KR20130004529A - 재생 스테이션들로 배터리-조작 수송 수단을 안내하기 위한 방법 및 유도 유닛 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 수송 수단(2) 및 재생 스테이션들(3)의 지리적으로 분포된 배열에서, 수송 수단(2)이 배터리들(4)의 세트의 파워링 배터리(4a)와 각각 관련된 재생 스테이션들(3)의 세트의 선택된 재생 스테이션(3a)으로 수송 수단(2)의 세트의 모바일 수송 수단(2a)을 안내하기 위한 방법, 유닛 및 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것으로서, 상기 방법은 상기 배터리의 위치를 결정하는 단계, 상기 배터리의 상태를 결정하는 단계, 상기 수송 수단(2b)의 소모 특징을 예보하는 단계, 상기 수송 수단(2a)의 달성 가능한 이동 범위를 평가하는 단계, 원하는 타겟(5a)까지의 경로를 따라 상기 수송 수단(2b)의 상기 이동 범위 내에 위치되어 있는 상기 파워링 배터리의 충전 또는 대체를 위한 상기 수송 수단(2b)에 상기 재생 스테이션들(3)의 세트의 상기 선택된 재생 스테이션(3a)을 할당하는 단계, 상기 수송 수단(2b)을 상기 선택된 재생 스테이션(3b)에 안내하는 단계를 포함한다. 상기 할당 및/또는 상기 경로의 최적화는 수송 수단(2), 스테이션들(3) 및 배터리들(4)의 상기 세트들의 다수의 엔티티들에 대한 실제 및/또는 예보 정보 및 이들의 상태들에 기초하여, 상기 재생 스테이션들(3) 및 배터리들(4)의 세트에 상기 수송 수단(2)의 세트를 할당하기 위한 검색 알고리즘에 의해 실행된다.

Description

재생 스테이션들로 배터리-조작 수송 수단을 안내하기 위한 방법 및 유도 유닛{METHOD AND GUIDANCE-UNIT FOR GUIDING BATTERY-OPERATED TRANSPORTATION MEANS TO RECONDITIONING STATIONS}

본 발명은 일반적으로 청구항 1에 따른 재생 스테이션들로 배터리들을 갖는 수송 수단을 안내하기 위한 방법, 청구항 14에 따른 청구된 방법들의 실행을 위한 유도-유닛 및 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

예상되는 화석 연료의 부족, 생태계 문제, 기후 관심사들 및 얻어진 오염 제한들은 가까운 미래에, 차량들로도 또한 불리는 전기 구동 수송 수단에 대한 수요가 증가할 것 같다.

기존 및 잘 기능하는 석유 공급 시스템과 대조적으로, 새로운 과제들이 이것 에서 제기될 것인 데, 그 이유는 석유 탱크들과 대조적으로, 일반 용어들 에너지 셀, 배터리 또는 축전지(accumulator)로도 불리는 전지 에너지용 스토리지들이 고가이고, 제한된 수명을 가지며 조심스러운 취급을 요구하기 때문이다. 특히 현재의 발전 상태에서, 특히 훨씬 긴 시간이 유사 에너지 내용물의 연료 탱크의 재충전을 위한 것보다 이와 같은 스토리지의 재생을 위해 요구된다. 다른 중요한 문제는, 이와 같은 스토리지들의 중량비 당 저장된 에너지가 화석 연료의 것보다 훨씬 낮기 때문에 배터리 구동 차량들(battery powered vehicles)로 달성 가능한 제한된 범위에 있고, 그것에 의해 축전지들의 원하는 낮은 중량은 스토리지의 재생(regeneration) 또는 교환 없이 극복될 수 있는 이와 차량의 활동 범위를 제한하는 결과를 가져온다.

차량들은 현재 이용되는 승용차들에 맞먹는 휠러들(wheelers)에 의해 지배될 것으로 예측될 수 있지만, 다른 수송 수단 예컨대, 대형 트럭들(lorries), 트럭들, 트랙터들, 공용 버스들(public buses), 스쿠터들(scooters), 모터싸이클들, 전기 자전거들(electrically powered bikes), 크레이트들(crates), 코치들(coaches) 또는 심지어 건설 기계들(construction machineries)에는 미래에 전기 추진수단들이 갖추어질 수 있고 그러므로 여기에 기재된 방법 및 유닛은 또한 이들에 적용 가능하다.

차량들의 이동 범위 및 에너지 소모를 관리하기 위해, 차량들에 구현될 수 있는 많은, 다소 복잡한 방법 및 수단이 종래 기술에 알려져 있다. 이들 중 많은 것들은 연료 구동 차량들(fuel powered vehicles)에 구비되는 네비게이션 장치와 유사한 차량 네비게이션의 임무를 수반한다.

단어들 스토리지, 배터리 또는 에너지 셀은 전기 에너지를 공급할 수 있고 이동할 수 있는 수단을 나타낸다. 이것은 진보된 기술들, 예컨대 US 2007/0154814에제시된 것과 같은 예컨대 액체 배터리들, 전해액들의 교환에 의해 재충전 가능한 에너지 셀들, 또는 2009년 3월/4월의 MIT의 기술 리뷰 매거진, 넘버 10에 제시된 "액체 배터리(liquid battery)"와 유사한 액체 전극들을 포함한다.

스토리지들은 일반적으로 1차 전지들 및 2차 전지들일 수 있고, 이것은 이들이 반드시 재충전 또는 재생 가능할 필요가 없다는 것을 의미한다. 이들은 또한 단지 교환 가능하고, 대체 가능하고 또는 심지어 단지 1회 소모품일 수 있고, 이들은 사용 후 폐기 가능한 채로 있다. 그러므로, 단어 스토리지, 배터리, 에너지 배터리, 및 축전지는 이들 수단을 기술하기 위한 동의어로 사용된다.

문헌 JP 10170293는 충전소들에 대한 정보를 포함하는 도로 지도 데이터에 기초하여 차량 탑재 배터리(on-vehicle battery)의 충전을 고려하여, 목적지에 대한 최적 리딩 경로(optimum leading route)를 검색하는 것에 관한 것이다. GPS 수신기는 위성으로부터 GPS 신호를 수신하고 차량의 현재 위치, 이동 방향 및 이동 속도를 검출한다. 메모리는 충전소에 대한 정보 예컨대 그것의 위치를 포함하는 도로 지도 데이터를 저장하고 차량 탑재 배터리의 잔류 용량이 측정된다. 컨트롤러는 목적지에 대한 최적 리딩 경로를 검색하고 운전자를 안내하기 위해 도로 지도 상에서 현재 위치 및 리딩 경로를 디스플레이한다.

일본 특허 출원 JP 2006112932로부터, 차량-장착 배터리에 대한 충전 시간을 포함하는, 목적지까지의 전체 시간 예측을 수행할 수 있는 전기 차량용 네비게이션이 알려져 있다. 게다가, 이 시스템은 또한 충전 시설들 근방에 있는 레스토랑 위치들, 관광지들, 레저 시설들 등에 대한 정보를 제공할 수 있다. 이것은 디스플레이, 입력, 차량-장착 배터리의 잔량을 측정하기 위한 배터리 관리부 및 충전 시설들의 위치, 충전 성능에 대한 정보 및 지도 정보를 저장하는 데이터베이스부를 포함하는 전기 차량용 네비게이션에 의해 행해진다.

분석부는 차량-장착 배터리의 잔량, 전기 차량의 에너지 소모, 현재 위치로부터 충전 시설까지의 거리 및 충전 시설로부터 목적지까지의 거리에 기초하여 충전 시설에서의 충전 시간을 계산한다. 분석부에 의해 계산된 충전 시간을 포함해서, 목적지까지의 도착 시간이 디스플레이부 위에 디스플레이된다.

문헌 JP 1012802는, 배터리 전압이 미리 정해진 값에 도달한 경우, 충전 위치에 대한 목적지의 변경에 의해 주행 중 배터리의 잔류 용량의 소모로 인한 배터리-구동 차량이 정지하는 것을 방지하기 위한 시스템을 개시한다. 거기에, 배터리-구동 차량의 현재의 주행 위치와 배터리를 충전하는 충전 위치 사이의 떨어진 거리(separate distance)가 검출되고 떨어진 거리 신호들에 따른 배터리 전압 허용 가능 값이 설정된다. 한편, 배터리의 잔류 용량이 미리 정해진 배터리 전압 허용 가능 값에 도달한 것이 검출되면, 목적지는 목적지 설정기에 의해 지시된 위치로 변경되고, 주행 컨트롤러는 충전 위치로 이동시키기 위해 차량에 대한 명령을 출력한다.

배터리 레벨이 특정 임계치 이하로 떨어진 경우 충전 위치로의 이동 타겟을 변경하는 거기에 제시된 방법은, 만약 에너지 스토리지의 재충전이 단시간 내에 행해질 수 있고 또는 차량이 독립 전기 잔디 깍기(autonomous electrical lawn mower)와 같은 종류이면 허용할 수 있지만, 개인 수송 및 시간 소모 재생 또는 충전 처리들은 바람직하지 않은 데, 그 이유는 시스템의 예측 불가능 및 이들의 얻어진 알려지지 않은 이동 시간 및 단기체류들(stopovers)은 많은 경우들에 운전자에 의해 확실히 허용되지 않을 수 있기 때문이다.

공보 DE 10 2008 017556는 충전-가능 지점 및 충전-가능 지점 근방의 이동 조건들의 이력을 기록하는 하이브리드 차량의 네비게이션 유닛을 제공한다. 만약 최적 경로에 대한 목적지 지점이 충전-가능 지점이면, 네비게이션 유닛은 관리 계획 준비 처리(charge management plan preparation processing)의 전체 이력 상태(history through state)에 기초하여 전기 구동 이동이 충전-가능 지점까지 가능한 연속 섹션을 결정한다. 하이브리드 구동과 전기 구동 이동 사이의 전환은 이동 중 이러한 결정에 따라 행해진다.

DE 10 2008 017556에 제공된, 선택된 경로에 대한 이동 조건들의 기록된 이력을 포함하는 것은 배터리의 나머지 충전을 달성 가능한 예상 이동 가능 거리(expected range)의 정확성의 증가를 허용한다.

긴 재생 또는 충전 시간의 문제를 극복하기 위해, 전체 배터리-패키지의 교환이 알려진 해결방법이고, 여기서 배터리 패키지들은 오늘날의 충전소들과 유사한, 재생을 위한 전용 재생 위치들(dedicated reconditioning location)에서 충전된다. 공보 WO 2009/039454는 이와 같은 배터리 교환소들(battery exchange stations)을 포함하는 전기 차량 네트워크를 개시한다.

