KR101526431B1 - Apparatus and method for estimating fuel efficiency of vehicle - Google Patents
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Abstract
차량의 연비 추정장치 및 방법이 제공되며, 본 발명의 하나의 실시예에 따른 차량의 연비 추정장치는 제1 차량을 포함하는 복수의 차량으로부터 운행정보, 상태정보, 그리고 고유정보를 수집하는 데이터 수집부, 운행정보에 기초하여 상기 복수의 차량 각각의 운행지수를 산출하는 운행지수 산출부, 운행지수와 상태정보에 기초하여 복수의 차량 중에서 제1 차량과 유사한 차량의 집합인 유사그룹을 추출하는 유사군 추출부, 유사그룹의 운행정보와 고유정보에 기초하여 제1 차량의 연비를 예측하는 연비 예측부, 그리고 연비 예측결과에 기초하여 제1 차량의 차량관리방법 또는 운행개선방법을 안내하는 차량관리 안내부를 포함한다.An apparatus and method for estimating the fuel consumption of a vehicle are provided, and an apparatus for estimating the fuel consumption of a vehicle according to an embodiment of the present invention includes a data collection An operation index calculating section for calculating an operation index of each of the plurality of vehicles based on the vehicle operation information and the operation information, a similarity extracting section for extracting a similar group which is a set of vehicles similar to the first vehicle among a plurality of vehicles, A fuel consumption predicting unit for predicting the fuel consumption of the first vehicle based on the driving information and the unique information of the similar group and the vehicle management method or the vehicle management method for guiding the vehicle management method or the driving improvement method of the first vehicle based on the fuel consumption prediction result And a guide portion.
Description
차량의 연비 추정장치 및 방법이 제공된다.An apparatus and method for estimating fuel economy of a vehicle are provided.
종래에는 차량의 주유금액과 주행거리를 바탕으로 연비를 측정하고 있다. 이러한 방법은 차량의 실제 주행정보를 이용하므로 연비를 비교적 정확하게 측정할 수 있으며, 차량의 실제 주행정보를 바탕으로 산출된 연비 측정값을 이용하여 향후 연비를 예상할 수 있다는 점에서 많이 활용되고 있다. 그러나, 동일한 차종에서도 차량의 연식, 차량 운전자의 운행습관, 그리고 차량 내 부품(제어기) 상태 등에 따라 차량의 연비가 서로 상이하다는 점에서 차량의 주행정보만을 이용하여 연비를 산출하는 방법은 정확도가 떨어진다. 또한, 실제 주행정보를 수집하기 위해서는 상당한 시간이 소요되므로, 실제 주행정보 수집기간 동안에는 차량의 연비를 추정할 수 없으며, 이에 따라 연비 저하에 대응하여 차량을 적절히 관리하기가 어렵다.Conventionally, the fuel consumption is measured based on the amount of gasoline and the distance traveled by the vehicle. This method uses the actual driving information of the vehicle, so that the fuel consumption can be measured relatively accurately and the fuel consumption can be predicted by using the fuel consumption measurement value calculated based on the actual driving information of the vehicle. However, since the fuel consumption of the vehicle is different depending on the model year of the vehicle, the driving habits of the driver, and the state of components (controller) in the vehicle, the method of calculating the fuel consumption using only the traveling information of the vehicle is less accurate . In addition, since it takes a considerable amount of time to collect the actual running information, it is difficult to estimate the fuel consumption of the vehicle during the actual running information collection period, and accordingly it is difficult to properly manage the vehicle in response to the fuel efficiency drop.
본 발명의 하나의 실시예가 해결하려는 과제는 복수의 차량으로부터 수집된 운행정보와 상태정보에 기초하여 운전자 차량의 연비를 추정하는 차량의 연비 추정장치 및 방법을 제공하는 것이다.An object to be solved by one embodiment of the present invention is to provide an apparatus and method for estimating the fuel consumption of a vehicle based on driving information and state information collected from a plurality of vehicles.
상기 과제 이외에도 구체적으로 언급되지 않은 다른 과제를 달성하는 데 본 발명에 따른 실시예가 사용될 수 있다.Embodiments according to the present invention can be used to accomplish other tasks not specifically mentioned other than the above-described tasks.
