JP7114642B2 - 運転ルートに対応する電池の目標充電レベルを決定するためのシステム、方法および記憶媒体 - Google Patents
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Description
分野
本明細書は、一般的に、電池パックのパラメータのインテリジェント設定に関し、より具体的には、機械学習を用いて、特定の使用に基づいて電池の目標充電レベルを決定するためのシステム、方法および記憶媒体に関する。
車両(例えば、ハイブリッドガソリン/電気自動車、電気自動車など)に使用される電池パックは、一般的に、一組の単電池から構成される。場合によって、他の特性に加えて、電池パック内の単電池の配置によって、電池パックは、他の条件に比べて特定の条件下の動作に適する可能性がある。したがって、特定のルート、特定の運転条件、および/または特定の気象条件などに応じて、特定の電池パックを満充電する必要がない。電池パックを満充電しないことは、例えば、電池パックの全体的な寿命を延ばすこと、過度の充電回数を回避すること、および/または過度の充電コストを回避することなどの1つ以上の理由で有利でありうる。さらに、異なるルート、および/または異なる運転パターンなどを選択する機能を運転手に提供することは、電池パックの全体的な寿命を維持するのに有利であり得る。
本開示の一態様は、運転ルートに対応する電池パックの目標充電レベルを決定するための方法に関する。この方法は、処理装置を用いて、車両群内の各車両に設けられた電池パック内の各電池に関するデータを受信することを含み、データは、車両群内の少なくとも1つの車両から受信される。この方法は、処理装置を用いて、データを機械学習サーバに提供することと、処理装置を用いて、予測モデルを生成するように機械学習サーバに指示することとをさらに含み、予測モデルは、データの機械学習に基づいて生成される。この方法は、処理装置を用いて、車両から、車両ルート要求を受信することをさらに含み、車両ルート要求は、運転ルートに対応する。この方法は、処理装置を用いて、ルート要求に基づいて車両の走行条件を推定することと、処理装置を用いて、車両に設けられた電池パックの温度を決定することと、処理装置を用いて、予測モデル、走行条件および温度に基づいて目標充電レベルを決定することと、処理装置を用いて、目標充電レベルを車両に提供することとをさらに含む。
本開示は、一般的に、特定の運転ルート、運転条件、および/または気象条件などに基づいて電池パックの使用量を予測するために使用される機械学習(ML)モデルを訓練および使用すること、電池の使用量を最適化するように、選択される代替ルートおよび運転パターンなどをユーザに提供すること、および運転条件と選択されたパラメータに必要な特定の充電レベルを予測することに関する。機械学習モデルの訓練および使用は、一般的に、現在運転中の車両群に設けられた電池パックの単電池に関するデータを取得することを含む。すなわち、訓練に使用されたデータは、実際のシナリオに使用された電池パックの評価から取得される。その後、データは、機械学習サーバに提供され、機械学習サーバは、予測モデルを生成する。この予測モデルを用いて、例えば、特定の種類の運転に必要な特定の充電レベルなどを決定することができる。
Claims (20)
- 1つ以上のハードウェアプロセッサが実行する方法であって、
車両群内の各車両に設けられた電池パック内の単電池に関するデータを受信することを含み、前記データは前記車両群内の各車両のうちの少なくとも1つの車両から受信され、前記電池パック内の単電池の配置を示す電池構成データ、および各単電池の動作データのうちの少なくとも1つを含み、さらに
前記データを機械学習サーバに提供することと、
前記データの機械学習に基づいて予測モデルを生成するように前記機械学習サーバに指示することと、
運転ルートに対応する、受信したルート要求に基づいて前記車両の走行条件を推定することと、
前記車両に設けられた前記電池パックの温度を決定することと、
前記予測モデル、前記走行条件および前記温度に基づいて目標充電レベルを決定することと、
前記電池目標充電レベルにしたがって前記電池パックを充電することとを含む、方法。 - 前記機械学習サーバの次回利用のために、前記データおよび前記予測モデルを電池データベースに格納することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記動作データは、前記車両の運転条件を決定するために用いられる、請求項1に記載の方法。
- 前記ルート要求に基づいて前記車両の前記走行条件を推定することは、
前記車両に設けられた1つ以上の車両固有センサから追加データを受信すること、
複数のルート内の各ルートに対応する走行距離を決定すること、
前記複数のルート内の各ルートが横断する地形の種類を決定すること、
前記複数のルート内の各ルートに沿った走行に影響を与える他の要因を決定すること、および
走行および電池パックの放電に影響を与える1つ以上の環境条件を決定することのうち、1つ以上を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記電池パックを充電することは、
前記電池パックの現在充電レベルが前記目標充電レベル以上であると判断し、
前記電池パックの追加充電を終了するように前記車両に指示することをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記電池パックを充電することは、
前記電池パックの現在充電レベルが前記目標充電レベル未満であると判断し、
前記電池パックを前記目標充電レベルまで充電するように1つ以上の命令を提供することをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記電池パックを充電することは、
