CN116811589A - 确定补能方式的方法、设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开实施例公开了一种确定补能方式的方法、设备和存储介质，属于计算机技术领域。在本方案中，车载终端可以将多个车内用电设备的状态信息和乘车人数发送至大数据平台，由大数据平台根据这些信息，计算目标车辆到达目的地所需的充电电量(即目标充电电量)，进一步，根据剩余电量和充电电量，确定出多种补能方式，并将相应的充电桩组合和充电时间进行标注。这样，通过自动确定补能方式的方法，用户无需自己规划补能方式即可了解不同路径下的补能方式，进一步，用户可以根据所选择的路径，根据对应的补能方式对车辆进行补能以到达目的地，较为方便。

Description

确定补能方式的方法、设备和存储介质
技术领域
本公开涉及新能源汽车技术领域，特别涉及一种确定补能方式的方法、设备和存储介质。
背景技术
随着新能源汽车技术的发展，新能源汽车在市场上的认可度越来越高，市场占有量也逐步增大。对于电动汽车，续航问题一直困扰着用户。一般情况下，用户可以通过表盘或车载终端的显示屏上显示的电量，以及电子地图上的充电站的位置，自行决定充电时间和充电地点。
但是，在旅程较长的时候，用户很难规划出完备的充电计划，导致车辆由于电量不足在路上抛锚，给用户带来极大的不方便。
发明内容
本公开提供了一种确定补能方式的方法、设备和存储介质，能够解决相关技术的问题。技术方案如下：
第一方面，提供了一种确定补能方式的方法，所述方法包括：
车载终端检测到用户对目的地的输入操作后，向地图平台发送路线获取请求，其中，所述路线获取请求中包括目标车辆的标识信息；
所述车载终端获取多个车内用电设备的状态信息和乘车人数，向大数据平台发送补能方式推荐请求，其中，所述状态信息为启动状态或未启动状态，所述补能方式推荐请求中包括所述目标车辆的标识信息和所述多个车内用电设备的状态信息；
所述地图平台确定所述目标车辆的位置与所述目的地之间的多条路径，并发送至所述大数据平台和所述车载终端；
所述大数据平台确定所述多个车内用电设备的状态信息中存在至少一个车内用电设备的状态信息为启动状态，将所述多个车内用电设备中状态信息为启动状态的车内用电设备确定为目标车内用电设备，基于车辆的标识信息与车内用电设备的标定功率的对应关系、所述目标车辆的标识信息，确定所述目标车内用电设备的标定功率；
所述大数据平台基于所述乘车人数和所述目标车辆的标识信息，确定所述目标车辆的总重量，将所述目标车内用电设备的标定功率进行求和，得到所述目标车内用电设备的总功率值，基于剩余电量、所述总重量、所述总功率值和所述目标车辆的预期速度，确定所述目标车辆在所述剩余电量下的可行驶距离，其中，所述剩余电量和所述目标车辆的预期速度是所述大数据平台从车联网平台获取的；
所述大数据平台基于所述可行驶距离和所述每条路径对应的路径长度，确定所述每条路径对应的目标行驶距离；
所述大数据平台基于所述每条路径对应的目标行驶距离、所述目标车辆的预期速度和所述总功率值，确定所述每条路径对应的所述目标车内用电设备消耗的第一能量，基于所述每条路径对应的目标行驶距离、所述乘车人数、所述目标车辆的标识信息，确定所述每条路径对应的所述目标车辆行驶所消耗的第二能量，对所述第一能量和所述第二能量进行求和，得到所述每条路径对应的所述目标车辆所需的目标充电电量；
所述大数据平台将所述剩余电量、所述每条路径对应的目标充电电量、所述每条路径中的多个充电桩的充电功率、所述每条路径中的多个充电桩之间的间隔距离、所述目标车辆的标定电量输入到补能推荐算法中，确定出所述每条路径对应的充电桩组合以及所述充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间，其中，所述标定电量为所述目标车辆满电时的电量；
所述大数据平台将所述每条路径对应的充电桩组合以及所述充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间发送至所述车载终端；
所述车载终端显示所述多条路径，并对所述每条路径对应的充电桩组合以及所述充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间进行标注。
在一种可能的实现方式中，所述车载终端获取多个车内用电设备的状态信息和乘车人数，包括：
所述车载终端获取用户输入的多个车内用电设备的状态信息和乘车人数。
在一种可能的实现方式中，所述车载终端获取多个车内用电设备的状态信息，包括：
所述车载终端按指定周期检测多个车内用电设备的状态信息。
在一种可能的实现方式中，所述大数据平台基于所述乘车人数和所述目标车辆的标识信息，确定所述目标车辆的总重量，将所述目标车内用电设备的标定功率进行求和，得到所述目标车内用电设备的总功率值，基于剩余电量、所述总重量、所述总功率值和所述目标车辆的预期速度，确定所述目标车辆在所述剩余电量下的可行驶距离，包括：
基于如下公式确定所述可行驶距离；
G＝(n×m1+m2)×g (1)
P＝P1+P2+……Pn (2)
其中，G为所述目标车辆的总重量，n为所述乘车人数，m1为标准体重，m2为所述目标车辆的质量，P为所述目标车内用电设备的总功率值，Pn为任一目标车内用电设备的功率值，S为所述可行驶距离，W为所述剩余电量，k为摩擦力系数，v为所述目标车辆的预期速度。
在一种可能的实现方式中，所述大数据平台基于所述可行驶距离和所述每条路径对应的路径长度，确定所述每条路径对应的目标行驶距离，包括：
将所述每条路径对应的路径长度分别减去所述可行驶距离加上预设保留距离，确定所述每条路径对应的目标行驶距离。
在一种可能的实现方式中，所述大数据平台基于所述每条路径对应的目标行驶距离、所述目标车辆的预期速度和所述总功率值，确定所述每条路径对应的所述多个车内设备中状态信息为启动的车内设备目标车内用电设备消耗的第一能量，基于所述每条路径对应的目标行驶距离、所述乘车人数、所述目标车辆的标识信息，确定所述每条路径对应的所述目标车辆行驶所消耗的第二能量，对所述第一能量和所述第二能量进行求和，得到所述每条路径对应的所述目标车辆所需的目标充电电量，包括：
