WO2021101048A1 - 차량센서를 활용한 전기차용 정보제공서비스 시스템 - Google Patents

차량센서를 활용한 전기차용 정보제공서비스 시스템 Download PDF

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WO2021101048A1
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김병식
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Definitions

  • the present invention relates to an information providing service system for electric vehicles, in which the battery condition and the driving distance of the electric vehicle are predicted in consideration of weather conditions and topographic information according to a route, and driving and weather information measured by a vehicle sensor and external
  • the present invention relates to an electric vehicle information providing service system using vehicle sensors that enables accurate prediction by making predictions of battery conditions and the like through big data analysis using weather observation and prediction information.
  • an electric vehicle refers to a vehicle that charges a battery using power supplied from the outside and drives it using battery power.
  • Electric vehicles, electric scooters, electric bicycles, and electric motorcycles (hereinafter referred to as'electric vehicles' ), including various means of transportation using batteries.
  • these electric vehicles still lack battery charging facilities, take a long time to charge, and have a problem that the mileage when charging the battery is not longer than that of ordinary vehicles or transportation.Therefore, the battery power is often insufficient while driving. have. Therefore, as in the patent document below, a technology for calculating and providing the available driving distance according to the state of the battery of the electric vehicle has been developed and used.
  • the battery of an electric vehicle exhibits different characteristics according to various surrounding environments and weather conditions, and is consumed differently depending on the slope, curvature, and road conditions of the path the electric vehicle travels, and depending on the driving habits of the driver. It makes a difference. Accordingly, as shown in FIG. 1, the difference between the predicted driving distance and the actual driving distance occurs up to 85%, and accordingly, the electric vehicle does not reach the charging station and stops in the middle.
  • the present invention was devised to solve the above problems,
  • the present invention provides an information providing service system for electric vehicles that enables accurate prediction of battery status and available driving distance by predicting and providing the battery status and driving distance of the electric vehicle in consideration of weather conditions and topographic information according to a route. There is a purpose to provide.
  • the present invention collects weather information and vehicle operation information using a vehicle sensor attached to the vehicle, collects observation and predicted weather information from an external weather system, and obtains topographic information on the slope, curve, and road surface of the vehicle movement path.
  • the purpose is to provide an information service system for electric vehicles.
  • An object of the present invention is to provide an information providing service system for an electric vehicle to provide customized information customized to a driver.
  • An object of the present invention is to provide an information providing service system for an electric vehicle capable of further increasing the accuracy of predicting battery conditions and driving distance by optimizing predicted weather information using weather information measured by a vehicle sensor.
  • An object of the present invention is to provide an electric vehicle information providing service system that enables safe driving by generating and providing information on prediction of freezing, fog, and flooding that directly affects the operation of an electric vehicle.
  • An object of the present invention is to provide an information providing service system for an electric vehicle that can ensure charging at the destination point of the vehicle.
  • An object of the present invention is to provide an information providing service system for an electric vehicle that enables efficient selection of a route and a charging location by displaying a reachable range on a map based on a vehicle location.
  • An object of the present invention is to provide an information providing service system for an electric vehicle that allows the driving distance to be adjusted according to the operation control of the parts.
  • the present invention is implemented by an embodiment having the following configuration in order to achieve the above object.
  • an information providing service system for an electric vehicle includes a vehicle sensor mounted on a vehicle to measure driving information and weather information of the vehicle; A management server that predicts and provides a battery condition and an available driving distance of an electric vehicle by using the information measured by the vehicle sensor; And a user terminal for receiving and displaying the predicted information from the management server, wherein the management server predicts a battery condition and an available driving distance of the electric vehicle in consideration of battery characteristics according to weather information.
  • the management server is configured to predict the battery state and the driving distance of the electric vehicle in consideration of battery consumption characteristics according to the terrain of the vehicle driving route. Characterized in that.
  • the management server includes a data collection server that collects information for predicting a battery state and an available driving distance, and the collected data. And an information providing server that predicts and provides a battery state and an available driving distance by using, and the data collection server includes a vehicle information collection unit that collects and stores weather information, driving information, and location information measured by the vehicle sensor; ; A meteorological information storage unit for storing observational and predicted meteorological information received from an external meteorological system; And a topographic information storage unit for storing topographic information about the slope, curve, and road surface of the vehicle movement path.
  • the information providing server is a correlation between vehicle type, terrain information, weather information, road weather information directly related to electric vehicle operation, and battery consumption. It characterized in that it comprises a battery condition predictor for predicting the battery consumption by analyzing the.
  • the battery condition prediction unit analyzes a driving pattern of a vehicle driver and uses it to analyze a correlation with a battery consumption amount. do.
  • the information providing server includes a driving pattern analysis unit for analyzing a driving pattern of a driver, and the driving pattern analysis unit A meteorological information storage module for storing the meteorological information of the; A road weather information storage module that stores road weather information directly related to electric vehicle operation; A topographic information storage module for storing topographic information of a vehicle driving route; A driving information storage module for storing driving information related to vehicle speed and acceleration/deceleration; And a driving pattern detection module for detecting a driving pattern according to weather information, road weather information, and terrain information.
  • the information providing server optimizes weather information predicted by an external weather system using weather information measured by the vehicle sensor.
  • a weather information enhancement unit wherein the weather information enhancement unit loads a sensor information loading module for loading weather information measured by the vehicle sensor, and a prediction information loading module for loading weather prediction information of an external weather system according to the position of the vehicle sensor.
  • a correlation analysis module that derives a correlation by comparing the weather information loaded by the module and the sensor information loading module with the weather prediction information of an external weather system, and a prediction information update module that corrects the weather prediction information according to the derived correlation. It characterized in that it comprises a.
  • the information providing server uses weather prediction information to predict road weather information of each road closely related to the operation of an electric vehicle.
  • a weather information loading module for loading weather prediction information;
  • a prediction information verification module that compares the predicted ice, fog, and inundation information with the actual ice, fog, and inundation information;
  • a prediction correction module for modifying an algorithm of the ice prediction information generation module, the fog prediction information generation module, and the flooding prediction information generation module according to the verified result.
  • the information providing server includes a road hazard information providing unit that displays predicted road weather information on a user terminal. do.
  • the information providing server calculates the amount of battery consumption according to the destination of the vehicle by the battery condition prediction unit to enable driving at the destination.
  • an arrival information providing unit that provides distance and remaining battery capacity information
  • the arrival information providing unit includes an arrival location information receiving module that receives arrival location information from the user terminal, and a moving route that searches for a route between the current location and the arrival location.
  • a remaining battery display module upon arrival for displaying the amount of remaining battery.
  • the arrival information providing unit is an arrival reference charging station information providing module that displays information on charging stations around the arrival location and whether or not the charging station is reachable. It characterized in that it comprises a.
  • the information providing server includes a charging information providing unit that provides charging station information around a vehicle location, and the charging information providing unit A charging station search module that searches for charging stations around the location, a path search module for each charging station that searches for a path for each charging station, a battery consumption calculation module for each path that calculates the battery consumption by the searched path by the battery condition prediction unit, and a vehicle It characterized in that it comprises a reachability display module for indicating whether the charging station is reachable through each path in consideration of the state of the battery of.
  • the information providing server includes a battery consumption map providing unit displaying a movable range according to the current battery state of the vehicle, and the The battery consumption map providing unit includes a movable path search module that searches for a movable path based on the current location of the vehicle, a battery consumption information calculation module that calculates battery consumption information for each path by the battery condition prediction unit, and the vehicle A battery status information receiving module for receiving information on the current battery status of the battery, a reference value setting module for setting a reference value for the remaining battery amount, and an area display module for each reference value that displays a movable area according to the set reference value. It is done.
  • the information providing server includes a parts power supply unit that calculates the amount of battery consumption in consideration of the amount of power consumption for each part of the vehicle
  • the component power supply unit includes a component-specific power consumption display module that displays the power consumption of each component, a component-specific battery consumption calculation module that calculates the effect on the battery consumption of each component, and the vehicle runs according to the shutdown of each component. It characterized in that it comprises a battery consumption information correction module for correcting the battery consumption information according to, and a driveable distance display module for each part that displays the driveable distance according to the modified battery consumption.
  • the present invention can obtain the following effects by the configuration, combination, and use relationship to be described below with the present embodiment.
  • the present invention has the effect of predicting and providing a battery condition and a driving distance of an electric vehicle in consideration of weather conditions and topographic information according to a route, thereby enabling accurate prediction of the battery condition and driving distance.
  • the present invention collects weather information and vehicle operation information using a vehicle sensor attached to the vehicle, collects observation and predicted weather information from an external weather system, and obtains topographic information on the slope, curve, and road surface of the vehicle movement path.
  • the present invention has the effect of providing customized information specialized to the driver by making the prediction of the amount of battery consumption in consideration of the driving pattern of the driver.
  • the present invention optimizes predicted weather information using weather information measured by a vehicle sensor, thereby further increasing the accuracy of predicting a battery condition and an available driving distance.
  • the present invention has the effect of enabling safe driving by generating and providing prediction information for ice, fog, and flooding that directly affects the operation of an electric vehicle.
  • the remaining amount of the battery and the available driving distance are calculated and provided at the arrival point of the vehicle, so that preparation for charging after arrival can be made in advance.
  • the present invention has the effect of ensuring charging after arrival by displaying whether or not the charging station is reachable together with information on charging stations around the destination.
  • the present invention has an effect of ensuring charging by displaying whether or not reachability according to prediction of battery consumption is displayed together with vehicle location charging station information.
  • the present invention has an effect of efficiently selecting a route and a charging location by displaying a reachable range according to a battery consumption prediction on a map based on a vehicle location.
  • the present invention calculates the power consumed for each part of the vehicle, and calculates and displays the change in battery consumption according to the stopping of operation of the part, so that the driving distance can be adjusted according to the operation control of the part.
  • 1 is a graph showing seasonal error rates of conventional driving distance prediction
  • FIG. 2 is a configuration diagram of an information providing service system for an electric vehicle using a vehicle sensor according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the vehicle sensor of FIG. 2
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the data collection server of FIG. 2
  • FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of the information providing server of FIG. 2
  • FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of a battery condition prediction unit of FIG. 5
  • FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of the driving pattern analysis unit of FIG. 5
  • FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of a weather information enhancement unit of FIG. 5
  • FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of the road weather information generation unit of FIG. 5
  • FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of the arrival information providing unit of FIG. 5
  • FIG. 11 is a reference diagram showing an example of a screen provided to a user terminal by the arrival information providing unit of FIG. 10
  • FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of the charging information providing unit of FIG. 5
  • FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of a battery consumption map providing unit of FIG. 5
  • FIG. 14 is a reference diagram showing an example of a screen provided to a user terminal by the battery consumption map providing unit of FIG. 13
  • 15 is a block diagram showing the configuration of a component power information providing unit of FIG. 5
  • FIG. 16 is a reference diagram showing an example of a screen provided to a user terminal by the parts power information providing unit of FIG. 16
  • 17 is a block diagram showing the configuration of the road hazard information providing unit of FIG. 5
  • vehicle sensor 11 vehicle operation information measurement module 12: rainfall measurement module
  • vehicle information collection unit 212 weather information storage unit 213: topographic information storage unit
  • weather information enhancement unit 234 road weather information generation unit 235: arrival information providing unit
  • charging information providing unit 237 battery consumption map providing unit 238: parts power information providing unit
  • FIGS. 2 to 17 An electric vehicle information providing service system using a vehicle sensor according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 2 to 17, wherein the electric vehicle information providing service system using the vehicle sensor is mounted on a vehicle to provide vehicle operation information. And a vehicle sensor 1 for measuring weather information.
