DE102021128361A1

DE102021128361A1 - Verfahren zur Erstellung eines statistischen Modells für jeweilige Positionen und Ausrichtungen für ein Fahrzeug, bei denen das Fahrzeug mittels einer Ladestation aufladbar ist

Info

Publication number: DE102021128361A1
Application number: DE102021128361.2A
Authority: DE
Inventors: Simon Dobers
Original assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Current assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Priority date: 2021-10-29
Filing date: 2021-10-29
Publication date: 2023-05-04

Abstract

Ein Verfahren zur Erstellung eines statistischen Modells für jeweilige Positionen und Ausrichtungen eines Fahrzeugs bei denen das Fahrzeug mittels Energie von einer jeweiligen Ladestation aufladbar ist, weist die Schritte auf:a) Erfassen von zumindest einer jeweiligen Position und zumindest einer jeweiligen Ausrichtung eines Fahrzeugs für jede Ladestation, bei denen die Batterie mittels der Energie von der jeweiligen Ladestation aufladbar ist, und speichern der jeweiligen Positionen und der jeweiligen Ausrichtungen, zugeordnet zu der jeweiligen Ladestation, als jeweilige positive reale Datensätze,b) dichtebasiertes Filtern der einer jeweiligen Ladestation zugeordneten positiven realen Datensätze für jede Ladestation, um dichtebasierte Ausreißer aus den der jeweiligen Ladestation zugeordneten positiven realen Datensätzen zu entfernen und dadurch jeweilige einer jeweiligen Ladestation zugeordnete gefilterte positive reale Datensätze für jede Ladestation zu bilden,c) Bestimmen einer jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung von Positionen und Ausrichtungen eines Fahrzeugs, bei denen die Batterie mittels der Energie von einer jeweiligen Ladestation aufladbar ist für jede Ladestation, basierend auf den der jeweiligen Ladestation zugeordneten gefilterten positiven realen Datensätzen, und Erzeugen einer jeweiligen Ladestation zugeordneter positiver künstlicher Datensätze für jede Ladestation basierend auf der bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung,d) Zusammenfügen der einer jeweiligen Ladestation zugeordneten gefilterten positiven realen Datensätze und positiven künstlichen Datensätze zu jeweiligen positiven Datensätzen für jede Ladestation, um das statistische Modell zu erzeugen.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erstellung eines statistischen Modells für jeweilige Positionen und Ausrichtungen für ein Fahrzeug, insbesondere Elektro- oder Hybridfahrzeugs, bei denen eine Batterie des Fahrzeugs mittels Energie von einer jeweiligen Ladestation aus einer Vielzahl von an unterschiedlichen Positionen befindlichen Ladestationen aufladbar ist.
Zum Aufladen der Batterie von Elektro- oder Hybridfahrzeugen sind öffentlich zugängliche Ladesäulen mit einer oder mehreren Ladestationen bzw. Ladesteckdosen verfügbar, in die ein Benutzer das Ladekabel seines Fahrzeugs einstecken kann, um die Batterie aufzuladen. Üblicherweise identifiziert sich der Benutzer hierbei zunächst mit einer RFID-Karte an der Ladesäule/Ladestation, bevor sich die Abdeckung der Ladestation bzw. Ladesteckdose automatisch öffnet, so dass der Benutzer das Ladekabel einstecken kann.
Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren bereitzustellen, mit dem der Vorgang zum Aufladen der Batterie eines Fahrzeugs an einer Ladestation erleichtert werden kann.
Diese Aufgabe wird durch die Merkmale des Patentanspruchs 1 gelöst. Weitere bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung sind Gegenstand der abhängigen Patentansprüche.
Ein Verfahren zur Erstellung eines statistischen Modells für jeweilige Positionen und Ausrichtungen für ein Fahrzeug, insbesondere Elektro- oder Hybridfahrzeugs, bei denen eine Batterie des Fahrzeugs mittels Energie von einer jeweiligen Ladestation aus einer Vielzahl von an unterschiedlichen Positionen befindlichen Ladestationen aufladbar ist, weist die folgenden Schritte auf:

a) Erfassen von zumindest einer jeweiligen Position und zumindest einer jeweiligen Ausrichtung zumindest eines Fahrzeugs für jede Ladestation, bei denen die Batterie des zumindest einen Fahrzeugs mittels der Energie von der jeweiligen Ladestation aufladbar ist, und speichern der jeweiligen Positionen und der jeweiligen Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs, zugeordnet zu der jeweiligen Ladestation, als jeweilige positive reale Datensätze,
b) dichtebasiertes Filtern der einer jeweiligen Ladestation zugeordneten positiven realen Datensätze für jede Ladestation, um dichtebasierte Ausreißer der Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs zu erkennen und aus den der jeweiligen Ladestation zugeordneten positiven realen Datensätzen zu entfernen und dadurch jeweilige einer jeweiligen Ladestation zugeordnete gefilterte positive reale Datensätze für jede Ladestation zu bilden,
c) Bestimmen einer jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung von Positionen und Ausrichtungen für ein Fahrzeug, bei denen die Batterie des Fahrzeugs mittels der Energie von einer jeweiligen Ladestation aufladbar ist für jede Ladestation, basierend auf den der jeweiligen Ladestation zugeordneten gefilterten positiven realen Datensätzen, und Erzeugen einer jeweiligen Ladestation zugeordneter positiver künstlicher Datensätze für jede Ladestation basierend auf der bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung,
d) Zusammenfügen der einer jeweiligen Ladestation zugeordneten gefilterten positiven realen Datensätze und positiven künstlichen Datensätze zu jeweiligen positiven Datensätzen für jede Ladestation, um das statistische Modell für jeweilige Positionen und Ausrichtungen für das Fahrzeug zu erzeugen, bei denen die Batterie des Fahrzeugs mittels Energie von einer jeweiligen Ladestation aufladbar ist.

