JP2021035327A - 電動車両のモバイル充電のためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】方法の提供。【解決手段】共有された電動車両の再充電を管理するための方法、システム及びコンピュータ可読媒体が提供される。この方法は、電動車両のエネルギー保管デバイスが充電を必要とするかどうかを判定することと、周囲温度、現在の充電状態、現在の負荷及び計画ルートの電力推定量を含む複数のパラメータに基づいて、充電方法を特定することと、特定された方法に基づいて、充電を可能にするために電動車両の計画ルートを変更することと、電動車両を介した移動中に第２の電動車両に関連付けられた第２のエネルギー保管デバイスを充電することとを含む。充電方法には、電動車両の交換、エネルギー保管デバイスの交換及び充電ボットを介した充電が含まれる。【選択図】なし

Description

レンジエクステンダ及びドローンは、自律走行車に燃料を補給するために使用される。例えば、自律的な燃料補給ドローンは燃料保管エリアを含み、燃料補給を必要とする車両に送られる場合がある。Ｓｃｈｅｒｅｒによる「Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｎｇ ｃｈａｒｇｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｏｆ ｅｌｅｃｔｒｉｃ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ａｓ ｗｅｌｌ ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｏｐｅｒａｔｅｄ ｍｏｔｏｒ ｖｅｈｉｃｌｅ ａｎｄ ｓｕｐｐｌｙ ｖｅｈｉｃｌｅ」という名称の米国特許公開番号２０１８／０２８１６０６Ａ１は、複数のモバイル供給ユニットから複数のモバイル調達ユニットへのエネルギー伝達を最適化する方法について説明している。

前述の「背景技術」の説明は、本開示の文脈を一般的に提示することを目的としている。この背景技術のセクションで説明されている範囲での発明者の発明品、ならびに出願時に他の方法で先行技術と見なされない説明の態様は、本発明に対する先行技術として明示的にも黙示的にも認められない。

本開示は共有された電動車両の再充電を管理する方法に関し、方法は、電動車両のエネルギー保管デバイスが充電を必要とするかどうかを判定することと、周囲温度、現在の充電状態、現在の負荷及び計画ルートの電力推定量を含む複数のパラメータに基づいて、充電方法を特定することと、特定された方法に基づいて、充電を可能にするために電動車両の計画ルートを変更することと、電動車両を介した移動中に第２の電動車両に関連付けられた第２のエネルギー保管デバイスを充電することとを含む。充電方法には、電動車両の交換、エネルギー保管デバイスの交換及び充電ボットを介した充電が含まれる。

本開示はまた、電動車両の再充電を管理するためのシステムに関する。システムは、充電ボット、電動車両に関連付けられたエネルギー保管デバイス及び電動車両に関連付けられた処理回路を含む。処理回路は、電動車両のエネルギー保管デバイスが充電を必要とするかどうかを判定することと、周囲温度、現在の充電状態、現在の負荷及び計画ルートの電力推定量を含む複数のパラメータに基づいて、充電方法を特定することと、特定された方法に基づいて、充電を可能にするために電動車両の計画ルートを変更することと、電動車両を介した移動中に第２の電動車両に関連付けられた第２のエネルギー保管デバイスを充電することとを行うように構成される。充電方法には、電動車両の交換、エネルギー保管デバイスの交換及び充電ボットを介した充電が含まれる。

前述の段落は、一般的な説明として提供されており、以下の特許請求の範囲を限定することを意図していない。説明される実施形態は、さらなる利点と共に、添付の図面と併せて以下の詳細な説明を参照することによって最も良く理解されるであろう。

本開示はより完全に理解され、それに付随する利点の多くが容易に理解されるようになる。これは、添付の図面と共に考慮すると、以下の詳細な説明を参照することによって本開示がより良く理解されるためである。

一例による、システム環境の概略図である。 一例による、電動車両及び中央コンピュータのブロック図を示す概略図である。 Ａ〜Ｃは、一例による、複数の充電技術を示す。 一例による、バッテリ交換を示す概略図である。 一例による、充電サブステーションにおいてバッテリを交換するために計画ルートを変更することを示す概略図である。 Ａ〜Ｂは、一例による、電動車両の交換を示す概略図である。 一例による、充電プロセスのフローチャートである。 一例による、充電プロセスのフローチャートである。 一例による、乗車計画プロセスを示す概略図である。

本明細書で使用される「ａ」または「ａｎ」という用語は、１つまたは２つ以上として定義される。本明細書で使用される「複数の」という用語は、２つまたは３つ以上として定義される。本明細書で使用される「別の」という用語は、少なくとも第２の、またはそれ以上として定義される。本明細書で使用される「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」及び／または「有する（ｈａｖｉｎｇ）」という用語は、備える（すなわち、オープンランゲージ）として定義される。本明細書で使用される「結合された」という用語は、必ずしも直接的ではなく、必ずしも機械的にではないが、接続されているものとして定義される。本明細書で使用される「プログラム」または「コンピュータプログラム」または類似の用語は、コンピュータシステム上で実行するように設計された一連の命令として定義される。「プログラム」または「コンピュータプログラム」には、サブルーチン、プログラムモジュール、スクリプト、関数、プロシージャ、オブジェクトメソッド、オブジェクト実装、実行可能アプリケーション内で、アプレット、サーブレット、ソースコード、オブジェクトコード、共有ライブラリ／ダイナミックロードライブラリ及び／またはコンピュータシステムで実行するように設計された他の一連の命令を含み得る。

