JP2012185063A - 充電施設検索装置、制御方法、プログラム、及び記憶媒体 - Google Patents

充電施設検索装置、制御方法、プログラム、及び記憶媒体 Download PDF

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Abstract

【課題】乗員の心理状態を勘案して、適切に充電施設を検索することが可能な充電施設検索装置を提供する。
【解決手段】充電施設検索装置は、電気自動車などの充電可能な移動体に搭載され、移動体のバッテリを充電する充電施設を検索する。認識手段は、移動体の乗員の心理状況を認識する。判断手段は、認識手段により認識された移動体の乗員の心理状況に基づき、移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断する。
【選択図】図7

Description

本発明は、電気自動車などの移動体が給油を行う充電施設を検索する技術に関する。
従来から、電気自動車を充電施設まで誘導するナビゲーション装置が知られている。例えば、特許文献1には、充電時間を含む目的地までの到達時間を表示するナビゲーション装置が開示されている。
特開2006−112932号公報
通常、充電施設を誘導する際、現在の車両の充電残量や当該充電施設までの距離等を勘案して、立寄るべき充電施設が選択されていた。しかし、この場合、充電施設の選択に、乗員の感情が考慮されていないため、充電施設の選択によっては、車室内の雰囲気が悪化したり、良い雰囲気が妨げられたりする可能性があった。
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、乗員の心理状態を勘案して、適切に充電施設を検索することが可能な充電施設検索装置を提供することを主な目的とする。
請求項1に記載の発明は、移動体のバッテリを充電する充電施設を検索する充電施設検索装置であって、前記移動体の乗員の心理状況を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された前記移動体の乗員の心理状況に基づき、前記移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断する判断手段と、を備えることを特徴とする。
請求項11に記載の発明は、移動体のバッテリを充電する充電施設を検索する充電施設検索装置により実行される制御方法であって、前記移動体の乗員の心理状況を認識する認識工程と、前記認識手段により認識された前記移動体の乗員の心理状況に基づき、前記移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断する判断工程と、を備えることを特徴とする。
請求項12に記載の発明は、移動体のバッテリを充電する充電施設を検索する充電施設検索装置により実行されるプログラムであって、前記移動体の乗員の心理状況を認識する認識手段、前記認識手段により認識された前記移動体の乗員の心理状況に基づき、前記移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断する判断手段、として前記充電施設検索装置を機能させることを特徴とする。
本実施例に係る案内システムを概略的に示した図である。 充電施設情報のデータベースの一例である。 各乗員の気分スコアの経過グラフと、気分総合スコアの経過グラフと、を示す。 気分総合スコアの予測に伴い充電予定時刻を変更する概要を示す。 Aさん、Bさんが乗車中の車両に、Cさんが途中乗車する場合の各気分スコアの変化を示すグラフである。 天候及び環境の変化に伴うAさんの気分スコアのグラフを示す。 コントロールユニットが実行する処理概要を示すフローチャートの一例である 下降傾向ルーチンの処理手順を示すフローチャートの一例である。 上昇・ニュートラル傾向ルーチンの処理手順を示すフローチャートの一例である。
本発明の好適な実施形態によれば、充電施設検索装置は、移動体のバッテリを充電する充電施設を検索する充電施設検索装置であって、前記移動体の乗員の心理状況を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された前記移動体の乗員の心理状況に基づき、前記移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断する判断手段と、を備える。
上記の充電施設検索装置は、例えば、ナビゲーション装置であり、電気自動車などの充電可能な移動体に搭載され、移動体のバッテリを充電する充電施設を検索する。ここで、「充電予定施設を検索する」とは、データベース等に記録された充電施設から一つの充電予定施設を決定する場合に限らず、複数の充電施設を選択することも含む。充電施設検索装置は、認識手段と、判断手段と、を備える。認識手段は、移動体の乗員の心理状況を認識する。判断手段は、認識手段により認識された移動体の乗員の心理状況に基づき、移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断する。このように、充電施設検索装置は、乗員の心理状況を勘案した充電予定施設を検索することで、検索結果に基づき充電予定施設に立寄らせることが可能となり、車室内雰囲気を改善又は維持させることが可能となる。
上記の充電施設検索装置の一態様では、前記判断手段による判断結果に基づいて、前記移動体が給電を行う充電施設を検索する検索手段と、前記心理状況を数値化したスコアを算出するスコア算出手段をさらに備え、前記検索手段は、前記スコアに基づき前記充電予定施設を検索する。この態様により、充電施設検索装置は、好適に、乗員の心理状況に基づき、充電予定施設を検索することが可能となる。
上記の充電施設検索装置の他の一態様では、前記スコアの予測値である予測スコアを算出するスコア予測手段をさらに備え、前記検索手段は、前記予測スコアに基づき、前記充電予定施設を検索する。この態様により、充電施設検索装置は、好適に、車室内雰囲気を改善又は維持させることが可能となる。