Üblicherweise werden die zumindest eine jeweilige Position und die zumindest eine jeweilige Ausrichtung des zumindest einen Fahrzeugs unter Verwendung von einer Vielzahl von unterschiedlichen Fahrzeugen erfasst, deren Position und Ausrichtung bei einem erfolgreichen Ladevorgang an einer jeweiligen Ladestation erfasst wird. Hierbei können die zumindest eine jeweilige Position und die zumindest eine jeweilige Ausrichtung des zumindest einen Fahrzeugs für jede Ladestation mit einer in dem zumindest einen Fahrzeug vorgesehenen Positionsbestimmungseinrichtung, beispielsweise einem Empfänger für ein globales Navigationssatellitensystem, bestimmt werden und an eine externe Servereinrichtung gesendet werden. Die Ausrichtung des zumindest einen Fahrzeugs kann dabei beispielsweise eine Abweichung der Ausrichtung einer Frontseite des zumindest einen Fahrzeugs von einer vorgegebenen Ausrichtung, beispielsweise einer Ausrichtung nach Norden, bestimmt sein. Weiterhin können die Positionen der Vielzahl von an unterschiedlichen Positionen befindlichen Ladestationen in einer Datenbank der Servereinrichtung gespeichert sein, auf die während der Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens zugegriffen wird.
Durch das dichtebasierte Filtern können Ausreißer der erfassten Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs, welche mit hoher Wahrscheinlichkeit fehlerbehaftet sind, beispielsweise in Folge einer Störung beim Empfang des Satellitensignals, die etwa durch hohe Bäume oder Gebäude in der Umgebung des zumindest einen Fahrzeugs verursacht wird, bei der Erstellung des statistischen Modells ausgeschlossen werden.
Unter Verwendung des mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens erstellten statistischen Modells kann dann, wenn ein Benutzer das Ladekabel seines Fahrzeugs in die entsprechende Steckdose seines Fahrzeugs steckt, von dem Fahrzeug ein Aktivierungssignal, welches die aktuelle Position und die aktuelle Ausrichtung des Fahrzeugs aufweist, an eine Servereinrichtung ausgesendet werden, um mittels der Servereinrichtung zu veranlassen, dass in Abhängigkeit von der aktuellen Position und der aktuellen Ausrichtung des Fahrzeugs die Abdeckung derjenigen Ladesteckdose bzw. Ladestation geöffnet wird, mittels deren Energie die Batterie des Fahrzeugs aufladbar ist.
Gemäß einer Ausführungsform weist das Verfahren ferner die Schritte auf:

e) Erfassen von zumindest einer jeweiligen Position und zumindest einer jeweiligen Ausrichtung zumindest eines Fahrzeugs für jede Ladestation, bei denen die Batterie des zumindest einen Fahrzeugs mittels der Energie von der jeweiligen Ladestation nicht aufladbar ist, und speichern der jeweiligen Positionen und der jeweiligen Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs, zugeordnet zu der jeweiligen Ladestation, als jeweilige negative reale Datensätze,
f) dichtebasiertes Filtern der einer jeweiligen Ladestation zugeordneten negativen realen Datensätze für jede Ladestation, um dichtebasierte Ausreißer der Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs zu erkennen und aus den der jeweiligen Ladestation zugeordneten negativen realen Datensätzen zu entfernen und dadurch jeweilige einer jeweiligen Ladestation zugordnete gefilterte negative reale Datensätze für jede Ladestation zu bilden,
g) Bestimmen einer jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung von Positionen und Ausrichtungen für ein Fahrzeug, bei denen die Batterie des Fahrzeugs mittels der Energie von einer jeweiligen Ladestation nicht aufladbar ist für jede Ladestation, basierend auf den der jeweiligen Ladestation zugeordneten gefilterten negativen Datensätzen, und Erzeugen einer jeweiligen Ladestation zugeordneter negativer künstlicher Datensätze für jede Ladestation basierend auf der bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung,
h) Zusammenfügen der einer jeweiligen Ladestation zugeordneten gefilterten negativen realen Datensätze und negativen künstlichen Datensätze zu jeweiligen negativen Datensätzen für jede Ladestation und Hinzufügen der negativen Datensätzen für jede Ladestation zu dem statistischen Modell.

Hierdurch kann in einer Ausführungsform das statistische Modell verbessert werden, da Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs bei der Erstellung des statistischen Modells berücksichtigt werden, an denen die Batterie des zumindest einen Fahrzeugs mittels der Energie von der jeweiligen Ladestation nicht aufladbar ist.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden die Schritte a), b), c) mehrmals hintereinander durchgeführt werden, und/oder die Schritte d), e), f), g) und h) mehrmals hintereinander durchgeführt.
Hierdurch kann in einer Ausführungsform das statistische Modell weiter verbessert werden, da es auf Basis einer größeren Menge an erfassten Positions- und Ausrichtungsdaten des zumindest einen Fahrzeugs erstellt wird.
Gemäß einer Ausführungsform weist das Verfahren ferner die Schritte auf:

i) Erfassen von einer weiteren Position und einer weiteren Ausrichtung eines Fahrzeugs,
j) Berechnen einer Wahrscheinlichkeit für zumindest eine der Ladestationen, unter Verwendung eines Algorithmus des maschinellen Lernens und zumindest einer Teilmenge der positiven Datensätze, dass die Batterie des sich an der weiteren Position befindlichen und die weitere Ausrichtung aufweisenden Fahrzeugs mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation aufladbar ist,
k) Berechnen einer Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation, unter Verwendung des Algorithmus des maschinellen Lernens und zumindest einer Teilmenge der negativen Datensätze, dass die Batterie des sich an der weiteren Position befindlichen und die weitere Ausrichtung aufweisenden Fahrzeugs mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation nicht aufladbar ist, und
I) Bestimmen, ob die Batterie des Fahrzeugs mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation aufladbar ist oder nicht, basierend auf einer Korrelation der berechneten Wahrscheinlichkeit, dass die Batterie des Fahrzeugs mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation aufladbar ist, und der berechneten Wahrscheinlichkeit, dass die Batterie des Fahrzeugs mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation nicht aufladbar ist.

