专利名称：确定车辆燃料补给策略的系统和方法
确定车辆燃料补给策略的系统和方法本申请要求于2008年2月8日递交的第61/027，149号美国临时申请和2009年1 月23日递交的第12/358，824号美国申请的权益，通过引用将两个美国申请全部包含于此。
背景技术：
不同的技术被用来确定在哪里给车辆补给燃料。Sato等的第7，066，216号美国专 利提供一种用于将燃料站分配给可移动体的系统。所述系统包括车载单元、站单元和服务 器。车载单元存储并更新关于可移动体的信息。站单元存储并更新关于燃料站的信息。服 务器通过网络连接到车载单元和站单元。服务器基于有关可移动体和燃料站的信息将某些 燃料站分配给可移动体。Reimer的第6，691，025号美国专利提供了一种用于监测车辆的燃料消耗并优化 燃料补给的系统。所述系统包括被设计成安装在燃料箱上的燃料位置传感器。所述燃料传 感器具有用于产生距离信号的变换器(transducer)，所述距离信号表示传感器和燃料箱中 的燃料表面之间的距离。结合到所述变换器的处理器被编程为将距离信号转换为容量信 号的百分比，计算燃料箱内的燃料的体积并产生包括关于燃料箱中的燃料体积的信息的消 息。处理器还结合到可包括调度终端(dispatch terminal)、燃料优化服务器和依据位置的 燃料价格服务(fuel-price-by-location service)的网络。所述网络计算用于补充燃料 箱的最佳位置以及行驶到所述位置的路线。包含燃料补给和路线信息的消息被广播到针对 驾驶者的车辆信息系统。Kane等的第6，078，850号美国专利提供了一种用于具有商品存储区域并沿着路 径行驶的车辆的管理系统，所述路径具有多个地理上分布的商品补充站。所述系统包括用 于测量存储区域中的商品的位置并提供商品位置数据的传感器。全球定位系统(GPS)确定 沿着所述路径的车辆的位置。控制器存储商品补充站的当前地理位置和在商品补充站的当 前商品价格的记录。控制器还基于来自GPS和传感器的输出以及在某些补充站的商品价格 来推算车辆的商品补充计划表。

发明内容
一种车辆燃料补给咨询系统可包括一个或多个计算机。对于将在多天时期期间行 驶的指定路线，所述一个或多个计算机可被配置成，(i)在所述多天时期期间选择至少一天 用于购买燃料，(ii)沿着所述路线为各个选择的日期选择至少一个燃料补给站购买燃料， 以及(iii)确定在各个选择的燃料补给站购买燃料的量。所述选择和确定基于在所述多天 时期的当前的燃料价格和预测的燃料价格，以在总体上最小化指定路线的燃料补给花费。虽然已经示出和公开了根据本发明的示例性实施例，但是这样的公开不应该被解 释为限制。应当了解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以做出各种修改和可选择的设 计。


图1是根据本发明的实施例的车辆燃料补给咨询系统的框图。图2是根据本发明的实施例的确定车辆燃料补给策略的流程图。图3是图1的车辆燃料补给咨询系统的示例性用户界面。
具体实施例方式导航服务可响应于驾驶者的请求提供特定地理区域的燃料价格。例如，驾驶者可 要求在他们的车辆的当前位置的指定半径内的当前燃料价格。利用这样的信息，驾驶者可 决定到哪里买燃料。假定车辆具有半空的10加仑的燃料箱而且当前的燃料成本是每加仑 3美元($)，则燃料补给的总成本在那个时候将大约会是15美元。然而，如果考虑到预期的 燃料价格和预期的驾驶模式(driverpatterns)，则可减少燃料补给的总成本。举例来说，可 基于预期的驾驶模式(drive patterns)、当前的和预期的燃料价格和/或驾驶者的偏好来 确定车辆燃料补给策略。预期的驾驶模式可基于驾驶者创建的路线和/或历史驾驶路线。 预期的燃料价格可基于当前的和历史的燃料价格。本发明的一些实施例基于预测的(未来的)燃料价格和预期的(未来的)驾驶模 式确定燃料补给策略，以在总体上最小化燃料成本。例如，当燃料价格被预测为变低时，燃 料补给策略可推荐在特定的一天购买2加仑的燃料并在两天后购买另外8加仑燃料。驾驶者可访问远程服务器或车载车辆计算机，以为即将来临的驾驶时期创建驾驶 者资料(driver profile)。服务器或车载车辆计算机可预测预期的燃料价格并基于驾驶者 资料以及当前的和预期的燃料价格确定燃料补给建议。