CN118661186A - 使用电动车辆数据的运营管理 - Google Patents

Abstract

系统可以接收由驾驶员驾驶的EV的EV数据，其中EV数据包括所述EV的当前充电量或所述EV的当前续航里程中的至少一项。系统还可以接收来自请求用户的服务请求，其中所述服务请求的子集对应于相对于EV充电站处于预定距离或估计行驶时间内的一个或多个物品提取位置。至少部分地基于所述EV数据，系统(i)将所述驾驶员分配给所述服务请求的子集，以及(ii)确定从所述EV的位置到所述EV充电站的路线，并且将与所述服务请求的子集相对应的信息和与所述路线相对应的数据传输到由所述驾驶员操作的计算设备或与所述EV相关联的计算系统中的至少一个。

Description

使用电动车辆数据的运营管理

相关申请的交叉引用

本申请要求(i)2022年9月13日提交的第17/943370号美国专利申请和(ii)2021年11月12日提交的第63/278927号美国临时专利申请中的每一个的优先权；上述优先权申请通过引用的方式各自全部并入本文。

背景技术

基于网络的服务使得用户能够通过移动计算设备上的一个或多个应用程序来请求和接收各种服务。基于网络的服务可以将运输提供商分配给请求用户所请求的各种任务，例如按需乘车、食品配送、包裹配送等。电动车辆(EV)的持续发展推动了这些服务向更清洁、更经济实惠、更高效的运输方式发展。

附图说明

本文的公开内容是通过示例而非限制的方式在附图中说明的，其中相似的附图标记指代相似的元件，并且其中：

图1是示出根据本文描述的示例的管理一组基于网络的服务的示例性网络计算系统的框图；

图2A、2B和图3是描述根据本文描述的示例的部分基于EV数据来优化任务和路线规划的示例性方法的流程图；

图4是示出根据本文描述的示例的执行和运行指定的运输提供商应用程序来与网络计算系统通信的示例性运输提供商设备的框图；以及

图5是示出可以在其上实现本文描述的示例的计算机系统的框图。

具体实施方式

本文提供一种网络计算系统，该系统管理一组基于网络的运输服务，这些服务将整个给定区域(例如，诸如旧金山湾区之类的大都会区)内的可用运输提供商与请求用户连接起来。在各种实施方式中，该网络计算系统可以接收来自请求用户的各种请求，这些请求可以包括对按需运输的请求(例如，标准乘车请求或拼车(carpool)请求)，其中计算系统将该请求匹配至最优驾驶员(例如，基于到请求用户的起始位置的距离或时间中的至少一项)，并且将针对该请求的服务邀请发送到最优驾驶员的计算设备。在进一步的实施方式中，计算系统可以接收针对按需食品配送、包裹配送、杂货配送等的物品提取请求，将每个请求匹配至最优驾驶员，并相应地向该驾驶员的计算设备发送服务邀请。在各种实施方式中，驾驶员可以接受或拒绝该服务邀请。

某些服务可能涉及对驾驶员来说相对更耗时的任务，如按需杂货配送或按需包裹配送(例如，需要驾驶员停车，步行至提取地点，将物品运回车辆并装载物品)。对于某些杂货配送示例，驾驶员可能负责提取预先装袋的杂货，或者被提供在特定的杂货店要为请求用户购买物品的清单，后者尤其耗时。按需包裹、食品和杂货配送可能涉及单个司机通过在车辆上装载多个请求物品来执行多个家庭的任务。通过网络交互和远程协调(例如，通过驾驶员和/或移动计算设备上的请求者软件应用程序之间的服务器通信)，这些按需服务可以通过用单辆车和/或单个驾驶员取代家庭的多辆车来有效地减少道路上的车辆数量和/或减少道路交通或拥堵，从而减少总体车辆排放。用零排放的电动车辆(EV)进一步取代燃油车可以进一步减少或消除这些任务带来的车辆排放。

由于充电与汽油相比提供了显著的折扣，目前驾驶EV的驾驶员比燃油车驾驶员具有优势。然而，由于EV充电的时间效率低——可能耗费长达一个小时或更长时间，EV驾驶员在服务于请求用户的请求时也可能会遇到缺点。例如，对于按需运输，EV的充电时间相当于驾驶员的停机时间；不然的话，驾驶员可以通过使用燃油车服务于乘坐请求来赚取收益。本文描述了一种计算系统，其从当前可用于服务按需请求的每个EV接收EV数据(例如，充电数据和/或续航里程数据)，并为EV的驾驶员执行一组路线和任务优化，以显著减少或消除充电期间的停机时间。

在各种示例中，计算系统可以经由EV的计算系统通过一个或多个网络从EV接收EV数据。附加地或可替代地，计算系统还可以从EV驾驶员的计算设备接收EV数据，该计算设备可以与EV的计算机系统通信(例如，通过USB、ODBII端口或与EV的蓝牙连接)。例如，驾驶员可以将计算设备与EV配对，该计算设备可以与EV的计算系统或电池管理系统通信以接收EV数据。在驾驶员设备上执行的指定应用程序(例如，使驾驶员能够提供贯穿本发明所描述的运输服务的运输服务应用程序)可以自动地将EV数据传输到后端计算系统，以促进给定服务区域内的运输服务。附加地或可替代地，EV的车辆计算系统可以将EV数据传输到第三方计算系统(例如，制造商服务器或车队管理服务器)，该第三方计算机系统可以将该EV数据传输到后端计算系统，以促进给定区域内的运输服务。

在各种示例中，EV数据可以包括EV电池的当前充电水平和/或EV的当前续航里程(例如，可行驶的距离)。例如，每个EV可以包括一个通信接口，该通信接口通过一个或多个网络定期或连续地将EV的当前充电水平和/或续航里程估算数据传输到网络计算系统。计算系统可以利用来自每个EV的车辆数据来优化驾驶员的任务匹配和路线规划，基于各种因素确定驾驶员要给车辆再充电的充电站，确定驾驶员要为车辆充电的特定时间，以及确定将车辆从充电站拔出或断开连接并继续服务于请求的时间。