前記電池パックの現在充電レベルが前記目標充電レベルに達すると、前記電池パックの充電を停止するように前記車両に指示することをさらに含む、請求項6に記載の方法。 - システムであって、
車両群を備え、前記車両群内の各車両は、複数の単電池を有する電池パックを含み、
前記車両群内の各車両および1つ以上の電池検査装置に通信可能に接続された1つ以上のハードウェアプロセッサを備え、
前記1つ以上のハードウェアプロセッサは、
前記車両群内の各車両に設けられた電池パック内の単電池に関するデータを受信し、前記データは前記車両群内の各車両のうちの少なくとも1つの車両から受信され、前記電池パック内の単電池の配置を示す電池構成データ、および各単電池の動作データのうちの少なくとも1つを含み、
前記データを機械学習サーバに提供し、
前記データの機械学習に基づいて予測モデルを生成するように前記機械学習サーバに指示し、
運転ルートに対応する、受信したルート要求に基づいて前記車両の走行条件を推定し、
前記車両に設けられた前記電池パックの温度を決定し、
前記予測モデル、前記走行条件および前記温度に基づいて目標充電レベルを決定し、
前記目標充電レベルにしたがって前記電池パックを充電するように、機械可読命令によって構成される、システム。 - 前記1つ以上のハードウェアプロセッサに通信可能に接続された電池データベースをさらに備え、
前記1つ以上のハードウェアプロセッサは、前記データおよび前記予測モデルを前記電池データベースに格納するように、機械可読命令によってさらに構成される、請求項8に記載のシステム。 - 前記動作データは、前記車両の運転条件を決定するために用いられる、請求項8に記載のシステム。
- 前記ルート要求に基づいて前記車両の前記走行条件を推定することは、
前記車両に設けられた1つ以上の車両固有センサから追加データを受信すること、
複数のルート内の各ルートに対応する走行距離を決定すること、
前記複数のルート内の各ルートが横断する地形の種類を決定すること、
前記複数のルート内の各ルートに沿った走行に影響を与える他の要因を決定すること、および
走行および電池パックの放電に影響を与える1つ以上の環境条件を決定することのうち、1つ以上を含む、請求項8に記載のシステム。 - 前記1つ以上のハードウェアプロセッサは、前記電池パックの現在充電レベルが前記目標充電レベル以上であると判断し、前記電池パックの追加充電を終了するように前記車両に指示するように、前記機械可読命令によってさらに構成される、請求項8に記載のシステム。
- 前記1つ以上のハードウェアプロセッサは、前記電池パックの現在充電レベルが前記目標充電レベル未満であると判断し、前記電池パックを前記目標充電レベルまで充電するように、前記機械可読命令によってさらに構成される、請求項8に記載のシステム。
- 前記1つ以上のハードウェアプロセッサは、前記電池パックの現在充電レベルが前記目標充電レベルに達すると、前記電池パックの充電を停止するように前記車両に指示するように、前記機械可読命令によってさらに構成される、請求項13に記載のシステム。
- 命令を格納する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、1つ以上のハードウェアプロセッサによって、
車両群内の各車両に設けられた電池パック内の単電池に関するデータを受信することを含み、前記データは前記車両群内の各車両のうちの少なくとも1つの車両から受信され、前記電池パック内の単電池の配置を示す電池構成データ、および各単電池の動作データのうちの少なくとも1つを含み、さらに
前記データを機械学習サーバに提供することと、
前記データの機械学習に基づいて予測モデルを生成するように前記機械学習サーバに指示することと、
運転ルートに対応する、受信したルート要求に基づいて前記車両の走行条件を推定することと、
前記車両に設けられた前記電池パックの温度を決定することと、
前記予測モデル、前記走行条件および前記温度に基づいて目標充電レベルを決定することと、
前記電池目標充電レベルにしたがって前記電池パックを充電することとを含む、方法を実行可能である、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記方法は、前記機械学習サーバの次回利用のために、前記データおよび前記予測モデルを電池データベースに格納することをさらに含む、請求項15に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記方法は、前記電池パックの現在の電池充電レベルが前記目標充電レベル以上であると判断し、
前記電池パックの追加充電を終了するように前記車両に指示することをさらに含む、請求項15に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記方法は、
前記電池パックの現在充電レベルが前記目標充電レベル未満であると判断し、
前記電池パックを前記目標充電レベルまで充電するように1つ以上の命令を提供することをさらに含む、請求項15に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記電池パックを充電することは、
前記電池パックの現在充電レベルが前記目標充電レベルに達すると、前記電池パックの充電を停止するように前記車両に指示することをさらに含む、請求項15に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記動作データは、前記車両の動作条件を決定するために用いられる、請求項15に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
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