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Hintergrund
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Range-Extender bzw. Reichweitenverlängerer und Drohnen werden zur Betankung autonomer Fahrzeuge eingesetzt. Beispielsweise kann eine autonome Betankungsdrohne einen Kraftstoffspeicherbereich umfassen und zu Fahrzeugen geschickt werden, die aufgetankt werden müssen. Die US-Patentveröffentlichung mit der Nr.
US 2018/0281606 A1 mit dem Titel „Verfahren zur Koordination von Ladevorgängen von Elektrofahrzeugen sowie elektrisch betriebenes Kraftfahrzeug und Versorgungsfahrzeug“ von Scherer beschreibt ein Verfahren, welches die Energieübertragung von mehreren mobilen Versorgungseinheiten auf mehrere mobile Bezugseinheiten optimiert.
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Die vorstehende „Hintergrund“-Beschreibung dient dem Zweck, den Kontext der Offenbarung allgemein darzustellen. Eine Arbeit des Erfinders, soweit diese in diesem Hintergrundabschnitt beschrieben ist, sowie Aspekte der Beschreibung, die zum Zeitpunkt der Anmeldung sonst nicht als Stand der Technik gelten können, werden weder ausdrücklich noch implizit als Stand der Technik gegenüber der vorliegenden Technologie anerkannt.
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Kurzfassung
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Die vorliegende Offenbarung betrifft ein Verfahren zum Managen bzw. Verwalten eines Wiederaufladens eines gemeinsam genutzten Elektrofahrzeugs, welches ein Bestimmen, ob eine Energiespeichervorrichtung des Elektrofahrzeugs eine Aufladung benötigt, ein Identifizieren eines Ladeverfahrens basierend auf einer Mehrzahl von Parametern einschließlich einer Umgebungstemperatur, eines aktuellen Ladezustands, einer aktuellen Last und einer Leistungsschätzung für eine geplante Route, ein Ändern der geplanten Route des Elektrofahrzeugs, um ein Aufladen basierend auf dem identifizierten Verfahren zu ermöglichen, und ein Aufladen einer zweiten Energiespeichervorrichtung, die einem zweiten Elektrofahrzeug zugeordnet ist, während eines Transits bzw. einer Fahrt über das Elektrofahrzeug, umfasst. Das Ladeverfahren umfasst ein Austauschen von Elektrofahrzeugen, ein Auswechseln der Energiespeichervorrichtung und ein Aufladen über einen Laderoboter.
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Die vorliegende Offenbarung betrifft außerdem ein System zum Managen bzw. Verwalten eines Wiederaufladens eines Elektrofahrzeugs. Das System umfasst einen Laderoboter (EN: charging bot), eine Energiespeichervorrichtung, die dem Elektrofahrzeug zugeordnet ist; und eine Verarbeitungsschaltung, die dem Elektrofahrzeug zugeordnet ist. Die Verarbeitungsschaltung ist derart konfiguriert, dass diese bestimmt, ob die Energiespeichervorrichtung des Elektrofahrzeugs eine Aufladung benötigt, ein Ladeverfahren basierend auf einer Mehrzahl von Parametern einschließlich einer Umgebungstemperatur, eines aktuellen Ladezustands, einer aktuellen Last und einer Leistungsschätzung für eine geplante Route identifiziert, die geplante Route des Elektrofahrzeugs ändert, um das Aufladen basierend auf dem identifizierten Verfahren zu ermöglichen, und eine zweite Energiespeichervorrichtung, die einem zweiten Elektrofahrzeug zugeordnet ist, während eines Transits über das Elektrofahrzeug lädt. Das Ladeverfahren umfasst ein Austauschen von Elektrofahrzeugen, ein Auswechseln der Energiespeichervorrichtung und ein Aufladen über den Laderoboter.
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Die vorstehenden Absätze wurden über eine allgemeine Einführung bereitgestellt und sind nicht dazu gedacht, den Schutzumfang der folgenden Ansprüche zu beschränken. Die beschriebenen Ausführungsformen, zusammen mit weiteren Vorteilen, werden am besten durch Bezugnahme auf die folgende detaillierte Beschreibung in Verbindung mit den beigefügten Abbildungen verstanden.
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Figurenliste
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Eine vollständigere Würdigung der Offenbarung und vieler der damit verbundenen Vorteile wird auf einfache Art und Weise erhalten, da diese unter Bezugnahme auf die folgende detaillierte Beschreibung bei Betrachtung in Verbindung mit den begleitenden Abbildungen besser verstanden wird, wobei
- 1 ein Schaubild einer Systemumgebung gemäß einem Beispiel ist;
- 2 ein Schaubild ist, welches ein Blockdiagramm eines Elektrofahrzeugs und eines Zentralrechners gemäß einem Beispiel zeigt;
- 3A-3C mehrere Ladetechnologien gemäß einem Beispiel zeigen;
- 4 ein Schaubild ist, welches einen Batteriewechsel gemäß einem Beispiel zeigt;
- 5 ein Schaubild ist, welches ein Ändern einer geplanten Route für den Batteriewechsel an Lade-Substationen gemäß einem Beispiel darstellt;
- 6A-6B Schaubilder sind, welche den Austausch von Elektrofahrzeugen gemäß einem Beispiel darstellen;
- 7 ein Flussdiagramm für einen Ladevorgang gemäß einem Beispiel ist;
- 8 ein Flussdiagramm für einen Ladevorgang gemäß einem Beispiel ist; und
- 9 ein Schaubild ist, welches einen Fahrplanungsprozess gemäß einem Beispiel zeigt.