  • a management server (2) that predicts and provides a battery condition and a driving distance of an electric vehicle using information measured by the vehicle sensor (1); And a user terminal 3 for receiving and displaying the predicted information from the management server 2.
  • the conventional electric vehicle mileage prediction system predicts the battery consumption by considering only the state of the battery or fuel economy characteristics, and accordingly predicts the possible driving distance at the current location.
  • the consumption characteristics of an electric vehicle battery vary greatly depending on the temperature, vary depending on the road surface condition according to weather conditions, and appear differently depending on the topography such as the slope of the road, the curve, and the driving pattern of the driver. Therefore, in the present invention, the consumption of the battery is predicted in consideration of weather information, terrain information, and driver pattern. To this end, information about this is collected to form big data. The battery consumption was predicted accordingly.
  • the present invention not only measures and collects vehicle operation information by a vehicle sensor 1 attached to the vehicle, but also optimizes weather information and makes more accurate predictions by collecting meteorological information about temperature and rainfall around the vehicle. And through this, more accurate prediction of battery consumption and driving distance is possible.
  • the vehicle sensor 1 is attached to a vehicle to measure driving information and surrounding weather information of the vehicle, and the measured information is transmitted to the management server 2 to be collected.
  • the vehicle sensor 1 may include a vehicle operation information measurement module 11 that measures vehicle operation information, and may collect various weather information, but in the present invention, rainfall in order to measure temperature and rainfall information
  • a measurement module 12 and a temperature measurement module 13 may be included, and the rainfall measurement module 12 and the temperature measurement module 13 are attached to a general vehicle as well as an electric vehicle to measure and collect meteorological information. can do.
  • the vehicle operation information measuring module 11 is attached to each vehicle to measure vehicle operation information, and can be transmitted along with information on the vehicle type and battery type, as well as information for identifying the driver. Battery status, driving route, speed, acceleration/deceleration information, etc. can be measured and transmitted.
  • the rainfall measurement module 12 is configured to measure and transmit rainfall information, and a rainfall measurement sensor installed to operate a wiper of a vehicle may be applied. Accordingly, the rainfall measurement module 12 may be applied with various sensor devices that measure rainfall by an optical sensor, and measure information about rainfall at regular time intervals and transmit it to the management server 2.
  • the temperature measurement module 13 measures and transmits the temperature around the vehicle, and measures the temperature along with the rainfall at regular time intervals and transmits the measured temperature to the management server 2.
  • the management server 2 is a configuration that predicts and provides the battery condition and the driving distance of the electric vehicle, and predicts the battery status and the driving distance by analyzing the data collection server 21 and the collected data for collecting data therefor. It may include an information providing server 23 to be provided.
  • the data collection server 21 is configured to collect information for predicting the state of the battery and the available driving distance, and the vehicle information collecting unit 211 collecting information from the vehicle sensor 1, and waking up from the external meteorological system (O). It may include a weather information storage unit 212 for collecting and storing information, and a topographic information storage unit 213 for storing topographic information of a road.
  • the vehicle information collecting unit 211 is configured to collect and store information measured by the vehicle sensor 1, and a meteorological information collecting module 211a collecting meteorological information such as temperature and rainfall, and the battery state of the vehicle , A driving information collection module 211b that collects information such as a driving route, speed, acceleration/deceleration, and the like, and a location information collection module 211c that collects location information of a vehicle. Accordingly, the vehicle information collection unit 211 may collect weather information and operation information for each location of the vehicle to form big data, and through this, the battery consumption according to weather information, driving route, driving pattern, etc. Make it possible to identify the characteristics.
  • the meteorological information storage unit 212 is configured to collect and store meteorological information from an external meteorological system (O), for example, the Meteorological Agency, AWS, etc. It may include a prediction information storage module 212b for storing prediction information.
  • O external meteorological system
  • the observation and prediction weather information stored by the observation information storage module 212a and the prediction information storage module 212b is used to advance weather information along with the weather information measured by the vehicle sensor 1, and The information can be used to predict the battery condition and mileage, thereby contributing to improving the accuracy of the prediction.
  • the topographic information storage unit 213 is configured to store topographic information of a road, and various topographic information that may affect battery consumption characteristics of an electric vehicle can be stored. For example, slope information, curve information, and road surface information It may include a slope information storage module 213a, a curve information storage module 213b, and a road surface information storage module 213c for storing.
  • the information providing server 23 predicts battery consumption using weather information, terrain information, and driving information stored in the data collection server 21, and calculates and provides a driving distance accordingly.
  • the information providing server 23 analyzes battery consumption characteristics according to types, terrain, driving patterns, weather information, and road weather information of vehicles and batteries to predict battery consumption according to routes.
  • the information providing server 23 analyzes a driver's driving pattern, enhances weather information, and generates predictive information on road weather directly related to electric vehicle operation, thereby further improving the accuracy of battery consumption prediction.
  • the information providing server 23 prevents an accident in which charging of the electric vehicle is not possible by displaying the driving distance of the destination center, information on the remaining amount of battery, information on the surrounding charging station, and the like, based on the prediction of battery consumption.
  • the information providing server 23 provides a driver-centered battery consumption map so that the moving route and charging location can be planned in advance, and the power consumption information for each part of the vehicle is provided to enable efficient driving. By displaying the dangerous weather information of the electric vehicle together, it is possible to safely drive the electric vehicle.
  • the information providing server is a battery condition prediction unit 231, a driving pattern analysis unit 232, a weather information enhancement unit 233, a road weather information generation unit 234, as shown in FIG. It may include an information providing unit 235, charging information providing unit 236, battery consumption map providing unit 237, parts power information providing unit 238, road hazard information providing unit 239.
  • the battery condition prediction unit 231 is configured to analyze the consumption characteristics of the battery according to the type, topography, driving pattern, weather information, and road weather information of the vehicle and battery, and is collected and stored by the data collection server 21. By analyzing the generated big data using a machine learning technique, it is possible to derive the correlation between the battery consumption characteristics, such as type of vehicle and battery, terrain, driving pattern, weather information, road weather information, etc.
  • the battery condition prediction unit 231 may predict the current driving distance in consideration of the current condition of the battery and weather information, but more preferably, the terrain, driving pattern, and weather conditions for a certain route from the current position of the vehicle. Battery consumption characteristics may be analyzed in consideration of information, etc., and accordingly, battery consumption may be predicted.
  • the battery condition prediction unit 231 includes a vehicle type information loading module 231a, a terrain information loading module 231b, a driving pattern information loading module 231c, a weather information loading module 231d, and a road weather information loading module. (231e), may include a correlation analysis module (231f).
  • the vehicle type information loading module 231a is configured to load information on the type of vehicle and the type of battery, and allows the characteristics according to the type of vehicle and the type of battery to be input as a variable for predicting battery consumption.
  • the topographic information loading module 231b is configured to load topographic information about the moving path of the vehicle, so that information such as slope, curve, and road surface information can be loaded, and road conditions such as slopes and curves, unpaved and paved, etc. It can be used for correlation analysis with battery consumption by classifying the terrain information according to the roughness of the vehicle.
  • the driving pattern information loading module 231c is configured to load information on the driving pattern of each driver, and the information analyzed and stored by the driving pattern analysis unit 232 is loaded.
  • the driving pattern information loaded by the driving pattern information loading module 231c may include a driving speed of a driver according to each environment, an acceleration/deceleration degree, and the like, so that a battery consumption characteristic according to the driving pattern information can be analyzed. Therefore, the battery condition prediction unit 231
  • the meteorological information loading module 231d is configured to load meteorological information measured by the vehicle sensor 1, and a correlation with battery consumption can be analyzed using this. Accordingly, the meteorological information loading module 231d allows the meteorological information directly measured by the vehicle sensor 1 to be used for correlation analysis, thereby enabling more accurate battery consumption analysis.
  • the road weather information loading module 231e is configured to load road weather information directly related to the driving of the electric vehicle, and may load observation information on ice, fog, flooding, and the like. In addition, the road weather information loading module 231e expresses numerically according to information on each road weather information such as freezing, fog, and flooding so that correlation analysis with battery consumption can be performed.
  • the correlation analysis module 231f includes the vehicle type information loading module 231a, a terrain information loading module 231b, a driving pattern information loading module 231c, a weather information loading module 231d, and a road weather information loading module 231e. It is a configuration that analyzes the correlation between vehicle and battery type, terrain information, driving pattern information, weather information, road weather information, and battery consumption characteristics loaded by the vehicle and allows a correlation equation according to each variable to be derived.
  • the correlation analysis module 231f may use various machine learning techniques such as a decision tree, logistic regression, and random forest, and allows a correlation equation to be derived by a method with the highest accuracy.
  • the driving pattern analysis unit 232 is configured to analyze the driving pattern of each driver, and analyzes driving information on the driver's vehicle speed, acceleration, deceleration, etc. according to weather, road weather, and terrain information.
  • the driving pattern analysis unit 232 includes a weather information storage module 232a, a road weather information storage module 232b, a terrain information storage module 232c, a driving information storage module 232d, and a driving pattern detection module ( 232e).
  • the weather information storage module 232a, road weather information storage module 232b, and terrain information storage module 232c are configured to store meteorological information, road weather information, and terrain information for the route the driver has moved. Allows analysis of driving patterns to be made.
  • the driving information storage module 232d is configured to store information on a driver's vehicle driving speed, acceleration degree, deceleration degree, and the like, and allows the correlation between weather information, road weather information, and terrain information to be analyzed.
  • the driving pattern detection module 232e is configured to detect a user's driving pattern according to weather information, road weather information, and terrain information. Allows information on whether a deceleration is taking place can be analyzed.
  • the driving pattern of the driver detected by the driving pattern detection module 232e is transmitted to the battery condition prediction unit 231 and loaded by the driving pattern information loading module 231c, and is input as a variable for predicting battery consumption. It makes it possible to predict the battery consumption that is optimized for the driver.
  • the weather information enhancement unit 233 is configured to improve the accuracy of predicted weather information by using the weather information measured by the vehicle sensor 1, and the weather prediction information provided by the external weather system O and By comparing the weather information measured by the vehicle sensor 1 and correcting the prediction information, it is possible to increase the accuracy of the weather information prediction.