Hierdurch kann in einer Ausführungsform mit höherer Wahrscheinlichkeit bestimmt werden, ob die Batterie des Fahrzeugs mittels der Energie von der jeweiligen Ladestation aufladbar ist oder nicht.
Hierbei können in Schritt j) die Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation, dass die Batterie des Fahrzeugs mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation aufladbar ist, und in Schritt k) die Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation, dass die Batterie des Fahrzeugs mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation nicht aufladbar ist, unter Verwendung eines k-nächste-Nachbarn-Algorithmus erfolgen.
Bei der Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation, dass die Batterie des Fahrzeugs mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation aufladbar ist, kann ein jeweiliger Abstand, insbesondere ein jeweiliger euklidischer Abstand, der weiteren Position von Positionen einer vorgegebenen Anzahl von hinsichtlich des Abstands nächstgelegenen jeweiligen positiven Datensätzen zugeordneten Positionen berechnet werden, und bei der Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation, dass die Batterie des Fahrzeugs mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation nicht aufladbar ist, kann ein jeweiliger Abstand, insbesondere ein jeweiliger euklidischer Abstand, der weiteren Position von Positionen einer vorgegebenen Anzahl von hinsichtlich des Abstands nächstgelegenen jeweiligen negativen Datensätzen zugeordneten Positionen berechnet werden.
Gemäß einer Ausführungsform wird bei der Berechnung des jeweiligen Abstands, insbesondere des jeweiligen euklidischen Abstands, der weiteren Position von Positionen einer vorgegebenen Anzahl von hinsichtlich des Abstands nächstgelegenen jeweiligen positiven Datensätzen zugeordneten Positionen, der berechnete Abstand der weiteren Position von einer einem gefilterten positiven realen Datensatz zugeordneten Position um ein vorgegebenes Maß reduziert, und
bei der Berechnung des jeweiligen Abstands, insbesondere des jeweiligen euklidischen Abstands, der weiteren Position von Positionen einer vorgegebenen Anzahl von hinsichtlich des Abstands nächstgelegenen jeweiligen negativen Datensätzen zugeordneten Positionen, wird der berechnete Abstand der weiteren Position von einer einem gefilterten negativen realen Datensatz zugeordneten Position um ein vorgegebenes Maß reduziert.
Hierdurch können in einer Ausführungsform bei der Erstellung des statistischen Modells vorteilhaft die gefilterten positiven/negativen realen Datensätze stärker gewichtet werden als die positiven/negativen künstlichen Datensätze.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungswerden wird in dem Schritt b) und/oder dem Schritt f) das dichtebasierte Filtern unter Verwendung eines Local-Outlier-Factor-AIgorithmus durchgeführt.
Gemäß einer Ausführungsform weist die Bestimmung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung in Schritt c) ein Berechnen eines Mittelwerts und einer Standardabweichung für die den jeweiligen positiven Datensätzen zugeordneten jeweiligen Positionen und Ausrichtungen auf, und/oder
weist die Bestimmung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung in Schritt g) ein Berechnen eines Mittelwerts und einer Standardabweichung für die den jeweiligen negativen Datensätzen zugeordneten jeweiligen Positionen und Ausrichtungen auf.
Ein Verfahren zum automatisierten Öffnen einer Abdeckung einer Ladestation gemäß einer Ausführungsform der Erfindung weist die Schritte auf:

Erfassen, ob ein Ladekabel eines Fahrzeugs, insbesondere Elektro- oder Hybridfahrzeugs, in eine Steckdose des Fahrzeugs eingesteckt wurde oder nicht,
Erfassen einer Position und einer Ausrichtung des Fahrzeugs, wenn erfasst wurde, dass das Ladekabel in die Steckdose eingesteckt wurde,
Übertragen der Position und der Ausrichtung des Fahrzeugs an eine Servereinrichtung,

Bestimmen, mittels einer Steuereinheit der Servereinrichtung, unter Verwendung eines durch ein Verfahren gemäß einem der vorstehenden Ansprüche erzeugten statistischen Modells sowie der Position und der Ausrichtung des Fahrzeugs, einer Ladestation aus einer Vielzahl von an unterschiedlichen Positionen befindlichen Ladestationen, mittels deren Energie eine Batterie des Fahrzeugs aufladbar ist, und
Veranlassen, durch die Servereinrichtung, dass die Abdeckung der bestimmten Ladestation automatisiert geöffnet wird.
Gemäß einer Ausführungsform wird das Erfassen der Position und der Ausrichtung des Fahrzeugs mittels einer in dem Fahrzeug vorgesehenen Positionsbestimmungseinrichtung, insbesondere einem Empfänger für ein globales Navigationssatellitensystem, durchgeführt, wobei das Übertragen der Position und der Ausrichtung des Fahrzeugs an die Servereinrichtung ein Übertragen der Position und der Ausrichtung des Fahrzeugs von einer Kommunikationseinrichtung des Fahrzeugs an eine Kommunikationseinrichtung der Servereinrichtung aufweist.
Weitere vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung bevorzugter Ausführungsformen. Hierzu zeigt, teilweise schematisiert:

1 ein System zur Erstellung eines statischen Modells für jeweilige Positionen und Ausrichtungen eines Fahrzeugs, bei denen eine Batterie des Fahrzeugs mittels Energie einer jeweiligen Ladestation aufladbar ist.
2 eine Darstellung zur Veranschaulichung einer Verteilung von Positionen und Ausrichtungen eines Fahrzeugs, bei denen eine Batterie des Fahrzeugs mittels Energie von einer Ladestation aufladbar ist,
3 eine Darstellung zur Veranschaulichung einer gefilterten Verteilung von Positionen und Ausrichtungen eines Fahrzeugs, bei denen eine Batterie des Fahrzeugs mittels Energie von einer Ladestation aufladbar ist, und
4 eine Darstellung zur Veranschaulichung einer mittels eines statistischen Modells erstellten Verteilung von Positionen und Ausrichtungen eines Fahrzeugs, bei denen eine Batterie des Fahrzeugs mittels Energie von einer Ladestation aufladbar ist.

1 zeigt ein System zur Erstellung eines statischen Modells für jeweilige Positionen und Ausrichtungen eines Fahrzeugs, bei denen eine Batterie des Fahrzeugs mittels Energie einer jeweiligen Ladestation aufladbar ist.
Das System 100 weist ein Fahrzeug 10 oder vorzugsweise mehrere Fahrzeuge 10, von denen lediglich ein Fahrzeug 10 in 1 dargestellt ist, mehrere Ladesäulen 20, wobei lediglich eine davon in 1 gezeigt ist, und welche an unterschiedlichen (örtlichen) Positionen angeordnet sind, sowie eine Servereinrichtung 30 auf.
Jede der Ladesäulen 20 weist eine oder mehrere Ladesteckdosen bzw. Ladestationen 21-1, 21-2 auf, die in einem unbenutzten Zustand der Ladestation 21-1, 21-2 mittels einer nicht gezeigten Abdeckung abgedeckt sind. Die Ladesäulen 20 weisen ferner eine Kommunikationseinrichtung 22 auf.
Das Fahrzeug 10 bzw. die mehreren Fahrzeuge 10, insbesondere Elektro- oder Hybridfahrzeuge, weisen eine Batterie 11 zur Versorgung eines elektrischen Antriebsmotors des jeweiligen Fahrzeugs 10 mit elektrischer Energie auf. Das bzw. die Fahrzeuge 10 weisen jeweils ferner eine Positionsbestimmungseinrichtung 12, beispielsweise einen Empfänger für ein globales Navigationssatellitensystem, mit dem die Position und Ausrichtung des jeweiligen Fahrzeugs 10 bestimmt werden kann, sowie eine Kommunikationseinrichtung 13 auf.
Die Servereinrichtung 30 weist eine Steuereinheit 31, eine Kommunikationseinrichtung 32, und eine Speichereinrichtung 33 auf, in der eine Datenbank gespeichert ist.
Ein jeweiliges Fahrzeug 10, die Ladesäulen 20 und die Servereinrichtung 30 sind dazu eingerichtete, miteinander über die jeweiligen Kommunikationseinrichtungen 13, 22 und 32 zu kommunizieren.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Erstellung eines statistischen Modells für jeweilige Positionen und Ausrichtungen für ein Fahrzeug 10, bei denen die Batterie 11 des Fahrzeugs 10 mittels Energie von einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 aus einer Vielzahl von an unterschiedlichen Positionen befindlichen Ladestationen 21-1, 21-2 aufladbar ist, werden zunächst zumindest eine jeweilige Position und zumindest eine jeweiligen Ausrichtung PRDP1, PRDP2 (siehe 2) zumindest eines Fahrzeugs 10 für jede Ladestation 21-1, 21-2, bei denen die Batterie 11 mittels der Energie von der jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 aufladbar ist, erfasst, und die jeweiligen Positionen und der jeweiligen Ausrichtungen PRDP1, PRDP2 des zumindest einen Fahrzeugs 10, zugeordnet zu der jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2, als jeweilige positive reale Datensätze gespeichert.
2 zeigt eine Darstellung zur Veranschaulichung einer Verteilung von Positionen und Ausrichtungen zumindest eines Fahrzeugs, bei denen die Batterie des Fahrzeugs mittels Energie von einer Ladestation aufladbar ist.
Hierbei sind mit dem Bezugszeichen PRDP1 Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs 10 bezeichnet, an denen erfasst wurde, dass die Batterie 11 des zumindest einen Fahrzeugs 10 mittels Energie von der Ladestation 21-1 der Ladesäule 20 aufladbar ist. Des Weiteren sind mit dem Bezugszeichen PRDP2 Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs 10 bezeichnet, an denen erfasst wurde, dass die Batterie 11 des zumindest einen Fahrzeugs 10 mittels Energie von der Ladestation 21-2 der Ladesäule 20 aufladbar ist. Hierbei können die Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs 10 mit der in dem Fahrzeug 10 vorgesehenen Positionsbestimmungseinrichtung 12, beispielsweise einem Empfänger für ein globales Navigationssatellitensystem, bestimmt werden.
Diese Positionen und Ausrichtungen PRDP1, PRDP1 werden bei dem erfindungsgemäßen Verfahren erfasst, gespeichert und an die Servereinrichtung 30 gesendet.
Die Steuereinheit 31 der Servereinrichtung 30 ist dazu eingerichtet, die einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 zugeordneten positiven realen Datensätze für jede Ladestation 21-1, 21-2 durch ein dichtebasiertes Filterverfahren zu filtern, um dichtebasierte Ausreißer der Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs 10 zu erkennen und aus den der jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 zugeordneten positiven realen Datensätzen zu entfernen und dadurch jeweilige einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 zugeordnete gefilterte positive reale Datensätze für jede Ladestation 21-1, 21-2 zu bilden.
3 zeigt eine Darstellung zur Veranschaulichung der gefilterten Verteilung von Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs 10, das heißt den gefilterten positiven realen Datensätzen, bei denen die Batterie 11 des zumindest einen Fahrzeugs 10 mittels Energie von einer Ladestation 21-1, 21-2 aufladbar ist. Die in 3 dargestellte Verteilung entspricht hierbei der in 2 dargestellten Verteilung ohne die in 2 mit dem Bezugszeichen AR versehenen Ausreißer.