在各种实施方式中，计算系统可以利用(i)市场数据——其指示可用驾驶员(例如，使用燃油车和电动车辆的组合)的当前储备(和/或预测储备)以及请求用户对一组按需服务中的每一个按需服务的当前服务需求(和/或预测需求)，以及(ii)由按需服务的驾驶员驾驶的每个EV的充电信息，以优化EV驾驶员的任务匹配，并为这些驾驶员提供在其电动车辆充电时继续服务于按需请求的机会。在示例性场景中，计算系统可以将驾驶电量不足的车辆的运输提供商路线规划至相对于与服务请求相对应的一组任务位置(例如，包裹提取位置、杂货店、食品提取位置等)处于预定行进距离或时间(例如，步行距离)内的充电站。计算系统可以进一步确定或估计车辆的充电时间，并且(通过通知消息或数据包)指派和/或通知驾驶员在车辆充电时执行一组任务，以减少驾驶员的停机时间。

在另一个示例中，计算系统可以在EV充电时对杂货、包装和/或食品的提取时间进行定时优化(例如，基于杂货装袋和食品的估计准备时间)。例如，在充电的早期阶段，驾驶员的任务可能是取走附近的包裹和/或杂货袋，并将其装入EV。当EV接近满电时(例如，10分钟或更短的充电时间)，驾驶员可能的任务是在附近的一个或多个餐厅取走一套准备好的食品(例如，防止食品变冷)，并在返回到充电站时拔下EV的插头，以配送食品以及已装载的包裹和杂货。

不同的服务需求条件也可能决定是否在驾驶员执行一组任务时将EV路线规划至充电站充电。例如，EV可能有50％的电量，但车辆附近的乘车需求可能相对较低，而对包裹、杂货和/或食品提取的需求可能相对较高。基于该信息，计算系统可以将驾驶员路线规划至充电站以给EV接通电源(尽管续航里程约为50％)，并在增加EV的续航里程(例如，针对预期的乘车需求激增)的同时将驾驶员与一组要执行的提取任务相匹配。当提取任务完成时，计算系统可以指示驾驶员拔下车辆插头，配送物品，并相应地服务于其他请求。

各种服务邀请和任务可以通过驾驶员计算设备上为驾驶员生成的定制用户界面呈现给驾驶员。定制用户界面可以向驾驶员呈现通知，所述通知指示服务邀请、使驾驶员能够接受或拒绝每个服务邀请的可选内容特征、以及交互内容项，所述交互内容项使驾驶员能够查看与驾驶员匹配的当前任务、路线计划、为EV驾驶员呈现优化路线的地图界面、收益信息等。在某些示例中，定制用户界面使驾驶员能够选择退出或选择加入驾驶员愿意执行的某些按需服务，例如按需乘车、按需包裹配送、按需杂货配送、按需食品配送和其他按需服务。对于EV驾驶员，定制用户界面还可以呈现指示驾驶员在执行其他任务时将为EV接通电源的充电站的信息。当EV驾驶员选择退出某些按需服务(例如，杂货配送)时，定制用户界面可以在EV充电时呈现指示一组服务请求和/或服务于这些请求的收益估计的通知。

如本文所用，术语“优化”(动词和名词)等并不旨在受限或局限于实现最优结果的过程。相反，这些术语涵盖旨在实现理想结果的技术过程(例如，启发式、随机建模、机器学习、强化学习、蒙特卡罗方法、马尔可夫决策过程等)。类似地，“最小化”和“最大化”等术语并不旨在受限或局限于实现度量、参数或变量的绝对最小或绝对最大可能值的过程或结果。

如本文所用，计算设备是指与台式计算机、蜂窝设备或智能手机、个人数字助理(PDA)、笔记本电脑、虚拟现实(VR)或增强现实(AR)耳机、平板设备、电视(IP电视)等相对应的设备，这些设备可以提供网络连接和处理资源，用于通过网络与系统通信。计算设备也可以与定制硬件、车载设备或车载计算机等相对应。计算设备还可以运行配置为与网络服务通信的指定应用程序。

在本文描述的一个或多个示例中，由计算设备执行的方法、技术和动作以编程方式执行，或作为计算机实现的方法来执行。如本文所用，编程方式是指通过使用代码或计算机可执行指令。这些指令可以存储在计算设备的一个或多个存储器资源中。以编程方式执行的步骤可以是自动的，也可以不是自动的。

本文描述的一个或多个示例可以使用编程模块、引擎或组件来实现。程序模块、引擎或组件可以包括程序、子程序、程序的一部分、或者能够执行一个或多个所述任务或功能的软件组件或硬件组件。如本文所用，一个模块或组件可以独立于其他模块或组件而存在于硬件组件上。或者，模块或组件可以是其他模块、程序或机器的共享元件或进程。

本文描述的一些示例通常需要使用计算设备，包括处理资源和存储器资源。例如，本文描述的一个或多个示例可以全部或部分地在计算设备上实现，计算设备例如是服务器、台式计算机、蜂窝手机或智能手机、个人数字助理(例如PDA)、笔记本电脑、VR或AR设备、打印机、数字相框、网络设备(例如路由器)和平板设备。存储器、处理资源和网络资源都可以结合本文所描述的任何示例的建立、使用或执行(包括任何方法的执行或任何系统的实现)来使用。

此外，本文描述的一个或多个示例可以通过使用能够由一个或多个处理器执行的指令来实现。这些指令可以被携带在计算机可读介质上。以下附图中所示或描述的机器提供了处理资源和计算机可读介质的示例，其中用于实现本文公开的示例的指令可以在所述介质上被携带和/或执行。特别地，本发明的示例所示的许多机器包括处理器和用于保存数据和指令的各种形式的存储器。计算机可读介质的示例包括永久存储器存储设备，例如个人计算机或服务器上的硬盘驱动器。计算机存储介质的其他示例包括便携式存储单元，例如CD或DVD单元、闪存(例如在智能手机、多功能设备或平板电脑上携带的)和磁性存储器。计算机、终端、网络驱动的设备(例如移动设备，如手机)都是利用处理器、存储器和存储在计算机可读介质上的指令的机器和设备的示例。此外，示例能够以计算机程序或能够承载这种程序的计算机可用载体介质的形式来实现。

