KR20190131452A - 전기 자동차의 주행 파라미터를 결정하는 방법 및 장치 - Google Patents

전기 자동차의 주행 파라미터를 결정하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법은 전기 자동차의 위치 정보를 획득하는 단계; 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보를 획득하는 단계; 경로 정보에 따라 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 시간 및 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 에너지와 관련된 주행 선호도를 포함하는 선호 정보를 획득하는 단계; 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득하는 단계; 및 전기 자동차의 에너지 모델, 선호 정보 및 고도 정보에 기초하여, 평지에 해당하는 도로를 위한 주행 속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함하는 주행 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

전기 자동차의 주행 파라미터를 결정하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS OF DETERMINING A DRIVING PARAMETER OF AN ELECTRIC VEHICLE}
아래 실시예들은 전기 자동차의 주행 파라미터를 결정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
전기 자동차는 변속기가 장착된 내연 기관(internal combustion engine, ICE) 자동차와 마찬가지로 도로의 경사에 맞는 최소 에너지의 주행 속도를 가지게 된다. 그러나, 전기 자동차에서 최소 에너지의 주행 속도를 결정하는 이유는 내연 기관 자동차에서 최소 에너지의 주행 속도를 결정하는 이유와 크게 상이하다. 왜냐하면, 전기 모터와 고정된 감속비를 가지는 전기 자동차에서 동력을 전달하는 구동 장치(power train)의 특성이 엔진과 변속기로 이루어진 내연 기관 자동차의 구동 장치의 특성과 매우 상이하기 때문이다. 이로 인하여, 전기 자동차의 에너지 소비 혹은 주행 시간을 줄이는 방향으로 주행 파라미터를 결정하기 위하여 전기 자동차의 특성을 고려한 기법이 요구된다. 아울러, 전기 자동차의 특성에 맞게 결정된 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여 주행 요금을 결정하는 기법이 요구된다.
일 측에 따른 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법은 상기 전기 자동차의 위치 정보를 획득하는 단계; 상기 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보를 획득하는 단계; 상기 경로 정보에 따라 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 시간 및 상기 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 에너지와 관련된 주행 선호도를 포함하는 선호 정보를 획득하는 단계; 및 상기 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득하는 단계; 상기 전기 자동차의 에너지 모델, 상기 선호 정보 및 상기 고도 정보에 기초하여, 평지에 해당하는 도로를 위한 주행 속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함하는 주행 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다. 상기 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법은 상기 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 주행 파라미터를 결정하는 단계는 상기 주행 시간 및 상기 주행 에너지의 n승-상기 n은 상기 선호 정보에 따라 결정되는 실수임-을 곱한 최소 에너지 주행 함수가 최소화되도록, 상기 주행 속도 및 상기 등가속도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 주행 파라미터를 결정하는 단계는 상기 주행 시간과 상기 주행 에너지와 관련하여 미리 정해진 제1 주행 선호도에 기초하여, 제1 주행 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 주행 요금을 결정하는 단계는 상기 제1 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여 상기 주행 요금을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 주행 요금을 결정하는 단계는 상기 제1 주행 파라미터에 따른 주행 결과와 상기 주행 파라미터에 따른 주행 결과 사이의 차이에 기초하여, 상기 주행 요금의 할인 비율 및 할증 비율 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 주행 선호도는 상기 전기 자동차의 탑승자가 상기 주행 시간 및 상기 주행 에너지의 n승-상기 n은 상기 선호 정보에 따라 결정되는 실수임-을 곱한 최소 에너지 주행 함수의 최소화를 선호하는 제1 주행 선호도, 상기 탑승자가 상기 주행 에너지의 최적화를 선호하는 제2 주행 선호도, 및 상기 탑승자가 상기 주행 시간의 최적화를 선호하는 제3 주행 선호도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법은 상기 선호 정보가 상기 제1 주행 선호도를 포함하는 경우, 상기 n= 2로 설정하는 단계를 더 포함하고, 상기 주행 파라미터를 결정하는 단계는 상기 제1 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수를 최소화시키는 제1 주행 파라미터를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법은 상기 선호 정보가 상기 제2 주행 선호도를 포함하는 경우, 상기 n= 3로 설정하는 단계를 더 포함하고, 상기 주행 파라미터를 결정하는 단계는 상기 제2 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수를 최소화시키는 제2 주행 파라미터를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계는 상기 제2 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계는 상기 제1 주행 파라미터에 따라 소요되는 제1 주행 시간에 대비되는 상기 제2 주행 파라미터에 따라 소요되는 제2 주행 시간의 증가율에 비례하여 할인 비율을 결정하는 단계; 및 상기 할인 비율에 기초하여 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법은 상기 선호 정보가 상기 제3 주행 선호도를 포함하는 경우, 상기 n= 1로 설정하는 단계를 더 포함하고, 상기 주행 파라미터를 결정하는 단계는 상기 제3 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수를 최소화시키는 제3 주행 파라미터를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계는 상기 제3 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계는 상기 제1 주행 파라미터에 따라 소요되는 제1 주행 시간에 대비되는 상기 제3 주행 파라미터에 따라 소요되는 제3 주행 시간의 감소율의 제곱에 비례하여 할증 비율을 결정하는 단계; 및 상기 할증 비율에 기초하여 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 선호 정보는 상기 전기 자동차의 탑승자에 대한 서비스 제공 이력에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 등가속도는 오르막 경사가 있는 도로를 위한 제1 등가속도; 및 내리막 경사가 있는 도로를 위한 제2 등가속도를 포함할 수 있다.
상기 제1 등가속도와 상기 제2 등가속도는 서로 동일하거나, 또는 서로 상이할 수 있다.
상기 에너지 모델은 상기 전기 자동차의 저항 성분과 상기 전기 자동차의 속도의 곱으로 정의되는 제1 전력 소모 모델에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 에너지 모델은 상기 제1 전력 소모 모델에서, 상기 전기 자동차의 모터 효율을 더 고려하여 정의되는 제2 전력 소모 모델에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 에너지 모델은 상기 제2 전력 소모 모델에서, 상기 전기 자동차의 구동계에서의 에너지 소비를 더 고려하여 정의되는 제3 전력 소모 모델에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 고도 정보는 상기 경로 정보에 따른 고도의 변화를 나타내는 기울기 정보를 포함할 수 있다.