이 경우에 차량들은 재생 스테이션에서 전체 배터리 패키지를 떼어내어 그것을 필시 다른 것으로 교환하지만, 반드시는 아니지만, 이전의 것보다 더 높은 에너지 양을 갖는 것으로 교환한다. 떼어낸 배터리는 충전소에서 재충전되고 이후 다른 차량에 배치될 것이다. 그것에 의해 단기체류 시간은 실제로 최신식 차량에 연료를 주입하는 데 필요한 시간보다 훨씬 짧을 수 있는, 배터리의 교환에 필요로 되는 시간으로 감소될 수 있다.

또한, 그것은 전체 배터리 패키지의 교환 대신에 재생 스테이션들에서 재생(또는 충전)되는, 몇몇 전해액들 또는 전극들과 같은 배터리의 단지 일부분들의 교환에 의해 스토리지를 재생하는 알려진 개념이다. 그것에 의해 긴 충전(longish charging)이 이들 스테이션들에서 행해질 수 있고, 재생하는 데 필요로 되는 시간이 예컨대 사용되는, 액체 전해액을 빼내고(pumping out) 재생된 것으로 집어넣는(pumping in) 것으로 감소되고, 그것에 의해 석유 연료공급 정지들(petrol fuelling stops)의 것들과 유사한 시간들이 달성될 수 있다.

이들 전용 공용 스테이션들 외에, 또한 공용 또는 개인 주차장에서의 소켓들에 의한 재생이 가능한 데, 그 이유는 종종 이미 존재하는 전기 네트워크들에 의해 전기가 많은 노력 없이 용이하게 공급될 수 있기 때문이다.

그렇지만, 하나의 완전히 충전된 배터리에 포함된 에너지가 원하는 타겟에 도달하기에는 충분하지 않은, 여전히 특히 긴 거리들의 경우에, 전용 충전 또는 교환 스테이션들이 최상의 이동 경로 또는 길의 계획 세우기에 고려되어야 한다.

이와 같은 스테이션에서 완전히 또는 부분적으로 충전된 배터리들의 비축(stock)은 단지 제한될 수 있고 단일 위치는 충전된 배터리들을 쉽게 고갈시킬 수 있고, 다른 배터리들은 몇몇 다른 위치들에서 상당한 기간 동안 사용되지 않은 채로 아무렇게나 놓여 있을 수 있다.

그러므로, 이들 재생 스토리지들 및 재생 스테이션들의 이용 가능성의 이용 및 교환 가능한 스토리지들의 비축 및 재생의 관리는 개인, 공공 및/또는 비지니스 용도를 위한 전기 수송 수단을 위해 널리 퍼진 시스템의 도입이 달성되어야 할 때 극복하기 위한 과제들 중 하나이다.

스토리지들의 리소스들은 엔티티들이 수송 수단 또는 재생 스테이션들과 관련될 수 있는 제한된 세트이다. 비록 글로벌 관점에서 이들의 수는 현재 도로 위의 차량들의 완전한 세트에 동력을 공급하기에 충분하지만, 이들은 하나의 영역에서 스토리지들 또는 재생 슬롯들에 대한 대기행렬(queue)(스토리지들 및 재생 슬롯들은 또한 리소스들로서 불림)의 단점이 될 가능성이 클 수 있고, 한편 다른 영역에는 스토리지들의 거대한 비축 또는 다량의 미사용 재생 슬롯들이 있다.

이것은 이들의 이용을 최적화하고 단점들을 피하기 위해 에너지 배터리들의 할당 또는 배정(allocation)을 관리하는 수요를 생기게 한다. 이것은 또한 재생 스테이션들로의 수송 수단의 할당 관리로서 표현될 수 있는 데, 그 이유는 배터리들 또는 에너지 배터리들이 일반적으로 이들이 소모되고, 충전되거나 비축되는, 수송 수단 또는 재생 스테이션과 관련이 있는 것으로 보여질 수도 있기 때문이다.

그러므로, 본 발명의 목적은 특히 특정 지역 내에서 복수의 수송 수단들의 방식에 대해 이들의 글로벌 관점에서, 제한된 복수의 배터리들의 이용 및 재생 리소스들을 최적화하는 것이다.

본 발명의 특별한 목적은 복수의 적당한 리소스들에 대한 실제의 적어도 부분적으로 온라인의 정보를 포함한, 최적화를 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 차량들의 안내를 포함한 전기 구동 차량들에 대한 배터리 관리를 개선하고 배터리의 잔류 전하(residual charge)로 수송 수단의 소모 및 나머지 도달 거리의 더 정확한 예측을 달성하는 것이다.

이들 목적들은 독립 청구항들의 특징들을 실현하여 달성된다. 대안 또는 유리한 방식으로 본 발명을 더 발전시키는 특징들은 종속 특허 청구항들에 기재된다.

근본적인 문제의 양상은 시간에 따라 또한 변할 수 있는 환경적으로 의존하는 구동 거동(예컨대, 리소스들의 이용 가능성 및 이들의 조건들)에 기초한 소비자들(수송 수단)의 제한된 세트에 대한 리소스들(배터리들, 재생 슬롯들)의 제한된 세트의 할당 문제로서 기술될 수 있다.

이들 환경 의존 조건들은 어느 정도까지 미리 정의되고 계산 가능한 것으로서 말하여 질 수 있고, 다른 것들은 재귀적으로 서로 의존하고, 이들 중 몇몇은 몇가지 추가 정보를 결합시켜 단지 부분적으로 예측 가능하지만, 또한 발생들이, 만약 가능하다면, 단지 통계적 수단에 의해 수치적으로 액세스 가능하도록 이들의 발생들(occurrences)에서 무작위로서 언급되어야 하는 몇가지 제한들이 있다.

그러므로, 할당 문제의 폐쇄 수치 해법(closed numerical solution)이 단순한 시나리오들을 갖는 제한된 수의 문제들에 대해 단지 가능하고, 그러므로 필시 몇몇 재귀적 재계산을 포함하는 몇몇 최적화 접근방법이 전체 문제를 "해결(solve)"하기 위해 적용되어야 하고, 그것에 의해 "해결"은 하나 및 단지 최선의 해를 발견하는 것을 반드시 지지하지 않고, 오히려, 차선 또는 최적에 가까운 결과로서도 알려진, 계산 노력, 이용 가능한 정보 및 결과의 실제 원하는 전체 정밀도 간의 절충일 수 있다. 그러므로, 수학적 문제는 일종의 제한적 만족 문제로서 기술될 것이다.

언급한 조건들의 영향을 미치는 파라미터들 및 이들 결과들은 여기서 예들로서 상세히 기술될 것이고, 그럼으로써 이들 조건들의 복수의 조합들 및 또한 구체적으로 주어진 경우에 이들의 영향에 특히 의존하는 추가의 파라미터들은 실제 최적화 공정에 포함될 수 있다. 예를 들어, 재생 스테이션의 엔티티에 있는 에너지 배터리 엔티티에 대한 수송 수단의 하나의 엔티티에 대한 할당해(allocation-solution)는 에너지 배터리들의 이용 가능성 및 추가의 계산들에서 고려되어야 하는 수송 수단의 세트의 나머지에 대한 재생 스테이션들에 영향을 미칠 것이다.

최적화를 위해, 영향을 미치는 파라미터들의 양상들 및 특정 조건들은, 참조 테이블들, 통계, 이력(historical) 또는 예측 데이터로 구성될 수 있는, 기초 물리 또는 논리 배경의 추상 수리 모델들의 이용에 의해 구성될 수 있다. 이들 모델들은 리소스들의 전체 세트의 거동의 전체, 글로벌 모델들 및 서브시스템들, 예컨대 단일 배터리 또는 수송 수단의 엔진에 대한 모델일 수 있다. 모델링을 위해, 복수의 방법들이 예컨대 물리적 모델들, 미분 방정식들(differential equations), 퍼지-논리 모델들(Fuzzy-Logic models), 논리 모델들, 통계 모델들, 예측 모델들 등이 당업자에게 알려져 있다.

실제의 구현에 있어서, 밸런스(balance)가 파라미터들의 수, 이들 파라미터들 사이의 모델링된 종속성들, 계산 복잡성의 증가, 및 얻어진 정확도의 증가 사이에서 발견되어야 하고, 그럼으로써, 더 많은 정보의 포함은 일반적으로 반드시 상기 방법의 전체 성능의 상관적 증가(correlative increase)를 가져오는 것은 아니다.

최적화 처리는, 비록 이와 같은 것은 또한 심각한 계산 노력 하에서 가능할 수 있지만 - 전 세계의 관점에서 - 전세계적으로 행해지지 않아야 한다. 실제로 리소스들을 고려하는 접근방법은 대략 수송 수단의 이동 범위의 크기에 대한 것인 범위 내에 있고, 또는 2배일 수 있고, 이것은 일반적으로 적당한 결과들을 달성하는 데 충분해야 한다. 그러므로, 이 본문에서 사용된 단어 "글로벌(global)"은 이와 같은 것으로서 해석되어야 하고 그것에 대조적으로 용어 "로컬(local)"은 작은 그룹 또는 심지어 단일 수송 수단, 배터리 또는 재생 스테이션, 바람직하게는 서로 상호작용할 것 같은 이들 엔티티의 모습(view)을 특징짓기 위해 사용될 것이다.

그렇게 정의된 글로벌 또는 로컬 접근방법은 몇몇 리소스들이 이와 같은 영역(zone)의 경계에 도달함으로써 고려된 글로벌 또는 로컬 안으로 또는 밖으로 동적으로 떨어질 수 있다(drop in or out)는 사실을 가져올 것이고, 그것에 의해, 영역들 사이의 몇 종류의 핸드쉐이킹(handshaking)이 고려되어야 할 것이다. 이것은 길 위의 차량들에 따라 값들뿐만 아니라 제한들의 수들의 동적 변동으로 이어진다.

상기 안으로 또는 밖으로의 떨어짐(dropping)은 또한 리소스가 주차, 수리들, 배변(duty), 요구된 단기체류들, 밤새 머무루기들, 휴일들 등에 의해 서비스 내에서 또는 서비스 밖에서 취해질 때 발생할 수 있고, 그래서 최적화에서 고려할 리소스들의 수가 실제 작동하는 것들로 감소될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 현재 서비스 밖에 있는 수단에 대한 데이터는 또한 할당 계획에 포함될 수 있는 일기예보를 예측하는 데 가치가 있을 수 있다.