Danach werden bei dem erfindungsgemäßen Verfahren mittels der Steuereinheit 31 der Servereinrichtung 30 eine jeweilige Wahrscheinlichkeitsverteilung von Positionen und Ausrichtungen für ein Fahrzeug 10, bei denen die Batterie 11 mittels der Energie von einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 aufladbar ist für jede Ladestation 21-1, 21-2, basierend auf den der jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 zugeordneten gefilterten positiven realen Datensätzen bestimmt, und einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 zugeordnete positive künstliche Datensätze für jede Ladestation 21-1, 21-2 basierend auf der bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung erzeugt.
Anschließend werden mittels der Steuereinheit 31 der Servereinrichtung 30 die einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 zugeordneten gefilterten positiven realen Datensätze und positiven künstlichen Datensätze zu jeweiligen positiven Datensätzen für jede Ladestation 21-1, 21-2 zusammengefügt, um das statistische Modell für jeweilige Positionen und Ausrichtungen für das Fahrzeug 10 zu erzeugen, bei denen die Batterie 11 des Fahrzeugs 10 mittels Energie von einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 aufladbar ist. Das statistische Modell wird dann als Datenbank in der Speichereinrichtung 33 der Servereinrichtung 30 gespeichert.
4 zeigt eine Darstellung zur Veranschaulichung einer mittels des statistischen Modells erstellten Verteilung von Positionen und Ausrichtungen zumindest eines Fahrzeugs 10, bei denen die Batterie 11 des zumindest einen Fahrzeugs 10 mittels Energie von einer Ladestation 21-1, 21-2aufladbar ist. Die in 4 veranschaulichte Verteilung entspricht der in 3 veranschaulichten Verteilung, wobei zusätzlich die positiven künstlichen Datensätze PKDP1 und PKDP2, das heißt die künstlich erzeugten Positionen und Ausrichtungen, bei denen die Batterie 11 des zumindest einen Fahrzeugs 10 mittels der Energie von einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 aufladbar ist, angegeben sind.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren werden analog wie mit Bezug auf die 2 bis 4 beschrieben zumindest eine jeweilige Position und zumindest eine jeweilige Ausrichtung zumindest eines Fahrzeugs 10 für jede Ladestation 21-1, 21-2 erfasst, bei denen die Batterie 11 mittels der Energie von der jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 nicht aufladbar ist, und die jeweiligen Positionen und die jeweiligen Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs 10, zugeordnet zu der jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2, als jeweilige negative reale Datensätze gespeichert und an die Servereinrichtung 30 gesendet.
Mittels der Steuereinheit 31 der Servereinrichtung 30 erfolgt ein dichtebasiertes Filtern der einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 zugeordneten negativen realen Datensätze für jede Ladestation 21-1, 21-2, um dichtebasierte Ausreißer der Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs 10 zu erkennen und aus den der jeweiligen Ladestation zugeordneten negativen realen Datensätzen zu entfernen und dadurch jeweilige einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 zugordnete gefilterte negative reale Datensätze für jede Ladestation 21-1, 21-2 zu bilden.
Danach werden mittels der der Steuereinheit 31 der Servereinrichtung 30 eine jeweilige Wahrscheinlichkeitsverteilung von Positionen und Ausrichtungen für ein Fahrzeug 10, bei denen die Batterie 11 mittels der Energie von einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 nicht aufladbar ist für jede Ladestation 21-1, 21-2 basierend auf den der jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 zugeordneten gefilterten negativen Datensätzen bestimmt, und einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 zugeordnete negative künstliche Datensätze für jede Ladestation 21-1, 21-2 basierend auf der bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung erzeugt.
Anschließend werden mittels der Steuereinheit 31 der Servereinrichtung 30 die einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 zugeordneten gefilterten negativen realen Datensätze und negativen künstlichen Datensätze zu jeweiligen negativen Datensätzen für jede Ladestation 21-1, 21-2 zusammengefügt und die negativen Datensätzen für jede Ladestation 21-1, 21-2 zu dem statistischen Modell hinzugefügt.
Hierbei können die oben beschriebenen Schritte mit Bezug auf die Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs 10 für jede Ladestation 21-1, 21-2, bei denen die Batterie 11 des zumindest einen Fahrzeugs 10 mittels der Energie von der jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 aufladbar bzw. nicht aufladbar ist, mehrmals hintereinander durchgeführt werden.
Das erfindungsgemäße Verfahren kann ferner ein Erfassen von einer weiteren Position und einer weiteren Ausrichtung eines Fahrzeugs 10, ein Berechnen einer Wahrscheinlichkeit für zumindest eine der Ladestationen 21-1, 21-2, unter Verwendung eines Algorithmus des maschinellen Lernens und zumindest einer Teilmenge der positiven Datensätze, dass die Batterie 11 des sich an der weiteren Position befindlichen und die weitere Ausrichtung aufweisenden Fahrzeugs 10 mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation 21-1, 21-2 aufladbar ist, ein Berechnen einer Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation 21-1, 21-2, unter Verwendung des Algorithmus des maschinellen Lernens und zumindest einer Teilmenge der negativen Datensätze, dass die Batterie des sich an der weiteren Position befindlichen und die weitere Ausrichtung aufweisenden Fahrzeugs 10 mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation 21-1, 21-2 nicht aufladbar ist, und ein Bestimmen, ob die Batterie des Fahrzeugs 10 mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation 21-1, 21-2 aufladbar ist oder nicht, basierend auf einer Korrelation der berechneten Wahrscheinlichkeit, dass die Batterie des Fahrzeugs 10 mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation 21-1, 21-2 aufladbar ist, und der berechneten Wahrscheinlichkeit, dass die Batterie 11 des Fahrzeugs 10 mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation 21-1, 21-2 nicht aufladbar ist, aufweisen.
