CN110088708A - 可再生能量车辆充电 - Google Patents

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艾德·M·杜道尔
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Abstract

一种用于提高自主车辆的充电效率的可再生能量充电***包括：计算机，所述计算机被编程为预测在多个位置处在车辆中的与每个位置相关联的发电量。所述计算机至少基于所述预测的发电量来选择所述位置中的一者并且将所述车辆移动到所述选定位置。

Description

可再生能量车辆充电
背景技术
自主电动汽车正变得越来越普遍。此类车辆通常通过***公用电网来充电，或者可以使用可用的可再生资源来充电，例如经由太阳能或风能来充电。然而，可再生资源在各个位置可能不可用和/或效率较低。
附图说明
图1是示例性可再生能量充电***的部件的框图；
图2示出了用于对车辆充电的示例性过程的流程图；并且
图3是示出利用图1的***执行图2的过程的车辆的俯视平面图。
具体实施方式
引言
可再生能量充电***20(参见图1)提供硬件和软件基础设施，以最大化自主可再充电电动车辆300(参见图3)从诸如太阳能和风能的天然可再生能源接收能量的效率。***20提供了对可再充电车辆300停放在充电不太理想的位置(诸如在建筑物的阴影处或背风侧的位置)中的问题的解决方案。因此，车辆300中的***20的计算机30(参见图1和图3)被编程为预测多个位置处的发电量，至少基于预测的发电量来选择位置中的一者，并且将车辆300移动到选定位置。
计算机30可以在选择位置中的一者时考虑附加的考虑因素，诸如离所述位置的距离、位置类型以及与位置相关联的风险因素。
一旦选择了位置，并且在移动到选定位置之前，计算机30可以确定选定位置是否满足移动阈值(即，指示车辆300应当被移动到所述位置进行充电的值)，例如，移动到选定位置所消耗的能量是否小于选定位置处的预测发电量增加。
在以下描述中，形容词“第一”和“第二”在整个文档中用作标识符，而并非意图表示重要性或顺序。
***
如图1中所示，可再生能量充电***20包括计算机30，所述计算机与一个或多个传感器35、转向装置40、动力传动***45、导航装置50和通信装置55通信。
计算机30是包括处理器32和存储器34的计算装置。
处理器32经由电路、芯片或其他电子部件来实施，并且可以包括一个或多个微控制器、一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)、一个或多个专用电路(ASIC)、一个或多个数字信号处理器(DSP)、一个或多个客户集成电路等。处理器32可编程以处理经由存储器34、传感器35、转向装置40、动力传动***45、导航装置50和通信装置55接收的数据和通信。处理数据和通信可以包括如下处理：将车辆300从一个位置移动到另一个位置同时预测每个位置处的发电量，基于预测的发电量来选择位置中的一者，以及当已满足移动阈值时将车辆300移动到选定位置。如下面所描述，处理器32基于传感器数据来指示车辆300的部件进行致动。
存储器34经由电路、芯片或其他电子部件来实施，并且可以包括以下一个或多个：只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、快闪存储器、电可编程存储器(EPROM)、电可擦除可编程存储器(EEPROM)、嵌入式多媒体卡(eMMC)、硬盘驱动器，或任何易失性或非易失性介质等。存储器34可以存储用于执行本文所述的过程的指令和从传感器和通信收集的数据。
