用于车载电池远程维护的方法和装置

摘要

本发明涉及新能源技术，特别涉及对混合动力汽车和电动汽车的电池进行远程维护的方法和装置。在按照本发明的对车载电池的远程维护方法中，在道路和车辆上分别设置适于相互耦合的供电线圈和受电线圈以实现非接触式充电，所述方法包括下列步骤：从车辆接收所述车载电池的状态信息；根据所述状态信息确定所述车载电池的当前剩余电量；根据所确定的当前剩余电量和车辆的当前位置，为所述车辆选择行车路线以在行驶过程中将所述车载电池充电至合适的剩余电量水平；以及向所述车辆发送所选择的行车路线。本发明的实施例将电池荷电状态和道路的充电能力纳入确定行车路线时的考虑因素，使得确定的路线更为合适。

权利要求

1.一种对车载电池的远程维护方法，其中，在道路和车辆上分别设置适于相互耦合的供电线圈和受电线圈以实现非接触式充电，所述方法包括下列步骤：从车辆接收所述车载电池的状态信息；

根据所述状态信息确定所述车载电池的当前剩余电量；

根据所确定的当前剩余电量和车辆的当前位置，为所述车辆选择行车路线以在行驶过程中将所述车载电池充电至合适的剩余电量水平；以及向所述车辆发送所选择的行车路线，

其中，所述状态信息包括所述车载电池的电压、电流、内阻和温度，所述剩余电量以电池荷电状态SOC表征，该电池荷电状态SOC由误差反传神经网络计算得到，该神经网络包含输入层、隐含层和输出层，所述输入层的输入变量为所述车载电池的电压、电流、温度和内阻，所述输出层的输出变量为电池荷电状态SOC。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络在学习训练过程中按照下列方式调整各层权重：如果本次权重调整后神经网络总误差上升或不变，则减小步长，否则增大步长，这里的步长根据神经网络总误差趋向于零的不同趋向程度来确定。

3.如权利要求2所述的方法，其中，神经网络总误差与步长之间遵循下列函数关系：这里η为步长，E为神经网络总误差，α为大于零的常数。

4.如权利要求1所述的方法，其中，多个所述供电线圈以一定的间距设置在所述道路上，以确保所述车辆在行驶时能够不间断地被充电。

5.如权利要求1所述的方法，其中，经无线通信单元从车辆接收所述车载电池的状态信息和向所述车辆发送所选择的行车路线。

6.一种用于对车载电池进行远程维护的装置，其中，在道路和车辆上分别设置适于相互耦合的供电线圈和受电线圈以实现非接触式充电，所述装置包括：与移动通信系统耦合的输入单元，用于从车辆接收所述车载电池的状态信息；

与所述输入单元耦合的计算单元，用于根据所述状态信息确定所述车载电池的当前剩余电量，并根据所确定的当前剩余电量和车辆的当前位置，为所述车辆选择行车路线以在行驶过程中将所述车载电池充电至合适的剩余电量水平；以及与所述计算单元耦合的输出单元，用于经所述移动通信系统向所述车辆发送所选择的行车路线，其中，所述状态信息包括所述车载电池的电压、电流、内阻和温度，所述剩余电量以电池荷电状态SOC表征，该电池荷电状态SOC由误差反传神经网络计算得到，该神经网络包含输入层、隐含层和输出层，所述输入层的输入变量为所述车载电池的电压、电流、温度和内阻，所述输出层的输出变量为电池荷电状态SOC。

7.如权利要求6所述的装置，其中，所述神经网络在学习训练过程中按照下列方式调整各层权重：如果本次权重调整后神经网络总误差上升或不变，则减小步长，否则增大步长，这里的步长根据神经网络总误差趋向于零的不同趋向程度来确定。