일 측에 따른 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 장치는 상기 전기 자동차의 위치 정보, 상기 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보, 상기 경로 정보에 따라 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 시간 및 상기 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 에너지와 관련된 주행 선호도를 포함하는 선호 정보, 및 상기 경로 정보에 따른 고도 정보 중 적어도 하나를 획득하는 통신 인터페이스; 및 상기 전기 자동차의 에너지 모델을 저장하는 메모리; 상기 전기 자동차의 에너지 모델, 상기 선호 정보 및 상기 고도 정보에 기초하여, 평지에 해당하는 도로를 위한 주행 속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함하는 주행 파라미터를 결정하는 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 상기 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 주행 시간 및 상기 주행 에너지의 n승-상기 n은 상기 선호 정보에 따라 결정되는 실수임-을 곱한 최소 에너지 주행 함수가 최소화되도록, 상기 주행 속도 및 상기 등가속도를 결정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 주행 시간과 상기 주행 에너지와 관련하여 미리 정해진 제1 주행 선호도에 기초하여, 제1 주행 파라미터를 결정하고, 상기 제1 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여 상기 주행 요금을 결정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 제1 주행 파라미터에 따른 주행 결과와 상기 주행 파라미터에 따른 주행 결과 사이의 차이에 기초하여, 상기 주행 요금의 할인 비율 및 할증 비율 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
상기 주행 선호도는 상기 전기 자동차의 탑승자가 상기 주행 시간 및 상기 주행 에너지의 n승-상기 n은 상기 선호 정보에 따라 결정되는 실수임-을 곱한 최소 에너지 주행 함수의 최소화를 선호하는 제1 주행 선호도, 상기 탑승자가 상기 주행 에너지의 최적화를 선호하는 제2 주행 선호도, 및 상기 탑승자가 상기 주행 시간의 최적화를 선호하는 제3 주행 선호도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 선호 정보가 상기 제1 주행 선호도를 포함하는 경우, 상기 n= 2로 설정하고, 상기 제1 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수를 최소화시키는 제1 주행 파라미터를 결정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 선호 정보가 상기 제2 주행 선호도를 포함하는 경우, 상기 n= 3로 설정하고, 상기 제2 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수를 최소화시키는 제2 주행 파라미터를 결정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 제2 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 제1 주행 파라미터에 따라 소요되는 제1 주행 시간에 대비되는 상기 제2 주행 파라미터에 따라 소요되는 제2 주행 시간의 증가율에 비례하여 할인 비율을 결정하고, 상기 할인 비율에 기초하여 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 선호 정보가 상기 제3 주행 선호도를 포함하는 경우, 상기 n= 1로 설정하고, 상기 제3 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수를 최소화시키는 제3 주행 파라미터를 결정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 제3 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 제1 주행 파라미터에 따라 소요되는 제1 주행 시간에 대비되는 상기 제3 주행 파라미터에 따라 소요되는 제3 주행 시간의 감소율의 제곱에 비례하여 할증 비율을 결정하고, 상기 할증 비율에 기초하여 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정할 수 있다.
상기 선호 정보는 상기 전기 자동차의 탑승자에 대한 서비스 제공 이력에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 등가속도는 오르막 경사가 있는 도로를 위한 제1 등가속도; 및 내리막 경사가 있는 도로를 위한 제2 등가속도를 포함할 수 있다.
상기 제1 등가속도와 상기 제2 등가속도는 서로 동일하거나, 또는 서로 상이할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 전기 자동차의 주행 파라미터 및/또는 주행 요금을 결정하는 장치의 동작을 설명하기 위한 도면.
도 2는 일 실시예에 따른 전기 자동차의 주행 파라미터 및/또는 주행 요금을 결정하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 3은 일 실시예에 따른 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 4는 일 실시예에 따른 주행 속도(Vc1) 및 등가속도(α)를 결정함으로써 할인 요금 혹은 할증 요금을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 5는 일 실시예에 따른 해당 경로에서의 고도의 변화에 따른 전기 자동차의 속도 변화를 나타낸 그래프.
도 6은 일 실시예에 따라 결정된 주행 속도(Vc1)가 외부 요인에 의하여 변경되는 경우, 새로운 할인 요금 혹은 할증 요금을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 7은 일 실시예에 따른 전기 자동차의 주행 파라미터 및/또는 주행 요금을 결정하는 장치의 블록도.
본 명세서에서 개시되어 있는 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 기술적 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 실시예들은 다양한 다른 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 이해되어야 한다. 예를 들어 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~간의"와 "바로~간의" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일 실시예에 따른 전기 자동차의 주행 파라미터 및/또는 주행 요금을 결정하는 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 전기 자동차의 주행 파라미터 및/또는 주행 요금을 결정하는 장치(이하, '결정 장치')(100)는 이하에서 설명하는 주행 요금을 결정하는 방법을 수행하는 장치로, 하나 또는 그 이상의 소프트웨어 모듈, 하나 또는 그 이상의 하드웨어 모듈, 또는 이들의 다양한 조합으로 구현될 수 있다.
결정 장치(100)는 위치 정보(101), 경로 정보(103), 선호 정보(105), 및 고도 정보(107)를 획득할 수 있다. 결정 장치(100)는 전기 자동차의 에너지(E) 모델(130)에 기초하여, 위치 정보(101), 경로 정보(103), 선호 정보(105), 및 고도 정보(107) 중 적어도 하나를 분석함으로써 주행 파라미터(150) 및/또는 주행 요금(170)을 결정할 수 있다.
결정 장치(100)는 예를 들어, 도로 환경 및 주행 상황에 따른 차량의 전력 소모량을 해당 차량의 에너지 모델(130)에 기반하여 예측 및/또는 결정할 수 있다. 여기서, 전기 자동차의 에너지(E) 모델(130)은 '전력 소모 모델'이라고도 부를 수 있다. 결정 장치(100)는 예측된 전력 소모량이 최적화되도록 주행 파라미터(150)를 결정할 수 있다. 주행 파라미터(150)는 예를 들어, 전기 자동차의 주행을 위한 속도, 가속도, 또는 이들의 조합 등을 포함할 수 있다.
'위치 정보(101)'는 전기 자동차의 현재 위치를 특정하는 정보에 해당할 수 있다. 결정 장치(100)는 예를 들어, GPS(Global Positioning System) 장치 등으로부터 전기 자동차의 위치 정보(101)를 획득할 수 있다.
'경로 정보(103)'는 전기 자동차의 현재 위치로부터 목적지 위치까지의 이동 경로에 해당하며, 예를 들어, 최단 거리 경로, 최단 시간 경로, 최적 경로 등을 포함할 수 있다. 경로 정보(103)는 위치 정보(101)에 기초하여 결정될 수 있다. 결정 장치(100)는 위치 정보(101)에 기초하여 결정되는 경로 정보(103)를 획득할 수 있다. 경로 정보(103)는 예를 들어, 전기 자동차의 현재 위치와 목적지 위치에 기초하여 내비게이션(navigation) 장치 등에 의해 생성될 수 있다. 결정 장치(100)는 내비게이션 장치 등으로부터 경로 정보(103)를 수신할 수 있다.
설명의 편의상, GPS 장치나 내비게이션 장치가 결정 장치(100)와 별도로 구성되는 실시예를 설명하였으나, 결정 장치(100)는 GPS 장치나 내비게이션 장치를 포함하여 구현될 수도 있다. 또는 결정 장치(100)는 전기 자동차 자체일 수도 있고, 전기 자동차와 구별되는 별도의 장치일 수도 있다.
'선호 정보(105)'는 전기 자동차의 주행과 관련하여 탑승자가 선호하는 주행 유형에 대한 정보에 해당할 수 있다. 선호 정보(105)는 전기 자동차의 탑승자에 대한 서비스 제공 이력에 기초하여 결정될 수 있다. 여기서, 전기 자동차의 탑승자는 운전자일 수도 있고, 승객일 수도 있다.