上記の充電施設検索装置の他の一態様では、前記スコア予測手段は、前記充電予定施設に設定する充電施設の各候補について、到着予定時刻での予測スコアを算出し、前記検索手段は、前記予測スコアに基づき、前記充電予定施設に設定する前記候補を決定する。この態様により、充電施設検索装置は、充電予定時刻での心理状況を調整することが可能となる。
上記の充電施設検索装置の一態様では、前記スコア予測手段は、前記候補となる充電施設の情報に基づき、前記予測スコアを算出する。一般に、充電施設の規模、混雑状況等により、当該充電施設に立寄った場合の乗員の心理状況は異なる。従って、この態様により、好適に、充電施設検索装置は、乗員の心理状況を勘案して充電予定施設を定めることができる。
上記の充電施設検索装置の一態様では、前記スコア予測手段は、前記スコアの傾向を特定し、前記検索手段は、前記傾向に基づき、前記充電予定施設を検索する。一般に、心理状況が変化する傾向によって、車室内の雰囲気を改善又は維持するのに適した充電のタイミング等は異なる。従って、この態様により、充電施設検索装置は、好適に、車室内の雰囲気を改善又は維持することが可能となる。
上記の充電施設検索装置の一態様では、前記検索手段は、前記傾向が下降傾向の場合、前記充電予定施設を、当該充電予定施設として現在設定されている充電施設よりも到着予定時刻が早い充電施設に変更する。この態様により、充電施設検索装置は、好適に、車室内の雰囲気を改善させるきっかけを作ることが可能となる。
上記の充電施設検索装置の一態様では、前記検索手段は、前記乗員が複数存在する場合、当該乗員の相性を示す情報に基づき、前記充電予定施設を検索する。一般に、乗員の相性によって、各乗員の心理状況が変化する。従って、この態様により、充電施設検索装置は、好適に、乗員の心理状況を勘案し、充電予定施設を検索することが可能となる。
上記の充電施設検索装置の一態様では、前記検索手段は、所定の外部要因に対する前記乗員の心理状況の変化を示す情報に基づき、前記充電予定施設を検索する。ここで、「所定の外部要因」とは、例えば、天候、環境などが該当する。この態様によっても、充電施設検索装置は、好適に、乗員の心理状況を勘案し、充電予定施設を検索することが可能となる。
上記の充電施設検索装置の一態様では、前記判断手段は、前記移動体のバッテリ残量を更に考慮して、前記移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断する。
本発明の他の実施形態によれば、移動体のバッテリを充電する充電施設を検索する充電施設検索装置により実行される制御方法であって、前記移動体の乗員の心理状況を認識する認識工程と、前記認識手段により認識された前記移動体の乗員の心理状況に基づき、前記移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断する判断工程と、を備える。充電施設検索装置は、この制御方法を実行することで、好適に、車室内雰囲気を改善又は維持させることが可能となる。
本発明のさらに他の実施形態によれば、移動体のバッテリを充電する充電施設を検索する充電施設検索装置により実行されるプログラムであって、前記移動体の乗員の心理状況を認識する認識手段、前記認識手段により認識された前記移動体の乗員の心理状況に基づき、前記移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断する判断手段、として前記充電施設検索装置を機能させる。充電施設検索装置は、このプログラムを実行することで、好適に、車室内雰囲気を改善又は維持させることが可能となる。なお、好適には、上記のプログラムは記憶媒体に記憶される。
以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。以後では、「目的地」とは、使用者がナビゲーション装置に設定した目的の地点を指す。
[概略構成]
図1は、案内システムを概略的に示した図である。図1に示すように、案内システムは、ナビゲーション装置1と、インターネットなどのネットワーク2と、サーバ3と、カメラ5と、を備える。
ナビゲーション装置1は、電気を動力源として駆動し、かつ充電可能な車両に搭載され、カメラ5と接続する。図1に示すように、ナビゲーション装置1は、主に、コントロールユニット10と、無線通信装置11と、GPS受信機12と、データ記憶ユニット13と、を備える。ナビゲーション装置1は、本発明における「充電施設検索装置」の一例である。
無線通信装置11は、コントロールユニット10の制御に基づき、一定又は不定の周期で、ネットワーク2を介してサーバ3と無線通信を行う。これにより、無線通信装置11は、サーバ3からパラメータ化された充電施設の情報(「充電施設情報Ie」とも呼ぶ。)を受信する。受信した充電施設情報Ieは、データ記憶ユニット13に記憶される。
GPS受信機12は、複数のGPS衛星から、測位用データを含む下り回線データを搬送する電波を受信する。測位用データは、緯度及び経度情報等から車両の絶対的な位置(以後、「現在位置」とも呼ぶ。)を検出するために用いられる。
データ記憶ユニット13は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)などにより構成され、地図データなどのナビゲーション処理に用いられる各種データを記憶するユニットである。また、データ記憶ユニット13は、充電施設情報Ieのデータベースを記憶する。
図2は、充電施設情報Ieのデータベースの一例である。図2では、充電施設情報Ieを構成する項目は、「充電スピード」、「設備ランク」、「商業施設併設有無」、「充電施設数」、「周囲の環境」、「天候」、「混雑状況」を含む。ここで、「充電スピード」とは、充電時の単位時間当たりの充電能力を示し、例えば当該充電施設に設置されている充電器の出力電流規格等で表現される。また、「設備ランク」とは、設備の充実度を示し、「周囲の環境」とは、自然の多さを示す。