系统说明

图1是示出根据本文描述的示例的管理一组基于网络的服务的示例性网络计算系统100的框图。网络计算系统100可以实现并管理多个网络服务，这些网络服务将请求用户171与可用于服务用户的服务请求173的运输提供商181连接起来。由计算系统100管理的网络服务可以包括平台，该平台便于通过在用户设备170上执行的用户应用程序172和在运输提供商设备180上执行的运输提供商应用程序182在请求用户171和可用运输提供商181之间请求和提供服务。如本文所用，用户设备170和运输提供商设备180可以对应于具有功能性的计算设备，该功能性执行与由计算系统100管理的网络服务相关联的指定应用程序(例如，用户应用程序172、提供商应用程序182等)。根据实施例，用户设备170和运输提供商设备180可以对应于移动计算设备，例如智能手机、平板电脑、VR或AR耳机、车辆的车载计算系统、智能手表等。

网络计算系统100可以包括网络接口110，网络接口110用于通过一个或多个网络190与用户设备170、运输提供商设备180和/或第三方计算系统195(例如，其与EV 186相关联)进行通信。例如，通过一个或多个网络190，网络计算系统100可以与用户171的计算设备170和运输提供商181的计算设备180经由在这些设备上执行的指定应用程序(例如，用户应用程序172、运输提供商应用程序182等)进行通信。在各种示例中，计算系统100可以进一步与EV 186的计算系统通信以接收EV数据183。附加地或可替代地，计算系统100可以从运输提供商181的计算设备180接收EV数据183。在这样的示例中，运输提供商181可以将计算设备180与EV 186的计算系统配对或以其他方式连接(例如，经由USB、ODBII、蓝牙等)，其中EV186的计算系统可以访问EV数据183并将EV数据183传输出到计算系统100。在一些示例中，EV 186的计算系统可以将EV数据183传输到第三方计算系统195(例如，与EV 186相关联的制造商计算系统或车队管理系统)，并且计算系统100可以从第三方计算系统195获得EV数据183。如本文所提供的，EV数据183可以指示EV 186的当前充电量(例如，20％)或EV 186的当前续航里程(例如，五十英里)。

根据示例，希望使用一个或多个网络服务的请求用户171可以启动用户应用172，并通过网络190向计算系统100发送服务请求173。在某些实施方式中，请求用户171可以查看由网络系统100管理的多种不同的乘车服务类型，例如拼车、基本或经济服务类型、豪华车辆服务类型、面包车或大型车辆服务类型，专业运输提供商服务(例如，其中运输提供商是经过认证的)、自驾车辆服务、人力车服务等等。在进一步的示例中，请求用户171可以请求物品配送服务，例如包裹配送服务、食品配送服务、杂货配送服务等。

在各种实施方式中，运输提供商181可以启动提供商应用程序182，以指示服务于请求173的可用性。在启动应用程序182时，运输提供商181可以选择加入或选择退出任何上述服务。例如，运输提供商181可以指示仅对于乘车请求的可用性，并选择不进行物品配送。或者，运输提供商181可以选择加入由计算系统100管理的所有服务，指示对服务于乘车请求以及任何物品配送服务的可用性。

基于从请求用户171接收到的服务请求173，计算系统100的匹配引擎140可以确定一个或多个最优运输提供商181来服务于请求173(例如，基于运输提供商181与请求用户171或物品的上车/提取位置之间的估计距离或时间)。例如，计算系统100可以利用来自运输提供商设备180的指示运输提供商181的当前位置的位置数据182来确定一个或多个候选运输提供商181以服务于请求173。对于物品提取请求，匹配引擎140可以基于候选运输提供商181与物品提取位置的接近度来确定候选运输提供商181。对于乘车请求，匹配引擎140可以基于候选运输提供商与请求用户171的上车位置的接近度来确定候选运输提供商。

在各种实施方式中，运输提供商181可以驾驶燃油车和EV 186。可以想到的是，与燃油车的加油时间相比，EV 186需要相当长的时间来再充电。因此，驾驶EV 186的运输提供商181可能经历明显更多的停机时间(例如，运输提供商181不可用于服务来自请求用户171的请求173的时间)。根据本文提供的示例，计算系统100可以包括EV任务优化器120，EV任务优化器120从EV 186和/或驾驶EV 186的运输提供商的提供商计算设备180接收EV数据183和位置数据182。基于EV数据183和位置数据182，任务优化器120可以监测在整个运输服务区域内运行的每个EV 186的当前充电水平或续航里程。

在各种实施方式中，当EV 186的充电水平或续航里程下降到某个阈值(例如，10％的充电量或20英里的续航里程)以下时，EV任务优化器120可以进一步将EV触发121发送到计算系统100的匹配引擎140。EV触发121可以向匹配引擎140指示优先将EV 186的驾驶员与将EV 186路线规划到EV 186的续航里程内的最优EV充电站的请求173相匹配。作为响应，匹配引擎140和EV任务优化器120可以执行任务匹配和路线优化技术，该技术将EV驾驶员与目的地靠近EV充电站的一个或多个运输请求相匹配。在进一步执行这样的优化技术时，匹配引擎140可以进一步基于接收到的对于网络服务的服务请求173来确定EV 186的最优EV充电站。

例如，基于EV数据183，EV任务优化器120可以确定EV的当前续航里程内的一组EV充电站。匹配引擎140可以识别靠近EV 186的续航里程内的EV充电站的服务请求173的服务位置(例如，具有对于请求用户171的下车位置和/或对于请求用户171的物品提取位置的用车路线)。基于服务请求173的服务位置，匹配引擎140可以为EV 186选择最优EV充电站位置，并将EV 186的驾驶员与一组一个或多个服务请求173相匹配，所述一组一个或多个服务请求173将EV 186路线规划至最优EV充电站，并使EV 186的驾驶员能够在EV 186充电时执行任务。如本文所提供的，这些任务可以包括在最优EV充电站的特定接近度内的位置处的物品提取任务(例如，杂货、食品和/或包裹提取任务)。