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Detaillierte Beschreibung
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Die Begriffe „ein/eine/eines‟, wie hierin verwendet, sind als eines oder mehr als eines definiert. Der Begriff „Mehrzahl“, wie hierin verwendet, ist als zwei oder mehr als zwei definiert. Der Begriff „weitere/weiteres“, wie hierin verwendet, ist definiert als zumindest ein/eine zweiter/zweites/zweite oder mehr. Die Begriffe „umfassen“ und/oder „besitzen“, wie hierin verwendet, sind definiert als aufweisen (d.h. offene Sprache). Der Begriff „gekoppelt“, wie hierin verwendet, ist als verbunden definiert, wenn auch nicht unbedingt direkt und nicht unbedingt mechanisch. Der Begriff „Programm“ oder „Computerprogramm“ oder ähnliche Begriffe, wie hierin verwendet, sind definiert als eine Folge von Anweisungen, die zur Ausführung auf einem Computersystem bestimmt sind. Ein „Programm“ oder „Computerprogramm“ kann eine Subroutine, ein Programmmodul, ein Skript, eine Funktion, eine Prozedur, eine Objektmethode, eine Objektimplementierung in einer ausführbaren Anwendung, ein Applet, ein Servlet, einen Quellcode, einen Objektcode, eine gemeinsam genutzte Bibliothek / dynamische Ladebibliothek und/oder eine andere Folge von Anweisungen, die zur Ausführung auf einem Computersystem bestimmt sind, umfassen.
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Die Bezugnahme in diesem Dokument auf „eine Ausführungsform“, „bestimmte Ausführungsformen“, „eine Ausführungsform“, „eine Implementierung“, „ein Beispiel“ oder ähnliche Begriffe bedeutet, dass ein bestimmtes Merkmal, eine bestimmte Struktur oder eine bestimmte Charakteristik, welches/welche in Verbindung mit der Ausführungsform beschrieben wird, in zumindest einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung umfasst ist. Daher beziehen sich die Erscheinungen solcher Phrasen oder an verschiedenen Stellen in dieser Spezifikation nicht notwendigerweise alle auf die gleiche Ausführungsform. Darüber hinaus können die bestimmten Merkmale, Strukturen oder Charakteristika in einer oder mehreren Ausführungsformen ohne Einschränkung in jeder geeigneten Weise kombiniert werden.
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Der Begriff „oder“, wie hierin verwendet, ist als ein einschließendes oder zu interpretieren, welches für irgendein Element oder irgendeine Kombination steht. Daher steht „A, B oder C“ für „eines der Folgenden: A; B; C; A und B; A und C; B und C; A, B und C“. Eine Ausnahme von dieser Definition tritt nur dann auf, wenn eine Kombination von Elementen, Funktionen, Schritten oder Handlungen sich in irgendeiner Weise inhärent gegenseitig ausschließen.
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Unter Bezugnahme auf die Abbildungen, in denen gleiche Bezugszeichen identische oder entsprechende Teile in mehreren Ansichten bezeichnen, bezieht sich die folgende Beschreibung auf ein Ladesystem und die damit verbundene Methodik für elektrifizierte Mobilität als eine Serviceplattform. Die hierin beschriebenen Verfahren und Systeme managen bzw. verwalten das Aufladen von elektrischen Speichervorrichtungen, die Elektrofahrzeugen zugeordnet sind, auf der Grundlage von Kundenwartezeiten, Fahrzeughaltezeiten und globaler und lokaler Energieeffizienzen.
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1 ist ein Schaubild einer Systemumgebung 100 gemäß einem Beispiel. Das automatisierte System/der automatisierte Service stellt eine Auflademobilität als einen Service (Maas) für Elektrofahrzeuge (EVs) bereit. Das System umfasst eine zentrale Ladestation 102, ein Elektrofahrzeug (EV) 104 und eine Mehrzahl von Laderobotern 106. Das Elektrofahrzeug 104 kann jeder Art von Fahrzeug entsprechen, wie einem Automobil, einem Lastwagen, einem Bus, einem Flugzeug, einem Hubschrauber, einem Motorrad, einem Zug oder einem Schiff. Das Fahrzeug 104 kann aktiv von einem Fahrer bedient werden oder kann teilweise oder vollständig autonom oder selbstfahrend sein. Das Elektrofahrzeug 104 ist Teil eines Systems von gemeinsam genutzten Elektrofahrzeugen. Das Elektrofahrzeug 104 kann eine Anforderung für Fahrten von Nutzern empfangen. Die Laderoboter können eine Drohne 108 und Laderoboter 106a, 106b, 106c umfassen. Das EV 104 kann bidirektional sein (das heißt, kann sich während einer Fahrt in beide Richtungen bewegen). Es können mehrere Ladetechnologien verwendet werden, wie in den 3A-C gezeigt. Das EV 104 kann von vorne, von hinten, von der Seite oder vom Boden des EV 104 aufgeladen werden, ohne die Bewegung des EV in beide Richtungen des EV 104 zu beeinflussen. Am Standort A, wie in 1 gezeigt, bestimmt das EV 104, ob eine aktuelle Ladung ausreicht, um die aktuelle Route bzw. Strecke abzuschließen. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass die aktuelle Ladung nicht ausreicht, um die aktuelle Route abzuschließen, ermöglicht ein Controller des EV 104 einen Unterwegs-Lademodus. Eine Anforderung kann an die zentrale Ladestation 102 gesendet werden.