선호 정보(105)는 주행 시간 및 주행 에너지와 관련된 주행 선호도를 포함할 수 있다. 선호 정보(105)는 예를 들어, 전기 자동차의 최소 에너지 주행 함수의 최소화, 주행 시간의 최소화, 주행 에너지의 최소화 등과 같이 전기 자동차에 대한 탑승자의 주행 선호도를 포함할 수 있다. 주행 선호도는 예를 들어, 탑승자가 주행 시간 및 주행 에너지의 n승을 곱한 최소 에너지 주행 함수(T x En)의 최소화를 선호하는 제1 주행 선호도, 탑승자가 주행 에너지의 최적화를 선호하는 제2 주행 선호도, 탑승자가 주행 시간의 최적화를 선호하는 제3 주행 선호도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, n은 선호 정보에 따라 결정되는 실수(n ≥1)일 수 있다.
선호 정보(105)는 주행 선호도 이외에도 전기 자동차의 탑승자가 선호하는 차량 유형(세단, 해치백, 컨버터블, 쿠페, 왜건, SUV(Sports Utility Vehicle), RV(Recreational Vehicle), 벤, 트럭 등), 탑승자가 선호하는 유틸리티 장착 여부, 탑승자가 선호하는 주행 경로 등 전기 자동차 및/또는 주행과 관련된 선호한 탑승자의 선호에 대한 다양한 정보를 포함할 수 있다.
결정 장치(100)는 선호 정보(105)를 획득할 수 있다. 결정 장치(100)는 예를 들어, 탑승자 인터페이스를 통하여 전기 자동차의 탑승자로부터 선호 정보(105)를 입력 받거나, 유무선 네트워크로 연결된 서버로부터 선호 정보(105)를 수신할 수 있다. 또는, 결정 장치(100)는 선호 정보(105)를 저장하는 저장 장치에 접근함으로써 선호 정보(105)를 읽어올 수 있다.
'고도 정보(107)'는 경로 정보(103)에 따른 주행 경로에 해당하는 도로의 고도에 대한 정보이다. 여기서, '도로'는 예를 들어, 차도, 측도, 터널, 교량 등과 같이 도로 교통법에 따라 차량이 통행할 수 있는 공간에 해당하며, 고속 도로, 고속 국도, 자동차 전용 도로, 일반 국도, 및 농로 등을 모두 포괄하는 의미로 이해될 수 있다. 고도 정보(107)는 고도의 변화에 대한 정보(예를 들어, 경사도 등)를 포함할 수 있다.
결정 장치(100)는 경로 정보(103)에 따른 고도 정보(107)를 획득할 수 있다. 결정 장치(100)는 예를 들어, 자체적으로 구축하여 저장 장치(예를 들어, 도 7에 도시된 메모리(730))에 미리 저장한 오프라인 맵(Off-Line Map)이나 유, 무선 네트워크를 통하여 접속 가능한 온라인 맵(On-Line Map)으로부터 경로 정보(103)에 따른 고도 정보(107)를 획득할 수 있다. 고도 정보(107)는 예를 들어, 주행 경로 상에 있는 언덕의 경사도, 산악 도로의 경사도, 또는 일반 도로의 경사도 등을 포함할 수 있다.
결정 장치(100)는 선호 정보(105), 고도 정보(107) 및 전기 자동차의 에너지 모델(130)에 기초하여, 주행 파라미터(150)를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 주행 파라미터(150)는 평지에 해당하는 도로를 위한 주행 속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함할 수 있다. 주행 속도는 등속도일 수 있다. 여기서, '평지(flat land)'는 간선 도로 또는 주위의 지세와 높이가 비슷하거나, 경사도가 미리 설정된 기준값보다 낮은 지대 또는 토지에 해당할 수 있다. 이하, 설명의 편의를 위하여 평지에 해당하는 도로는 '평지로'라고 부르고, 경사가 있는 도로는 '경사로'라고 부르기로 한다.
예를 들어, 전기 자동차의 현재 주행 위치가 평지로이면, 결정 장치(100)는 전기 자동차가 등속도 Vc로 주행하도록 제어 또는 유도할 수 있다. 보다 구체적으로, 결정 장치(100)는 전기 자동차가 선호 정보(105)에 관한 조건을 만족하면서, 주행 시간(T)와 주행 에너지(E)의 n승(n≥1)의 곱한 최소 에너지 주행 함수(T x En)를 최소화 시키는 등속도 Vc로 주행하도록 제어할 수 있다. 여기서 n은 선호 정보에 따라 결정되는 실수로, 예를 들어 주행 시간 대비 주행 에너지를 선호하는 정도에 따라 1, 2, 또는 3 등의 값으로 결정될 수 있다.
예를 들어, 전기 자동차가 등속도로 주행하는 경우, 주행 시간(T)는 주행 거리(D)를 등속도 Vc로 나눈 값으로 표현될 수 있다. 주행 에너지(E)는 전기 자동차의 에너지 모델(130)에 기초하여 표현될 수 있다.
아래에서 상세하게 설명하겠으나, 주행 에너지(E)는 f(P, Vc)로 표현될 수 있다. 여기서, P는 전기 자동차의 파라미터(들)로서, 전기 자동차의 에너지 모델(130)에 따라 사전에 결정된 상수(들)일 수 있다. 이 경우, 주행 시간(T) x 주행 에너지(E)n = D/Vc x f(P, Vc)n = g(P, Vc, D)와 같이 표현될 수 있다. 여기서, P는 상수(들)이고, 주행 거리(D)는 경로 정보(103)로부터 파악될 수 있으므로, 결정 장치(100)는 주행 시간(T) x 주행 에너지(E)n 을 최소화 시키는 등속도 Vc를 결정할 수 있다.
예를 들어, 전기 자동차의 현재 주행 위치가 경사로이면, 결정 장치(100)는 경사로의 중간 지점에서 최소 에너지의 주행 속도를 가지도록 등가속도 α를 결정할 수 있다. 일 예로, 결정 장치(100)는 경사로의 중간 지점에서 예상되는 경사도에 따른 최소 에너지의 주행 속도 V2를 계산하고, 이로부터 경사로의 시작 지점에서의 주행 속도 V1과 경사로의 종료 지점에서의 주행 속도 V3를 결정할 수 있다. 이 때, V1+V3 = 2xV2의 관계를 가질 수 있다. 또한, |V1-V3|는 언덕 높이를 경사도로 나눈 값에 비례할 수 있다.
전술한 것과 같이, 결정 장치(100)는 전기 자동차가 평지로에서는 등속 주행을 하고, 경사로에서는 등가속 주행을 하도록 제어할 수 있다. 일반적으로 경로 상에는 평지로와 경사로가 함께 포함될 수 있다. 이 경우, 결정 장치(100)가 주행 파라미터(150)를 결정하는 방법은 아래의 도 4를 참조하여 후술한다.
주행 파라미터(150)가 결정되면, 결정 장치(100)는 주행 파라미터(150)에 기초한 주행 결과에 기초하여 주행 요금(170)을 결정할 수 있다. 일 예로, 결정 장치(100)는 기본 주행 파라미터에 따른 주행 결과와 선호 정보에 기초하여 결정된 주행 파라미터(150)에 따른 주행 결과 사이의 차이에 기초하여, 주행 요금(170)의 할인 비율 혹은 할증 비율을 결정할 수 있다. 기본 주행 파라미터는 미리 정해진 제1 주행 선호도에 기초하여 결정된 주행 파라미터일 수 있다. '기본 주행 파라미터'는 아래에서 설명하는 '제1 주행 파라미터'에 해당할 수 있다.