수학적으로, 할당 문제는 해결되어야 하고, 여기서 제한된 양이 가변 환경 의존 거동을 고려하여 다른 양에 동적으로 매핑되어야 한다. 환경은 부분적으로 재귀적으로 할당에 의존하고 그것은 또한 수 및 값이 동적으로 변할 수 있기 때문에, 결과들을 적어도 국부적으로 최적 해를 향해 보내는 전략을 추종함으로써 아마도 재귀적으로, 발견된 해를 최적화하여 최적화된 할당을 발견하려고 시도하는 최적화 프로세스가 요구된다.

최적 해를 특징짓기 위해 이용되는 최적화될 파라미터들은 일반적으로 예컨대 적절한 비용 함수에 의해 원하는 방식으로 결합될, 이와 같은 복수의 파라미터들이다.

보조 조건들의 동적 변경들의 가능성은 또한 디지털 프로세서에 의해 본원에 기재된 방법들, 특히 독립 및 종속 청구항들의 것들의 실행을 위한 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 가능성이 높고, 몇몇 메모리 수단에 저장될 적당한 알고리즘을 설계할 때 고려되어야 한다.

최적화는, 선형 완화(linear relaxation), 제한 생성(constraint generation), 및 제한 전달 및 기술된 모델들과 같은, 선형 수학적 공간의 구조에 대한 부분 지식을 이용하려 시도하는 휴리스틱스(heuristics)을 포함하는, 특히 불완전 검색 원리에 기초한 검색 알고리즘의 적용에 의해 행해질 수 있다. 이러한 카테고리는, 특정 방식들로 임의의 휴리스틱스을 결합하기 위해 이용될 수 있는 모의 담금질(simulated annealing), 타부 탐색(tabu search), A-팀즈(A-teams), 및 유전자 프로그래밍과 같은 많은 다양한 일반적인 메타휴리스틱스들을 포함한다. 완전하고 철저한 열거(complete and exhaustive enumeration)가 이론적으로 가능하지만 실제로 문제의 복잡성의 상승은 상기 해법이 이상적인 시간 내에 해를 발견하는 것은 허용하지 않고 특히 실시간 또는 온라인으로 해들을 제공하지 않을 방식으로 계산 노력을 증가시킬 것이다.

또한, 데이터 구조들 또는 휴리스틱스의 도움을 받지 않고서도 선형 또는 전수 검색(brute-force search)보다 이론적으로 빠른 그로버의 알고리즘(Grover's algorithm)과 같은(현재 존재하지 않는) 양자 컴퓨터들을 위해 설계된 유망한 검색 방법들이 있다.

최적화는 수송 수단을 위한 별개의 경로들에 의해 연결되는 지리적으로 분포된 위치들을 포함하기 때문에, 또한 그라프 이론의 기술이 최적화에 통합될 수 있고, 여기서, 위치들은 꼭지점들로서 표현될 수 있고 경로들은 에지들로서 표현될 수 있다. 이용되는 기본적 접근방식은 최신의 네비게이션들의 문제와 유사할 것이지만, 그라프의 에지들 및 꼭지점들의 가중부여(weighting) 및 심지어 꼭지점들의 이용 가능성은 단지 A로부터 B로의 최단 이동 시간이 발견되어야 하는 종래 기술로부터의 이들 단순한 것들 이외의 다른 보조 조건들에 의존한다. 비록 본 방법이 또한 이와 같은 접근방법의 몇가지 기초적인 것들을 포함하고 훨씬 많은 복잡한 형태를 포함할 수 있지만, 이것은 실현 가능하지 않은, 할당하기 위한 여기에 제시된 방법에 대한 종래 기술로부터 알려진 간단한, 2차원 경로 계획과 비교한다.

용어 결합 검색(combinatorial search)은 종종 그라프, 스트링(string), 유한 그룹 등과 같은 주어진 이산 구조의 특정 하부구조(sub-structure)를 찾는 알고리즘들에 사용된다. 용어 결합 최적화는 전형적으로 목표가 몇몇 파라미터의 최대(또는 최소)값을 갖는 하부구조를 발견할 때 사용된다. 하부구조는 통상 제한들을 갖는 정수 변수들의 세트에 의해 컴퓨터에서 표현되므로, 이들 문제들은 제한 만족 또는 이산 최적화의 특수한 경우들로서 보여질 수 있지만, 이들은 통상 내부 표현이 명확하게 언급되지 않는 더 많은 추상 세팅으로 공식화되고(formulated) 해결된다.

배터리의 남은 충전량으로 이용 가능한 남은 이동 가능 거리의 적당한 예측을 달성할 수 있도록 하기 위해, 몇가지 추가 정보가 도움이 된다.

우선, 배터리의 상태에 대한 정보가 알려져야 한다. 거기서 가장 중요한 요소는 예컨대 kWh로 측정되는, 배터리에 저장된 소모 가능한 전기 에너지의 잔량이다. 다른 요소들은 예컨대 완전 용량, 경과된 재생 싸이클들, 작동 시간들, 유지 스케쥴, 온도, 나이(age), 제조업자, 종류(type), 모델, 최대 및 최소 공급 및 충전 전류들, 최적 충전 프로파일, 완전 충전까지의 예상 충전 시간, 가중부여 나이(weighted age) 또는 그것의 이용 이력에 의존하는 배터리의 전체 건강이 스토리지의 이와 같은 상태 정보에 포함될 수 있는 데, 그 이유는 이들이 이용 가능한 에너지의 양에 직접적으로 또는 간접적으로 영향을 미치기 때문이다. 이와 같은 스토리지의 전기 에너지 및 충전의 양이 예컨대 전지-전압 또는 전지-전류, 전지의 임피던스 또는 다른 물리적 값들의 측정의 알려진 방법들에 의해 평가될 수 있다. 그러나, 또한 에너지의 유입 및 유출의 측정이 현재 에너지량을 결정하기 위해 이용될 수 있다.

이들 중 적어도 하나를 포함시킴으로써, 예측 정밀도가 개선될 수 있다. 예를 들어, 남은 이용 가능한 용량 또는 허용 가능한 최대 전류는 배터리의 온도 또는 사용 이력에 크게 의존할 수 있다. 진보된 실시예들에 있어서, 예를 들어 심지어 배터리의 가열은 전류 소모의 추정된 예측에 의존하여 예측될 수 있고, 그에 관하여, 이용 가능한 용량의 변동 뿐만 아니라 배터리의 온도에서 예측된 상승에 의존하는 추가의 전류 한계들의 가능한 얻어진 제한은 배터리의 관리에서 고려될 수 있다.

둘째, 차량의 소모 예측이 에너지의 이용 가능한 양에 의해 달성 가능한, 차량의 이용 가능한 범위를 추정하기 위해 필요로 된다. 가장 단순한 형태에 있어서, 이것은 거리 당 평균 에너지 소모로서 표현될 수 있지만, 더 정확한 결과들이 다음의 정보 세트들 중 적어도 하나를 고려하여 달성될 수 있다.

예컨대 태양 전지들이 또한 운전 또는 단기체류들 중 재생을 허용하고 있기 때문에, 이것은 또한 이와 같은 소스로부터 공급된 에너지의 실제 데이터의 통합 및/또는 예컨대 기상 예보들 및 얻어진 예측 가능한 맑은 날씨를 고려할 수 있는 이와 같은 예측에 의해 예상 거리를 결정할 때 고려될 수 있다.

3차원 지형 모델(three dimensional terrain model)은 이동될 거리를 고려하는 것뿐만 아니라, 트랙의 고도 프로파일 및 이들의 영향을 받은 소모 또는 이동 중 배터리의 충전을 고려하는 것이 가능하여, 선택된 이동 거리에 대해 더 정확한 소모 예측을 허용한다.

또, 도로의 유형, 잠재적인 정지 및 진행(potential stop and go) 또는 육로 영역들, 속도 프로파일들, 기상 조건들, 특히 장애물들, 도로작업, 교통 체증, 사고 등에 대한 정보를 포함하는 예컨대 이미 무선 신호들 또는 모바일 인터넷을 통해 전파된 교통 정보 및 교통 안내 정보가 이와 같은 평가에 포함될 수 있다. 그러므로, 시스템들 및 프로토콜들은 예컨대 무선국들의 RDS 채널들을 통해 방송되는 TMC 또는 TIS으로 알려진 TPEG에 의해 개발된 것들일 뿐만 아니라 많은 동일한 목적을 위해 이용 가능한 인터넷 기반 서비스들이 알려져 있다.

게다가 또한 도로에 대한 예측되는 휴일 또는 계절 조건들 및 러시 아워(rush hours) 또는 계획된 또는 필요로 되는 단기체류들이 소모의 예측에 포함될 수 있는 유용한 정보일 수 있다. 유사한, 사건 기반 발생에 기초한 이와 같은 소모의 예측은 예를 들어 전기 공급 네트워크 관리에서 일상 업무이고, 여기서 전기의 생산 대 네트워크 소모의 관리는 익일에 필요로 되는 국제 전기 시장에서의 에너지 자원들의 정확한 양을 사거나 팔기 위해 매일 상당히 정확하게 예측되어야 한다.

또, 차량 자체의 특징들은 에너지 소모에 영향을 줄 수 있다. 이와 같은 특징들은 속도 및/또는 부하 의존 특징에 걸쳐, 특유의 kWh/km를 나타내는 단순한 수치 요소로부터 복수의 정보 예컨대 차량 종류, 중량 및 부하 조건들, 공기역학 저항, 최고 속도, 최상의 효율적인 속도, 도로들의 상이한 형태들에 대한 특유의 에너지 소모에 걸쳐 있고, 이들은 예를 들어 기록된 이력 데이터의 분석들에 따라 결정될 수 있다. 에너지 소모는 또한 도로 또는 경로 세그먼트(path segment)에 따라 분류될 수 있다. 그것에 의해, 도로 세그먼트에 대한 원하는 최적-속도는 예를 들어, 차량의 에너지 소모의 최적화를 위해, 도로 상황들에 따라 교통 안내에 대한 도로 이용을 향상시키기 위해, 상면(top-surface)의 서비스 수명을 향상시키기 위해 실제 위치 및 차량이 이동하고 있는 도로 세그먼트에 따라 및/또는 도로 세그먼트들의 기울기들에 따라 결정될 수 있다.

만약 배터리들이 교환 가능하고, 또한 차량에 의해 이용 가능한 배터리들의 종류가 가능하게는 배터리들로서 알려져 있어야 한다면, 크기, 전압, 용량, 전력 특징들 등의 차이가 이용 가능할 수 있다.

그러나 히팅(heating), 냉각, 라디오 또는 DVD-플레이어들과 같은 엔터테인먼트 장비, 전조등들, 윈드스크린 와이퍼들, 브레이크들, 관리 시스템 자체, 통신 장비 등과 같은, 배터리에 의해 공급되는 차량의 추가 장치들의 소모는 소모의 예측을 완료하기 위해 고려되어야 한다. 이들 중 몇몇은 또한 예컨대 이동의 지역 시간(local time), 기상 상태들, 주변광 또는 차량의 센서들에 의해 결정될 수 있고 또는 예컨대 무선파들에 의해 수신되는 기상 예보로부터 받는 온도 조건들에 따라 예측될 수 있다.

