一种电动汽车的路径规划优化方法、装置及设备与流程

本发明属于路径规划领域，尤其涉及一种电动汽车的路径规划优化方法、装置及设备。

背景技术：

随着电动汽车的推广和使用，与其配套的充电桩设备也越来越多。面对越来越多的充电桩设备，对于电动汽车出行的路径规划显得越来越重要。如果规划的路径不能使得电动汽车在续航里程内行驶至充电桩站点，则会使得电动汽车无法完成预定的行程，给用户的出行带来不便。

为了解决电动汽车在续航里程内不能行驶至充电桩站点的问题，目前提出了根据充电桩站点的位置，以及充电桩站点的参数，结合用户的喜好特点，进行线路规划，从而可以帮助用户快速的找到合适的出行线路。但是，用户根据规划的线路进行充电时，如果遇到充电桩停运或者故障，而需要重新规划线路，使得线路的可靠性不高，并且随着充电桩站点的数量越来越多，规划路径的计算越来越复杂。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种电动汽车的路径规划优化方法，以解决现有技术中电动汽车的规划路线的可靠度不高，规划路径的计算越来越复杂的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种电动汽车的路径规划优化方法，所述方法包括：

根据预先设定的集群半径，查找用户的起点位置与终点位置之间包括的充电桩站点的集群以及集群的质心；

根据所查找的集群以及所述集群的质心进行路径规划。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能实现方式中，所述根据预先设定的集群半径，查找用户的起点位置与终点位置之间包括的充电桩站点的集群以及集群的质心的步骤，包括：

获取未被分配到其它集群的任意初始充电桩站点，以及与所述初始充电桩站点的距离小于所述集群半径的充电桩站点构成的第一集合；

计算所述第一集合中的任意一个充电桩站点到第一集合中的其它充电桩站点之间的距离的平均值，获取距离的平均值最小的充电桩站点为第一中心点；

获取所述第一中心点，以及与所述第一中心点的距离小于所述集群半径的充电桩站点构成第二集合；

计算所述第二集合中的任意一个充电桩站点到第二集合中的其它充电桩站点的距离的平均值，获取距离的平均值最小的充电桩站点为第二中心点；

判断第一中心点和第二中心点是否相同，如果相同，则以第二集合中的充电桩站点为集群，第二中心点为集群的质心；如果不相同，则以第二中心点和集群半径继续查找第三集合以及第三集合中的第三中心点，直到查找到的第i中心点与第i-1个中心点相同，其中i大于或等于2。

结合第一方面或第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第二种可能实现方式中，在所述根据预先设定的集群半径，查找用户的起点位置与终点位置之间包括的充电桩站点的集群以及集群的质心的步骤之前，所述方法还包括：

根据充电桩站点的特征参数，用户的喜好数据以及用户的车辆的特征参数，计算用户与充电桩站点的匹配度；

所述根据预先设定的集群半径，查找用户的起点位置与终点位置之间包括的充电桩站点的集群以及集群的质心的步骤包括：

根据预先设定的集群半径，查找用户的起点位置与终点位置之间包括的、与用户的匹配度大于预定阈值的充电桩站点的集群以及集群的质心。

结合第一方面或第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第三种可能实现方式中，所述根据所查找的集群以及所述集群的质心进行路径规划的步骤包括：

根据集群中包括的充电桩站点的数量，以及集群中的充电桩站点与用户的匹配度，计算集群与用户的匹配度；

根据所述集群的质心的位置以及集群与用户的匹配度进行路径规划。

结合第一方面，在第一方面的第四种可能实现方式中，所述方法还包括：

当用户到达所规划的路径的集群时，根据用户与集群中的充电桩站点的距离，以及用户与充电桩站点的特征的匹配度，生成充电桩推荐列表。

第二方面，本发明实施例提供了一种电动汽车的路径规划优化装置，所述装置包括：

集群查找单元，用于根据预先设定的集群半径，查找用户的起点位置与终点位置之间包括的充电桩站点的集群以及集群的质心；

路径规划单元，用于根据所查找的集群以及所述集群的质心进行路径规划。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能实现方式中，所述集群查找单元包括：