8.如权利要求7所述的装置，其中，神经网络总误差与步长之间遵循下列函数关系：这里η为步长，E为神经网络总误差，α为大于零的常数。

9.如权利要求6所述的装置，其中，多个所述供电线圈以一定的间距设置在所述道路上，以确保所述车辆在行驶时能够不间断地被充电。

10.如权利要求6所述的装置，其中，所述当前位置由所述移动通信系统提供。

说明书

用于车载电池远程维护的方法和装置

[0001] 本申请对2009年12月31日提交的题为“一种用于车辆的非接触充电方法和基础设施”的中国专利申请200910247792.1要求优先权。

技术领域

[0002] 本发明涉及新能源技术，特别涉及对混合动力汽车和电动汽车的电池进行远程维护的方法和装置。

背景技术

[0003] 为了大幅减少汽车的二氧化碳排放量，汽车业正在投入大量的人力和物力来研发以电力作为动力源的新型汽车，例如混合动力汽车和电动汽车。在新型汽车中，电池被用来存储电能。考虑到安全性、成本和使用寿命，目前开发的电动汽车的电池能量密度并不高，这限制了其每次充电后的续航距离。显然，充电基础设施的完善是电动汽车获得普及的重要前提。实际上，企业与政府共同完善充电基础设施的行动正在世界各国如火如荼地开展着。

[0004] 如果充电基础设施能够得到完善，那么对于用户来说，电动汽车每次充电后的续航距离就不再是问题。到时，用户更关注的将是电池的充电时间及充电方式。

[0005] “充电”的概念正在改变，原因在于出现了具有较长的使用寿命并可以快速充电的锂离子电池。寿命长且可快速充电的电池的出现也为电子设备的设计带来了新的选择。比如，设计工程师可以选择小容量的电池，通过频繁充电来解决容量不足的问题，只要电池的寿命够长，就无需在设备的使用寿命期内更换电池。

[0006] 将上述电池与非接触充电技术相结合，就能够开发出可以随时随地进行充电的新设备。此类设备的出现也将促使非接触充电的基础设施得到完善。

[0007] 显然，电池正在成为汽车中的最为核心化的部件之一，因此电池维护的重要性也愈发凸显。

发明内容

[0008] 本发明旨在提供车载电池的远程维护方法和装置，其可以实现对车载电池的良好维护。

[0009] 按照本发明的对车载电池的远程维护方法，在道路和车辆上分别设置适于相互耦合的供电线圈和受电线圈以实现非接触式充电，所述方法包括下列步骤：

[0010] 从车辆接收所述车载电池的状态信息；

[0011] 根据所述状态信息确定所述车载电池的当前剩余电量；

[0012] 根据所确定的当前剩余电量和车辆的当前位置，为所述车辆选择行车路线以在行驶过程中将所述车载电池充电至合适的剩余电量水平；以及

[0013] 向所述车辆发送所选择的行车路线。

[0014] 优选地，在上述方法中，所述状态信息包括所述车载电池的电压、电流、内阻和温度。

[0015] 优选地，在上述方法中，所述剩余电量以电池荷电状态SOC表征，该电池荷电状态SOC由误差反传神经网络计算得到，该神经网络包含输入层、隐含层和输出层，所述输入层的输入变量为所述车载电池的电压、电流、温度和内阻，所述输出层的输出变量为电池荷电状态SOC。

[0016] 优选地，在上述方法中，所述神经网络在学习训练过程中按照下列方式调整各层权重：

[0017] 如果本次权重调整后神经网络总误差上升或不变，则减小步长，否则增大步长，这里的步长根据神经网络总误差趋向于零的不同趋向程度来确定。

[0018] 优选地，在上述方法中，神经网络总误差与步长之间遵循下列函数关系：

[0019]

[0020] 这里η为步长，E为神经网络总误差，α为大于零的常数。

[0021] 优选地，在上述方法中，多个所述供电线圈以一定的间距设置在所述道路上，以确保所述车辆在行驶时能够不间断地被充电。

[0022] 优选地，在上述方法中，经无线通信单元从车辆接收所述车载电池的状态信息和向所述车辆发送所选择的行车路线。

[0023] 按照本发明的用于对车载电池进行远程维护的装置，其中，在道路和车辆上分别设置适于相互耦合的供电线圈和受电线圈以实现所述非接触式充电，所述装置包括：

[0024] 与移动通信系统耦合的输入单元，用于从车辆接收所述车载电池的状态信息；

[0025] 与所述输入单元耦合的计算单元，用于根据所述状态信息确定所述车载电池的当前剩余电量，并根据所确定的当前剩余电量和车辆的当前位置，为所述车辆选择行车路线以在行驶过程中将所述车载电池充电至合适的剩余电量水平；以及

