CN111532166A - 一种电动汽车充电路径规划方法、装置、汽车及计算机存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种电动汽车充电路径规划方法、装置、汽车及计算机存储介质，以实现对电动汽车的充电路径规划。该电动汽车充电路径规划方法，应用于车辆或服务器，包括：判断是否接收到需要进行车辆充电的充电需求；若接收到，则采集与车辆距离位于第一预定距离范围内的至少一个充电站信息、交通路况信息以及车辆运行状态信息；根据所采集的充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划；其中，所述用电需求由移动终端和/或车载端进行上传，所述移动终端和所述车载端通过用户信息相关联。

Description

一种电动汽车充电路径规划方法、装置、汽车及计算机存储 介质
所属技术领域
本发明涉及汽车充电领域，尤其是一种一种电动汽车充电路径规划方法、装置、汽车及计算机存储介质。
背景技术
随着汽车工业的高速发展，全球汽车的保有量不断增加。传统汽车带来的环境污染与能源短缺问题日渐凸显，新能源汽车成为未来汽车技术发展的主要趋势。随着新能源汽车的不断普及，公共交通工具正在大规模电动化，其中新能源汽车保有量在不断上升，在相关政策的支持下，大量私人的电动车逐渐走进了人们的生活。但是随之而来的问题是困扰广大用户的两个痛点，即电动汽车的续航里程和充电问题。
由于电动汽车的快速发展，充电站的建设稍显落后，基础设施的建设还不够完善。当电动汽车的电量将要耗尽时，电动汽车的用户有时很难找到附近的充电桩补充电量，即使找到了也有可能充电站被其他的车辆占用而没有位置充电或者不匹配车辆而造成车辆无法充电，这样会给电动汽车用户带来极大的不便。
发明内容
本发明提供了一种电动汽车充电路径规划方法、装置、汽车及计算机存储介质，以实现对电动汽车的充电路径规划。
本发明的技术方案为：
本发明提供了一种电动汽车充电路径规划方法，应用于车辆或服务器，包括：
判断是否接收到需要进行车辆充电的充电需求；
若接收到，则采集与车辆距离位于第一预定距离范围内的至少一个充电站信息、交通路况信息以及车辆运行状态信息；
根据所采集的充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划；
其中，所述用电需求由移动终端和/或车载端进行上传，所述移动终端和所述车载端通过用户信息相关联。
优选地，所述用电需求包括：
移动终端上传的由用户输入的表示车辆需要进行充电的第一用户需求；和/或
车载端在接收到用户输入的表示车辆需要进行充电的指令、在车辆的剩余电量低于预设电量值和/或在车辆的续航里程低于预设续航里程时上传的第二用电需求；所述充电站信息包括：
充电站位置信息、充电桩设施信息、充电桩空闲信息和充电价格信息；
充电桩设施信息包括：充电功率和充电桩的种类；
充电桩空闲信息包括：空闲充电桩数量、当前正在充电的电动汽车数量和当前正在等待充电的充电队列数量；
所述交通路况信息为：过去特定时刻内每一个路段上的车流量信息和通过所述路段的耗费时间信息，其中，相邻两个路口之间的距离形成一个路段；
车辆运行状态信息：车辆在不同油门踏板、制动踏板、车速的情况下的瞬时耗电量信息。优选地，根据所采集的充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划的步骤包括：
进行充电站筛选，筛选出可向车辆提供充电服务的至少一个第一充电站；
向用户推送至少一个第一充电站信息；
接收用户反馈信息，所述用户反馈信息为：用户从至少一个第一充电站中选取其中一个第一充电站作为对车辆进行充电的第一信息，或，用户未从至少一个第一充电站中选取其中一个第一充电站作为对车辆进行充电的第二信息；
根据所述用户反馈信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划。
优选地，根据所述用户反馈信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划的步骤包括：
若所述用户反馈信息为第一信息，则将用户所选择的其中一个第一充电站作为目标充电站；
将所述目标充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息输入至神经网络算法中，并按照所设置的优化条件，规划车辆从当前位置运动到所述目标充电站的位置处的至少一条最优路径；