  • Weather information predicted by the external meteorological system (O) cannot measure meteorological elements at all points, and its accuracy is inevitably reduced due to various variables, so a vehicle sensor that measures weather information at a specific location (1) The accuracy can be further improved by correcting the predicted weather information using the weather information of.
  • the weather information enhancement unit 233 may include a sensor information loading module 233a, a prediction information loading module 233b, a correlation analysis module 233c, and a prediction information update module 233d.
  • the sensor information loading module 233a is configured to load meteorological information measured and stored by the vehicle sensor 1, and may, for example, load information on temperature, rainfall, and the like.
  • the predictive information loading module 233b is configured to retrieve predicted weather information for a location measured by the vehicle sensor 1, and retrieves information predicted by the external meteorological system O.
  • the correlation analysis module 233c compares the weather information measured by the vehicle sensor 1 at a specific location and the weather information predicted by the external meteorological system O, and analyzes the correlation, for a certain period of time. Analyzes the accumulated big data of the company to derive a correlation.
  • the prediction information update module 233d is configured to modify weather information predicted according to the correlation analyzed by the correlation analysis module 233c, and the arrival information providing unit 235, the charging information providing unit 236, When predicting the amount of battery consumption and the driving distance by the battery consumption map providing unit 237, the corrected predicted weather information is reflected.
  • the road weather information generation unit 234 is configured to generate and provide predicted information on road weather information directly related to the operation of an electric vehicle, such as freezing, fog, and flooding, by using the weather prediction information. As such, it can be displayed on the user terminal 3 through the road hazard information providing unit 239.
  • the road weather information generation unit 234 compares the occurrence information of actual ice, fog, and flooding with prediction information to correct each prediction algorithm, so that the accuracy of the prediction can be improved as time goes by.
  • the road weather information generation unit 234 includes a weather information loading module 234a, an icing prediction information generation module 234b, a fog prediction information generation module 234c, a flooding prediction information generation module 234d, and prediction information. It may include a verification module 234e and a prediction correction module 234f.
  • the meteorological information loading module 234a is configured to load weather forecast information, and loads the weather information optimized by the weather information enhancement unit 233 together with the predicted weather information stored by the prediction information storage module 212b. Can come.
  • the freezing prediction information generation module 234b is a component that predicts freezing of the road, and can predict freezing according to rainfall, temperature, wind speed, etc., and when freezing exceeds a certain standard, it is generated as freezing prediction information. It can be marked as dangerous information.
  • the fog prediction information generation module 234c is a component that predicts fog generated on the road, and can be predicted using weather prediction information such as temperature, road surface temperature, humidity, air pressure, wind speed, and solar radiation. You can make the prediction by
  • the inundation prediction information generation module 234d is a component that predicts the occurrence of road inundation, and can predict inundation using rainfall information, and a causal relationship between a specific road, rainfall, and inundation is determined by machine learning. It can be analyzed to generate flood prediction information. In particular, inundation can have a fatal effect on the battery of an electric vehicle, and if the standard is strict so that it can be displayed on the user terminal (3) as dangerous information when it exceeds the degree that can affect the battery of the electric vehicle. .
  • the arrival information providing unit 235 predicts the amount of battery consumption for each movement route along with the movement route for a specific destination. In particular, as shown in FIG. 11, the destination information providing unit 235 displays the available driving distance and the remaining battery capacity at the destination. It is possible to accurately grasp the condition of the vehicle after arrival. In addition, the arrival information providing unit 235 calculates and provides a nearby charging station and reachability based on the arrival point, thereby preventing a problem in which charging is difficult after arrival.
  • the arrival information providing unit 235 includes an arrival location information receiving module 235a, a moving route search module 235b, a battery consumption calculation module for each route 235c, a driving distance calculation module 235d upon arrival, Upon arrival, a residual battery display module 235e and an arrival reference charging station information providing module 235f may be included.
  • the arrival location information receiving module (235a) is configured to receive information on the arrival location input through the user terminal (3).
  • the driver sets and inputs a destination through the driver terminal (31). It can be made to receive information.
  • the movement route search module 235b is configured to search for a route from a current location of the vehicle to a destination, and may search a predetermined number of routes in which the vehicle can move in order of required time.
  • the battery consumption calculation module 235c for each route is configured to calculate the estimated battery consumption for each route searched by the movement route search module 235b.
  • the road weather information and the driving pattern information of the corresponding driver are input to the correlation equation derived by the battery condition prediction unit 231 so that the amount of battery consumption can be calculated. Therefore, the battery consumption calculation module 235c for each route considers the terrain, weather conditions, and road weather information of the route along with the vehicle type and battery type, and calculates the battery consumption according to the driving pattern of the driver, thereby predicting more accurate battery consumption. This becomes possible.
  • the available driving distance calculation module 235d at the time of arrival is configured to calculate and provide the available driving distance at the time of arrival at the destination, and the current battery state of the vehicle and the amount of battery consumption calculated by the battery consumption calculation module 235c for each route The remaining amount of the battery is calculated and the available driving distance is displayed accordingly.
  • the remaining battery upon arrival display module 235e is configured to display the amount of remaining battery upon arrival on the user terminal 3, and is calculated by subtracting the estimated battery consumption from the current remaining battery amount.
  • the arrival reference charging station information providing module (235f) is a configuration that provides information about charging stations in the vicinity that can be reached based on the amount of remaining battery at the arrival point, and the charging information providing unit predicts surrounding weather conditions based on the arrival point. In consideration of the amount of battery consumption calculated by (236), whether it is reachable or not is indicated.
  • the charging information providing unit 236 is configured to provide information on charging stations around the vehicle, and may also be used to provide information on charging stations around an arrival point by the arrival reference charging station information providing module 235f.
  • the charging information providing unit 236 predicts the amount of battery consumption for each charging station in consideration of battery consumption characteristics according to the weather conditions by the battery state predicting unit 231, and displays whether or not it is reachable according to the predicted battery consumption amount. Do it.
  • the charging information providing unit 236 includes a charging station search module 236a, a path search module 236b for each charging station, and a battery consumption calculation module 236c for each path.
  • the charging station search module 236a is configured to search for charging stations near the vehicle location, and searches for electric vehicle charging stations within a predetermined distance.
  • the path search module 236b for each charging station may search for paths that a vehicle can move for each charging station, and may search for and display a predetermined number of paths.
  • the battery consumption calculation module 236c for each path is configured to calculate the estimated battery consumption for each path searched by the path search module 236b for each charging station, and a correlation equation derived by the battery condition prediction unit 231 According to this, the amount of battery consumption is calculated by considering topography, weather, road weather information, and driving pattern information according to each route.
  • the reachability display module 236d is configured to display the reachability of each charging station along each path, and considers the current battery status of the vehicle and the amount of battery consumption calculated by the battery consumption calculation module 236c for each path. To indicate whether it is reachable or not. As an example, the reachability display module 236d may divide a class according to the amount of remaining battery when moving to each route and display it as danger, warning, or possible.
  • the battery consumption map providing unit 237 is configured to display a vehicle reachable area on a map in consideration of the predicted battery consumption, and predicts the battery consumption for each route based on the current vehicle location to determine the remaining battery capacity. The area is marked according to.
  • the battery consumption map providing unit 237 includes a movable path search module 237a, a battery consumption information calculation module 237b, a battery status information receiving module 237c, a reference value setting module 237d, and a region for each reference value.
  • a display module 237e may be included.
  • the movable route search module 237a is configured to search for a route through which the vehicle can move based on the location of the vehicle, and searches all routes connected to the vehicle location up to a predetermined distance.
  • the battery consumption information calculation module 237b is configured to predict battery consumption for each path searched by the movable path search module 237a, and is based on a correlation equation derived by the battery state prediction unit 231. Try to predict the battery consumption accordingly.
  • the battery status information receiving module 237c is configured to receive battery status information of the vehicle, and allows the movable distance to be calculated according to the remaining amount information of the battery.
  • the reference value setting module 237d is configured to set a reference value for the remaining battery amount in consideration of the current battery amount of the vehicle and the estimated battery consumption amount for each route. Accordingly, it is possible to set the reference value to be divided into the areas of 1, 2 and 3.
  • the area display module 237e for each reference value is configured to display each area on a map according to the reference value of the remaining battery capacity, and may be displayed as areas 1. 2 and 3 as shown in FIG. 14. Here, it means an area in which the remaining battery capacity decreases from area 1 to area 3, and through this, the driver can accurately grasp the reachable area of the vehicle.
  • the parts power information providing unit 238 is configured to determine the amount of power consumption for each part of the vehicle and calculate the amount of battery consumption and the driving distance according to whether the part is operated, and the driver can adjust whether or not the part is operated in consideration of this. To be able to.
  • the component power information providing unit 238 includes a component-specific power consumption display module 238a, a component-specific battery consumption calculation module 238b, a battery consumption information correction module 238c, and a component-specific driving distance display module ( 238d).
  • the power consumption display module 238a for each part is a configuration that displays the amount of power consumption according to the operation of each part of the vehicle, for example, an air conditioner, an electric component, and a lighting device, in consideration of the power consumption of each part. As shown in FIG. 2, the power consumed by each component may be displayed.
  • the component-specific battery consumption calculation module 238b is configured to calculate the amount of battery consumption when driving in each route according to the power consumption of each component, and the arrival information providing unit 235 and the charging information providing unit 236 , When predicting the battery consumption amount by the battery consumption map providing unit 237, it is possible to calculate the battery consumption amount contributed by each component.
  • the battery consumption information correction module 238c is configured to calculate a predicted battery consumption when the power of each component is turned off, and can be calculated by subtracting the battery consumption consumed by each component from the existing battery consumption.
  • the driveable distance display module 238d for each part is configured to display the driveable distance that increases when the operation of the part is stopped according to the amount of battery consumption calculated by the battery consumption information correction module 238c, and the driver considers this. This allows you to decide whether or not to operate the part.
  • the road hazard information providing unit 239 is configured to display road information that is dangerous to the operation of an electric vehicle on a map, and when the road weather information predicted by the road weather information generating unit 234 exceeds a certain risk level, It is possible to display related information on the user terminal 3.
  • the road hazard information providing unit 239 may include an ice information display module 239a that displays ice, fog, and flood information, a fog information display module 239b, and a flood information display module 239c. When freezing, fog, or flooding occurs enough to interfere with operation, dangerous information is provided on each route of the arrival information providing unit 235, charging information providing unit 236, and battery consumption map providing unit 237. By marking it, safe driving of the electric vehicle is possible.
  • the user terminal 3 is a configuration that displays the configuration provided from the management server 2 through a screen, and various devices such as smartphones, tablets, and PCs that can be connected to the management server 2 through wired or wireless communication are applied. It can be, and includes a driver terminal 31 and an operator terminal 32.