예를 들어, 선호 정보가 제1 주행 선호도를 포함하는 경우, 제1 주행 선호도에 대응하여 n=2로 설정될 수 있다. 이 경우, 결정 장치(100)는 제1 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수(T x E2)를 최소화시키는 제1 주행 파라미터를 결정할 수 있다. 여기서, '선호 정보가 제1 주행 선호도를 포함하는 경우'는 전기 자동차의 탑승자가 별도의 주행 선호도를 설정하지 않은 경우에 선호 정보가 디폴트 값, 또는 기본 값으로 설정되는 경우에 해당할 수 있다.
예를 들어, 탑승자가 에너지 최적화를 선호한다고 하자. 이 경우, 선호 정보는 제2 주행 선호도를 포함할 수 있다. 선호 정보가 제2 주행 선호도를 포함하는 경우, n= 3로 설정될 수 있다. 이 경우, 결정 장치(100)는 제2 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수(T x E3)를 최소화시키는 제2 주행 파라미터를 결정할 수 있다. 결정 장치(100)는 제2 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 전기 자동차의 주행 요금(170)을 결정할 수 있다. 결정 장치(100)는 예를 들어, 제1 주행 파라미터에 따라 소요되는 제1 주행 시간에 대비되는 제2 주행 파라미터에 따라 소요되는 제2 주행 시간의 증가율(△T)에 비례하여 할인 비율을 결정할 수 있다. 결정 장치(100)는 할인 비율에 기초하여 전기 자동차의 주행 요금(170)을 결정할 수 있다.
또는, 예를 들어, 탑승자가 시간 최적화를 선호한다고 하자. 이 경우, 선호 정보는 제3 주행 선호도를 포함할 수 있다. 선호 정보가 제3 주행 선호도를 포함하는 경우, n = 1로 설정될 수 있다. 이 경우, 결정 장치(100)는 제3 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수(T x E1)를 최소화시키는 제3 주행 파라미터를 결정할 수 있다. 결정 장치(100)는 제3 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 전기 자동차의 주행 요금(170)을 결정할 수 있다. 결정 장치(100)는 제1 주행 파라미터에 따라 소요되는 제1 주행 시간에 대비되는 제3 주행 파라미터에 따라 소요되는 제3 주행 시간의 감소율의 제곱(△T2)에 비례하여 할증 비율을 결정할 수 있다. 결정 장치(100)는 할증 비율에 기초하여 전기 자동차의 주행 요금(170)을 결정할 수 있다.
예를 들어, 탑승자가 전술한 제3 주행 선호도에 더하여 추가적으로 시간을 단축시키기를 원하는 경우, 결정 장치(100)는 내리막 경사에서 전기 자동차의 회생 제동의 사용을 줄이도록 주행 파라미터(150)를 결정함으로써, 추가적으로 시간을 단축시킬 수 있다. 이 경우, 결정 장치(100)는 추가적인 주행 시간의 감소율의 제곱(△T2)에 비례하여 주행 요금(170)의 할증 비율을 결정할 수 있다.
실시예에 따라서, 결정 장치(100)는 할인 비율 혹은 할증 비율에 미리 정해진 상수를 곱함으로써, 주행 요금(170)을 조절할 수 있다.
예를 들어, 전기 자동차가 자율 주행 전기 자동차인 경우, 자율 주행 전기 자동차는 결정 장치(100)에 의하여 결정된 주행 속도로 주행하도록 제어될 수도 있다. 예를 들어, 결정 장치(100)는 자율 주행 택시 혹은 자율 주행 택배 트럭 등에 적용될 수 있다. 결정 장치(100)는 현재의 배터리 상황과 도로 정보 등을 활용하여, 예정된 시간 또는 통상 요소 시간에 비해 소요되는 주행 시간이 늘어나는 것에 대한 고객의 동의를 얻은 뒤 주행 시간이 늘어난 비율만큼 할인된 요금을 과금할 수 있다. 또는, 결정 장치(100)는 고속 주행으로 인해 소요되는 주행 시간을 감소되었으나, 에너지 소모량이 증가한 경우, 고객의 동의를 얻은 뒤 에너지 소모량이 늘어난 비율 또는 주행 시간이 줄어든 비율만큼에 대응하여 할증된 요금을 과금할 수 있다.
주행 파라미터(150) 및/또는 주행 요금(170)이 결정되면, 결정 장치(100)는 주행 파라미터(150) 및/또는 주행 요금(170)에 관한 정보를 탑승자에게 제공할 수 있다.
결정 장치(100)는 예를 들어, 전기 자동차에게 주행 파라미터(150)에 따른 최적 주행 속도로 주행하도록 지시하거나, 혹은 디스플레이 또는 스피커 등을 통해 전기 자동차의 최적 주행 속도 및/또는 주행 요금(170)을 탑승자에게 명시적으로 알릴 수도 있다. 탑승자에게 제공되는 주행 파라미터(150) 및/또는 주행 요금(170)에 관한 정보는 예를 들어, 전기 자동차의 계기판, 내비게이션, 및/또는 헤드 업 디스플레이(HUD) 등에 표시될 수 있다.
전술한 실시예에 따르면, 교통 상황이 허락되는 한 동일한 주행 거리를 주행할 때 기존의 주행 기법에 비하여 더 적은 배터리 에너지가 소모될 수 있다. 교통 상황에 따라 실시간으로 주행 파라미터(150)를 변경하는 방법은 아래의 도 6을 통하여 후술한다.
일 실시예에 따른 에너지 모델(130)은 아래에서 설명하는 제1 전력 소모 모델, 제2 전력 소모 모델, 및 제3 전력 소모 모델 중 어느 하나일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 에너지 모델(130)은 전기 자동차의 저항 성분과 전기 자동차의 주행 속도의 곱으로 정의되는 제1 전력 소모 모델에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 전력 소모 모델은 하기 차량 동역학 모델로 설명될 수 있다.
차량 동역학 모델(Vehicle Dynamics Model)
Figure pat00001
수학식 1은 차량 동역학 모델(Vehicle Dynamics Model)을 설명하기 위한 것이다. 수학식 1을 참조하면, 차량을 움직이기 위해 소비하는 전력(Pdynamics)은 차량에 가해지는 힘(F)과 속도(v)의 곱으로 나타낼 수 있다.
차량에 가해지는 힘(F)은 타이어가 지면에 눌림으로써 받는 구름 저항(FR), 주행 시 바람의 영향을 받는 공기 저항(FA), 경사로를 주행 시 중력에 의한 중력 저항(FG), 가속 시 힘을 요구하는 관성 저항(FI), 및 감속을 위한 브레이킹 저항(FB)으로 구성될 수 있다. 이 중 전기 자동차가 저속으로 주행하는 경우, 공기 저항(FA)은 무시될 수 있으며, 브레이킹 저항(FB)은 가속 및 등속 주행 시 0으로 가정할 수 있다.
그 결과, 제1 전력 소모 모델에 따른 전력 소모량은 차량 특성에 따라 결정되는 계수(α, β, γ)와 도로 환경과 주행 상황에 따라 결정되는 변수인 도로 기울기(θ), 속도(v), 가속도(a), 무게(m)에 대한 함수로 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따르면, 에너지 모델(130)은 제1 전력 소모 모델에서, 전기 자동차의 모터 효율을 더 고려하여 정의되는 제2 전력 소모 모델에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제2 전력 소모 모델은 하기 고급 동역학 모델로 설명될 수 있다.