図2に示すように、各項目は、数値(スコア)化されている。図2では一例として、各項目は、施設(施設A、施設B)ごとに、最良の場合、即ち乗員の気分上昇に最も寄与する場合を「5」とし、最悪の場合、即ち乗員の気分低下に最も寄与する場合を「−5」とした10段階でスコア化されている。なお、ここでは、「商業施設併設有無」の項目は、商業施設が併設されている場合を「5」、商業施設が併設されていない場合を「0」とする。
そして、データ記憶ユニット13は、サーバ3から送信される充電施設情報Ieに基づき、上述の項目の一部又は全部について、図2に示す充電施設情報Ieのデータベースの内容を更新する。また、データ記憶ユニット13は、図2に示す充電施設情報Ieの他、各充電施設の位置情報などの地図データを記憶する。
コントロールユニット10は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)を含んでおり、ナビゲーション装置1全体の制御を行う。
また、コントロールユニット10の画像認識部14は、カメラ5から送信される画像(「カメラ画像Img」とも呼ぶ。)を解析することで、乗員の表情を認識する。具体的には、画像認識部14は、カメラ画像Imgに基づき、周知の画像処理技術、パターン認識技術を用いることで、各乗員を識別すると共に、各乗員の心理状況(即ち気分)を数値化したスコア(「気分スコアSf」とも呼ぶ。)を算出する。ここでは、一例として、気分スコアSfは、正値の絶対値が大きいほど気分が良好な状態を指し、負値の絶対値が大きいほど気分が不良な状態を指すものとする。
そして、コントロールユニット10は、本発明における「認識手段」、「判断手段」、「検索手段」、「スコア算出手段」、及び「スコア予測手段」として機能する。
サーバ3は、充電施設情報Ieを管理するサーバである。サーバ3は、例えば、各充電施設から送信される混雑状況や天候などの情報に基づき、各充電施設の充電施設情報Ieを更新する。また、サーバ3は、要求に応じて、ナビゲーション装置1へ充電施設情報Ieを送信する。
カメラ5は、所定の画角を有し、乗員全ての表情が撮影可能な位置に設置される。そして、カメラ5は、一定又は不定の周期に従い、カメラ画像Imgを生成し、当該カメラ画像Imgをナビゲーション装置1へ送信する。
[制御方法]
次に、コントロールユニット10が実行する具体的な処理について説明する。
まず、コントロールユニット10は、例えば、車両のバッテリの充電残量と、経路案内の目的地までの距離とに基づき、充電施設を立寄る必要があるか否か判定し、充電施設で充電する必要があると判断した場合、立寄るべき充電施設(「充電予定施設」とも呼ぶ。)を検索する。ここでは、コントロールユニット10は、まず、乗員の気分を考慮せずに、従来の方法に基づき、充電予定施設を定める。例えば、コントロールユニット10は、現在の充電残量での走行可能距離の範囲にある充電施設のうち、走行予定の経路に最も近い充電施設を、充電予定施設に選択する。
その後、コントロールユニット10は、乗員の気分を勘案し、適宜、充電予定施設を変更する。これについて、以下説明する。
まず、コントロールユニット10は、各乗員の気分スコアSfを平均したスコア(「気分総合スコアSfT」とも呼ぶ。)の傾向を推定する。ここで、上述の傾向は、具体的には、下降傾向、上昇傾向、又は下降傾向又は上昇傾向のいずれでもないニュートラル傾向に分類される。
これについて、図3を用いて具体的に説明する。図3は、各乗員(Aさん、Bさん、Cさん、Dさん)の気分スコアSfの経過グラフ「GA」乃至「GD」と、気分総合スコアSfTの経過グラフ「GT」と、を示す。
図3に示すように、気分総合スコアSfTは、現在時刻「Tn」にかけて減少している。従って、この場合、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTの傾向を下降傾向であると判断する。具体的には、コントロールユニット10は、現在時刻Tnでの経過グラフGTの傾き、又は、現在時刻Tnを含む所定時間幅での経過グラフGTの傾きの平均などの統計量に基づき、気分総合スコアSfTが下降傾向であると判断する。
次に、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTの経過に基づき、現在の充電予定施設への到着予定時刻での気分総合スコアSfTの予測スコア(単に「予測スコアSfTe」とも呼ぶ。)を算出する。例えば、コントロールユニット10は、現在時刻Tnでの気分総合スコアSfTと、経過グラフGTの傾きと、現在時刻から到着予定時刻までの時間幅とに基づき、予測スコアSfTeを定める。
また、好適には、コントロールユニット10は、予測スコアSfTeを算出する場合、学習等により得られた乗員同士の相性の情報(「乗員相性情報Ic」とも呼ぶ。)、及び、所定の外部要因と、各乗員の気分スコアSfの起伏との関係を示す情報(「気分起伏情報Ir」とも呼ぶ。)をさらに勘案してもよい。なお、乗員相性情報Ic及び気分起伏情報Irの算出方法及び具体的内容については後述する。
次に、充電予定施設を変更する方法について具体的に説明する。
まず、グラフGTが下降傾向にあり、予測スコアSfTeが第1又は第2不良エリアにあるとコントロールユニット10が判断する場合の充電予定施設の変更方法について、説明する。
図4(a)は、現在時刻Tn以後の予想推移を含めたグラフGTを示す。なお、図4(a)では、気分総合スコアSfTを5つの値域に分けた各エリアが図示されている。具体的には、気分総合スコアSfTは、「7」以上の場合に相当する第1良好エリア、「3」以上「7」未満の場合に相当する第2良好エリア、「−3」以上「3」未満の場合に相当するニュートラルエリア、「−7」以上「−3」未満の場合に相当する第2不良エリア、「−7」未満の場合に相当する第1不良エリアに分けられている。