一条最优路径对应一个优化条件，所述优化条件为：行驶时间最短、行驶距离最短、电量消耗最小中的至少一个。
优选地，根据所述用户反馈信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划的步骤还包括：
若所述用户反馈信息为第二信息，则从至少一个第一充电站中查找是否存在与车辆历史充电记录中的充电站信息匹配的至少一个第二充电站；
若存在，则按照设定条件中从至少一个第二充电站中选取一个第二充电站为目标充电站；
将所述目标充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息输入至神经网络算法中，并按照所设置的优化条件，规划车辆从当前位置运动到所述目标充电站的位置处的至少一条最优路径；
一条最优路径对应一个优化条件，所述优化条件为：行驶时间最短、行驶距离最短、电量消耗最小、充电价格最低中的至少一个。
优选地，设定条件为：按照充电次数最多、充电价格最低、行驶距离最短、行驶时间最短的顺序依次进行查找的条件；其中，在按顺序查找时，若查找出的第二充电站仅为一个，则将所查找出的一个所述第二充电站确定为所述目标充电站。
优选地，若至少一个第一充电站中查找不存在与车辆历史充电记录中的充电站信息匹配的至少一个第二充电站，根据所述用户反馈信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划的步骤还包括：
将至少一个第一充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息输入至神经网络算法中，并按照所设置的优化条件，规划至少一条最优路径；
一条最优路径对应一个优化条件，所述优化条件为：行驶时间最短、行驶距离最短、电量消耗最小中的至少一个；至少一条最优路径对应一个第一充电站。
本发明实施例还提供了一种电动汽车充电路径规划装置，应用于车辆或服务器，包括：
判断模块，用于判断是否接收到需要进行车辆充电的充电需求；
采集模块，用于若接收到，则采集与车辆距离位于第一预定距离范围内的至少一个充电站信息、交通路况信息以及车辆运行状态信息；
规划模块，用于根据所采集的充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划；
其中，所述用电需求由移动终端和/或车载端进行上传，所述移动终端和所述车载端通过用户信息相关联。
本发明实施例还提供了一种汽车，包括上述的电动汽车充电路径规划装置。
本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的电动汽车充电路径规划方法。
本发明的有益效果为：
本发明将充电站、实时交通信息、电动汽车三者结合在一起，形成一个为电动汽车用户提供便捷充电导引服务的***；能最大限度的减少用户排队充电时间；能让电动汽车用户根据自己的实际需求，对充电站进行多因素排序，比如充电距离，行驶时间和各个充电设施的价格来选择最优的充电设施，最终导航***会根据驾驶员的选择导航至目的地；能够很好的解决用户“充电焦虑”问题，而且最优充电路径规划以电子地图的形式反馈至用户车辆智能终端或者手机APP上，用户可以最直观的看到最优路径规划，节约了用户的时间，高效地利用了充电站，能够促进电动汽车行业的蓬勃发展。
附图说明
图1为本发明的方法的流程示意图；
图2为本发明的步骤S103的流程示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
参照图1，本发明提供了一种电动汽车充电路径规划方法，应用于车辆或服务器，包括：
步骤S101，判断是否接收到需要进行车辆充电的充电需求；
步骤S102，若接收到，则采集与车辆距离位于第一预定距离范围内的至少一个充电站信息、交通路况信息以及车辆运行状态信息；
步骤S103，根据所采集的充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划；
其中，所述用电需求由移动终端和/或车载端进行上传，所述移动终端和所述车载端通过用户信息相关联。
其中，步骤S101中，该充电需求可以来自于车辆也可以来自于用户所使用的移动终端。充电需求可以为用户主动发起，也可以为车辆根据用电参数（如车辆的续航里程、剩余电量等）进行是否充电条件判断后发起。具体来说，所述用电需求包括：