计算机30与一个或多个常规的且已知的(因此未在图中示出)输入装置进行电子通信以向计算机30提供数据，并且与一个或多个输出装置进行电子通信以从计算机30接收数据和/或指令，例如以致动输出装置。示例性输入装置包括：人机界面(HMI)，诸如交换机或图形化用户界面(GUI)；成像装置，诸如激光雷达、静态相机和/或摄影机、红外传感器、转向装置40、动力传动***45、导航装置50、通信装置55等，以及被认为例如在车辆通信总线或网络上提供数据的其他已知的传感器和/或电子控制单元(ECU)，诸如雷达、超声波传感器、加速度计、陀螺仪、压力传感器、温度计、气压计、高度计、电流感测装置、电压感测装置、传声器、光传感器等。可以由计算机30致动的示例性输出装置包括：报警信号灯和可听子***；HMI、转向装置40、动力传动***45、导航装置50、通信装置55等。
传感器35收集数据并将数据发送到计算机30。传感器35可以检测车辆300的内部状态，例如轮速、车轮定向以及发动机和变速器变量。传感器35可以检测车辆300的位置和/或定向，这些传感器例如全球定位***(GPS)传感器；加速度计，诸如压电或微机电***(MEMS)；陀螺仪，诸如速率陀螺仪、环形激光陀螺仪或光纤陀螺仪；惯性测量单元(IMU)；和磁力计。传感器35可以检测外界，这些传感器例如光测量传感器、光度计、传声器、风速测量传感器、雷达传感器、扫描激光测距仪、光探测和测距(LIDAR)装置，以及诸如相机的图像处理传感器。
转向装置40与计算机30通信。在由计算机30致动时，转向装置40改变和/或维持车辆300的一个或多个轮胎的转向角。例如，转向装置40控制车辆300中已知的电气和液压***，所述电气和液压***影响车辆300的一个或多个轮胎的转向角。
动力传动***45与计算机30通信。在由计算机30致动时，动力传动***45向车辆300的车轮提供扭矩，从而向前推进车辆300。动力传动***45可以包括电动马达、电池组和充电***，诸如已知的太阳能和风能充电***。动力传动***45还可以包括内燃发动机。电池组连接到电动马达和充电***。在常规的电动动力传动***中，电动马达旋转地联接到变速器。在混合动力传动***中，电动马达联接到变速器并将旋转动能传输到变速器，并且内燃发动机可以联接到电动马达或变速器。变速器将来自电动马达和/或内燃发动机的动能传输到驱动桥并最终传输到车辆300的车轮，同时施加允许扭矩与转速之间的不同折衷的齿轮比。
导航装置50与计算机30通信。导航装置50确定车辆300相对于存储的地图数据的位置。为了确定位置，导航装置50可以依赖来自全球导航卫星***的信息、来自附接到车辆300的传动系的传感器35、陀螺仪和/或加速度计的距离数据。地图数据可以存储在本地，诸如存储在存储器34上，或存储在导航装置50上。另外和/或替代地，地图数据可以存储在可经由通信装置55访问的远程计算机或网络上。示例性导航装置50包括利用GPS(全球定位***)、Wi-Fi和/或蜂窝位置识别技术的已知导航装置，诸如个人导航装置和汽车导航***。
通信装置55与计算机30通信。通信装置55发送消息并从其他通信装置无线地接收信息，从而使得能够与其他计算机和网络***交换信号、数据和其他信息。示例性通信装置55包括已知的Wi-Fi***、无线电发射器和接收器、电信***、蓝牙***、蜂窝***和移动卫星通信装置。
过程
参考图2，过程200开始于基于可再充电车辆300(参见图3)中的计算机30接收开始过程200的指令或者生成其自己的开始过程200的指令。例如，计算机30可以通过与计算机30相关联的HMI从用户接收输入。在另一个示例中，计算机可以例如基于当日时间、根据从传感器35接收的数据(诸如指示照射车辆的光量的变化的数据)、根据在自主车辆300到达所需目的地之后发生的停车指令等自行确定应当生成开始指令。
接下来，在框210处，计算机30使车辆300移动到第一位置。计算机30可以通过致动动力传动***45和转向装置40来使车辆300移动。计算机30可以使用导航装置50和存储在其中的地图数据来确定第一位置的坐标，例如熟知的地理坐标。例如，位置数据可以包括识别笛卡尔坐标系位置(诸如第一位置的纬度坐标和纵坐标)的数据。位置数据可以替代地或另外包括距参考位置(诸如十字路口或建筑物)的矢量数据，包括方向和距离。位置数据可以用于确定其他位置之间的距离、位置类型以及与位置相关联的风险因素，如下面进一步讨论的。计算机30可以使用导航装置50来提供导航数据，以在将车辆300移动到所述位置时用于致动动力传动***45和转向装置40。