基于如下公式确定所述每条路径对应的所述目标车辆所需的目标充电电量；
W2＝G·k·S1 (5)
W3＝W1+W2 (6)
其中，W1为所述第一能量，P为所述目标车内用电设备的总功率值，S1为所述目标行驶距离，v为所述目标车辆的预期速度，W2为所述第二能量，G为所述目标车辆的总重量，k为摩擦力系数，W3为所述目标充电电量。
在一种可能的实现方式中，所述大数据平台将所述剩余电量、所述每条路径对应的目标充电电量、所述每条路径中的多个充电桩的充电功率、所述每条路径中的多个充电桩之间的间隔距离、所述目标车辆的标定电量输入到补能推荐算法中，确定出所述每条路径对应的充电桩组合以及所述充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间，包括：
对所述每条路径中的多个充电桩进行排列组合，得到所述每条路径对应的多个基础充电桩组合；
基于每个基础充电桩组合中的充电桩的充电功率和所述每条路径对应的目标充电电量，确定所述每个基础充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间；
基于所述剩余电量、所述每个基础充电桩组合中的充电桩的充电功率、所述每个基础充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间、所述每个基础充电桩组合中的多个充电桩之间的间隔距离、所述目标车辆的标定电量，对所述每条路径对应的多个基础充电桩组合进行筛选，得到所述每条路径对应的可行的充电桩组合；
将所述每条路径对应的可行的充电桩组合中充电时间最短的充电桩组合确定为所述每条路径对应的充电桩组合。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
所述大数据平台基于所述目标车辆的标识信息，确定出所述目标车辆是否支持换电功能，如果所述目标车辆支持换电功能，则基于所述乘车人数和所述目标车辆的标识信息，确定所述目标车辆的总重量，将所述目标车内设备的标定功率进行求和，得到所述状态信息为启动的目标车内设备车内用电设备的总功率值，基于剩余电量、所述总重量、所述总功率值和所述目标车辆的预期速度，确定所述目标车辆在所述剩余电量下的可行驶距离；
所述大数据平台将确定出所述每条路径中的所述可行驶距离内的多个换电站发送至所述车载终端；
所述车载终端显示所述多条路径，并对所述每条路径中的所述可行驶距离内的多个换电站进行标注。
第二方面，提供了一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器用于存储计算机指令；处理器执行存储器存储的计算机指令，以使计算机设备执行第一方面及其可能的实现方式的方法。
第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序代码，响应于计算机程序代码被计算机设备执行，计算机设备执行第一方面及其可能的实现方式的方法。
第四方面，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序代码，响应于计算机程序代码被计算机设备执行，计算机设备执行第一方面及其可能的实现方式的方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
通过本公开实施例提供的方案，车载终端可以将多个车内用电设备的状态信息和乘车人数发送至大数据平台，由大数据平台根据这些信息，计算目标车辆到达目的地所需的充电电量(即目标充电电量)，进一步，根据剩余电量和充电电量，确定出多种补能方式，并将相应的充电桩组合和充电时间进行标注。这样，通过自动确定补能方式的方法，用户无需自己规划补能方式即可了解不同路径下的补能方式，进一步，用户可以根据所选择的路径，根据对应的补能方式对车辆进行补能以到达目的地，较为方便。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例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公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本公开实施例提供的一种补能方式推荐系统的结构示意图；
图2是本公开实施例提供的一种终端的结构示意图；
图3是本公开实施例提供的一种服务器的结构示意图；
图4是本公开实施例提供的一种确定补能方式的方法的流程示意图；
图5是本公开实施例提供的一种确定目标行驶距离的示意图；
图6是本公开实施例提供的一种确定目标行驶距离的示意图；
图7是本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
本公开实施例提供了一种确定补能方式的方法，该方法用于在用户开车出行时，为用户的出行路线推荐相应的补能方式。该方法可以由补能方式推荐系统来实现，补能方式推荐系统可以包括车载终端、大数据平台、车联网平台、地图平台等，可以如图1所示。大数据平台、车联网平台、地图平台可以是相关应用程序的后台服务器。其中，大数据平台用于从车联网平台和地图平台获取相关数据，为车辆确定相应的补能方式。车联网平台用于记录相关车辆的行驶数据，例如，速度、剩余电量等。地图平台用于确定车辆的位置，并为车辆提供多条到达目的地的路径等。
从硬件组成上来看，车载终端的结构可以如图2所示，包括处理器210、存储器220、显示部件230和通信部件240。
处理器210可以是CPU(central processing unit，中央处理器)或SoC(system onchip，系统级芯片)等，处理器110可以用于执行该方法涉及的各种指令等。
存储器220可以包括各种易失性存储器或非易失性存储器，如SSD(solid statedisk，固态硬盘)、DRAM(dynamic random access memory，动态随机存取存储器)内存等。存储器220可以用于存储确定补能方式过程中的预存数据、中间数据和结果数据。
显示部件230可以是独立的屏幕、或与终端机身一体的屏幕、投影仪等，屏幕可以为触控屏、也可以为非触控屏，显示部件用于操作界面等，例如，目标路径的显示界面等。