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Die Bestimmung erfolgt zu Beginn einer Fahrt auf der Grundlage eines aktuellen Ladezustands (SOC), einer aktuellen Last, eines Standorts, einer Umgebungstemperatur, einer Betriebstemperatur und einer Leistungsschätzung für die verbleibende Route und Verkehr. Das EV 104 kann einen Laderoboter 106 anfordern. Es wird die Zeit bestimmt, die der Laderoboter 106 benötigt, um am Bewegungsstandort des Elektrofahrzeugs 104 anzukommen. Mit anderen Worten, die Zeit, die der Laderoboter 106 benötigt, um an einem geschätzten Standort des EV 104 anzukommen, wird bestimmt. Der geschätzte Standort des EV 104 wird auf der Grundlage einer geplanten Route und aktueller Verkehrsbedingungen bestimmt. Die Anforderung wird gesendet, bevor die Ladung verbraucht ist, wobei die ermittelte Zeit berücksichtigt wird.
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Der Laderoboter 106a wird von der zentralen Ladestation 102 abgeschickt. Der abgeschickte Laderoboter 106a kann vollständig geladen sein oder auch nicht. Eine Pendelroute von der zentralen Ladestation zu der Einheit wird auf der Grundlage des Verkehrs, einer Streckenlast und einer erforderlichen Abgabeladung bestimmt.
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Sobald der Laderoboter 106a am Standort des EV 104 (Standort B in 1) ankommt, verbindet sich der Laderoboter mit dem EV 104 und es erfolgt eine automatische Geschwindigkeitsanpassung bzw. -angleichung basierend auf einer V2V (Fahrzeug zu Fahrzeug)-Kommunikation mit dem EV 104 und GPS-Daten (Global-Positioning-System). Die Aufladung wird initiiert. Der Ladebetrag hängt von einem zukünftigen Service des EV 104 ab. Der Ladebetrag kann auf einer geplanten nächsten Route, einer Haltedauer und einer Infrastruktur am oder nahe am Routenende basieren. Der Laderoboter 106a kehrt zu der zentralen Ladestation 102 zurück, wenn die Aufladung abgeschlossen ist (z.B. am Standort C in 1). Der Ladebetrag kann beispielsweise der Energie entsprechen, die benötigt wird, um eine aktuelle Fahrt zu beenden, wenn das Elektrofahrzeug nach Beendigung der aktuellen Fahrt inaktiv sein wird. Die Energiespeichervorrichtung kann vollständig aufgeladen werden, wenn die geplante nächste Route keine Ladeinfrastrukturen umfasst (beispielsweise Verfügbarkeit von Ladeschienen, Ladedrohnen und dergleichen). Die von dem Laderoboter 106a an das Elektrofahrzeug 104 übertragene Energie kann der Ladung entsprechen, die das Elektrofahrzeug benötigt, um an einem spezifischen Ladeort anzukommen, an welchem die Energieübertragung schneller oder wirtschaftlicher sein kann. Beispielsweise kann die Drohne 108 dem Elektrofahrzeug 104 Energie liefern, die ausreicht, um eine elektrische Ladestation zu erreichen.
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In einem Beispiel werden Drohnen eingesetzt, um geladene Energiespeichervorrichtungen (Batterien) an EVs 104 zu liefern, die unterwegs sind. Direkte und effiziente Flugwege in niedriger Höhe können schnellere Aufladezeiten und eine insgesamt effizientere Energienutzung ermöglichen. Beispielsweise kann die Drohne 108 zum Standort B des EV 104 geschickt werden. Die optimale Drohne kann aus einer Mehrzahl von Drohnen, die an der zentralen Ladestation 102 zur Verfügung stehen, auf der Grundlage einer Mehrzahl von Faktoren identifiziert werden, wie nachstehend weiter erläutert wird. Die Drohne 108 umfasst eine Antenne für eine drahtlose Kommunikation mit einem Dispatcher oder einem Zentralrechner. Die Drohne 108 kann auch über V2V mit dem EV 104 kommunizieren. Die Drohne 108 umfasst einen Kraftstoffspeicherbereich, einen Nachfüllanschluss (das heißt, einen elektrischen Konnektor), welcher derart konfiguriert ist, dass dieser mit der Energiespeichervorrichtung des EV 104 verbunden wird. Die Drohne 108 kann auch eine oder mehrere geladene Energiespeichervorrichtungen (z.B. Batterien) tragen, die zu einem oder mehreren EVs 104 zu liefern sind.
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Eine nahezu vollständige Entladung kann ermöglicht werden, wenn eine Stromnetz-Zu-Fahrzeug-Ladung gewählt wird. Die Drohne 108 besitzt eine vorbestimmte Mindestschwelle, die der Ladung entspricht, welche benötigt wird, um die Drohne von der Oberseite des EV 104 ab und zurück zur zentralen Ladestation 102 zu fliegen. Die Drohne 108 wird vom Stromnetz geladen. Dann stellt die Drohne 108 eine Fahrzeug-Zu-Fahrzeug-Ladung bereit.
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2 ist ein Schaubild, welches ein Blockdiagramm des EV 104 und eines Zentralrechners 212 gemäß einem Beispiel zeigt. Der Zentralrechner 212 umfasst eine Datenbank 204 und einen Prozessor 202. Das EV 104 umfasst einen Controller 206, eine Kommunikationsschaltung 208 und ein Lademodul 210. Der Zentralrechner 212 kann der zentralen Ladestation 102 zugeordnet sein.