Hierbei können die Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation 21-1, 21-2, dass die Batterie 11 des Fahrzeugs 10 mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation 21-1, 21-2 aufladbar ist, und die Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation 21-1, 21-2, dass die Batterie 11 des Fahrzeugs 10 mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation 21-1, 21-2 nicht aufladbar ist, unter Verwendung eines k-nächste-Nachbarn-Algorithmus erfolgen.
Bei der Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation 21-1, 21-2, dass die Batterie 11 des Fahrzeugs 10 mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation 21-1, 21-2 aufladbar ist, wird vorzugsweise ein jeweiliger Abstand, insbesondere ein jeweiliger euklidischer Abstand, der weiteren Position von Positionen einer vorgegebenen Anzahl von hinsichtlich des Abstands nächstgelegenen jeweiligen positiven Datensätzen zugeordneten Positionen berechnet, und bei der Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation 21-1, 21-2, dass die Batterie 11 des Fahrzeugs 10 mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation 21-1, 21-2 nicht aufladbar ist, wird vorzugsweise ein jeweiliger Abstand, insbesondere ein jeweiliger euklidischer Abstand, der weiteren Position von Positionen einer vorgegebenen Anzahl von hinsichtlich des Abstands nächstgelegenen jeweiligen negativen Datensätzen zugeordneten Positionen berechnet.
Hierbei kann bei der Berechnung des jeweiligen Abstands, insbesondere des jeweiligen euklidischen Abstands, der weiteren Position von Positionen einer vorgegebenen Anzahl von hinsichtlich des Abstands nächstgelegenen jeweiligen positiven Datensätzen zugeordneten Positionen, der berechnete Abstand der weiteren Position von einer einem gefilterten positiven realen Datensatz zugeordneten Position um ein vorgegebenes Maß reduziert werden, und bei der Berechnung des jeweiligen Abstands, insbesondere des jeweiligen euklidischen Abstands, der weiteren Position von Positionen einer vorgegebenen Anzahl von hinsichtlich des Abstands nächstgelegenen jeweiligen negativen Datensätzen zugeordneten Positionen, der berechnete Abstand der weiteren Position von einer einem gefilterten negativen realen Datensatz zugeordneten Position um ein vorgegebenes Maß reduziert werden.
Das dichtebasierte Filtern der einer jeweiligen Ladestation 11-1, 11-2 zugeordneten positiven und/oder negativen realen Datensätzen kann unter Verwendung eines Local-Outlier-Factor-Algorithmus durchgeführt werden.
Die Bestimmung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung von Positionen und Ausrichtungen eines Fahrzeugs 10, bei denen die Batterie 11 mittels der Energie von einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 aufladbar ist für jede Ladestation 21-1, 21-2, kann ein Berechnen eines Mittelwerts und einer Standardabweichung für die den jeweiligen positiven Datensätzen zugeordneten jeweiligen Positionen und Ausrichtungen aufweisen.
Ferner kann die Bestimmung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung von Positionen und Ausrichtungen eines Fahrzeugs 10, bei denen die Batterie 11 mittels der Energie von einer jeweiligen Ladestation 21-1, 21-2 nicht aufladbar ist für jede Ladestation 21-1, 21-2, ein Berechnen eines Mittelwerts und einer Standardabweichung für die den jeweiligen negativen Datensätzen zugeordneten jeweiligen Positionen und Ausrichtungen aufweisen.
Bei einem Verfahren zum automatisierten Öffnen einer Abdeckung einer Ladestation 21-1, 21-2 wird zunächst mittels einer entsprechenden Erfassungseinrichtung erfasst, ob ein Ladekabel eines Fahr-zeugs 10 von einem Benutzer in eine Steckdose des Fahrzeugs 10 eingesteckt wurde oder nicht.
Danach werden, wenn erfasst wurde, dass das Ladekabel in die Steckdose eingesteckt wurde, mittels der in dem Fahrzeug 10 vorgesehenen Positionsbestimmungseinrichtung 12 die aktuelle Position und die aktuelle Ausrichtung des Fahrzeugs 10 erfasst.
Die erfasste aktuelle Position und die erfasste aktuelle Ausrichtung des Fahrzeugs 10 werden dann von der Kommunikationseinrichtung 13 des Fahrzeugs 10 an die Kommunikationseinrichtung 32 der Servereinrichtung 30 übertragen.
Die Steuereinheit 31 der Servereinrichtung 30 bestimmt dann, unter Verwendung eines durch ein vorstehend beschriebenes Verfahren zur Erstellung eines statistischen Modells sowie der aktuellen Position und der aktuellen Ausrichtung des Fahrzeugs 10, eine Ladestation 21-1, 21-2 der mehreren an unterschiedlichen Positionen befindlichen Ladestationen 21-1, 21-2, mittels deren Energie die Batterie 11 des Fahrzeugs 10 aufladbar ist.
Anschließend veranlasst die Servereinrichtung 30, insbesondere deren Steuereinheit 31, durch direkte oder indirekte Übertragung eines entsprechenden Aktivierungsbefehls über die Kommunikationseinrichtung 32 an die Kommunikationseinrichtung 22 der entsprechenden Ladesäule 20, welche die die bestimmte Ladestation 21-1, 21-2 aufweist, dass die Abdeckung der bestimmten Ladestation 21-1, 21-2 automatisiert geöffnet wird.