고급 동역학 모델(Advanced Dynamics Model)
고급 동역학 모델(Advanced Dynamics Model)의 경우, 앞서 언급한 차량 동역학 모델(vehicle dynamics model)에서 고려하지 않은 모터 효율(η)을 더 고려할 수 있다. 모터 효율은 모터의 회전 속도와 모터에 가해지는 토크에 따라 달라질 수 있다. 모터 효율은 모터 특성 및 모터 특성에 따른 효율 특성을 고려한 것으로써, 현재 모터의 회전 속도와 토크를 반영하기 때문에 좀 더 정확한 전력 소모량을 얻을 수 있다.
Figure pat00002
수학식 2를 참조하면, 모터 효율(η)은 차량에 전달하는 전력(P)을 모터에서 발생하는 손실까지 포함한 전체 전력으로 나눈 것이다. 이때, 모터에서 소비하는 전체 전력은 차량에 전달하는 전력 외에도 모터의 마찰 손실(Fi), 모터에 유입되는 공기에 의한 손실(Fw), 전선에 흐르는 손실(Fc), 그 외에 모터 운동과 상관없이 발생하는 손실(C)로 구성될 수 있다. 수학식 2에서 P는 수학식 1의 Pdynamics일 수 있다.
여기서, 전선에 흐르는 손실은 모터에 가해지는 토크의 제곱에 비례하며, 모터 토크(T)는 전술한 차량 동역학 모델(vehicle dynamics model)에서 설명한 차량을 움직이기 위해 요구되는 힘으로 나타낼 수 있다. 이때, 모터에 유입되는 공기에 의한 손실은 무시할 만큼 작으므로, 차량의 특성을 결정하는 계수는 전술한 차량 동역학 모델에서 모터에 가해지는 토크를 고려하는 계수 α, β, γ와 모터 효율을 고려하는 계수 C0, C1, C2 로 구성된다.
일 실시예에 따르면, 에너지 모델(130)은 제2 전력 소모 모델에서, 전기 자동차의 구동계에서의 에너지 소비를 더 고려하여 정의되는 제3 전력 소모 모델에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제3 전력 소모 모델은 하기 하이브리드 전력 모델로 설명될 수 있다.
하이브리드 전력 모델(Hybrid Power Model)
하이브리드 전력 모델(Hybrid Power Model)은 구동계에서의 에너지 소비를 반영할 수 있다. 이를 위하여, 하이브리드 전력 모델(Hybrid Power Model)은 실제 실험 데이터에 기반할 수 있다. 속도에 따른 전력 소모량을 측정한 데이터에 따르면, 공기 저항이 거의 영향을 주지 않는 저속 주행에서 속도에 따른 전력 소비를 비교한 결과, 주행 속도의 제곱에 따라 전력 소모가 증가할 수 있다.
Figure pat00003
수학식 3을 참조하면, 전력 소모량은 구동계에 의해 발생한 전력 손실 (C2v2)을 더 고려하여 결정될 수 있다. 그 결과, 하이브리드 전력 모델(Hybrid Power Model)에서 차량의 특성을 결정하는 계수는 모터에 가해지는 토크를 고려하는 계수 α, β, γ와 모터 효율을 고려하는 계수 C0, C1, C2, C3로 구성될 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 전기 자동차의 주행 파라미터 및/또는 주행 요금을 결정하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 결정 장치는 전기 자동차의 위치 정보를 획득한다(210).
결정 장치는 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보를 획득한다(220).
결정 장치는 경로 정보에 따라 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 시간 및 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 에너지와 관련된 주행 선호도를 포함하는 선호 정보를 획득한다(230).
결정 장치는 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득한다(240).
결정 장치는 전기 자동차의 에너지 모델, 선호 정보 및 고도 정보에 기초하여, 평지에 해당하는 도로를 위한 주행 속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함하는 주행 파라미터를 결정한다(250). 결정 장치는 예를 들어, 주행 시간 및 주행 에너지의 n승을 곱한 최소 에너지 주행 함수가 최소화되도록, 주행 속도 및 등가속도를 결정할 수 있다. 이때, n은 선호 정보에 따라 결정되는 실수(n ≥ 1)일 수 있다. 이때, 결정 장치는 주행 시간과 주행 에너지와 관련하여 미리 정해진 제1 주행 선호도에 기초하여, 제1 주행 파라미터를 결정할 수 있다.
결정 장치는 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 전기 자동차의 주행 요금을 결정한다(260). 결정 장치는 앞서 결정된 제1 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여 주행 요금을 결정할 수 있다. 설명의 편의를 위하여, 제1 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여 결정된 주행 요금을 '기본 주행 요금'이라고 부를 수 있다.
결정 장치는 제1 주행 파라미터에 따른 주행 결과와 주행 파라미터에 따른 주행 결과 사이의 차이에 기초하여, 주행 요금의 할인 비율 및 할증 비율 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 이때, 주행 요금의 할인 비율 및/또는 할증 비율은 기본 주행 요금에 대한 할인 비율 및/또는 할증 비율일 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 전기 자동차의 위치 정보에 기초하여 결정된 경로 정보에 따른 경로(315)가 지도(310) 상에 도시된다. 그래프(320)는 경로(315)의 진행 상황에 따른 고도의 변화를 도시한 그래프이다.
앞서 설명한 것과 같이, 결정 장치는 경로(315)에 따른 고도 정보를 획득할 수 있다. 결정 장치는 경로 정보에 따라 전기 자동차가 주행하려는 도로의 구간 별 고도 정보를 획득할 수 있다.
결정 장치는 예를 들어, 자체적으로 구축한 오프라인 맵이나 유, 무선 네트워크를 통하여 접속 가능한 온라인 맵으로부터 경로 정보에 따라 전기 자동차가 주행하려는 도로의 구간 별 고도 정보를 획득할 수 있다. 오프라인 맵 및/또는 온라인 맵은 예를 들어, 3차원 맵일 수 있다.
결정 장치는 경로(315)에 해당하는 도로의 구간 별로 고도의 변화에 대한 정보(예를 들어, 경사도)를 획득하고, 고도의 변화에 대한 정보에 따라 경로(315)의 고도 정보를 그래프(320)와 같이 획득할 수 있다. 그래프(320)를 참조하면, 경로(315)는 평지로 -> 오르막 경사로 -> 평지로 -> 내리막 경사로 -> 평지로의 순으로 진행될 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 주행 속도(Vc1) 및 등가속도(α)를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 4을 참조하면, 도 3의 고도 정보를 나타내는 그래프(320)에 대응하는 그래프(410) 및 일 실시예에 따른 결정 장치(430)가 도시된다. 결정 장치(430)는 도 1의 결정 장치(100)에 해당할 수 있다.
이하, 그래프(410)에서 주행 경로 상의 첫 번째 평지로에 해당하는 제1 구간(411)에서의 전기 자동차의 주행 속도를 Vc1으로 지칭하기로 한다. Vc1는 해당 주행 경로에서의 전기 자동차의 '초기 주행 속도'에 해당할 수 있다. 제1 구간(411)의 거리는 d0 일 수 있다.