第一集合查找单元，用于获取未被分配到其它集群的任意初始充电桩站点，以及与所述初始充电桩站点的距离小于所述集群半径的充电桩站点构成的第一集合；

第一中心点计算子单元，用于计算所述第一集合中的任意一个充电桩站点到第一集合中的其它充电桩站点之间的距离的平均值，获取距离的平均值最小的充电桩站点为第一中心点；

第二集合获取子单元，用于获取所述第一中心点，以及与所述第一中心点的距离小于所述集群半径的充电桩站点构成第二集合；

第二中心点计算子单元，用于计算所述第二集合中的任意一个充电桩站点到第二集合中的其它充电桩站点的距离的平均值，获取距离的平均值最小的充电桩站点为第二中心点；

判断子单元，用于判断第一中心点和第二中心点是否相同，如果相同，则以第二集合中的充电桩站点为集群，第二中心点为集群的质心；如果不相同，则以第二中心点和集群半径继续查找第三集合以及第三集合中的第三中心点，直到查找到的第i中心点与第i-1个中心点相同，其中i大于或等于2。

结合第二方面或第二方面的第一种可能实现方式，在第二方面的第二种可能实现方式中，所述装置还包括：

匹配度计算单元，用于根据充电桩站点的特征参数，用户的喜好数据以及用户的车辆的特征参数，计算用户与充电桩站点的匹配度；

所述集群查找单元用于：

根据预先设定的集群半径，查找用户的起点位置与终点位置之间包括的、与用户的匹配度大于预定阈值的充电桩站点的集群以及集群的质心。

本发明实施例的第三方面提供了一种电动汽车的路径规划优化设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面的任一项所述电动汽车的路径规划优化方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的任一项所述电动汽车的路径规划优化方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：将充电桩站点通过集群的方式进行简化，在进行路径规划时，只需要根据集群为单位进行路径规划，大大的简化了路径规划的复杂度；另外，通过集群方式所规划的路径，在每个集群内包括多个充电桩站点，因此可以大大的提高用户在集群中充电成功的机率，有利于提高路径规划的可靠度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的电动汽车的路径规划优化方法的实现流程示意图；

图2是本发明实施例提供的查找充电桩站点的集群的方法实现流程示意图；

图3是本发明实施例提供的电动汽车的路径规划优化装置的示意图；

图4是本发明实施例提供的电动汽车的路径规划优化设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

如图1所示为本发明实施例提供的电动汽车的路径规划优化方法的实现流程，详述如下：

在步骤s101中，根据预先设定的集群半径，查找用户的起点位置与终点位置之间包括的充电桩站点的集群以及集群的质心。

所述集群，可以为多个充电桩站点构成的充电桩集合。由多个充电桩站点构成一个集合，并且集合中的一个充电桩站点作为该集合的质心，在进行路径规划时，只需要根据该质心的位置来规划路径。对于充电桩站点越来越密集的区域，通过将充电桩站点集群的方式，可以有效的减少根据充电桩站点进行规划的复杂度。比如，在起点和终点之间有100个充电桩站点，直接按照充电桩站点进行规划时，由于起点和终点之间所包括的充电桩站点的数量多，并且随着充电桩站点的增加，在路径规划时的计算量也会呈指数增加。通过集群的方式，按照设定的集群半径，将起点和终点之间的充电桩站点进行简化，比如从原来的100个充电桩站点，划分为10个集群(每个集群中的数量可能不相同，集群的数量的多少可以根据充电桩站点的位置以及集群半径确定)。在进行路径规划时，只需要根据这10个集群进行规划，大大的减少的对路径规划的复杂度。另外，为了提高路径规划的效率，可以预先计算出任意两个充电桩站点之间的集群。

所述集群半径，可以与用户所在的区域的充电桩站点的分布的位置以及分布的密度相关。所述集群半径的确定，可以根据充电桩站点分布时，充电桩站点与某一中心点的距离的平均值较小，并且所包括的充电桩站点的数量较多为宜。比如，可以建立距离的平均值与分值的对应关系表，以及充电桩站点数量与分值的对应关系表，分别选用对应的权重系数计算总的得分，先用得分值最高的方案所对应的集群半径作为较优的集群半径。当然，所述集群半径还可以由用户指定。

所述用户的起点位置，可以为路径规划时用户当前的位置，也可以用户所指定的起始位置。所述终点位置，为用户或系统所指定的目的位置。所述起点位置与终点位置之间的充电桩站点的集群的质心，可以为由充电桩站点的集群所在区域的中心点，也可以为充电桩站点的集群所在区域的中心充电桩站点。

并且，所述充电桩站点的集群的质心，可以在预先确定集群的同时，将集群的质心的位置存储在与集群相关的数据中。作为本发明实施例中一种优化的查找集群的质心的过程(可以为预先确定充电桩站点的集群，也可以实时的查找确定充电桩站点的集群)，可以包括如图2所示的过程：

