CN118107395A - 用于估计交通工具的剩余能量里程的系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种用于估计交通工具电池电量的剩余里程的方法包括：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；确定交通工具的交通工具能耗简档；以及确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态。方法还包括：为所选择的路线确定路线能耗简档；以及基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。方法还包括：确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；以及响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；以及提供第一指示。

Description

用于估计交通工具的剩余能量里程的系统和方法

政府许可权

本发明是在由美国能源部高级研究计划局(ARPA-E)授予的合同DE-AR0000794下在政府支持下作出的。政府具有本发明中的特定权利。

技术领域

本公开涉及交通工具(vehicle)能量使用，并且具体地涉及用于估计交通工具的剩余里程(range)的系统和方法。

背景技术

交通工具(诸如汽车、卡车、运动型多功能交通工具、交叉车(cross-over)、小型货车、或其他合适的交通工具)越来越依赖于电池来为交通工具推进系统提供能量(例如，如使用一个或多个电动机提供推进的电动交通工具或使用一个或多个电动机和内燃机提供推进的混合交通工具的情况)。

在这样的交通工具中，可能难以准确地预测交通工具可以利用交通工具的一个或多个交通工具电池的剩余电池电量或能量行驶的剩余距离(例如，该剩余距离可以被称为里程)。这可能导致操作者焦虑，因为在交通工具到达期望的目的地之前给交通工具电池充电可能不方便、困难或不可能。此外，难以准确地预测交通工具可以利用一个或多个交通工具电池的剩余电池电量或能量行驶的剩余距离可能会阻止潜在的交通工具购买者购买电动交通工具或混合交通工具。

发明内容

本公开总体上涉及交通工具推进控制系统和方法。

所公开的实施例的一方面是一种用于估计交通工具电池电量或能量的剩余里程的方法。方法包括：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档(profile)，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗；以及确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态。方法还包括：基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档；以及基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。方法还包括：确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；以及响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；以及提供第一指示。

所公开的实施例的另一方面包括一种用于估计交通工具电池电量的剩余里程的系统。系统包括处理器和存储器。存储器包括指令，指令在由处理器执行时，使得处理器用于：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗；确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态；基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档；基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；以及提供第一指示。

所公开的实施例的另一方面包括一种非瞬态计算机可读存储介质，非瞬态计算机可读存储介质包括可执行指令，可执行指令在由处理器执行时促进操作的执行，操作包括：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗；确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态；基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档；基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而生成第二指示；在交通工具显示器处提供第一指示和第二指示中的一者。

所公开的实施例的另一方面包括一种用于估计交通工具电池电量的剩余里程的方法。方法包括：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗；以及确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态。方法还包括：基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档；以及基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。方法还包括：确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；以及响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示。方法还包括：响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而：基于至少一个路线特性、交通工具能耗简档和交通工具电池的电量状态来确定目标交通工具速度简档，以及生成第二指示；以及提供第一指示和第二指示中的一者。

所公开的实施例的另一方面包括一种用于估计交通工具电池电量的剩余里程的系统。系统包括处理器和存储器。存储器包括指令，指令在由处理器执行时，使得处理器用于：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗；确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态；基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档；基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而：基于至少一个路线特性、交通工具能耗简档和交通工具电池的电量状态来确定目标交通工具速度简档；以及生成第二指示；以及提供第一指示和第二指示中的一者。

所公开的实施例的另一方面包括一种非瞬态计算机可读存储介质，非瞬态计算机可读存储介质包括可执行指令，可执行指令在由处理器执行时促进操作的执行，操作包括：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗；确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态；基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档；基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而：基于至少一个路线特性、交通工具能耗简档和交通工具电池的电量状态来确定目标交通工具速度简档；以及生成指示；以及提供第二指示。

在以下的实施例的具体实施方式、所附权利要求以及附图中提供本公开的这些和其他方面。

附图说明

当与所附附图结合来阅读时，本公开从下列具体实施方式而被最佳地理解。所强调的是，根据惯例，附图的各种特征不是按比例的。相反，为了清楚起见，各种特征的尺寸被任意扩大或缩小。

图1总体上图示出根据本公开的原理的交通工具。

图2总体上图示出根据本公开的原理的交通工具推进控制系统的框图。

图3是总体上图示出根据本公开的原理的能耗方法的流程图。

图4总体上图示出根据本公开的原理使用机器学习对未来行程的交通工具电池中的能耗的估计。

图5是总体上图示出根据本公开的原理的交通工具推进控制方法的流程图。

图6是总体上图示出根据本公开的原理的替代交通工具推进控制方法的流程图。

图7是总体上图示出根据本公开的原理的替代交通工具推进控制方法的流程图。

图8是总体上图示出根据本公开的原理的剩余交通工具电池里程估计方法的流程图。

图9是总体上图示出根据本公开的原理的替代剩余交通工具电池里程估计方法的流程图。

图10是总体上图示出根据本公开的原理的替代剩余交通工具电池里程估计方法的流程图。

图11是总体上图示出根据本公开的原理的替代剩余交通工具电池里程估计方法的流程图。

具体实施方式

下列讨论涉及本发明的各种实施例。虽然这些实施例中的一个或多个可能是优选的，但是所公开的实施例不应当被解释为或以其他方式被用作对包括权利要求书在内的本公开的范围的限制。另外，本领域技术人员将会理解，下列描述具有广泛的应用，并且对任何实施例的讨论仅旨在成为该实施例的示例，并且不旨在暗示包括权利要求书在内的本公开的范围被限制于该实施例。

如所描述的，交通工具(诸如汽车、卡车、运动型多功能交通工具、交叉车、小型货车、或其他合适的交通工具)越来越依赖于电池为交通工具推进系统提供能量(例如，使用一个或多个电动机提供推进的电动交通工具或使用一个或多个电动机和内燃机提供推进的混合交通工具的情况)。

在这样的交通工具中，可能难以准确地预测交通工具可以利用交通工具的一个或多个交通工具电池的剩余电池寿命或电量行驶的剩余距离(例如，该剩余距离可以被称为里程)。这可能导致操作者焦虑(例如，这可以被称为里程焦虑)，因为在交通工具到达期望的目的地之前给交通工具电池充电可能不方便、困难、或不可能。此外，难以准确地预测交通工具可以利用一个或多个交通工具电池的剩余电池寿命或电量行驶的剩余距离可能会阻止潜在的交通工具购买者购买电动交通工具或混合交通工具。

里程焦虑是阻碍电动交通工具(EV)的广泛使用的主要挑战之一。EV的拥有者的心理恐惧是，交通工具可能没有足够的能量来覆盖到预期目的地的距离，并且交通工具可能在到达目的地之前就被困住。虽然在EV中使用的电池具有有限容量的EV开发的早期阶段中尤其是这样的，但即使现在有了更高容量的电池，许多消费者仍然认为情况还是如此。以前常常出现的电池容量不足的问题现在已经被对交通工具仪表板上显示的估计里程缺乏信心所取代。根据最近的文献，由于对剩余驾驶里程(RDR)估计的准确度的缺乏信任，大多数EV驾驶员通常会保留仪表板上估计里程的约30％。

因此，诸如本文描述的那些被配置成用于基于至少一个交通工具电池的当前电量状态来提供对交通工具的RDR的准确预测的系统和方法可能是期望的。在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于通过基于综合驾驶状况(例如，综合驾驶状况可以包括路线特征、交通状况、交通工具的操作、驾驶风格、环境影响等的信息)预测行程的未来能耗来提供对EV、混合交通工具、和/或内燃机交通工具中的RDR的准确估计。

本文描述的系统和方法可以被配置成用于将这样的信息转化成能量存储系统(ESS)(例如，诸如电池或其他合适的能量存储系统)中的能耗。本文描述的系统和方法可以被配置成用于基于驾驶风格识别、速度简档预测、以及从交通工具的一个或多个车轮到ESS的能耗来确定针对特定路线的交通工具的能耗。本文描述的系统和方法可以被配置成用于将基于模型的方法与数据驱动方法相结合，这可以应用于所有电动交通工具平台，而不管ESS的类型如何。

本文描述的系统和方法可以被配置成用于使用等式(1)来计算RDR。

本文期望的系统和方法可以被配置成用于通过确定未来能耗的可靠估计(例如，等式(1)中的分母)来支持RDR的准确确定。本文期望的系统和方法可以被配置成用于减少或缓解里程焦虑，并且减少驾驶员由于对RDR的不确定性而有意在ESS中保留的能量的量，这相当于增加可用的能量容量。

里程估计方法可以分类成基于历史的方法、基于模型的方法、以及数据驱动或机器学习(ML)方法。基于历史的方法可能相对不太可靠，因为它们依赖于未来能耗将与过去能耗相似的假设。基于模型的方法通常专注于通过考虑诸如路线信息、速度规定、驾驶行为和/或类似等因素来建立随着时间的驾驶简档，以预测交通工具的未来速度简档(例如，加速度、减速度、平均速度和/或类似)。基于模型的估计通常比基于历史的方法更准确，但是也可能是计算密集型的，使用详细的模型来表示交通工具的能耗。ML可以利用相对较大的数据集来生成和开发能够学习数据的不同特征之间的复杂关系并最终在部署期间做出可信预测的算法。本文期望的系统和方法可以被配置成用于将基于模型的方法与ML相结合，以在不需要显著的计算功率的情况下提供可靠的里程估计。

大多数里程估计算法无法解决实时里程估计的问题，并且没有考虑环境和驾驶员行为因素，这可能导致对于给定行程或路线相对较大的能耗变化。由此，本文期望的系统和方法可以被配置成用于使用路线特征、交通状况、交通工具的操作、驾驶风格、环境影响、和/或交通工具、操作者、路线、交通和/或环境的其他合适的特性或方面来预测未来行程或路线的能耗。

在一些实施例中，本文期望的系统和方法可以被配置成用于将上述信息转化为ESS中的能耗，如图3中的方法200总体上图示的(例如，上述信息包括驾驶风格识别、速度简档预测和从车轮到ESS的能耗)。例如，在202处，方法200可以基于一个或多个驾驶特征(例如，其可以包括一个或多个测量)来识别驾驶风格。本文描述的系统和方法可以被配置成用于分析驾驶行为以将数据存储在驾驶员简档中，该驾驶员简档可以用于速度简档的预测或用于与节能相关的警报。驾驶特征可以包括瞬时速度、踏板位置(例如，加速和制动)、到停车标志的距离、到速度限制充电的距离、速度限制偏移、任何其他合适的驾驶特征、或它们的组合。本文描述的系统和方法可以被配置成用于基于驾驶特征来确定在速度简档预测中使用的与激进性相关的驾驶风格参数。例如，激进驾驶的增加可能会导致能量效率下降，而保守驾驶的增加可能产生相反的效果，这会对交通工具的PDR产生影响。

在204处，方法200使用基于物理的模型来预测速度简档。本文描述的系统和方法可以被配置成用于使用路线信息、交通状况、和/或驾驶风格参数来预测路线的速度简档。本文描述的系统和方法可以被配置成用于从地图或导航系统提取路线特征，地图或导航系统可以提供关于道路类型、坐标之间的距离、抬升和/或坡度、速度限制、停车标志(SS)位置、交通灯(TL)位置、替代路线、路线上充电/再充满(refill)站的位置等的信息。本文描述的系统和方法可以被配置成用于收集历史交通模式和实时交通状况的交通信息。