図4(a)では、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTが下降傾向にあり、予測スコアSfTeが第1不良エリアに属すると判断する。具体的には、コントロールユニット10は、グラフGTが現在時刻Tn後の時刻「T1」では、位置「P1」を通過し、時刻「T2」では位置「P2」を通過する可能性が最も高いと予測する。また、コントロールユニット10は、時刻T2で、気分総合スコアSfTが範囲「Wp2」内の値を取り得ると推定する。
そして、この場合、コントロールユニット10は、充電予定時刻の前倒しが可能な充電施設を検索し、当該充電施設を充電予定施設に定める。これにより、コントロールユニット10は、下降傾向の雰囲気を解消するためのきっかけを提供する。図4(a)では、コントロールユニット10は、充電予定施設を、現在地により近い充電施設に変更することで、充電予定時刻を、当初の充電予定時刻「Te」から、時刻T1に変更する。これにより、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTが第1不良エリア内に遷移する前に、車両を充電施設に到着させ、気分回復のきっかけを提供することができる。
そして、コントロールユニット10は、充電予定時刻の前倒しが可能な充電施設が複数存在した場合、各充電施設の充電施設情報Ie(図2参照)を参照し、気分を害することなく充電可能な充電施設を充電予定施設に定めてもよい。この場合、コントロールユニット10は、充電施設情報Ieのうち、「混雑状況」、「充電施設数」、「周囲の環境」、又は/及び「天候」の各項目のスコアを勘案し、例えばこれらが負値でない充電施設を充電予定施設に定める。
他の例では、コントロールユニット10は、充電予定時刻の前倒しが可能な充電施設が複数存在した場合、できるだけ気分回復に役立つ充電施設を充電予定施設に定めてもよい。例えば、コントロールユニット10は、「商業施設併設有無」の項目の値が「5」である(即ち、商業施設がある)施設B(図2参照)を充電予定施設に設定した場合、充電以外のレジャー効果も期待することができる。
また、この場合、コントロールユニット10は、気分の回復を最優先した結果、遠回りになる場合であっても、充電施設情報Ieに基づき気分回復に貢献する充電施設を選択してもよい。従って、この場合、コントロールユニット10は、列を成すような混雑をしている充電施設を選択しない。
次に、気分総合スコアSfTの傾向がニュートラル傾向又は上昇傾向、又は/及び、予測スコアSfTeがニュートラルエリア、第1良好エリア、又は第2良好エリアに属する場合について説明する。概略的には、この場合、コントロールユニット10は、
(ケースa)充電予定時刻の前倒し、
(ケースb)充電予定時刻の先延ばし、
(ケースc)優良な充電施設の選択、
のいずれかを選択し、充電予定施設を定める。これについて、具体的に説明する。なお、コントロールユニット10は、(ケースa)と(ケースc)、又は、(ケースb)と(ケースc)を組み合わせて充電予定施設を定めてもよい。
図4(b)は、充電予定時刻Teで気分総合スコアSfTが第1又は第2良好エリアに推移する場合の気分総合スコアSfTの経過グラフGTを示す。図4(b)に示すように、この場合、気分総合スコアSfTは、現在時刻Tnでニュートラルエリアに属し、その後、時刻「T5」で位置「P5」、時刻「T6」で範囲「P6」に推移し、当初の充電予定時刻Teで位置「Pe」に推移する。
この場合、コントロールユニット10は、現在時刻Tnでの気分総合スコアSfTがユニートラルエリアにあり、かつ、気分総合スコアSfTが上昇傾向であると判断し、気分総合スコアSfTがユニートラルエリアのうちに立寄り可能な充電施設を充電予定施設に指定する(矢印「Y2」参照)。即ち、この場合、コントロールユニット10は、上述の(ケースa)を勘案して充電予定施設を選択する。そして、充電予定施設が変更された後、到着予定時刻は、当初の充電予定時刻Teから時刻「T4」へ変わる。従って、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTが第1又は第2良好エリアになった後に、充電施設に立寄ることを抑制することができる。
一方、コントロールユニット10は、現在時刻Tnでの気分総合スコアSfTが第1又は第2良好エリアに属する場合であって、かつ、気分総合スコアSfTが上昇傾向又はニュートラル傾向の場合、現在の充電残量に基づく走行可能距離内にある充電施設のうち、充電予定時刻を最大限延長可能な充電施設を充電予定施設に設定する(矢印「Y3」参照)。即ち、この場合、コントロールユニット10は、上述の(ケースb)を勘案して充電予定施設を選択する。その結果、図4(b)では、充電予定時刻は、当初の充電予定時刻Teから時刻「T7」に先延ばしされている。これにより、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTが第1又は第2良好エリアとなる期間を可能な限り保つことができる。
また、これに代えて、又はこれに加え、コントロールユニット10は、立ち寄ることで乗員の気分下降が発生しないと思われる充電施設を充電予定施設として選択してもよい。即ち、この場合、コントロールユニット10は、上述の(ケースc)に基づき充電予定施設を選択する。
この場合、例えば、コントロールユニット10は、充電施設情報Ieに基づき、商業施設が併設されていない充電施設、即ち図2の例では「商業施設併設有無」の項目が「0」である施設Aを充電予定施設に選択する。これは、商業施設があると乗員の気分転換がはかられてしまい、必ずしも良好を維持するとも限らないことに基づく。その他、コントロールユニット10は、気分に変化を与えない充電施設情報Ieを有する充電施設を充電予定施設に設定する。