这些建议可被传达到车辆(如果有 必要，经由(例如)无线网络或电力线通信系统传送)或者可从记忆存储装置上传到车辆。 其他的构造和布置也是可以的。现在参照图1，车辆10包括处理器12。处理器12经由车辆内部网络(例如，控制 器局域网(CAN))与导航系统14和燃料系统16通信。例如，导航系统14可通过从3个或 更多个的一组卫星18到接收器20的信号的多普勒频移和飞行时间来计算导航系统14的 地理位置和速度。燃料系统16将关于在车辆10的燃料箱内的当前燃料位置、车辆10的燃 料消耗和燃料箱的燃料携带能力的信息提供给处理器12。如下所述，该信息可用于为驾驶 者创建燃料购买建议。处理器12还与诸如计算机22和服务器24的远程终端通信。收发器26 (例如，与 处理器12配对的蜂窝电话)可广播通信信号，所述通信信号为了被网络30接收而被调制 解调器28调制。如本领域普通技术人员所意识到的，网络30可以是有效地结合在一起以 促进处理器12和远程终端22、24之间的通信的多个通信网络的任意集合。在图1的实施 例中，网络30包括蜂窝式网络(cellular network)、公共交换电话网(PSTN)和互联网。计 算机22和服务器24直接连接到互联网。经由收发器26广播的无线通信信号被蜂窝式网络的蜂窝塔(cellulartower)接 收。蜂窝式网络将接收的信息转发到PSTN。然后，PSTN为了最终的交付(例如，到服务器 24)将所述信息转发到互联网。类似地，服务器24可经由网络30与处理器12通信。在其 他的实施例中，车辆10可包括无线网络收发器，例如，演变数据优化收发器等，可在特定的 地理区域中与无线网络通信。当然，诸如Wi-Fi、WiMax等的其他通信布置也是可行的。
在图1的实施例中，服务器24收集数据、产生推荐的燃料补给策略并将该策略传 送到处理器12，以经由显示器34传达。在产生车辆燃料补给策略之前，服务器24从处理器 12和/或计算机22接收关于驾驶者的偏好、车辆燃料补给量和涉及车辆10的其他信息的 输入。服务器24还经由网络30(例如，互联网)与数据存储器32通信，以访问当前的和历 史的燃料价格。在其他实施例中，处理器12可收集相关数据并产生推荐的燃料补给策略。 其他的方案也是可行的。例如，可将必要的数据上传到处理器12等。现在参照图2，当前的和历史的燃料价格36馈送给燃料价格预测器38。燃料价 格预测器38基于该数据针对将遇到的每个燃料站预测预期的零售燃料价格40。在图2的 实施例中，燃料价格预测器38产生预期的中间燃料价格，即，大于在从批发商购买燃料时 由燃料供应站支付的批发燃料价格的预期燃料价格，以及基于当前的和历史的燃料价格36 的预期的零售的加价。这些预期的价格之和等于预期的零售价格40。在其他实施例中，燃 料价格预测器38可使用其他信息和其他合适的技术来预测预期的零售燃料价格40。例如， 经分析发现，预期的零售燃料价格40可以是历史的批发燃料价格和影响地方零售燃料价 格的因素(例如，地方收入水平、燃料品牌等)的函数。图2的燃料价格预测器38使用当前的批发燃料价格zt_0和过去的批发燃料价格 Zt^ii = 1,2,3,4,5}的加权平均来预测下一天的中间燃料价格yt+1 yt+1 =人 ο+ 人!Zt_0+ λ 2Ζη+ λ 3zt_2+ λ 4zt_3+ 人 5zt_4+ λ 6zt_5 (1)系数XiU = OaJddjjl总和为1，并且可以(例如)通过设定当天的零售 燃料价格等于yt+1、设定以前6天的批发燃料价格等于ZwU = 0，1，2，3，4，5}并利用线性 回归方法求解方程(1)来得到所述系数Xitj当天的零售燃料价格可用作当天的中间燃料 价格的代表，因为如下所解释的，零售燃料价格与中间燃料价格成比例。对历史零售燃料价格和历史中间燃料价格之差的研究表明，平均来说，中间燃料 价格的零售的加价在星期六最高且在星期一最低。因此，燃料价格预测器38使用一星期中 的各天的中间燃料价格和零售燃料价格之间的平均差Δ 0W{日期=星期一、星期二、…、 星期日}来预测预期的零售的加价。为了得到该星期中即将到来的一天的预期的零售燃料价格40，Ci,燃料价格预测 器38计算下一天的中间燃料价格yt+1，并将其加到该星期的那天的预期的零售的加价Ci = yt+1+Aday (2)现在参照图1和图3，驾驶者可经由处理器12或计算机22访问以服务器24作为 主机的网站42，以为即将来临的驾驶时期创建驾驶者资料。