[发明专利]电动交通载具的导航路径规划计算机程序产品

说明书

技术领域

本发明涉及一种电动交通载具的导航路径规划计算机程序产品，尤指一种通过执行包括有充电站特性相关与道路特性相关的整体耗电权重的路径目标函数，而规划出电动交通载具的优化路径的计算机程序产品。

背景技术

随着科技的进步与时代的发展，人们的生活观念已渐渐地改变，因而逐渐地重视生活质量，进而带动了开车旅行风气的盛行，为方便人们能更迅速准确的前往目的地，因此卫星导航路径规划计算机程序产品已成为人们开车旅行的必备工具，其利用电子地图以及全球定位系统(Global Positioning System；GPS)来进行规划路径以及导航，也就是说，使用者只需要输入欲前往的目的地后，卫星导航路径规划计算机程序产品即会依据使用者的所在位置，协助使用者找出到达目的地的优化路径。

然而，近年来随着环保意识的抬头，电动车的发展因而受到重视，现有技术的卫星导航路径规划计算机程序产品中，虽然能够规划优化路径，但一般未将充电站位置纳入优化路径规划，而由于电动车具有电量续航力的限制，因此，虽然卫星导航路径规划计算机程序产品可规划出优化路径，但现有的电动车所具有的电量续航力有限，使得电动车到某个地点仍需要找寻充电站而偏离优化路径，而无法依据所规划的优化路径到达目的地，进而使得导航效果不佳。

在现有上，各种导航路径规划方法如蚁群算法(Ant Colony Optimization，ACO)、狄克斯特拉(Dijkstra)算法、A*算法或穆尔(Moore/Pape)算法；蚁群算法通常用于随机路径的规划，Dijkstra算法为从起点的周边开始，一个一个的确定到各节点的最短路径；Moore/Pape算法则为最短路径的计算方法，在对多对多的计算时最为快速，但比较不适合一对多的计算；而计算量较少且适合一对多的计算为A*算法，其主要是定义一个目标函数，再对此目标函数进行微分以求得目标值的最大值(最小值)，目标函数通常以F＝G+H计算成本后，找出最少成本作为结果来规划路径；其中F是从初始点到目标点的估计成本、G是从初始点到某一节点的实际成本、H是从某一节点到目标点最佳路径的估计成本；且此算法通常取用电子地图数据的道路属性、长度以及所需时间作为计算依据。

在各种导航路径规划方法的先前技术，如台湾专利TW201122433号公开的导航提示方法，利用计算不同路径的成本，在偏离路线与优化路线之间产生成本差量，而以差量最小的路径为导航提示的路径；又如台湾专利TW201211508号公开利用地图数据及识别最小成本路径，以确定自出发点至目的地的路线；这些公开的技术，在目标函数上仅考虑里程相关的成本，而对于电动车最悠关的耗电特性则尚无法直接使用，电动车除要考虑里程外，整体的耗电特性系与道路种类、是否有充电站或那一种类的充电站为直接相关。美国专利公开号US20120010767公开了混合动力车辆(Hybrid electric vehicle，HEV)使用电池电量状态(Battery State-of-charge，SoC)为优化的目标函数，如图1，行驶路径9中自起点Ps至终点Pt间经过数个节点(Pr1、Pr2、Pr3及Pr4)，计算每一节点的电池电量状态并列出可能的电池电量状态(SoC¹、SoC²、...、SoCⁿ)，经由优化的运算，运算出各节点的最佳SoC的组合，另在后续的导航上则再加入道路等级为路径选择的考虑，但公开的技术中未将道路特性纳入目标函数的计算；再者，美国专利US8204638则将行车速度纳入混合动力车辆的目标函数中进行最佳动力路径的计算；美国专利US5913917则以巷道的数量特性以分率(fraction)为权值。

但由于电动交通载具电量有限，现有的导航路径规划计算机程序产品或演算方法应用于电动车时，其所规划优化路径的考虑因素中，仅以里程成本为计算或加入巷道的数量分率为权值，并不包括整体耗电的状况；但实际上道路里程的成本不只是与距离长短有关，而应考虑整体耗电的状况、不同道路属性的耗电(例如高速公路、快速道路、省道、县道、乡道、一般道路以及其他道路等的耗电特性不相同)及是否有充电站等等，仅以里程成本、时间成本或者加上巷道的数量特性为权值等计算方法，与实际电动交通载具行驶耗电状况不同，尚无法具体应用于电动交通载具的导航系统中。

发明内容

本发明主要目的在于提供一种电动交通载具的导航路径规划计算机程序产品，以里程成本与整体耗电权重定义出路径目标函数，在运算各路径的总里程成本后，而规划出优化路径，藉此提供更为符合电动交通载具的导航计算机程序产品。