通信部件240可以是有线网络连接器、WiFi(wireless fidelity，无线保真)模块、蓝牙模块、蜂巢网通信模块等。通信部件140可以用于与其他设备进行数据传输，其他设备可以是服务器、也可以是其他终端等。
除了处理器、存储器，车载终端还可以包括音频采集部件、音频输出部件等。
音频采集部件可以为麦克风，用于采集用户的语音。音频输出部件可以为音箱、耳机等，用于播放音频。
从硬件组成上来看，服务器的结构可以如图3所示，包括处理器310和存储器320。
处理器310可以是CPU或SoC等，处理器310可以用于执行该方法涉及的各种指令等。
存储器320可以包括各种易失性存储器或非易失性存储器，如SSD、DRAM内存等。存储器320可以用于存储确定补能方式过程中的预存数据、中间数据和结果数据，例如，多种对应关系。
通信部件330可以是有线网络连接器、WiFi模块、蓝牙模块、蜂巢网通信模块等。通信部件330可以用于与其他设备进行数据传输，其他设备可以是服务器、也可以是其他终端等。
在新能源汽车技术领域，尤其是电动汽车，其续航问题一直困扰着用户。因此，人们在选择自驾出行时，可以在车载终端输入目的地的名称，选择去往目的地的路径，并确定选择的路径中是否有能源补充站，例如，换电站、充电站等等。
本公开实施例针对上述的应用场景，提供了一种确定补能方式的方法，该方法的处理流程可以如图4所示，包括如下处理步骤：
401，车载终端检测到用户对目的地的输入操作后，向地图平台发送路线获取请求。
其中，路线获取请求中包括目标车辆的标识信息和目的地的标识信息。目标车辆的标识信息可以包括目标车辆的车牌号、车架号、车型等等。目的地的标识信息可以是目的地的名称。
在实施中，当用户需要开车自行前往某个目的地时，可以在地图应用程序中输入目的地的名称。此时，车载终端检测到用户对目的地的名称的输入操作，向地图平台发送路线获取请求。
402，车载终端获取多个车内用电设备的状态信息和乘车人数，向大数据平台发送补能方式推荐请求。
其中，多个车内用电设备可以包括空调、音响等。状态信息为启动状态或未启动状态。补能方式推荐请求中可以包括目标车辆的标识信息和多个车内用电设备的状态信息等。
在实施中，用户可以在补能方式推荐的应用程序中，对每个车内用电设备，根据自己的使用习惯，选择每个车内用电设备的状态信息。并且，用户还需要在车载终端输入乘车人数。
在其他可能的实现方式中，车载终端可以按指定周期检测多个车内用电设备的状态信息以及通过目标车辆的座椅下方的压力传感器检测乘车人数。当车载终端检测到用户输入目的地的操作后，可以将最新一个周期获取到的多个车内用电设备的状态信息和乘车人数添加到补能方式推荐请求中，发送至大数据平台。
403，地图平台确定目标车辆的位置与目的地之间的多条路径，并发送至大数据平台和车载终端。
在实施中，当地图平台接收到路线获取请求后，可以根据路线获取请求中携带的目标车辆的标识信息，确定目标车辆的位置，根据路线获取请求中携带的目的地的标识信息，确定目的地的位置，进一步，通过目标车辆的位置和目的地的位置，规划出多条路径，发送至大数据平台和车载终端。
404，大数据平台确定多个车内用电设备的状态信息中存在至少一个车内用电设备的状态信息为启动状态，将多个车内用电设备中状态信息为启动状态的车内用电设备确定为目标车内用电设备，基于车辆的标识信息与车内用电设备的标定功率的对应关系、目标车辆的标识信息，确定目标车内用电设备的标定功率。
在实施中，大数据平台在接收到补能方式推荐请求后，从补能方式推荐请求中获取到多个车内用电设备的状态信息。如果多个车内用电设备的状态信息都为未启动状态，那么可以不进行本步骤中的后续处理。如果多个车内用电设备的状态信息中存在至少一个车内用电设备的状态信息为启动状态，那么可以将状态信息为启动状态的车内用电设备确定为目标车内用电设备。
大数据平台中可以存储有车辆的标识信息与车内用电设备的标定功率的对应关系，该对应关系可以如表1所示。这样，大数据平台可以根据目标车内用电设备的标识信息，在该对应关系表中，确定出目标车辆对应的多个车内用电设备及多个车内用电设备对应的标定功率，进一步，根据目标车内用电设备的标识信息，在该对应关系表中，确定出目标车内用电设备的标定功率。
表1
例如，车辆的标识信息为“A型车辆”，通过上述表1可以确定出A型车辆对应的多个车内用电设备以及多个车内用电设备的标定功率，目标用电设备为“空调”，可以确定出A型车辆的空调的标定功率为3kW。
405，大数据平台基于乘车人数和目标车辆的标识信息，确定目标车辆的总重量，将目标车内用电设备的标定功率进行求和，得到目标车内用电设备的总功率值，基于剩余电量、总重量、总功率值和目标车辆的预期速度，确定目标车辆在剩余电量下的可行驶距离。
其中，剩余电量和目标车辆的预期速度可以是大数据平台从车联网平台获取的。目标车辆可以按指定频率向车联网平台发送自身的状态参数，例如，行驶速度、剩余电量等。车联网平台可以对接收到的行驶速度进行统计，得到目标车辆的平均速度，并按预设的周期对平均速度进行更新。这样，大数据平台可以从车联网平台获取到目标车辆的平均速度，并将其作为目标车辆的预期速度。
在实施中，大数据平台可以存储有车辆的标识信息和车辆的整备质量(也即净重)的对应关系。这样，大数据平台可以根据目标车辆的标识信息，在车辆的标识信息和车辆的整备质量的对应关系中，确定出目标车辆的整备质量。进一步，大数据平台可以根据下述公式(1)确定出目标车辆的总重量。同时，大数据平台可以根据公式(2)，对目标车内用电设备的标定功率进行求和，得到目标车内用电设备的总功率值。进一步，大数据平台可以根据公式(3)，确定目标车辆的可行驶距离。
计算公式如下：
G＝(n×m1+m2)×g (1)
P＝P1+P2+……Pn (2)
其中，G为目标车辆的总重量，n为乘车人数，m1为标准体重，m2为目标车辆的质量，P为目标车内用电设备的总功率值，Pn为任一目标车内用电设备的功率值，S为可行驶距离，W为剩余电量，k为摩擦力系数，v为目标车辆的预期速度。
在其他可能的实现方式中，车载终端可以通过目标车辆的座椅下方的压力传感器检测到的压力计算出每个乘车人的重量，并发送至大数据平台。这样，大数据平台就可以根据乘车人的实际体重，计算目标车辆的总重量，更为准确。