本明細書の全体における「１つの実施形態」、「特定の実施形態」、「一実施形態」、「一実装」、「一例」または類似の用語への言及は、実施形態と共に記載される特定の機能、構造または特徴が本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体の様々な箇所で出現するこのようなフレーズは、必ずしも全て同じ実施形態について言及しているわけではない。さらに、特定の機能、構造または特徴は、制限されることなく１つまたは複数の実施形態における任意の好適な方法で組み合わせることができる。

本明細書で使用される、「または」という用語は、包括的な意味、または任意の１つまたは任意の組み合わせを意味するとして解釈されるべきである。したがって、「Ａ、ＢまたはＣ」は、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ａ及びＢ、Ａ及びＣ、Ｂ及びＣならびにＡ、Ｂ及びＣのうちのいずれかを意味する。この定義の例外は、要素、機能、ステップ、または動作の組み合わせが、何らかの形で互いに本質的に排他的な場合にのみ生じる。

ここで図面を参照すると、同様の参照番号は、いくつかの図を通して同一または対応する部分を示し、以下の説明は、充電システム及び電気モビリティ・アズ・ア・サービス・プラットフォームの関連する方法論に関する。本明細書で説明される方法及びシステムは、顧客の待ち時間、車両の休止時間ならびにグローバル及びローカルのエネルギー効率に基づいて、電動車両に関連する電気保管デバイスの充電を管理する。

図１は、一例による、システム環境１００の概略図である。自動システム／サービスは、モビリティ・アズ・ア・サービス（Ｍａａｓ）電動車両（ＥＶ）の再充電を提供する。システムは、中央充電ステーション１０２、電動車両（ＥＶ）１０４及び複数の充電ボット１０６を含む。電動車両１０４は、自動車、トラック、バス、飛行機、ヘリコプタ、オートバイ、列車または船などの任意のタイプの車両であってよい。車両１０４は、運転者によって能動的に操作されてもよく、あるいは部分的または完全に自律的または自動運転であってもよい。電動車両１０４は、共有された電動車両のシステムの一部である。電動車両１０４は、ユーザから乗車要求を受信することができる。充電ボットは、ドローン１０８及び充電ボット１０６ａ、１０６ｂ、１０６ｃを含み得る。ＥＶ１０４は、双方向であり得る（すなわち、走行中にどちらの方向にも移動することができる）。図３Ａ〜図３Ｃに示すように、複数の充電技術が使用されてよい。ＥＶ１０４は、ＥＶ１０４のいずれかの方向へのＥＶの動きに影響を与えることなく、ＥＶ１０４の前部、後部、側部または底部から充電することができる。図１に示すように、位置Ａでは、ＥＶ１０４は、現在の充電が現在のルートを完了するのに十分であるかどうかを判定する。現在の充電が現在のルートを完了するには不十分であるとの判定に応答して、ＥＶ１０４のコントローラは、途中充電モードを有効にする。中央充電ステーション１０２に要求を送ってよい。

判定は、現在の充電状態（ＳＯＣ）、現在の負荷、位置、周囲温度、動作温度ならびに残りのルート及び交通量の電力推定量に基づいて、走行開始時に行われる。ＥＶ１０４は、充電ボット１０６を要求することができる。充電ボット１０６が電動車両１０４の移動位置に到着する時間が決定される。換言すると、充電ボット１０６がＥＶ１０４の推定位置に到着するのに必要な時間が決定される。ＥＶ１０４の推定位置は、計画ルート及び現在の交通状況に基づいて決定される。要求は、決定された時間を考慮して、充電が消耗する前に送信される。

充電ボット１０６ａは、中央充電ステーション１０２から送られる。送られた充電ボット１０６ａは、完全に充電されていてもよく、または完全に充電されていなくてもよい。中央充電ステーションからユニットまでの走行ルートは、交通量、ルートの負荷、必要な分散充電に基づいて決定される。