本文描述的系统和方法可以被配置成用于使用历史数据作为随机行为趋势，同时使用实时数据作为确定性(例如，本文描述的系统和方法可以实时或基本实时地检取和更新、或在任何其他合适的时间段中检取和更新)。例如，本文描述的系统和方法可以被配置成用于在路线的开始处随机地定义交通灯的颜色，并且使用与交通工具相关联或与计算设备相关联的导航系统实时地检取特定道路分段的当前流速。本文描述的系统和方法可以被配置成用于使用增强的驾驶员模型(EDM)来基于路线和交通信息以及在202处生成的信息来生成或预测速度简档。

在206处，方法200使用基于物理的模型和道路负载等式来分析分段能量使用。例如，本文描述的系统和方法可以被配置成用于使用ML方法或随机方法来确定预测的速度简档的电池能耗。路线可以由单独的分段组成。本文描述的系统和方法可以被配置成用于使用在202和204处生成的信息来标识每个分段的速度简档和抬升简档。本文描述的系统和方法可以被配置成用于，使用道路负载等式和交通工具参数，使用基于物理的模型来确定交通工具的一个或多个车轮处克服空气动力学阻力、滚动阻力和/或坡度的能量以及用于在给定分段上加速和减速的能量。

在208处，方法200为每个分段提供能量描述以及附加信息作为ML模型(例如，ML模型可以包括ML回归模型)的输入，该附加信息诸如分段长度、分段上的预期行驶时间、分段的开始处的电池电量状态(SoC)、分段上的环境状况、和/或任何其他合适的特征(例如，基于特定的交通工具应用和可用信息)。

在一些实施例中，ML模型可以被训练成用于在给定分段输入特征的情况下预测分段结束处的分段电池能耗和预期SoC。ML模型可以以递归方式用于估计路线上每个分段的电池能耗，如在图4中的250处大体上图示出的。本文描述的系统和方法可以被配置成用于将所有分段的估计电池能耗加在一起，以确定剩余路线的总电池能耗。当交通工具沿着路线行驶时，本文描述的系统和方法可以被配置成用于使用经更新的交通信息、环境状况并且基于最新的交通工具操作状况来(例如，以任何合适的间隔或周期)更新剩余路线的电池能耗。

在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于通过根据目标速度简档选择性地控制交通工具的推进或者通过向驾驶员提供用于实现目标速度简档的推荐来减少或消除驾驶员焦虑。如本文所描述的，目标速度简档可以被配置成用于实现交通工具沿着路线的最佳能耗，这可以增加交通工具在交通工具电池被耗尽之前到达目的地的可能性。

本文描述的系统和方法可以被配置成用于：使用到驾驶员定义的目的地的路线的路线特性的综合集合来基于当交通工具到达目的地时的驾驶员定义的剩余电池SoC来确定优化的速度简档，从而减少或消除电池EV的驾驶员的里程焦虑。本文描述的系统和方法可以被配置成用于：允许驾驶员在目的地处的剩余SoC与到目的地的行驶时间之间进行权衡；基于沿着路线的非预期事件在行程期间提供经更新的行程结束SoC估计和速度简档；允许驾驶员在行程期间更新期望的目的地SoC；和/或当期望的目的地SoC不可实现时警告驾驶员。

本文描述的系统和方法可以被配置成用于通过使驾驶员使用诸如自适应巡航控制等的各种推进功能中的一个以及由优化的目标速度生成的目标交通工具速度来减少驾驶员的里程焦虑。驾驶员可以使用人机界面(HMI)来提供驾驶员设置，驾驶员设置至少包括：期望的目的地；期望的最小目的地SoC；指示能量效率和行驶时间之间的优选权衡的值(例如，“激进性因子”)；限定驾驶员可接受的速度限制周围的速度带的最小值和最大值；和/或任何其他合适的信息。本文描述的系统和方法可以被配置成用于确定到目的地的适当路线，并且基于所定义的路线，获取该路线的一组特性，该组特性可以包括静态路线特性和/或动态路线特性。静态路线特性可以包括：路线和地形(例如，路线距离、道路类型、抬升、和/或任何其他合适的特性)；交通工具和电池特性(例如，空气动力学阻力系数、滚动阻力、电池容量、和/或任何其他合适的特性)；环境特性(例如，一天中的时间和/或任何其他合适的特性)；和/或驾驶行为特性(例如，最大加速度/减速度和/或任何其他合适的特性)。动态路线特性可以包括：路线和地形特性(例如，交通法规(诸如速度限制)、交通灯、和/或停车标志位置、交通密度、交通工具位置、和/或任何其他合适的特性)；交通工具和电池特性(例如，交通工具的质量、电池SoC、电池温度、HVAC设置、和/或任何其他合适的特性)；环境特性(例如，温度、降雨、风速和风向、和/或任何其他合适的特性)；和/或驾驶行为特性(例如，驾驶员激进性、和/或任何其他合适的特性)。

基于路线特性和驾驶员设置，本文描述的系统和方法可以被配置成用于确定是否存在导致大于或等于最小目的地SoC的目的地SoC的最佳目标速度简档。静态路线特性可以包括：路线和地形(例如，路线距离、道路类型、抬升、和/或任何其他合适的特性)；交通工具和电池特性(例如，空气动力学阻力系数、滚动阻力、电池容量、和/或任何其他合适的特性)；环境特性(例如，一天中的时间和/或任何其他合适的特性)；和/或驾驶行为特性(例如，最大加速度/减速度和/或任何其他合适的特性)。动态路线特性可以包括：路线和地形特性(例如，交通法规(诸如速度限制)、交通灯、和/或停车标志位置、交通密度、交通工具位置、和/或任何其他合适的特性)；交通工具和电池特性(例如，交通工具的质量、电池SoC、电池温度、HVAC设置、和/或任何其他合适的特性)；环境特性(例如，温度、降雨、风速和风向、和/或任何其他合适的特性)；和/或驾驶行为特性(例如，驾驶员激进性、和/或任何其他合适的特性)。

如果存在满足驾驶员设置的最佳目标速度简档解决方案，则本文描述的系统和方法可以被配置成用于提醒驾驶员(例如，使用HMI或其他合适的显示器或交互机制)接合自适应巡航控制。本文所述的系统和方法可被配置成基于最佳目标速度简档来设置自适应巡航控制速度。沿着路线，本文描述的系统和方法可以被配置成用于基于经更新的路线特性来重新计算估计的目的地SoC。如果在沿着路线的任何点处，估计的目的地SoC变得比驾驶员期望的最小目的地SoC低超过可定义阈值，则本文描述的系统和方法可以被配置成用于：确定到目的地的新的最佳目标速度简档，并且假设存在解决方案，用经更新的最佳目标速度简档来替换先前的目标速度简档。

如果在沿着路线的任何点处无法确定最佳目标速度简档解决方案(例如，对于给定的路线特性和驾驶员设置不存在可行的解决方案)，则本文描述的系统和方法可以被配置成用于：确定一组潜在充电位置；向驾驶员呈现潜在充电位置；以及允许驾驶员在潜在充电站中进行选择。基于驾驶员选择，本文描述的系统和方法可以被配置成用于如所描述的操作交通工具以到达充电点位置，并且将指示在驾驶员设置的约束内实现最佳目标速度简档的可行解决方案所需的最小充电量。一旦交通工具被充电，本文描述的系统和方法可以被配置成用于随后如所描述的那样操作交通工具以到达最终驾驶员目的地。

在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于响应于驾驶员未输入目的地，使用导航系统最可能的路径信息来确定目的地。

在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于：如果确定交通工具应该停车并充电以到达目的地(例如，在驾驶员设置的约束内)，则在驾驶员设置的约束内优化充电简档以最小化电池老化。

在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于在交通工具穿过路线时适应驾驶员设置中的电量。在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于除了使用当前HVAC设置之外或作为使用当前HVAC设置的替代，考虑预测的HVAC设置(例如，以及通过行程的结束的能量使用)，预测的HVAC设置可以基于所学习的驾驶员HVAC历史。

在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于：除了驾驶员提供目的地处的期望SoC之外或作为驾驶员提供目的地处的期望SoC的替代，使用由驾驶员提供的目的地处的期望剩余里程。在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于经由驾驶员设置来接收多个目的地(例如，最终目的地、以及中间、路径点目的地)。附加地或替代地，本文描述的系统和方法可以被配置成用于请求驾驶员输入家庭位置以及家庭充电可用性，以考虑家庭目的地充电机会。

在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于当必须完成行程时将不同充电位置处的价格作为确定适当充电位置的一部分来考虑。在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于允许驾驶员输入到达最终目的地的期望到达时间(例如，除了最终目的地SoC之外或作为最终目的地SoC的替代)，并且如果可行的话，针对优化的驾驶简档和预测的最终SoC提供所需的驾驶激进性。

在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于基于充电站的可用性来建议剩余里程和充电点。例如，驾驶员可以指示当交通工具到达期望目的地时具有50英里的剩余里程的期望。如果本文描述的系统和方法确定距离目的地最接近的充电站在70英里远，则本文描述的系统和方法可以被配置成用于建议70英里作为当交通工具到达期望目的地时的剩余里程。

在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性。本文描述的系统和方法可以被配置成用于至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗。本文描述的系统和方法可以被配置成用于确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态。

本文描述的系统和方法可以被配置成用于基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档(例如，路线能耗简档可以表示针对该路线的预测能量使用)。本文描述的系统和方法可以被配置成用于基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。本文描述的系统和方法可以被配置成用于确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内(例如，交通工具电池电量里程可以表示用于继续沿着路线行进的可接受里程)。本文描述的系统和方法可以被配置成用于响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示。第一指示可以包括交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。

本文描述的系统和方法可以被配置成用于响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而生成第二指示。第二指示可以包括指示交通工具电池可能在交通工具到达所选择的路线的结束之前被耗尽的警告。本文描述的系统和方法可以被配置成用于(例如，基于交通工具电池的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内的确定结果)提供第一指示和第二指示中的一者。例如，本文描述的系统和方法可以被配置成用于在交通工具的显示器处、在移动计算设备处、向交通工具的自主控制器等提供第一指示和/或第二指示。

在一些实施例中，本文描述的系统和方法可以被配置成用于响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而基于至少一个路线特性、交通工具能耗简档、以及交通工具电池的电量状态来确定目标交通工具速度简档并生成第二指示。第二指示可以进一步包括遵循目标交通工具速度简档以避免在交通工具到达所选择的路线的末端之前耗尽交通工具电池的推荐。本文描述的系统和方法可以被配置成用于基于目标交通工具速度简档和/或通过向交通工具的操作者提供推荐以实现目标交通工具速度简档来控制交通工具的推进。