[0026] 与所述计算单元耦合的输出单元，用于经所述移动通信系统向所述车辆发送所选择的行车路线。

[0027] 在本发明的实施例中，通过在学习训练过程中采用变化的步长，提高了学习精度和训练速度，从而获得了更佳的电池荷电状态计算精度。另外，在本发明的实施例中，将电池荷电状态和道路的充电能力纳入确定行车路线时的考虑因素，使得确定的路线更为合适。

[0028] 从结合附图的以下详细说明中，将会使本发明的上述和其它目的及优点更加完全清楚。

附图说明

[0029] 图1是根据本发明一个实施方式的基础设施的示意图；

[0030] 图2是根据本发明一个实施例的安装受电线圈的车辆示意图；

[0031] 图3是根据本发明另一个实施例的安装受电线圈的车辆示意图；

[0032] 图4是根据本发明一个实施例的计费方法的示意图；

[0033] 图5a和5b是根据本发明还有一个实施例的非接触式充电装置中的供电线圈的示意图。

[0034] 图6a和6b是根据本发明还有一个实施例的非接触式充电装置中的受电线圈阵列的示意图。

[0035] 图7为用于计算车载电池的SOC的人工神经网络模型的示意图。

[0036] 图8为图7所示的模型的学习训练过程的流程图。

[0037] 图9示出了可应用本发明的一个场景的示意图。

[0038] 图10是根据本发明一个实施例的车载电池远程维护装置的示意图。

[0039] 图11示出了图10所示计算单元920的结构框图。

[0040] 图12是按照本发明一个实施例的车载电池远程维护方法的流程示意图。

具体实施方式

[0041] 下面将根据表示本发明实施方式的附图具体说明本发明。

[0042] 术语

[0043] 在本说明书的描述中，基础设施是指为社会生产和居民生活提供公共服务的物质工程设施，例如包括但不限于公路、铁路、机场、通讯、水电煤气等公共设施。基础设施在形态上具有固定性，实物形态上大都是永久性的建筑，供城市生产和居民生活长期使用，一般不经常更新和随意拆除废弃。

[0044] 在本说明书的描述中，公路或道路指的是一种通常供车辆、人和动物通行的可通行公共道路。

[0045] 在本说明书的描述中，车辆指的是一种装有可自行驱动的用于陆地运输的交通工具，除非特别说明，车辆和汽车这两个术语在本说明书中可以互换使用。

[0046] 在本说明书的描述中，非接触充电指的是一种充电装置与待充电装置无需通过物理上的接触就可以实现电能从前者输送到后者的充电方式，例如包括但不限于电磁感应方式和磁场共振方式。

[0047] 电磁感应充电利用电磁感应原理，通过初级线圈与次级线圈(受电线圈)的耦合进行能量的传递。有关采用非接触式充电方式对车辆进行充电的内容可以参见“电动汽车的电源充电系统”(轻型汽车技术2001(9)总145第4-8页)，该篇论文以全文引用的方式包含在本说明书中。在共振充电方式中，当接收线圈的固有频率与发射线圈的电磁场频率一致时，就会产生共振，此时磁场耦合强度明显增强，电力的传输效率大幅度提高。在本说明书的描述中，初级线圈和发射线圈又称为供电线圈，次级线圈和接收线圈又称为受电线圈。

[0048] 在本说明书的描述中，移动通信系统指的是建立交换信息的两端中的至少一方可以处于移动状态的网络系统，例如包括但不限于GSM移动通信系统、WCDMA移动通信系统、CDMA2000移动通信系统和TD-SCDMA移动通信系统等。

[0049] 在本说明书的描述中，智能卡指的是包含集成电路的小型电子设备，在集成电路中可存储与电费相关的信息，例如余额。在一种典型的智能卡中，包括有中央处理器CPU、可编程只读存储器EEPROM、随机存储器RAM和固化在只读存储器ROM中的卡内操作系统COS。