차량의 특징들 외에, 또한 실제 운전자의 특징들은 주행 거리 당 소모에 막대한 영향을 줄 수 있다. 그것들은 알려진 이력 데이터에 기초하여 특히 동일한 차량 또는 경로 또는 적어도 동일한 종류의 차량 또는 경로에 기초하여 운전자 특징들을 모델링하여, "경주 운전자(race driver)", "보통의 운전자(normal driver)", "크루저(cruiser)" 또는 "일요일 운전자(sunday driver)와 같은 단순한 분류로부터 더 복잡한 접근방법에 걸쳐 있을 수 있다. 이와 같은 정보를 사용하기 위해, 운전자는 몇가지 수단, 예컨대 그의 키들의 특수 코드, 그의 지문, 음성 인식, RFID, 입력 디바이스에 대한 입력 정보, 또는 정보가 예를 들어 또한 운전자의 요구들에 맞추기 위해 시트 위치 및 거울들을 조정하는 데 사용될 수 있는 다른 것들에 의해 식별되어야 한다.

또한, 계획된 또는 예측된 단기체류들 및 단기체류의 기간 및 추가로 계획된 목적지들 및 향후 계속할 목적지들에 대한 정보는 가치 있는 정보인 데, 그 이유는 이들이 적은 불확실성으로 배터리 전력의 소모를 예보하는 데 도움을 줄 수 있기 때문이다. 예를 들어 단기체류 기간들 및 추가 목표들에 대한 이와 같은 정보는 단기체류 중의 재충전이 추가로 계획된 타겟에 도달하기에 충분한 에너지를 저장하는데 충분한지, 또는 예를 들어 배터리의 교환이, 심지어 중간 단기체류 위치의 도달전, 전체적으로 더 양호한 선택일 수 있는지를 결정하는 것을 허용하고, 그럼으로써, 중간 단기체류에서의 충전이 가능하므로, 또한 충분하지 않게 충전된 배터리의 교환을 할 수 있는 데, 그 이유는 전용량(full capacity)까지의 충전의 나머지가 단기체류 중 행해질 수 있기 때문이다.

상업용 차량들, 버스들, 장거리 차량에 대한 특히 정부 규제들에 의해 적용되는, 운전들을 위한 운전 시간들의 제한은 또한 에너지 배터리들이 재생될 원하는 단기체류지의 평가에 고려될 수 있는 논란(issue)이 될 수 있다.

운전자는 반드시 사람일 필요는 없지만, 또한 하나의 위치로부터 다른 위치로 수송 수단을 적어도 부분적으로 조종하는 전자 차량 안내 시스템일 수 있다. 비록 이와 같은 시스템들은 지금 상당히 초기 개발 단계에 있지만, 이들은 적어도 육상의 고속 이동과 같은 간단한 임무를 위해, 아마도 가까운 장래에 대중에 이용 가능하게 될 것이다. 이와 같은 자동화된 운전 시스템들에 있어서, 훨씬 더 많은 향상들이, 특정 장소에 도달하는 것을 허용하는 원하는 이동 범위의 달성을 위한 운전 특징들의 자동 적용이 구현될 수 있기 때문에, 본원에 개시된 방법들에 의해 얻어질 수 있다.

진보된 실시예들에 있어서 또한 충전하기 위한 낮시간이 계획 프로세스에 통합될 수 있는 데, 그 이유는 충분한 시간이 지나면 전기 가격이 크게 변동할 수 있는 이용 가능성에 크게 의존하기 때문이다. 소위 "스마트-그리드-충전-기반구조들(Smart-Grid-Charging-Infrastructures)"의 통합은 이용 가능성 및/또는 전기 가격을 고려하여 원하는 재충전 스케쥴들의 예보에서 더 이익을 가져올 수 있다.

상기 조건들, 또는 적어도 이들의 서브셋은 차량의 나머지 이동 가능 거리의 정확한 예보를 결정하는 데 도움을 줄 것이다.

이러한 소모 예보 및 배터리의 조건 정보에 기초하여, 배터리들이 교환되거나 재생되는 요구되는 재생 단기체류들을 계획하는 것은 상당히 정확하게 예측된 기초 위에 행해질 수 있다.

특히 상기 특징들의 몇몇은 서로 또는 선택된 경로에 의존하므로, 경로의 선택을 포함하는 전체 최적화가 또한 최신식 차량 네비게이션과 협력하여 행해질 수 있다. 그러므로, 기준들은 예를 들어 이동에 대한 최단 시간, 이동에 대한 최단 거리, 최저 에너지 소모, 최상의 시야(nicest view), 관광 지점들, 통행료 또는 주차요금의 회피, 공공 수송 수단에 대한 최적화된 접속들, 복수의 목적지들의 포함에 의한 최적화된 왕복 시간(round-trip time), 커피 브레이크들(coffee breaks), 식사들(meals), 골프 코스들, 수영장들, 호텔들 등과 같은 단기체류들 동안의 가능한 활동들일 수 있다. 또한 최선의 관련 대안들을 생각해 내고, 이들을 운전자가 선택하기 위한 선택사항들로서 제공하는 것이 가능하다. 특히 운전자의 상기 언급한 식별 또는 동일 또는 유사한 여행들의 이력으로부터 선택들을 분석하는 것은 시스템이 운전자의 선호도들에 따라 제공된 대안들을 조정할 수 있게 하고 또는 심지어 만약 운전자 및 그의 선호도들이 예를 들어 일일 출퇴근 경로로서 알려져 있다면 운전자들 선호 경로를 자동으로 선택하게 한다.

스토리지들의 충전 또는 교환을 위한 리소스들이 여기서는 제한된 요소이기 때문에, 추가의 이점들이 단일 차량 및 배터리를 최적화 프로세스에 포함시키고 특히 아주 다루기 힘든 범위 내의 복수의 이와 같은 것들을 고려하여 얻어질 수 있다. 그렇게 함으로써, 전체의 - 여기서 또한 "글로벌(global)"로 불리는 - 비록 전세계보다 확실히 작은 영역들로 지리적으로 제한되지만 - 리소스들의 관리 및 이들의 사용의 추가의 최적화가 달성될 수 있다. 그것에 의해, 최적화된 방식으로 수송 수단 전체에 걸쳐 제한된 리소스들을 분배하는 하는 것이 가능하다.

또한 이것은 중앙집중화된, 전용 관리 수단 또는 이와 같은 수단의 그룹에 의해 또는 차량 또는 배터리들의 각각에 있는 개별적으로 분배된 수단에 의해 행해질 수 있다. 그러므로, 필요한 것은 몇몇 종류의 계산 수단 및 차량들간 통신 링크, 재생 스테이션들 및/또는 예컨대 인터넷 또는 그의 후속자들(successors)과 같은 통신 네트워크에의 접속에 의해 직접적으로 또는 간접적으로 실제 정보의 교환을 허용하는 관리 수단이다. 또, 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)이 계산 수단(computation means)으로서 이용될 수 있고, 즉 계산 리소스들(computational resources)이 통신 네트워크를 통해 요구시 제공될 수 있다.

이것은 - 비록 이것은 바람직한 변형일 수 있지만 - 차량들이 이동 중 항상 온라인 상태이어야 한다는 것을 의미하지 않는다. 예컨대 재생 스테이션들에서의 정보 업데이트가 또한 충분할 수 있다. 통신 라인을 확립하기 위한 수단은, 차량들의 이동성으로 인해, 바람직하게는 무선 통신 수단, 예컨대 알려진 WPAN, WLAN, WMAN, WWAN, GSM, GPRS, UMTS, HSDPA, NGMN, Iridium OpenPort, WIMAX, 블루투스(Bluetooth), Zigbee 또는 다른 유사 수단이다. 또, 충전을 위해 이용되는 전력선을 통한 통신이 가능하다.

본원에 제공된 방법을 실행하기 위해, 리소스들(배터리들, 차량 및 재생 위치들)의 실제 위치들에 대한 몇가지 정보가 또한 바람직하다. 이들은 예컨대 배터리 또는 수송 수단에 직접적으로 연결되는 수단에 의해 수신될 수 있는, 위치 정보를 제공할 수 있는 GPS, GLONAS, GALILEO 또는 다른 시스템으로부터의 글로벌 위치 데이터에 의해 정의될 수 있다.

위치 데이터에 기초하여, 특히 위치들 및 재생 위치들의 특징들과 조합하여, 배터리들의 상태들 및 소모의 예측들은 전체 문제에 대해 최적화 알고리즘의 적용에 의해 관리될 수 있는 리소스들의 분배의 최적화를 허용한다.

재생 위치들의 특징들에 의해, 충전 용량, 능력(capability), 충전 슬롯들의 수, 비축(stock) 및 비축시의 배터리들의 상태, 배터리-비축품의 이용 가능성 및 충전 슬롯들, 스케쥴링된 예약들 또는 비축품 또는 변경-슬롯들 및 다른 것들에 대한 배터리들의 고정 부킹들(bookings)것들에 대한 정보가 얻어질 수 있다. 또, 재생 가격은 중요할 수 있고 예컨대 가깝지만, 고가이거나 멀지만 또한 저가의 위치를 선택하는지에 대한 결정에 포함될 수 있다.

그렇게 함으로써 문제는 적어도 특정 범위까지 여전히 보조 조건들을 충족시키면서, 이용 가능한 리소스들의 적절한 할당을 발견하는 것이다.

최적화는 예컨대 결합 기술, 그라프-이론, 유전자 알고리즘들(genetic algorithms), 타부-탐색(Tabu-Search), 모의 담금질, 또는 그 밖의 것들로부터 알려진 몇몇 검색 알고리즘들에 의해 행해질 수 있다. 최적화를 위한 기준은 예컨대 각각의 차량의 이동 시간, 전체 에너지 소모, 추가 수요들의 예측에 따른 원하는 배터리들의 분배, 복수의 재생 위치들에 걸친 부하 밸런싱, 도로들에 대한 부하 밸런싱, 충전 시간들로 인한 차량 지연들의 최적화, 러시-아워(rush-hour)에서의 교통 체증의 회피, 또는 이와 같은 것의 임의의 조합일 수 있다.