また、上述の場合では、コントロールユニット10は、充電施設情報Ieの「混雑状況」の項目が良好でない充電施設であっても、充電予定施設として設定してもよい。即ち、この場合には、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTが高いため、極端に混雑している場合を除き、問題がないと見なす。
以上のように、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTの傾向がニュートラル傾向又は上昇傾向、又は/及び、予測スコアSfTeがニュートラルエリア、第1良好エリア、又は第2良好エリアに属すると判断した場合には、上述の(ケースa)乃至(ケースc)に基づき充電予定施設を定める。この場合、好適には、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTの傾向と、現在の充電予定施設の位置関係と、に基づき、所定のマップ等を参照して、(ケースa)乃至(ケースc)のうちいずれかを選択すべきか決定し、充電予定施設を定める。上述のマップは、例えば実験等に基づき予め作成され、データ記憶ユニット13に記憶される。また、上述の「充電施設の位置関係」とは、例えば、現在地から当該充電施設への距離を指す。
次に、乗員相性情報Ic及び気分起伏情報Irの具体的内容及びその生成方法について図5及び図6を参照して説明する。
まず、乗員相性情報Icについて説明する。図5は、Aさん、Bさんが乗車中の車両に、Cさんが途中乗車する場合の各気分スコアSfの変化を示すグラフである。図5に示すように、AさんとBさんとが組み合わせとして同乗している場合、Aさん及びBさんの気分スコアSfは、ほとんど良好には移行しない。従って、この場合、コントロールユニット10は、AさんとBさんとの相性を、気分スコアSfに影響を及ぼさない相性であると判断する。
一方、時刻「T8」で、Aさん、Bさんが乗車する車両にCさんがさらに乗車した場合、図5に示すように、各乗員の気分スコアSfは上昇する。即ち、Aさん及びBさんに対してCさんが加わることで、車室内の雰囲気は一転して良好に変わる。従って、この場合、コントロールユニット10は、AさんとCさんとの相性、及び、BさんとCさんとの相性が非常に良いと判断する。
そして、コントロールユニット10は、これらの相性をスコア化し、乗員相性情報Icとしてデータ記憶ユニット13に記憶する。上述のスコアは、例えば、気分スコアSfに悪影響がある場合を「−1」、気分スコアSfに影響がない場合を「0」、気分スコアSfに好影響がある場合を「1」と3値化されてもよく、さらに細かく数値化されてもよい。なお、コントロールユニット10は、Cさんが途中乗車したか否かを、カメラ画像Imgにより識別する。
このように、コントロールユニット10は、乗員相性情報Icを生成し、気分総合スコアSfTの予測に用いる。例えば、コントロールユニット10は、現在の乗員の組み合わせが、乗員相性情報Icとして相性が記された乗員の組み合わせであると判断した場合、乗員相性情報Icに基づき、予測スコアSfTeを所定値だけ増減させて補正する。これにより、コントロールユニット10は、より高精度に気分総合スコアSfTを推定することができる。
なお、コントロールユニット10は、上述の例に代えて、又はこれに加えて、ナビゲーション装置1への乗員による入力に基づき、乗員相性情報Icを生成してもよい。
次に、気分起伏情報Irについて説明する。図6は、天候及び環境の変化に伴うAさんの気分スコアSfのグラフGAを示す。なお、コントロールユニット10は、走行中の環境の情報を、例えば地図情報に基づき特定し、天候の情報を、ネットワーク2を介して取得する。
図6に示すように、天候が悪いほど、また、環境が田舎であるほど、Aさんの気分スコアSfが上昇している。従って、この場合、コントロールユニット10は、Aさんには、雨天で田舎にある充電施設の方が癒し効果で気分を好転させることが出来ると判断し、この関係を、気分起伏情報Irとしてデータ記憶ユニット13に記憶させる。
このように、コントロールユニット10は、気分起伏情報Irを生成し、予測スコアSfTeの算出に用いる。具体的には、上述の例では、コントロールユニット10は、走行予定経路の天候及び環境を特定し、気分起伏情報Irとして記録された状況と一致するか否か判定し、一致する場合には、当該気分起伏情報Irに基づき予測スコアSfTeを補正する。これにより、コントロールユニット10は、より高精度に気分総合スコアSfTを推定することができる。
以上のように、コントロールユニット10は、乗員の気分に応じて、充電予定施設を変える。具体的には、コントロールユニット10は、充電のタイミングに乗員の心理状況(気分)まで加味して判断することで、走行中の快適さを向上、または、維持することができる。また、コントロールユニット10は、充電施設情報Ieを勘案することで、乗員の気分が良好になるように、充電予定施設を選択することができる。
[処理フロー]
1.処理概要
図7は、コントロールユニット10が実行する処理概要を示すフローチャートの一例である。コントロールユニット10は、図7に示すフローチャートを、所定の周期に従い、繰り返し実行する。
まず、コントロールユニット10は、充電予定施設を設定する(ステップS101)。例えば、コントロールユニット10は、目的地までの走行予定距離と、現在の充電残量とに基づき、充電を行う必要があると判断した場合に、所定の規則に従い、充電残量に基づく走行可能距離内に存在する所定の充電施設を、充電予定施設に設定する。
次に、コントロールユニット10は、各乗員の気分スコアSfを算出する(ステップS102)。具体的には、コントロールユニット10の画像認識部14は、カメラ画像Imgに基づき、各乗員の気分スコアSfを所定間隔ごとに算出し、データ記憶ユニット13等に記憶させる。