[0050] 基础设施

[0051] 本发明的其中一个要点是，在基础设施处设置供电线圈并且在车辆上设置受电线圈，这样，当车辆经过该基础设施时，由于电磁耦合或共振耦合，电能被传输给车辆的储能装置(例如电池或超级电容器)。

[0052] 特别是，在一个较佳实施例中，可在路面下方或路基下面设置多个供电线圈，这些供电线圈例如沿着道路的延伸方向或车辆的行进方向排列并且连接到电力基础设施(例如市政电网)，如此，当车辆在道路上行驶时，其上的受电线圈依次与这些供电线圈发生电磁耦合或共振，从而对运动状态下的车辆的电池进行连续充电。虽然每个供电线圈提供的电量有限，但是当在道路的路基下面设置足够数量的供电线圈(例如在大部分道路上都设置这样的供电线圈)时，车辆只要行驶在道路上，其电池实际上就一直在被充电，因此车辆的行驶里程几乎不受电池储能量的限制，其续航能力甚至可以远超以石化燃料作为动力的传统技术车辆。另外，在本实施例中，考虑到车辆在道路路口的停留概率较大，可以在路口的路基下面设置功率更大的供电线圈。

[0053] 按照本较佳实施例，由于供电线圈被设置在已有的道路上，因此可以避免在路边兴建大量的充电站，这与建设数量众多充电站的现有技术方案相比，大大节省了土地资源。此外，由于可以在行车过程中移动充电，因此提高了充电的便捷性。

[0054] 除了上面所述的道路以外，本发明的原理同样也可应用于其它的基础设施。例如，在另一个较佳实施例中，可以将供电线圈设置在停车场或道路的停车位上，例如在停车位区域的下方埋设供电线圈，这样，停泊在停车位上的车辆的电池可被充电。图1是根据这样一种实施方式的基础设施的示意图，其中图1中示出了在道路停车位置处设置有供电线圈，见图中右下角的圆状物100。

[0055] 车辆

[0056] 按照本发明的较佳实施例，在车辆前下部安装受电线圈。图3是根据本实施例的安装受电线圈的车辆示意图。参见图3，车辆200包括安装在车辆前下部的受电线圈210，其经整流器220连接至电池230。当受电线圈210经过供电线圈100上方或停留在供电线圈100上方时，通过耦合或共振方式，电能由电网(未画出)输送给电池230。

[0057] 为了提高电能传输效率，可以采用大型线圈。为此，可以如图3所示，在车辆后部安装大功率受电线圈。参见图3，车辆200包括安装在车辆后部的受电线圈210，其经整流器220连接至电池230。当受电线圈210经过供电线圈100上方或停留在供电线圈100上方时，通过耦合或共振方式，电能由电网(未画出)输送给电池230。

[0058] 由本实施例可见，车辆上的受电线圈的安装可以采用现有的技术，因此在实施时明显降低了研发和制造成本。

[0059] 非接触式充电系统

[0060] 按照本发明的一个实施例的非接触式充电系统包括供电线圈和受电线圈，前者可以设置在车辆经过的基础设施上(例如道路、栏杆、停车场等)，后者被安装在车辆上，这样，当车辆经过基础设施时，电网的电能通过供电线圈与受电线圈之间的耦合被传递给车辆内的储能单元(例如电池或超级电容器)。

[0061] 例如如图4所示，在道路下方或路基内设置供电线圈100并在车辆上安装受电线圈210，实现了电网(未画出)对车辆电池230的非接触式充电。

[0062] 图5a和5b示出了在道路上设置供电线圈的示意图。如图5a和5b所示，一组供电线圈100以一定的间距设置在道路500下方(例如道路的路基501内)，这样，车辆的受电线圈在行驶时即能够不间断地感应到电能，并由此实现对车辆的储能单元的充电。

[0063] 当供电线圈与充电线圈的轴心对准时，二者的耦合最强。但是由于车辆行驶时无法保证轴心的对准，因此将导致充电能力下降。为了解决该问题，按照本发明的实施例，可以在车辆上安装受电线圈阵列或一组受电线圈，由于它们分布在不同位置，因此即使车辆的行驶路径有变化，也可以保证始终有部分受电线圈与供电线圈是强耦合的。