在步骤s201中，获取未被分配到其它集群的任意初始充电桩站点，以及与所述初始充电桩站点的距离小于所述集群半径的充电桩站点构成的第一集合。

具体的，在用户确定了起始位置和终点位置后，可以相应的查找位于起点位置与终点位置之间的充电桩站点，并且可以根据查找的充电桩站点确定任意充电桩站点为初始充电桩站点，进行集群的查找。其中，优化的一种实施方式可以为从起点位置开始，查找第一个属于充电充桩站点作为初始充电桩站点。当确定了第n个集群时，可以将确定了的集群所包括的充电桩站点排除，从剩余的充电桩站点中确定充电桩站点作为初始充电桩站点，并根据所述初始充电桩站点以及集群半径，确定包括多个充电桩的第一集合。

在步骤s202中，计算所述第一集合中的任意一个充电桩站点到第一集合中的其它充电桩站点之间的距离的平均值，获取距离的平均值最小的充电桩站点为第一中心点。

在确定了包括多个充电桩站点的第一集合后，根据充电桩站点的位置，可以计算第一集合中的任意一个充电桩站点与第一集合中的其它充电桩站点之间的距离，并可以计算得到多个距离的平均值。通过比较，可以得到距离的平均值最小的充电桩站点，并将该充电桩站点进一步优化，暂时可以将其命名为第一中心点。

在步骤s203中，获取所述第一中心点，以及与所述第一中心点的距离小于所述集群半径的充电桩站点构成第二集合。

在确定了第一中心点后，根据第一中心点的位置以及集群半径，可以重新确定充电桩站点的集合。如果第一中心点与初始充电桩站点的位置不同，则第二集合中包括的充电桩站点也可能与第一集合中包括的充电桩站点不同。

在步骤s204中，计算所述第二集合中的任意一个充电桩站点到第二集合中的其它充电桩站点的距离的平均值，获取距离的平均值最小的充电桩站点为第二中心点。

根据新确定的充电桩站点的集合，即第二集合，重新计算其中的每一个充电桩站点与第二集合中的其它充电桩站点的距离的平均值，获取距离的平均值最小的充电桩站点作为第二集合中的第二中心点。

在步骤s205中，判断第一中心点和第二中心点是否相同，如果相同，则以第二集合中的充电桩站点为集群，第二中心点为集群的质心；如果不相同，则以第二中心点和集群半径继续查找第三集合以及第三集合中的第三中心点，直到查找到的第i中心点与第i-1个中心点相同，其中i大于或等于2。

如果第二中心点与第一中心点不同，则表明第一集合与第二集合也不相同。可依据上述叠代的计算方法，计算得到第三中心点和第三集合，并比较第三中心点与第二中心点是否相同，如此往复，直到第i中心点与第i-1个中心点相同。此查的第i中心点即为第i集合的质心，所述第i集合为所查找到的满足要求的集群。

当然，如果第二中心点与第一中心点为同一充电桩站点，那么第二集合或第一集合中的充电桩站点为集群，第二中心点或第一中心点即为集群的质心。

另外，为了提高路径规划的便利性，简化集群的查找过程，可以对充电桩站点进行优化，可以预先计算出用户与所有充电桩站点的匹配度，然后根据设定的匹配度阈值，将匹配度小于一定值的充电桩站点过滤，从而使得集群查找时，降低集群查找的便利性。并且由于匹配度较低的充电桩站点，用户进行充电时的满意度较低，通过过滤后，可以为用户提供更为优化的充电桩站点的规划路径。

在步骤s102中，根据所查找的集群以及所述集群的质心进行路径规划。

作为本发明优化的一种实施方式，可以预先确定各个集群与用户的匹配度，具体可以根据充电桩站点的特征参数，用户的喜好数据以及用户的车辆的特征参数，计算用户与充电桩站点的匹配度。

比如，可以根据充电桩站点的接口类型、营业时间、历史好评信息等参数，结合用户的电动汽车的接口类型、充电桩喜好信息等，确定用户与充电桩的匹配度，可以将集群中每个充电桩站点与用户的匹配求和的方式，确定用户与集群的匹配度，比如，对于集群a，包括5个充电桩站点，充电桩站点与用户的匹配度分别为6、7、8、9、10，那么，集群a与用户的匹配度为40。集群b中包括10个充电桩站点，匹配度分别为5、5、6、6、7、7、8、8、9、9，那么集群b与用户的匹配度为70。