  • the driver terminal 31 is a terminal possessed by the driver of the vehicle, and based on the prediction of battery consumption, the arrival information providing unit 235, the charging information providing unit 236, the battery consumption map providing unit 237, and parts power information Each information by the providing unit 238 and the road hazard information providing unit 239 can be displayed on the screen.
  • the operator terminal 32 can also display the same information as the driver terminal 31, but the operator terminal 32 is possessed by a manager such as a rental car, a logistics company, and a transportation company to manage the driving status of vehicles. I can.

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Abstract

본 발명은 전기차용 정보제공서비스 시스템에 관한 것으로, 기상상태, 경로에 따른 지형정보 등을 고려하여 전기차의 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하도록 하고, 차량센서에 의해 측정되는 주행 및 기상정보와 외부 기상 관측 및 예측정보를 이용하여 빅데이터 분석을 통해 배터리 상태 등의 예측이 이루어지도록 함으로써 정확한 예측이 가능하도록 하는 차량센서를 활용한 전기차용 정보제공서비스 시스템에 관한 것이다.

Description

차량센서를 활용한 전기차용 정보제공서비스 시스템
본 발명은 전기차용 정보제공서비스 시스템에 관한 것으로, 기상상태, 경로에 따른 지형정보 등을 고려하여 전기차의 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하도록 하고, 차량센서에 의해 측정되는 주행 및 기상정보와 외부 기상 관측 및 예측정보를 이용하여 빅데이터 분석을 통해 배터리 상태 등의 예측이 이루어지도록 함으로써 정확한 예측이 가능하도록 하는 차량센서를 활용한 전기차용 정보제공서비스 시스템에 관한 것이다.
자동차 보급의 폭발적 증가에 따른 오염물질의 확산으로 심각한 대기오염을 유발하고 있으며, 이에 대한 대안으로 무공해 차량에 대한 관심이 급격하게 증가하고 있다.
무공해 차량 중 전기차는 외부에서 공급되는 전력을 이용하여 배터리를 충전하고, 배터리 전력을 이용하여 구동하는 운송수단을 의미하는 것으로, 전기자동차, 전기 스쿠터, 전기 자전거, 전기 오토바이(이하 '전기차'라 함) 등 배터리를 이용한 다양한 운송수단을 포함한다. 다만 이러한 전기차는 아직 배터리 충전설비가 부족하고 충전시간이 오래걸리며 배터리 완충시의 주행거리도 일반 차량이나 운송수단에 비해 길지 못하다는 문제가 있어, 주행중 배터리의 전력이 부족하게 되는 경우가 자주 발생하고 있다. 따라서, 아래 특허문헌과 같이 전기차의 배터리 상태에 따라 주행가능거리를 산출하여 제공하도록 하는 기술이 개발되어 사용되고 있다.
다만, 전기차의 배터리는 다양한 주변 환경 및 기상 상태에 따라 상이한 특성을 보이고, 전기차가 주행하는 경로의 경사, 굴곡, 노면 상태 등에 따라서도 상이하게 소모되며, 운전자의 운전 습관에 따라서도 소모되는 시간에 차이를 보이게 된다. 따라서, 도 1에서 보는 바와 같이 예측되는 주행가능거리와 실제 주행가능거리의 차이가 최대 85%까지 발생하고 있으며, 이에 따라 전기차가 충전소까지 가지 못하고 중간에 멈추는 경우가 빈번하게 발생하고 있다.
(특허문헌)
공개특허공보 제10-2019-0020468호(2013.02.27. 공개)"전기자동차의 내비게이션 장치 및 그 방법"
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로,
본 발명은 기상상태, 경로에 따른 지형정보 등을 고려하여 전기차의 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하여 제공하도록 함으로써, 정확한 배터리 상태 및 주행가능거리의 예측이 가능하도록 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 차량에 부착되는 차량센서를 이용하여 기상정보 및 차량의 운행정보를 수집하고, 외부기상시스템으로부터 관측 및 예측 기상정보를 수집하며, 차량 이동경로의 경사, 커브, 노면에 대한 지형정보를 수집하여 저장하도록 하고, 저장된 자료들의 빅데이터 분석을 통해 전기차의 배터리소모량 및 주행가능거리를 산출하도록 함으로써, 배터리 소모량의 더욱 정확한 예측이 가능하며 시간이 갈수록 예측정보의 정확성이 더욱 향상될 수 있도록 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 운전자에게 특화된 맞춤형 정보를 제공하도록 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 차량센서에 의해 측정되는 기상정보를 이용하여 예측 기상정보를 최적화하도록 함으로써, 배터리 상태 및 주행가능거리 예측의 정확성을 더욱 높일 수 있도록 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 전기차의 운행에 직접 영향을 미치는 결빙, 안개, 침수 예측 정보를 생성하여 제공하도록 함으로써 안전운행이 가능하도록 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 차량의 도착지점에서의 충전을 보장할 수 있도록 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 차량 위치를 중심으로 배터리 소모량 예측에 따른 도달가능범위를 지도 상에 표시하도록 함으로써 경로 및 충전 위치를 효율적으로 선택할 수 있도록 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 부품의 작동 조절에 따른 주행거리를 조절할 수 있도록 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 앞서 본 목적을 달성하기 위해서 다음과 같은 구성을 가진 실시예에 의해서 구현된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템은 차량에 장착되어 차량의 운행정보 및 기상정보를 측정하는 차량센서와; 상기 차량센서에 의해 측정되는 정보를 이용하여 전기차의 배터리 상태 및 주행 가능거리를 예측하여 제공하는 관리서버와; 상기 관리서버로부터 예측된 정보를 수신하여 표시하는 사용자단말기;를 포함하고, 상기 관리서버는 기상정보에 따른 배터리 특성을 고려하여 전기차의 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하도록 하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 관리서버는 차량운행경로의 지형에 따른 배터리 소모 특성을 고려하여 전기차의 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하도록 하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 관리서버는 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하기 위한 정보를 수집하는 데이터수집서버와, 수집된 데이터를 이용하여 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하여 제공하는 정보제공서버를 포함하고, 상기 데이터수집서버는 상기 차량센서에 의해 측정되는 기상정보, 운행정보, 위치정보를 수집하여 저장하는 차량정보수집부와; 외부기상시스템으로부터 수신되는 관측 및 예측 기상정보를 저장하는 기상정보저장부와; 차량 이동경로의 경사, 커브, 노면에 관한 지형정보를 저장하는 지형정보저장부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 정보제공서버는 차종, 지형정보, 기상정보, 전기차 운행과 직접 관련된 도로기상정보와 배터리 소모량의 상관관계를 분석하여 배터리 소모량을 예측하는 배터리상태예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 배터리상태예측부는 차량 운전자의 운전패턴을 분석하여 배터리 소모량과의 상관관계 분석에 이용하도록 하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 정보제공서버는 운전자의 운전패턴을 분석하는 운전패턴분석부를 포함하고, 상기 운전패턴분석부는 차량 운행시의 기상정보를 저장하는 기상정보저장모듈과; 전기차 운행과 직접 관련된 도로기상정보를 저장하는 도로기상정보저장모듈과; 차량 운행 경로의 지형정보를 저장하는 지형정보저장모듈과; 차량의 속도, 가감속에 관한 운행정보를 저장하는 운행정보저장모듈과; 기상정보, 도로기상정보, 지형정보에 따른 운전패턴을 검출하는 운전패턴검출모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 정보제공서버는 상기 차량센서에 의해 측정되는 기상정보를 이용하여 외부기상시스템에서 예측되는 기상정보를 최적화하는 기상정보고도화부를 포함하고, 상기 기상정보고도화부는 상기 차량센서에 의해 측정되는 기상정보를 로딩하는 센서정보로딩모듈과, 차량센서의 위치에 따른 외부기상시스템의 기상예측정보를 로딩하는 예측정보로딩모듈과, 센서정보로딩모듈에 의해 로딩된 기상정보와 외부기상시스템의 기상예측정보를 비교하여 상관관계를 도출하는 상관분석모듈과, 도출된 상관관계에 따라 기상예측정보를 수정하는 예측정보갱신모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 정보제공서버는 기상예측정보를 이용하여 전기차 운행과 밀접 관련된 각 도로의 도로기상정보를 예측하는 도로기상정보생성부를 포함하고, 상기 도로기상정보생성부는 기상예측정보를 로딩하는 기상정보로딩모듈과; 로딩된 기상예측정보를 이용하여 결빙, 안개, 침수를 예측하는 결빙예측정보생성모듈, 안개예측정보생성모듈, 침수예측정보생성모듈과; 예측된 결빙, 안개, 침수와 실제 발생한 결빙, 안개, 침수 정보를 비교하는 예측정보검증모듈과; 검증된 결과에 따라 결빙예측정보생성모듈, 안개예측정보생성모듈, 침수예측정보생성모듈의 알고리즘을 수정하는 예측수정모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 정보제공서버는 예측된 도로기상정보를 사용자단말기 상에 표시하는 도로위험정보제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 정보제공서버는 차량의 목적지에 따른 배터리 소모량을 상기 배터리상태예측부에 의해 산출하여 목적지에서의 주행가능거리 및 배터리 잔여량정보를 제공하는 도착정보제공부를 포함하고, 상기 도착정보제공부는 상기 사용자단말기로부터 도착위치정보를 수신하는 도착위치정보수신모듈과, 현위치와 도착위치 사이의 경로를 검색하는 이동경로검색모듈과, 검색되는 경로들 각각의 배터리 소모량을 산출하는 경로별배터리소모산출모듈과, 각 경로의 배터리 소모량에 따라 도착지점에서의 주행가능거리를 산출하여 표시하는 도착시주행가능거리산출모듈과, 잔여 배터리량을 표시하는 도착시잔여배터리표시모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 도착정보제공부는 도착위치 주변의 충전소 정보와 충전소에 대한 도달 가능여부를 표시하는 도착기준충전소정보제공모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 정보제공서버는 차량 위치 주변의 충전소 정보를 제공하는 충전정보제공부를 포함하고, 상기 충전정보제공부는 차량 위치 주변의 충전소를 검색하는 충전소검색모듈과, 상기 충전소별 경로를 검색하는 충전소별경로검색모듈과, 검색된 경로별 배터리소모량을 상기 배터리상태예측부에 의해 산출하는 경로별배터리소모량산출모듈과, 차량의 배터리 상태를 고려하여 각 경로를 통한 충전소의 도달 가능 여부를 표시하는 도달가능여부표시모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 정보제공서버는 차량의 현재 배터리 상태에 따라 이동가능한 범위를 표시하는 배터리소모지도제공부를 포함하고, 상기 배터리소모지도제공부는 차량의 현재 위치를 중심으로 이동 가능한 경로를 검색하는 이동가능경로검색모듈과, 각 경로에 대한 배터리 소모정보를 상기 배터리상태예측부에 의해 산출하는 배터리소모정보연산모듈과, 차량의 현재 배터리 상태에 관한 정보를 수신하는 배터리상태정보수신모듈과, 배터리 잔여량에 대한 기준값을 설정하는 기준값설정모듈과, 설정된 기준값에 따른 이동가능영역을 표시하는 기준값별영역표시모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 전기차용 정보제공서비스 시스템에 있어서, 상기 정보제공서버는 차량의 각 부품별 전력소비량을 고려하여 배터리소모량을 산출하는 부품전력제공부를 포함하고, 상기 부품전력제공부는 각 부품별 전력소비량을 표시하는 부품별전력소비량표시모듈과, 각 부품의 배터리 소모에 대한 영향을 산출하는 부품별배터리소모량산출모듈과, 각 부품의 작동중지에 따라 차량의 주행에 따른 배터리 소모량 정보를 수정하는 배터리소모정보수정모듈과, 수정된 배터리소모량에 따른 주행가능거리를 표시하는 부품별주행가능거리표시모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 앞서 본 실시예와 하기에 설명할 구성과 결합, 사용관계에 의해 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다.