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Die hierin beschriebenen Module können entweder als Software- und/oder Hardwaremodule implementiert sein und in jeder Art von computerlesbarem Medium oder anderen Computerspeichervorrichtung gespeichert sein. Beispielsweise kann jedes der hierin beschriebenen Module in einem programmierbaren Schaltkreis bzw. einer programmierbaren Schaltung (z.B. mikroprozessorbasierte Schaltungen) oder dedizierten Schaltungen, wie anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICS) oder Field-Programmable-Gate-Arrays (FPGAS) implementiert sein. In einer Ausführungsform könnte eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU) Software ausführen, um die Funktionen durchzuführen, die jedem der hierin beschriebenen Module zugeordnet werden können. Die CPU kann Software-Anweisungen ausführen, die in einer Programmiersprache, wie Java, C oder Assembly bzw. Assembler, geschrieben sind. Eine oder mehrere Software-Anweisungen in den Modulen können in Firmware eingebettet sein, wie ein löschbarer programmierbarer Nurlesespeicher (EPROM).
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Wie hierin zuvor beschrieben ist, kann die Aufladung des EV 104 an jedem beliebigen Ziel unter Verwendung einer Drohnen- oder Roboter-Ladungszuführung erfolgen. Die Verwendung der Haltezeit (das heißt, Warten auf einen nächsten Einsatz) optimiert die Fahrzeugnutzung und den Ladedurchsatz, da während des Wiederaufladens nur sehr wenig Energie verwendet wird. Ferner kann das EV 104 auf die nächstgelegene Infrastruktur umgeleitet werden, welche Ladefähigkeiten besitzt, die mit dem EV 104 kompatibel sind. Daher maximiert das Aufladen während unbesetzter Übergänge die Auslastungsraten bei minimalen Auswirkungen auf Kunden/Nutzer. Der Nutzer erfährt kein Aufladen während der Fahrt. Das EV 104 kann während unbesetzter Übergänge aufgeladen werden, z.B. wenn sich das Fahrzeug von einem Abgabeort zu einem nächsten Abholort bewegt. Das EV 104 kann die Route während unbesetzter Übergänge mit minimaler Auswirkung auf die Kundenfahrt ändern. Die Aufladung des EV 104 kann auch auf der Grundlage der Tageszeit erfolgen. Beispielsweise kann das EV 104 während einer Nachtzeit, wenn die Nachfrage geringer ist (das heißt, wenn Unterbrechungen minimiert sind), und der Versorgungsbetrieb billiger ist, über einen längeren Zeitraum aufgeladen werden.
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Das EV 104 und/oder der Zentralrechner 212 können die Aufladung der EVs 104 auf der Grundlage von Lastinformationen (z. B. erwartete Anzahl von Fahrgästen) oder der Zeit optimieren. Beispielsweise können mehrere Drohnen zum Aufladen der EVs in Zeiten hoher Nachfrage eingesetzt werden, um die Ausfallzeit zu minimieren. Der Zentralrechner 212 kann außerdem das Ladeverfahren identifizieren, um die Kosten für den Nutzer zu minimieren. So kann beispielsweise während des Tages ein Aufladen unter Verwendung von Sonnenenergie gewählt werden.
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Für bidirektionale EVs 104 können mehrere Ladetechnologien verwendet werden. Die Ladetechnologien können Inaktivitäts- und Nicht-Inaktivitäts-Ladetechnologien umfassen. Bei Nicht-Inaktivitäts-Ladetechnologien wird das EV 104 während einer Bewegung basierend auf der geplanten Route geladen. Wie in 3A gezeigt ist, kann eine Oberleitungsladung verwendet werden. Die Ladung des EV 104 erfolgt über Schienen 304. Wie in 3B gezeigt ist, kann eine Drohnenaufladung verwendet werden. Das EV 104 wird über eine Drohne 300 aufgeladen. Wie in 3C gezeigt ist, kann eine Drahtlos-Überkopf-Ladung verwendet werden. Das EV 104 wird unter Verwendung des Aufladens eines Pads 302 aufgeladen.
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4 ist ein Schaubild 400, welches einen Batteriewechsel gemäß einem Beispiel darstellt. Für kleinere Mobilitätsplattformen (z.B. E-Scooter, E-Bikes und dergleichen) kann das EV 104 zu einer Batterielagereinheit 402 umgeleitet werden. Der Nutzer kann die leere (entladene bzw. entleerte) oder fast leere (entleerte) Energiespeichervorrichtung (z.B. Batterie) gegen eine voll geladene Batterie aus der Batterielagereinheit 402 austauschen. Den Nutzern, die deren Route ändern, um Batterien auszutauschen, können Anreize geboten werden (z.B. eine kostenlose Fahrt, Vergütungen oder ein ermäßigter Tarif). Beispielsweise kann das EV 104 am Standort A in 4 bestimmen, dass eine Batteriewiederaufladung erforderlich ist. Das EV 104 wird zu der Batterielagereinheit 402 umgeleitet. Die Änderung der Route ist in 4 mit gestrichelten Linien gezeigt. Die Batterielagereinheit 402 kann mehrere Batterielagerboxen umfassen. Jede Box kann unter Verwendung eines Smartphones des Nutzers entsperrt werden.
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5 ist ein Schaubild 500, welches eine Änderung einer geplanten Route für den Batteriewechsel an Lade-Substationen gemäß einem Beispiel darstellt. Die geplante Route des Fahrzeugs 104 wird geändert, um einem Pfad mit einem Ladepotenzial auf der Strecke bzw. Streckenladepotenzial zu folgen. Das Streckenladepotenzial kann einen Pfad entweder mit drahtloser Ladung durch die Straße (Schiene oder Straßenoberfläche) zur Unterstützung der Aufladung umfassen. Beispielsweise kann die Route A eine drahtlose Ladung durch die Straße umfassen. Standorte und Arten der Aufladung sind in der Datenbank 204 des Zentralrechners oder Servers 212 gespeichert. Bei den Standorten kann es sich um dedizierte Routen oder Fahrspuren durch die Stadt handeln.