行进到第一(和任何后续)位置的距离可以更短(例如20英尺)或更长(例如100码)，这取决于周围的地理和其他特征，诸如用户优选的位置、位置与用户的住所或工作地点的接近度等。例如，计算机30可以包含限制车辆300在某个地理区域内移动的指令。例如，当车辆300在第一位置处开始过程200时，离第一位置的距离可以小到零。在此类情况下，计算机30可以在框215处开始所述过程。
在框215处，当车辆300在第一位置处时，计算机30预测第一发电量。发电量可以基于计算机从传感器35中的一者或多者接收的数据。例如，传感器35可以测量照射车辆300的光的亮度以估计来自太阳能的发电量，其中测量的亮度越高，预测的发电量就越高，例如，测量30,000勒克斯的位置具有比测量25,000勒克斯的位置更高的预测的发电量。在另一个示例中，传感器35可以测量风速以估计来自风能的发电量，其中测量的风速越高，预测的发电量就越高，例如，测量15mph平均风速的位置具有比测量5mph风速的位置更高的预测的发电量。测量的亮度和风速可以用于通过将测量的传感器值与在计算机30上作为文件存储的查找表中与发电率相关联的传感器值进行比较来预测发电量。传感器值与发电率之间的关系可以是预定的并且至少基于被支撑在车辆300上的各种太阳能和风力发电装置的性能特性而填充到表中。
在框220处，计算机30使车辆300移动到第二位置。计算机可以通过致动动力传动***45和转向装置40来使车辆300移动。转向装置40和动力传动***45的致动可以至少基于从导航装置50接收的信息。计算机30可以使用导航装置50和存储在其中的地图数据来确定第二位置的位置数据，例如如上所述。计算机30可以使用导航装置50来提供导航数据以将车辆300导航到第二位置和从第二位置导航。
在框225处，当车辆300在第二位置处时，计算机30预测第二发电量，例如如上所述。
在框230处，计算机30使车辆300移动到不同位置，例如第三位置、第四位置、…第n个位置。计算机可以通过致动动力传动***45和转向装置40来使车辆300移动。转向装置40和动力传动***45的致动可以至少基于从导航装置接收的信息。计算机30可以使用导航装置50和存储在其中的地图数据来确定不同位置的位置数据，例如如上所述。计算机30可以使用导航装置50来提供导航数据以将车辆300导航到不同位置和从不同位置导航。
在框235处，当车辆300在不同位置处时，计算机30预测发电量，例如如上所述。
在框240处，计算机30确定是否已经预测了足够数量的具有与其相关联的发电量的位置。足够位置数量等于或小于可用位置数量。可以基于以下各项来确定是否已预测了足够数量的发电位置：是否已执行了预测预定数量的位置处的电量；是否已识别预测的发电量高于阈值的位置；是否已预测了在某个地理区域或路线上的发电量等。当计算机30确定已测量了足够数量的位置时，计算机移动到框245。当计算机30确定尚未测量足够数量的位置时，计算机返回到框230。
在框245处，计算机30确定车辆300的当前位置。计算机30可以使用导航装置50和存储在其中的地图数据来确定当前位置的位置数据。位置数据可以包括识别笛卡尔坐标系位置(诸如当前位置的纬度坐标和纵坐标)的数据。位置数据可以包括距参考位置(诸如十字路口或建筑物)的矢量数据，包括方向和距离。
在框250处，当车辆300在当前位置处时，计算机30预测发电量，例如如上所述。
在框255处，计算机30确定当前位置与和预测的发电量相关联的其他位置中的每一者(诸如第一位置和第二位置)之间的距离。计算机30可以使用导航装置50、地图数据和与每个位置相关联的位置数据(例如，使用已知技术)来确定距离。