예를 들어, 오르막 경사로에서는 음의 등가속으로 주행이 유도될 수 있다. 따라서, 그래프(410)에서 두 번째 평지로에 해당하는 제3 구간(413)의 주행 속도 Vc2 = (1 - αd1) x Vc1 와 같이 나타낼 수 있다. 제3 구간(413)의 거리는 d2일 수 있다.
또한, 내리막 경사로에서는 양의 등가속으로 주행이 유도될 수 있다. 따라서, 그래프(410)에서 세 번째 평지로에 해당하는 제5 구간(415)의 주행 속도 Vc3 = (1 + αd3) x Vc2 = (1 + αd3) x (1 - α d1) x Vc1 와 같이 나타낼 수 있다. 제5구간(415)의 거리는 d4일 수 있다.
전기 자동차의 현재 주행 위치가 경사로이면, 결정 장치(430)는 경사로의 중간 지점에서 최소 에너지의 주행 속도를 가지도록 등가속도 α를 결정할 수 있다. 예를 들어, 경사로의 시작 지점에서의 주행 속도를 V1라 하고, 경사로의 종료 지점에서의 주행 속도 V3라 하자. 이 경우, 경사로의 중간 지점에서 예상되는 경사에 따른 최소 에너지의 주행 속도 V2는 (V1+V3)/2와 같이 구할 수 있다.
마찬가지로, 그래프(410)에서 오르막 경사로에 해당하는 제2 구간(412)의 평균 주행 속도 Va1 = (Vc1 + Vc2)/2와 같이 나타낼 수 있다. 제2 구간(412)의 거리는 d1일 수 있다. 또한, 그래프(410)에서 내리막 경사로에 해당하는 제4 구간(414)의 평균 주행 속도 Va2 = (Vc2 + Vc3)/2 와 같이 나타낼 수 있다. 제4 구간(414)의 거리는 d3일 수 있다.
일 실시예에 따른 결정 장치(430)는 주행 경로 상의 첫 번째 구간(411)에서의 주행 속도(Vc1)를 기준으로 후속 구간들에서의 주행 속도를 결정할 수 있다. 따라서, 주행 속도(Vc1)가 정확하게 결정될수록 후속 구간들에서의 최소 에너지의 주행 속도 또한 정확하게 결정될 수 있다.
결정 장치(430)가 주행 속도(Vc1)를 결정하는 방법은 다음과 같다.
결정 장치(430)는 복수의 주행 속도(Vc1) 후보들(후보 1, 후보 2, .. , 후보 l)(이하, '복수의 후보들')을 탐색할 수 있다. 이때, 복수의 후보들은 예를 들어, 전기 자동차가 주행 중인 도로의 규정 속도 내에서 선택될 수 있다. 또는, 주행 속도(Vc1)에 대한 복수의 후보들은 실시간 교통 정보에 따른 해당 도로의 구간 별 최고 속도와 최저 속도에 기초하여 결정될 수 있다.
결정 장치(430)는 전술한 에너지 모델(들)을 이용하여, 복수의 후보들 각각에 대응하여 주행 시간(T) x 주행 에너지(E)n 의 값을 최소화시키는 등가속도(α)를 결정할 수 있다.
이때, 주행 시간(T) x 주행 에너지(E)n = (d0/Vc1 + d1/Va1 + d2/Vc2 + d3/Va2 + d4/Vc3) x f(P, Vc)n = g(P, Vc, α, D)로 나타낼 수 있다. 여기서, P는 에너지 모델에 포함되는 상수(들)이며, 주행 거리 D = {d0, d1, d2, d3, d4}로서 알고 있는 값에 해당한다. 따라서, 임의의 주행 속도(Vc)에 대응하여 주행 시간(T) x 주행 에너지(E)n 를 최소화시키는 등가속도(α)가 결정될 수 있다.
결정 장치(430)는 복수의 후보들 중, 주행 시간(T)이 선호 정보에 관한 조건을 만족하면서 주행 시간(T) x 주행 에너지(E)n 의 값을 최소화시키는 어느 하나의 후보를 선택함으로써, 최종적으로 (주행 속도(Vc1), 등가속도(α))를 결정할 수 있다.
이처럼, 결정 장치(430)는 선호 정보에 관한 조건을 만족하면서, 경로 정보의 목적지에 도달하는데 소요되는 시간 및 목적지에 도달하는데 소요되는 에너지의 n승(n>1)을 곱한 결과를 최소화 시키도록, 주행 속도 및 등가속도를 결정할 수 있다.
전술한 것과 같이, n을 미리 정해진 d (예를 들어, 2)로 설정함으로써, 기본 주행 파라미터가 결정될 수 있다. 이 경우, 기본 주행 파라미터에 기초한 주행 결과에 기초하여 기본 주행 요금이 결정될 수 있다. 또한, 탑승자의 선호 정보에 따라 n을 설정함으로써, 탑승자가 선호하는 주행 파라미터가 결정될 수 있다. 탑승자가 선호하는 주행 파라미터에 기초한 주행 결과와 기본 주행 파라미터에 기초한 주행 결과 사이의 차이에 기초하여 주행 요금이 할인 혹은 할증될 수 있다.
도면에 도시하지 않았으나, 일 실시예에 따르면, 결정 장치(430)는 현재의 주행 속도 대비 주행 속도(Vc1)에 도달하는데 소요되는 초기 시간(T0) 및/또는 초기 에너지(E0)를 추가적으로 고려하여 주행 파라미터를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 전기 자동차는 현재의 주행 속도에서 주행 속도(Vc1)에 도달하기까지 등가속도(α)로 주행할 수 있으며, 이 경우의 초기 시간(T0)와 초기 에너지(E0)가 계산될 수 있다. 결정 장치(430)는 T0 x E0 n + T x En 가 최소화되도록 (주행 속도(Vc1), 등가속도(α))를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 등가속도는 오르막 경사가 있는 도로를 위한 제1 등가속도, 및 내리막 경사가 있는 도로를 위한 제2 등가속도를 포함할 수 있다. 이 경우, 제1 등가속도는 α로 지시되고, 제2 등가속도는 β로 지시될 수 있다. 제1 등가속도와 제2 등가속도는 서로 동일한 값을 가질 수도 있고, 또는 서로 상이한 값을 가질 수도 있다. 결정 장치(430)는 주행 시간(T) x 주행 에너지(E)n 을 최소화시키는 (α, β)를 결정할 수 있다.
실시예에 따라, 결정 장치(430)는 오르막 경사로에 진입하기에 앞서 전기 자동차의 진입 속도를 올리도록 유도할 수 있다. 이 때, 진입 속도를 올리는 비율은 오르막 경사로의 시작 지점의 고도와 오르막 경사로의 종료 지점의 고도 사이의 차를 해당 오르막 경사로의 경사도로 나눈 값에 비례할 수 있다.
전술한 실시예들은 서로 조합된 형태로 다양하게 응용될 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 해당 경로에서의 고도의 변화에 따른 전기 자동차의 속도 변화를 나타낸 그래프이다. 도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 결정 장치에 의하여 결정된 주행 속도(Vc1) 및 등가속도(α)에 따라 전기 자동차가 해당 경로를 주행하는 경우에 해당 경로에서의 고도의 변화에 따라 전기 자동차의 속도가 변화하는 것을 볼 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따라 결정된 주행 속도(Vc1)가 외부 요인에 의하여 변경되는 경우, 새로운 할인 요금 혹은 할증 요금을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 6을 참조하면, 주행 속도(Vc1)가 외부 요인에 의하여 변경되는 상황이 도시된다. '외부 요인'은 예를 들어, 신호 대기, 교통 사고, 출퇴근 시의 교통 정체 등과 같은 다양한 교통 상황을 포함할 수 있다.