관련 최적화 기준은 다수의 요구들에 대한 최적화를 도울수 있는 비용 함수의 적용에 의해 가중부여되고 결합될 수 있다. 예를 들어 최적화는 50%까지 수송 수단의 엔티티들의 개개의 이동 시간들을 최소화하는 것을 고려하는 것과 관련이 있을 수 있지만 25%에서 허용 가능한 것으로 보이는 특정 범위까지의 운전자들의 단기체류 요구들을 여전히 충족시킴으로써 25%까지 수송 수단의 전체 세트의 전체 에너지 소모를 감소시키는 것과 관련이 있을 수 있다.

특히 원하는 재생 위치에 가까울 때, 최적화의 해결 공간의 내로잉(narrowing)이 일어날 것이고, 그것에 의해, 예를 들어 제 1 단계에서, 이용 가능한 비축 또는 재생 슬롯의 예비 예약이 실행될 수 있고, 및/또는 제 2 단계에서, 원하는 리소스들의 고정 부킹이 원하는 위치에 도달된 때 이용 가능성을 보장하기 위해 실행될 수 있고, 또 추가 최적화들에서 고려되어야 하는, 원하는 위치에서의 감소된 리소스들의 관리 수단(들)에게 알릴 수 있다. 그것에 의해 리소스들 충돌들 또는 선택된 단기체류 위치의 "점핑 어라운드(jumping around)의 회피가 회피될 수 있고 또 최적화 프로세스는 더 이상 이들 고정해들을 재평가하는 데 필요하지 않다.

차량의 배터리를 관리하는 수단은 또한 다른 추가 목적들, 예컨대 자동 속도 제한, 거리 제어, 모터들의 관리 및/또는 편리 기능들 등을 충족시킬 수 있다.

수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 수송 수단이 수송 수단 및 재생 스테이션들의 지리적 분포 배열에서 배터리들의 세트의 파워링 배터리와 각각 관련되는 재생 스테이션들의 세트의 선택된 재생 스테이션으로 안내하기 위한 본 발명에 따른 방법은 적어도 다음의 단계들을 포함한다:

특히 배터리의 위치가 배터리 자신에 의해 또는 관련 수송 수단의 위치에 의해 또는 배터리가 현재 비축되어 있는 재생 스테이션의 위치에 의해 결정되는 위치 결정 수단을 이용하여 배터리 및/또는 관련 수송 수단의 위치를 위치 데이터로서 결정하는 단계.

배터리의 상태를 결정하고, 수송 수단의 소모 예측 및 그것의 파워링 배터리의 상태에 따라 수송 수단의 달성 가능한 이동 범위를 평가하기 위해 수송 수단의 소모 예측을 예보하는 단계 및 수송 수단을 원하는 타겟까지의 경로를 따라 수송 수단의 이동 범위 내에 위치된 선택된 재생 스테이션으로 안내하고 파워링 배터리의 충전 또는 대체를 위해 선택된 재생 스테이션을 수송 수단에 할당하는 단계.

거기서, 선택된 재생 스테이션의 할당은 환경 의존 구동 거동에 기초한다.

환경 의존 구동 거동은 모델 및/또는 이력 데이터에 의해, 특히 3차원 지형 정보 및/또는 수송 수단의 운전자의 특징들로부터의 경로의 고도 프로파일에 따른 소모 특징의 예측으로 표현될 수 있다.

환경 의존 구동 거동은 환경의 일부로서 재생 스테이션들의 세트들의 복수의 엔티티들, 수송 수단 및/또는 배터리들로부터의 추가 정보, 특히 이들 각각의 상태들의 정보도 포함할 수 있다.

수송 수단의 운전자의 특징들은, 특히 실제 데이터 또는 동일한 운전자의 운전 특징들의 이력으로부터 결정된 차량의 운전자의 운전 스타일을 포함한다.

환경 의존 구동 거동의 모델은 이 문헌에서 언급한 다른 환경 영향들 뿐만 아니라 스테이션들, 수송 수단 및/또는 배터리들의 실제 및/또는 예측 정보를 선택적으로 더 포함할 수 있다.

본 발명은 또한 본 발명에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품 및 유도 유닛(guidance unit)에 관한 것이다.

본 발명에 따른 방법 및 본 발명에 따른 장치들 및 셋업(setup)은 도면들에 개략적으로 도시된 작업 예들을 참조하여, 단지 예로서, 이하에 더 상세히 기술되거나 설명된다.

도 1은 본 발명에 따른 방법의 설명을 위한 가능한 그래픽 셋업의 예를 나타내고;
도 2는 지형의 보조 조건들 및 환경 특징들을 포함하는 소모 예측의 예보 하에서 달성 가능한 범위의 평가가 본 발명의 방법에 따라 행해지는 셋업의 추상도를 나타내고;
도 3는 본 발명에 따른 방법이 실행되는 다른 셋업의 다른 예를 나타내고;
도 4는 본 발명에 따른 방법에 의한 세트들의 할당의 다른 양상들을 설명하기 위한 추상적인 예를 나타내고;
도 5는 수송 수단 및 재생 스테이션들 및 단기체류 위치들의 작은 세트들의 간단한 셋업에서의 모든 가능한 할당들을 나타내고;
도 6은 본 발명에 따른 방법에 이해 할당되는 경로를 따라 재생 단기체류 및 커피 브레이크를 갖는 목적지까지의 수송 수단의 엔티티의 경로를 나타내고;
도 7은 본 발명에 따른 예시적인 할당의 기본 단계들의 도해를 나타낸다.

도면들의 다이어그램들은 일정한 비율로 그려진 것으로 고려하지 않아야 한다.

도 1은 수송 수단(2a, 2b, 2c)의 세트 및 재생 스테이션들(3a, 3b, 3c)의 세트가 도시된 영역(1)의 예시적인 지리적 셋업의 3D 도면을 나타낸다. 이 경우에, 수송 수단(2)은 비록 상기 방법이 이러한 종류의 차량에 한정되지 않지만 차들로 도시된다. 재생 스테이션들(3a 내지 3c)은 2개의 배터리들(4)의 비축품을 포함하는 원들로 도시되어 있지만, 실제로 비축품들은 상이한 스테이션들에서 절대로 틀림없이 다를 수 있을 것이다. 이와 같은 스테이션(3)에서, 수송 수단을 파워링하는 배터리(4)를 대체 또는 교환하는 것이 가능하다. 이후 배터리(4)는 다른 수송 수단(2)에 나중에 공급되도록 스테이션(3)에서 충전될 수 있다. 이들 재생 스테이션들(3) 중 일부는 또한, 예를 들어 케이블 또는 유도에 의해 무선으로 행해질 수 있는 재충전하기 위한 수송 수단(2)(또는 더 정확하게는 그것의 할당된 배터리(4))에 충전 에너지를 공급하여 대체 없이 배터리(4)의 충전을 허용할 수 있다. 대중의 견지에서 배터리 또는 축전지일 필요가 없지만 또한 에너지 스토리지의 일부 새로운 개념일 수 있는 에너지 배터리(4)의 종류에 의존하여, 용어 "재생(reconditioning)"은 또한 임의의 다른 프로세스, 예컨대 전해액들 또는 전극들, 고체 또는 액체의 것들의 교환을 의미할 수 있다.

수송 수단(2b)의 엔티티가 헤딩(heading)인 타겟(5)은, 이러한 특별한 경우에, 또한 리프레싱 스테이션(refreshing station), 특히 교환을 위한 배터리들의 비축품이 존재하지 않는 "차지-온리(charge-only)" 스테이션이다. 목적지(5)는, 차량이 주차되어 있고 운전자가 업무를 보는 동안, 차량(2b)이 재충전을 위해 플러그 인될 수 있는 전기 소켓이 갖추어져 있는, 예를 들어 쇼핑 센터(5a)의 주차 구획(parking slot)일 수 있다.

재생 스테이션(3b) 가까이에는, 배터리가 교환 또는 충전될 수 있는 것을 의미하는, 운전자 차량의 배터리가 재생될 수 있는 점심 또는 커피를 마시기 위한 단기체류를 위해 운전자가 방문할 수 있는 레스토랑(6)이 위치되어 있다. 이와 같은 단기체류는 운전자에게 휴식을 허용하고, 운전자에게 음식 또는 음료들을 소비하게 하는, 운전자에 의해 계획된 것 및 예컨대 제한된 운전 시각들 또는 시간들과 같은 정부 규제들에 의해 요구되는 것일 수 있다. 특히, 만약 차량의 배터리(4)를 충전하는 데 상당히 긴 시간이 걸린다면, 또 다른 레저 활동들 예컨대 관광들, 박물관들, 수영장들, 유원지들, 골프 코스들 등 및 임시 영업소와 같은 비지니스 기회들(business opportunities)이 단기체류 위치(6)에 제공될 수 있다. 이와 같은 추가 기회들은 운전자의 요구들 및 기호들에 의존하여 여행 계획 및 이용 가능한 세트 중 재생 스테이션(3b)의 특정 엔티티의 할당에 포함될 수 있다.

수송 수단(2b)에 대해 도시되지만 명백하게 수송 수단의 단일 엔티티로 한정되지 않는, 예를 들어 GPS, GLONAS, 또는 GALILEO 시스템일 수 있는, 위성 네비게이션(7)로 도시된, 위치 결정 수단은 차량(2) 또는 그것의 파워링 배터리에 포함될 수 있다. 또, 다른 가능성들 예컨대 GSM-스테이션들 또는 이동 트래킹 시스템들이 차량 또는 배터리의 실제 위치 데이터를 수집하기 위해 이용될 수 있다. 재생 스테이션들(3)의 위치들이 알려져 있기 때문에(비록 모바일 재생 스테이션들이 또한 있을 수 있지만), 이것은 점선들로 나타낸 2개의 경로들로 예시적으로 도시된, 원하는 타겟 위치(5)에 바람직하게는 경로에 가까운 수송 수단(2b)의 엔티티에의 재생 스테이션(3b 또는 3c)의 특정 엔티티의 할당을 허용한다.

수송 수단(2b)을 재생 스테이션(3b)에 안내하기 위한 이와 같은 유도 수단은 예를 들어, 운전자가 그가 최단, 가장 빠른 또는 가장 싼 경로를 따라 안내되길 원하는 타겟 위치를 입력할 수 있는 최신의 네비게이션들과 유사할 수 있다.