在框260处，计算机30确定与预测的发电量相关联的位置中的每一者的位置类型。位置类型是影响作为车辆300的停车位的位置的可用性和/或影响用户访问车辆300的能力的位置的类别。示例性位置类型包括：用户批准的位置、私人位置、公共位置、靠近用户的家或工作地点的位置等。为了确定位置类型，计算机30可以：将位置与存储在计算机上的地图数据上的可用数据进行比较；诸如通过HMI从用户接收关于位置的信息，包括位置类型；从另一个计算机或信息网络接收关于位置的信息，诸如通过通信装置55从远程服务器、便携式计算装置或从因特网上可用的其他信息接收的信息。
在框265处，计算机30确定与位置中的每一者相关联的风险因素。风险因素是可能影响以预测的发电率持续发电的可用性的因素。示例性风险因素可以包括：在车辆300停放的位置(诸如具有最大允许停车时间的停车位置)处可用的预期持续时间；预期的充电可用持续时间，诸如可以预期在阈值时间量内(例如1小时)处于阴影中的停车位置；离用户的工作地点或家庭的距离；离当前位置的距离；所述位置是在停车场还是在街道上等。预期的充电可用持续时间可以基于由计算机30接收的关于天气预报的信息，或者基于关于所述位置附近的区域的地理属性(即，物理景观特性)的信息，诸如关于建筑物、树木或其他结构的高度的信息。确定每个位置的风险因素可以作为单个处理步骤来执行，在所述单个处理步骤中确定与各个位置相关联的所有风险因素。替代地，风险因素确定可以被分成一系列离散步骤，诸如在车辆300处于某个位置时(诸如在与预测发电量大致相同的时间期间)确定该位置的风险因素。下面建立示例性风险因素计算，当n等于点数并且n-power是被授予给定发电量的点时，n-risk是基于一个或多个风险因素扣除的点数，并且n-location是与位置相关联的所得量的点。可以基于在计算机30上作为文件存储的查找表来确定n-power和n-risk的点数，所述查找表将预测的发电率与某个数量的点相关联，并且将某些风险因素与某个数量的点相关联。
npower-nrisk＝nlocation
在框270处，计算机30至少基于预测的发电量来选择位置中的一者。计算机30可以考虑离当前位置的距离、位置类型以及每个位置的风险因素。例如，计算机30可以基于某个位置处的预测的发电量来将某个数量的点分配到该位置，其中预测的发电量越高，所分配的点就越多。然后，计算机30可以基于相关联的风险因素来调整该位置的点分配。例如，如果预测位置在阴影中，则可以扣除点。在另一个示例中，如果位置是用户选择的位置，则将添加点。在另一个示例中，离当前位置的距离越大，扣除的点就越多。一旦已针对每个位置分配和调整了点，计算机30就可以选择与最多量的点相关联的位置。
在框275处，计算机30确定是否满足移动阈值。移动阈值可以用于确定将车辆300移动到选定位置是否是值得付出努力的，即，是否将车辆300移动到选定位置。
例如，为了确定是否已满足移动阈值，计算机30可以确定选定位置处的预测的发电量与当前位置处的预测的发电量之间的差值。可以将确定的差值与移动阈值(例如，被确定为将车辆300移动到选定位置所需的能量的量)进行比较。当预测的发电量的差值大于移动阈值时，计算机30可以确定已满足移动阈值。当预测的发电量的差值小于移动阈值(例如，用于移动到选定位置所需的能量)时，计算机30可以确定尚未满足移动阈值。
在另一个示例中，计算机30可以将如上面所讨论的与选定位置相关联的所述量的点与作为点数的移动阈值进行比较。移动阈值点数可以由车辆300的制造商或由车辆300的用户设定。当与选定位置相关联的点大于阈值点数时，计算机30可以确定已满足移动阈值。当与选定位置相关联的点小于阈值点数时，计算机30可以确定尚未满足移动阈值。
在框280处，当已满足移动阈值时，计算机30使车辆300移动到选定位置。计算机可以通过致动动力传动***45和转向装置40来使车辆300移动。转向装置40和动力传动***45的致动可以至少基于从导航装置50接收的信息。
参考图3，具有***20的自主车辆300a和300b被示出执行过程200的各个框。在以下对根据过程200的框执行各个操作的车辆300a和300b的讨论中的参考被理解为使用***20(诸如使用计算机30)来执行各种移动、预测和确定。
