Plánování tras elektromobilu s nabíjecími zastávkami a body zájmu

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá problémem navigace a plánováním tras pro elektrická vozidla společně s plánovaním zastávek na dobíjení. Je kladen důraz na zachování validnosti výsledných plánů (v průběhu cesty nedojde k vyčerpání elektrické energie automobilu) a modelování uživatelem zvolených podmínek na navštívení různých bodů zájmu. Zaměřuje se především na návrh plánovacích algoritmů optimalicujících celkový čas cesty a začlenění bodů zájmu do plánovacího procesu. Značné úsilí je věnováno dosažení co možná nejlepší škálovatelnosti, z níž vyplývají rozumné časy běhu jednotlivých dotazů při použití map kontinentálního měřítka. To vše je motivováno možností nasazení algoritmu do produkčních navigačních systémů. Nemalá pozornost je věnována rovněž použitým modelům spotřeby a nabíjení elektromobilu, které jsou pro zachycení podmínek reálného světa zásadní. Přístup použitý v této práci vychází z řešení prezentovaných v současné literatuře, jež jsou založena na algoritmech pro bikriteriální nejkratší cesty (BSP). Přínosem této práce je především představení nových přístupů v oblasti předzpracování dat, modelování přídavných podmínek vrámci optimalizačního algoritmu a implementace nové heuristické techniky založené na předpočítání nabíjecích plánů mezi několika specifickými místy. Výsledné řešení je vyhodnoceno na reálných datasetech nabíjecích stanic a map zachycujícíh oblasti severní, střední a jižní Evropy, jež jsou obohaceny o elevační profil.

This diploma thesis deals with the problem of route planning and navigation for electric vehicles (EVs) together with the scheduling of charging stops, respecting the feasibility of produced plans (not running out of energy), and user's intentions in visiting different points of interest (POIs). It focuses on the design of planning algorithms and optimizing the overall time of the route while incorporating POIs into the planning process. Significant effort is made to achieve the best possible scalability, ensuring reasonable runtimes on continental-scale regions and enabling deployment in real-world navigation systems. Considerable attention is also paid to elaborating a realistic EV consumption and charging model, which are essential to capture real-world conditions adequately. An approach presented in this thesis follows up on the current state-of-the-art solutions based on Bicriteria Shortest Path algorithms (BSP). Several adaptations and new approaches in data preprocessing and additional constraints modeling (POIs) are introduced with a heuristic technique based on precomputing charging plans within several specific locations. The final solution is evaluated on real-world datasets of charging stations and regions capturing the northern, central and southern Europe region enriched by its elevation profile.