본 발명은 기상상태, 경로에 따른 지형정보 등을 고려하여 전기차의 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하여 제공하도록 함으로써, 정확한 배터리 상태 및 주행가능거리의 예측이 가능하도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 차량에 부착되는 차량센서를 이용하여 기상정보 및 차량의 운행정보를 수집하고, 외부기상시스템으로부터 관측 및 예측 기상정보를 수집하며, 차량 이동경로의 경사, 커브, 노면에 대한 지형정보를 수집하여 저장하도록 하고, 저장된 자료들의 빅데이터 분석을 통해 전기차의 배터리소모량 및 주행가능거리를 산출하도록 함으로써, 배터리 소모량의 더욱 정확한 예측이 가능하며 시간이 갈수록 예측정보의 정확성이 더욱 향상될 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 운전자의 운행패턴을 고려한 배터리 소모량의 예측이 이루어지도록 함으로써, 운전자에게 특화된 맞춤형 정보를 제공하도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 차량센서에 의해 측정되는 기상정보를 이용하여 예측 기상정보를 최적화하도록 함으로써, 배터리 상태 및 주행가능거리 예측의 정확성을 더욱 높일 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 전기차의 운행에 직접 영향을 미치는 결빙, 안개, 침수 예측 정보를 생성하여 제공하도록 함으로써, 안전운행이 가능하도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 차량의 도착지점에서의 배터리 잔여량과 주행가능거리를 산출하여 제공하도록 함으로써 도착 후의 충전에 대한 대비가 미리 이루어질 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 도착지점 주변의 충전소 정보와 함께 충전소까지의 도달 가능 여부를 표시하도록 함으로써 도착 후 충전을 보장할 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 차량 위치 충전소 정보와 함께 배터리 소모량 예측에 따른 도달가능여부를 표시하도록 함으로써 충전을 보장할 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 차량 위치를 중심으로 배터리 소모량 예측에 따른 도달가능범위를 지도 상에 표시하도록 함으로써 경로 및 충전 위치를 효율적으로 선택할 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 차량의 부품별로 소모되는 전력을 산출하고, 부품의 작동 중지에 따른 배터리 소모량의 변화를 산출하여 표시하도록 함으로써, 부품의 작동 조절에 따른 주행거리를 조절할 수 있도록 하는 효과가 있다.
도 1은 종래 주행거리 예측의 계절별 오차율을 나타내는 그래프
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량센서를 활용한 전기차용 정보제공서비스 시스템의 구성도
도 3은 도 2의 차량센서의 구성을 나타내는 블럭도
도 4는 도 2의 데이터수집서버의 구성을 나타내는 블럭도
도 5는 도 2의 정보제공서버의 구성을 나타내는 블럭도
도 6은 도 5의 배터리상태예측부의 구성을 나타내는 블럭도
도 7은 도 5의 운전패턴분석부의 구성을 나타내는 블럭도
도 8은 도 5의 기상정보고도화부의 구성을 나타내는 블럭도
도 9는 도 5의 도로기상정보생성부의 구성을 나타내는 블럭도
도 10은 도 5의 도착정보제공부의 구성을 나타내는 블럭도
도 11은 도 10의 도착정보제공부에 의해 사용자단말기에 제공되는 화면예를 나타내는 참고도
도 12는 도 5의 충전정보제공부의 구성을 나타내는 블럭도
도 13은 도 5의 배터리소모지도제공부의 구성을 나타내는 블럭도
도 14는 도 13의 배터리소모지도제공부에 의해 사용자단말기에 제공되는 화면예를 나타내는 참고도
도 15는 도 5의 부품전력정보제공부의 구성을 나타내는 블럭도
도 16은 도 16의 부품전력정보제공부에 의해 사용자단말기에 제공되는 화면예를 나타내는 참고도
도 17은 도 5의 도로위험정보제공부의 구성을 나타내는 블럭도
* 도면에 사용되는 부호의 설명
1: 차량센서 11: 차량운행정보측정모듈 12: 강우측정모듈
13: 기온측정모듈 2: 관리서버 21: 데이터수집서버
211: 차량정보수집부 212: 기상정보저장부 213: 지형정보저장부
23: 정보제공서버 231: 배터리상태예측부 232: 운전패턴분석부
233: 기상정보고도화부 234: 도로기상정보생성부 235: 도착정보제공부
236: 충전정보제공부 237: 배터리소모지도제공부 238: 부품전력정보제공부
239: 도로위험정보제공부
3: 사용자단말기 31: 운전자단말기 32: 운영자단말기
이하에서는 본 발명에 따른 차량센서를 이용한 전기차용 정보제공서비스 시스템의 바람직한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략하도록 한다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하고, 또한 명세서에 기재된 "...부", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량센서를 이용한 전기차용 정보제공서비스 시스템을 도 2 내지 도 17을 참조하여 설명하면, 상기 차량센서를 이용한 전기차용 정보제공서비스 시스템은 차량에 장착되어 차량의 운행정보 및 기상정보를 측정하는 차량센서(1)와; 상기 차량센서(1)에 의해 측정되는 정보를 이용하여 전기차의 배터리 상태 및 주행 가능거리를 예측하여 제공하는 관리서버(2)와; 상기 관리서버(2)로부터 예측된 정보를 수신하여 표시하는 사용자단말기(3);를 포함한다.
앞서 배경기술에서 설명한 바와 같이 종래 전기차의 주행거리 예측시스템은 배터리의 상태나 연비 특성 등만으로 고려하여 배터리 소모량을 예측하고, 이에 따라 현위치에서의 주행 가능거리를 예측하도록 하였다. 그러나 전기차 배터리의 소모 특성은 온도에 따라 크게 변하고, 기상 상황에 따른 노면상태에 따라서도 상이하며, 도로의 경사, 커브 등의 지형 및 운전자의 운전 패턴에 따라서도 상이하게 나타난다. 따라서, 본 발명에서는 기상정보와 지형정보, 그리고 운전자 패턴을 고려하여 배터리의 소모량을 예측하도록 하였으며, 이를 위해 이에 관한 정보들을 수집하여 빅데이터를 형성하도록 하고, 이들 간의 상관관계 분석을 통해 각 변수에 따른 배터리 소모량을 예측하도록 하였다. 특히, 본 발명은 차량에 부착되는 차량센서(1)에 의해 차량의 운행정보를 측정하여 수집할 뿐만 아니라, 차량 주변의 기온, 강우량 등에 관한 기상 정보를 수집하도록 함으로써 기상정보를 최적화하고 더욱 정확한 예측과 이를 통한 배터리 소모량 및 주행가능거리의 더욱 정확한 예측이 가능하도록 하였다.
상기 차량센서(1)는 차량에 부착되어 차량의 운행정보 및 주변 기상정보를 측정하는 구성으로, 측정된 정보는 관리서버(2)로 전송되어 수집될 수 있도록 한다. 상기 차량센서(1)는 차량의 운행정보를 측정하는 차량운행정보측정모듈(11)을 포함할 수 있으며, 다양한 기상정보를 수집하도록 할 수 있으나 본 발명에서는 기온, 강우 정보를 측정하도록 하기 위해 강우측정모듈(12) 및 기온측정모듈(13)을 포함할 수 있고, 상기 강우측정모듈(12) 및 기온측정모듈(13)은 전기차뿐만 아니라 일반 차량에도 부착되어 기상정보의 측정 및 수집이 이루어지도록 할 수 있다.
상기 차량운행정보측정모듈(11)은 각 차량에 부착되어 차량의 운행정보를 측정하는 구성으로, 차종 및 배터리 종류의 정보와 함께 운전자를 식별할 수 있는 정보도 함께 전송되도록 할 수 있으며, 차량의 배터리 상태, 주행경로, 속도, 가감속 정보 등의 측정되어 전송되도록 할 수 있다.
상기 강우측정모듈(12)은 강우정보를 측정하여 전송하는 구성으로, 차량의 와이퍼 작동을 위해 설치되는 강우량 측정 센서가 적용될 수 있다. 따라서, 상기 강우측정모듈(12)은 광학센서에 의해 강우량을 측정하는 다양한 센서 장치가 적용될 수 있으며 일정 시간 간격으로 강우량에 관한 정보를 측정하여 관리서버(2)로 전송하도록 한다.
상기 기온측정모듈(13)은 차량주변 온도를 측정하여 전송하는 구성으로, 강우량과 함께 일정 시간 간격으로 측정하여 관리서버(2)로 전송할 수 있도록 한다.
상기 관리서버(2)는 전기차의 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하여 제공하는 구성으로, 이를 위한 데이터를 수집하는 데이터수집서버(21)와 수집된 데이터를 분석하여 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하여 제공하는 정보제공서버(23)를 포함할 수 있다.
상기 데이터수집서버(21)는 배터리 상태 및 주행가능거리 예측을 위한 정보를 수집하는 구성으로, 차량센서(1)로부터 정보를 수집하는 차량정보수집부(211), 외부기상시스템(O)으로부터 기상정보를 수집하여 저장하는 기상정보저장부(212), 도로의 지형정보를 저장하는 지형정보저장부(213)를 포함할 수 있다.
상기 차량정보수집부(211)는 상기 차량센서(1)에 의해 측정되는 정보를 수집하여 저장하는 구성으로, 기온, 강우 등의 기상정보를 수집하는 기상정보수집모듈(211a), 차량의 배터리 상태, 주행경로, 속도, 가감속 등의 정보를 수집하는 운행정보수집모듈(211b), 차량의 위치정보를 수집하는 위치정보수집모듈(211c)을 포함할 수 있다. 따라서, 상기 차량정보수집부(211)는 차량의 각 위치에 대한 기상정보, 운행정보 등을 수집하여 빅데이터를 형성하도록 할 수 있으며, 이를 통해 기상정보, 주행경로, 주행패턴 등에 따른 배터리의 소모특성을 파악할 수 있도록 한다.