[0064] 图6a示出了按照本发明一个实施例的受电线圈阵列的示意图。如图6a所示，该受电线圈阵列600包含多个受电线圈601，这些受电线圈601以矩阵形式布置在基板700上。可选地，受电线圈601也可以埋设在基板700内。另一方面，这些受电线圈601可例如以并联的方式与车辆的储能单元相连，从而将电网的电能充入储能单元。考虑到地面的起伏，还可以使部分受电线圈与其它受电线圈的取向略微不同。

[0065] 图6b示出了按照本发明另一个实施例的受电线圈阵列的示意图。如图6b所示，该受电线圈阵列600包含多个受电线圈602，这些受电线圈602交错布置在基板700上。同样，受电线圈602也可以埋设在基板700内，并且可以并联的方式与车辆的储能单元相连，从而将电网的电能充入储能单元。此外，也可以使部分受电线圈与其它受电线圈的取向略微不同。

[0066] 充电板

[0067] 为了更好地耦合电能，受电线圈阵列一般都安装在车辆的底部，然而储能单元的安装位置无需这样的限制。如图6a和6b所示，在本发明的一个实施例中，将受电线圈集成到基板上以制造成一个充电板，该充电板被安装在车辆的底部，并且通过导线将受电线圈阵列与安装在车辆内其它位置的储能单元相连。

[0068] 电池荷电状态(SOC)的计算

[0069] 电池荷电状态无法直接测量得到，一般通过对电池外特性(例如电池电压U、电池电流I、电池内阻R、电池温度T等参数)的检测来推断。但是电池外特性与SOC的关系随电池老化的过程而改变，而且电动汽车动力电池的工作状态及环境随行驶条件而变化，这造成SOC的准确计算比较困难。

[0070] 按照本发明的一个实施例，采用图7所示的基于神经网络的模型来计算车载电池的SOC。

[0071] 如图7所示，该模型采用三层BP神经网络，输入层为电池的内阻R、电压V、电流I和电池温度T，中间层为隐含层，输出层为SOC。

[0072] 图8为图7所示模型的学习训练过程的流程图。如图8所示，在步骤810中，对各层内的单元的权重赋值。接着在步骤820中，输入一个样本以及期望的输出。在步骤830中，根据正向传播算法计算得到各层的输出并由此确定总误差。在步骤840中，根据总误差趋向于零的程度确定权重的调整值或步长。在步骤850中，用标准的BP算法对各单元的权重进行修正。在步骤860中，再次根据正向传播算法计算得到各层的输出并由此确定新的总误差。在步骤870中，判断该新的总误差是否小于预设的阈值，如果是，则结束学习训练过程，否则返回步骤840。

[0073] 在上述步骤840中，采用下式来确定各单元的权重的调整值或步长：

[0074]

[0075] 这里η为步长，E为神经网络的总误差，α为大于零的常数，例如优选地可以取值在0.01-1之间。

[0076] 车载电池的维护

[0077] 图9示出了可应用本发明的一个场景的示意图。在该场景中，假设在部分或全部道路的路面下方或路基下面都设置有例如沿着道路的延伸方向或车辆的行进方向排列并且连接到电力基础设施(例如市政电网)的供电线圈，当车辆在这样的道路上行驶时，其上安装的受电线圈依次与这些供电线圈发生电磁耦合或共振，从而对运动状态下的车辆的电池进行连续充电。

[0078] 如图9所示，车辆200在道路500上行驶，车辆上的无线通信单元300与移动通信系统400的基站410进行通信，以发送车载电池的状态信息，例如包括电池的电压、电流、内阻和温度。车载电池远程维护装置900接入移动通信系统400，其用于根据车载电池的状态信息计算电池荷电状态并由此为车辆选择能够将车载电池充电至所需电量水平的合适的行车路线。电池荷电状态的计算例如可以采用上述结合图7和8所述的方法。无线通信单元300可以是车载设备(例如为车辆配置的GPS导航设备)，也可以是移动通信终端、个人数字助理或具有无线上网能力的便携式计算机之类的日常通信设备或计算设备。值得指出的是，这里车载电池远程维护装置900可以由物理上独立的服务器实现，但是可选地，SOC的计算和行车路线的选择也可以在一种分布式环境下实现，此时由若干在空间上独立的计算设备协同配合来实现电池的远程维护。这些不同的实施方式都属于本发明的精神和保护范围。