根据本文所述的示例，在接收到来自EV任务优化器120的EV触发后，匹配引擎140可以更新EV驾驶员的状态，以优先考虑运输请求匹配，从而将EV驾驶员路线规划至最优EV充电站，在该充电站处EV驾驶员可以对EV 186再充电。如本文所提供的，该更新状态可以指示EV驾驶员正在前往EV充电站的途中，并且匹配引擎140将处理来自请求用户171的当前服务请求173，以将EV驾驶员与请求173相匹配，该请求173既将EV驾驶员推进至最优EV充电站，又使EV驾驶员能够在EV 186在最优充电站充电时服务于请求173(例如，物品提取请求)。

在某些实施方式中，EV任务优化器120可以确定EV 186在EV充电站的估计充电时间。在进一步的实施方式中，EV任务优化器120可以向匹配引擎140提供与EV充电时间相对应的信息，以使匹配引擎140能够识别估计完成时间与EV充电时间的特定时间阈值相似或在该特定时间阈值内的一组物品提取任务。例如，一组物品提取任务可以对应于EV驾驶员从EV充电站步行至一个或多个位置以提取所请求的物品，执行附加任务(例如购买所请求的一组杂货)，将所请求的物品装载到EV中，和/或从EV充电站多次前往物品提取位置。匹配引擎140可以利用估计的充电时间和完成该组任务的估计时间来将EV驾驶员分配给具有与EV充电时间基本匹配的累积完成时间的任务。在为EV驾驶员识别出一组任务后，匹配引擎140可以向EV驾驶员的计算设备180发送与任务相对应的一个或多个邀请141，EV驾驶员可以相应地接受或拒绝任务。

在进一步的示例中，计算系统100可以包括数据库150，该数据库150存储与一组网络服务的峰值请求时间和其他需求条件相对应的历史数据153。历史数据153可以指示服务请求173的某些集群何时何地在整个给定区域内出现。例如，中午时间和深夜时间可以与食品请求的增加相关，而工作日的早晨时间和傍晚时间可以与乘车请求的增加相关。匹配引擎140可以利用历史数据153来执行关于将EV 186路线规划至充电站以及确定EV 186的拔出或断开连接时间的EV 186定时优化。

例如，匹配引擎140可以预测在未来时间对特定网络服务的需求的激增。基于该预测的激增，匹配引擎140可以利用EV数据183来确定在EV充电站充电的一个或多个EV 186，从而预见乘车需求的预测激增。作为另一示例，匹配引擎140可以预测在未来时间对靠近充电站的餐厅的食品请求的增加。基于该预测的激增，匹配引擎140可以识别在未来时间将具有相对较低续航里程的一个或多个EV 186，并且在所预测的激增之前的某个时间，将EV186路线规划到充电站，并且在接收到预期的食品请求时使驾驶员与预期的食品请求相匹配。

在进一步的示例中，匹配引擎140可以确定每个网络服务的当前市场特征。与在给定区域内为请求173提供服务的可用运输提供商181的当前储备相比，市场特征可以对应于服务请求173的当前数量。当对特定网络服务的需求较低时，匹配引擎140可以决定将某些EV 186路线规划至充电站充电，并且当需求增加时，匹配引擎140可以将正在充电的EV 186拔出并且相应地继续服务于请求173。

因此，基于EV数据183，EV任务优化器120和匹配引擎140可以执行用于市场平衡运营的路线规划和任务优化，使得EV 186可以在相对较低的乘车需求条件下被路线规划至充电站，并且在乘车需求增加时拔出EV 186。此外，EV任务优化器120可以向匹配引擎140提供指示候选EV 186以及EV 186的充电水平或当前续航里程的EV触发121，以使匹配引擎140能够将各种物品提取任务分配给EV驾驶员，以减少充电期间的停机时间。

在进一步的示例中，EV任务优化器120可以从EV充电站接收充电可用性信息，以确定充电口或充电槽是否可用于EV 186。在这样的示例中，EV任务优化器120可以向匹配引擎140提供可用性信息，以使匹配引擎140能够确定EV 186的最优EV充电站和/或充电槽(例如，部分地基于接收到的具有接近EV充电站的提取位置的物品提取请求173)。在某些示例中，匹配引擎140可以在最优EV充电站处为EV驾驶员预留特定充电槽，并进一步相应地将EV驾驶员分配到该特定充电槽。

在各种实施方式中，计算系统100可以包括内容生成器130，内容生成器130从匹配引擎140接收匹配数据144，以生成提供商应用程序182和用户应用程序172的定制用户界面特征。基于用户171配置和提交的请求173以及匹配引擎140进行的提供商分配或匹配，用户界面特征可以是运输提供商181和/或用户171专属的。对于EV驾驶员，当EV驾驶员被路线规划到充电站并被分配到一组物品提取任务时，内容生成器130可以生成指示充电站处的预留充电槽、运输或任务邀请141、路线信息和/或交互式任务信息的内容项。

在各种示例中，内容生成器130可以从匹配引擎140接收匹配数据144，匹配数据144可以指示对应于与EV驾驶员匹配的服务请求173的信息。匹配数据144可以进一步指示EV 186已经与充电站匹配，以及EV 186充电时EV驾驶员要执行的某些任务。基于该信息，内容生成器130可以将内容数据132传输到EV驾驶员的计算设备180，该计算设备180使得提供商应用程序182生成一组个性化和交互式的内容项，这些内容项使得EV驾驶员能够查看分配的任务，指示任务何时进行，指示任务何时完成(例如，当EV驾驶员取到食品时)，以及指示当EV 186充电时所有分配的任务何时完成。