상기 기상정보저장부(212)는 외부기상시스템(O), 예를 들어 기상청, AWS 등으로분터 기상정보를 수집하여 저장하는 구성으로, 현재 기상상태를 저장하는 관측정보저장모듈(212a)과 기상예측정보를 저장하는 예측정보저장모듈(212b)을 포함할 수 있다. 상기 관측정보저장모듈(212a) 및 예측정보저장모듈(212b)에 의해 저장되는 관측 및 예측 기상정보는 상기 차량센서(1)에 의해 측정되는 기상정보와 함께 기상정보를 고도화하는데 사용되고, 고도화된 기상정보는 배터리 상태 및 주행거리 예측에 이용되도록 하여 예측의 정확성을 높이는데 기여할 수 있도록 한다.
상기 지형정보저장부(213)는 도로의 지형정보를 저장하는 구성으로, 전기차의 배터리 소모특성에 영향을 미칠 수 있는 다양한 지형정보가 저장되도록 할 수 있으며, 일 예로 경사정보, 커브정보, 노면정보를 저장하는 경사정보저장모듈(213a), 커브정보저장모듈(213b), 노면정보저장모듈(213c)을 포함할 수 있다.
상기 정보제공서버(23)는 상기 데이터수집서버(21)에 저장된 기상정보, 지형정보, 운행정보 등을 이용하여 배터리 소모량을 예측하고, 이에 따른 주행가능거리를 산출하여 제공하도록 한다. 특히, 상기 정보제공서버(23)는 차량 및 배터리의 종류, 지형, 운전패턴, 기상정보, 도로기상정보에 따른 배터리의 소모특성을 분석하여 경로에 따른 배터리 소모량을 예측할 수 있도록 한다. 또한, 상기 정보제공서버(23)는 운전자의 운전패턴을 분석하고, 기상정보를 고도화하며, 전기차 운행과 직접 관련된 도로기상의 예측정보를 생성하도록 하여 배터리 소모량 예측의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있도록 한다. 또한, 상기 정보제공서버(23)는 배터리 소모량 예측을 바탕으로 도착지 중심의 주행가능거리와 배터리 잔여량 정보 및 주변 충전소 정보, 도달가능 여부 등을 표시하도록 하여 전기차의 충전이 이루어지지 못하는 사고를 방지할 수 있도록 한다. 또한, 상기 정보제공서버(23)는 운전자 중심의 배터리 소모지도를 제공하여 이동경로와 충전위치를 미리 계획할 수 있도록 하며, 차량의 부품별 전력소모정보를 제공하여 효율적인 운전이 가능하도록 하고, 도로의 위험기상정보를 함께 표시하도록 함으로써 전기차의 안전운전이 가능하도록 한다. 이를 위해, 상기 정보제공서버)는 도 5에 도시된 바와 같이 배터리상태예측부(231), 운전패턴분석부(232), 기상정보고도화부(233), 도로기상정보생성부(234), 도착정보제공부(235), 충전정보제공부(236), 배터리소모지도제공부(237), 부품전력정보제공부(238), 도로위험정보제공부(239)를 포함할 수 있다.
상기 배터리상태예측부(231)는 차량 및 배터리의 종류, 지형, 운전패턴, 기상정보, 도로기상정보에 따른 배터리의 소모특성을 분석하는 구성으로, 상기 데이터수집서버(21)에 의해 수집되어 저장되는 빅데이터를 머신러닝 기법 등을 이용하여 분석하도록 함으로써, 차량 및 배터리의 종류, 지형, 운전패턴, 기상정보, 도로기상정보 등과 배터리 소모특성의 상관관계를 도출할 수 있도록 한다. 상기 배터리상태예측부(231)는 배터리의 현재 상태와 기상정보 등을 고려하여 현재 주행가능거리를 예측하도록 할 수 있으나, 더욱 바람직하게는 차량의 현재 위치로부터 일정 경로에 대해 지형, 운전패턴, 기상정보 등을 고려하여 배터리 소모특성을 분석하고 이에 따른 배터리 소모의 예측이 이루어지도록 할 수 있다. 이를 위해, 상기 배터리상태예측부(231)는 차종정보로딩모듈(231a), 지형정보로딩모듈(231b), 운전패턴정보로딩모듈(231c), 기상정보로딩모듈(231d), 도로기상정보로딩모듈(231e), 상관분석모듈(231f)을 포함할 수 있다.
상기 차종정보로딩모듈(231a)은 차량의 종류 및 배터리의 종류에 관한 정보를 불러오는 구성으로, 차량의 종류 및 배터리의 종류에 따른 특성을 배터리 소모량 예측의 변수로 입력할 수 있도록 한다.
상기 지형정보로딩모듈(231b)의 차량의 이동 경로에 대한 지형정보를 불러오는 구성으로, 경사, 커브, 노면정보 등의 정보를 불러오도록 할 수 있으며, 경사 및 커브의 정도, 비포장·포장 등 노면상태의 거친 정도 등에 따라 지형정보를 구분하여 배터리 소모량과의 상관분석에 이용되도록 할 수 있다.
상기 운전패턴정보로딩모듈(231c)은 각 운전자의 운전패턴에 관한 정보를 로딩하는 구성으로, 상기 운전패턴분석부(232)에 의해 분석되어 저장된 정보를 불러오도록 한다. 상기 운전패턴정보로딩모듈(231c)에 의해 로딩되는 운전패턴정보는 각 환경에 따른 운전자의 운전속도, 가감속정도 등을 포함할 수 있으며, 이에 따른 배터리 소모특성이 분석될 수 있도록 한다. 따라서, 상기 배터리상태예측부(231)는
상기 기상정보로딩모듈(231d)은 차량센서(1)에 의해 측정되는 기상정보를 로딩하는 구성으로, 이를 이용하여 배터리 소모량과의 상관관계가 분석될 수 있도록 한다. 따라서, 상기 기상정보로딩모듈(231d)은 직접 차량센서(1)에 의해 측정된 기상정보가 상관관계 분석에 사용될 수 있도록 하므로, 더욱 정확한 배터리 소모량의 분석이 가능하다.
상기 도로기상정보로딩모듈(231e)은 전기차의 주행과 직접 관련된 도로기상정보를 로딩하는 구성으로, 결빙, 안개, 침수 등에 관한 관측정보를 불러오도록 할 수 있다. 또한, 상기 도로기상정보로딩모듈(231e)은 결빙, 안개, 침수 등 각 도로기상정보에 대한 정보에 따라 수치로 표현하여 배터리 소모량과의 상관관계 분석이 이루어질 수 있도록 한다.
상기 상관분석모듈(231f)은 상기 차종정보로딩모듈(231a), 지형정보로딩모듈(231b), 운전패턴정보로딩모듈(231c), 기상정보로딩모듈(231d), 도로기상정보로딩모듈(231e)에 의해 로딩되는 차량 및 배터리 종류, 지형정보, 운전패턴정보, 기상정보, 도로기상정보와 배터리 소모특성의 상관관계를 분석하는 구성으로, 각 변수들에 따른 상관관계식이 도출될 수 있도록 한다. 상기 상관분석모듈(231f)은 의사결정나무, 로지스틱회귀법, 랜던포레스트 등 다양한 머신러닝기법이 사용될 수 있으며, 가장 정확도가 높은 방법에 의해 상관관계식이 도출될 수 있도록 한다.
상기 운전패턴분석부(232)는 각 운전자의 운전패턴을 분석하는 구성으로, 기상, 도로기상, 지형정보에 따른 운전자의 차량속도, 가속, 감속 등에 대한 운행정보를 분석하도록 한다. 이를 위해, 상기 운전패턴분석부(232)는 기상정보저장모듈(232a), 도로기상정보저장모듈(232b), 지형정보저장모듈(232c), 운행정보저장모듈(232d), 운전패턴검출모듈(232e)을 포함할 수 있다.
상기 기상정보저장모듈(232a), 도로기상정보저장모듈(232b), 지형정보저장모듈(232c)은 운전자가 이동한 경로에 대한 기상정보, 도로기상정보, 지형정보를 저장하는 구성으로, 이에 따른 운전패턴의 분석이 이루어질 수 있도록 한다.
상기 운행정보저장모듈(232d)은 운전자의 차량운행 속도, 가속정도, 감속정도 등에 관한 정보를 저장하는 구성으로, 기상정보, 도로기상정보, 지형정보 등과의 연관성이 분석될 수 있도록 한다.
상기 운전패턴검출모듈(232e)은 기상정보, 도로기상정보, 지형정보에 따른 사용자의 운전패턴을 검출하는 구성으로, 각 환경에 따라 운전자가 어느 정도의 속도로 차량을 운행하고 어느 정도의 가속과 감속이 이루어지는지에 대한 정보가 분석될 수 있도록 한다. 상기 운전패턴검출모듈(232e)에 의해 검출되는 운전자의 운전패턴은 상기 배터리상태예측부(231)로 전달되어 운전패턴정보로딩모듈(231c)에 의해 로딩되며, 배터리 소모량 예측의 변수로 입력되어 각 운전자에게 최적화된 배터리 소모량의 예측이 가능하도록 한다.
상기 기상정보고도화부(233)는 차량센서(1)에 의해 측정되는 기상정보를 이용하여 예측기상정보의 정확성을 향상시키도록 하는 구성으로, 외부기상시스템(O)에 의해 제공되는 기상예측정보와 차량센서(1)에 의해 측정되는 기상정보를 비교하여 예측정보를 수정하도록 함으로써 기상정보 예측의 정확성을 높일 수 있도록 한다. 외부기상시스템(O)에 의해 예측되는 기상정보는 모든 지점의 기상요소를 측정할 수 없고, 다양한 변수들에 의해 그 정확성이 떨어질 수밖에 없는바, 특정 위치에서 기상정보를 측정하는 차량센서(1)의 기상정보를 이용하여 예측된 기상정보를 수정하도록 함으로써 그 정확성을 더욱 높일 수 있다. 이를 위해, 상기 기상정보고도화부(233)는 센서정보로딩모듈(233a), 예측정보로딩모듈(233b), 상관분석모듈(233c), 예측정보갱신모듈(233d)을 포함할 수 있다.
상기 센서정보로딩모듈(233a)은 상기 차량센서(1)에 의해 측정되어 저장되는 기상정보를 불러오는 구성으로, 일 예로 기온, 강우량 등에 관한 정보를 불러오도록 할 수 있다.
상기 예측정보로딩모듈(233b)은 상기 차량센서(1)에 의해 측정된 위치에 대한 예측기상정보를 불러오는 구성으로, 외부기상시스템(O)에 의해 예측된 정보를 불러오도록 한다.
상기 상관분석모듈(233c)은 특정 위치에서 차량센서(1)에 의해 측정된 기상정보와 외부기상시스템(O)에 의해 예측된 기상정보를 비교하여 그 상관관계를 분석하는 구성으로, 일정 시간 동안의 축적되는 빅데이터들을 분석하여 상관관계를 도출하도록 한다.