次に、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfT及びその傾向を算出する(ステップS103)。具体的には、コントロールユニット10は、各乗員の気分スコアSfに基づき気分総合スコアSfTを算出すると共に、気分総合スコアSfTの経過グラフに基づき、その傾向が、下降傾向、上昇傾向、又はニュートラル傾向のいずれであるか特定する。
次に、コントロールユニット10は、充電予定時刻での気分総合スコアSfTの予測値である予測スコアSfTeを算出する(ステップS104)。具体的には、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTの経過グラフ、乗員相性情報Ic、気分起伏情報Ir、及び充電施設情報Ieに基づき、予測スコアSfTeを算出する。
そして、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTが下降傾向にあるか否か判定する(ステップS105)。そして、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTが下降傾向であると判断した場合(ステップS105;Yes)、既に設定されている充電予定施設を変更する必要があるか否か判定する(ステップS106)。例えば、コントロールユニット10は、予測スコアSfTeが第1良好エリア、第2良好エリア、又はニュートラルエリアに存在する場合には、充電予定施設を変更する必要がないと判断し、その他の場合には、充電予定施設を変更する必要があると判断する。
そして、コントロールユニット10は、充電予定施設の変更が必要であると判断した場合(ステップS107;Yes)、下降傾向ルーチンを実行する(ステップS108)。この処理ついては、図8を参照して後述する。一方、コントロールユニット10は、充電予定施設を変更する必要がないと判断した場合(ステップS107;No)、フローチャートの処理を終了する。
一方、ステップS105で、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTが下降傾向であると判断した場合(ステップS105;No)、上昇・ニュートラル傾向ルーチンを実行する(ステップS109)。この処理については、図9を参照して後述する。
2.下降傾向ルーチン
図8は、図7のステップS108で実行する下降傾向ルーチンの処理手順を示すフローチャートの一例である。コントロールユニット10は、図8に示す処理を、ステップS108に処理を進めた際に実行する。
まず、コントロールユニット10は、新たに充電予定施設に設定される充電施設(「代替充電施設」とも呼ぶ。)の候補施設を検索する(ステップS201)。具体的には、コントロールユニット10は、充電するタイミングを前倒し可能な位置に存在する充電施設を、即ち、現在地により近い充電施設を、地図データから検索する。
そして、コントロールユニット10は、各候補施設の予測スコアSfTeを、当該候補施設の到着予定時刻及び充電施設情報Ieに基づき計算する(ステップS202)。例えば、コントロールユニット10は、代替充電施設の候補施設ごとに、到着予定時刻を算出し、当該到着予定時刻に基づき、ステップS104と同様に予測スコアSfTeを算出する。このとき、コントロールユニット10は、各候補施設の予測スコアSfTeに、当該候補施設の充電施設情報Ieの全部又は一部の項目の数値を加算する。
次に、コントロールユニット10は、充電予定施設の変更により、予測スコアSfTeが改善するか否か判定する(ステップS203)。具体的には、コントロールユニット10は、最も高い予測スコアSfTeを有する候補の予測スコアSfTeと、ステップS104で算出した充電予定施設の予測スコアSfTeと、を比較し、前者の予測スコアSfTeの方が高いか否か判定する。
そして、コントロールユニット10は、予測スコアSfTeが改善すると判断した場合(ステップS203;Yes)、最も予測スコアSfTeが高い候補施設を充電予定施設に設定する(ステップS204)。一方、コントロールユニット10は、予測スコアSfTeが改善しないと判断した場合(ステップS203;No)、充電予定施設を変更しない(ステップS205)。
ここで、上述したステップS202の処理について、具体例を用いてさらに補足説明する。
例えば、ステップS101で設定した充電予定施設に基づきステップS104で算出した予測スコアSfTeが「−15」であるとし、ステップS202で検索した代替充電施設の候補が2つ(候補施設X、候補施設Y)であるとする。このとき、コントロールユニット10は、ステップS202で、候補施設X、Yの各到着予定時刻を算出し、当該到着予定時刻に基づき、各予測スコアSfTeを計算する。このとき、充電施設情報Ieを考慮する前の候補施設Xの予測スコアSfTeが「−5」、充電施設情報Ieを考慮する前の候補施設Yの予測スコアSfTeが「−10」であったとする。
次に、コントロールユニット10は、充電施設情報Ieに基づき、各候補施設X、Yの予測スコアSfTeを補正する。ここでは、コントロールユニット10は、候補施設Xの予測スコアSfTeを、候補施設Xが非常に混雑している等に基づき、「−5」だけ加算し、候補施設Yの予測スコアSfTeを、混雑がなく、非常に新しくて綺麗であること等に基づき、「2」だけ加算する。その結果、候補施設Xの予測スコアSfTeは、「−10」となり、候補施設Yの予測スコアSfTeは、「−8」となる。従って、この場合、コントロールユニット10は、ステップS203で予測スコアSfTeが改善すると判断し、ステップS204で、候補施設Yを充電予定施設に設定する。
3.上昇・ニュートラル傾向ルーチン
図9は、図7のステップS109で実行する上昇・ニュートラル傾向ルーチンの処理手順を示すフローチャートの一例である。コントロールユニット10は、図9に示す処理を、ステップS109に処理を進めた際に実行する。