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6A ist ein Schaubild 600, welches einen Austausch von EVs gemäß einem Beispiel darstellt. Das Fahrzeug 104a kann im Ansprechen auf eine Bestimmung, dass die Ladung nicht ausreicht, um die Route abzuschließen, ein neues EV (das heißt, eine neue Masseneinheit) anfordern. Das EV 104a und das neue Fahrzeug 104b koppeln aneinander, um es Fahrgästen zu ermöglichen, von der nahezu entleerten bzw. entladenen Einheit auf die geladene Einheit umzusteigen, wie in 6B gezeigt ist. Der Austausch kann erfolgen, wenn die EVs 104a und 104b nicht in Bewegung sind oder wenn die EVs in Bewegung sind und eine synchronisierte Geschwindigkeit besitzen. Nachdem alle Fahrgäste auf das neue Fahrzeug 104b umgestiegen sind, geht die fast entleerte Einheit (das heißt, das EV 104a in 6A) zum Aufladen über, während die voll geladene Einheit (z.B. 104b) die ursprüngliche Route abschließt. Das EV 104a kann zur zentralen Ladestation 102 zurückkehren. Das EV 104a kann den Pfad auch zu einem Pfad ändern, der das drahtlose Laden durch die Straße besitzt.
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Wenn Maas mit Mobilitätsdiensten für die letzte Meile gekoppelt ist, ist die gesamte Route/Pendelstrecke des Nutzers abgedeckt. Durch die Kopplung der Services bzw. Dienste können Kunden aus dem EV 104 aussteigen und deren Lösung für die letzte Meile (E-Scooter) abholen und an ihr Ziel gelangen. Der Zielort kann so geändert werden, dass dieser mit einem Ort übereinstimmt, an dem eine Lösung für die letzte Meile verfügbar ist (z.B. E-Scooter-Standort).
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Die Batterie in Zusammenhang mit der Lösung für die letzte Meile kann auf der Strecke bzw. unterwegs aufgeladen werden. In einem Beispiel kann ein Fahrgast eine Lösung für die erste Meile zu dem EV 104 bringen, die Batterie in Zusammenhang mit der Lösung für die erste Meile auf der Strecke aufladen und die Lösung für die erste Meile als die Lösung für die letzte Meile verwenden. Regenerierte Energie kann zum Aufladen der Lösung für die letzte Meile verwendet werden.
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7 ist ein Flussdiagramm für einen Ladevorgang 700 gemäß einem Beispiel. In Schritt 702 bestimmt und/oder aktualisiert der Controller 206 verschiedene Parameter in Zusammenhang mit dem EV 104. Beispielsweise bestimmt der Controller 206 einen aktuellen SOC, einen aktuellen Standort, Verkehrsinformationen, Wetterinformationen, aktuelle Lastinformationen. Ferner bestimmt der Controller 206 eine Lastschätzung. Die Wetterinformationen umfassen aktuelle Wetterinformationen und geschätzte Wetterinformationen. Die Verkehrsinformationen umfassen aktuelle Verkehrsinformationen und geschätzte Verkehrsinformationen.
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Der Standort kann einen Startort, einen Zielort sowie einen aktuellen Standort umfassen. Der SOC umfasst einen SOC zu Beginn der Fahrt, einen aktuellen SOC und einen geschätzten SOC am Zielort. Die Lastschätzung umfasst eine Last zu Beginn der Fahrt und eine Differenz in der Last nach jedem erwarteten Stopp (z.B. Anzahl von Fahrgästen nach jedem Stopp).
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In Schritt 704 bestimmt der Controller 206, ob der aktuelle SOC unter einer Schwelle (Z) liegt. Die Schwelle (Z) entspricht dem SOC, der erforderlich ist, um die nächste Ladestation zu erreichen oder nicht abzuschalten, bevor der Laderoboter und/oder die Drohne den EV-Standort erreicht. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der SOC unter der Schwelle liegt, fährt der Prozess mit Schritt 720 fort. In Schritt 720 bricht das EV die Fahrt ab und schreitet zum Aufladen fort. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der SOC über der Schwelle liegt, fährt der Prozess mit Schritt 706 fort, der Controller 206 aktualisiert die verschiedenen Parameter, einschließlich eines aktuellen Standorts und der Ziellast.
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In Schritt 708 kann der Controller 206 eine Route zum Ziel identifizieren.
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In Schritt 710 wird der SOC (X) geschätzt. In Schritt 712 kann der Controller 206 bestimmen, ob der geschätzte SOC (X) und ein erster Parameter den aktuellen SOC überschreiten. Der erste Parameter (a) entspricht einer erlernten Spanne für die SOC-Schätzgenauigkeit unter gegebenen Bedingungen. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der geschätzte SOC und der erste Parameter den aktuellen SOC überschreiten, fährt der Prozess mit Schritt 722 fort. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der geschätzte SOC und der erste Parameter den aktuellen SOC nicht überschreiten, fährt der Prozess mit Schritt 714 fort.
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In Schritt 714 fährt das EV 104 auf der Route zum Ziel weiter. Dann, bei Schritt 716, kann der Controller 206 eine Überprüfung durchführen. Die Überprüfung kann beispielsweise durchgeführt werden, sobald eine vorbestimmte Anzahl von Kilometern (Y) verstrichen ist. Der Controller 206 aktualisiert die verschiedenen Parameter und fährt mit Schritt 710 fort.