상기 예측정보갱신모듈(233d)은 상관분석모듈(233c)에 의해 분석되는 상관관계에 따라 예측되는 기상정보를 수정하는 구성으로, 상기 도착정보제공부(235), 충전정보제공부(236), 배터리소모지도제공부(237)에 의한 배터리소모량 및 주행거리의 예측시 수정된 예측기상정보를 반영하도록 한다.
상기 도로기상정보생성부(234)는 기상예측정보를 이용하여 전기차의 운행과 직접 관련된 도로기상정보, 예를 들어 결빙, 안개, 침수에 관한 예측정보를 생성하여 제공하는 구성으로, 도로의 위험정보로 상기 도로위험정보제공부(239)를 통해 사용자단말기(3)에 표시될 수 있도록 한다. 또한, 상기 도로기상정보생성부(234)는 실제 결빙, 안개, 침수 등의 발생정보와 예측정보를 비교하여 각 예측 알고리즘을 수정할 수 있도록 함으로써, 시간이 갈수록 예측의 정확성이 향상될 수 있도록 한다. 이를 위해, 상기 도로기상정보생성부(234)는 기상정보로딩모듈(234a), 결빙예측정보생성모듈(234b), 안개예측정보생성모듈(234c), 침수예측정보생성모듈(234d), 예측정보검증모듈(234e), 예측수정모듈(234f)을 포함할 수 있다.
상기 기상정보로딩모듈(234a)은 기상예측정보를 불러오는 구성으로, 상기 예측정보저장모듈(212b)에 의해 저장되는 예측기상정보와 함께 상기 기상정보고도화부(233)에 의해 최적화된 기상정보를 불러오도록 할 수 있다.
상기 결빙예측정보생성모듈(234b)은 도로의 결빙을 예측하는 구성으로, 강우량, 기온, 풍속 등에 따라 결빙의 예측이 이루어지도록 할 수 있으며, 일정 기준 이상의 결빙이 발생하는 경우 결빙예측정보로 생성하여 위험정보로 표시되도록 할 수 있다.
상기 안개예측정보생성모듈(234c)은 도로에 발생하는 안개를 예측하는 구성으로, 기온, 노면온도, 습도, 기압, 풍속, 일사량 등의 기상예측정보를 이용하여 예측하도록 할 수 있으며, 일예로 신경망에 의한 예측이 이루어지도록 할 수 있다.
상기 침수예측정보생성모듈(234d)은 도로 침수의 발생을 예측하는 구성으로, 강우 정보를 이용하여 침수를 예측하도록 할 수 있으며, 특정 도로와 강우량, 침수여부 사이의 인과관계를 머신러닝 방식에 의해 분석하여 침수예측정보를 생성하도록 할 수 있다. 특히, 침수는 전기차의 배터리에 치명적인 영향을 미칠 수 있는 것으로, 그 기준을 엄격하게 하여 전기차의 배터리에 영향을 미칠 수 있는 정도를 초과하는 경우 위험정보로 사용자단말기(3)에 표시될 수 있도록 한다.
상기 도착정보제공부(235)는 특정 목적지에 대한 이동경로와 함께 이동경로별 배터리소모량을 예측하도록 하며, 특히 도 11에 도시된 바와 같이 목적지에서의 주행가능거리와 잔여배터리량을 표시하도록 함으로써 목적지 도달후의 차량 상태를 정확하게 파악할 수 있도록 한다. 또한, 상기 도착정보제공부(235)는 도착지점을 기준으로 주변 충전소와 도달 가능여부를 산출하여 제공하도록 함으로써, 도착후 충전이 곤란해지는 문제를 방지할 수 있도록 한다. 이를 위해, 상기 도착정보제공부(235)는 도착위치정보수신모듈(235a), 이동경로검색모듈(235b), 경로별배터리소모산출모듈(235c), 도착시주행가능거리산출모듈(235d), 도착시잔여배터리표시모듈(235e), 도착기준충전소정보제공모듈(235f)을 포함할 수 있다.
상기 도착위치정보수신모듈(235a)은 사용자단말기(3)를 통해 입력되는 도착위치에 관한 정보를 수신하는 구성으로, 일 예로 운전자가 운전자단말기(31)를 통해 목적지를 설정하여 입력하도록 하고 이에 관한 정보를 수신하도록 할 수 있다.
상기 이동경로검색모듈(235b)은 차량의 현재 위치로부터 목적지까지의 경로를 검색하는 구성으로, 차량이 이동 가능한 경로를 소요시간 순으로 일정 개수 검색되도록 할 수 있다.
상기 경로별배터리소모산출모듈(235c)은 이동경로검색모듈(235b)에 의해 검색된 각 경로에 대해 예측되는 배터리 소모량을 산출하는 구성으로, 차종 및 배터리 정보와 함께 각 경로의 지형정보, 기상정보, 도로기상정보 및 해당 운전자의 운전패턴정보를 상기 배터리상태예측부(231)에 의해 도출된 상관식에 입력하여 배터리 소모량이 산출될 수 있도록 한다. 따라서, 상기 경로별배터리소모산출모듈(235c)은 차종 및 배터리 종류와 함께 경로의 지형, 기상상태, 도로기상정보를 고려하고 운전자의 운전패턴에 따라 배터리 소모량을 산출하도록 함으로써 더욱 정확한 배터리 소모량의 예측이 가능해진다.
상기 도착시주행가능거리산출모듈(235d)은 목적지 도착시의 주행가능거리를 산출하여 제공하는 구성으로, 현재 차량의 배터리 상태와 상기 경로별배터리소모산출모듈(235c)에 의해 산출되는 배터리 소모량을 이용하여 배터리 잔여량을 산출하고 이에 따른 주행가능거리를 표시하도록 한다.
상기 도착시잔여배터리표시모듈(235e)은 도착시 잔여 배터리량을 사용자단말기(3)에 표시하는 구성으로, 현재 잔여 배터리량에서 예측되는 배터리 소모량을 차감하여 계산되도록 한다.
상기 도착기준충전소정보제공모듈(235f)은 도착지점에서의 잔여 배터리량을 기준으로 도달 가능한 주변의 충전소 정보를 제공하는 구성으로, 도착지점을 기준으로 주변 기상상태 등을 예측하여 상기 충전정보제공부(236)에 의해 산출되는 배터리소모량을 고려하여 도달 가능 여부를 표시하도록 한다.
상기 충전정보제공부(236)는 차량 주변의 충전소 정보를 제공하는 구성으로, 상기 도착기준충전소정보제공모듈(235f)에 의한 도착지점 주변의 충전소 정보를 제공하는데에도 이용될 수 있다. 상기 충전정보제공부(236)는 상기 배터리상태예측부(231)에 의한 기상상태 등에 따른 배터리 소모특성을 고려하여 각 충전소별로 배터리 소모량을 예측하도록 하며, 예측된 배터리소모량에 따라 도달 가능 여부를 표시하도록 한다. 이를위해, 상기 충전정보제공부(236)는 충전소검색모듈(236a), 충전소별경로검색모듈(236b), 경로별배터리소모량산출모듈(236c)을 포함한다.
상기 충전소검색모듈(236a)은 차량 위치 주변의 충전소를 검색하는 구성으로, 일정 거리 이내의 전기차 충전소를 검색하도록 한다.
상기 충전소별경로검색모듈(236b)은 각 충전소별로 차량이 이동 가능한 경로들을 검색하도록 하며, 일정 개수의 경로를 검색하여 표시하도록 할 수 있다.
상기 경로별배터리소모량산출모듈(236c)은 상기 충전소별경로검색모듈(236b)에 의해 검색되는 경로별로 예상되는 배터리 소모량을 산출하는 구성으로, 상기 배터리상태예측부(231)에 의해 도출된 상관식에 따라 각 경로에 따른 지형, 기상, 도로기상정보, 운전패턴정보들을 고려하여 배터리 소모량을 산출하도록 한다.
상기 도달가능여부표시모듈(236d)은 각 충전소의 각 경로를 따른 도달 가능 여부를 표시하는 구성으로, 차량의 현재 배터리 상태와 상기 경로별배터리소모량산출모듈(236c)에 의해 산출되는 배터리 소모량을 고려하여 도달 가능 여부를 표시하도록 한다. 일 예로, 상기 도달가능여부표시모듈(236d)은 각 경로로의 이동시 잔여 배터리량에 따라 등급을 나누어 위험, 경고, 가능 등으로 표시되도록 할 수 있다.
상기 배터리소모지도제공부(237)는 예측되는 배터리 소모량을 고려하여 차량이 도달 가능한 영역을 지도 상에 표시하는 구성으로, 현재 차량의 위치를 중심으로 각 경로에 대한 배터리 소모량을 예측하여 잔여 배터리량에 따라 그 영역을 표시하도록 한다. 이를 위해, 상기 배터리소모지도제공부(237)는 이동가능경로검색모듈(237a), 배터리소모정보연산모듈(237b), 배터리상태정보수신모듈(237c), 기준값설정모듈(237d), 기준값별영역표시모듈(237e)을 포함할 수 있다.
상기 이동가능경로검색모듈(237a)은 차량의 위치를 중심으로 차량이 이동 가능한 경로를 검색하는 구성으로, 차량의 위치와 연결되는 모든 경로를 일정 거리까지 검색하도록 한다.
상기 배터리소모정보연산모듈(237b)은 상기 이동가능경로검색모듈(237a)에 의해 검색되는 각 경로에 대한 배터리 소모량을 예측하는 구성으로, 상기 배터리상태예측부(231)에 의해 도출된 상관식에 따라 배터리 소모량을 예측하도록 한다.
상기 배터리상태정보수신모듈(237c)은 차량의 배터리 상태정보를 수신하는 구성으로, 배터리의 잔여량 정보에 따라 이동가능거리를 산출할 수 있도록 한다.
상기 기준값설정모듈(237d)은 차량의 현재 배터리량과 각 경로에 대해 예측되는 배터리소모량을 고려하여 잔여 배터리량에 대한 기준값을 설정하는 구성으로, 일 예로 도 14에 도시된 바와 같이 잔여 배터리량에 따라 ①.②,③의 영역으로 구분되도록 기준값을 설정할 수 있다.
상기 기준값별영역표시모듈(237e)은 잔여 배터리량의 기준값에 따라 각 영역을 지도에 표시하는 구성으로, 도 14에 도시된 바와 같이 ①.②,③의 영역으로 표시할 수 있다. 여기서 ①의 영역에서 ③의 영역으로 갈수록 잔여 배터리량이 적게 되는 영역을 의미하며, 이를 통해 운전자는 차량의 도달 가능 영역을 정확하게 파악할 수 있게 된다.