在EV的驾驶员正在低电量下行驶并且选择退出物品配送服务的情况下，内容生成器130可以从匹配引擎140接收匹配数据144，该匹配数据144指示EV驾驶员的潜在物品配送请求匹配，并且在一些示例中，确定服务于物品配送请求的估计收益。内容生成器130可以使得交互式内容特征被呈现在EV驾驶员的提供商设备180上提供的提供商应用程序182的用户界面上。交互式内容特征可以指示对于EV驾驶员的一组潜在匹配和/或在驾驶员的EV充电时为匹配提供服务的潜在收益。在某些示例中，EV驾驶员可以与内容功能交互以接受或拒绝潜在匹配。在接受潜在匹配后，匹配引擎140可以更新EV驾驶员的状态(例如，从不可用状态更新为本地物品提取状态，指示EV驾驶员可用于提取EV充电站的步行距离内的物品)。匹配引擎140可以自动地将一组物品提取任务分配给EV驾驶员和/或可以将EV驾驶员与具有EV充电站附近的提取位置的新的物品配送请求173相匹配。

当EV 186正在充电时，在任何给定时间，EV驾驶员都可以与具有在EV充电站的特定接近度内(例如，步行距离内)的提取位置的物品提取请求相匹配。在各种实施方式中，EV任务优化器120可以估计EV 186达到充满电的充电时间，并向匹配引擎140指示充电时间以用于匹配决策。因此，EV任务优化器120和匹配引擎140可以监测EV 186的充电进度，并在将EV驾驶员与靠近EV充电站的物品提取任务相匹配时考虑剩余充电时间。

如本文所述，匹配引擎140可以进一步监测每个网络服务的市场条件，所述市场条件可以指示对于每个服务的可用驾驶员的当前储备以及对于每个服务的当前服务请求需求。在某些实施方式中，匹配引擎140可以利用特定服务(例如，乘车服务)的市场条件来决定EV驾驶员是否要将EV从充电站的相应充电口拔出或断开连接并继续服务于运输请求。确定EV 186的拔出时间可以包括市场优化，该市场优化考虑了EV 186在充电时的当前充电水平、当前可用的运输提供商181以及对服务请求173的当前服务需求。例如，当EV 186正在充电时，匹配引擎140可以检测到包括EV充电站在内的区域中的服务请求173的激增。为了满足请求173的激增，匹配引擎140可以确定EV 186具有足够的充电和续航里程，从而被拔出并切换到可用状态。在这样的场景中，内容生成器130可以将内容数据132传输到EV驾驶员的计算设备180，从而使得用户界面呈现针对一个或多个服务请求173的拔出指令和/或一个或多个服务邀请141。

本文提供的示例通过利用来自运行中的EV 186的EV数据183和来自请求用户171的物品配送请求173来确定EV驾驶员的最优充电时间、充电位置和拔出时间，从而减少了EV驾驶员在充电期间的停机时间。这样的示例可以将EV驾驶员与在EV充电站的合理接近度内的任务相匹配，使得EV驾驶员可以在EV充电的同时继续工作以服务于请求173。因此，使用用于EV驾驶员的EV数据183的任务优化包括对在按需服务领域中经历的当前问题的技术解决方案。

方法

图2A、2B和图3是描述根据本文描述的示例的部分基于EV数据来优化任务和路线规划的示例性方法的流程图。在下面对图2A、2B和图3的讨论中，可以参考表示如关于图1所示和描述的相似特征的附图标记。此外，结合图2A、2B和图3的流程图描述的过程不需要以任何特定顺序执行，而是任何步骤都可以在所描述的任何其他步骤之前或之后执行。

参照图2A，计算系统100可以接收在整个服务区域内运行的EV 186的EV数据183(200)。如本文所提供的，可以从EV 186的计算系统、驾驶EV 186的运输提供商181的计算设备180和/或与EV 186相关联的第三方计算系统195接收EV数据183。计算系统100还可以接收服务请求173的子集，该子集对应于在EV充电站的特定接近度内的物品提取位置(205)。基于EV数据183，计算系统100可以将EV驾驶员分配给服务请求173的子集，并将EV 186推进到EV充电站(210)。这样，计算系统100可以将EV 186直接路线规划至充电站，或者将EV驾驶员与将EV驾驶员推进到充电站的乘车请求相匹配。计算系统100然后可以将内容数据132传输到EV驾驶员的计算设备180和/或与EV 186相关联的计算系统(例如，EV 186本身的计算系统，或与EV 186相关联的第三方计算系统195)，以向驾驶员提供与服务请求173的子集相对应的信息，例如要提取的物品及其提取位置(215)。

参照图2B，计算系统100可以通过将可用的运输提供商181与请求用户171所提交的服务请求173相匹配来促进或管理对于给定区域的一组按需网络服务(220)。如本文所述，服务请求173可以包括用于将请求用户171从上车位置运送到目的地的乘车请求(222)。如本文进一步描述的，服务请求173可以包括物品配送请求，其中运输提供商181在提取位置提取一个或多个物品(例如，准备好的食品、杂货或包裹)，并将物品配送到由请求用户171指定的位置(224)。

在各种示例中，计算系统100可以接收在整个给定区域内运行的EV 186的EV数据183(225)。可以从EV 186的计算系统、驾驶EV 186的运输提供商181的计算设备180或与EV186相关联的第三方计算系统195接收EV数据183。EV数据183可以指示EV 186的当前充电量(227)和/或EV 186的当前剩余续航里程(229)。在各种示例中，计算系统100可以进一步存储历史数据153，历史数据153指示与服务请求173的激增或低需求时段相对应的典型时间区间和位置或区域。基于历史数据153，计算系统100可以预测对于一个或多个网络服务的需求激增(230)。在某些实施方式中，计算系统100可以进一步确定每个网络服务的市场特征，例如与给定区域内的可用运输提供商181的当前数量相比，每个服务的服务请求173的当前数量(235)。

在任何给定时间，计算系统100都可以接收一组配送请求，这些配送请求具有靠近EV充电站(例如，在步行距离内)的物品提取位置(240)。基于预测的需求激增、来自EV 186的EV数据183、每个网络服务的市场特征、接收到的物品配送请求和/或在给定区域内运行的EV 186的当前位置，计算系统100可以确定最优EV驾驶员以分配给物品配送请求，并将EV驾驶员路线规划到EV充电站(245)。