图1总体上图示出根据本公开的原理的交通工具10。交通工具10可以包括任何合适的交通工具，诸如，汽车、卡车、运动型多功能车、小型货车、交叉车、任何其他客运车、任何合适的商用车、或任何其他合适的交通工具。尽管交通工具10被示出为具有轮并且用于在道路上使用的客运车，但本公开的原理可以应用于其他交通工具，诸如飞机、轮船、火车、无人机或其他合适的交通工具。交通工具10包括交通工具主体12和发动机盖(hood)14。交通工具主体12的一部分限定乘客舱18。交通工具主体12的另一部分限定发动机舱20。发动机盖14可以可移动地附接到交通工具主体12的一部分，使得当发动机盖14处于第一位置或打开位置时该发动机盖14提供到发动机舱20的通道，并且当发动机盖14处于第二位置或关闭位置时该发动机盖14覆盖发动机舱20。

乘客舱18被设置在发动机舱20的后方。交通工具10可以包括任何合适的推进系统(该任何合适的推进系统包括内燃机、一个或多个电动机(例如，电动交通工具)、一个或多个燃料电池)，包括内燃机、一个或多个电动机的组合的混合式(例如，混合动力交通工具)推进系统，和/或任何其他合适的推进系统。在一些实施例中，交通工具10可以包括石油(petrol)或汽油(gasoline)燃料发动机，诸如火花点火发动机。在一些实施例中，交通工具10可以包括柴油燃料发动机，诸如，压燃式发动机。发动机舱20容纳和/或封围交通工具10的推进系统的至少一些部件。附加地或替代地，诸如加速器致动器(例如，加速器踏板)、制动致动器(例如，制动踏板)、方向盘、以及其他此类部件之类的推进控制件(control)被设置在交通工具10的乘客舱18中。推进控制件可以由交通工具10的驾驶员致动或控制，并且可以分别直接连接到推进系统的对应部件，诸如油门、制动器、交通工具轮轴、交通工具变速器(transmission)等等。在一些实施例中，推进控制件可以将信号传送给交通工具计算机(例如，由电线驱动)，该交通工具计算机进而可以控制推进系统的对应推进部件。

在一些实施例中，交通工具10包括变速器，该变速器经由飞轮或离合器或液力耦合件与曲轴连通。在一些实施例中，变速器包括手动变速器。在一些实施例中，变速器包括自动变速器。在内燃机或混合动力交通工具的情况下，交通工具10可以包括一个或多个活塞，这些活塞与曲轴协作地运行，以生成力，该力通过变速器而被平移(translate)到使轮22转动的一个或多个轮轴。当交通工具10包括一个或多个电动机时，交通工具电池和/或燃料电池向电动机提供能量以使轮22转动。在交通工具10包括用于向一个或多个电动机提供能量的交通工具电池的情况下，当电池耗尽时，可以(例如，使用壁式插座)将该电池连接到电网以对电池单元进行再充电。附加地或替代地，交通工具10可以采用再生制动，该再生制动将交通工具10的一个或多个电动机用作用于将由于减速而损失的动能转换回电池中所存储的能量的发电器。

交通工具10可以包括自动交通工具推进系统，诸如，巡航控制、自适应巡航控制、自动制动控制、其他自动交通工具推进系统或其组合。交通工具10可以是自主或半自主交通工具、或者其他合适类型的交通工具。交通工具10可以包括比在本文中大体上图示出和/或公开的特征更多或更少的特征。

图2总体上图示出根据本公开的原理的交通工具推进控制系统100的框图。系统100可以被设置在诸如交通工具10之类的交通工具内。系统100被配置成用于选择性地控制对交通工具10的推进，并且在一些实施例中，系统100被配置成用于：基于各种输入信息(例如，路线信息、交通工具特性信息、交通信息、其他合适的信息、或它们的组合)来确定目标交通工具速度和/或目标交通工具扭矩分配的简档(profile)。目标交通工具速度和/或目标交通工具扭矩分配的简档对应于这样的交通工具速度：以该交通工具速度，交通工具10相对于由交通工具10穿过的路线的一部分实现最优能耗效率。

在一些实施例中，系统100可以包括交通工具推进控制器(VPC)102、人机界面(HMI)控制件104、交通工具传感器108、扭矩控制器110、制动控制器112、扭矩分配控制器116、制动系统118、推进系统120以及显示器122。在一些实施例中，显示器122可以包括交通工具10的仪表板或控制台的一部分、交通工具10的导航显示器、或者交通工具10的其他合适的显示器。在一些实施例中，显示器122可以被设置在诸如由驾驶员使用的移动计算设备之类的计算设备上。在一些实施例中，系统100可以包括推进调整控制器(PAC)124、与测绘(mapping)特性模块(未示出)进行通信的全球定位系统(GPS)天线126、高级驾驶员辅助系统(ADAS)模块128、以及交通工具至其他系统(V2X)通信模块130。V2X通信模块130可以被配置成用于与如下各项进行通信：其他交通工具、其他基础设施(例如诸如，交通基础设施、移动计算设备、和/或其他合适的基础设施)、远程计算设备(例如，远程计算设备132)、其他合适的系统、或它们的组合。如将描述的，系统100可以与一个或多个远程计算设备132进行通信。在一些实施例中，系统100的部件中的至少一些可以被设置在推进控制模块(PCM)或其他车载交通工具计算设备中。例如，至少PAC 124和VPC 102可以被设置在PCM内。在一些实施例中，系统100可至少部分地被设置在PCM内，而系统100的其他部件可被设置在独立式计算设备上，该独立式计算设备具有存储指令的存储器，这些指令在由处理器执行时使得该处理器执行这些部件的操作。例如，PAC 124可以被设置在存储器上并由处理器执行。应当理解，如将描述的，系统100可以包括在本地设置在交通工具10中的计算设备和/或被远程地设置的计算设备的任何组合。

在一些实施例中，VPC 102可以包括自动交通工具推进系统。例如，VPC 102可以包括巡航控制机制、自适应巡航控制机制、自动制动系统、其他合适的自动交通工具推进系统、或其组合。附加地或替代地，VPC 102可以包括或可以是自主交通工具系统的如下的部分：该部分控制交通工具推进、转向、制动、安全、路线管理、其他自主特征、或其组合中的全部或一部分。应当理解，尽管仅示出了系统100的有限的部件，但系统100可以包括附加的自主部件或其他合适的部件。

VPC 102与一个或多个人机界面(HMI)104进行通信。HMI控制件104可以包括任何合适的HMI。例如，HMI控制件104可以包括多个开关，这些开关被设置在交通工具10的方向盘上，被设置在交通工具10的仪表板或控制台上，或者被设置在交通工具10上的任何其他合适的位置。在一些实施例中，HMI控制件104可以被设置在移动计算设备上，该移动计算设备诸如，智能电话、平板、膝上型计算机、或其他合适的移动计算设备。在一些实施例中，交通工具10的驾驶员可以与HMI控制件104交互，以使用VPC 102来控制交通工具推进和/或VPC 102的其他特征。例如，驾驶员可以致动被设置在交通工具10的方向盘上的HMI控制件104的HMI开关。HMI控制件104可以将信号传达给VPC 102。信号可以指示由驾驶员选择的期望的交通工具速度。VPC 102生成与期望的交通工具速度相对应的扭矩需求，并且将该扭矩需求传送到扭矩控制器110。扭矩控制器110与交通工具10的推进系统120和/或其他交通工具推进系统进行通信。扭矩控制器110使用扭矩需求来选择性地控制推进系统120和/或其他交通工具推进系统，以实现期望的交通工具速度。驾驶员可以通过致动HMI控制件104的附加开关来增大或减小期望的交通工具速度。VPC 102可以调整扭矩需求，以实现期望的交通工具速度的增大或减小。

VPC 102可以连续地调整扭矩需求，以便维持期望的交通工具速度。例如，VPC 102可以与交通工具传感器108进行通信。交通工具传感器108可以包括相机、速度传感器、接近度传感器、如将描述的其他合适的传感器、或它们的组合。VPC 102可以从交通工具传感器108接收指示当前的交通工具速度的信号。当信号指示当前的交通工具速度与期望的交通工具速度不同时，VPC 102可以调整扭矩需求以调整交通工具速度。例如，交通工具10可以穿过使得交通工具10降低当前的交通工具速度的斜坡(例如，因为由扭矩控制器110施加的扭矩需求不足以维持在该斜坡上时的交通工具速度)。VPC 102可以增大扭矩需求以便调整当前的交通工具速度，由此实现期望的交通工具速度。

在一些实施例中，诸如当VPC 102包括自适应巡航控制机制时，VPC 102可以基于前方交通工具(例如，紧接在交通工具10的前方的交通工具)的接近度来调整扭矩需求。例如，VPC 102可以从交通工具传感器108接收指示前方交通工具的存在的信息。可由交通工具传感器108使用相机、接近度传感器、雷达、V2X通信模块130、其他合适的传感器或输入设备、或它们的组合来捕获该信息。VPC 102可以确定是维持期望的交通工具速度还是增加或减小扭矩需求，以增加或减小当前的交通工具速度。例如，驾驶员可以使用HMI控制件104来指示维持前方交通工具的步伐，同时保持交通工具10与前方交通工具之间的安全停止距离。如果前方交通工具行进得比交通工具10快，则VPC 102可以选择性地增加扭矩需求，并且如果前方交通工具行进得比交通工具10慢，则VPC 102可以选择性地减小扭矩需求。

当前方交通工具变得完全停止时，VPC 102可以使得交通工具10完全停止。例如，VPC 102可以与制动控制器112通信，以在一段时间内发送多个信号，该信号指示制动控制器112控制交通工具制动(例如，VPC 102可以使交通工具在一段时间内停止，以避免交通工具突然停止，然而，在前方交通工具突然停止的情况下，VPC 102使交通工具10突然停止，以避免与前方交通工具发生碰撞)。制动控制器112可以与制动系统118进行通信。制动系统118可以包括多个制动部件，这些制动部件响应于制动控制器112基于来自VPC 102的多个信号实现制动程序而被致动。在一些实施例中，VPC 102可以通过调整扭矩需求以允许交通工具10在不使用制动系统118的情况下达到停止、从而通过再生制动系统来实现发动机制动，或者VPC 102可以使用再生制动和制动系统118的组合来使得交通工具10完全停止。为了恢复交通工具推进控制，驾驶员指示使用HMI控制件104来恢复交通工具推进控制(例如，VPC 102不被配置成用于在没有来自驾驶员的交互的情况下恢复交通工具推进控制)。在一些实施例中，交通工具10可以包括更高水平的自动化，该更高水平的自动化包括更高水平的推进控制，如所描述的，并且交通工具10可以包括用于在没有与交通工具10的驾驶员交互的情况下使得交通工具10完全停止的合适的控制。

在一些实施例中，VPC 102可以确定扭矩分配，以便利用交通工具10的内燃机和电动机(例如，在交通工具10是混合动力交通工具的情况下)。应当理解，尽管仅描述了内燃机和电动机，但交通工具10可以包括任何合适的交通工具发动机和电动机的任何混合式组合。扭矩分配指示扭矩需求的要被施加到内燃机的部分以及扭矩需求的要被施加到电动机的部分。例如，当扭矩需求低于阈值时，可以使用电动机来进行交通工具推进。然而，当扭矩需求高于阈值时(例如，诸如当交通工具10在陡坡上时的情况)，内燃机可以提供交通工具推进的至少一部分，以辅助电动机。VPC 102将扭矩分配传达给扭矩分配控制器116。扭矩分配控制器116与推进系统120进行通信以施加扭矩分配。