まず、コントロールユニット10は、充電予定施設を変更する必要があるか否か判定する(ステップS301)。この場合、例えば、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTの傾向と、現在の充電予定施設の位置関係と、に基づき、上述の(ケースa)、(ケースb)、又は(ケースc)のいずれか又はこれらの組み合わせを実行して充電予定施設を変更すべきか否か判断する。
そして、コントロールユニット10は、充電予定施設の変更が必要であると判断した場合(ステップS301;Yes)、代替充電施設の候補施設を検索する(ステップS302)。この場合、コントロールユニット10は、例えば、ステップS301で、(ケースa)、(ケースb)、(ケースc)のうち、選択したケースの方針に基づき、候補施設を検索する。
次に、コントロールユニット10は、各候補施設の予測スコアSfTeを、当該候補施設の到着予定時刻及び充電施設情報Ieに基づき計算する(ステップS303)。具体的には、コントロールユニット10は、ステップS202と同様の処理を実行する。
そして、コントロールユニット10は、充電予定施設の変更により、予測スコアSfTeが改善するか否か判定し(ステップS304)、改善すると判断した場合(ステップS304;Yes)、最も予測スコアSfTeが高い候補施設を充電予定施設に設定する(ステップS305)。
一方、コントロールユニット10は、予測スコアSfTeが改善しないと判断した場合(ステップS304;No)、充電予定施設を変更しない(ステップS306)。同様に、ステップS301で、コントロールユニット10は、充電予定施設の変更が必要ないと判断した場合(ステップS301;No)、充電予定施設を変更しない(ステップS306)。
[変形例]
次に、上述の実施例の変形例について説明する。以下に示す変形例は、任意に組み合わせて、上述の実施例に適用されてもよい。
(変形例1)
図1等の説明では、コントロールユニット10は、設定された目的地に基づき経路案内を実行中に充電予定施設を検索した。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。
これに代えて、コントロールユニット10は、経路案内を実行していない場合であっても、充電予定施設の設定及び変更を行ってもよい。この場合、例えば、コントロールユニット10は、充電残量が所定量以下になった場合に、充電予定施設を設定すると共に、図7乃至図9のフローに従い充電予定施設を適宜変更する。そして、コントロールユニット10は、定めた充電予定施設を、音声又は表示により乗員に通知する。
(変形例2)
図1の案内システムは、カメラ5を備えた。しかし、本発明が適用可能な構成は、これに限定されない。これに代えて、案内システムは、マイクを備えてもよい。
この場合、コントロールユニット10は、例えば周知の音声認識技術を用いることで、マイクから受信した音声データに基づき、各乗員を識別すると共に、各乗員の気分スコアSfを算出する。
また、案内システムは、カメラ5とマイクとの両方を備えてもよい。この場合、コントロールユニット10は、カメラ画像Img及び音声データに基づき、各乗員を識別すると共に、各乗員の気分スコアSfを算出する。この場合、例えば、コントロールユニット10は、音声データを受信した場合には、音声データに基づき、気分スコアSfを算出し、音声データを受信していない場合には、カメラ画像Imgに基づき、気分スコアSfを算出する。
(変形例3)
図7のフローチャートの説明では、ステップS104で、コントロールユニット10は、乗員相性情報Ic及び気分起伏情報Irを、予測スコアSfTeの算出に用いた。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。
これに代えて、又はこれに加えて、コントロールユニット10は、図8のステップS203及び図9のステップS304でそれぞれ予測スコアSfTeが改善すると判断した場合に、さらに、乗員相性情報Ic及び気分起伏情報Irを勘案して、充電予定施設を変更すべきか否か又は候補施設のうちいずれを充電予定施設に定めるか否か判断してもよい。
この場合の具体例について、図6の例を用いて説明する。例えば、コントロールユニット10は、最も予測スコアSfTeが高い候補施設が都心にあり晴れていることから、気分起伏情報Irに基づき当該候補施設を充電予定施設に設定すると気分総合スコアSfTが下がると判断した場合、当該候補施設を除外して充電予定施設を定める。この場合、例えば、コントロールユニット10は、予測スコアSfTeが現在充電予定施設に設定されている施設よりも高い候補施設のうち、雨天で田舎にある候補施設を、充電予定施設に定める。
これによっても、好適に、コントロールユニット10は、乗員相性情報Ic及び気分起伏情報Irを勘案して、充電予定施設を定めることができる。
(変形例4)
コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTを各乗員の気分スコアSfの平均に設定した。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。
これに代えて、コントロールユニット10は、気分総合スコアSfTを、運転者又は助手席に座っている乗員など、特定の人の気分スコアSfに設定してもよい。他の例では、コントロールユニット10は、各乗員の気分スコアSfを重み付けして気分総合スコアSfTを定めてもよい。この場合、コントロールユニット10は、各重み付けの係数を、例えば、座る位置又はユーザにより入力された情報に基づき定める。
(変形例5)
図1に示す案内システムの構成は、一例であり、本発明が適用可能な構成はこれに限定されない。これに代えて、ナビゲーション装置1が備える構成要素の一部は、サーバ3が備えてもよい。例えば、ナビゲーション装置1に代えて、サーバ3がデータ記憶ユニット13を備えてもよい。