充電ボット１０６ａがＥＶ１０４の位置（図１の位置Ｂ）に到着すると、充電ボットはＥＶ１０４と結合し、ＥＶ１０４とのＶ２Ｖ（車両間）通信及びＧＰＳ（全地球測位システム）データに基づいて、自動的にスピードマッチングを行う。充電が開始される。充電量はＥＶ１０４の後のサービスに応じて変わる。充電量は、計画された次のルート、休止時間及びルート終盤またはその付近のインフラストラクチャに基づく場合がある。充電が完了すると（例えば、図１の位置Ｃで）、充電ボット１０６ａは中央充電ステーション１０２に戻る。例えば、電動車両が現在の走行を完了した後に待機状態になる場合、充電量は、現在の走行を完了するために必要なエネルギーに対応し得る。エネルギー保管デバイスは、計画された次のルートが充電インフラストラクチャ（例えば、充電レール、充電ドローンなどの利用可能性）を含まない場合、完全に充電されてよい。充電ボット１０６ａから電動車両１０４に伝達されるエネルギーは、電動車両が、エネルギー伝達がより高速またはより経済的であり得る特定の充電位置に到着するために必要とする充電量に対応し得る。例えば、ドローン１０８は、電気充電ステーションに到着するのに十分なエネルギーを電動車両１０４に供給することができる。

一例では、ドローンは、充電されたエネルギー保管デバイス（バッテリ）を供給し、ＥＶ１０４を迂回させるために利用される。直接的かつ効率的な低空フライト経路により、再充電時間が短縮され、全体的により効率的なエネルギー利用が可能になる。例えば、ドローン１０８は、ＥＶ１０４の位置Ｂに送られ得る。最適なドローンは、以下でさらに説明するように、複数の要因に基づいて、中央充電ステーション１０２で利用可能な複数のドローンから特定されてよい。ドローン１０８は、ディスパッチャまたは中央コンピュータとの無線通信のためのアンテナを含む。ドローン１０８はまた、Ｖ２Ｖを介してＥＶ１０４と通信し得る。ドローン１０８は、燃料保管エリア、ＥＶ１０４のエネルギー保管デバイスに接続されるように構成された補充ポート（すなわち、電気コネクタ）を含む。ドローン１０８はまた、１つまたは複数のＥＶ１０４に供給するために１つまたは複数の充電されたエネルギー保管デバイス（例えば、バッテリ）を運ぶことができる。

グリッドから車両への充電が選択されている場合、充電をほぼ完全に消耗することが可能なり得る。ドローン１０８は、ドローンをＥＶ１０４の上部から飛行させて中央充電ステーション１０２に戻すのに必要な充電に対応する所定の最小閾値を有する。ドローン１０８はグリッドから充電される。次に、ドローン１０８は、車両間の充電を提供する。

図２は、一例による、ＥＶ１０４及び中央コンピュータ２１２のブロック図を示す概略図である。中央コンピュータ２１２は、データベース２０４及びプロセッサ２０２を含む。ＥＶ１０４は、コントローラ２０６、通信回路２０８及び充電モジュール２１０を含む。中央コンピュータ２１２は、中央充電ステーション１０２に関連付けられ得る。

本明細書で説明されるモジュールは、ソフトウェア及び／またはハードウェアモジュールのいずれかとして実装することができ、任意のタイプのコンピュータ可読媒体または他のコンピュータ記憶装置に格納することができる。例えば、本明細書で説明されるモジュールのそれぞれは、プログラム可能な回路（例えば、マイクロプロセッサベースの回路）または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）もしくはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などの専用回路に実装され得る。一実施形態では、中央処理装置（ＣＰＵ）は、本明細書に説明されている各モジュールに起因する機能を実行するソフトウェアを実行することができる。ＣＰＵは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃまたはアセンブリなどのプログラミング言語で記述されたソフトウェア命令を実行することができる。モジュール内の１つまたは複数のソフトウェア命令は、消去可能でプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）などのファームウェアに埋め込まれている場合がある。

本明細書で既に説明したように、ＥＶ１０４の充電は、ドローンまたはボット充電供給を使用して、任意の目的地で実行することができる。休止時間を使用する（つまり、次の割り当てを待つ）と、再充電中に消費されるエネルギーが極めて少なくなるため、車両の使用及び充電スループットが最適化される。さらに、ＥＶ１０４は、ＥＶ１０４と互換性のある充電機能を有する最も近いインフラストラクチャにリダイレクトされてよい。したがって、無人状態の走行中に充電することにより、顧客／ユーザへの影響が最小限になるため、利用率が最大化される。ユーザが乗車中に充電を体験することはない。ＥＶ１０４は、例えば、車両が降車位置から次の乗車位置に移動しているときなど、無人状態での移動中に充電することができる。ＥＶ１０４は、顧客の移動への影響を最小限に抑えながら、無人状態での移動中にルートを変更することができる。ＥＶ１０４の充電はまた、一日の時間帯に基づいていてよい。例えば、ＥＶ１０４は、需要が低く（すなわち、中断を最小限に抑える）公共料金がより安くなることのある夜間に、長時間充電されてよい。

ＥＶ１０４及び／または中央コンピュータ２１２は、負荷情報（例えば、予想される乗客数）または時間に基づいて、ＥＶ１０４の充電を最適化することができる。例えば、複数のドローンを使用して、需要の高い期間にＥＶを再充電し、ダウンタイムを最小限に抑えることができる。中央コンピュータ２１２はまた、ユーザへのコストを最小限に抑えるための充電方法を特定し得る。例えば、太陽エネルギーを使用した充電は、昼間に選択され得る。