在一些实施例中，VPC 102包括多个安全控制件。例如，VPC 102可以基于来自安全控制件的输入来确定是否增大或减小扭矩需求，由此增大或减小期望的交通工具速度或当前的交通工具速度。安全控制件可以从交通工具传感器108接收输入。例如，安全控制件可以接收接近度传感器信息、相机信息、其他信息、或其组合，并且可以生成向VPC 102指示执行一个或多个安全运行的安全信号。例如，在前方交通工具变得突然停止的情况下，安全控制件可以基于来自交通工具传感器108的接近度信息生成向VPC 102指示立即使得交通工具10完全停止的安全信号。在一些实施例中，VPC 102可以基于来自安全控制件的信号来确定是否应用通过驾驶员使用HMI控制件104而设置的期望的交通工具速度。例如，驾驶员可增加期望的交通工具速度，这可使得交通工具10更靠近于前方交通工具(例如，如果期望的交通工具速度被实现，则交通工具10将比前方交通工具行进更快)。VPC 102可以确定不应用期望的交通工具速度，并且替代地，可以向显示器122提供向驾驶员指示增加期望的交通工具速度可能是不安全的指示，或者VPC 102可以忽略期望交通工具速度的增加。在一些实施例中，VPC 102可以与变速器控制器模块(TCM)进行通信。VPC 102可以接收来自TCM的信息(例如，自动地选择的齿轮)，并且可以基于从TCM接收的信息来确定和/或调整总扭矩需求。

如所描述，系统100包括PAC 124。PAC 124被配置成用于至少基于以下各项来确定用于目标交通工具速度的简档：正由交通工具10穿过的路线的路线信息、交通工具10的交通工具参数、与接近于交通工具10的其他交通工具有关的信息、交通信息、天气信息、当前交通工具速度、期望的交通工具速度、其他信息、或其组合。如将要描述的，PAC 124可以基于交通工具10的能耗简档来确定目标交通工具速度的简档。能耗简档可以使用以上所描述的信息来生成，并且可指示针对各种路线特性的交通工具10的最优能耗，这些路线特性诸如是道路坡度、曲率、交通、速度限制、停止标志、交通信号、其他路线特性、或它们的组合。

PAC 124接收路线特性(例如，道路坡度特性、路线距离和路线方向)、交通工具参数、交通特性、天气特性、交通工具对交通工具参数、其他信息或特性、或它们的组合。在一些实施例中，PAC 124基于来自GPS天线126的位置信息从测绘特性模块接收路线特性中的至少一些。测绘特性模块被设置在交通工具10内(例如，被设置在系统100内)，或者可以被设置在诸如远程计算设备132之类的远程计算设备上。当测绘特性模块被设置在远程计算设备132上时，GPS天线126可以捕获来自各种全球定位卫星或其他机制的各种全球定位信号。GPS天线126可以将所捕获的信号传达给测绘特性模块。测绘特性模块可以基于从GPS天线126接收的信号生成路线特性，并将该路线特性传达给PAC 124。例如，PAC 124可以接收路线距离、路线方向、路线的道路坡度信息、其他路线特性、或其组合。在一些实施例中，PAC124可以从基于来自GPS天线126的位置信息的测绘特性模块接收交通信号位置信息、交通停止标志位置信息、发布的速度限制信息、车道变换信息、其他路线特性或信息、或其组合。

PAC 124可以从交通工具传感器108接收进一步的交通工具参数。例如，交通工具传感器108可以包括能量水平传感器(例如，燃料水平传感器或电池电荷传感器)、油料传感器、速度传感器、重量传感器、其他合适的传感器、或它们的组合。PAC 124可以从交通工具传感器108接收交通工具10的能量水平、交通工具10的当前重量、交通工具10的油料状况、交通工具10的轮胎充气信息、当前的交通工具速度、发动机温度信息、交通工具10的其他合适的交通工具参数、或其组合。在一些实施例中，交通工具传感器108可以包括天气传感器，诸如，降水传感器或湿度传感器、气压传感器、环境温度传感器、其他合适的传感器、或它们的组合。PAC 124可以从交通工具传感器108接收当前天气信息，诸如，降水信息、气压信息、环境温度信息、其他合适的天气信息、或其组合。

PAC 124可以接收来自ADAS模块128的路线特性中的至少一些。ADAS模块128可以帮助交通工具10的驾驶员提高交通工具安全性和道路安全性。ADAS模块128可以被配置成用于出于安全性和更好的驾驶而使交通工具系统自动化和/或适配并增强交通工具系统。ADAS模块128可被配置成用于向交通工具10的驾驶员警示即将到来的交通状况或失能交通工具，和/或被配置成用于向交通工具10警示接近交通工具10的交通工具，以便避免碰撞和事故。进一步地，ADAS模块128可通过实现安全措施并接管对交通工具10的控制来自主地避免碰撞，诸如，通过自动照明、发起自适应巡航控制(例如，经由VPC 102)和碰撞避免(例如，通过使用VPC 102或者直接使用刹车控制器112控制交通工具10的轨迹或使得交通工具10完全停止)。PAC 124可以从ADAS模块128接收信息，该信息诸如，交通特性、交通工具接近度信息、失能交通工具信息、其他合适的信息、或其组合。

PAC 124可以至少接收来自V2X通信模块130的路线特性中的一些。V2X通信模块130被配置成用于与交通工具10附近或远离交通工具10的其他系统通信，如上所述，以获得和共享信息，诸如交通信息、交通工具速度信息、施工信息、其他信息或它们的组合。PAC124可以从V2X通信模块130接收其他交通工具速度信息、其他交通工具位置信息、其他交通信息、施工信息、其他合适的信息、或它们的组合。

PAC 124可以至少接收来自远程计算设备132的路线特性中的一些。例如，PAC 124可以从远程计算设备132接收与以下各项有关的进一步的信息：路线距离、路线方向、路线的道路坡度信息、交通信息、施工信息、其他交通工具位置信息、其他交通工具速度信息、交通工具10的交通工具维护信息、其他路线特性、或其组合。附加地或替代地，PAC 124可以从远程计算设备132接收交通工具参数，诸如，交通工具10的生产(make)和型号、制造商提供的交通工具10的能耗效率、交通工具10的重量、其他交通工具参数、或其组合。在一些实施例中，PAC 124可以从远程计算设备132接收交通信号位置信息、交通停止标志位置信息、发布的速度限制信息、车道变换信息、其他路线特性或信息、或其组合。远程计算设备132可以包括任何一个或多个合适的计算设备，诸如，云计算设备或系统、一个或多个远程定位的服务器、向移动计算设备提供信息的远程定位的或附近定位的移动计算设备或应用服务器、其他合适的远程计算设备、或其组合。远程计算设备132远离交通工具10定位，诸如被定位在数据中心或其他合适的位置中。在一些实施例中，远程计算设备132可以位于交通工具10内(例如，由交通工具10的驾驶员使用的移动计算设备)。

在一些实施例中，PAC 124可接收交通信号信息，诸如，来自由交通数据提供方使用的智能算法的交通信号相位和定时(SPaT)。SPaT信息可指示交通信号何时正在改变和/或指示交通信号的定时。

PAC 124可以从交通工具10的驾驶员接收路线特性和/或交通工具参数。例如，驾驶员可以诸如使用显示器122或使用移动计算设备与PAC 124的接口进行交互，以提供交通工具10的交通工具参数，诸如，交通工具重量、交通工具生产和型号、交通工具年龄、交通工具维护信息、交通工具标识号、乘客的数量、负载信息(例如，行李量或其他负载信息)、其他交通工具参数、或其组合。附加地或替代地，驾驶员可以向PAC 124提供诸如路线图、路线距离、其他路线特性、或其组合之类的路线特性。在一些实施例中，PAC 124学习交通工具10的驾驶员的行为。例如，PAC 124监测相对于发布的速度限制的驾驶员的交通工具速度或者驾驶员是否实现由PAC 124提供的如将被描述的交通工具速度推荐。

在一些实施例中，PAC 124可以学习由交通工具10穿过的已知路线的交通模式(pattern)。例如，PAC 124可以在交通工具10例行地或定期地穿过一条或多条路线时跟踪交通状况。PAC 124可以基于所监测到的交通状况来确定这些路线的交通模式。在一些实施例中，如所描述，PAC 124从远程计算设备132或者从基于来自GPS天线126的信号的测绘特性模块，接收交通工具10正穿过的路线的交通模式。

应当理解，PAC 124可以从本文中描述或未描述的部件中的任何部件接收与路线、交通、标牌和信号、其他交通工具、交通工具10的交通工具参数相关联的任何特性或信息、任何其他合适的特性或信息，包括此处描述或未描述的那些特性或信息。附加地或替代地，PAC 124可以被配置成用于学习本文中描述或未描述的任何合适的特性或信息。

在一些实施例中，PAC 124被配置成用于控制交通工具10的推进。PAC 124可以是VPC 102的集成部件，或者可以是与VPC 102和/或交通工具10的其他部件进行通信或交互的叠加(overlay)部件。附加地或替代地，PAC 124可以被设置在移动计算设备(诸如，至少使用上文所描述的信息中的一些的智能电话)上，以向交通工具10的驾驶员呈现推荐的交通工具速度。在一些实施例中，VPC 102可以包括自适应巡航控制机制。如所描述的，自适应巡航控制机制被配置成用于使用HMI控制件104来维持由交通工具10的驾驶员提供的期望交通工具速度，并且自适应巡航控制机制被配置成用于维持交通工具10和前方交通工具之间的安全距离。此外，自适应巡航控制机制被配置成用于响应于前方交通工具完全停止而使交通工具10完全停止。如所描述的，自适应巡航控制机制无法在没有来自交通工具10的驾驶员的交互的情况下重新启动交通工具推进。附加地，自适应巡航控制机制无法在没有前方交通工具的情况下使交通工具10完全停止。因此，VPC 102(例如，自适应巡航控制机制)无法利用高能效交通工具推进控制(例如，诸如响应于确定交通工具10正在接近停车标志而滑行至停止)。PAC 124被配置成用于基于交通工具10的能耗简档来确定目标交通工具推进简档，目标交通工具推进简档可以包括一个或多个目标交通工具速度和一个或多个目标交通工具速度和一个或多个目标扭矩分配。PAC 124可以基于目标交通工具速度和/或目标扭矩分配的简档来确定目标扭矩需求。

在一些实施例中，PAC 124使用上文所描述的信息来确定交通工具能耗简档。例如，PAC 124可以使用以下各项来确定交通工具消耗简档：交通工具重量、制造商提供的交通工具能效、与交通工具10或类似交通工具对应的指示交通工具10或类似交通工具在穿过特定路线或特定道路坡度的各部分时的能耗的历史数据、或其他合适的路线或道路信息、其他合适的交通工具参数、或其组合。交通工具能耗简档可以指示：交通工具10在穿过具有特定道路、交通以及其他状况的路线时以特定交通工具速度(在容限内的特定交通工具速度)运行时消耗指定量的能量(例如，在容限里程内的指定量的能量)。例如，当交通工具10在斜坡上时，交通工具10的能耗可能更大，并且当交通工具10正滑行到停止时，交通工具10的能耗可能更小。在一些实施例中，PAC 124(诸如，通过远程计算设备132)接收或检取远离交通工具10确定的交通工具10的交通工具能量简档。