406，大数据平台基于可行驶距离和每条路径对应的路径长度，确定每条路径对应的目标行驶距离。
在实施中，大数据平台在计算出可行驶距离后，可以将可行驶距离与每条路径的路径长度进行比较，如果每条路径的路径长度都小于或等于可行驶距离，说明目标车辆电量充足，无需进行补能即可到达目的地，那么可以不进行后续处理。如果存在至少一条路径的路径长度大于可行驶距离，那么大数据平台可以将每条路径对应的路径长度分别减去可行驶距离，得到每条路径对应的目标行驶距离，如图5所示。或者，大数据平台可以将每条路径对应的路径长度分别减去可行驶距离加上预设保留距离，得到每条路径对应的目标行驶距离，如图6所示。例如，预设保留距离可以是10千米。这样，通过设置预设保留距离，可以使得目标车辆在到达目的地后仍有余量，或在目标车辆大幅度消耗电量时，仍然可以到达目的地，更加安全。
407，大数据平台基于每条路径对应的目标行驶距离、目标车辆的预期速度和总功率值，确定每条路径对应的目标车内用电设备消耗的第一能量，基于每条路径对应的目标行驶距离、乘车人数、目标车辆的标识信息，确定每条路径对应的目标车辆行驶所消耗的第二能量，对第一能量和第二能量进行求和，得到每条路径对应的目标车辆所需的目标充电电量。
在实施中，大数据平台可以根据公式(4)计算目标车内设备在目标车辆行驶目标行驶距离所消耗的第一能量，根据公式(5)计算目标车辆行驶目标行驶距离所消耗的第二能量。最后，大数据平台对第一能量和第二能量相加，得到目标充电电量。这样，就可以计算得到每条路径对应的目标车辆所需的目标充电电量。
计算公式如下：
W2＝G·k·S1 (5)
Wa＝W1+W2 (6)
其中，W1为第一能量，S1为目标行驶距离，W2为第二能量，W3为目标充电电量。
408，大数据平台将剩余电量、每条路径对应的目标充电电量、每条路径中的多个充电桩的充电功率、每条路径中的多个充电桩之间的间隔距离、目标车辆的标定电量输入到补能推荐算法中，确定出每条路径对应的充电桩组合以及充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间。
其中，标定电量为目标车辆满电时的电量。
确定每条路径对应的充电桩组合以及充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间的具体步骤可以如下：
步骤一，对每条路径中的多个充电桩进行排列组合，得到每条路径对应的多个基础充电桩组合。
在实施中，对于每条路径，大数据平台可以确定出该路径上所有的充电桩，并对所有充电桩的使用状态、健康状态等进行确定。然后，将使用状态为使用中或健康状态为不健康的充电桩进行排除后，对剩余的充电桩进行排列组合。例如，某条路径上有5个充电桩，分别是充电桩A、充电桩B、充电桩C、充电桩D、充电桩E和充电桩F，其中，充电桩F的使用状态为使用中，将其排除后，对剩余的5个充电桩排列组合后可以得到以下多个基础充电桩组合：(A)、(B)、(C)……(A，B)、(A，C)……(A，B，C)……(A，B，C，D)……(A，B，C，D，E)。
步骤二，基于每个基础充电桩组合中的充电桩的充电功率和每条路径对应的目标充电电量，确定每个基础充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间。
在实施中，对于每个基础充电桩组合，大数据平台可以基于公式W3＝Pata+……+Pntn，确定出每个充电桩的充电时间的多组数值解，进一步，可以从这多组数值解中随机选择一个数值解作为该基础充电桩组合的充电时间组合，也即确定出该基础充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间。其中，n表示充电桩的标号，Pn表示充电桩的充电功率，tn表示充电桩的充电时间。
步骤三，基于剩余电量、每个基础充电桩组合中的充电桩的充电功率、每个基础充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间、每个基础充电桩组合中的多个充电桩之间的间隔距离、目标车辆的标定电量，对每条路径对应的多个基础充电桩组合进行筛选，得到每条路径对应的可行的充电桩组合。
在实施中，对于每个基础充电桩组合，大数据平台可以计算出每个充电桩的充电功率和充电时间的乘积，将该乘积作为充电桩的充电电量。然后，大数据平台可以确定出每两个充电桩之间的距离，进一步根据公式(4)-(6)，计算出从其中一个充电桩到另一个充电桩所需的电量，将该电量确定为两个充电桩中位置靠后的充电桩对应的消耗电量。
在进行筛选时，可以根据剩余电量和每个充电桩的充电电量和消耗电量进行处理：
第一，对于每个基础充电桩组合中的第一个充电桩，可以先确定出目标车辆到第一个充电桩的距离，基于上述公式(4)-(6)，得到目标车辆到第一个充电桩所需的电量，将该电量确定为第一个充电桩对应的消耗电量。进一步，确定剩余电量是否大于或等于第一个充电桩对应的消耗电量。如果否，则可以将该基础充电桩组合进行排除。如果是，则根据第二个规则进行筛选。
第二，对于每个基础充电桩组合中的第m个充电桩(m是大于1的正整数)，可以将前m个充电桩的充电电量进行求和，加上剩余电量，再减去前m个充电桩的消耗电量的和值，得到目标车辆在第m个充电桩时的电量。进一步，确定该电量是否大于目标车辆的标定电量，如果是，则可以将该基础充电桩组合进行排除。如果否，则在m等于该基础充电桩组合中充电桩的数量时，将该基础充电桩组合确定为相应路径对应的可行的充电桩组合。
步骤四，将每条路径对应的可行的充电桩组合中充电时间最短的充电桩组合确定为每条路径对应的充电桩组合。
在实施中，通过上述处理，可以确定出每条路径对应的多个可行的充电桩组合。大数据平台可以对每个可行的充电桩组合中充电桩的充电时间进行求和，得到每个可行的充电桩组合对应的充电时间。进一步，按充电时间从小到大对可行的充电桩组合进行排序，将排序值为第一的可行的充电桩组合确定为相应路径对应的充电桩组合。由此，可以确定出每条路径对应的充电桩组合。
在其他可能的实现方式中，补能推荐算法可以是机器学习算法。