차량의 배터리에 포함된 전력이 제한되기 때문에, 배터리를 재생하기 위한 일부 단기 체류들은, 만약 배터리의 에너지가 원하는 목적지(5)에 직접 도달하기 에는 충분하지 않다면, 계획에 포함되어야 할 수 있다. 특히 목적지(5)에서의 짧은 단기체류 동안 또는 충분한 레벨로의 단기체류 위치에서의 재생이 가능하지 않을 경우, 이동의 연속에 대한 정보의 포함은 - 만약 알고 있다면 - 재생 스테이션들이 이동 가능 거리 내에 없고 우회로(indirection)가 스테이션에 도달하도록 취해져야 할 수 있는 영역에서 나중에 에너지의 고갈을 피하기 위해 또한 계획될 수 있다. 계획된 계속을 포함시킴으로써, 비록 이와 같은 것이 타겟(5)에 도달하기 위해 필요한 것은 아니지만, 제 1 타겟(5)에 미리 도달한 때에도 배터리의 교환이 경로에 따라 계획될 수 있다. 이러한 사전 교환에 의해, 나중의 타겟은 재생 스테이션에 대한 우회로를 취하지 않고 타겟(5)에서 단기 체류 후 도달될 수 있다. 제 2 타겟은, 간단한 예로서, 거기에 가기 위해 사용되는 것과 같은 경로를 취하여, 타겟(5)으로부터 집으로 가는 방법일 수 있다.

수송 수단(2c)에는 또한 솔라 패널(solar panel; 10)이 장비되고, 이 솔라 패널은 기상 상태들에 의존하여 이동 또는 단기체류들 중 태양광에 의한 에너지 배터리의 재충전을 허용한다. 이것은 또한 특히 그것의 위치에서 잠재적인 햇빛의 예보와 조합하여 소모 예측의 예보에서 고려될 수 있다.

또한 수송 수단(2a 내지 2c)의 배기가스들에 의해 덜 오염될 영역(1)에서의 나무들(8, 9)을 주의해야 하는 데, 그 이유는 이들이 전기에 의해 완전 또는 적어도 부분적으로 동력을 공급받고 본 발명에 따른 방법에 의해 관리되기 때문이다.

도 2는 타겟(5)까지의 경로 위의 수송 수단(2)의 하나의 엔티티의 추상적인 확대도를 나타낸다.

수송 수단(2)에 대한 재생 스테이션(3a, 3b 또는 3c)의 할당을 선택하기 위해, 수송 수단(2)의 달성 가능한 범위가 평가되어야 하고, 상기한 바와 같이 이것은 확실히 파워링 배터리(4)의 나머지 전력의 결정을 포함해야 한다. 그렇게 함으로써 파워링 배터리(4)는 단일 유닛으로 한정되지 않고 또한 병렬 또는 순차로 이용될 수 있는 다수의 유닛들을 포함할 수 있다. 실제로 원하는 범위에 따라 유닛들의 수를 변경하는 것이 또한 선택사항이고, 이것은 예를 들어 중량 감소로 인해 이점들을 가져올 수 있는 짧은 이동들 동안 긴 육상 이동들에 대해서보다 차량에 배터리들이 덜 탑재되는 것을 의미한다.

이론적으로 달성 가능한 범위(11)를 평가하기 위해, 수송 수단(2)의 에너지 소모의 추가의 예측이 또한 예보되거나 추정될 필요가 있다.

본 발명에 따르면, 이와 같은 예보는 지형, 특히 이동될 경로(12a, 12b 또는 12c)의 고도 프로파일(13a, 13b, 13c)과 같은 환경 구동 거동(environmental driving behaviour) 및/또는 다른 추가의 환경 의존 구동 거동들에 대한 정보를 포함할 수 있다.

지형 정보는 예를 들어 선택된 경로 위의 도로의 종류 또는 상태로서 소모의 더 정확한 예보를 허용하고, 특히, 경로의 고도 프로파일은 전력 소모에 직접적인 영향을 미친다. 예를 들어, 산 위에서의 가파른 길 위의 경로는 적은 고도차를 갖는 골짜기에 따른 경로 또는 터널을 지나는 평평한 고속도로를 취하는 것보다 더 많은 에너지를 필요로 할 것이다. 그러므로, 달성 가능한 범위는 각각의 경로들(12a, 12b, 12c)의 상황에서 범위들(11a, l1b, 11c)로 나타낸 선택된 경로에 의존하여 변할 것이다.

경로(12b)는 취해질 수 없는 데, 그 이유는 범위(11b)는 수송 수단(2)과 관련된 에너지 배터리(4)로부터의 에너지 양으로 목적지(5)에 도달하는데는 충분하지 않기 때문이다. 그러므로, 충전 또는 교환에 의한 파워 에너지 배터리(4)의 재생은 요구되지 않을 수 있지만, 명백히, 그렇게 하기 위한 스테이션(3)은 경로(12b)를 따라 이용 가능하지 않고, 그 결과 이 경로는 선택될 수 없다.

이 예에 있어서, 지형 정보(13a, 13c)의 포함은 재생 스테이션(11a)에 도달하는 것을 불가능하게 하는 범위(11a)에 있는 경로(12a)의 경우를 야기한다.

종래 기술에 따른 시스템은 이와 같은 상황에서 실패할 수 있는데, 그 이유는 이론적, 경로-독립 범위(11)에 따르면, 이것은 예견 가능하지 않을 수 있기 때문이다.

환경 의존 구동 거동은 인간, 컴퓨터 제어 차량 또는 자동 차량의 경우에서의 비인간(non-human) 또는 자동 조정장치를 포함하는 자율주행 차량의 경우의 비인간(non-human)일 수 있는 차량의 운전자의 특징들을 포함할 수 있다. 운전자 특징의 다른 예는 운전자의 부류, 그의 선호도들 및 본원에 언급된 할당에 영향을 주는 모든 다른 것들일 수 있다. 예를 들어 운전 특징들은 동일한 운전자에 대해 기록되는 이력 데이터에 따라 파라미터화되는 운전자의 수학적 모델, 또는 운전자의 현 거동에 따른 자동 검출로서 또는 이동이 얼마나 "긴급(urgent)" 한지를 그리고 만약 높은 에너지 소모가 이용될 스포츠적인 운전 스타일로 인해 예측되어야 하는지를 나타내는 데 도움을 줄 수 있는 운전자로부터의 입력에 의해 구현될 수 있다.

예보에 포함될 이와 같은 정보는 상이한 방식들로 모델링될 수 있고, 예를 들어 운전의 기본 물리 및 기록된 이력 데이터에 기초하여 그것에 관한 모델이 발생 및/또는 파라미터화된다.

도 3은 본 발명에 따른 가장 단순한 실시예들 중 하나로서 볼 수 있는, 수송 수단(2)의 단일 엔티티 및 재생 스테이션들(3a, 3b, 3c)의 세트 및 단기체류 위치들(6a, 6b, 6c) 및 최종 스테이션 또는 위치(5)에 대한 접속 경로(12a, 12b)를 나타낸다. 명확히, 실제 구현예들은 훨씬 더 많은 세트들을 갖는 훨씬 더 복잡할 수 있다. 할당은 완전히 오프라인으로 행해질 수 있고, 필요한 데이터는 몇몇 디지털 스토리지 매체, 예컨대 지형 정보, 접속 도로 네트워크들 및 재생 스테이션의 위치들과 같은 지리 데이터를 포함하는 DVD로부터 온다. 데이터는 수송 수단에 대한 재생 스테이션들의 엔티티들의 할당 및 최종 목적지(5)를 향한 단기체류 위치들(6), 재생 스테이션들(3)로 경로 상의 수송 수단을 안내하기 위한 가능한 해들을 발견하기 위해 본 발명에 따라 포함될 수 있고, 실제 할당은 또한 경로에 영향을 미칠 것이다.

이 예에 있어서, 현재 할당된 배터리는 선(11b)으로 표시된 범위를 달성하기 위해, 실제 시간 및 위치에서 그것의 조건에 따라, 그리고 경로들(12a, 12b)의 지형-의존 소모 예측을 포함하는 이용 예보에 따라 허용할 것이다. 이러한 범위(11b)는 재생 스테이션(3)에 도달하기 위한 2개의 가능한 경로들 중 하나에 대해서만 허용하므로, 이러한 경로(12b)는 이 경우에 취해질 수 있는 유일한 것이다. 경로(12b) 위의 범위(11b) 내에 위치된 스테이션(3b)에서, 스테이션(3b)의 상태에 대한 온라인 정보에 따라, 70%까지 재생될, 예상 도달 시간에 이용 가능한 단지 하나의 배터리가 있을 수 있다.

이러한 70% 충전 배터리로는, 달성 가능한 범위(11a)는 스테이션(3b)으로부터 원하는 목적지(5)에 도달하기에 충분하지 않을 것이고, 이용 가능한 종류의 배터리의 전용량의 적어도 80%가 필요로 될 수 있다. 이 경우에, 해결방법은, 스테이션(3b)에서의 예상 도착 후 약 42분 내로, 충전 프로세스의 예보에 따라 예상될 수 있는, 배터리가 충분히 충전될 때까지 스테이션(3b)에서 대기하는 것일 수 있다. 운전자는 배터리가 그것의 80% 용량에 도달될 때까지 스테이션(3b)에서 대기해야 하고, 또는 대안으로 본 발명에 따른 방법은, 스테이션(3b)에서의 대기 시간들을 감소 또는 피하기 위해, 예를 들어 경로(12b)를 따라 위치(6b)에서 커피-단기체류를 제시해야 한다. 도착 시간에 스테이션(3b)에서 원하는 배터리의 이용 가능성을 보장하기 위해, 배터리는 수송 수단이 안내될 스테이션(3b)에서 선택된 할당에 따라 온라인으로 예약 또는 부킹될 수 있다.

도 4는 영역 전체 걸쳐 지리적으로 분포된, 다수의 수송 수단(2), 스테이션들(3) 및 배터리들(4)의 관점에서 본 발명에 따른 예시적인 할당을 도시한다. 상기한 바와 같이, 전체 세트들를 고려하기 위해 할당을 해결하기 위한 하나의 가능한 방법이 있지만, 이것은 일반적으로 필수적인 것이 아닌 데, 그 이유는 그것이 이들의 이용 가능성, 위치들, 범위들 및 방향들로 인해 서로 실제로 상호작용할 수 있는, 이들 엔티티들의 서브세트들만을 고려하는 데 충분할 수 있기 때문이다.

이 예에 있어서, 수송 수단의 고려된 세트는 2개의 차들(2a, 2c)로 구성되고, 그것의 운전자들은 원하는 타겟 위치(5a, 5c)를 이들의 안내 시스템들에 각각 입력된다. 또한 원격 우체국들(5d, 5b)까지 우편차(2b)의 계획된 하루의 경로 위의 우편차(2b)인, 고려되어야 하는 수송 수단의 세트에 있는 제 3 차량(2b)이 있다.

이용 가능한 재생 스테이션들(3a 내지 3d)의 세트에의 수송 수단(2)의 할당을 위한 복수의 가능한 해결방법들 중 하나가 이들 간의 이용 가능한 도로 접속들의 고려하여, 수송 수단(2)으로부터 이들의 타겟들(5)까지의 선들로 도시된다.