PAC 124被配置成用于：使用交通工具能耗简档和各种路线特性来确定正由交通工具10穿过的路线的一部分的目标交通工具速度和/或扭目标扭矩分配的简档。例如，PAC124可以确定交通工具10在正由交通工具10穿过的路线的一部分上接近特定的坡度变化。PAC 124使用交通工具能耗简档来针对正由交通工具穿过的路线的该部分的坡度变化标识具有最佳能耗的交通工具速度(在由驾驶员提供给VPC 102的期望交通工具速度的阈值里程内)和/或扭矩分配。在一些实施例中，PAC 124可以使用针对已知路线的历史能耗来确定交通工具速度和扭矩分配，该已知路线诸如先前由交通工具10或类似交通工具穿过的路线。PAC 124根据所标识的交通工具速度确定目标扭矩需求，并且根据所标识的扭矩分配确定目标扭矩分配。应当理解，如所描述的，PAC 124连续地监测所接收的各种特性，并且继续生成交通工具速度和/或目标扭矩分配的简档，以使得交通工具10在维持驾驶员和/或乘客舒适度(例如，通过避免交通工具速度的突然、不必要的改变)的同时维持最佳或改善的能耗。

在一些实施例中，PAC 124可以被配置成用于确定交通工具10何时应当滑行以实现交通工具10的最佳或改善的能耗。例如，PAC 124可以使用已知的交通状况，如所描述的，来确定交通工具10何时应当滑行。附加地或替代地，PAC 124可以学习已知的交通状况，如所描述的，并且可以例如基于一天中的时间来确定交通工具10是否应该在沿着已知通常具有交通的路线的区域中滑行。在一些实施例中，PAC 124可以使用SPaT信息来确定交通工具10何时应当响应于交通信号的改变而滑行。附加地或替代地，PAC 124可以确定增加与目标交通工具速度的简档相关联的目标交通工具速度(例如，在发布的速度限制内)，以便基于交通单个定时增加交通工具10在交通信号指示前进时到达交通信号处的可能性，这可以允许交通工具10避免不得不在交通信号处停止。

在一些实施例中，PAC 124可以被配置成用于：计算滑行函数和/或道路负载函数(参见等式(2))以使用与速度相关的阻力来标识特定的交通工具参数。道路负载函数的参数包括如所描述的可以由PAC 124接收的交通工具参数，诸如，交通工具质量或重量、交通工具滚动摩擦力、交通工具阻力(drag)系数、其他交通工具参数、或其组合。然后可以使用滑行自学习函数来更新这些参数，使得PAC 124标识或请求滑行序列(例如，从历史信息和/或从远程计算设备132)，并计算滑行函数结果。当交通工具10的驾驶员请求时，PAC 124可以计算滑行函数，该驾驶员会被PAC 124提示执行特定的学习操纵，或者可以在后台学习。

等式(2)与速度相关的阻力：F＝风力、轮胎力、轴承力和其他力加上与加速度相关的惯性力加上与坡度相关的重力：

F＝(A+(B*v)+(C*v²))+((1+驱动轴％+非驱动轴％)*(测试质量*加速度))+(测试质量*g*sin(arc tan(坡度％)))

其中，A表示恒定并且不随速度变化的阻力(例如，轴承、密封件、轮胎等)，B表示随速度线性地变化的阻力(例如，传动系、差速器等)，并且C表示随速度的平方变化的阻力(例如，风力、轮胎变形等)。

如所描述的，PAC 124可以控制VPC 102或与VPC 102交互，和/或与交通工具10的驾驶员交互，以实现目标交通工具速度和/或目标扭矩分配简档，这可以导致交通工具10的最佳或改善的能耗效率。附加地或替代地，PAC 124可以控制VPC 102或与VPC 102交互，以便响应于交通工具10接近停止标志、交通信号、交通、失能交通工具、或其他合适的状况而使得交通工具10完全停止。PAC 124还可以控制VPC 102或与VPC 102交互，以便在交通工具10已经变得完全停止之后恢复交通工具推进。

在一些实施例中，PAC 124可以使用虚拟输入来控制VPC 102或与VPC 102交互，以便实现目标交通工具速度和/或目标扭矩分配简档。如所描述的，VPC 102可以使用HMI控制件104从交通工具10的驾驶员处接收期望的交通工具速度。附加地或替代地，VPC 102(例如，当VPC 102包括自适应巡航控制机制时)可以响应于前方交通工具的速度来调整期望的交通工具速度。

在一些实施例中，在交通工具的10的驾驶员首次在关键周期期间占用(engage)VPC 102时，PAC 124使用由交通工具10的驾驶员提供的期望速度使VPC 102初始化。PAC124然后可以向VPC 102提供虚拟输入，以便控制交通工具速度以实现交通工具10的最佳或改善的能耗效率。在一些实施例中，PAC 124可以生成包括虚拟HMI信号的虚拟输入，该虚拟HMI信号在被VPC 102接收时可以使VPC 102被启用、被禁用和/或设置或调整当前交通工具速度。PAC 124基于目标交通工具速度简档来生成虚拟HMI信号。PAC 124与HMI控制件104通信和/或交互。PAC 124利用由PAC 124生成的虚拟HMI信号来替换由交通工具10的驾驶员提供的HMI信号。如所描述，VPC 102包括多个安全控制件。如所描述，VPC 102随后以与VPC102应用由驾驶员使用HMI控制件104提供的期望交通工具速度相同的方式，来应用与目标交通工具速度简档相关联的由虚拟HMI信号指示的目标交通工具速度。VPC 102可以基于安全控制来确定是否应用由虚拟HMI信号指示的目标交通工具速度和/目标扭矩分配。

在一些实施例中，PAC 124生成包括虚拟前方汽车的虚拟输入，以便控制VPC 102在没有实际前方汽车的情况下使交通工具10完全停止。例如，如所描述的，当交通工具10接近停车标志、交通信号、交通、失能交通工具、或交通工具10可能遇到的其他合适的停止条件时，PAC 124可以使交通工具10停止。PAC 124用与虚拟前方汽车相对应的虚拟输入、信号和/或输入来替换由VPC 102从交通工具传感器108接收的信息(例如，VPC 102用于检测实际前方汽车的信息)。

VPC 102检测虚拟前方汽车的存在，并且执行与跟随前方汽车相关联的操作(例如，维持交通工具10与前方汽车之间的安全距离，保持与前方汽车齐步前进，以及响应于前方汽车正处于交通工具10的目标里程内并且即将变得完全停止而使得该交通工具停止)。PAC 124随后可以基于目标交通工具速度简档来控制虚拟前方汽车的虚拟速度。VPC 102随后可以调整交通工具10的当前交通工具速度，以跟随虚拟前方汽车。以此方式，PAC 124可以实现交通工具10的目标交通工具速度简档，以提供交通工具10的最佳或改善的能耗效率。在PAC 124正在使用所描述的虚拟输入来控制VPC 102的同时，交通工具传感器108(诸如，相机、雷达、接近度传感器等等)继续向VPC 102提供信息，以使得在VPC 102应用或遵循由PAC 124提供的虚拟输入时，VPC 102可继续检测交通工具10前方的实际交通工具或对象。VPC 102的安全控制件被配置成用于超控VPC 102(包括由PAC 124提供的虚拟输入)，以响应于来自交通工具传感器108的信息而安全地使交通工具10完全停止或者增加或减小交通工具速度。

在一些实施例中，PAC 124可以与VPC 102以及扭矩分配控制器116直接通信，以分别向VPC 102和扭矩分配控制器116提供推荐的目标扭矩需求和目标扭矩分配，从而实现交通工具10的最佳或改善的能耗效率。例如，VPC 102可以被配置成用于接收HMI信号(例如，如所描述的)、基于来自交通工具传感器108的信息跟随前方交通工具(例如，如所描述的)、以及从PAC 124接收推荐的目标交通工具速度信号。VPC 102可以例如基于驾驶员输入、前方交通工具的检测、和/或VPC 102的安全控制来确定是否应用由推荐的目标交通工具速度信号指示的目标交通工具速度。

扭矩分配控制器116可以被配置成用于从如所描述的基于驾驶员输入的VPC 102接收推荐的扭矩分配信号，并且可以被配置成用于从PAC 124接收推荐的目标扭矩分配信号。应当理解，PAC 124可以将推荐的目标扭矩分配信号传送给VPC 102，该VPC 102随后可以将该推荐的目标扭矩分配信号和/或(例如，由VPC 102生成的)推荐的扭矩需求信号传送给扭矩分配控制器116。扭矩分配控制器116基于与由VPC 102提供的推荐的扭矩分配信号所指示的扭矩分配的比较和/或基于交通工具10的现有推进状态(例如，包括诊断状况)，确定是否应用由推荐的目标扭矩分配信号所指示的目标扭矩分配。

在一些实施例中，PAC 124可以与显示器122进行通信，以向驾驶员提供交通工具速度正在改变以便改善交通工具10的能耗效率的指示符。例如，PAC 124可以使用显示器122来图示能效符号，该能效符号向交通工具10的驾驶员指示交通工具速度正在改变以便改善交通工具10的能耗效率。

在一些实施例中，如上所述，VPC 102可以不包括自适应巡航控制系统，并且可以包括基础巡航控制系统。附加地或替代地，交通工具10的驾驶员可以不占用VPC 102，以便控制对交通工具10的推进(例如，交通工具10的驾驶员可以手动地控制推进)。相应地，PAC124被配置用于向驾驶员提供指示目标交通工具速度简档的目标交通工具速度的推荐。可以使用交通工具10的一个或多个集成显示器向交通工具10的驾驶员提供推荐，该一个或多个集成显示器诸如，可以包括交通工具10的仪表板或控制台的一部分的显示器122、交通工具10的导航显示器、或者交通工具10的其他合适的集成显示器。在一些实施例中，可以使用交通工具10内的移动计算设备向交通工具10的驾驶员提供推荐。推荐可以包括向交通工具10的驾驶员指示增大或减小交通工具速度的符号或文本信息。另外或替代地，推荐可以包括滑行推荐，该滑行推荐被显示达可校准的时间量，并且随后响应于交通工具10的驾驶员忽略该推荐而被撤回。推荐可以包括信息，该信息指示该推荐是对速度限制的改变、交通工具10正接近的停止标志、交通信号定时、以及状态或者其他信息的响应。该信息可以被视觉地显示，并且可以随交通工具10推荐变得过时而衰减。

交通工具10的驾驶员可以确定遵守(honor)推荐并相应地改变交通工具速度，或者驾驶员可以选择忽略该推荐。PAC 124可以被配置成用于响应于该推荐而监测驾驶动作，以确定交通工具10的驾驶员是遵守该推荐还是忽略该推荐。PAC 124可以基于所监测的驾驶员动作来确定是否调整推荐。例如，PAC 124可以响应于驾驶员忽略了阈值数量的滑行推荐而确定不推荐滑行。附加地或替代地，PAC 124可以使用所监测的驾驶员动作以及由交通工具10穿过的路线来确定交通工具10的驾驶员是否在该路线的某些部分处遵守该推荐以及在该路线的其他部分处忽略该推荐。PAC 124可以基于所监测的驾驶员动作和交通工具路线，选择性地向交通工具10的驾驶员提供推荐。附加地或替代地，PAC 124可以响应于基于交通模式、停止标志、交通信号等等的推荐而监测驾驶员动作。PAC 124可以基于响应于交通模式、停止标志、交通信号等等而监测的驾驶员动作来选择性地确定是否向交通工具10的驾驶员提供推荐。