移动终端上传的由用户输入的表示车辆需要进行充电的第一用户需求；和/或
车载端在接收到用户输入的表示车辆需要进行充电的指令、在车辆的剩余电量低于预设电量值和/或在车辆的续航里程低于预设续航里程时上传的第二用电需求。
移动终端和车载端之间通过用户的登陆账号信息关联，再车载端的云服务器中记录有关于车主的个人信息，如姓名、身份证号、手机号等个人信息，根据用户账号注册时所生成的用户登陆账号来关联这些信息，每一车主都具有一个独立的用户登陆账号。
在步骤S102中，第一预定距离范围可以为5km、10km、20km、30km等距离内。
对充电站信息的采集是需要从充电站所属服务器获取到。具体来说，各个充电站对应服务器实时记录有充电站的各种信息，在本实施例中若该路径规划方法应用在服务器上时，则服务器直接和充电站服务器进行信息交互，例如，服务器向充电站服务器发出请求，以从充电站服务器来进行充电站信息采集；而在本实施例中，若对该路径规划方法应用在车辆上，则需要车辆向服务器发起请求，再由服务器和充电站服务器进行信息交互，使车辆获得该充电信息。所述充电站信息包括：
充电站位置信息（即充电站的地理位置信息）、充电桩设施信息、充电桩空闲信息（即充电桩是否处于空闲状态，以及一个充电站具有多少处于空闲状态的充电桩数量）和充电价格信息；充电桩设施信息包括：充电功率和充电桩的种类；充电桩空闲信息包括：空闲充电桩数量、当前正在充电的电动汽车数量和当前正在等待充电的充电队列数量。
同理，对于交通路况信息的采集方式与上述的充电站信息的采集方式类似。交通路况信息主要由各地图商提供，例如，高德地图公司提供的其所采集到的该第一距离范围内的各路段的交通路况信息。其中，所述交通路况信息为：每一路段的距离，过去特定时刻内每一个路段上的车流量信息和通过所述路段的耗费时间信息，其中，相邻两个路口之间的距离形成一个路段。
同理，对于车辆运行状态信息，需要计算车辆在不同油门踏板、制动踏板、车速的情况下的瞬时耗电量，为整车的能耗水平作参考。
如图2，步骤S103包括：
步骤S1031，进行充电站筛选，筛选出可向车辆提供充电服务的至少一个第一充电站；
步骤S1032，向用户推送至少一个第一充电站信息；
步骤S1033，接收用户反馈信息，所述用户反馈信息为：用户从至少一个第一充电站中选取其中一个第一充电站作为对车辆进行充电的第一信息，或，用户未从至少一个第一充电站中选取其中一个第一充电站作为对车辆进行充电的第二信息；
步骤S1034，根据所述用户反馈信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划。
其中，步骤S1031中，可向车辆提供服务的第一充电站是指：具有处于空闲状态且充电桩的种类和车辆充电方式匹配的充电站。如车辆支持交流充电，充电桩的种类为交流充电站，即表示充电桩的种类和车辆充电方式匹配。
进行充电站筛选即是将不符合为车辆提供充电服务的这部分充电站筛除掉，仅保留这部分能够提供充电服务的充电站。例如，在步骤S102中，查找出10KM范围内的充电站数量为12个，经过步骤S1031筛选后，筛选出4个能够为车辆提供充电服务的充电站，这4个充电站即为步骤S1031中的第一充电站。
在步骤S1032中，推送的第一充电站信息包括：第一充电站的位置信息，第一充电站和车辆当前的距离，第一充电站的充电价格信息。推送的该第一充电站信息可以是通过用户的移动终端推送的，也可以通过车辆的仪表进行信息推送。推送该第一充电站信息的具体推送方式依据步骤S101中的充电需求的来源确定。具体来说，若充电需求来源于用户的移动终端，则该第一充电站信息推送到用户移动终端上；若充电需求来源于车辆，则该第一充电信息推送到车辆的仪表上。
在步骤S1033中，用户基于所推送的信息，基于距离长短、充电价格等因素考虑，可以手动选择其中一个充电站；当然，用户也可以拒绝选择做出拒绝选择的反馈信息。在用户做出拒绝选择的反馈信息时，***可以重复提示几次，作为一种冗余措施，来防止一次提示出现用户输入非本意的反馈信息，以提高用户使用体验。
如图2，具体来说，步骤S1034包括：
步骤S10341，若所述用户反馈信息为第一信息，则将用户所选择的其中一个第一充电站作为目标充电站；