409，大数据平台将每条路径对应的充电桩组合以及充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间发送至车载终端。
410，车载终端显示多条路径，并对每条路径对应的充电桩组合以及充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间进行标注。
在实施中，车载终端在接收到地图平台发送的多条路径时，显示多条路径，在接收到每条路径对应的充电桩组合以及该组合中每个充电桩对应的充电时间时，将确定出的充电桩组合中的充电桩以及对应的充电时间在相应的路径上进行标注。具体的标注方式可以是，对充电桩组合中的充电桩进行着重显示，例如，对充电桩组合中的充电桩的图标进行放大显示，标记特殊的符号等。同时，还可以在相关显示界面的右下角显示充电桩组合的标号以及每个充电桩对应的充电时间。
由于部分新能源汽车支持换电功能，通过换电方式进行能源补充相比充电方式进行能源补充较为便捷。因此，本公开实施例还提供了确定换电站的方法，具体处理步骤可以如下：
步骤一，大数据平台基于目标车辆的标识信息，确定出目标车辆是否支持换电功能，如果目标车辆支持换电功能，则基于乘车人数和目标车辆的标识信息，确定目标车辆的总重量，将状态信息为启动的目标车内设备车内用电设备的标定功率进行求和，得到状态信息为启动的目标车内设备车内用电设备的总功率值，基于剩余电量、总重量、总功率值和目标车辆的预期速度，确定目标车辆在剩余电量下的可行驶距离。
在实施中，大数据平台中可以存储有车辆的标识信息与能源补充方式的对应关系。这样，大数据平台可以从补能方式获取请求中获取到目标车辆的标识信息，并基于目标车辆的标识信息，在车辆的标识信息与能源补充方式的对应关系中确定目标车辆是否支持换电功能。如果是，则大数据平台可以计算目标车辆在剩余电量下的可行驶距离，具体计算方式可以和步骤405相同，此处不再赘述。如果否，则可以在确定出可行驶距离后进行步骤406的处理。
步骤二，大数据平台将确定出每条路径中的可行驶距离内的多个换电站发送至车载终端。
在实施中，大数据平台在地图平台提供的多条路径中，确定出所有在可行驶距离内的换电站，并发送至车载终端。
步骤三，车载终端显示多条路径，并对每条路径中的可行驶距离内的多个换电站进行标注。
在实施中，车载终端在接收到多条路径后，对多条路径进行显示，在接收到每条路径中的可行驶距离内的多个换电站后，对换电站进行标注。具体的标注方式可以是，对可行驶距离内的多个换电站进行着重显示，例如，对可行驶距离内的多个换电站的图标进行放大显示，标记特殊的符号等。
通过本公开实施例提供的方法，车载终端可以将多个车内用电设备的状态信息和乘车人数发送至大数据平台，由大数据平台根据这些信息，计算目标车辆到达目的地所需的充电电量(即目标充电电量)，进一步，根据剩余电量和充电电量，确定出多种补能方式，并将相应的充电桩组合和充电时间进行标注。这样，通过自动确定补能方式的方法，用户无需自己规划补能方式即可了解不同路径下的补能方式，进一步，用户可以根据所选择的路径，根据对应的补能方式对车辆进行补能以到达目的地，较为方便。
图7示出了本公开实施例提供的电子700的结构框图。该电子设备可以是上述实施例中的各终端。该电子设备700可以是便携式移动终端，比如：智能手机、平板电脑、MP3播放器(moving picture experts group audio layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(moving picture experts group audio layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。电子设备700还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。
通常，电子设备700包括有：处理器701和存储器702。
处理器701可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器701可以采用DSP(digital signal processing，数字信号处理)、FPGA(field－programmable gate array，现场可编程门阵列)、PLA(programmable logic array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器701也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器701可以集成有GPU(graphics processing unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器701还可以包括AI(artificial intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器702可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器702还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器702中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器701所执行以实现本公开实施例提供的方法。
在一些实施例中，电子设备700还可选包括有：外围设备接口703和至少一个外围设备。处理器701、存储器702和外围设备接口703之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口703相连。具体地，外围设备包括：射频电路704、显示屏705、摄像头组件706、音频电路707、定位组件708和电源709中的至少一种。