在一些实施例中，PAC 124和/或VPC 102可以执行本文中所描述的方法。然而，本文描述的由PAC 124和/或VPC 102执行的方法并不意味着限制，并且在控制器上执行的任何类型的软件都可以执行本文描述的方法而不脱离本公开的范围。例如，控制器，诸如在交通工具10上的计算设备内执行软件的处理器，可以执行本文描述的方法。

在一些实施例中，PAC 124可以被配置成用于估计交通工具10的交通工具电池的剩余里程。例如，PAC 124可以标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性，如所描述的。PAC124可以至少基于历史数据来确定交通工具10的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗。PAC 124可以确定交通工具10的交通工具电池的当前SoC。例如，PAC 124可以从交通工具10的传感器中的一个或多个传感器(包括但不限于被配置成用于确定交通工具电池的SoC的电池传感器)接收数据。应当理解，虽然本文描述了单个交通工具电池，但是交通工具10可以包括任何合适数量的电池，并且PAC 124可以使用每个电池的SoC来估计交通工具10的剩余里程。在一些实施例中，除了电池的电量状态之外或作为电池的电量状态的替代，PAC 124可以使用电池的能量状态。

例如，PAC 124可以基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档(例如，路线能耗简档可以表示针对该路线的预测能量使用)。PAC 124可以基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。除了电池的电量状态之外或作为电池的电量状态的替代，PAC 124可以使用电池的能量状态。除了电池的剩余电量之外或作为电池的剩余电量的替代，PAC 124可以确定交通工具的剩余能量里程。

PAC 124可以确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内(例如，交通工具电池电量里程可以表示用于继续沿着路线行进的可接受里程)。交通工具电池电量里程可以包括上限和下限。交通工具电池电量里程可以由驾驶员设置(例如，作为驾驶员设置中的一个)或在交通工具部件制造期间以编程方式设置。交通工具电池电量里程可以包括值的范围，其中下限被设置为所选择的路线的英里数，并且上限被设置为比下限大的预定英里数。应当理解，交通工具电池电量里程包括任何合适的里程。PAC 124可以响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示。第一指示可以包括交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。

PAC 124可以响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而生成第二指示。第二指示可以包括指示交通工具电池可能在交通工具10到达所选择的路线的结束之前被耗尽的警告。PAC 124(例如，基于交通工具电池的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内的确定结果)提供第一指示和第二指示中的一者。例如，PAC 124可以在显示器(诸如交通工具10的显示器122)处、在移动计算设备处、向交通工具10的自主控制器、和/或类似提供第一指示和/或第二指示。

在一些实施例中，PAC 124可以响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而基于至少一个路线特性、交通工具能耗简档、以及交通工具电池的电量状态来确定目标交通工具速度简档。PAC 124可以生成第二指示。第二指示可以进一步包括遵循目标交通工具速度简档以避免在交通工具10到达所选择的路线的结束之前耗尽交通工具电池的推荐。PAC 124可以基于目标交通工具速度简档和/或通过向交通工具的操作者提供推荐以实现目标交通工具速度简档来控制交通工具10的推进，如本文所描述的。

图5是总体上图示出根据本公开的原理的交通工具推进控制方法300的流程图。在302处，方法300接收交通工具参数。例如，PAC 124可以从本文中所描述的部件中的任何部件接收交通工具10的各种交通工具参数。

在304处，方法300确定交通工具能耗简档。例如，PAC 124使用交通工具参数和/或其他路线特性来确定交通工具10的能耗简档，这些其他路线特性诸如是，与先前由该交通工具穿过的路线相关联的历史路线特性、与先前由类似交通工具穿过的路线相关联的路线特性(例如，来自远程计算设备132和/或V2X通信模块130)、其他合适的路线特性、或其组合。

在306处，方法300接收路线特性。例如，PAC 124从本文中所描述的任何其他部件接收各种路线特性(例如，交通工具10当前正在穿过或将要穿过的路线的路线特性)以及其他信息。在一些实施例中，方法在308处继续。在一些实施例中，方法在310处继续。

在308处，方法300确定目标交通工具速度和/或目标扭矩分配的简档。例如，PAC124基于从本文中所描述的各种部件接收的如所描述的交通工具参数、路线特性、交通工具10的能耗简档、其他接收到的信息来确定针对目标交通工具速度和/或目标扭矩分配的简档。目标交通工具速度和/或目标交通工具扭矩分配的简档与在由交通工具10实现时提供交通工具10的最优或改善的能耗效率的交通工具速度和/或扭矩分配相对应。

在310处，方法300生成至少一个虚拟输入。例如，PAC 124生成至少一个虚拟输入。虚拟输入可以包括虚拟HMI信号和/或虚拟前方交通工具。当由VPC 102应用时，虚拟输入实现目标交通工具速度和/或目标扭矩分配。

在312处，方法300将虚拟输入提供给交通工具推进控制器。例如，PAC 124可以利用虚拟HMI信号来替换基于来自交通工具10的驾驶员的输入而从HMI控制件104传输的HMI信号。附加地或替代地，PAC 124可以替代由交通工具传感器108提供的交通工具传感器信息，以向VPC 102指示虚拟的前方交通工具。例如，VPC 102可以应用虚拟HMI信号和/或可以跟随虚拟前方交通工具，以便实现目标交通工具速度和/或扭矩分配。例如，PAC 124可以在交通工具10继续穿过路线时并且基于经更新的交通信息、交通工具信息、路线信息、其他信息、或其组合而连续地更新目标交通工具速度和/或目标扭矩分配。

图6是总体上图示出根据本公开的原理的替代交通工具推进控制方法400的流程图。在402处，方法400接收交通工具参数。例如，PAC 124可以从本文中所描述的部件中的任何部件接收交通工具10的各种交通工具参数。

在404处，方法400确定交通工具能耗简档。例如，PAC 124使用交通工具参数和/或其他路线特性来确定交通工具10的能耗简档，这些其他路线特性诸如是，与先前由该交通工具穿过的路线相关联的历史路线特性、与先前由类似交通工具穿过的路线相关联的路线特性(例如，来自远程计算设备132和/或V2X通信模块130)、其他合适的路线特性、或其组合。

在406处，方法400接收路线特性。例如，PAC 124从本文中所描述的任何其他部件接收各种路线特性(例如，交通工具10当前正在穿过或将要穿过的路线的路线特性)以及其他信息。在一些实施例中，方法在408处继续。在一些实施例中，方法在410处继续。

在408处，方法400确定目标交通工具速度和/或目标扭矩分配的简档。例如，PAC124基于从本文中所描述的各种部件接收的如所描述的交通工具参数、路线特性、交通工具10的能耗简档、其他接收到的信息来确定针对目标交通工具速度和/或目标扭矩分配的简档。目标交通工具速度和/或目标交通工具扭矩分配的简档与在由交通工具10实现时提供交通工具10的最优或改善的能耗效率的交通工具速度和/或扭矩分配相对应。

在410处，方法400生成交通工具推进控制器信号。例如，PAC 124与VPC 102进行直接通信，并且可以提供信号作为给VPC 102的输入。PAC 124基于目标交通工具速度来生成交通工具推进控制器信号。交通工具推进控制器信号可以被称为推荐的目标交通工具速度。

在412处，方法400生成扭矩分配控制器信号。例如，PAC 124可以与扭矩分配控制器116进行直接通信，并且可以提供信号作为给扭矩分配控制器116的输入。PAC 124基于目标扭矩分配来生成扭矩分配控制器信号。扭矩分配控制器信号可以被称为推荐的目标扭矩分配。

在414处，方法400提供交通工具推进控制器信号和扭矩分配控制器信号。例如，PAC 124可以将交通工具推进控制器信号提供给VPC 102。如所描述的，VPC 102可以确定是否应用由交通工具推进控制器信号指示的目标交通工具速度。PAC 124可以向扭矩分配控制器116提供扭矩分配控制器信号，或者可以向VPC 102提供扭矩分配控制器信号，VPC 102随后可以向扭矩分配控制器116提供扭矩分配信号。如所描述，扭矩分配控制器116随后可以确定是否应用由扭矩分配控制器信号所指示的扭矩分配。交通工具推进控制器信号和扭矩分配控制器信号与在由交通工具10实现时提供交通工具10的最优或改善的能耗效率的交通工具速度和/或扭矩分配相对应。例如，PAC 124可以在交通工具10继续穿过路线时并且基于经更新的交通信息、交通工具信息、路线信息、其他信息、或其组合而连续地更新目标交通工具速度和/或目标扭矩分配。

图7是总体上图示出根据本公开的原理的替代交通工具推进控制方法500的流程图。在502处，方法500接收交通工具参数。例如，PAC 124可以从本文中所描述的部件中的任何部件接收交通工具10的各种交通工具参数。

在504处，方法500确定交通工具能耗简档。例如，PAC 124使用交通工具参数和/或其他路线特性来确定交通工具10的能耗简档，这些其他路线特性诸如是，与先前由该交通工具穿过的路线相关联的历史路线特性、与先前由类似交通工具穿过的路线相关联的路线特性(例如，来自远程计算设备132和/或V2X通信模块130)、其他合适的路线特性、或其组合。

在506处，方法500接收路线特性。例如，PAC 124从本文中所描述的任何其他部件接收各种路线特性(例如，交通工具10当前正在穿过或将要穿过的路线的路线特性)以及其他信息。在一些实施例中，方法在508处继续。在一些实施例中，方法在510处继续。

在508处，方法500确定目标交通工具速度的简档。例如，PAC 124基于从本文中所描述的各种部件接收的如所描述的交通工具参数、路线特性、交通工具10的能耗简档、其他接收到的信息来确定目标交通工具速度的简档。目标交通工具速度的简档与在由交通工具10实现时提供交通工具10的最优或改善的能耗效率的交通工具速度相对应。

在510处，方法500生成交通工具速度推荐。例如，PAC 124基于目标交通工具速度的简档生成交通工具速度推荐。

在512处，方法500将交通工具速度推荐提供给驾驶员。例如，PAC 124可使用显示器122、移动计算设备、或能将交通工具速度推荐提供给交通工具10的驾驶员的其他合适的设备或显示器，来将交通工具速度推荐提供给交通工具10的驾驶员。例如，交通工具10的驾驶员可遵守交通工具速度推荐或忽略交通工具速度推荐。交通工具速度推荐与在由交通工具10实现时提供交通工具10的最优或改善的能耗效率的交通工具速度相对应。例如，PAC124可在交通工具10继续穿过路线时并且基于经更新的交通信息、交通工具信息、路线信息、其他信息、或其组合而连续地更新目标交通工具速度分配的简档。

图8是总体上图示出根据本公开的原理的剩余交通工具电池里程估计方法600的流程图。在602处，方法600标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性。例如，PAC 124可以标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性。

在604处，方法600至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗。例如，PAC124可以至少基于历史数据来确定交通工具10的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具10先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具10的能耗。