例如，最优EV驾驶员可以包括其EV 186电量相对较低并且在距离EV充电站一定距离或时间内(例如，在5英里或10分钟内)的驾驶员。市场特征可以指示在充电站的区域内对乘车服务相对较低的需求，而计算系统100已经预测了在未来时间(例如，未来一小时)给定区域的乘车需求的激增。基于这些因素和接收到的具有在EV充电站附近的提取位置的一组物品配送请求，计算系统100可以通过在充电站对EV 186充电(例如，对于预期的乘车需求激增增加续航里程)并将EV驾驶员分配给物品配送请求以使EV驾驶员能够在EV 186充电时执行物品提取来确定EV驾驶员被最优地利用。

参照图3，计算系统100可以监测来自在整个给定区域内运行的EV 186的EV数据183，以确定(i)当前充电水平或续航里程低于特定阈值(例如，20英里或10％的充电量)的一组EV 186，以及(ii)提取位置在一个或多个EV充电站的特定接近度内的一组物品配送请求(300)。在某些实施方式中，计算系统100可以确定每个EV 186的估计充电时间和完成与物品配送请求相对应的提取任务的估计时间。基于充电时间和完成时间之间的时间比较，计算系统100可以将该组物品配送请求分配给EV驾驶员(305)。

例如，与准备好的食品配送相比，某些物品配送请求例如杂货配送或包裹配送在时间上可能不如其他请求敏感。在一些示例中，计算系统100可以对这些请求进行排队，特别是针对充电量相对较低的EV驾驶员。随着EV 186的运行和充电水平的降低，计算系统100可以执行任务和路线优化，以通过将EV驾驶员路线规划到充电站和将EV驾驶员与物品提取任务相匹配来判断一个或多个EV 186是否被最优地利用。如果是，则计算系统100可以向EV驾驶员的计算设备180发送内容数据132，从而使得定制的用户界面呈现对于物品配送请求的一组任务邀请141(310)。

在一些示例中，用户界面可以呈现执行物品提取任务并随后配送物品的估计收益金额(312)。用户界面可以进一步指示在EV 186的充电期间要执行的任务(314)。在各种示例中，EV驾驶员可以接受或拒绝任务邀请。在EV驾驶员接受任务邀请的示例中(315)，计算系统100可以将EV驾驶员分配给一个或多个乘车请求，该乘车请求具有将EV驾驶员推进到EV充电站的上下车位置，和/或具有接近EV充电站的最终终点(320)。在EV 186到达EV充电站时，计算系统100可以将内容数据132发送到EV驾驶员的计算设备180，使计算设备180显示呈现充电站附近的物品提取任务的任务界面(325)。

EV驾驶员可以在EV 186充电时执行任务，并通过任务界面上的输入指示何时完成每个提取任务。当EV驾驶员已经指示所有提取任务都已经完成时，计算系统100可以监测一个或多个网络服务的市场特征，并相应地确定驾驶员的拔出时间(330)。例如，当EV驾驶员已经提取了一个或多个具有时间敏感属性的准备好的食品时，计算系统100可以指示EV驾驶员将EV与充电终端断开连接，并继续配送物品。

在进一步的示例中，计算系统100可以确定EV驾驶员配置的结束时间，该结束时间可以指示EV驾驶员希望何时何地结束当前进程。例如，EV驾驶员可以经由提供商应用程序182指示驾驶员希望在某个时间处于起始位置。基于这样的信息，计算系统100可以确定某个最小充电量或续航里程就是EV驾驶员在EV驾驶员的进程结束时被路线规划到起始位置之前完成物品配送并且可能服务于一个或多个附加请求所需的全部。在这种情况下，当EV186的充电量或续航里程超过最小阈值时，计算系统100可以向EV驾驶员的计算设备180发送拔出指令。

硬件图

图4是示出根据本文描述的示例的执行和运行指定的运输提供商应用程序432来与网络计算系统490通信的示例性运输提供商设备400的框图。在许多实施方式中，运输提供商设备400可以包括移动计算设备，例如智能手机、平板电脑、笔记本电脑等。因此，运输提供商设备400可以包括典型的电话通讯特征，例如麦克风445、摄像头450和通信接口410，以使用任何数量的无线通信协议与外部实体通信。运输提供商设备400可以将指定的应用程序(例如，运输提供商应用程序432)存储在本地存储器430中。响应于提供商输入418，运输提供商应用程序432可以由处理器440执行，处理器440可以使得在运输提供商设备400的显示屏420上生成应用程序界面442。应用程序界面442可以使运输提供商能够例如接受或拒绝对整个给定区域内的服务请求的邀请。

在各种示例中，运输提供商设备400可以包括定位系统460，定位系统460可以通过网络480向网络计算系统490提供指示运输提供商的当前位置的位置数据462。网络计算系统490可以确定运输提供商设备400是否是特定请求的适当匹配。对于EV运输提供商，网络计算系统490可以进一步确定驾驶员的EV的当前续航里程或充电水平，确定何时将EV驾驶员路线规划到充电站，并且进一步确定EV驾驶员在EV充电时可以执行的一组物品提取任务。

响应于运输提供商被确定为与特定请求相匹配，网络计算系统490向运输提供商设备400发送与特定请求相关的邀请491。响应于接收到邀请491，运输提供商设备400可以在显示屏420上呈现与邀请491和/或特定请求有关的信息。接收到邀请491也可以触发音频通知。运输提供商可以与运输提供商应用程序432交互以接受或拒绝邀请491。

图5是示出计算机系统500的框图，在该计算机系统500上可以实现本文所描述的示例。计算机系统500可以例如在服务器或服务器的组合上实现。例如，计算机系统500可以被实现为例如图1至图4中所描述的网络服务的一部分。在图1的背景下，计算系统100可以利用诸如图5所描绘的计算机系统500来实现。还可以使用多个结合图5所描绘的计算机系统500的组合来实现网络计算系统100。