步骤S10342，将所述目标充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息输入至神经网络算法中，并按照所设置的优化条件，规划车辆从当前位置运动到所述目标充电站的位置处的至少一条最优路径；
一条最优路径对应一个优化条件，所述优化条件为：行驶时间最短、行驶距离最短、电量消耗最小中的至少一个。
在步骤S10342中，由于车辆到达一个目标充电站通常都会具有多条路径，采用拉格朗日原理建立目标函数，将车辆与目标充电站的目标函数最优解作为智能充电的最优路径。依照上述的优化条件分别建立目标函数，可以获得多个与各优化条件对应的最优解，一个最优解表示一条最优路径。
为了增大动态路径规划的准确率并减少重复路径规划的执行次数，服务器或车辆根据神经网络预测出不同行程的时间、距离或所需要耗费的能量并推送给用户。例如，在需要规划出车辆从当前位置到目标充电站的耗费时间最短的一条最优路径时，将实测的行程时间数据和车流量数据进行处理构成输入样本并输入至神经网络算法。假定qi（x）为路段i上x时刻的车流量向量，qi（x-1）路段i上x-1时刻的车流量向量，Qi（x）=[q1(x), q2(x),…,qd(x)],d为车辆从当前位置到目标充电站位置所含路段的总数，若只考虑某一个路段的车流量，则d=1。设ti（x）为路段i上x时刻的行程时间向量，ti（x-1）为路段i上x-1时刻的行程时间向量，Ti（x）=[t1(x), t2(x),…, td(x)],考虑到路段的长度和车流量的特性，我们采用当前时间段和前m个时间段的车流量和行程时间对下一个时间段的行程时间进行预测。因此，我们将Qi（x），Qi（x-1），…,Qi（x-m）和Ti（x）,Ti（x-1）,…,Ti（x-m）作为神经网络的输入，Ti（x+1）作为神经网络的输出，Ti（x+1）为路段i上x+1时刻的行程时间向量。然后，重复上述逻辑，便可以确定出d个路段分别在x+1时刻的行程时间向量。然后，依次将各条路径对应的各个路段在x+1时刻的形成时间向量相加，即可确定出在x+1时刻各条路径所需要耗费的时间，将耗费时间最短的一条路径即确定为耗费时间最短的最优路径。同理对于距离最短只需要替换以上车流量数据为每一路段的距离即可，规划出从起始点至目标点的最短路径。对于能耗最短的最优路径规划，只需要替换以上交通流量信息为整车的运行状态数据即可规划出从起始点至目标点的最少整车耗电量。
如图2，优选地，若步骤S1033中的用户反馈信息为第二信息，步骤S1034还包括：
步骤S10343，若所述用户反馈信息为第二信息，则从至少一个第一充电站中查找是否存在与车辆历史充电记录中的充电站信息匹配的至少一个第二充电站；
步骤S10344，若存在，则按照设定条件中从至少一个第二充电站中选取一个第二充电站为目标充电站；
步骤S10345，将所述目标充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息输入至神经网络算法中，并按照所设置的优化条件，规划车辆从当前位置运动到所述目标充电站的位置处的至少一条最优路径；
一条最优路径对应一个优化条件，所述优化条件为：行驶时间最短、行驶距离最短、电量消耗最小、充电价格最低中的至少一个。
在步骤S10343中，车辆历史充电记录中记录有车辆在不同充电站充电的次数，充电站名称和位置等信息。与车辆历史充电记录中的充电站信息匹配的第二充电站是指与历史充电记录中的名称和位置相同的充电站。
在步骤S10344中，设定条件为：按照充电次数最多、充电价格最低、行驶距离最短、行驶时间最短的顺序依次进行查找的条件；其中，在按顺序查找时，若查找出的第二充电站仅为一个，则将所查找出的一个所述第二充电站确定为所述目标充电站。例如，在确定第二充电站数量为4个时，首先筛选出充电次数最多的第二充电站数量（假设为2个），则进一步按照充电价格比较，若仍为2个，则继续进行行驶距离最短的条件比较，直至确定出的第二充电站数量为1个。
其中，步骤S10345中，进行最优路径规划的方式和步骤S10342中的方式相同，在此，不再赘述。
如图2，优选地，若至少一个第一充电站中查找不存在与车辆历史充电记录中的充电站信息匹配的至少一个第二充电站，步骤S1034还包括：
步骤S10346，将至少一个第一充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息输入至神经网络算法中，并按照所设置的优化条件，规划至少一条最优路径；