예를 들어, 전기 자동차가 주행 시간(T) x 주행 에너지(E)n 을 최소화시키는 주행 속도(Vc1)에 따라 주행하던 중에 도 6에 도시된 것과 같은 일정 시점에 외부 요인이 발생했다고 하면, 전기 자동차는 주행 속도(Vc1)를 그대로 유지하여 주행하기 어려울 수 있다. 이 경우, 결정 장치는 외부 요인으로 인한 제한을 고려하여, 남은 경로에 대응한 새로운 주행 속도(Vc1') 및 새로운 등가속도(α')를 결정할 수 있다. 여기서, '외부 요인에 의한 제한'은 예를 들어, 실시간 교통 정보에 따른 해당 도로의 구간 별 최저 속도 및 최고 속도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
결정 장치는 예를 들어, 외부 요인에 의한 제한 정보에 의해, 경로 정보의 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 시간 및 소요되는 에너지의 n승을 곱한 결과를 최소화시키는 주행 속도가 변경되는지 여부를 판단할 수 있다. 결정 장치는 주행 속도가 변경된다는 판단에 따라, 외부 요인에 의한 제한 정보를 더 고려하여 남은 경로에 대응한 새로운 주행 속도(Vc1’) 및 새로운 등가속도(α’)를 결정할 수 있다.
이때, 남은 경로에 대응한 새로운 주행 속도(Vc1’) 및 새로운 등가속도(α’)를 결정하는 데에는 도 1 내지 도 5를 통하여 전술한 사항들이 그대로 적용될 수 있다. 또한, 새로운 주행 속도(Vc1’)에 대한 복수의 후보들을 획득할 때 외부 요인에 의한 제한이 고려될 수 있다.
도면에 도시하지는 않았지만, 결정 장치는 전술한 과정을 통해 결정된 주행 파라미터로 주행하는 경우에 전기 자동차의 에너지 잔량에 따라 구동 가능한 시간 데드라인에 대한 시간 제한 정보를 산출할 수 있다. 이 경우, 결정 장치는 전기 자동차의 에너지 모델, 선호 정보, 및 고도 정보에, 시간 제한 정보를 더 고려하여, 주행 파라미터를 결정할 수도 있다. 이 경우, 주행 시간(T)은 시간 제한 정보에 따라 변경될 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 전기 자동차의 주행 파라미터 및/또는 주행 요금을 결정하는 장치의 블록도이다. 도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 전기 자동차의 주행 파라미터 및/또는 주행 요금을 결정하는 장치(예를 들어, '결정 장치')는 통신 인터페이스(710), 메모리(730), 및 프로세서(750)를 포함한다. 통신 인터페이스(710), 메모리(730), 및 프로세서(750)는 통신 버스(705)를 통해 서로 통신할 수 있다.
통신 인터페이스(710)는 전기 자동차의 위치 정보, 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보, 경로 정보에 따라 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 시간 및 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 에너지와 관련된 주행 선호도를 포함하는 선호 정보, 및 경로 정보에 따른 고도 정보 중 적어도 하나를 획득한다. 선호 정보는 예를 들어, 전기 자동차의 탑승자에 대한 서비스 제공 이력에 기초하여 결정될 수 있다.
메모리(730)는 전기 자동차의 에너지 모델을 저장한다.
프로세서(750)는 전기 자동차의 에너지 모델, 선호 정보 및 고도 정보에 기초하여, 평지에 해당하는 도로를 위한 주행 속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함하는 주행 파라미터를 결정한다. 프로세서(750)는 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 전기 자동차의 주행 요금을 결정한다.
프로세서(750)는 주행 시간 및 주행 에너지의 n승을 곱한 최소 에너지 주행 함수가 최소화되도록, 주행 속도 및 등가속도를 결정할 수 있다. 이때, n은 선호 정보에 따라 결정되는 실수(n ≥1)일 수 있다.
등가속도는 예를 들어, 오르막 경사가 있는 도로를 위한 제1 등가속도, 및 내리막 경사가 있는 도로를 위한 제2 등가속도를 포함할 수 있다. 제1 등가속도와 제2 등가속도는 서로 동일할 수도 있고, 또는 서로 상이할 수도 있다.
주행 선호도는 예를 들어, 전기 자동차의 탑승자가 주행 시간 및 주행 에너지의 n승을 곱한 최소 에너지 주행 함수의 최소화를 선호하는 제1 주행 선호도, 탑승자가 주행 에너지의 최적화를 선호하는 제2 주행 선호도, 및 탑승자가 주행 시간의 최적화를 선호하는 제3 주행 선호도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(750)는 주행 시간과 주행 에너지와 관련하여 미리 정해진 제1 주행 선호도에 기초하여, 제1 주행 파라미터를 결정할 수 있다. 프로세서(750)는 제1 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여 주행 요금을 결정할 수 있다. 프로세서(750)는 예를 들어, 제1 주행 파라미터에 따른 주행 결과와 주행 파라미터에 따른 주행 결과 사이의 차이에 기초하여, 주행 요금의 할인 비율 및 할증 비율 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
예를 들어, 선호 정보가 제1 주행 선호도를 포함하는 경우, 프로세서(750)는 n= 2로 설정하고, 제1 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수를 최소화시키는 제1 주행 파라미터를 결정할 수 있다.
예를 들어, 선호 정보가 제2 주행 선호도를 포함하는 경우, 프로세서(750)는 n= 3로 설정하고, 제2 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수를 최소화시키는 제2 주행 파라미터를 결정할 수 있다. 프로세서(750)는 제2 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 전기 자동차의 주행 요금을 결정할 수 있다. 프로세서(750)는 예를 들어, 제1 주행 파라미터에 따라 소요되는 제1 주행 시간에 대비되는 제2 주행 파라미터에 따라 소요되는 제2 주행 시간의 증가율(△T)에 비례하여 할인 비율을 결정할 수 있다. 프로세서(750)는 제1 주행 시간에 대비되는 제2 주행 시간의 증가율(△T)에 비례하여 결정된 할인 비율에 기초하여 전기 자동차의 주행 요금을 결정할 수 있다.
예를 들어, 선호 정보가 제3 주행 선호도를 포함하는 경우, 프로세서(750)는 n = 1로 설정하고, 제3 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수를 최소화시키는 제3 주행 파라미터를 결정할 수 있다. 프로세서(750)는 제3 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 전기 자동차의 주행 요금을 결정할 수 있다. 프로세서(750)는 제1 주행 파라미터에 따라 소요되는 제1 주행 시간에 대비되는 제3 주행 파라미터에 따라 소요되는 제3 주행 시간의 감소율의 제곱(△T2)에 비례하여 할증 비율을 결정할 수 있다. 프로세서(750)는 제1 주행 시간에 대비되는 제3 주행 시간의 감소율의 제곱(△T2)에 비례하여 결정된 할증 비율에 기초하여 전기 자동차의 주행 요금을 결정할 수 있다.