在606处，方法600确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态。例如，PAC 124可以确定交通工具10的交通工具电池的当前电量状态。

在608处，方法600基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档。例如，PAC 124可以基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档。

在610处，方法600基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。例如，PAC 124可以基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。

在612处，方法600确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内。例如，PAC 124可以确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内。

在614处，方法600响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示。例如，PAC 124可以响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内而生成第一指示。

在616处，方法600提供第一指示。例如，PAC 124可以提供第一指示。

图9是总体上图示出根据本公开的原理的替代剩余交通工具电池里程估计方法700的流程图。在702处，方法700从HMI控制件104接收目的地处的最小期望的SoC、速度限制周围的最小带(band)和最大带、以及激进性因子。例如，PAC 124可以从HMI控制件104接收目的地处的最小期望的SoC、速度限制周围的最小带和最大带、以及激进性因子。

在704处，方法700从HMI控制件104接收期望的目的地。例如，PAC 124可以从HMI控制件104接收期望的目的地。

在706处，方法700选择到期望的目的地的路线。例如，PAC 124可以选择到期望的目的地的路线。

在708处，方法700获取路线和交通工具特性(例如，动态的和静态的)。例如，PAC124接收或检取所选择的路线的路线特性和交通工具10的交通工具特性，如所描述的。

在710处，方法700确定到期望的目的地的最佳速度简档，以实现最小期望的SoC。例如，PAC 124可以确定到期望的目的地的最佳速度简档，以实现最小期望的SoC。

在712处，方法700确定是否存在解决方案，如所描述的。例如，PAC 124可以确定是否存在到期望的目的地的最佳速度简档，使得最小期望的SoC是可实现的。如果是，则方法700在716处继续。如果否，则方法700在714处继续。

在714处，方法700确定交通工具可以沿着路线停止以进行充电的充电选项，并且向交通工具的驾驶员提供这些选项。例如，PAC 124可以标识沿着路线的充电选项。PAC 124可以经由显示器122或其他合适的显示器向驾驶员提供选项。方法700在704处继续。

在716处，方法700基于所定义的目标最佳速度简档来推荐驾驶员沿着定义路线行进。例如，PAC 124可以基于所定义的目标最佳速度简档来推荐驾驶员沿着定义路线行进。

在718处，方法700获取路线和交通工具特性。例如，PAC 124可以接收或检取所选择的路线的经更新的路线特性和交通工具10的经更新的交通工具特性。

在720处，方法700基于经更新的路线和交通工具特性来更新估计的目的地SoC。例如，PAC 124可以基于经更新的路线特性和经更新的交通工具特性来更新估计的目的地SoC。

在722处，方法700确定目的地SoC是否是偏差。例如，PAC 124可以确定目的地SoC是否是偏差。如果是，则方法700在724处继续。如果否，则方法700返回至718。

在724处，方法700更新到期望的目的地的最佳速度简档，以实现期望的SoC。例如，PAC 124可以更新到期望的目的地的最佳速度简档，以实现期望的SoC。

在726处，方法700确定是否存在解决方案。例如，PAC 124可以确定是否存在解决方案，如所描述的。如果是，则方法700在728处继续。如果否，则方法700返回至714。

在728处，方法700变换到经更新的目标最佳速度简档。例如，PAC 124可以控制交通工具10的推进或推荐驾驶员遵守经更新的目标最佳速度简档。

图10是总体上图示出根据本公开的原理的替代剩余交通工具电池里程估计方法800的流程图。在802处，方法800从HMI控制件104接收目的地处的最小期望的最终SoC、速度限制周围的最小带和最大带、以及激进性因子。例如，PAC 124可以从HMI控制件104接收目的地处的最小期望的最终SoC、速度限制周围的最小带和最大带、以及激进性因子。

在804处，方法800从HMI控制件104接收最终目的地和一个或多个路径点目的地。例如，PAC 124可以从HMI控制件104接收最终目的地和一个或多个路径点目的地。

在806处，方法800基于最终目的地和一个或多个路径点目的地来选择路线。例如，PAC 124可以基于最终目的地和一个或多个路径点目的地来选择路线。

在808处，方法800获取路线和交通工具特性(例如，动态的和静态的)。例如，PAC124接收或检取所选择的路线的路线特性和交通工具10的交通工具特性，如所描述的。

在810处，方法800基于最终目的地和一个或多个路径点目的地来确定最佳速度简档，以实现最小期望的最终SoC。例如，PAC 124可以基于最终目的地和一个或多个路径点目的地来确定最佳速度简档，以实现最小期望的SoC。

在812处，方法800确定是否存在解决方案，如所描述的。例如，PAC 124可以基于最终目的地和一个或多个路径点目的地来确定是否存在最佳速度简档，使得最小期望的最终SoC是可实现的。如果是，则方法900在816处继续。如果否，则方法800在814处继续。

在814处，方法800确定交通工具可以沿着路线停止以进行充电的充电选项，并且向交通工具的驾驶员提供这些选项。例如，PAC 124可以标识沿着路线的充电选项。PAC 124可以经由显示器122或其他合适的显示器向驾驶员提供选项。方法800在804处继续。

在816处，方法800基于所定义的目标最佳速度简档来推荐驾驶员沿着定义路线行进。例如，PAC 124可以基于所定义的目标最佳速度简档来推荐驾驶员沿着定义路线行进。

在818处，方法800获取路线和交通工具特性。例如，PAC 124可以接收或检取所选择的路线的经更新的路线特性和交通工具10的经更新的交通工具特性。

在820处，方法800基于经更新的路线和交通工具特性来更新估计的目的地SoC。例如，PAC 124可以基于经更新的路线特性和经更新的交通工具特性来更新估计的目的地SoC。

在822处，方法800确定目的地SoC是否是偏差。例如，PAC 124可以确定目的地SoC是否是偏差。如果是，则方法800在824处继续。如果否，则方法800返回至818。

在824处，方法800更新到期望的目的地的最佳速度简档，以实现期望的最终SoC。例如，PAC 124可以更新到期望的目的地的最佳速度简档，以实现期望的最终SoC。

在826处，方法800确定是否存在解决方案。例如，PAC 124可以确定是否存在解决方案，如所描述的。如果是，则方法800在828处继续。如果否，则方法800返回至814。

在828处，方法800变换到经更新的目标最佳速度简档。例如，PAC 124可以控制交通工具10的推进或推荐驾驶员遵守经更新的目标最佳速度简档。

图11是总体上图示出根据本公开的原理的替代剩余交通工具电池里程估计方法900的流程图。在902处，方法900标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性。例如，PAC 124可以标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性。

在904处，方法900至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗。例如，PAC 124可以至少基于历史数据来确定交通工具10的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具10先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具10的能耗。

在906处，方法900确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态。例如，PAC 124可以确定交通工具10的交通工具电池的当前电量状态。

在908处，方法900基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档。例如，PAC 124可以基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档。

在910处，方法900基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。例如，PAC 124可以基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。

在912处，方法900确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内。例如，PAC 124可以确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内。

在914处，方法900响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示。例如，PAC 124可以响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内而生成第一指示。

在916处，方法900响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而：(i)基于至少一个路线特性、交通工具能耗简档和交通工具电池的电量状态来确定目标交通工具速度简档；以及(ii)生成第二指示。例如，PAC 124可以响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而：(i)基于至少一个路线特性、交通工具能耗简档和交通工具电池的电量状态来确定目标交通工具速度简档；以及(ii)生成第二指示。

在918处，方法900提供第一指示和第二指示中的一者。例如，PAC 124可以响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内而提供第一指示，并且响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限而提供第二指示。

条款1.一种用于估计交通工具电池电量的剩余里程的方法，方法包括：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗；确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态；基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档；基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；以及提供第一指示。

条款2.本文所描述的条款中的任一项的方法，其中，第一指示包括交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。

条款3.本文所描述的条款中的任一项的方法，进一步包括：响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而生成第二指示。

条款4.本文所描述的条款中的任一项的方法，其中，第二指示包括指示交通工具电池可能在交通工具到达所选择的路线的结束之前被耗尽的警告。

条款5.本文所描述的条款中的任一项的方法，其中，提供第一指示包括在交通工具的显示器处提供第一指示。

条款6.本文所描述的条款中的任一项的方法，其中，提供第一指示包括在移动计算设备处提供第一指示。

条款7.本文所描述的条款中的任一项的方法，其中，提供第一指示包括向交通工具的自主控制器提供第一指示。

条款8.本文所描述的条款中的任一项的方法，其中，至少一个路线特性包括交通状况、交通信号以及道路坡度中的至少一者。

条款9.一种用于估计交通工具电池电量的剩余里程的系统，系统包括：处理器；以及存储器，存储器包括指令，指令在由处理器执行时，使得处理器用于：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗；确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态；基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档；基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；以及提供第一指示。

条款10.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，第一指示包括交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。

条款11.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，指令进一步使得处理器用于：响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而生成第二指示。

条款12.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，第二指示包括指示交通工具电池可能在交通工具到达所选择的路线的结束之前被耗尽的警告。

条款13.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，指令进一步使得处理器用于：在交通工具的显示器处提供第一指示。

条款14.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，指令进一步使得处理器用于：在移动计算设备处提供第一指示。

条款15.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，指令进一步使得处理器用于：向交通工具的自主控制器提供第一指示。

条款16.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，至少一个路线特性包括交通状况、交通信号以及道路坡度中的至少一者。

条款17.一种非瞬态计算机可读存储介质，非瞬态计算机可读存储介质包括可执行指令，可执行指令在由处理器执行时促进操作的执行，操作包括：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗；确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态；基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档；基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而生成第二指示；在交通工具显示器处提供第一指示和第二指示中的一者。

条款18.本文所描述的条款中的任一项的非瞬态计算机可读存储介质，其中，第一指示包括交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。

条款19.本文所描述的条款中的任一项的非瞬态计算机可读存储介质，其中，第二指示包括指示交通工具电池可能在交通工具到达所选择的路线的结束之前被耗尽的警告。

条款20.本文所描述的条款中的任一项的非瞬态计算机可读存储介质，其中，至少一个路线特性包括交通状况、交通信号以及道路坡度中的至少一者。

21.一种用于估计交通工具电池电量的剩余里程的方法，方法包括：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗；确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态；基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档；基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而：基于至少一个路线特性、交通工具能耗简档和交通工具电池的电量状态来确定目标交通工具速度简档；以及生成第二指示；以及提供第一指示和第二指示中的一者。

条款22.本文所描述的条款中的任一项的方法，其中，第一指示包括交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。

条款23.本文所描述的条款中的任一项的方法，其中，第二指示包括指示交通工具电池可能在交通工具到达所选择的路线的结束之前被耗尽的警告，以及遵循目标交通工具速度简档以避免在交通工具到达所选择的路线的结束之前耗尽交通工具电池的推荐。