双方向のＥＶ１０４に対して複数の充電技術を使用することができる。充電技術は、待機状態及び非待機状態の充電技術を含み得る。非待機状態の充電技術の場合、ＥＶ１０４は計画ルートに基づいて移動中に充電される。図３Ａに示すように、カテナリ充電を使用することができる。ＥＶ１０４はレール３０４を介して充電される。図３Ｂに示すように、ドローン充電を使用することができる。ＥＶ１０４はドローン３００を介して充電される。図３Ｃに示すように、無線オーバーヘッド充電を使用することができる。ＥＶ１０４はパッド３０２の充電を使用して充電される。

図４は、一例による、バッテリ交換を示す概略図４００である。小型のモビリティ・プラットフォーム（例えば、電動スクータ、電動バイクなど）の場合、ＥＶ１０４は、バッテリ保管ユニット４０２にリダイレクトされてよい。ユーザは、空の（消耗された）またはほぼ空（消耗された）のエネルギー保管デバイス（例えば、バッテリ）を、バッテリ保管ユニット４０２からの完全に充電されたバッテリと交換することができる。バッテリを交換するためにルートを変更したユーザには、インセンティブ（例えば、無料乗車、報酬、割引運賃など）が提供される場合がある。例えば、図４の位置Ａでは、ＥＶ１０４は、バッテリ再充電が必要であると判断し得る。ＥＶ１０４は、バッテリ保管ユニット４０２にリダイレクトされる。ルートの変更は、図４において破線で示されている。バッテリ保管ユニット４０２は、複数のバッテリ保管ボックスを含み得る。各ボックスは、ユーザのスマートフォンを使用してロック解除することができる。

図５は、一例による、充電サブステーションにおいてバッテリを交換するために計画ルートを変更することを示す概略図５００である。車両１０４の計画ルートは、途中充電を行う可能性のある経路をたどるように変更される。途中充電を行う可能性は、充電をサポートするための路上無線充電（レールまたは路面）のいずれかの経路を含むことができる。例えば、ルートＡには、路上での無線充電が含まれる場合がある。充電の位置及びタイプは、中央コンピュータまたはサーバ２１２のデータベース２０４に格納される。位置は、市内を通る専用のルートまたは車線である場合がある。

図６Ａは、一例による、ＥＶ交換を示す概略図６００である。車両１０４ａは、ルートを完了するための充電が不十分であるとの判定に応答して、新しいＥＶ（すなわち、新しいｍａｓｓユニット）を呼び出すことができる。ＥＶ１０４ａ及び新しい車両１０４ｂは、図６Ｂに示されるように、ほぼバッテリを消耗したユニットから充電されたユニットに乗客が移動することができるように結合する。交換は、ＥＶ１０４ａ及び１０４ｂが動いていないとき、またはＥＶが動いていて速度を同期しているときに行うことができる。すべての乗客が新しい車両１０４ｂに移動すると、完全に充電されたユニット（例えば、１０４ｂなど）が元のルートを完了する間、ほぼ消耗したユニット（つまり、図６ＡのＥＶ１０４ａ）が充電される。ＥＶ１０４ａは、中央充電ステーション１０２に戻ることができる。ＥＶ１０４ａはまた、路上での無線充電を有する経路に経路を変更し得る。

Ｍａａｓがラストマイル・モビリティ・サービスと結合されると、ユーザのルート／通勤の全体が網羅される。サービスを結合することで、顧客はＥＶ１０４から降車し、ラストマイルソリューション（電動スクータ）を選択し、目的地に到着することができる。目的地は、ラストマイルソリューションを利用可能な位置（例えば、電動スクータの位置など）に対応するように修正することができる。

ラストマイルソリューションに関連するバッテリは、途中で充電することができる。一例では、乗客は、ファーストマイルソリューションをＥＶ１０４に持ち込み、途中でファーストマイルソリューションに関連付けられたバッテリを充電し、ファーストマイルソリューションをラストマイルソリューションとして利用することができる。再生エネルギーを使用して、ラストマイルソリューションを充電することができる。

図７は、一例による、充電プロセスのフローチャート７００である。ステップ７０２で、コントローラ２０６はＥＶ１０４に関連する様々なパラメータを決定及び／または更新する。例えば、コントローラ２０６は、現在のＳＯＣ、現在地、交通情報、気象情報、現在の負荷情報を決定する。さらに、コントローラ２０６は、負荷推定を決定する。気象情報には、現在の気象情報及び推定された気象情報が含まれる。交通情報には、現在の交通情報及び推定された交通情報が含まれる。

位置は、出発地、目的地及び現在地を含み得る。ＳＯＣには、走行開始時のＳＯＣ、現在のＳＯＣ及び目的地の推定ＳＯＣが含まれる。負荷推定には、走行開始時の負荷及び予想される各停車後の負荷（例えば、各停車後の乗客数）の差が含まれる。