이하에 나타낸 것과 같이, 제공된 해결방법은 본 발명에 따른 방법에 의해 극복될 수 있는 몇가지 문제점들을 가진다.

분명히, 배터리들(4)의 단점이 스테이션(3b)에 존재하는 데 그 이유는 비축품에 배터리(4b)의 단지 하나의 엔티티가 있고, 스테이션(3b)에 할당된 2개의 수송 수단(2a, 2b)이 있기 때문이다. 관리되지 않은 시스템에 있어서, 이것은 차량들(2) 중 하나의 지연을 생기게 할 수 있는 데, 그 이유는 단지 하나가 스테이션(3b)에서 그것의 배터리(4)를 교환할 수 있고 나머지 하나는 충전이 목적지 또는 충분히 충전된 배터리가 이용 가능한 다른 스테이션까지 추가의 이동을 허용하는 적어도 이와 같은 용량까지 완료될 때까지 대기해야 하기 때문이다.

본 발명에 따른 방법을 포함하는 시나리오에 있어서, 이것은 할당 및 안내의 최적화에 의해 회피될 수 있다. 에너지 소모의 정확한 예측이, 이동 경로에 의존하여 환경 의존 구동 거동, 특히 모델에 의해 예보되는 지형 정보(13a, 13b)를 고려하여 달성되기 때문에, 점선(14)으로 표시된 새로운, 대안의 해결방법이 발견될 수 있다. 지형(13b)을 갖는 경로 상에서보다 지형(13a)을 갖는 새로운 경로(14) 상에서의 낮은 에너지 소모로 인해, 스테이션(3a)은 차량(2a)의 이동 가능 범위 내에 있을 것이다. 5a까지 오는 도중에 있는 2a의 운전자가 어쨌든 레스토랑(6b)에서 식사를 위한 단기체류를 계획했다면, 그의 경로는 재생 스테이션(3a)과 결합되는 레스토랑(6a)에서의 조기의 약 반시간 식사를 함으로써 최적화될 수 있다. 스테이션(3a)에는, 현재 예보에 따라 차(2a)의 예상 도착 시간에 비축물 상에 배터리(4)가 없을 것이지만, 6a에서의 계획된 식사가 약 한시간 동안 지속될 것이므로, 이러한 시간은 차량(2a)에 탑재된 배터리(4a)를 최종 목적지(5a)에 도달하는 데 필요한 범위에 도달하는 것을 허용하는 상태까지 충전하는 데 이용될 수 있다. 차량(2a)의 전체 이동 시간은 제 1 접근방법에서와 대략 동일할 것이지만 안내 및 할당은 본 발명에 따라 최적화된다.

이러한 최적화는 또한 차량(2b)에 영향을 줄 수 있는 데, 이것이 충돌없이 스테이션(3b)에 있는 배터리(4d)에 할당되어, 스테이션(3b)에서의 배터리의 교환에 의해 그것에 신속한 재생 단기체류를 허용할 수 있기 때문이며, 이것은 우편차(2b)가 스테이션들(5d, 5b)을 포함하는 그것의 이동에 고정된 스케쥴을 가지므로 바람직하고, 여기서 지연들은 이 영역에서의 전체 우편 서비스에 심각한 영향을 줄 수 있다. 그러므로, 어떤 우선순위가 예컨대 레저 여행들, 또는 쇼핑 여행들에 대해 이러한 차량의 요구에 할당될 수 있다.

더 복잡한 실시예의 본 발명에 따르면, 할당은 또한 2b의 언급한 스케쥴에 대한 정보를 포함할 수 있고, 그럼으로써 스테이션(3b)에서의 배터리들의 수요의 예보가, 우편차(2b)가 이동하는 도중일 때, 이러한 영역에서의 우편 서비스의 품질을 보장하기 위해, 작업일마다 행해질 수 있다. 하나의 경우에, 이것은 예컨대 재생 스테이션(3b) 또는 특히 스테이션(3b)에 있는 배터리들(4)의 비축품의 엔티티의 예비 예약에 의해 행해질 수 있다.

수송 수단(2b)에 대한 경로의 변경은 바람직하지 않으므로, 그것의 경로는 또한 고정될 수 있고 재생 스테이션(3b) 또는 특히 교환 예측 시간에 충분한 남은 충전량을 가진 배터리(4d)의 고정 부킹이 작업일마다 행해질 수 있다.

수학적으로, 본 발명에 따른 방법은 수송 수단(2){2a, 2b, 2c}의 세트를 배터리들(4){4a ,4b, 4c, 4d, 4e, 4f, 4g, 4h, 4i}의 세트 중에서 대응하는 수송 수단의 파워링 배터리{4a, 4b, 4c}를 충전 또는 교환을 위한 재생 스테이션들(3){3a, 3b, 3c, 3d}에 할당한다.

이러한 할당에 있어서, 보완 조건들이 예컨대 언급한 세트들 사이의 가능한 경로들, 경로들의 지형 정보(13a, 13b)의 모델, 운전자의 특징들의 모델, 배터리(4)의 엔티티들의 충전 레벨과 같은 엔티티들의 상태들, 수송 수단(2)의 소모 인덱스 또는 모델, 스테이션들의 재생 능력들 및/또는 다른 영향을 주는 요소들이 포함되지만, 이들 요소들로 제한되지 않고 이 출원에 명백히 언급한 양상들이 포함된다.

이들 보안 조건들에 기초하여, 할당의 최적화가 최상의 글로벌 해결방법을 찾기 위한 목표를 가지고 행해질 수 있다. 이와 같은 최적화는 예를 들어 리소스 충돌들, 특히 재생 스테이션들(3)에서의 충전 또는 교환 설비들의 부족의 회피를 목표로 할 수 있고, 다수의 양상들이 예를 들어 이미 설명한 것과 같은 비용 함수에 따라 상이한 양상들을 가중부여함으로써 최적화시의 목표로 될 수 있다.

영향을 주는 파라미터들의 모델링 및 이들의 영향들에 따라 할당 프로세스에 포함될 수 있는 보완 조건들에 대한 예들이 이미 보여졌다. 예를 들어, 지형 또는 환경 정보가 꼭지점들 사이의 그라프의 에지들에 가중부여하기 위해 이용될 수 있다.

도 5는 더 큰 세트들의 관점에서 복잡도의 신속한 증가를 보이는 수송 수단(2) 및 스테이션들(B)의 작은 세트에 대한 할당 및 안내 선택사항들의 거의 완전한 해결방법을 예시적으로 나타낸다.

비록 본 발명에 따른 방법은 단일의, 오프라인 수송 수단의 관점에서 이점들을 가져오지만, 복수의 엔티티들 또는 세트들의 서브세트의 정보를 포함하는 실시예는 본 발명에 따른 방법의 성능을 더 개선할 수 있다. 특히, 엔티티들 간의 정보 교환이 체류들 동안과 같은 단지 특정 시간들에 또는 위에서 논의된 몇몇 무선 통신 수단에 의한 대부분의 이동 시간 동안 온라인으로만 확립되면, 전체 성능이 증가될 수 있다.

특별한 실시예에 있어서, 실선들로 나타낸 도 5의 그라프의 에지들은, 위에서 이미 언급한 것과 같이, 서로 의존할 수도 있는 다수의 부수 조건들에 의존하여 가중부여될 수 있다.

본 발명에 따른 방법은 최적화된 할당을 결정하기 위한 그라프에의 이 기술에서 알려진 검색 알고리즘의 리소스들(B)의 할당을 결정할 것이고, 그것에 의해, 수송 수단은 재생 스테이션들에 안내될 수 있다.

도 6은 목적지(5)까지의 수송 수단(2)의 경로(15)가 도시된 예시적인 셋업을 나타내고, 그 경로를 따라 재생 스테이션(3)이 수송 수단(2)에 할당되고, 재생 스테이션에서 그것의 할당된 배터리가 교환될 수 있다. 더욱이, 할당된 커피-단기체류(6)가 있고, 수송 수단(2)의 이미 교환된 배터리는, 만약 목적지(5) 또는 추종 목적지들에 도달하는 데 필요하다면, 재충전 시설에 추가로 접속될 수 있다. 할당이 기초로 하는 정보는 이 실시예에서 수송 수단 및 스테이션들에서 안테나들로 도시된 무선 통신 수단(16)을 통해 전달된다. 실제 최적화는, 수송 수단, 스테이션들 및 또한 기상 예보들, 교통 정보, 특별한 사건들로 인한 예측 가능 수요들, 계획된 스케쥴들 및 이미 언급한 다른 정보의 수신을 위해 인터넷에 통신 링크를 확립할 수 있는, 고려된 영역(1)에 대한 중앙집중화된 할당 수단(17)에서 행해진다. 이러한 실제 및 예보된 정보는 할당 수단(17)에 있는 서버들의 클러스터에 의해 행해지는, 할당 프로세스에서의 제한들 또는 보조 조건들로서 이용된다. 영역(1)에 도시된 격자는 메트릭(Metric)- 또는 맨해튼-방법(Manhattan-Method)에 따라 거리들을 결정하는 데 이용될 수 있다. 할당 결과들은 예를 들어 경로 및 단기체류들 및 할당들에 따른 경로를 추종하도록 수송 수단의 운전자를 안내 또는 보조함에 있어서, 수송 수단 및 스테이션(3)에서의 로컬 계획 또는 수송 수단(2)의 안내에서의 할당을 포함할 스테이션에 전달될 것이다.

도 7은 논리적 관점에 포함된 기본 단계들의 일부를 설명하기 위해, 지리적으로부터가 아닌 논리 관점으로부터의 할당의 실시예의 단순한 도해를 예시적으로 나타낸다.

관련된 또는 현재 할당된 배터리(4)를 가지는 수송 수단(2)의 세트의 엔티티는 이와 같은 스테이션들의 세트 중 재생 스테이션(3)의 엔티티에 할당된다. 스테이션들은 또한 충전을 대기하고 있고, 현재 충전되고 있는 또는 이미 충전된 그리고 요구 수송 수단에 공급되도록 비축된 현재 할당된 배터리들(4)의 비축품을 가질 수 있다. 재생 스테이션들(3) 및 수송 수단(2)에 있는 모든 배터리들(4)은 배터리들의 세트를 구성한다.