车辆300a停放于位置320a处。在停放于位置320a之前，车辆300a最初移动到位置320b(框210)并预测第一发电量(框215)。车辆300a移动到位置320a(框220)并预测第二发电量(框225)。车辆300a移动到位置320c并预测第三发电量。位置320c由于树木330投***影而具有低于其他位置的预测的发电量。当在位置320c处时，车辆300a确定其当前位置(框245)，以及离其他位置220a和220b的距离(框255)。接下来，车辆300a确定与位置320a至320c相关联的风险因素(框265)。位置320b具有由可能在当天晚些时候形成阴影的建筑物335形成的风险因素。在确定风险因素之后，车辆300a选择位置320a，因为位置320c具有较低的预测的发电量并且位置320b具有较高的风险因素(框270)。然后，车辆300a确定在选定位置320a处可用的发电量的增加(例如，位置320a和320c处的预测的发电量之间的差值)大于从当前位置320c移动到选定位置320a所需的能量，并得出已满足移动阈值的结论(框275)。然后车辆300a移动到选定位置320a(框280)。
车辆300b停放于位置320d处。在停放于位置320d之前，车辆300b停在用户的住所340附近以便用户下车。用户通过HMI指示车辆300b保持在住所340附近。然后，车辆300b移动到位置320d(框220)并预测第一发电量(框225)。然后车辆300b移动到位置320e(框210)并预测第二发电量(框215)。位置320e处的预测的发电量低于位置320d处的预测的发电量，因为位置320在住所340的车库的阴影中。当在位置320e处时，车辆300b确定其当前位置(框245)和离位置320d的距离(框255)。车辆300b选择位置320d，因为位置320e具有较低的预测的发电量(框270)。然后，车辆300b确定在选定位置320d处可用的发电量的增加大于从当前位置320e移动到选定位置320d所需的能量，并且得出已满足移动阈值的结论(框275)。然后车辆300b移动到选定位置320d(框280)。
结论
如本文讨论的计算装置通常各自包括可由诸如上面识别的那些计算装置等一个或多个计算装置执行的并且用于执行上述过程的框或步骤的指令。计算机可执行指令可以由使用各种编程语言和/或技术创建的计算机程序来编译或解译，所述编程语言和/或技术单独地或组合地包括但不限于JavaTM、C、C++、Visual Basic、Java Script、Perl、HTML等。一般来说，处理器(例如，微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令，并且执行这些指令，由此执行一个或多个过程，其包括本文所述的过程中的一者或多者。可以使用多种计算机可读介质来存储和传输此类指令和其他数据。计算装置105中的文件通常是存储在计算机可读介质(诸如存储介质、随机存取存储器等)上的数据的集合。
计算机可读介质包括参与提供可以由计算机读取的数据(例如，指令)的任何介质。此类介质可以采用许多形式，所述形式包括但不限于非易失性介质、易失性介质等。非易失性介质包括例如光盘或磁盘和其他永久性存储器。非易失性介质包括通常构成主存储器的动态随机存取存储器(DRAM)。常见形式的计算机可读介质包括(例如)软磁盘、软盘、硬盘、磁带、任何其他磁性介质、CD-ROM、DVD、任何其他任何光学介质、穿孔卡、纸带、带有穿孔图案的任何其他物理介质、RAM、PROM、EPROM、快闪EEPROM、任何其他存储芯片或盒式磁带或计算机可以从中读取的任何其他介质。
关于本文所述的介质、过程、***、方法等，应当理解，尽管已经将此类过程等的步骤描述为按照某个有序序列发生，但是此类过程可以在以本文所述顺序之外的顺序执行所描述的步骤的情况下来实践。还应当理解，可以同时执行某些步骤、可以添加其他步骤，或者可以省略本文所述的某些步骤。换句话说，本文对***和/或过程的描述是为了示出某些实施例的目的而提供，而决不应当将其理解为对所公开的主题进行限制。