[0079] 在为车辆选择行车路线时，车载电池远程维护装置900还需要有关车辆当前位置的信息和目的的信息。当前位置的信息可以利用例如移动通信运营商提供的移动位置服务(Location Based Service，LBS)来获得。具体而言，由于移动位置服务能够确定无线通信单元300的位置，因而车辆的当前位置也得以确定。移动位置服务是指通过无线终端和无线网络的配合，确定移动用户的实际位置信息的业务。在移动通信网络中，通常可基于Cell ID的定位技术，它由网络侧获取用户当前所在的基站Cell信息以获取用户当前位置，其精度取决于移动基站的分布及覆盖范围的大小。

[0080] 对于接入CDMA通信网络的移动通信终端，可采用基于AFLT(Advanced Forward Link Trilateration)的定位技术，AFLT是CDMA独有的技术，在定位操作时，手机或移动通信终端同时监听多个基站的导频信息，利用码片时延来确定到附近基站的距离，最后用三角定位法计算出移动通信终端的具体位置并发送至车载电池远程维护装置900。

[0081] 对于配备GPS模块的移动通信终端，可采用GPS定位技术来定位。为了提高定位精度，也可以采用AGPS(无线网络辅助GPS定位技术)技术。AGPS技术将卫星扫描及定位运算等最为繁重的工作从终端一侧转移到定位服务器完成，借助定位服务器强大的运算能力，通过采用复杂的定位算法来降低接收信号弱等不利因素的影响。定位服务器计算得到的经纬度信息通过移动通信网络被送回移动通信终端，再由移动通信终端发送至车载电池远程维护装置900。

[0082] 图10是根据本发明一个实施例的用于车载电池远程维护装置的示意图。

[0083] 如图10所示，车载电池远程维护装置900包含输入单元910、计算单元920和输出单元930。输入单元910与移动通信系统耦合，用于接收车辆当前位置的信息、目的地信息和车辆发送的车载电池状态信息(例如电池的电压、电流、内阻和温度)。车辆当前位置的信息可以由无线通信单元经移动通信系统提供给输入单元910，或者由定位服务器经移动通信系统提供给输入单元910，这些不同的实施方式都属于本发明的精神和保护范围。输入单元910还与计算单元920耦合，以将接收的电池的状态信息、车辆当前位置的信息和目的地信息送至计算单元920。计算单元920例如利用结合图7和图8所述的方式，根据电池的状态信息计算得到电池荷电状态。计算单元920在计算得到电池荷电状态之后判断电池是否需要充电以及所需的充电电量，如果需要充电，则从数据库(未画出)中调取车辆当前位置附近设置有供电线圈的道路或充电站的分布图，由此选择合适的行车路线。输出单元930与计算单元920耦合，从而将选择的行车路线经移动通信系统发送至车辆。

[0084] 在图10所示的车载电池远程维护装置900中，可选地还可以包含鉴权装置(未画出)，用于确定请求电池远程维护的用户是否注册了该业务。

[0085] 图11示出了图10所示计算单元920的示意图。

[0086] 如图11所示，计算单元920包括车载电池所需充电电量确定模块921、存储模块922、、路线检索模块923、充电电量预估模块924和行车路线确定模块925。

[0087] 车载电池所需充电电量确定模块921例如利用结合图7和图8所述的方式，根据从输入单元910接收的电池的状态信息计算得到电池荷电状态并由此确定车载电池所需的充电电量。该确定的结果被输出至行车路线确定模块925。

[0088] 存储模块922可存储下列信息：

[0089] (1)一个地理区域内的设置有供电线圈的道路分布和充电站的位置。

[0090] (2)每对地点之间的可能路线。一个地理区域可被划分为多个网格，每对网格点(相当于每对地点)之间存在一条或多条路径，根据预设的条件(例如路径长度应小于预设值、单向行驶限制等)作滤除处理后余下的路径即为可能路线，它们按照与每对网格点对应的方式被存储在存储模块922中。