外围设备接口703可被用于将I/O(input/output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器701和存储器702。在一些实施例中，处理器701、存储器702和外围设备接口703被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器701、存储器702和外围设备接口703中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。
射频电路704用于接收和发射RF(radio frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路704通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路704将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路704包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路704可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：万维网、城域网、内联网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(wireless fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路704还可以包括NFC(near field communication，近距离无线通信)有关的电路，本公开对此不加以限定。
显示屏705用于显示UI(user interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏705是触摸显示屏时，显示屏705还具有采集在显示屏705的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器701进行处理。此时，显示屏705还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏705可以为一个，设置在电子设备700的前面板；在另一些实施例中，显示屏705可以为至少两个，分别设置在电子设备700的不同表面或呈折叠设计；在另一些实施例中，显示屏705可以是柔性显示屏，设置在电子设备700的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏705还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏705可以采用LCD(liquid crystal display，液晶显示屏)、OLED(organic light-emitting diode，有机发光二极管)等材质制备。
摄像头组件706用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件706包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(virtual reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件706还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。
音频电路707可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器701进行处理，或者输入至射频电路704以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在电子设备700的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器701或射频电路704的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路707还可以包括耳机插孔。
定位组件708用于定位电子设备700的当前地理位置，以实现导航或LBS(locationbased service，基于位置的服务)。定位组件708可以是基于GPS(global positioningsystem，全球定位系统)、北斗系统的定位组件。
电源709用于为电子设备700中的各个组件进行供电。电源709可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源709包括可充电电池时，该可充电电池可以是有线充电电池或无线充电电池。有线充电电池是通过有线线路充电的电池，无线充电电池是通过无线线圈充电的电池。该可充电电池还可以用于支持快充技术。
在一些实施例中，电子设备700还包括有一个或多个传感器710。该一个或多个传感器710包括但不限于：加速度传感器711、陀螺仪传感器712、压力传感器713、指纹传感器714、光学传感器715以及接近传感器716。
加速度传感器711可以检测以电子设备700建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器711可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器701可以根据加速度传感器711采集的重力加速度信号，控制显示屏705以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器711还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。
陀螺仪传感器712可以检测电子设备700的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器712可以与加速度传感器711协同采集用户对电子设备700的3D动作。处理器701根据陀螺仪传感器712采集的数据，可以实现如下功能：动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。