一条最优路径对应一个优化条件，所述优化条件为：行驶时间最短、行驶距离最短、电量消耗最小、充电价格最低中的至少一个；至少一条最优路径对应一个第一充电站。
在进行最优路径规划时，规划的原理和步骤S10345中规划的原理一致。区别在于，此时的目标充电站不再为1个，而是至少一个第一充电站均为目标充电站，依据神经网络算法计算，找出车辆和所有的第一充电站之间的全部路径中行驶距离最短、行驶时间最短、耗费电量最少的路径作为此时的最优路径。
本发明中，在规划出全部的最优路径后，通过推送给用户，用户根据需求，再从至少一条最优路径中选择一条路径作为目标行驶路径。此后，通过车载地图或移动终端上的地图APP按照该目标行驶路径进行导航。
本发明通过监控车辆信息（车辆的SOC、续驶里程）、充电站信息（充电站的分布、位置、充电设施数量、充电口空闲数等等充电站信息），再根据用户的需求或者车辆的电量到达预警SOC时提供多条充电路径供用户选择。充电路径的选择基于当前各个充电站的分时电价以及当前的交通信息，综合考虑充电距离、最短行驶时间、最少能量消耗等作为目标函数，并根据用户需求调整不同因素影响的比重，采用“神经网络算法”给用户提供多条合适的充电路径供用户选择。
本发明将充电站、实时交通信息、电动汽车三者结合在一起，形成一个为电动汽车用户提供便捷充电导引服务的***；能最大限度的减少用户排队充电时间；能让电动汽车用户根据自己的实际需求，对充电站进行多因素排序，比如充电距离，行驶时间和各个充电设施的价格来选择最优的充电设施，最终导航***会根据驾驶员的选择导航至目的地；能够很好的解决用户“充电焦虑”问题，而且最优充电路径规划以电子地图的形式反馈至用户车辆智能终端或者手机APP上，用户可以最直观的看到最优路径规划，节约了用户的时间，高效地利用了充电站，能够促进电动汽车行业的蓬勃发展。
本发明实施例还提供了一种电动汽车充电路径规划装置，应用于车辆或服务器，包括：
判断模块，用于判断是否接收到需要进行车辆充电的充电需求；
采集模块，用于若接收到，则采集与车辆距离位于第一预定距离范围内的至少一个充电站信息和交通路况信息；
规划模块，用于根据所采集的充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划；
其中，所述用电需求由移动终端和/或车载端进行上传，所述移动终端和所述车载端通过用户信息相关联。
本发明实施例还提供了一种汽车，包括上述的电动汽车充电路径规划装置。
本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的电动汽车充电路径规划方法。
上述实施例只对其中一些本发明的一个或多个实施例进行了描述，但是本领域普通技术人员应当了解，本发明可以在不偏离其主旨与范围内以许多其他的形式实施。因此，所展示的例子与实施方式被视为示意性的而非限制性的，在不脱离如所附各权利要求所定义的本发明精神及范围的情况下，本发明可能涵盖各种的修改与替换。

Claims (10)

1.一种电动汽车充电路径规划方法，应用于车辆或服务器，其特征在于，包括：
判断是否接收到需要进行车辆充电的充电需求；
若接收到，则采集与车辆距离位于第一预定距离范围内的至少一个充电站信息、交通路况信息以及车辆运行状态信息；
根据所采集的充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划；
其中，所述用电需求由移动终端和/或车载端进行上传，所述移动终端和所述车载端通过用户信息相关联。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用电需求包括：
移动终端上传的由用户输入的表示车辆需要进行充电的第一用户需求；和/或
车载端在接收到用户输入的表示车辆需要进行充电的指令、在车辆的剩余电量低于预设电量值和/或在车辆的续航里程低于预设续航里程时上传的第二用电需求；所述充电站信息包括：
充电站位置信息、充电桩设施信息、充电桩空闲信息和充电价格信息；
充电桩设施信息包括：充电功率和充电桩的种类；
充电桩空闲信息包括：空闲充电桩数量、当前正在充电的电动汽车数量和当前正在等待充电的充电队列数量；
所述交通路况信息为：每一路段的距离，过去特定时刻内每一个路段上的车流量信息和通过所述路段的耗费时间信息，其中，相邻两个路口之间的距离形成一个路段；