[0091] (3)每条被确定为可能路线的路径包含的路段。对于每条路径，其可根据道路特点被划分为多段连续的路段组成。这里所谓的道路特点例如包括但不限于：道路的宽度(可以表征交通拥挤程度)、车流量(可以表征交通拥挤程度)、车辆平均速度(可以表征交通拥挤程度)和供电线圈的设置间距和尺寸(可以表征充电能力)。值得指出的是，车流量和车辆平均速度之类的参数可以采用历史统计值，也可以实时更新。

[0092] (4)每条路段的长度和充电能力。

[0093] 路线检索模块923从输入单元910接收目的地信息和车辆当前位置信息，以这些信息为索引从存储模块922检索获得当前位置与目的地之间的可能路线、检索到的可能路线包含的路段以及所包含的每条路段的长度和充电能力。

[0094] 路线检索模块923检索到的参数被输出至充电电量预估模块924，供后者用来估算每条可能路线对车载电池的充电电量。

[0095] 行车路线确定模块925将充电电量最为接近车载电池所需充电电量的一条或多条可能路线确定为行车路线并提供给输出单元930。

[0096] 需要指出的是，上面描述的计算单元920中的各个模块是基于功能进行划分的，但是具体的实现并不一定要采用与功能模块一一对应的方式。例如在一种实现方式中，存储模块的功能由独立的硬件实体(例如存储器或数据服务器)实现，而车载电池所需充电电量确定模块921、路线检索模块923、充电电量预估模块924和行车路线确定模块925的功能可以由运行在计算机上的软件模块实现。又如，也可以利用单独的硬件(例如可编程逻辑器件等专用电路)来分别实现。所有这些不同的实现方式都属于本发明的精神和保护范围。

[0097] 图12是按照本发明一个实施例的车载电池远程维护方法的流程示意图。

[0098] 如图12所示，在步骤1210，用户在无线通信单元300上输入他/她的目的地信息。目的地信息例如可以是具体的路名、门牌号等精确信息，也可以是“附近的快餐店”之类的模糊信息。

[0099] 接着进入步骤1220，无线通信单元300向移动通信系统400的基站410发送请求电池维护的消息，该消息包含目的地信息和车载电池的状态信息(例如包括电池的电压、电流、内阻和温度等)。

[0100] 随后进入步骤1230，移动通信网络系统400的鉴权服务器(未画出)或车载电池远程维护装置内的鉴权装置确定发送该请求消息的用户是否注册了远程维护业务，如果未注册，则进入步骤1240，向无线通信单元300发送短信，提示用户进行注册；否则，则进入步骤1250。

[0101] 在步骤1250中，车载电池远程维护装置900根据车载电池的状态信息计算电池荷电状态。电池荷电状态的计算例如可以采用上述结合图7和8所述的方法。

[0102] 随后在步骤1260中，车载电池远程维护装置900判断电池是否需要充电以及所需的充电电量，如果需要充电，则进入步骤1270，否则进入步骤1280，生成车载电池当前电量充足的消息。

[0103] 在步骤1270中，车载电池远程维护装置900根据所需的充电电量、车辆的当前位置和目的地信息为车辆选择合适的行车路线。行车路线的选择例如可以采用如结合图11所述的方式。

[0104] 在步骤1280中，车载电池远程维护装置900经移动通信系统向无线通信单元发送步骤1280生成的当前电量充足的消息或者步骤1270选择的行车路线。

[0105] 值得指出的是，上述车载电池远程维护的过程是由用户发起的，但是该过程也可以由车载电池远程维护装置发起。具体而言，车载电池远程维护可以定期或不定期地从车辆接收车载电池的状态信息并据此判断电池是否需要充电维护。这些不同的实施方式都属于本发明的精神和保护范围之内。

[0106] 由于可以在不背离本发明基本特征的精神下，以各种形式实施本发明，因此本实施方式是说明性的而不是限制性的，本发明的范围由所附权利要求定义。