ステップ７０４で、コントローラ２０６は、現在のＳＯＣが閾値（Ｚ）を下回るかどうかを判定する。閾値（Ｚ）は、最寄りの充電ステーションに到着するため、または充電ボット及び／またはドローンがＥＶの位置に到着する前に電源切れにならないために必要なＳＯＣに対応する。ＳＯＣが閾値を下回るとの判定に応答して、プロセスはステップ７２０に進む。ステップ７２０で、ＥＶは走行を中止し、充電に進む。ＳＯＣが閾値を上回るとの判定に応答して、プロセスはステップ７０６に進み、コントローラ２０６は、現在地及び目的地の負荷を含む様々なパラメータを更新する。

ステップ７０８で、コントローラ２０６は、目的地へのルートを特定することができる。

ステップ７１０で、ＳＯＣ（Ｘ）が推定される。ステップ７１２で、コントローラ２０６は、推定ＳＯＣ（Ｘ）及び第１のパラメータが現在のＳＯＣを超えるかどうかを判定することができる。第１のパラメータ（α）は、所与の条件下でのＳＯＣ推定精度の学習マージンである。推定ＳＯＣ及び第１のパラメータが現在のＳＯＣを超えるとの判定に応答して、プロセスはステップ７２２に進む。推定ＳＯＣ及び第１のパラメータが現在のＳＯＣを超えないという判定に応答して、プロセスはステップ７１４に進む。

ステップ７１４で、ＥＶ１０４は、目的地に向かうルートを進む。次に、ステップ７１６で、コントローラ２０６はチェックを実行することができる。例えば、所定のキロメートル数（Ｙ）が経過すると、チェックを実行することができる。コントローラ２０６は、様々なパラメータを更新し、ステップ７１０に進む。

ステップ７２２で、コントローラ２０６は、推定ＳＯＣ（Ｘ）及び第１のパラメータが第２のパラメータ（Ｂ）を超えるかどうかを判定する。第２のパラメータ（Ｂ）は、ローカルルートの完了に必要な「平均」ＳＯＣの学習値に対応する。コントローラ２０６は、ＳＯＣがより短いルートを満たすのに十分であるかどうかを判定する際に第２の要因を使用することができる。推定ＳＯＣ（Ｘ）及び第１のパラメータが第２のパラメータ（Ｂ）を超えるとの判定に応答して、プロセスはステップ７２０に進む。推定ＳＯＣ（Ｘ）及び第１のパラメータが第２のパラメータＢを超えないという判定に応答して、プロセスはステップ７２４に進む。

ステップ７２４で、コントローラ２０６は、様々な要因を更新することができる。さらに、コントローラ２０６は、途中充電が利用可能であるかどうか、及び／または充電インフラストラクチャが利用可能かどうかを判定することができる。要因には、十分な充電までの充電時間及びバッテリ交換時間も含まれ得る。

ステップ７２６で、コントローラ２０６は、要求を拒否することができる。例えば、コントローラ２０６は、要求が拒否されたという信号を出力することができる。次に、コントローラ２０６は、別の乗客を探すことができる。例えば、ＥＶ１０４のステータスは、「利用可能」に更新されてよい。したがって、コントローラは、再充電が絶対に必要になるまで現在の充電を消耗することにより、最大の利用可能性を最適化する。エリア内のＥＶのニーズまたはユーザからの要求が満たされる。

当業者には理解されるように、フローチャートは、機能的な論理ブロックを実行する特定の順序を示しているが、ブロックを実行する順序は示されている順序に対して変更することができる。また、連続して示されている２つまたはそれ以上のブロックは、同時に実行することも、部分的に同時に実行することもできる。

本明細書の説明は、ＥＶ１０４によって配置及び実装されるシステムを参照して提供される。しかしながら、システムは、代替的または追加的に、中央コンピュータ２１２内に実装されてもよいことが理解されるべきである。さらに、いくつかの実施形態では、システムは、ＥＶ１０４のユーザのモバイルデバイスにダウンロードされ得るアプリケーションとして実装されてよい。

図８は、一例による、充電プロセスのフローチャート８００である。ステップ８０２で、コントローラ２０６は、乗車要求を受信することができる。一例では、中央コンピュータ２１２は、乗車要求を受信し、乗車要求を示す信号をＥＶ１０４に送信することができる。

ステップ８０４で、コントローラ２０６は、ＥＶ１０４が完全に充電されているかどうかを判定する。ＥＶが完全に充電されたとの判定に応答して、プロセスはステップ８０８に進む。ＥＶが完全には充電されていないとの判定に応答して、プロセスはステップ８１０に進む。

ステップ８１０で、コントローラ２０６は、ＥＶの充電状態が閾値（Ｚ）を下回るかどうかを判定する。充電状態が閾値を下回るとの判定に応答して、プロセスはステップ８１２に進む。ＳＯＣが閾値を下回らないとの判定に応答して、プロセスはステップ８０８に進む。

ステップ８０８で、コントローラ２０６は、目的地へのルートを特定することができる。コントローラ２０６は、ステップ８０６で決定された複数の入力を受信することができる。例えば、複数の入力は、現在地、現在のＳＯＣ、現在の交通状況、現在の気象状況、現在の負荷及び目的地情報を含み得る。