Claims

Verfahren zur Erstellung eines statistischen Modells für jeweilige Positionen und Ausrichtungen für ein Fahrzeug (10), insbesondere Elektro- oder Hybridfahrzeugs, bei denen eine Batterie (11) des Fahrzeugs (10) mittels Energie von einer jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) aus einer Vielzahl von an unterschiedlichen Positionen befindlichen Ladestationen (21-1, 21-2) aufladbar ist, mit den Schritten: a) Erfassen von zumindest einer jeweiligen Position und zumindest einer jeweiligen Ausrichtung (PRDP1, PRDP2) zumindest eines Fahrzeugs (10) für jede Ladestation (21-1, 21-2), bei denen die Batterie (11) des zumindest einen Fahrzeugs (10) mittels der Energie von der jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) aufladbar ist, und speichern der jeweiligen Positionen und der jeweiligen Ausrichtungen (PRDP1, PRDP2) des zumindest einen Fahrzeugs (10), zugeordnet zu der jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2), als jeweilige positive reale Datensätze, b) dichtebasiertes Filtern der einer jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) zugeordneten positiven realen Datensätze für jede Ladestation (21-1, 21-2), um dichtebasierte Ausreißer der Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs (10) zu erkennen und aus den der jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) zugeordneten positiven realen Datensätzen zu entfernen und dadurch jeweilige einer jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) zugeordnete gefilterte positive reale Datensätze für jede Ladestation (21-1, 21-2) zu bilden, c) Bestimmen einer jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung von Positionen und Ausrichtungen für ein Fahrzeug (10), bei denen die Batterie (11) mittels der Energie von einer jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) aufladbar ist für jede Ladestation (21-1, 21-2), basierend auf den der jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) zugeordneten gefilterten positiven realen Datensätzen, und Erzeugen einer jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) zugeordneter positiver künstlicher Datensätze für jede Ladestation (21-1, 21-2) basierend auf der bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung, d) Zusammenfügen der einer jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) zugeordneten gefilterten positiven realen Datensätze und positiven künstlichen Datensätze zu jeweiligen positiven Datensätzen für jede Ladestation (21-1, 21-2), um das statistische Modell für jeweilige Positionen und Ausrichtungen für das Fahrzeugs (10) zu erzeugen, bei denen die Batterie (11) des Fahrzeugs (10) mittels Energie von einer jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) aufladbar ist.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner aufweisend die Schritte: e) Erfassen von zumindest einer jeweiligen Position und zumindest einer jeweiligen Ausrichtung zumindest eines Fahrzeugs (10) für jede Ladestation (21-1, 21-2), bei denen die Batterie (11) des zumindest einen Fahrzeugs (10) mittels der Energie von der jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) nicht aufladbar ist, und speichern der jeweiligen Positionen und der jeweiligen Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs (10), zugeordnet zu der jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2), als jeweilige negative reale Datensätze, f) dichtebasiertes Filtern der einer jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) zugeordneten negativen realen Datensätze für jede Ladestation (21-1, 21-2), um dichtebasierte Ausreißer der Positionen und Ausrichtungen des zumindest einen Fahrzeugs (10) zu erkennen und aus den der jeweiligen Ladestation zugeordneten negativen realen Datensätzen zu entfernen und dadurch jeweilige einer jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) zugordnete gefilterte negative reale Datensätze für jede Ladestation (21-1, 21-2) zu bilden, g) Bestimmen einer jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung von Positionen und Ausrichtungen für ein Fahrzeug (10), bei denen die Batterie (11) mittels der Energie von einer jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) nicht aufladbar ist für jede Ladestation (21-1, 21-2), basierend auf den der jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) zugeordneten gefilterten negativen Datensätzen, und Erzeugen einer jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) zugeordneter negativer künstlicher Datensätze für jede Ladestation (21-1, 21-2) basierend auf der bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung, h) Zusammenfügen der einer jeweiligen Ladestation (21-1, 21-2) zugeordneten gefilterten negativen realen Datensätze und negativen künstlichen Datensätze zu jeweiligen negativen Datensätzen für jede Ladestation (21-1, 21-2) und Hinzufügen der negativen Datensätzen für jede Ladestation (21-1, 21-2) zu dem statistischen Modell.
Verfahren nach Anspruch 2, bei dem die Schritte a), b), c) mehrmals hintereinander durchgeführt werden, und/oder die Schritte d), e), f), g) und h) mehrmals hintereinander durchgeführt werden.
Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, ferner aufweisend die Schritte i) Erfassen von einer weiteren Position und einer weiteren Ausrichtung eines Fahrzeugs (10), j) Berechnen einer Wahrscheinlichkeit für zumindest eine der Ladestationen (21-1, 21-2), unter Verwendung eines Algorithmus des maschinellen Lernens und zumindest einer Teilmenge der positiven Datensätze, dass die Batterie (11) des sich an der weiteren Position befindlichen und die weitere Ausrichtung aufweisenden Fahrzeugs (10) mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation (21-1, 21-2) aufladbar ist, k) Berechnen einer Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation (21-1, 21-2), unter Verwendung des Algorithmus des maschinellen Lernens und zumindest einer Teilmenge der negativen Datensätze, dass die Batterie des sich an der weiteren Position befindlichen und die weitere Ausrichtung aufweisenden Fahrzeugs (10) mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation (21-1, 21-2) nicht aufladbar ist, und I) Bestimmen, ob die Batterie des Fahrzeugs (10) mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation (21-1, 21-2) aufladbar ist oder nicht, basierend auf einer Korrelation der berechneten Wahrscheinlichkeit, dass die Batterie des Fahrzeugs (10) mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation (21-1, 21-2) aufladbar ist, und der berechneten Wahrscheinlichkeit, dass die Batterie (11) des Fahrzeugs (10) mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation (21-1, 21-2) nicht aufladbar ist.
Verfahren nach Anspruch 4, bei dem in Schritt j) die Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation (21-1, 21-2), dass die Batterie (11) des Fahrzeugs (10) mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation (21-1, 21-2) aufladbar ist, und in Schritt k) die Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation (21-1, 21-2), dass die Batterie (11) des Fahrzeugs (10) mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation (21-1, 21-2) nicht aufladbar ist, unter Verwendung eines k-nächste-Nachbarn-Algorithmus erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 5, bei dem bei der Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation (21-1, 21-2), dass die Batterie (11) des Fahrzeugs (10) mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation (21-1, 21-2) aufladbar ist, ein jeweiliger Abstand, insbesondere ein jeweiliger euklidischer Abstand, der weiteren Position von Positionen einer vorgegebenen Anzahl von hinsichtlich des Abstands nächstgelegenen jeweiligen positiven Datensätzen zugeordneten Positionen berechnet wird, und die Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die zumindest eine Ladestation (21-1, 21-2), dass die Batterie (11) des Fahrzeugs (10) mittels der Energie von der zumindest einen Ladestation (21-1, 21-2) nicht aufladbar ist, ein jeweiliger Abstand, insbesondere ein jeweiliger euklidischer Abstand, der weiteren Position von Positionen einer vorgegebenen Anzahl von hinsichtlich des Abstands nächstgelegenen jeweiligen negativen Datensätzen zugeordneten Positionen berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 6, bei dem bei der Berechnung des jeweiligen Abstands, insbesondere des jeweiligen euklidischen Abstands, der weiteren Position von Positionen einer vorgegebenen Anzahl von hinsichtlich des Abstands nächstgelegenen jeweiligen positiven Datensätzen zugeordneten Positionen, der berechnete Abstand der weiteren Position von einer einem gefilterten positiven realen Datensatz zugeordneten Position um ein vorgegebenes Maß reduziert wird, und bei dem bei der Berechnung des jeweiligen Abstands, insbesondere des jeweiligen euklidischen Abstands, der weiteren Position von Positionen einer vorgegebenen Anzahl von hinsichtlich des Abstands nächstgelegenen jeweiligen negativen Datensätzen zugeordneten Positionen, der berechnete Abstand der weiteren Position von einer einem gefilterten negativen realen Datensatz zugeordneten Position um ein vorgegebenes Maß reduziert wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, bei dem in dem Schritt b) und/oder dem Schritt f) das dichtebasierte Filtern unter Verwendung eines Local-Outlier-Factor-Algorithmus durchgeführt wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, bei dem die Bestimmung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung in Schritt c) ein Berechnen eines Mittelwerts und einer Standardabweichung für die den jeweiligen positiven Datensätzen zugeordneten jeweiligen Positionen und Ausrichtungen aufweist, und/oder die Bestimmung der jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverteilung in Schritt g) ein Berechnen eines Mittelwerts und einer Standardabweichung für die den jeweiligen negativen Datensätzen zugeordneten jeweiligen Positionen und Ausrichtungen aufweist.
Verfahren zum automatisierten Öffnen einer Abdeckung einer Ladestation (21-1, 21-2), aufweisend die Schritte: Erfassen, ob ein Ladekabel eines Fahrzeugs (10), insbesondere Elektro- oder Hybridfahrzeugs, in eine Steckdose des Fahrzeugs (10) eingesteckt wurde oder nicht, Erfassen einer Position und einer Ausrichtung des Fahrzeugs (10), wenn erfasst wurde, dass das Ladekabel in die Steckdose eingesteckt wurde, Übertragen der Position und der Ausrichtung des Fahrzeugs (10) an eine Servereinrichtung (30), Bestimmen, mittels einer Steuereinheit (31) der Servereinrichtung (30), unter Verwendung eines durch ein Verfahren gemäß einem der vorstehenden Ansprüche erzeugten statistischen Modells sowie der Position und der Ausrichtung des Fahrzeugs (10), einer Ladestation (21-1, 21-2) aus einer Vielzahl von an unterschiedlichen Positionen befindlichen Ladestationen (21-1, 21-2), mittels deren Energie eine Batterie (11) des Fahrzeugs (10) aufladbar ist, und Veranlassen, durch die Servereinrichtung (30), dass die Abdeckung der bestimmten Ladestation (21-1, 21-2) automatisiert geöffnet wird.
Verfahren gemäß Anspruch 10, bei dem das Erfassen der Position und der Ausrichtung des Fahrzeugs (10) mittels einer in dem Fahrzeug (10) vorgesehenen Positionsbestimmungseinrichtung (12), insbesondere einem Empfänger für ein globales Navigationssatellitensystem, durchgeführt wird, und das Übertragen der Position und der Ausrichtung des Fahrzeugs (10) an die Servereinrichtung (30) ein Übertragen der Position und der Ausrichtung des Fahrzeugs (10) von einer Kommunikationseinrichtung (13) des Fahrzeugs (10) an eine Kommunikationseinrichtung (32) der Servereinrichtung (30) aufweist.