述置信度阈值，确定所述用户在所述目标行程中不存在充电意图。
9.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述目标行程信息包括所述目标行程的目标终点位置、目标起始时间点以及所述目标行程开始时车辆电池的目标起始SOC值；
在所述根据所述目标行程信息，确定用户在所述目标行程中的充电意图置信度的步骤之前，所述方法还包括：
确定所述目标行程信息满足预设条件；
其中，所述预设条件包括以下中的至少一者：
在预先定义的充电点中，在所述目标终点位置周边的预设范围内存在至少一个充电点；
在预先定义的充电起始时间区间中，存在包含所述目标起始时间点的充电起始时间区间；
在预先定义的SOC区间中，存在包含所述目标起始SOC值的SOC区间。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标行程通过如下方式确定：
获取车辆位置信息；
获取所述车辆的历史行程信息，所述历史行程信息包括每一历史充电行程的历史起始时间点、历史起始SOC值和历史充电点，以及，还包括所述车辆以每一历史充电点为行程终点的历史行程数量和所述车辆在每一历史充电点进行充电的历史充电次数；
根据所述历史行程信息和所述车辆位置信息，生成预测行程；
根据所述预测行程，确定所述目标行程。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测行程，确定所述目标行程，包括：
输出用于表征所述预测行程的预测行程信息；
若接收到用户针对所述预测行程信息的确认指令，将所述预测行程确定为所述目标行程。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标行程通过如下方式确定：
接收用户针对目标行程的设置指令，所述设置指令用于指示所述目标行程的行程信息；
将所述设置指令所指示的行程确定为所述目标行程。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在确定所述用户在所述目标行程中存在充电意图的情况下，在所述车辆行驶于所述目标行程的过程中，控制所述车辆的电池温度处于目标温度，其中，所述目标温度为有利于车辆电池充电的温度。
14.一种车辆充电意图确定装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取待判断充电意图的目标行程的行程信息，作为目标行程信息，所述目标行程信息包括所述目标行程的目标终点位置；
第一确定模块，用于根据所述目标行程信息，确定用户在所述目标行程中的充电意图置信度，所述充电意图置信度是通过至少一个预设维度的充电概率确定的，其中，所述预设维度包括充电位置维度、充电时间维度和电池状态维度；
第二确定模块，用于根据所述充电意图置信度，确定所述用户在所述目标行程中是否存在充电意图；
所述第一确定模块包括：
第一确定子模块，用于确定能够与所述目标终点位置相匹配的充电点，作为目标充电点，其中，充电点为所述车辆在历史充电行程中进行充电的位置，历史充电行程为所述车辆进行过充电的行程；
第二确定子模块，用于根据所述目标充电点和所述目标行程信息，确定所述车辆在至少一个预设维度的充电概率；
第三确定子模块，用于根据所述至少一个预设维度的充电概率，确定所述充电意图置信度。
15.一种车辆，其特征在于，所述车辆用于执行权利要求1-13中任一项所述的方法。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112498132B (zh) * 2020-11-24 2022-07-05 北京车和家信息技术有限公司 车辆充电意图确定方法、装置及车辆
CN113246799A (zh) * 2021-05-25 2021-08-13 济南臻真技术研究所 提供车辆电池温度调节的触发的方法、系统及存储介质

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010264791A (ja) * 2009-05-12 2010-11-25 Toyota Central R&D Labs Inc ハイブリッド車両の駆動制御装置及びプログラム
US8620506B2 (en) * 2011-12-21 2013-12-31 Ford Global Technologies, Llc Method and system for thermal management of a high voltage battery for a vehicle
US9156369B2 (en) * 2013-08-29 2015-10-13 Ford Global Technologies, Llc BEV life support system and method
JP6580358B2 (ja) * 2015-03-30 2019-09-25 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 制御計画立案システム、制御計画立案方法および制御計画立案プログラム
CN113131565A (zh) * 2016-06-01 2021-07-16 华为技术有限公司 一种充电的方法及终端
US10703216B2 (en) * 2018-10-03 2020-07-07 Ford Global Technologies, Llc Adaptive plug-in reminder via smart phone application
CN109361818A (zh) * 2018-10-26 2019-02-19 深圳壹账通智能科技有限公司 充电提醒方法、装置、存储介质和终端
CN109583632B (zh) * 2018-11-16 2021-02-26 北京航空航天大学 基于网联数据的电动汽车充电行为预测方法
CN110766434B (zh) * 2018-12-17 2021-01-05 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种充电行为信息获取方法及装置
JP7057311B2 (ja) * 2019-03-25 2022-04-19 株式会社日立製作所 情報管理システム、情報管理方法、および情報管理装置
FR3095538A1 (fr) * 2019-04-26 2020-10-30 Psa Automobiles Sa Assistance aux recharges d’un véhicule électrique, par détermination d’un plan de recharge sur un long trajet
CN111016738A (zh) * 2019-12-25 2020-04-17 东风汽车有限公司 一种车辆在途电池预热方法、系统及汽车
CN110979103A (zh) * 2020-02-26 2020-04-10 潍柴动力股份有限公司 电动车辆和车辆的电池加热方法、装置、存储介质
CN111402580B (zh) * 2020-03-04 2022-03-01 杭州海康威视系统技术有限公司 车辆行驶轨迹预测方法、装置及电子设备
CN111428156A (zh) * 2020-03-20 2020-07-17 浙江农业商贸职业学院 新能源汽车的充电提醒方法及系统
CN112435053A (zh) * 2020-11-13 2021-03-02 睿驰电装(大连)电动系统有限公司 电动汽车充电行为的预测方法、装置和电子设备
CN112498132B (zh) * 2020-11-24 2022-07-05 北京车和家信息技术有限公司 车辆充电意图确定方法、装置及车辆

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