车辆运行状态信息：车辆在不同油门踏板、制动踏板、车速的情况下的瞬时耗电量信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所采集的充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划的步骤包括：
进行充电站筛选，筛选出可向车辆提供充电服务的至少一个第一充电站；
向用户推送至少一个第一充电站信息；
接收用户反馈信息，所述用户反馈信息为：用户从至少一个第一充电站中选取其中一个第一充电站作为对车辆进行充电的第一信息，或，用户未从至少一个第一充电站中选取其中一个第一充电站作为对车辆进行充电的第二信息；
根据所述用户反馈信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述用户反馈信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划的步骤包括：
若所述用户反馈信息为第一信息，则将用户所选择的其中一个第一充电站作为目标充电站；
将所述目标充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息输入至神经网络算法中，并按照所设置的优化条件，规划车辆从当前位置运动到所述目标充电站的位置处的至少一条最优路径；
一条最优路径对应一个优化条件，所述优化条件为：行驶时间最短、行驶距离最短、电量消耗最小、充电价格最低中的至少一个。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述用户反馈信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划的步骤还包括：
若所述用户反馈信息为第二信息，则从至少一个第一充电站中查找是否存在与车辆历史充电记录中的充电站信息匹配的至少一个第二充电站；
若存在，则按照设定条件中从至少一个第二充电站中选取一个第二充电站为目标充电站；
将所述目标充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息输入至神经网络算法中，并按照所设置的优化条件，规划车辆从当前位置运动到所述目标充电站的位置处的至少一条最优路径；
一条最优路径对应一个优化条件，所述优化条件为：行驶时间最短、行驶距离最短、电量消耗最小中的至少一个。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，设定条件为：按照充电次数最多、充电价格最低、行驶距离最短、行驶时间最短的顺序依次进行查找的条件；其中，在按顺序查找时，若查找出的第二充电站仅为一个，则将所查找出的一个所述第二充电站确定为所述目标充电站。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若至少一个第一充电站中查找不存在与车辆历史充电记录中的充电站信息匹配的至少一个第二充电站，根据所述用户反馈信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划的步骤还包括：
将至少一个第一充电站信息和当前交通路况信息输入至神经网络算法中，并按照所设置的优化条件，规划至少一条最优路径；
一条最优路径对应一个优化条件，所述优化条件为：行驶时间最短、行驶距离最短、电量消耗最小中的至少一个；至少一条最优路径对应一个第一充电站。
8.一种电动汽车充电路径规划装置，应用于车辆或服务器，其特征在于，包括：
判断模块，用于判断是否接收到需要进行车辆充电的充电需求；
采集模块，用于若接收到，则采集与车辆距离位于第一预定距离范围内的至少一个充电站信息、交通路况信息以及车辆运行状态信息；
规划模块，用于根据所采集的充电站信息、当前交通路况信息以及车辆运行状态信息，进行最优充电路径规划；
其中，所述用电需求由移动终端和/或车载端进行上传，所述移动终端和所述车载端通过用户信息相关联。
9.一种汽车，其特征在于，包括权利要求8所述的电动汽车充电路径规划装置。
10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7中任意一项所述的电动汽车充电路径规划方法。
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