条款24.本文所描述的条款中的任一项的方法，其中，提供第一指示和第二指示中的一者包括在交通工具的显示器处提供第一指示和第二指示中的一者。

条款25.本文所描述的条款中的任一项的方法，其中，提供第一指示和第二指示中的一者包括在移动计算设备处提供第一指示和第二指示中的一者。

条款26.本文所描述的条款中的任一项的方法，其中，提供第一指示和第二指示中的一者包括向交通工具的自主控制器提供第一指示和第二指示中的一者。

条款27.本文所描述的条款中的任一项的方法，其中，至少一个路线特性包括交通状况、交通信号以及道路坡度中的至少一者。

条款28.一种用于估计交通工具电池电量的剩余里程的系统，系统包括：处理器；以及存储器，存储器包括指令，指令在由处理器执行时，使得处理器用于：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗；确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态；基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档；基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；响应于确定估计的剩余电量在交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而：基于至少一个路线特性、交通工具能耗简档和交通工具电池的电量状态来确定目标交通工具速度简档；以及生成第二指示；以及提供第一指示和第二指示中的一者。

条款29.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，第一指示包括交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量。

条款30.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，第二指示包括指示交通工具电池可能在交通工具到达所选择的路线的结束之前被耗尽的警告，以及遵循目标交通工具速度简档以避免在交通工具到达所选择的路线的结束之前耗尽交通工具电池的推荐。

条款31.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，指令进一步使得处理器用于：在交通工具的显示器处提供第一指示和第二指示中的一者。

条款32.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，指令进一步使得处理器用于：在移动计算设备处提供第一指示和第二指示中的一者。

条款33.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，指令进一步使得处理器用于：向交通工具的自主控制器提供第一指示和第二指示中的一者。

条款34.本文所描述的条款中的任一项的系统，其中，至少一个路线特性包括交通状况、交通信号以及道路坡度中的至少一者。

条款35.一种非瞬态计算机可读存储介质，非瞬态计算机可读存储介质包括可执行指令，可执行指令在由处理器执行时促进操作的执行，操作包括：标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，历史数据指示由交通工具先前穿过的具有与所选择的路线的一部分的至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的交通工具的能耗；确定交通工具的交通工具电池的当前电量状态；基于所选择的路线的一部分的至少一个路线特性和交通工具能耗简档，为所选择的路线确定路线能耗简档；基于交通工具电池的电量状态和路线能耗简档来计算交通工具电池在所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；确定交通工具电池的估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；响应于确定估计的剩余电量小于交通工具电池电量里程的下限，而：基于至少一个路线特性、交通工具能耗简档和交通工具电池的电量状态来确定目标交通工具速度简档；以及生成指示；以及提供第二指示。

条款36.本文所描述的条款中的任一项的非瞬态计算机可读存储介质，其中，指示包括指示交通工具电池可能在交通工具到达所选择的路线的结束之前被耗尽的警告，以及遵循目标交通工具速度简档以避免在交通工具到达所选择的路线的结束之前耗尽交通工具电池的推荐。

条款37.本文所描述的条款中的任一项的非瞬态计算机可读存储介质，其中，提供指示包括：在交通工具的显示器处提供指示。

条款38.本文所描述的条款中的任一项的非瞬态计算机可读存储介质，其中，提供指示包括：在移动计算设备处提供指示。

条款39.本文所描述的条款中的任一项的非瞬态计算机可读存储介质，其中，提供指示包括：向交通工具的自主控制器提供指示。

条款40.本文所描述的条款中的任一项的非瞬态计算机可读存储介质，其中，进一步包括：基于目标交通工具速度简档来选择性地控制交通工具的交通工具推进。

以上讨论旨在说明本发明的原理和各实施例。一旦完全领会了以上公开，则众多的变型和修改对本领域内技术人员而言将变得显而易见。所附权利要求旨在被解释为包括所有此类变型和修改。

本文中使用词语“示例”来意指用作示例、实例、或说明。本文中被描述为“示例”的任何方面或设计并不一定要被解释为相比其他方面或设计是优选或有利的。相反，词语“示例”的使用旨在以具体的方式来呈现概念。如本申请中所使用，术语“或”旨在意指包含性的“或”而非排他性的“或”。也就是说，除非另有规定或从上下文清楚的，否则“X包括A或B”旨在意指自然的包含性排列中的任一者。也就是说，如果X包括A；X包括B；或X包括A和B两者，则在前述实例中的任何实例下“X包括A或B”均被满足。另外，如本申请以及所附权利要求中所使用的冠词“一(a/an)”一般应解释为意指“一个或多个”，除非另有规定或从上下文清楚是指单数形式。而且，贯穿全文对术语“实现”或“一种实现”的使用并不旨在意指同一实施例或实现，除非如此描述。

本文中所描述的系统、算法、方法、指令等实现方式可以以硬件、软件或它们的任何组合来实现。硬件可以包括例如，计算机、知识产权(IP)核、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑阵列、光学处理器、可编程逻辑控制器、微代码、微控制器、服务器、微处理器、数字信号处理器、或任何其他合适的电路。在权利要求中，术语“处理器”应当被理解为涵盖前述硬件中的任何硬件，不论是单个的还是组合的。术语“信号”以及“数据”可互换地使用。

如本文中所使用，术语模块可以包括封装功能硬件单元，该封装功能硬件单元被设计成用于与其他部件、可由控制器(例如，执行软件或固件的处理器)执行的一组指令、被配置为用于执行特定功能的处理电路系统、以及与更大的系统交互的自含式硬件或软件组件一起使用。例如，模块可以包括专用集成电路(ASIC)；现场可编程门阵列(FPGA)；电路；数字逻辑电路；模拟电路；分立的电路、门、以及其他类型的硬件的组合；或它们的组合。在其他实施例中，模块可以包括存储器，该存储器存储由控制器可执行以实现该模块的特征的指令。

进一步地，在一个方面，例如，可以使用通用计算机或通用处理器来实现本文中所描述的系统，该通用计算机或通用处理器具有在被执行时实施本文中所描述的相应方法、算法和/或指令的计算机程序。附加地或替代地，例如，可以利用专用计算机/处理器，该专用计算机/处理器可以包含用于实施本文中所描述的方法、算法或指令中的任一者的其他硬件。

进一步地，本公开的实现的全部或部分可以采取可从例如计算机可使用或计算机可读介质访问的计算机程序产品的形式。计算机可使用或计算机可读介质可以是可以例如有形地包含、存储、传送、或传输程序以供任何处理器使用或结合任何处理器来使用的任何设备。介质可以是例如，电子设备、磁设备、光学设备、电磁设备、或半导体设备。其他合适的介质也是可用的。

以上所描述的实施例、实现和各方面已被描述，以便允许对本发明的容易的理解，并且不限制本发明。相反，本发明旨在覆盖所附权利要求的范围内所包括的各种修改和等效布置，其范围应被赋予最宽泛的解释以便涵盖如法律之下所准许的全部此类修改和等效结构。

Claims (20)

1.一种用于估计交通工具电池电量的剩余里程的方法，所述方法包括：

标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；

至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，所述历史数据指示由所述交通工具先前穿过的具有与所述所选择的路线的所述一部分的所述至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的所述交通工具的能耗；

确定所述交通工具的交通工具电池的当前电量状态；

基于所述所选择的路线的所述一部分的所述至少一个路线特性和所述交通工具能耗简档，为所述所选择的路线确定路线能耗简档；

基于所述交通工具电池的所述电量状态和所述路线能耗简档来计算所述交通工具电池在所述所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；

确定所述交通工具电池的所述估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；

响应于确定所述估计的剩余电量在所述交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；以及

提供所述第一指示。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一指示包括所述交通工具电池在所述所选择的路线的所述结束处的所述估计的剩余电量。

3.如权利要求1所述的方法，进一步包括：响应于确定所述估计的剩余电量小于所述交通工具电池电量里程的下限，而生成第二指示。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二指示包括指示所述交通工具电池可能在所述交通工具到达所述所选择的路线的所述结束之前被耗尽的警告。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提供所述第一指示包括在所述交通工具的显示器处提供所述第一指示。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提供所述第一指示包括在移动计算设备处提供所述第一指示。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提供所述第一指示包括向所述交通工具的自主控制器提供所述第一指示。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个路线特性包括交通状况、交通信号以及道路坡度中的至少一者。

9.一种用于估计交通工具电池电量的剩余里程的系统，所述系统包括：

处理器；以及

存储器，所述存储器包括指令，所述指令在由所述处理器执行时，使得所述处理器用于：

标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；

至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，所述历史数据指示由所述交通工具先前穿过的具有与所述所选择的路线的所述一部分的所述至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的所述交通工具的能耗；

确定所述交通工具的交通工具电池的当前电量状态；

基于所述所选择的路线的所述一部分的所述至少一个路线特性和所述交通工具能耗简档，为所述所选择的路线确定路线能耗简档；

基于所述交通工具电池的所述电量状态和所述路线能耗简档来计算所述交通工具电池在所述所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；

确定所述交通工具电池的所述估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；

响应于确定所述估计的剩余电量在所述交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；以及

提供所述第一指示。

10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述第一指示包括所述交通工具电池在所述所选择的路线的所述结束处的所述估计的剩余电量。

11.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述指令进一步使得所述处理器用于：响应于确定所述估计的剩余电量小于所述交通工具电池电量里程的下限，而生成第二指示。

12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述第二指示包括指示所述交通工具电池可能在所述交通工具到达所述所选择的路线的所述结束之前被耗尽的警告。

13.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述指令进一步使得所述处理器用于：在所述交通工具的显示器处提供所述第一指示。

14.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述指令进一步使得所述处理器用于：在移动计算设备处提供所述第一指示。

15.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述指令进一步使得所述处理器用于：向所述交通工具的自主控制器提供所述第一指示。

16.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述至少一个路线特性包括交通状况、交通信号以及道路坡度中的至少一者。

17.一种非瞬态计算机可读存储介质，所述非瞬态计算机可读存储介质包括可执行指令，所述可执行指令在由处理器执行时促进操作的执行，所述操作包括：

标识所选择的路线的一部分的至少一个路线特性；

至少基于历史数据来确定交通工具的交通工具能耗简档，所述历史数据指示由所述交通工具先前穿过的具有与所述所选择的路线的所述一部分的所述至少一个路线特性相对应的至少一个路线特性的路线的至少一部分的所述交通工具的能耗；

确定所述交通工具的交通工具电池的当前电量状态；

基于所述所选择的路线的所述一部分的所述至少一个路线特性和所述交通工具能耗简档，为所述所选择的路线确定路线能耗简档；

基于所述交通工具电池的所述电量状态和所述路线能耗简档来计算所述交通工具电池在所述所选择的路线的结束处的估计的剩余电量；

确定所述交通工具电池的所述估计的剩余电量是否在交通工具电池电量里程内；

响应于确定所述估计的剩余电量在所述交通工具电池电量里程内，而生成第一指示；

响应于确定所述估计的剩余电量小于所述交通工具电池电量里程的下限，而生成第二指示；

在交通工具显示器处提供所述第一指示和所述第二指示中的一者。

18.如权利要求17所述的非瞬态计算机可读存储介质，其特征在于，所述第一指示包括所述交通工具电池在所述所选择的路线的所述结束处的所述估计的剩余电量。

19.如权利要求17所述的非瞬态计算机可读存储介质，其特征在于，所述第二指示包括指示所述交通工具电池可能在所述交通工具到达所述所选择的路线的所述结束之前被耗尽的警告。

20.如权利要求17所述的非瞬态计算机可读存储介质，其特征在于，所述至少一个路线特性包括交通状况、交通信号以及道路坡度中的至少一者。