该驾驶者资料43可从标准路线 信息创建。例如，驾驶者可利用地图编制器(mapbuilder) 44和“创建路线”标签46来创建 标准路线信息，例如“家到工作”、“工作至家”，等等。在图3的实施例中，地图编制器44允 许驾驶者输入开始和结束位置并在它们之间创建路线。在其他实施例中，地图编制器44可 允许驾驶者指定路线。然而，可使用任意合适的绘图应用程序。对“创建路线”标签46的 选择允许驾驶者命名并保存创建的路线。在窗口 48中显示标准路线。为了创建驾驶者资料43，驾驶者从日历50选择日期并利用添加/移除按钮52为 所选择的日期创建驾驶路线54。例如，对于2008年8月20日，驾驶者可创建包括“家到工 作”、“工作至家”、“家到商场”和“商场到家”的路线。可以为以后的日子创建类似的路线。驾驶者可经由窗口 56输入车辆参数和优选信息。车辆参数的例子包括“燃料经济性”、“初始的燃料位置”和“燃料箱容量”。还可包括其他车辆参数。优选信息的例子包 括“时期开始日期”、“时期结束日期”、“每个时期最多的燃料供应站”和“每天最多的燃料供应 站”。还可包括其他的优选信息，例如，优选的燃料的品牌、驾驶者不愿补给燃料的位置等等。在其他实施例中，可使用从车辆10收集的信息创建驾驶者资料43。例如，处理器 12可与导航系统14和燃料系统16通信，以逐日记录车辆10行驶的路线和沿着这些路线经 历的相关联的燃料消耗。该信息连同当前的燃料位置和燃料箱容量可被传送至服务器24。 对于即将来临的驾驶时期，例如，5天，服务器24可利用该历史信息来确定将在该驾驶时期 期间驾车的路线。当然，用于创建驾驶者资料43的其他技术也是可行的。再次参照图2，当前的燃料价格36、预期的燃料价格40和驾驶者资料43被馈送到 燃料补给优化器60中。在图2的实施例中，燃料补给优化器60通过将确定何时购买、在哪 里购买且购买多少燃料的问题建模为混合整数规划(Mixed Integer Program，MIP)来产生 燃料购买建议62。在其他实施例中，可使用诸如试探法和其他离散优化法的任意合适的技 术来确定何时购买、在哪里购买且购买多少燃料。另外，如果图1中示出的车辆10被配置 为用几种燃料运行，例如，混合燃料车辆(flex-fuel vehicle)，则燃料补给优化器60还可 产生关于购买哪种类型的燃料的建议。下面根据MIP模型的输入、变量、目标函数、约束、范围和问题公式来描述MIP模型 的示例。MIP 输入示例性MIP模型的输入被分成下面的种类关于车辆10的输入、从驾驶者资料43 隐含的输入、关于驾驶者优选的输入以及从当前燃料价格36和燃料价格预测器38的输入。关于车辆10的输入Max =燃料箱的最大容量(加仑)MPG =燃料经济性(每加仑英里数)G0 =燃料的初始量(加仑)从驾驶者资料43隐含的输入η =沿着路线的燃料站的数目(如果沿着路线存在许多燃料站，例如，大于5000， 则燃料站可被整合到地理区域中并由该区域中最便宜的燃料站来表示)。S =在路线中的燃料站的组={1，2，…，η}m =在路线中的驾驶天数D =日期的组={1，2，...，m}Cli =从路线的开始点到加油站i的距离NPIt=新的时期指数(NPI1 = 1是在第一时期中针对第一加油站的指 数。各个燃料站通过唯一的一个指数引用。例如，如果在第二天，将访问的第一加油站是站 256，则 NPI2 = 256)。关于驾驶者优选的输入Min =在任意给定时间在燃料箱中允许的燃料的最小量(加仑)MST =在指定时期内的站的最大数MSD =在一天中的站的最大数来自当前燃料价格36和燃料价格预测器38的输入
Ci =在站i的汽油的价格MIP 变量示例MIP模型包括二进制变量的和连续的变量。二进制变量确定在何处补给燃 料、并因此确定在何时补给燃料，这是因为在所述驾驶时期的特定日期将遇到各个燃料站。 连续变量确定补给多少燃料。
权利要求