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In Schritt 722 bestimmt Controller 206, ob der geschätzte SOC (X) und der erste Parameter einen zweiten Parameter (B) überschreiten. Der zweite Parameter (B) entspricht einem erlernten Wert für einen „mittleren“ SOC, der für einen lokalen Routenabschluss erforderlich ist. Der Controller 206 kann den zweiten Faktor bei der Bestimmung verwenden, ob der SOC ausreicht, um eine kürzere Route zu erfüllen oder nicht. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der geschätzte SOC (X) und der erste Parameter einen zweiten Parameter (B) überschreiten, fährt der Prozess mit Schritt 720 fort. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der geschätzte SOC (X) und der erste Parameter den zweiten Parameter B nicht überschreiten, fährt der Prozess mit Schritt 724 fort.
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In Schritt 724 kann der Controller 206 die verschiedenen Faktoren aktualisieren. Ferner kann der Controller 206 bestimmen, ob ein Streckenladen verfügbar ist und/oder ob eine Ladeinfrastruktur zur Verfügung steht. Die Faktoren können auch die Ladezeit bis zu einer ausreichenden Ladung und eine Batteriewechselzeit umfassen.
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In Schritt 726 kann der Controller 206 die Anforderung bzw. Anfrage ablehnen. Der Controller 206 kann beispielsweise ein Signal ausgeben, dass die Anfrage abgelehnt wird. Dann kann der Controller 206 nach einem anderen Fahrgast suchen. Beispielsweise kann der Status des EV 104 auf „verfügbar“ aktualisiert werden. Auf diese Weise optimiert der Controller für eine maximale Verfügbarkeit, indem die aktuelle Ladung verbraucht wird, bis eine Wiederaufladung unbedingt erforderlich ist. Der Bedarf an EVs in der Region und Anfragen der Nutzer werden erfüllt.
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Obwohl die Flussdiagramme spezifische Reihenfolgen für die Ausführung funktionaler Logikblöcke zeigen, kann die Reihenfolge der Ausführung der Blockblöcke gegenüber der gezeigten Reihenfolge geändert werden, wie für einen Fachmann ersichtlich. Außerdem können zwei oder mehr Blöcke, die nacheinander gezeigt sind, gleichzeitig oder mit teilweiser Übereinstimmung bzw. Gleichzeitigkeit ausgeführt werden.
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Die Beschreibung hierin ist mit Bezug auf das System bereitgestellt, welches in dem EV 104 angeordnet und durch dieses implementiert wird. Es ist jedoch verständlich, dass das System alternativ oder zusätzlich innerhalb des Zentralrechners 212 implementiert sein kann. Ferner kann das System in einigen Ausführungsformen als eine Anwendung implementiert sein, die auf eine mobile Vorrichtung eines Nutzers des EV 104 heruntergeladen werden kann.
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8 ist ein Flussdiagramm für einen Ladevorgang 800 gemäß einem Beispiel. In Schritt 802 kann der Controller 206 eine Fahranforderung empfangen. In einem Beispiel kann der Zentralrechner 212 die Fahranforderung empfangen und ein Signal, welches die Fahranforderung anzeigt, an das EV 104 senden.
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In Schritt 804 bestimmt der Controller 206, ob das EV 104 vollständig geladen ist. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass das EV vollständig geladen ist, fährt der Prozess mit Schritt 808 fort. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass das EV nicht vollständig geladen ist, fährt der Prozess mit Schritt 810 fort.
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In Schritt 810 bestimmt der Controller 206, ob der Ladezustand des EV unter der Schwelle (Z) liegt. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der Ladezustand unter der Schwelle liegt, fährt der Prozess mit Schritt 812 fort. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der SOC nicht unter der Schwelle liegt, fährt der Prozess mit Schritt 808 fort.
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In Schritt 808 kann der Controller 206 eine Route zum Ziel identifizieren. Der Controller 206 kann eine Mehrzahl der in Schritt 806 bestimmten Eingaben empfangen. Die Mehrzahl von Eingaben kann beispielsweise einen aktuellen Standort, einen aktuellen SOC, aktuelle Verkehrsbedingungen, aktuelle Wetterbedingungen, eine aktuelle Last und Zielinformationen umfassen.
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In Schritt 820 bestimmt der Controller 206 eine Schätzung des SOC, welcher zum Abschluss der Fahranforderung erforderlich ist.
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In Schritt 822 bestimmt der Controller 206, ob der geschätzte SOC (X) und ein erster Parameter den aktuellen SOC überschreiten. Der erste Parameter (a) entspricht einer erlernten Spanne für die SOC-Schätzgenauigkeit unter gegebenen Bedingungen. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der geschätzte SOC und der erste Parameter den aktuellen SOC überschreiten, fährt der Prozess mit Schritt 824 fort. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der geschätzte SOC und der erste Parameter den aktuellen SOC nicht überschreiten, fährt der Prozess mit Schritt 814 fort.