在一个实施方式中，计算机系统500包括处理资源510、主存储器520、只读存储器(ROM)530、存储设备640和通信接口550。计算机系统500包括至少一个处理器510，以用于处理存储在主存储器520中的信息，主存储器520例如由随机存取存储器(RAM)或其他动态存储设备提供，并且用于存储可由处理器510执行的信息和指令。主存储器520还可以用于在由处理器510执行的指令的执行期间存储临时变量或其他中间信息。计算机系统500还可以包括ROM 530或用于存储处理器510的静态信息和指令的其他静态存储设备。提供诸如磁盘或光盘之类的存储设备540来存储信息和指令。

通信接口550使得计算机系统500能够通过使用网络链路(无线或有线链路)与一个或多个网络580(例如，蜂窝网络)进行通信。通过使用网络链路，计算机系统500可以与一个或多个计算设备、一个或多个服务器和/或一个或多个自驾车辆通信。根据示例，计算机系统500从各个用户的移动计算设备接收请求582。存储在存储器530中的可执行指令可以包括任务和路线优化指令522，处理器510执行该指令以选择运输提供商来为请求582提供服务。这样，计算机系统500可以接收在整个给定区域内运行的运输提供商的运输提供商位置584，并且处理器可以执行任务和路线优化指令522以确定对于给定服务请求582的多个候选运输提供商，并且向候选运输提供商发送邀请消息552以使得运输提供商能够接受或拒绝邀请552。处理器可以进一步执行任务和路线优化指令522，以处理来自EV的EV数据，确定何时将EV驾驶员路线规划至充电站，并在EV驾驶员的EV充电时将EV驾驶员与可步行到达的任务相匹配，如本文所述。

存储在存储器520中的可执行指令还可以包括内容生成指令524，内容生成指令524使得计算机系统600能够生成用于在提供商设备上显示的提供商内容数据554。如本文所述，内容数据554可以基于EV路线规划和在EV驾驶员的EV充电时提供给EV驾驶员的任务来生成。例如，存储在存储器520中的指令和数据可以由处理器510执行，以实现图1的示例性网络计算系统100。在执行操作时，处理器510可以接收请求582和运输提供商位置584，并提交邀请消息552以便于对请求582进行服务。处理器510被配置有软件和/或其他逻辑，以执行一个或多个过程、步骤和其他功能，例如参照由图1至图4所描绘的实施方式以及本申请中的其他地方所描述的。

本文所述的示例与用于实现本文所描述的技术的计算机系统600的使用有关。根据一个示例，这些技术由计算机系统500响应于处理器510执行包含在主存储器520中的一个或多个指令的一个或者多个序列而执行。这样的指令可以从诸如存储设备540之类的另一个机器可读介质读取到主存储器520中。主存储器520中包含的指令序列的执行使得处理器510执行本文所述的过程步骤。在替代实施方式中，可以使用硬连线电路来代替软件指令或与软件指令组合使用以实现本文所描述的示例。因此，所描述的示例不限于硬件电路和软件的任何特定组合。

可以设想的是，本文所描述的示例能够扩展到本文所描述的各个元件和构思，独立于其他构思、概念或系统，并且所述示例包括在本申请中任何地方所述的元件的组合。尽管本文参照附图详细描述了示例，但是应当理解，所述构思不限于这些具体的示例。因此，许多修改和变化对于本领域技术人员来说将是显而易见的。因此，旨在通过所附权利要求及其等同方案来限定所述构思的范围。此外，可以设想的是，单独描述的或作为示例的一部分描述的特定特征可以与其他单独描述的特征或其他示例的一部分相结合，即使其他特征和示例没有提及该特定特征也是如此。因此，即便没有描述组合也不应当排除对此类组合的权利主张。

Claims (20)

1.一种计算系统，包括：

网络通信接口；

一个或多个处理器；以及

存储器，所述存储器存储指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使得所述计算系统：

通过一个或多个网络接收由驾驶员驾驶的电动车辆(EV)的EV数据，所述EV数据包括所述EV的当前充电量或所述EV的当前续航里程中的至少一项；

通过所述一个或多个网络接收来自请求用户的服务请求，其中所述服务请求的子集对应于相对于EV充电站处于预定距离或估计行驶时间内的一个或多个物品提取位置，所述EV充电站能够为驾驶员驾驶的所述EV充电；

至少部分地基于所述EV数据，(i)将所述驾驶员分配给所述服务请求的子集，以及(ii)确定从所述EV的位置到所述EV充电站的路线；并且

通过所述一个或多个网络将与所述服务请求的子集相对应的信息和与所述路线相对应的数据传输到由所述驾驶员操作的计算设备或与所述EV相关联的计算系统中的至少一个。

2.根据权利要求1所述的计算系统，其中，所述服务请求对应于多个服务，所述多个服务包括多个运输服务、包裹配送服务、杂货配送服务或食品配送服务，并且其中，所述一个或多个物品提取位置包括包裹提取位置、杂货提取位置或食品提取位置中的至少一个。

3.根据权利要求1所述的计算系统，其中，被执行的所述指令进一步使得所述计算系统：

通过所述一个或多个网络向所述EV的驾驶员的计算设备发送内容数据，所述内容数据使得所述驾驶员的计算设备呈现一组交互式内容项，其中每个交互式内容项对应于与分配给所述驾驶员的所述服务请求的子集中的服务请求相关联的任务。

4.根据权利要求1所述的计算系统，其中，被执行的所述指令进一步使得所述计算系统：

通过所述一个或多个网络向所述驾驶员的计算设备发送内容数据，所述内容数据使得地图界面显示在所述驾驶员的计算设备上，其中所述地图界面提供到所述EV充电站的驾驶路线以及在所述EV正在充电时用于服务于所述服务请求的子集的行进路线。

5.根据权利要求2所述的计算系统，其中，被执行的所述指令进一步使得所述计算系统：

对于所述多个服务中的每个服务，确定所述驾驶员的服务区域内的市场特征，其中所述市场特征指示对于所述服务，可用驾驶员的当前储备以及服务请求的当前数量；

其中，被执行的所述指令使得所述计算系统进一步确定到所述EV充电站的路线，并且基于所述驾驶员的服务区域内的每个服务的市场特征，将所述驾驶员分配给所述服务请求的子集。