压力传感器713可以设置在电子设备700的侧边框和/或显示屏705的下层。当压力传感器713设置在电子设备700的侧边框时，可以检测用户对电子设备700的握持信号，由处理器701根据压力传感器713采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器713设置在显示屏705的下层时，由处理器701根据用户对显示屏705的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。
指纹传感器714用于采集用户的指纹，由处理器701根据指纹传感器714采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器714根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器701授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器714可以被设置在电子设备700的正面、背面或侧面。当电子设备700上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器714可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。
光学传感器715用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器701可以根据光学传感器715采集的环境光强度，控制显示屏705的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高显示屏705的显示亮度；当环境光强度较低时，调低显示屏705的显示亮度。在另一个实施例中，处理器701还可以根据光学传感器715采集的环境光强度，动态调整摄像头组件706的拍摄参数。
接近传感器716，也称距离传感器，通常设置在电子设备700的前面板。接近传感器716用于采集用户与电子设备700的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器716检测到用户与电子设备700的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器701控制显示屏705从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器716检测到用户与电子设备700的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器701控制显示屏705从息屏状态切换为亮屏状态。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构并不构成对电子设备700的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
在本公开实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由终端中的处理器执行以完成上述实施例中执行互动操作的方法。该计算机可读存储介质可以是非暂态的。例如，所述计算机可读存储介质可以是ROM(read-onlymemory，只读存储器)、RAM(random access memory，随机存取存储器)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
需要说明的是，本公开所涉及的信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)、数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)以及信号(包括但不限于用户终端与其他设备之间传输的信号等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本公开的部分可能的实施例，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种确定补能方式的方法，其特征在于，所述方法包括：
车载终端检测到用户对目的地的输入操作后，向地图平台发送路线获取请求，其中，所述路线获取请求中包括目标车辆的标识信息；
所述车载终端获取多个车内用电设备的状态信息和乘车人数，向大数据平台发送补能方式推荐请求，其中，所述状态信息为启动状态或未启动状态，所述补能方式推荐请求中包括所述目标车辆的标识信息和所述多个车内用电设备的状态信息；
所述地图平台确定所述目标车辆的位置与所述目的地之间的多条路径，并发送至所述大数据平台和所述车载终端；
所述大数据平台确定所述多个车内用电设备的状态信息中存在至少一个车内用电设备的状态信息为启动状态，将所述多个车内用电设备中状态信息为启动状态的车内用电设备确定为目标车内用电设备，基于车辆的标识信息与车内用电设备的标定功率的对应关系、所述目标车辆的标识信息，确定所述目标车内用电设备的标定功率；
所述大数据平台基于所述乘车人数和所述目标车辆的标识信息，确定所述目标车辆的总重量，将所述目标车内用电设备的标定功率进行求和，得到所述目标车内用电设备的总功率值，基于剩余电量、所述总重量、所述总功率值和所述目标车辆的预期速度，确定所述目标车辆在所述剩余电量下的可行驶距离，其中，所述剩余电量和所述目标车辆的预期速度是所述大数据平台从车联网平台获取的；
所述大数据平台基于所述可行驶距离和所述每条路径对应的路径长度，确定所述每条路径对应的目标行驶距离；
所述大数据平台基于所述每条路径对应的目标行驶距离、所述目标车辆的预期速度和所述总功率值，确定所述每条路径对应的所述目标车内用电设备消耗的第一能量，基于所述每条路径对应的目标行驶距离、所述乘车人数、所述目标车辆的标识信息，确定所述每条路径对应的所述目标车辆行驶所消耗的第二能量，对所述第一能量和所述第二能量进行求和，得到所述每条路径对应的所述目标车辆所需的目标充电电量；