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In Schritt 824 bestimmt der Controller 206, ob der geschätzte SOC (X) und der erste Parameter den zweiten Parameter (B) überschreiten. Der zweite Parameter entspricht einem erlernten Wert für ein „mittleren“ SOC, der für einen lokalen Routenabschluss erforderlich ist. Der Controller 206 kann den zweiten Faktor bei der Bestimmung verwenden, ob der SOC ausreicht, um eine kürzere Route zu erfüllen oder nicht. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der geschätzte SOC (X) und der erste Parameter einen zweiten Parameter B überschreiten, fährt der Prozess mit Schritt 826 fort. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der geschätzte SOC (X) und der erste Parameter den zweiten Parameter B nicht überschreiten, fährt der Prozess mit Schritt 830 fort. In Schritt 830 kann der Controller 206 die verschiedenen Faktoren aktualisieren. Ferner kann der Controller 206 bestimmen, ob ein Streckenladen verfügbar ist und/oder ob eine Ladeinfrastruktur zur Verfügung steht. Die Faktoren können auch die Ladezeit bis zu einer ausreichenden Ladung und eine Batteriewechselzeit umfassen. Der Controller 206 kann auf eine andere Fahranforderung warten, welche die aktuellen Kriterien erfüllt. Der Controller 206 kann ein Warten für eine vorbestimmte Zeitspanne (beispielsweise 1 Minute, 2 Minuten, 5 Minuten, 10 Minuten oder dergleichen) durchführen, bevor eine andere Fahranforderung akzeptiert wird. Wie hierin beschrieben, wird der zweite Parameter B aktualisiert und erlernt (unter Verwendung künstlicher Intelligenz), so dass entsprechend geladene Fahrzeuge leicht verfügbar sind.
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In Schritt 826 bestimmt der Controller 206, ob andere EVs in einem vorbestimmten Umkreis verfügbar sind. Der Controller 206 kann beispielsweise eine Anforderung an den Zentralrechner 212 senden, die eine Liste der EVs anfordert, welche innerhalb eines vorbestimmten Umkreises des EVs verfügbar sind.
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Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass andere verfügbare EVs innerhalb eines vorbestimmten Umkreises des EV verfügbar sind, fährt der Prozess mit Schritt 812 fort. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass es innerhalb des vorbestimmten Umkreises kein weiteres EV gibt, fährt der Prozess mit Schritt 828 fort.
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In Schritt 828 bestimmt der Controller 206, ob sich weitere EVs auf der Route befinden. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass sich weitere EVs auf der Route befinden, fährt der Prozess mit Schritt 834 fort. In Schritt 834 gibt der Controller eine Nachricht an den Fahrgast aus, welche die erwartete Wartezeit anzeigt und ob eine gemeinsam genutzte Fahrt möglich ist. Anschließend kann der Controller auf eine Antwort des Fahrgastes warten. Falls der Controller eine Bestätigung erhält, fügt der Controller den Fahrgast oder die neue Route zu der Reiseroute eines neuen Fahrzeugs in Zusammenhang mit dem EV auf der Route hinzu. Der Controller des neuen Fahrzeugs fährt dann mit Schritt 706 von 7 fort.
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Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass sich keine weiteren EVs auf der Route befinden, fährt der Prozess mit Schritt 832 fort. In Schritt 832 bestimmt der Controller, ob eine Wiederaufladung möglich ist. Der Controller bestimmt, ob der geschätzte SOC (X) und der erste Parameter einen dritten Parameter (C) überschreiten. Der dritte Parameter (C) entspricht einer ausreichenden Energie für das EV, um eine nennenswerte Strecke zurückzulegen (und einen angemessenen Zeitbetrag zu verbrauchen), damit eine Drohne (oder ein anderer Lademechanismus) mit einem Laden auf der Strecke bzw. unterwegs bzw. einem Streckenladen ankommen kann. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der geschätzte SOC (X) und der erste Parameter den dritten Parameter (C) überschreiten, fährt der Prozess mit Schritt 814 fort. Der Controller sendet eine Ausgangsnachricht zur Anforderung einer Aufladung (beispielsweise Anforderung einer Drohnenladung). Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass der geschätzte SOC (X) und der erste Parameter den dritten Parameter (C) nicht überschreiten, steuert der Controller das EV, um zum Laden überzugehen, und gibt eine Nachricht an den Fahrgast aus, die eine erwartete Wartezeit angibt.
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In Schritt 812 bricht das EV 104 die Fahrt ab. Der Controller 206 kann ein Signal an den Zentralrechner 212 ausgeben, das eine Anforderung zum Aufladen und ein neues EV zur Vervollständigung der Fahranforderung umfasst.
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In Schritt 814 fährt das EV 104 auf der Route fort. In Schritt 816 kann der Controller 206 eine Statusüberprüfung durchführen, nachdem die vorbestimmte Anzahl von Kilometern (Y) verstrichen ist. Die vorbestimmte Anzahl von Kilometern kann einer Funktion einer Gesamtroutenlänge oder einem festgelegten Wert entsprechen. Die vorbestimmte Anzahl (Y) kann einer Funktion der aktuellen Last, der Wetterbedingungen und/oder der Verkehrsbedingungen entsprechen. Die vorbestimmte Anzahl kann unter Verwendung von Technologien des künstlichen Lernens bestimmt werden (z.B. unter Verwendung von Technologien eines neuronalen Netzes, Support-Vektor-Maschinen, Bayesschen Netzen und dergleichen).
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9 ist ein Schaubild, welches einen Fahrplanungsprozess 900 gemäß einem Beispiel zeigt. Bei S902 wird eine Fahranforderung empfangen. Die Fahranforderung umfasst ein Ziel. Die Fahranforderung kann auch Lastinformationen umfassen. Verkehrsinformationen, Wetterinformationen und Mautinformationen werden basierend auf dem Zielort abgerufen. Beispielsweise werden Wetterinformationen aus einer Datenbank eines Drittanbieters abgerufen.