ステップ８２０で、コントローラ２０６は、乗車要求を完了するのに必要なＳＯＣの推定を決定する。

ステップ８２２で、コントローラ２０６は、推定ＳＯＣ（Ｘ）及び第１のパラメータが現在のＳＯＣを超えるかどうかを判定する。第１のパラメータ（α）は、所与の条件下でのＳＯＣ推定精度の学習マージンである。推定ＳＯＣ及び第１のパラメータが現在のＳＯＣを超えるとの判定に応答して、プロセスはステップ８２４に進む。推定ＳＯＣ及び第１のパラメータが現在のＳＯＣを超えないという判定に応答して、プロセスはステップ８１４に進む。

ステップ８２４で、コントローラ２０６は、推定ＳＯＣ（Ｘ）及び第１のパラメータが第２のパラメータ（Ｂ）を超えるかどうかを判定する。第２のパラメータは、ローカルルートの完了に必要な「平均」ＳＯＣの学習値に対応する。コントローラ２０６は、ＳＯＣがより短いルートを満たすのに十分であるかどうかを判定する際に第２の要因を使用することができる。推定ＳＯＣ（Ｘ）及び第１のパラメータが第２のパラメータＢを超えるとの判定に応答して、プロセスはステップ８２６に進む。推定ＳＯＣ（Ｘ）及び第１のパラメータが第２のパラメータＢを超えないという判定に応答して、プロセスはステップ８３０に進む。ステップ８３０で、コントローラ２０６は、様々な要因を更新することができる。さらに、コントローラ２０６は、途中充電が利用可能であるかどうか、及び／または充電インフラストラクチャが利用可能かどうかを判定することができる。要因には、十分な充電までの充電時間及びバッテリ交換時間も含まれ得る。コントローラ２０６は、現在の基準を満たす別の乗車要求を待つことができる。コントローラ２０６は、別の乗車要求を受け入れる前に、所定の期間（例えば、１分、２分、５分、１０分など）の待機を行うことができる。本明細書で説明されるように、第２のパラメータＢは、適切に充電された車両が容易に利用可能となるように（人工知能を使用して）更新及び学習される。

ステップ８２６で、コントローラ２０６は、他のＥＶが所定の境界で利用可能であるかどうかを判定する。例えば、コントローラ２０６は、ＥＶの所定の境界内で利用可能なＥＶのリストを要求する要求を中央コンピュータ２１２に送信することができる。

ＥＶの所定の境界内に他の利用可能なＥＶがあるとの判定に応答して、プロセスはステップ８１２に進む。所定の境界内に他のＥＶが存在しないとの判定に応答して、プロセスはステップ８２８に進む。

ステップ８２８で、コントローラ２０６は、他のＥＶがルート上にあるかどうかを判定する。他のＥＶがルート上にあるとの判定に応答して、プロセスはステップ８３４に進む。ステップ８３４で、コントローラは、予想待機時間及び乗車シェアが可能かどうかを示すメッセージを乗客に出力する。次に、コントローラは、乗客からの応答を待つことができる。コントローラが確認応答を受信すると、コントローラは乗客または新しいルートを、ルート内のＥＶに関連付けられた新しい車両の道程に追加する。次に、新しい車両のコントローラは、図７のステップ７０６に進む。

他のＥＶがルート上にないとの判定に応答して、プロセスはステップ８３２に進む。ステップ８３２で、コントローラは、再充電が可能かどうかを判定する。コントローラは、推定ＳＯＣ（Ｘ）及び第１のパラメータが第３のパラメータ（Ｃ）を超えるかどうかを判定する。第３のパラメータ（Ｃ）は、ＥＶが相当な距離を移動し（かつ適切な時間を消費し）、ドローン（または他の充電メカニズム）が途中充電で到着するのに十分なエネルギーである。推定ＳＯＣ（Ｘ）及び第１のパラメータが第３のパラメータ（Ｃ）を超えるという判定に応答して、プロセスはステップ８１４に進む。コントローラは出力メッセージを送信して、充電を要求する（例えば、ドローンの充電を要求する）。推定ＳＯＣ（Ｘ）及び第１のパラメータが第３のパラメータ（Ｃ）を超えないという判定に応答して、コントローラは、ＥＶを制御して充電に移行し、予想待機時間を示すメッセージを乗客に出力する。

ステップ８１２で、ＥＶ１０４は走行を中止する。コントローラ２０６は、充電要求及び新しいＥＶを含む信号を中央コンピュータ２１２に出力して、乗車要求を完了することができる。

ステップ８１４で、ＥＶ１０４はルート上を進む。ステップ８１６で、コントローラ２０６は、所定のキロメートル数（Ｙ）が経過した後にステータスチェックを実行することができる。所定のキロメートル数は、ルートの全長または固定値の関数であり得る。所定の数（Ｙ）は、現在の負荷、気象条件及び／または交通状況であり得る。所定の数は、人工学習技術を使用して（例えば、ニューラルネットワーク技術、サポートベクターマシン、ベイジアンネットワークなどを使用して）決定されてもよい。