상기 과제를 해결하기 위해 본 발명의 하나의 실시예는, 제1 차량을 포함하는 복수의 차량으로부터 운행정보, 상태정보, 그리고 고유정보를 수집하는 데이터 수집부, 상기 운행정보에 기초하여 상기 복수의 차량 각각의 운행지수를 산출하는 운행지수 산출부, 상기 운행지수와 상기 상태정보에 기초하여 상기 복수의 차량 중에서 상기 제1 차량과 유사한 차량의 집합인 유사그룹을 추출하는 유사군 추출부, 상기 유사그룹의 운행정보와 고유정보에 기초하여 상기 제1 차량의 연비를 예측하는 연비 예측부, 그리고 상기 연비 예측결과에 기초하여 상기 제1 차량의 차량관리방법 또는 운행개선방법을 안내하는 차량관리 안내부를 포함하는 차량의 연비 추정장치를 제안한다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a vehicular drive system including a data collecting unit for collecting driving information, state information, and unique information from a plurality of vehicles including a first vehicle, A similarity group extraction unit for extracting a similar group that is a set of vehicles similar to the first vehicle among the plurality of vehicles based on the operation index and the status information, A fuel consumption predicting unit for predicting the fuel consumption of the first vehicle based on the driving information and the unique information of the group, and a vehicle management guidance unit for guiding the vehicle management method or the driving improvement method of the first vehicle based on the fuel consumption prediction result The present invention proposes an apparatus for estimating the fuel economy of a vehicle.
여기서, 상기 운행정보는 실제 연비정보를 포함하며, 상기 유사군 추출부는 상기 운행지수에 기초하여 상기 복수의 차량 중에서 상기 제1 차량과 유사한 차량의 집합인 제1 그룹을 추출하는 운행지수 유사군 추출부와, 상기 상태정보에 기초하여 상기 제1 그룹에서 상기 제1 차량과 유사한 차량의 집합인 제2 그룹을 추출하는 차량상태 유사군 추출부를 포함하고, 상기 연비 예측부는 상기 제2 그룹의 상기 실제 연비정보와 상기 고유정보에 기초하여 상기 제1 차량의 연비를 예측할 수 있다.Here, the driving information includes actual fuel consumption information, and the similar group extracting unit extracts a driving group similarity group for extracting a first group, which is a group of vehicles similar to the first vehicle, among the plurality of vehicles based on the driving index And a vehicle state similar group extracting unit for extracting a second group that is a set of vehicles similar to the first vehicle in the first group based on the state information, The fuel consumption of the first vehicle can be predicted based on the fuel consumption information and the unique information.
또한, 상기 운행정보는 실제 연비정보를 포함하며, 상기 유사군 추출부는 상기 운행지수에 기초하여 상기 복수의 차량 중에서 상기 제1 차량과 유사한 차량의 집합인 제1 그룹을 추출하는 운행지수 유사군 추출부와, 상기 상태정보에 기초하여 상기 복수의 차량 중에서 상기 제1 차량과 유사한 차량의 집합인 제2 그룹을 추출하는 차량상태 유사군 추출부를 포함하고, 상기 연비 예측부는 상기 제1 그룹 또는 제2 그룹의 상기 실제 연비정보와 상기 고유정보에 기초하여 상기 제1 차량의 연비를 예측할 수 있다.Also, the driving information includes actual fuel consumption information, and the similar group extracting unit extracts a driving group similarity group for extracting a first group, which is a group of vehicles similar to the first vehicle, among the plurality of vehicles based on the driving index And a vehicle state similarity group extracting unit that extracts a second group that is a set of vehicles similar to the first vehicle among the plurality of vehicles based on the status information, The fuel consumption of the first vehicle can be predicted based on the actual fuel mileage information and the unique information of the group.
또한, 상기 운행정보는 차량의 운행 관련 정보이며, 상기 상태정보는 차량의 연비에 영향을 주는 부품 관련 정보이고, 상기 고유정보는 차량의 기본 정보일 수 있다.In addition, the driving information is driving related information of the vehicle, the state information is component related information that affects the fuel efficiency of the vehicle, and the unique information may be basic information of the vehicle.
또한, 상기 차량관리 안내부는 상기 제1 차량의 연비에 영향을 주는 부품의 점검 또는 교체를 안내하거나 상기 제1 차량의 운행방법을 안내할 수 있다.The vehicle management guidance unit may guide the inspection or replacement of parts that affect the fuel economy of the first vehicle, or guide the driving method of the first vehicle.