본 발명에 따른 할당(25)은 배터리(4)의 상태(22) 및 원하는 경로(20)에 따른 수송 수단(2)의 소모 예측(21)에 대한 정보를 적어도 포함할 것이고, 그것에 대한 움직임의 범위(23)가 평가될 수 있고, 이것은 현재 달성 가능하다. 정보 중에서, 범위(23) 및 경로(20)에 관해, 하나의 특별한 예로서, 수송 수단에 편리한 적절한 스테이션들(24)의 사전 선택이 포함될 수 있고, 서브세트 중에서 선택된 할당(25)이 만들어질 수 있다. 이러한 선택된 할당은 환경 의존 구동 거동에 기초한 할당(25)의 최적화를 포함한다. 할당(25)의 변경은 또한 경로(20)의 변경을 가져올 수 있고, 그것에 의해 재귀적 재계산이 최적화 동안 일어날 수 있다. 이미 설명한 것과 같이, 복수의 다른 환경적 제한들 및/또는 조건들(26)은 또한 본 발명에 따른 할당(25)의 선택에 포함될 수 있다.

Claims (15)

1. 수송 수단(2) 및 재생 스테이션들(3)의 지리적으로 분포된 배열에서, 상기 수송 수단(2)이 배터리들(4)의 세트의 파워링 배터리(powering battery; 4a)와 각각 관련된 상기 재생 스테이션들(reconditioning station; 3)의 세트의 선택된 재생 스테이션(3a)으로 수송 수단(2)의 세트의 모바일 수송 수단(2a)을 안내하기 위한 방법으로서,
   상기 배터리(4a)의 위치를 결정하는 단계,
   상기 배터리(4a)의 조건을 결정하는 단계,
   상기 수송 수단(2a)의 소모 특징을 예보하는 단계,
   상기 수송 수단(2a)의 소모 특징 및 상기 수송 수단(2a)의 파워링 배터리(4a)의 조건에 따라, 상기 수송 수단(2a)에 대한 달성 가능한 이동 범위를 산출하는 단계,
   희망 타겟(5a)까지의 경로(12a)를 따라 상기 수송 수단(2a)의 이동 범위 내에 배치된, 상기 파워링 배터리(4a)의 충전 또는 대체를 위한 상기 수송 수단(2a)에, 상기 재생 스테이션들(3)의 세트 중에서 선택된 재생 스테이션(3a)을 할당하는 단계,
   상기 수송 수단(2a)을 상기 선택된 재생 스테이션(3a)에 안내하는 단계,를 포함하는 상기 수송 수단(2)의 세트의 모바일 수송 수단(2a)을 안내하기 위한 방법에 있어서,
   상기 할당 및/또는 상기 경로의 최적화는 수송 수단(2), 스테이션들(3) 및 배터리들(4)의 상기 세트들의 다수의 엔티티들에 대한 실제 및/또는 예보 정보 및 이들의 상태들에 기초하여, 상기 재생 스테이션들(3) 및 배터리들(4)의 세트에 상기 수송 수단(2)의 세트를 할당하기 위한 검색 알고리즘에 의해 실행되고,
   상기 최적화는:
   상기 재생 스테이션들(3) 상에서의 상기 배터리들(4)의 세트의 공간 분포 및 원하는 비축품들의 예보,
   수송 수단(2)의 이동 시간(travelling time),
   상기 수송 수단(2)의 세트의 하나 또는 다수의 엔티티들의 전체 에너지 소모,
   상기 수송 수단(2)의 세트의 하나 또는 다수의 엔티티들의 우선순위(priority)를,
   적어도 결합하는 비용 함수에 대해 행해지는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 검색 알고리즘은:
   휴리스틱스(heuristics),
   불완전 검색(incomplete search),
   유전자 알고리즘들(genetic algorithms),
   타부 탐색(tabu search),
   모의 담금질(simulated annealing),
   그리디-알고리즘(Greedy-Algorithm),
   프림-알고리즘(Prim-Algorithm), 및/또는
   크루칼-알고리즘(Kruskal-Algorithm)의 원리들에 기초하는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 최적화는,
   각각의 배터리 또는 수송 수단에서 또는 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)에 의해,
   고정 전용 수단(17) 또는
   이와 같은 전용 수단의 그룹에 의해
   중앙집중화된 방식(centralized way)으로, 또는
   분권화된 방식으로,
   실행되는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 최적화는, 이동의 최적화된 경로(12a, 12b, 15)를 야기하는, 상기 선택된 재생 스테이션(3) 또는 각각의 수송 수단(2, 2a, 2b, 2c)에 대한 단기체류 위치(6)를 향해 진행하는 동안 해 공간(solution space)의 내로우잉(narrowing)을 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
   특히 상기 할당된 재생 스테이션(3a) 또는 거기에 비축된 배터리(4a)의 엔티티의 예비 예약(preliminary reservation)을 포함시켜, 이동하는 동안 상기 경로(12a) 또는 상기 경로 및/또는 할당의 섹션이 상기 수송 수단(2a)에 대해 재결정되고,
   상기 경로, 상기 경로의 섹션 및/또는 할당은 상기 할당된 재생 스테이션(3a) 또는 거기에 비축된 상기 배터리들(4)의 세트의 엔티티의 고정 부킹(fixed booking)에 의해 상기 재생 스테이션(3a)에 도착하기 전에 상기 수송 수단(2a)에 대해 고정되는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 선택된 재생 스테이션(3a)은:
   상기 각각의 세트의 상기 재생 스테이션들(3)의 상태,
   일치하는 세트(according set; 4) 중에서 적어도 하나의 다른 배터리의 상태 및 위치,
   상기 수송 수단(2a)의 상기 경로(12a), 및/또는
   상기 일치하는 세트 중에서 적어도 하나의 다른 수송 수단(2b)의 경로(12b) 및 할당,
   에 대한 실제 및/또는 예보 정보를 더 포함시켜 결정되는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 재생 스테이션(3)의 상기 상태는:
   상기 스테이션의 재생 용량(reconditioning capacity),
   상기 재생 용량의 사용량(usage),
   재생을 위한 이용 가능한 슬롯들의 수,
   최대 재생 속도,
   공공, 개인 또는 특정 다른 그룹들에 대한 이용 제한,
   상기 스테이션에서의 배터리 비축,
   상기 배터리 비축 또는 상기 재생 용량의 부킹 또는 예약 정보,
   상기 배터리의 재생을 위한 가격, 및/또는
   상기 스테이션 주위에 위치된 레저 또는 비지니스 활동들에 대한 정보
   에 대한 적어도 실제 및/또는 예보 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 실제 정보는 통신 네트워크(16)에 의해 교환되고, 이동하는 동안 일반적으로 온라인으로 업데이트되고 또는 특히 무선 통신 수단에 의해 적어도 때때로 업데이트되는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 선택된 재생 스테이션(3a)의 상기 할당은 환경 의존 구동 거동(environmentally dependent driving behavior)에 기초하는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 환경 의존 구동 거동은 모델 및/또는 이력 데이터, 특히, 상기 경로(12)의 고도 프로파일(13) 또는 3차원 지형 정보로부터의 상기 경로(12)의 섹션에 따른 소모 특징의 예보 및/또는 상기 수송 수단(2a)의 운전자의 특성에 의해 표현되는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 경로(12a)는:
    상기 수송 수단(2a)의 상기 위치,
    특히 운전자의 입력에 따른 상기 수송 수단(2a)의 상기 원하는 타겟(5a)의 상기 위치,
    상기 재생 스테이션들(3)의 상기 위치들,
    상기 원하는 타겟(5a)에 도달된 후의 계획된 연속(planned continuation)에 대한 정보,
    상기 수송 수단(2a)의 계획된 또는 요구된 단기체류들(6) 및 단기체류들에 대한 예측 시간들에 대한 정보, 및/또는
    교통 정보 또는 교통 안내 시스템들로부터의 정보,
    에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 배터리(4a, 4b, 4c, 4d, 4e, 4f, 4g, 4h, 4i)의 상기 상태는:
    실제 용량,
    전용량(full capacity),
    온도,
    실제 이용 상태,
    추정 잔류 전력,
    전용량으로 재충전하기 위한 추정 시간,
    나이(age),
    제조 일자(date of production),
    경과 운전 시간(elapsed operating hours),
    경과 재생 싸이클들(elapsed regeneration cycles),
    이용-이력(usage-history)에 따른 건강(health) 또는 가중부여 나이(weighted age),
    요구되는 유지보수 시간(required maintainance times),
    기대 수명(life expectancy),
    부하 이력(load history),
    원하는 재충전 특징들,
    최대 재충전 전력,
    원하는 공급 특징들,
    최대 피크 전력(max peak power),
    최대 연속 전력(max continuous power) 및/또는
    제조업자, 종류, 모델, 일련 번호(serial number),
    의 적어도 서브세트를 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 소모 특징의 상기 예보에 이용되는 상기 모델은:
    특히, 정지 및 진행 영역(stop and go zone), 도로 종류 및 도로 상태를 포함하는 상기 수송 수단(2a)의 상기 경로(12a) 또는 상기 경로의 섹션;
    특히, 상기 수송 수단(2a)의 특징적인 에너지 소모, 수송 수단의 등급(class), 중량, 및/또는 부하(load)를 포함하는 상기 수송 수단(2a)의 소모 특징;
    인간 또는 비인간(non-human)인, 상기 수송 수단(2a)의 실제 운전자의 운전자들 특징;
    이전에 상기 경로를 이동하는 다른 수송 수단(2) 및/또는 운전자들의 정보 이력;
    상기 경로에 대해 예측될 휴일, 계절적 또는 러시-아워 상태들(rush-hour conditions)의 예보; 및/또는
    교통 정보 또는 교통 안내 시스템들로부터의 정보;
    의 서브세트를 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 수단의 세트의 모바일 수송 수단을 안내하기 위한 방법.
14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위해 설계된 유도-유닛(guidance-unit)에 있어서,
    위치 데이터들의 결정을 위한 위치결정 유닛(localisation unit; 7),
    배터리의 상태를 결정하기 위한 배터리 관찰 유닛(battery observation unit),
    상기 배터리의 상기 상태에 따라 그리고 상기 배터리와 관련된 수송 수단(2a)의 소모 예측의 예보에 따라 달성 가능한 범위의 결정을 위한 범위 평가 유닛(range evaluation unit),
    재생 스테이션들(3)의 세트 중의 엔티티를 상기 수송 수단(2a)에 할당하고 상기 수송 수단(2a)을 안내하기 위한 정보를 상기 수송 수단에 대한 타겟(5)까지의 경로에 따른 재생 스테이션의 상기 엔티티에 제공하기 위한, 특히 인간 사용자에 대한 인터페이스를 포함하는 안내 유닛(guiding unit),
    을 적어도 포함하는 것을 특징으로 하는 유도-유닛.
15. 특히 만약 프로그램이 컴퓨터에서 또는 계산 유닛들(computation units)의 클러스터 상에서 실행된다면 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 기계-판독 가능 매체 위에 저장된 프로그램 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
    

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