因此，应当理解，包括以上描述和附图以及以下权利要求的本公开意图是说明性的而非限制性的。在阅读了以上描述之后，除了所提供的示例之外的许多实施例和应用对于所属领域技术人员而言将是显而易见的。因此，本发明的范围不应当参考以上描述来确定，而是应当参考所附的和/或基于此包括在非临时专利申请中的权利要求连同此类权利要求所赋予权利的等效物的全部范围来确定。可以设想并预期未来的发展将在本文讨论的领域中发生，并且所公开的***和方法将结合到此类未来实施例中。总之，应当理解，所公开的主题能够进行修改和变化。

Claims (20)

1.一种计算机，其包括编程以：
预测在多个位置处在车辆中的与每个位置相关联的发电量；
至少基于所述预测的发电量来选择所述位置中的一者；以及
将所述车辆移动到所述选定位置。
2.如权利要求1所述的计算机，其还包括编程以：
在预测所述多个位置中的每个位置处的发电量之后，确定车辆的当前位置；以及
确定所述多个位置与所述当前位置之间的距离；
其中选择所述位置中的一者还至少基于从所述当前位置到所述位置的相应距离。
3.如权利要求1所述的计算机，其中至少基于从被支撑在所述车辆上的光传感器接收的数据来预测所述发电量。
4.如权利要求1所述的计算机，其中至少基于从被支撑在所述车辆上的风传感器接收的数据来预测所述发电量。
5.如权利要求1所述的计算机，其还包括编程以：
确定与所述多个位置中的每一者相关联的风险因素；
其中选择所述位置中的一者还至少基于所述风险因素。
6.如权利要求5所述的计算机，其中所述风险因素至少基于关于所述多个位置附近的区域的地理属性的信息。
7.如权利要求1所述的计算机，其还包括编程以：
确定所述多个位置中的每一者的位置类型；
其中选择所述位置中的一者还至少基于所述确定的位置类型。
8.如权利要求1所述的计算机，其还包括编程以：
确定结构与所述多个位置中的每一者之间的相应距离；
其中选择所述位置中的一者还至少基于从所述结构到所述位置的距离。
9.如权利要求1所述的计算机，其还包括编程以：
在将所述车辆移动到所述选定位置之前确定已满足移动阈值。
10.如权利要求9所述的计算机，其中确定是否已满足所述移动阈值包括：
确定当前位置与所述选定位置之间的发电量差值；以及
确定将所述车辆移动到所述选定位置所需的能量；
其中当所述差值大于所述所需的能量时满足所述移动阈值。
11.一种方法，其包括：
预测在多个位置处在车辆中的与每个位置相关联的发电量；
至少基于所述预测的发电量来选择位置中的一者；以及
将所述车辆移动到所述选定位置。
12.如权利要求11所述的方法，其还包括：
在确定所述多个位置处的所述发电量之后，确定车辆的当前位置；以及
确定所述当前位置与所述多个位置中的每一者之间的距离；
其中选择所述位置中的一者还至少基于所述当前位置与所述多个位置之间的所述确定的距离。
13.如权利要求11所述的方法，其中至少基于从被支撑在所述车辆上的光传感器接收的数据来预测可用的所述发电量。
14.如权利要求11所述的方法，其中至少基于从被支撑在所述车辆上的风传感器接收的数据来预测可用的所述发电量。
15.如权利要求11所述的方法，其中所述多个位置中的至少一者是用户确定的位置。
16.如权利要求11所述的方法，其还包括编程以：
确定与所述多个位置中的每一者相关联的风险因素；
其中选择所述位置中的一者还至少基于与所述位置相关联的所述确定的风险因素。
17.如权利要求16所述的方法，其中与所述位置相关联的所述确定的风险因素至少基于在所述位置处的预期的充电可用持续时间。
18.如权利要求11所述的方法，其还包括编程以：
确定所述多个位置的位置类型；
其中选择所述位置中的一者还至少基于所述位置的所述确定的位置类型。
19.如权利要求11所述的方法，其还包括编程以：
确定结构与所述多个位置中的每一者之间的距离；
其中选择所述位置中的一者还至少基于所述结构与所述位置之间的所述确定的距离。
20.如权利要求11所述的方法，其还包括：
在将所述车辆移动到所述选定位置之前确定已满足移动阈值。
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