所述大数据平台将所述剩余电量、所述每条路径对应的目标充电电量、所述每条路径中的多个充电桩的充电功率、所述每条路径中的多个充电桩之间的间隔距离、所述目标车辆的标定电量输入到补能推荐算法中，确定出所述每条路径对应的充电桩组合以及所述充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间，其中，所述标定电量为所述目标车辆满电时的电量；
所述大数据平台将所述每条路径对应的充电桩组合以及所述充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间发送至所述车载终端；
所述车载终端显示所述多条路径，并对所述每条路径对应的充电桩组合以及所述充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间进行标注。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车载终端获取多个车内用电设备的状态信息和乘车人数，包括：
所述车载终端获取用户输入的多个车内用电设备的状态信息和乘车人数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车载终端获取多个车内用电设备的状态信息，包括：
所述车载终端按指定周期检测多个车内用电设备的状态信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大数据平台基于所述乘车人数和所述目标车辆的标识信息，确定所述目标车辆的总重量，将所述目标车内用电设备的标定功率进行求和，得到所述目标车内用电设备的总功率值，基于剩余电量、所述总重量、所述总功率值和所述目标车辆的预期速度，确定所述目标车辆在所述剩余电量下的可行驶距离，包括：
基于如下公式确定所述可行驶距离；
G＝(n×m1+m2)×g (1)
P＝P1+P2+......Pn (2)
其中，G为所述目标车辆的总重量，n为所述乘车人数，m1为标准体重，m2为所述目标车辆的质量，P为所述目标车内用电设备的总功率值，Pn为任一目标车内用电设备的功率值，S为所述可行驶距离，W为所述剩余电量，k为摩擦力系数，v为所述目标车辆的预期速度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大数据平台基于所述可行驶距离和所述每条路径对应的路径长度，确定所述每条路径对应的目标行驶距离，包括：
将所述每条路径对应的路径长度分别减去所述可行驶距离加上预设保留距离，确定所述每条路径对应的目标行驶距离。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大数据平台基于所述每条路径对应的目标行驶距离、所述目标车辆的预期速度和所述总功率值，确定所述每条路径对应的所述多个车内设备中状态信息为启动的车内设备目标车内用电设备消耗的第一能量，基于所述每条路径对应的目标行驶距离、所述乘车人数、所述目标车辆的标识信息，确定所述每条路径对应的所述目标车辆行驶所消耗的第二能量，对所述第一能量和所述第二能量进行求和，得到所述每条路径对应的所述目标车辆所需的目标充电电量，包括：
基于如下公式确定所述每条路径对应的所述目标车辆所需的目标充电电量；
W2＝G·k·S1 (5)
W3＝W1+W2 (6)
其中，W1为所述第一能量，P为所述目标车内用电设备的总功率值，S1为所述目标行驶距离，v为所述目标车辆的预期速度，W2为所述第二能量，G为所述目标车辆的总重量，k为摩擦力系数，W3为所述目标充电电量。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大数据平台将所述剩余电量、所述每条路径对应的目标充电电量、所述每条路径中的多个充电桩的充电功率、所述每条路径中的多个充电桩之间的间隔距离、所述目标车辆的标定电量输入到补能推荐算法中，确定出所述每条路径对应的充电桩组合以及所述充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间，包括：
对所述每条路径中的多个充电桩进行排列组合，得到所述每条路径对应的多个基础充电桩组合；
基于每个基础充电桩组合中的充电桩的充电功率和所述每条路径对应的目标充电电量，确定所述每个基础充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间；
基于所述剩余电量、所述每个基础充电桩组合中的充电桩的充电功率、所述每个基础充电桩组合中每个充电桩对应的充电时间、所述每个基础充电桩组合中的多个充电桩之间的间隔距离、所述目标车辆的标定电量，对所述每条路径对应的多个基础充电桩组合进行筛选，得到所述每条路径对应的可行的充电桩组合；
将所述每条路径对应的可行的充电桩组合中充电时间最短的充电桩组合确定为所述每条路径对应的充电桩组合。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述大数据平台基于所述目标车辆的标识信息，确定出所述目标车辆是否支持换电功能，如果所述目标车辆支持换电功能，则基于所述乘车人数和所述目标车辆的标识信息，确定所述目标车辆的总重量，将所述目标车内设备的标定功率进行求和，得到所述状态信息为启动的目标车内设备车内用电设备的总功率值，基于剩余电量、所述总重量、所述总功率值和所述目标车辆的预期速度，确定所述目标车辆在所述剩余电量下的可行驶距离；
所述大数据平台将确定出所述每条路径中的所述可行驶距离内的多个换电站发送至所述车载终端；
所述车载终端显示所述多条路径，并对所述每条路径中的所述可行驶距离内的多个换电站进行标注。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机指令；
所述处理器执行所述存储器存储的计算机指令，以使所述计算机设备执行上述权利要求1-8中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序代码，响应于所述计算机程序代码被计算机设备执行，所述计算机设备执行上述权利要求1-8中任一项所述的方法。
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