また、サーバ3が備える機能の一部を、サーバ3に代えて、又はこれに加えて、ナビゲーション装置1が備えてもよい。例えば、ナビゲーション装置1は、サーバ3から充電施設情報Ieを受信する場合に代えて、又はこれに加えて、各充電施設から送信される混雑状況や天候などの情報に基づき、各充電施設の充電施設情報Ieを更新してもよい。
本発明は、車載用ナビゲーション装置、PND(Personal Navigation Device)、その他充電施設を検索する装置に好適に適用することができる。
1 ナビゲーション装置
2 ネットワーク
3 サーバ
5 カメラ
10 コントロールユニット
11 無線通信装置
12 GPS受信機
13 データ記憶ユニット

Claims (13)

  1. 移動体のバッテリを充電する充電施設を検索する充電施設検索装置であって、
    前記移動体の乗員の心理状況を認識する認識手段と、
    前記認識手段により認識された前記移動体の乗員の心理状況に基づき、前記移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断する判断手段と、
    を備えることを特徴とする充電施設検索装置。
  2. 前記判断手段による判断結果に基づいて、前記移動体が給電を行う充電施設を検索する検索手段と、
    前記心理状況を数値化したスコアを算出するスコア算出手段と、
    をさらに備え、
    前記検索手段は、前記スコアに基づき前記充電予定施設を検索することを特徴とする請求項1に記載の充電施設検索装置。
  3. 前記スコアの予測値である予測スコアを算出するスコア予測手段をさらに備え、
    前記検索手段は、前記予測スコアに基づき、前記充電予定施設を検索することを特徴とする請求項2に記載の充電施設検索装置。
  4. 前記スコア予測手段は、前記充電予定施設に設定する充電施設の各候補について、到着予定時刻での予測スコアを算出し、
    前記検索手段は、前記予測スコアに基づき、前記充電予定施設に設定する前記候補を決定することを特徴とする請求項3に記載の充電施設検索装置。
  5. 前記スコア予測手段は、前記候補となる充電施設の情報に基づき、前記予測スコアを算出することを特徴とする請求項4に記載の充電施設検索装置。
  6. 前記スコア予測手段は、前記スコアの傾向を特定し、
    前記検索手段は、前記傾向に基づき、前記充電予定施設を検索することを特徴とする請求項3乃至5のいずれか一項に記載の充電施設検索装置。
  7. 前記検索手段は、前記傾向が下降傾向の場合、前記充電予定施設を、当該充電予定施設として現在設定されている充電施設よりも到着予定時刻が早い充電施設に変更することを特徴とする請求項6に記載の充電施設検索装置。
  8. 前記検索手段は、前記乗員が複数存在する場合、当該乗員の相性を示す情報に基づき、前記充電予定施設を検索することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか一項に記載の充電施設検索装置。
  9. 前記検索手段は、所定の外部要因に対する前記乗員の心理状況の変化を示す情報に基づき、前記充電予定施設を検索することを特徴とする請求項1乃至8のいずれか一項に記載の充電施設検索装置。
  10. 前記判断手段は、前記移動体のバッテリ残量を更に考慮して、前記移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断することを特徴とする請求項1に記載の充電施設検索装置。
  11. 移動体のバッテリを充電する充電施設を検索する充電施設検索装置により実行される制御方法であって、
    前記移動体の乗員の心理状況を認識する認識工程と、
    前記認識手段により認識された前記移動体の乗員の心理状況に基づき、前記移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断する判断工程と、
    を備えることを特徴とする制御方法。
  12. 移動体のバッテリを充電する充電施設を検索する充電施設検索装置により実行されるプログラムであって、
    前記移動体の乗員の心理状況を認識する認識手段、
    前記認識手段により認識された前記移動体の乗員の心理状況に基づき、前記移動体が給電を行う充電予定施設を検索する必要性を判断する判断手段、
    として前記充電施設検索装置を機能させることを特徴とするプログラム。
  13. 請求項12に記載のプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN107918637A (zh) * 2016-10-11 2018-04-17 本田技研工业株式会社 服务提供装置和服务提供方法
JP2019053785A (ja) * 2019-01-09 2019-04-04 本田技研工業株式会社 サービス提供装置

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107918637A (zh) * 2016-10-11 2018-04-17 本田技研工业株式会社 服务提供装置和服务提供方法
JP2018063486A (ja) * 2016-10-11 2018-04-19 本田技研工業株式会社 サービス提供装置、サービス提供方法およびサービス提供プログラム
US10394519B2 (en) 2016-10-11 2019-08-27 Honda Motor Co., Ltd. Service providing apparatus and method
CN107918637B (zh) * 2016-10-11 2022-02-25 本田技研工业株式会社 服务提供装置和服务提供方法
JP2019053785A (ja) * 2019-01-09 2019-04-04 本田技研工業株式会社 サービス提供装置

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