상기 부품전력정보제공부(238)는 차량의 부품별 전력소비량을 파악하여 부품 작동여부에 따른 배터리소모량과 주행가능거리를 산출할 수 있도록 하는 구성으로, 운전자는 이를 고려하여 부품의 작동 여부를 조절할 수 있도록 한다. 이를 위해, 상기 부품전력정보제공부(238)는 부품별전력소비량표시모듈(238a), 부품별배터리소모량산출모듈(238b), 배터리소모정보수정모듈(238c), 부품별주행가능거리표시모듈(238d)을 포함할 수 있다.
상기 부품별전력소비량표시모듈(238a)은 차량의 각 부품, 예를 들어 공조장치, 전장부품, 조명장치 등의 작동에 따른 전력소비량을 표시하는 구성으로, 각 부품의 소비전력을 고려하여 도 16에 도시된 바와 같이 각 부품별로 소비되는 전력을 표시하도록 할 수 있다.
상기 부품별배터리소모량산출모듈(238b)은 각 부품의 전력소비량에 따라 각 경로로의 주행시 배터리가 소모되는 양을 산출하는 구성으로, 상기 도착정보제공부(235), 충전정보제공부(236), 배터리소모지도제공부(237)에 의한 배터리 소모량의 예측시 각 부품이 기여하는 배터리 소모량을 산출할 수 있도록 한다.
상기 배터리소모정보수정모듈(238c)은 각 부품의 전원을 끄는 경우 예측되는 배터리 소모량을 산출하는 구성으로, 기존 배터리소모량에서 각 부품에 의해 소모되는 배터리소모량을 차감하여 산출할 수 있도록 한다.
상기 부품별주행가능거리표시모듈(238d)은 상기 배터리소모정보수정모듈(238c)에 의해 산출되는 배터리소모량에 따라 부품의 작동을 정지시킬 경우 늘어나는 주행가능거리를 표시하는 구성으로, 운전자가 이를 고려하여 부품의 작동여부를 결정할 수 있도록 한다.
상기 도로위험정보제공부(239)는 전기차의 운행에 위험한 도로 정보를 지도 상에 표시하는 구성으로, 상기 도로기상정보생성부(234)에 의해 예측되는 도로기상정보가 일정 위험 수준을 넘는 경우 이에 관한 정보를 사용자단말기(3)에 표시하도록 할 수 있다. 상기 도로위험정보제공부(239)는 결빙, 안개, 침수정보를 표시하는 결빙정보표시모듈(239a), 안개정보표시모듈(239b), 침수정보표시모듈(239c)을 포함할 수 있으며, 전기차의 운행에 지장을 발생시킬 정도의 결빙, 안개, 침수가 발생하는 경우 상기 도착정보제공부(235), 충전정보제공부(236), 배터리소모지도제공부(237)의 각 경로 상에 위험정보를 표시하도록 함으로써 전기차의 안전 운전이 가능하도록 한다.
상기 사용자단말기(3)는 상기 관리서버(2)로부터 제공되는 구성을 화면을 통해 표시하는 구성으로, 관리서버(2)와 유무선 통신을 통해 연결될 수 있는 스마트폰, 태블릿, PC 등 다양한 장치가 적용될 수 있으며, 운전자단말기(31)와 운영자단말기(32)를 포함한다. 상기 운전자단말기(31)는 차량의 운전자가 소지하는 단말기로 배터리 소모량 예측을 기반으로 상기 도착정보제공부(235), 충전정보제공부(236), 배터리소모지도제공부(237), 부품전력정보제공부(238), 도로위험정보제공부(239)에 의한 각 정보들이 화면에 표시될 수 있도록 한다. 또한, 운영자단말기(32)도 운전자단말기(31)와 같은 정보들이 표시되도록 할 수 있으나, 운영자단말기(32)는 렌터카, 물류업체, 운수업체 등의 관리자가 소지하여 차량들의 운행 상태를 관리하도록 할 수 있다.
이상에서, 출원인은 본 발명의 다양한 실시예들을 설명하였지만, 이와 같은 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 구현하는 일 실시예일 뿐이며, 본 발명의 기술적 사상을 구현하는 한 어떠한 변경예 또는 수정예도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (14)

  1. 차량에 장착되어 차량의 운행정보 및 기상정보를 측정하는 차량센서와; 상기 차량센서에 의해 측정되는 정보를 이용하여 전기차의 배터리 상태 및 주행 가능거리를 예측하여 제공하는 관리서버와; 상기 관리서버로부터 예측된 정보를 수신하여 표시하는 사용자단말기;를 포함하고,
    상기 관리서버는, 기상정보에 따른 배터리 특성을 고려하여 전기차의 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하도록 하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  2. 제 2 항에 있어서, 상기 관리서버는
    차량운행경로의 지형에 따른 배터리 소모 특성을 고려하여 전기차의 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하도록 하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 관리서버는
    배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하기 위한 정보를 수집하는 데이터수집서버와, 수집된 데이터를 이용하여 배터리 상태 및 주행가능거리를 예측하여 제공하는 정보제공서버를 포함하고,
    상기 데이터수집서버는, 상기 차량센서에 의해 측정되는 기상정보, 운행정보, 위치정보를 수집하여 저장하는 차량정보수집부와; 외부기상시스템으로부터 수신되는 관측 및 예측 기상정보를 저장하는 기상정보저장부와; 차량 이동경로의 경사, 커브, 노면에 관한 지형정보를 저장하는 지형정보저장부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 정보제공서버는
    차종, 지형정보, 기상정보, 전기차 운행과 직접 관련된 도로기상정보와 배터리 소모량의 상관관계를 분석하여 배터리 소모량을 예측하는 배터리상태예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 배터리상태예측부는
    차량 운전자의 운전패턴을 분석하여 배터리 소모량과의 상관관계 분석에 이용하도록 하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 정보제공서버는
    운전자의 운전패턴을 분석하는 운전패턴분석부를 포함하고,
    상기 운전패턴분석부는, 차량 운행시의 기상정보를 저장하는 기상정보저장모듈과; 전기차 운행과 직접 관련된 도로기상정보를 저장하는 도로기상정보저장모듈과; 차량 운행 경로의 지형정보를 저장하는 지형정보저장모듈과; 차량의 속도, 가감속에 관한 운행정보를 저장하는 운행정보저장모듈과; 기상정보, 도로기상정보, 지형정보에 따른 운전패턴을 검출하는 운전패턴검출모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  7. 제 4 항에 있어서, 상기 정보제공서버는
    상기 차량센서에 의해 측정되는 기상정보를 이용하여 외부기상시스템에서 예측되는 기상정보를 최적화하는 기상정보고도화부를 포함하고,
    상기 기상정보고도화부는, 상기 차량센서에 의해 측정되는 기상정보를 로딩하는 센서정보로딩모듈과, 차량센서의 위치에 따른 외부기상시스템의 기상예측정보를 로딩하는 예측정보로딩모듈과, 센서정보로딩모듈에 의해 로딩된 기상정보와 외부기상시스템의 기상예측정보를 비교하여 상관관계를 도출하는 상관분석모듈과, 도출된 상관관계에 따라 기상예측정보를 수정하는 예측정보갱신모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 정보제공서버는
    기상예측정보를 이용하여 전기차 운행과 밀접 관련된 각 도로의 도로기상정보를 예측하는 도로기상정보생성부를 포함하고,
    상기 도로기상정보생성부는, 기상예측정보를 로딩하는 기상정보로딩모듈과; 로딩된 기상예측정보를 이용하여 결빙, 안개, 침수를 예측하는 결빙예측정보생성모듈, 안개예측정보생성모듈, 침수예측정보생성모듈과; 예측된 결빙, 안개, 침수와 실제 발생한 결빙, 안개, 침수 정보를 비교하는 예측정보검증모듈과; 검증된 결과에 따라 결빙예측정보생성모듈, 안개예측정보생성모듈, 침수예측정보생성모듈의 알고리즘을 수정하는 예측수정모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 정보제공서버는
    예측된 도로기상정보를 사용자단말기 상에 표시하는 도로위험정보제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  10. 제 4 항에 있어서, 상기 정보제공서버는
    차량의 목적지에 따른 배터리 소모량을 상기 배터리상태예측부에 의해 산출하여 목적지에서의 주행가능거리 및 배터리 잔여량정보를 제공하는 도착정보제공부를 포함하고,
    상기 도착정보제공부는, 상기 사용자단말기로부터 도착위치정보를 수신하는 도착위치정보수신모듈과, 현위치와 도착위치 사이의 경로를 검색하는 이동경로검색모듈과, 검색되는 경로들 각각의 배터리 소모량을 산출하는 경로별배터리소모산출모듈과, 각 경로의 배터리 소모량에 따라 도착지점에서의 주행가능거리를 산출하여 표시하는 도착시주행가능거리산출모듈과, 잔여 배터리량을 표시하는 도착시잔여배터리표시모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 도착정보제공부는
    도착위치 주변의 충전소 정보와 충전소에 대한 도달 가능여부를 표시하는 도착기준충전소정보제공모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  12. 제 4 항에 있어서, 상기 정보제공서버는
    차량 위치 주변의 충전소 정보를 제공하는 충전정보제공부를 포함하고,
    상기 충전정보제공부는, 차량 위치 주변의 충전소를 검색하는 충전소검색모듈과, 상기 충전소별 경로를 검색하는 충전소별경로검색모듈과, 검색된 경로별 배터리소모량을 상기 배터리상태예측부에 의해 산출하는 경로별배터리소모량산출모듈과, 차량의 배터리 상태를 고려하여 각 경로를 통한 충전소의 도달 가능 여부를 표시하는 도달가능여부표시모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  13. 제 4 항에 있어서, 상기 정보제공서버는
    차량의 현재 배터리 상태에 따라 이동가능한 범위를 표시하는 배터리소모지도제공부를 포함하고,
    상기 배터리소모지도제공부는, 차량의 현재 위치를 중심으로 이동 가능한 경로를 검색하는 이동가능경로검색모듈과, 각 경로에 대한 배터리 소모정보를 상기 배터리상태예측부에 의해 산출하는 배터리소모정보연산모듈과, 차량의 현재 배터리 상태에 관한 정보를 수신하는 배터리상태정보수신모듈과, 배터리 잔여량에 대한 기준값을 설정하는 기준값설정모듈과, 설정된 기준값에 따른 이동가능영역을 표시하는 기준값별영역표시모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
  14. 제 10 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 정보제공서버는
    차량의 각 부품별 전력소비량을 고려하여 배터리소모량을 산출하는 부품전력제공부를 포함하고,
    상기 부품전력제공부는, 각 부품별 전력소비량을 표시하는 부품별전력소비량표시모듈과, 각 부품의 배터리 소모에 대한 영향을 산출하는 부품별배터리소모량산출모듈과, 각 부품의 작동중지에 따라 차량의 주행에 따른 배터리 소모량 정보를 수정하는 배터리소모정보수정모듈과, 수정된 배터리소모량에 따른 주행가능거리를 표시하는 부품별주행가능거리표시모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차용 정보제공서비스 시스템.
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