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Bei S904 identifiziert der Prozessor Fahrzeuge, die sich innerhalb eines vorbestimmten Radius um den Abfahrtsort befinden. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass innerhalb des vorbestimmten Radius kein Fahrzeug verfügbar ist, wird der vorbestimmte Radius um einen Faktor (z.B. mal 1,5) vergrößert.
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Bei S906 identifiziert der Prozessor die verfügbare Reichweite für jedes Fahrzeug. Der Prozessor 202 kann jedes Fahrzeug abfragen, um einen aktuellen Ladezustand hochzuladen. Der Prozessor 202 bestimmt die verfügbare Reichweite auf der Grundlage des aktuellen Ladezustands. Der Prozessor 202 umfasst außerdem die verlorene Ladung vom aktuellen Standort des Fahrzeugs bis zum Nutzer. Alternativ oder zusätzlich kann der Prozessor 202 die verfügbare Reichweite auf der Grundlage des letzten in einer Datenbank/Speicher des Servers gespeicherten SOC bestimmen.
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Bei S908 identifiziert der Prozessor 202 eine optimale Route. Die Bestimmung basiert auf den Verkehrsinformationen, Wetterinformationen und Mautinformationen. Beispielsweise identifiziert der Prozessor 202 die optimale Route aus einer Mehrzahl möglicher Routen, um die Fahrtzeit zu minimieren.
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Bei S910 bestimmt der Prozessor 202 auf der Grundlage der identifizierten optimalen Route und der Lastinformationen einen Basisleistungsbedarf. Die Lastinformationen können einen Mittelwert von vergangenen Lastinformationen umfassen.
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In Schritt 912 überprüft der Prozessor 202, ob irgendeines der identifizierten Fahrzeuge genügend Ladung besitzt, um die optimale Route abzuschließen bzw. zu absolvieren. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass eines oder mehrere Fahrzeuge aus den identifizierten Fahrzeugen eine ausreichende Ladung besitzt/besitzen, fährt der Prozess mit Schritt 924 fort. Im Ansprechen auf die Bestimmung, dass keines der identifizierten Fahrzeuge eine ausreichende Ladung besitzt, fährt der Prozess mit Schritt 914 fort.
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In Schritt 914 ordnet der Prozessor 202 die Fahrzeuge nach der verfügbaren Ladung. Beispielsweise die Fahrzeuge basierend auf einer aufsteigenden Reihenfolge der potenziellen Ladung am Abfahrtsort. Mit anderen Worten, der Prozessor verringert/erhöht den Einsatz jedes Fahrzeugs auf der Grundlage der geschätzten Ladung, die für die Ankunft am Abfahrtsort benötigt wird, und dem Potential einer Ladung während der Fahrt zum Abfahrtsort.
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In Schritt 916 bestimmt der Prozessor 202 die Nähe jedes Fahrzeugs, das eine ausreichende Ladung besitzt, zum Abfahrtsort. In Schritt 918 bestimmt der Prozessor für jedes Fahrzeug eine verfügbare Ladung auf der Route. In Schritt 920 wird für jedes Fahrzeug eine Haltezeit bestimmt.
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In Schritt 922 optimiert der Prozessor 202 hinsichtlich der Kundenwartezeit, des Streckenladens, der Effizienz und dergleichen. Das Streckenladen umfasst das Laden während des Transits bzw. der Fahrt zum Abfahrtsort und während des Transits vom Abfahrtsort zum Ziel. Das Streckenladen umfasst auch eine Abschätzung von Alternativrouten zum Abfahrtsort und zum Ziel.
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In Schritt 930 identifiziert der Prozessor 202 das Fahrzeug auf der Grundlage der Optimierung. Die Identifizierung kann auch auf einer Nutzereingabe basieren, z.B. kann der Nutzer eine Fahrerpräferenz angeben, z.B. autonomer oder menschlicher Fahrer.
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In Schritt 932 bewegt sich das Fahrzeug hin zu dem Abfahrtsort. Der Prozessor kann ein Signal an das Fahrzeug ausgeben, das Informationen über das Streckenladen anzeigt. In Schritt 934 kommt das Fahrzeug am Standort des Kunden an, um den Kunden abzuholen.
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In Schritt 924 bestimmt der Prozessor die Nähe jedes Fahrzeugs zum Abfahrtsort. In Schritt 926 bestimmt der Prozessor eine Haltezeit für jedes Fahrzeug. In Schritt 928 optimiert der Prozessor hinsichtlich der Kundenwartezeit und einer minimalen Haltezeit.
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Selbstverständlich sind im Lichte der vorstehenden Lehren zahlreiche Modifikationen und Variationen möglich. Es ist daher verständlich, dass die Erfindung im Rahmen der beigefügten Ansprüche anders als hierin spezifisch beschrieben ausgeführt werden kann.
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Die vorstehende Erörterung offenbart und beschreibt daher lediglich beispielhafte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. Wie für den Fachmann ersichtlich, kann die vorliegende Erfindung in anderen spezifischen Formen ausgeführt werden, ohne von dem Grundgedanken oder wesentlichen Merkmalen davon abzuweichen. Entsprechend dient die Offenbarung der vorliegenden Erfindung der Veranschaulichung, nicht aber der Beschränkung des Schutzumfangs der Erfindung sowie anderer Ansprüche. Die Offenbarung, einschließlich aller leicht erkennbaren Varianten der Lehren hierin, definiert zum Teil den Schutzumfang der vorstehenden Anspruchsterminologie, so dass kein erfinderischer Gegenstand der Öffentlichkeit gewidmet ist.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- US 2018/0281606 A1 [0001]