一种车辆燃料补给咨询系统，包括一个或多个计算机，被配置成对于将在多天时期期间行驶的指定路线，(i)在所述多天时期期间选择至少一天用于购买燃料，(ii)沿着所述路线为各个选择的日期选择至少一个燃料补给站购买燃料，以及(iii)确定在各个选择的燃料补给站购买的燃料的量，所述选择和确定基于在所述多天时期内的当前的燃料价格和预测的燃料价格，以在总体上最小化指定路线的燃料补给花费。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述选择和确定还基于在所述多天时期期间所 指定的可购买燃料的最多天数。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述选择和确定还基于所指定的每天可购买燃 料的最多次数。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述选择和确定还基于车辆的燃料箱的容量。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述选择和确定还基于所指定的车辆燃料箱的 最小燃料量。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述选择和确定还基于车辆燃料箱中的初始燃料量。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个计算机进一步被配置成基于过 去的燃料价格和当前的燃料价格来确定预测的燃料价格。
8.—种产生燃料补给策略的方法，所述燃料补给策略总体上最小化在多天时期期间将 由车辆行驶的指定路线的燃料花费，所述方法包括基于所述多天时期的当前的燃料价格和预测的燃料价格，(i)在所述多天时期期间选 择至少一天用于购买燃料，( )沿着所述路线为各个选择的日期选择至少一个燃料补给站 购买燃料，以及(iii)确定在各个选择的燃料补给站购买的燃料的量；输出所述选择的日期、选择的燃料补给站和确定的燃料量的可视化表示。
9.根据权利要求8所述的方法，还包括基于过去的燃料价格和当前的燃料价格确定 所述预测的燃料价格。
10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述选择和确定还基于在所述多天时期期间所 指定的可购买燃料的最多天数。
11.根据权利要求8所述的方法，其中，所述选择和确定还基于所指定的每天可购买燃 料的最多次数。
12.根据权利要求8所述的方法，其中，所述选择和确定还基于车辆的燃料箱的容量。
13.根据权利要求8所述的方法，其中，所述选择和确定还基于所指定的车辆燃料箱的 最小燃料量。
14.根据权利要求8所述的方法，其中，所述选择和确定还基于车辆燃料箱中的初始燃料量。
15.一种机动车辆，包括一个或多个计算机，被配置成接收指定在多天时期期间将行驶的路线的输入；接收关于多天时期的当前燃料价格和预测的燃料价格的信息；基于所述输入和信息，确定(i)在所述多天时期期间用于购买燃料的至少一天，(ii)沿着所述路线的在各个确定的日期购买燃料的至少一个燃料补给站，以及(iii)在各个确 定的燃料补给站购买的燃料的量；输出所述确定的日期、燃料补给站和燃料的量的可视化表示。
16.根据权利要求15所述的车辆，其中，所述一个或多个计算机进一步被配置成基于 车辆的燃料箱的容量确定所述至少一天、在各个确定的日期的所述至少一个燃料补给站以 及在各个确定的燃料补给站购买的燃料的量。
17.根据权利要求15所述的车辆，其中，所述一个或多个计算机进一步被配置成基于 所指定的车辆燃料箱的最小燃料量确定所述至少一天、在各个确定的日期的所述至少一个 燃料补给站以及在各个确定的燃料补给站购买的燃料的量。
18.根据权利要求15所述的车辆，其中，所述一个或多个计算机进一步被配置成基于 车辆燃料箱中的初始燃料量来确定所述至少一天、在各个确定的日期的所述至少一个燃料 补给站以及在各个确定的燃料补给站购买的燃料的量。
全文摘要
一种产生燃料补给策略的方法，所述方法总体上最小化在多天时期期间将由车辆行驶的指定路线的燃料花费，所述方法可包括基于多天时期的当前的和预测的燃料价格，(i)在所述多天时期期间选择至少一天用于购买燃料，(ii)沿着所述路线为在各个选择的日期选择至少一个燃料补给站购买燃料，以及(iii)确定在各个选择的燃料补给站购买的燃料的量。
文档编号G01C22/00GK101939621SQ200980104527
公开日2011年1月5日 申请日期2009年1月27日 优先权日2008年2月8日
发明者佩里·罗宾逊·麦克尼尔, 凯西·阿兰·泰森, 刘忆民, 埃里卡·克拉夫, 奥莱格·由里维奇·古斯京, 托马斯·J·朱力 申请人:福特全球技术公司