当然，也可以根据匹配度的平均值，以及充电桩站点的数量，以及对应的权值系数，计算用户与集群的匹配度。比如，对于集群a，其包括五个充电桩站点，其与用户的匹配度分别为6、7、8、9、10，集群b中包括10个充电桩站点，匹配度分别为5、5、6、6、7、7、8、8、9、9，用户与充电桩站点的匹配度的权值系数为50％，充电桩站点的数量对应权值系数为50％，那么，集群a与用户的匹配度为8*50％+5*50％＝6.5，而集群b与用户的匹配度为7*50％+10*50％＝8.5。

在确定了用户与集群的匹配度后，可以查找位于起点位置与终点位置之间的集群，并且可以根据集群与用户的匹配度的高低，选择匹配度较高的集群进行路径规划。

在确定好起点位置与终点位置后，可以根据起点位置与终点位置之间的集群的质心进行路径规划。由于集群的质心的数量远小于充电桩站点的数量，因此，可以大大的提高路径规划的简便性。并且，在同一个集群中包括多个充电桩站点，随着集群中充电桩站点的数量的增加，用户能够可靠完成充电的机率也越高，从而可以提高用户充电的可靠度。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

图3为本发明实施例提供的一种电动汽车的路径规划装置的结构示意图，详述如下：

所述电动汽车的路径规划优化装置包括：

集群查找单元301，用于根据预先设定的集群半径，查找用户的起点位置与终点位置之间包括的充电桩站点的集群以及集群的质心；

路径规划单元302，用于根据所查找的集群以及所述集群的质心进行路径规划。

优选的，所述集群查找单元包括：

第一集合查找单元，用于获取未被分配到其它集群的任意初始充电桩站点，以及与所述初始充电桩站点的距离小于所述集群半径的充电桩站点构成的第一集合；

第一中心点计算子单元，用于计算所述第一集合中的任意一个充电桩站点到第一集合中的其它充电桩站点之间的距离的平均值，获取距离的平均值最小的充电桩站点为第一中心点；

第二集合获取子单元，用于获取所述第一中心点，以及与所述第一中心点的距离小于所述集群半径的充电桩站点构成第二集合；

第二中心点计算子单元，用于计算所述第二集合中的任意一个充电桩站点到第二集合中的其它充电桩站点的距离的平均值，获取距离的平均值最小的充电桩站点为第二中心点；

判断子单元，用于判断第一中心点和第二中心点是否相同，如果相同，则以第二集合中的充电桩站点为集群，第二中心点为集群的质心；如果不相同，则以第二中心点和集群半径继续查找第三集合以及第三集合中的第三中心点，直到查找到的第i中心点与第i-1个中心点相同，其中i大于或等于2。

优选的，所述装置还包括：

匹配度计算单元，用于根据充电桩站点的特征参数，用户的喜好数据以及用户的车辆的特征参数，计算用户与充电桩站点的匹配度；

所述集群查找单元用于：

根据预先设定的集群半径，查找用户的起点位置与终点位置之间包括的、与用户的匹配度大于预定阈值的充电桩站点的集群以及集群的质心。

本发明实施例所述电动汽车的路径规划优化装置，与图1-2所述电动汽车的路径规划优化方法对应。

图4是本发明一实施例提供的电动汽车的路径规划优化设备的示意图。如图4所示，该实施例的电动汽车的路径规划优化设备4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42，例如电动汽车的路径规划优化程序。所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个电动汽车的路径规划优化方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至102。或者，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块301至302的功能。

示例性的，所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序42在所述电动汽车的路径规划优化设备4中的执行过程。例如，所述计算机程序42可以被分割成集群查找单元、路径规划单元，各模块具体功能如下：

集群查找单元，用于根据预先设定的集群半径，查找用户的起点位置与终点位置之间包括的充电桩站点的集群以及集群的质心；

路径规划单元，用于根据所查找的集群以及所述集群的质心进行路径规划。

所述电动汽车的路径规划优化设备4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述电动汽车的路径规划优化设备可包括，但不仅限于，处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是电动汽车的路径规划优化设备4的示例，并不构成对电动汽车的路径规划优化设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电动汽车的路径规划优化设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器40可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器41可以是所述电动汽车的路径规划优化设备4的内部存储单元，例如电动汽车的路径规划优化设备4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述电动汽车的路径规划优化设备4的外部存储设备，例如所述电动汽车的路径规划优化设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述电动汽车的路径规划优化设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述电动汽车的路径规划优化设备所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。