図９は、一例による、乗車計画プロセスを示す概略図９００である。Ｓ９０２では、乗車要求が受信される。乗車要求には目的地が含まれる。乗車要求には、負荷情報も含まれる。目的地に基づいて、交通情報、気象情報及び通行料情報が取得される。例えば、気象情報はサードパーティのデータベースから取得される。

Ｓ９０４で、プロセッサは、出発地の所定の半径内に位置する車両を特定する。所定の半径内に利用可能な車両がないとの判定に応答して、所定の半径は、倍数（例えば、１．５倍）ずつ増加される。

Ｓ９０６で、プロセッサは、各車両の利用可能な範囲を特定する。プロセッサ２０２は、各車両をポーリングして、現在の充電レベルを更新することができる。プロセッサ２０２は、現在の充電レベルに基づいて利用可能な範囲を決定する。プロセッサ２０２は、車両の現在地からユーザまでにおいて失われた充電も含む。代替的または追加的に、プロセッサ２０２は、サーバのデータベース／メモリに格納された最新のＳＯＣに基づいて、利用可能な範囲を決定することができる。

Ｓ９０８において、プロセッサ２０２は、最適ルートを特定する。目的地は、交通情報、気象情報及び通行料情報に基づいている。例えば、プロセッサ２０２は、移動時間を最小限に抑えるために、複数の可能なルートから最適なルートを特定する。

Ｓ９１０では、プロセッサ２０２は、特定された最適ルート及び負荷情報に基づいて、基本電力要件を決定する。負荷情報は、過去の負荷情報の平均を含んでもよい。

ステップ９１２で、プロセッサ２０２は、特定された車両のいずれかが最適ルートを完了するのに十分な充電を有するかどうかをチェックする。特定された車両のうちの１つまたは複数の車両に十分な充電があるとの判定に応答して、プロセスはステップ９２４に進む。特定された車両のいずれにも十分な充電がないとの判定に応答して、プロセスはステップ９１４に進む。

ステップ９１４で、プロセッサ２０２は、利用可能な充電量によって車両をランク付けする。例えば、車両は、出発地で充電を行う可能性の昇順に基づいている。換言すると、プロセッサは、出発地に到着するために必要な推定充電量及び出発地に移動中に充電が必要になる可能性に基づいて、各車両の充電量を増加／減少させる。

ステップ９１６で、プロセッサ２０２は、出発地までの十分な充電を有する各車両の近接性を決定する。ステップ９１８で、プロセッサは、各車両のルート内で利用可能な充電を決定する。ステップ９２０で、各車両の休止時間が決定される。

ステップ９２２で、プロセッサ２０２は、顧客の待機時間、ルート内充電、効率性などを最適化する。途中充電は、出発地までの移動中の充電及び出発地から目的地までの移動中の充電を含む。途中充電には、出発地及び目的地までの代替ルートの推定も含まれる。

ステップ９３０で、プロセッサ２０２は、最適化に基づいて車両を特定する。特定は、例えば、ユーザ入力に基づくこともでき、例えば、ユーザは、自律的または人間の運転者などの運転者の好みを示すことができる。

ステップ９３２で、車両は出発地に向かって移動する。プロセッサは、ルート内充電情報を示す信号を車両に出力することができる。ステップ９３４で、車両は顧客の位置に到着し、顧客を迎えに行く。

ステップ９２４で、プロセッサは、出発地までの各車両の近接性を決定する。ステップ９２６で、プロセッサは、各車両の休止時間を決定する。ステップ９２８で、プロセッサは、顧客の待機時間及び最小休止時間について最適化する。

当然ながら、上記の教示の観点から、多数の修正及び変形が可能である。したがって、添付の特許請求の範囲内で、本発明は、本明細書に具体的に記載した以外の方法で実行されてよいことを理解すべきである。

したがって、前述の議論は、本発明の単なる例示的な実施形態を開示して説明しているにすぎない。当業者に理解されるように、本発明は、その趣旨または本質的特徴から逸脱することなく、他の特定の形態で具現化され得る。したがって、本発明の開示は、例示を意図したものであり、本発明の範囲及び他の特許請求の範囲を限定するものではない。開示は、本明細書の教示の容易に識別可能な変形を含んでおり、発明の主題が公衆に提供されないように、前述の特許請求の範囲の用語の範囲を部分的に定義する。

Claims (17)