이상에서 설명의 편의를 위하여 '최소화' 혹은 '최적화'의 실시예를 설명하였으나, '최소화'는 해당 파라미터가 미리 정해진 임계치 이하의 값을 가지도록 하는 동작으로 이해될 수 있고, '최적화'는 해당하는 평가 메트릭(metric)이 미리 정해진 임계치 이상의 품질을 가지도록 하는 동작으로 이해될 수 있다.
또한, 프로세서(750)는 도 1 내지 도 6을 통해 전술한 적어도 하나의 방법 또는 적어도 하나의 방법에 대응되는 알고리즘을 수행할 수 있다. 프로세서(750)는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
프로세서(750)는 프로그램을 실행하고, 결정 장치(700)를 제어할 수 있다. 프로세서(750)에 의하여 실행되는 프로그램 코드는 메모리(730)에 저장될 수 있다.
메모리(730)는 상술한 프로세서(750)의 처리 과정에서 생성되는 다양한 정보들을 저장할 수 있다. 이 밖에도, 메모리(730)는 각종 데이터와 프로그램 등을 저장할 수 있다. 메모리(730)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(730)는 하드 디스크 등과 같은 대용량 저장 매체를 구비하여 각종 데이터를 저장할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims (23)

  1. 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법에 있어서,
    상기 전기 자동차의 위치 정보를 획득하는 단계;
    상기 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보를 획득하는 단계;
    상기 경로 정보에 따라 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 시간 및 상기 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 에너지와 관련된 주행 선호도를 포함하는 선호 정보를 획득하는 단계;
    상기 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 전기 자동차의 에너지 모델, 상기 선호 정보 및 상기 고도 정보에 기초하여, 평지에 해당하는 도로를 위한 주행 속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함하는 주행 파라미터를 결정하는 단계
    를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계
    를 더 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 주행 파라미터를 결정하는 단계는
    상기 주행 시간 및 상기 주행 에너지의 n승-상기 n은 상기 선호 정보에 따라 결정되는 실수임-을 곱한 최소 에너지 주행 함수가 최소화되도록, 상기 주행 속도 및 상기 등가속도를 결정하는 단계
    를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 주행 파라미터를 결정하는 단계는
    상기 주행 시간과 상기 주행 에너지와 관련하여 미리 정해진 제1 주행 선호도에 기초하여, 제1 주행 파라미터를 결정하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 주행 요금을 결정하는 단계는
    상기 제1 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여 상기 주행 요금을 결정하는 단계
    를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 주행 요금을 결정하는 단계는
    상기 제1 주행 파라미터에 따른 주행 결과와 상기 주행 파라미터에 따른 주행 결과 사이의 차이에 기초하여, 상기 주행 요금의 할인 비율 및 할증 비율 중 적어도 하나를 결정하는 단계
    를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 주행 선호도는
    상기 전기 자동차의 탑승자가 상기 주행 시간 및 상기 주행 에너지의 n승-상기 n은 상기 선호 정보에 따라 결정되는 실수임-을 곱한 최소 에너지 주행 함수의 최소화를 선호하는 제1 주행 선호도,
    상기 탑승자가 상기 주행 에너지의 최적화를 선호하는 제2 주행 선호도, 및
    상기 탑승자가 상기 주행 시간의 최적화를 선호하는 제3 주행 선호도
    중 적어도 하나를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 선호 정보가 상기 제1 주행 선호도를 포함하는 경우, 상기 n= 2로 설정하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 주행 파라미터를 결정하는 단계는
    상기 제1 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수를 최소화시키는 제1 주행 파라미터를 결정하는 단계
    를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 선호 정보가 상기 제2 주행 선호도를 포함하는 경우, 상기 n= 3로 설정하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 주행 파라미터를 결정하는 단계는
    상기 제2 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수를 최소화시키는 제2 주행 파라미터를 결정하는 단계
    를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제2 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계
    를 더 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계는
    상기 제1 주행 파라미터에 따라 소요되는 제1 주행 시간에 대비되는 상기 제2 주행 파라미터에 따라 소요되는 제2 주행 시간의 증가율에 비례하여 할인 비율을 결정하는 단계; 및
    상기 할인 비율에 기초하여 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계
    를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  11. 제6항에 있어서,
    상기 선호 정보가 상기 제3 주행 선호도를 포함하는 경우, 상기 n= 1로 설정하는 단계; 및
    상기 제3 주행 선호도에 기초하여 결정된 최소 에너지 주행 함수를 최소화시키는 제3 주행 파라미터를 결정하는 단계
    를 더 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계는
    상기 제3 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계
    를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계는
    상기 제1 주행 파라미터에 따라 소요되는 제1 주행 시간에 대비되는 상기 제3 주행 파라미터에 따라 소요되는 제3 주행 시간의 감소율의 제곱에 비례하여 할증 비율을 결정하는 단계; 및
    상기 할증 비율에 기초하여 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는 단계
    를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 선호 정보는
    상기 전기 자동차의 탑승자에 대한 서비스 제공 이력에 기초하여 결정되는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 등가속도는
    오르막 경사가 있는 도로를 위한 제1 등가속도; 및
    내리막 경사가 있는 도로를 위한 제2 등가속도
    를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 제1 등가속도와 상기 제2 등가속도는 서로 동일하거나, 또는 서로 상이한, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 에너지 모델은
    상기 전기 자동차의 저항 성분과 상기 전기 자동차의 속도의 곱으로 정의되는 제1 전력 소모 모델에 기초하여 결정되는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 에너지 모델은
    상기 제1 전력 소모 모델에서, 상기 전기 자동차의 모터 효율을 더 고려하여 정의되는 제2 전력 소모 모델에 기초하여 결정되는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 에너지 모델은
    상기 제2 전력 소모 모델에서, 상기 전기 자동차의 구동계에서의 에너지 소비를 더 고려하여 정의되는 제3 전력 소모 모델에 기초하여 결정되는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  20. 제1항에 있어서,
    상기 고도 정보는
    상기 경로 정보에 따른 고도의 변화를 나타내는 기울기 정보를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 방법.
  21. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제20항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  22. 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 장치에 있어서,
    상기 전기 자동차의 위치 정보, 상기 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보, 상기 경로 정보에 따라 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 시간 및 상기 목적지에 도달하는데 소요되는 주행 에너지와 관련된 주행 선호도를 포함하는 선호 정보, 및 상기 경로 정보에 따른 고도 정보 중 적어도 하나를 획득하는 통신 인터페이스;
    상기 전기 자동차의 에너지 모델을 저장하는 메모리; 및
    상기 전기 자동차의 에너지 모델, 상기 선호 정보 및 상기 고도 정보에 기초하여, 평지에 해당하는 도로를 위한 주행 속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함하는 주행 파라미터를 결정하는 프로세서
    를 포함하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 장치.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 주행 파라미터에 따른 주행 결과에 기초하여, 상기 전기 자동차의 주행 요금을 결정하는, 전기 자동차의 주행 파라미터 결정 장치.
KR1020190057488A 2018-05-16 2019-05-16 전기 자동차의 주행 파라미터를 결정하는 방법 및 장치 KR20190131452A (ko)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112749740A (zh) * 2020-12-30 2021-05-04 北京优挂信息科技有限公司 确定车辆目的地的方法、装置、电子设备及介质

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112749740A (zh) * 2020-12-30 2021-05-04 北京优挂信息科技有限公司 确定车辆目的地的方法、装置、电子设备及介质

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