상기 과제를 해결하기 위해 본 발명의 하나의 실시예는, 제1 차량을 포함하는 복수의 차량으로부터 운행정보, 상태정보, 그리고 고유정보를 수집하는 단계, 상기 운행정보에 기초하여 상기 복수의 차량 각각의 운행지수를 산출하는 단계, 상기 복수의 차량의 운행지수에 기초하여 상기 제1 차량의 운행지수와 유사한 차량의 집합인 제1 그룹을 추출하는 단계, 상기 제1 그룹의 상태정보에 기초하여 상기 제1 차량의 상태정보와 유사한 차량의 집합인 제2 그룹을 추출하는 단계, 상기 제2 그룹의 운행정보와 고유정보에 기초하여 제1 차량의 연비를 예측하는 단계, 그리고 상기 제1 차량의 연비 예측 결과에 기초하여 상기 제1 차량의 연비향상방법을 분석하는 단계를 포함하는 차량의 연비 추정방법을 제안한다.According to an embodiment of the present invention, there is provided an information processing method including the steps of collecting driving information, state information, and unique information from a plurality of vehicles including a first vehicle, Extracting a first group which is a set of vehicles similar to the operating index of the first vehicle based on the operating indexes of the plurality of vehicles, Extracting a second group which is a set of vehicles similar to the state information of the first vehicle, predicting the fuel economy of the first vehicle based on the second group of travel information and the unique information, And analyzing the fuel economy improvement method of the first vehicle based on the prediction result.
여기서, 상기 운행정보는 실제 연비정보를 포함하며, 상기 연비 예측단계는 상기 제2 그룹의 실제 연비정보와 고유정보에 기초하여 상기 제1 차량의 연비를 예측할 수 있다.Here, the driving information includes actual fuel consumption information, and the fuel consumption prediction step may predict the fuel consumption of the first vehicle based on the actual fuel mileage information and the unique information of the second group.
상기 과제를 해결하기 위해 본 발명의 하나의 실시예는, 제1 차량을 포함하는 복수의 차량으로부터 운행정보, 상태정보, 그리고 고유정보를 수집하는 단계, 상기 운행정보에 기초하여 상기 복수의 차량 각각의 운행지수를 산출하는 단계, 상기 복수의 차량의 운행지수에 기초하여 상기 제1 차량의 운행지수와 유사한 차량의 집합인 제1 그룹을 추출하는 단계, 상기 복수의 차량의 상태정보에 기초하여 상기 제1 차량의 상태정보와 유사한 차량의 집합인 제2 그룹을 추출하는 단계, 상기 제1 그룹 또는 상기 제2 그룹의 운행정보와 고유정보에 기초하여 제1 차량의 연비를 예측하는 단계, 그리고 상기 제1 차량의 연비 예측 결과에 기초하여 상기 제1 차량의 연비 향상방법을 분석하는 단계를 포함하는 차량의 연비 추정방법을 제안한다.According to an embodiment of the present invention, there is provided an information processing method including the steps of collecting driving information, state information, and unique information from a plurality of vehicles including a first vehicle, Extracting a first group which is a set of vehicles similar to the operation index of the first vehicle based on the operation indexes of the plurality of vehicles, Extracting a second group which is a set of vehicles similar to the state information of the first vehicle, predicting the fuel consumption of the first vehicle based on the driving information and the unique information of the first group or the second group, And analyzing the fuel economy improvement method of the first vehicle based on the fuel economy prediction result of the first vehicle.
여기서, 상기 운행정보는 실제 연비정보를 포함하며, 상기 연비 예측단계는 상기 제1 그룹 또는 제2 그룹의 실제 연비정보와 고유정보에 기초하여 상기 제1 차량의 연비를 예측할 수 있다.Here, the driving information includes actual fuel consumption information, and the fuel consumption prediction step may predict the fuel consumption of the first vehicle based on the actual fuel consumption information and the unique information of the first group or the second group.
또한, 상기 연비향상방법 분석단계는 상기 제1 차량의 연비에 영향을 주는 부품의 점검 또는 교체를 안내하거나 상기 제1 차량의 운행방법을 안내할 수 있다.Further, the analysis of the fuel consumption improvement method may guide the inspection or replacement of the parts affecting the fuel consumption of the first vehicle, or may guide the driving method of the first vehicle.
본 발명의 하나의 실시예에 의하면 차량 운전자의 운행습관과 차량의 현재 상태를 고려하여 차량의 연비를 정확히 예측할 수 있다. 또한, 차량의 연비 예측 데이터에 기초하여 운전자에게 차량 관리방법 및 운행방법을 제공함으로써 운전자는 차량 관리 및 운행 효율성을 높이고, 차량 관리 및 유지에 소요되는 비용을 절감할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the fuel consumption of the vehicle can be predicted accurately in consideration of the driving habit of the vehicle driver and the current state of the vehicle. Further, by providing the driver with the vehicle management method and the driving method on the basis of the fuel consumption prediction data of the vehicle, the driver can improve the efficiency of vehicle management and operation, and reduce the cost required for vehicle management and maintenance.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 차량의 연비 추정장치이다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 차량의 연비 추정방법이다.
도 3은 본 발명의 제1 실시예에 따른 연비 비교 그래프이다.
도 4는 본 발명의 제2 실시예에 따른 연비 비교 그래프이다.
도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 차량의 연비 추정장치이다.