1. 共有された電動車両の再充電を管理する方法であって、前記方法は、
   前記電動車両のエネルギー保管デバイスに充電が必要かどうかを判定し、
   処理回路を使用して、周囲の温度、現在の充電状態、現在の負荷及び計画ルートの電力推定量を含む複数のパラメータに基づいて、充電方法を特定し、
   前記特定された方法に基づいて充電することができるように、前記電動車両の前記計画ルートを変更し、
   前記電動車両を介した移動中に、第２の電動車両に関連付けられた第２のエネルギー保管デバイスを充電することを含み、
   前記充電方法には、電動車両の交換、前記エネルギー保管デバイスの交換及び充電ボットを介した充電が含まれる、前記方法。
2. 充電されたエネルギー保管デバイスをドローンに搭載することと、
   前記充電されたエネルギー保管デバイスを前記電動車両に接続することと、
   消耗したエネルギー保管デバイスを前記電動車両から前記ドローンに搭載することと、
   前記消耗したエネルギー保管デバイスを中央充電ステーションに輸送することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 目的地を含む乗車要求を受信することと、
   前記現在の充電状態が所定の閾値を下回る場合、前記目的地への走行を中止することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 第３の電動車両が充電要求を出力したかどうかを判定することと、
   前記第３の電動車両が前記充電要求を出力したとの判定に応答して、前記第３の電動車両の位置に前記充電ボットのルートを変更することとをさらに含み、
   前記第３の電動車両の位置は、第１の電動車両の位置から前記第３の電動車両までの前記充電ボットの推定移動時間に関連付けられた前記第３の電動車両の計画ルート上の推定位置に対応する、請求項１に記載の方法。
5. 前記電動車両は、共有された双方向の電動車両である、請求項１に記載の方法。
6. 前記充電ボットは、移動方向の反対側で前記電動車両と結合する、請求項５に記載の方法。
7. 前記複数のパラメータは休止時間をさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 電動車両を交換することは、
   前記電動車両の現在の位置及び推定平均速度に基づいて、交換位置を決定することと、
   充電された電動車両を前記交換位置に誘導することと、
   前記充電された電動車両の速度と前記電動車両の前記速度とを一致させることと、
   前記電動車両を前記充電された電動車両に結合することと、
   ユーザが前記電動車両から前記充電された電動車両に移動した場合、前記電動車両及び前記充電された電動車両を分離することと、を含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記第２の電動車両が、ユーザに関連付けられた小型電動車両である、請求項１に記載の方法。
10. 前記電動車両が移動しているときに非待機状態の充電技術が特定される、請求項１に記載の方法。
11. 電動車両の再充電を管理するシステムであって、前記システムは、
    充電ボットと、
    前記電動車両に関連付けられたエネルギー保管デバイスと、
    前記電動車両に関連付けられた処理回路と、を含み、前記処理回路は、
    前記電動車両の前記エネルギー保管デバイスに充電が必要かどうかを判定し、
    周囲温度、現在の充電状態、現在の負荷及び計画ルートの電力推定量を含む複数のパラメータに基づいて充電方法を特定し、
    前記特定された方法に基づいて充電することができるように、前記電動車両の前記計画ルートを変更し、
    前記電動車両を介した移動中に、第２の電動車両に関連付けられた第２のエネルギー保管デバイスを充電するように構成され、
    前記充電方法には、電動車両の交換、前記エネルギー保管デバイスの交換及び前記充電ボットを介した充電が含まれる、前記システム。
12. 前記処理回路はさらに、
    充電されたエネルギー保管デバイスをドローンに搭載し、
    消耗したエネルギー保管デバイスを前記電動車両から前記ドローンに搭載し、
    前記消耗したエネルギー保管デバイスを中央充電ステーションに輸送するように構成される、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記処理回路はさらに、
    目的地を含む乗車要求を受信し、
    前記現在の充電状態が所定の閾値を下回る場合、前記目的地への走行を中止するように構成される、請求項１１に記載のシステム。
14. 前記処理回路はさらに、
    第３の電動車両が充電要求を出力したかどうかを判定し、
    前記第３の電動車両が前記充電要求を出力したとの判定に応答して、前記第３の電動車両の位置に前記充電ボットのルートを変更するように構成され、
    前記第３の電動車両の位置は、第１の電動車両の前記位置から前記第３の電動車両までの前記充電ボットの推定移動時間に関連付けられた前記第３の電動車両の計画ルート上の推定位置に対応する、請求項１１に記載のシステム。
15. 前記電動車両は、共有された双方向の電動車両である、請求項１１に記載のシステム。
16. 前記充電ボットは、移動方向の反対側で前記電動車両と結合する、請求項１５に記載のシステム。
17. コンピュータ可読命令を内部に格納する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ可読命令は、コンピュータによって実行されたときに、前記コンピュータに、共有された電動車両を充電するための方法を実行させ、前記方法は、
    前記電動車両のエネルギー保管デバイスに充電が必要かどうかを判定し、
    周囲温度、現在の充電状態、現在の負荷及び計画ルートの電力推定量を含む複数のパラメータに基づいて充電方法を特定し、
    前記特定された方法に基づいて充電することができるように、前記電動車両の前記計画ルートを変更し、
    前記電動車両を介した移動中に、第２の電動車両に関連付けられた第２のエネルギー保管デバイスを充電することを含み、
    前記充電方法には、電動車両の交換、前記エネルギー保管デバイスの交換及び充電ボットを介した充電が含まれる、前記非一時的なコンピュータ可読媒体。