6.根据权利要求5所述的计算系统，其中，被执行的所述指令进一步使得所述计算系统：

基于历史市场数据，预测在所述驾驶员的服务区域内，在未来时间段对于所述多个服务中的一个或多个服务的服务请求的激增；

其中，被执行的所述指令使得所述计算系统进一步确定到所述EV充电站的路线，并且基于对于所述一个或多个服务的服务请求的预测激增将所述驾驶员分配给所述服务请求的子集。

7.根据权利要求6所述的计算系统，其中，所述服务请求的预测激增对应于在所述驾驶员的服务区域内，在未来时间段的运输服务请求的预测激增，并且其中，被执行的所述指令使得所述计算系统将所述EV的驾驶员路线规划到所述EV充电站，并且将所述驾驶员分配到所述服务请求的子集，以针对运输请求的预测激增增加所述EV的续航里程。

8.根据权利要求2所述的计算系统，其中，被执行的所述指令使得所述计算系统：

确定所述EV在所述EV充电站处的估计充电时间；并且

确定执行与所述服务请求的子集相对应的每个任务的估计完成时间。

9.根据权利要求8所述的计算系统，其中，被执行的所述指令使得所述计算系统进一步将所述EV的驾驶员路线规划到所述EV充电站，并且基于所述估计充电时间与所述估计完成时间之间的比较将所述驾驶员分配给所述服务请求的子集。

10.根据权利要求8所述的计算系统，其中，被执行的所述指令进一步使得所述计算系统：

基于所述估计充电时间与所述估计完成时间之间的比较来确定所述驾驶员拔出所述EV并离开所述EV充电站的拔出时间。

11.根据权利要求10所述的计算系统，其中，所述拔出时间对应于所述EV未完全充电的时间。

12.根据权利要求10所述的计算系统，其中，被执行的所述指令进一步使得所述计算系统基于所述多个服务中的一个或多个服务的市场特征来确定所述拔出时间，其中所述市场特征指示对于所述一个或多个服务中的每一个，可用驾驶员的当前储备以及服务请求的当前数量。

13.根据权利要求12所述的计算系统，其中，所述市场特征指示对于所述一个或多个服务的服务请求的增加。

14.一种非暂时性计算机可读介质，其存储有指令，所述指令在由计算系统的一个或多个处理器执行时使得所述计算系统：

通过一个或多个网络接收由驾驶员驾驶的EV的EV数据，所述EV数据包括所述EV的当前充电量或所述EV的当前续航里程中的至少一项；

通过所述一个或多个网络接收来自请求用户的服务请求，其中所述服务请求的子集对应于相对于EV充电站处于预定距离或估计行驶时间内的一个或多个物品提取位置，所述EV充电站能够为驾驶员驾驶的所述EV充电；

至少部分地基于所述EV数据，(i)将所述驾驶员分配给所述服务请求的子集，以及(ii)确定从所述EV的位置到所述EV充电站的路线；并且

通过所述一个或多个网络将与所述服务请求的子集相对应的信息和与所述路线相对应的数据传输到由所述驾驶员操作的计算设备或与所述EV相关联的计算系统中的至少一个。

15.根据权利要求14所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述服务请求对应于多个服务，所述多个服务包括多个运输服务、包裹配送服务、杂货配送服务或食品配送服务，并且其中，所述一个或多个物品提取位置包括包裹提取位置、杂货提取位置或食品提取位置中的至少一个。

16.根据权利要求14所述的非暂时性计算机可读介质，其中，被执行的所述指令进一步使得所述计算系统：

通过所述一个或多个网络向所述EV的驾驶员的计算设备发送内容数据，所述内容数据使得所述驾驶员的计算设备呈现一组交互式内容项，其中每个交互式内容项对应于与分配给所述驾驶员的所述服务请求的子集中的服务请求相关联的任务。

17.根据权利要求14所述的非暂时性计算机可读介质，其中，被执行的所述指令进一步使得所述计算系统：

通过所述一个或多个网络向所述驾驶员的计算设备发送内容数据，所述内容数据使得地图界面显示在所述驾驶员的计算设备上，其中所述地图界面提供到所述EV充电站的驾驶路线以及在所述EV正在充电时用于服务于所述服务请求的子集的行进路线。

18.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其中，被执行的所述指令进一步使得所述计算系统：

对于所述多个服务中的每个服务，确定所述驾驶员的服务区域内的市场特征，其中所述市场特征指示对于所述服务，可用驾驶员的当前储备以及服务请求的当前数量；

其中，被执行的所述指令使得所述计算系统进一步确定到所述EV充电站的路线，并且基于所述驾驶员的服务区域内的每个服务的市场特征，将所述驾驶员分配给所述服务请求的子集。

19.根据权利要求18所述的非暂时性计算机可读介质，其中，被执行的所述指令进一步使得所述计算系统：

基于历史市场数据，预测在所述驾驶员的服务区域内，在未来时间段对于所述多个服务中的一个或多个服务的服务请求的激增；

其中，被执行的所述指令使得所述计算系统进一步确定到所述EV充电站的路线，并且基于对于所述一个或多个服务的服务请求的预测激增将所述驾驶员分配给所述服务请求的子集。

20.一种由计算机实现的管理多个服务的方法，所述方法由一个或多个处理器执行，并且包括：

通过一个或多个网络接收由驾驶员驾驶的EV的EV数据，所述EV数据包括所述EV的当前充电量或所述EV的当前续航里程中的至少一项；

通过所述一个或多个网络接收来自请求用户的服务请求，其中所述服务请求的子集对应于相对于EV充电站处于预定距离或估计行驶时间内的一个或多个物品提取位置，所述EV充电站能够为驾驶员驾驶的所述EV充电；

至少部分地基于所述EV数据，(i)将所述驾驶员分配给所述服务请求的子集，以及(ii)确定从所述EV的位置到所述EV充电站的路线；并且

通过所述一个或多个网络将与所述服务请求的子集相对应的信息和与所述路线相对应的数据传输到由所述驾驶员操作的计算设备或与所述EV相关联的计算系统中的至少一个。