도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 차량의 연비 추정방법이다.1 is an apparatus for estimating the fuel consumption of a vehicle according to a first embodiment of the present invention.
2 is a method for estimating the fuel economy of a vehicle according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a fuel consumption comparative graph according to the first embodiment of the present invention. FIG.
4 is a fuel consumption comparison graph according to a second embodiment of the present invention.
5 is an apparatus for estimating the fuel consumption of a vehicle according to a second embodiment of the present invention.
6 is a method for estimating the fuel economy of a vehicle according to the second embodiment of the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부"의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Whenever a component is referred to as "including" an element throughout the specification, it is to be understood that the element may include other elements, not the exclusion of any other element, unless the context clearly dictates otherwise. Also, the term "part" in the description means a unit for processing at least one function or operation, which may be implemented by hardware, software, or a combination of hardware and software.
명세서 전체에서 "운행정보"는 차량의 운행 관련 정보를 의미하며, 운행횟수, 운행거리, 운행시간, 운행속도, 운행모드 이용횟수, 가감속, 공회전 또는 실제 연비 등의 정보를 포함한다.Throughout the specification, "driving information " refers to driving related information of the vehicle, and includes information such as the number of times of operation, the driving distance, the driving time, the driving speed, the number of times of using the driving mode, acceleration / deceleration, idling or actual fuel consumption.
명세서 전체에서 "상태정보"는 차량 내 제어기 즉, 차량의 연비에 영향을 주는 부품 관련 정보를 의미하며, 부품의 종류, 상태, 마모도, 또는 열화도 등의 정보를 포함한다.The term "state information" throughout the specification refers to the in-vehicle controller, that is, the component-related information that affects the fuel efficiency of the vehicle, and includes information such as the type, state, wear degree, or deterioration degree of the component.
명세서 전체에서 "고유정보"는 차량의 기본 정보를 의미하며, 연식, 차종, 등록일, 연료타입 또는 배기량 등의 정보를 포함한다.In the specification, "unique information" means basic information of the vehicle and includes information such as model year, model, date of registration, fuel type, or amount of displacement.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 차량의 연비 추정장치이다.1 is an apparatus for estimating the fuel consumption of a vehicle according to a first embodiment of the present invention.
도 1에서 보면, 차량의 연비 추정장치(10)는 데이터 수집부(11), 운행지수 산출부(12), 유사군 추출부(13), 연비 예측부(14), 차량관리 안내부(15), 그리고 데이터베이스부(16)를 포함하며, 제1 차량(20) 및 복수의 차량과 유무선통신망을 통해 연결된다.1, a vehicle fuel
데이터 수집부(11)는 제1 차량(20)과 복수의 차량으로부터 운행정보와 상태정보 그리고 고유정보를 수집한다.The
운행지수 산출부(12)는 데이터 수집부(11)로부터 수집된 복수의 차량의 운행정보에 기초하여 확률분포 그래프를 산출하고, 데이터 수집부(11)로부터 수집된 제1 차량(20)의 운행정보에 기초하는 운행패턴을 지수화하여 운행지수를 산출한다. 이때, 제1 차량(20)의 운행지수는 복수의 차량의 확률분포 그래프 내에서 제1 차량(20)의 위치를 의미하며, 복수의 차량의 확률분포 그래프에 기초하여 약 0 내지 100점 사이의 값으로 표현한다.The driving
유사군 추출부(13)는 운행지수 유사군 추출부(13-1)와 차량상태 유사군 추출부(13-2)를 포함한다.The similarity
운행지수 유사군 추출부(13-1)는 복수의 차량 중에서 제1 차량(20)의 운행지수와 유사한 운행지수를 포함하는 차량을 추출한다(이하, '제1 그룹'이라고 함). 예를 들면, 제1 차량(20)의 운행지수가 40일 경우, 40±5의 운행지수를 포함하는 차량은 제1 그룹에 포함된다.The driving index similarity group extracting unit 13-1 extracts a vehicle including a driving index similar to the driving index of the
차량상태 유사군 추출부(13-2)는 제1 그룹에서 제1 차량(20)의 상태정보와 동일하거나 유사한 상태정보를 포함하는 차량을 추출한다(이하, '제2 그룹'이라고 함). 이때, 미리 설정한 차량 내 부품을 기준으로 제2 그룹을 추출할 수 있으며, 차량 내 복수의 부품에 기초한 종합 내구도에 기초하여 제2 그룹을 추출할 수 있다.The vehicle state similarity group extracting unit 13-2 extracts a vehicle including state information that is the same as or similar to the state information of the
연비 예측부(14)는 제2 그룹의 운행정보와 고유정보에 기초하여 제1 차량(20)의 연비를 예측한다. 예를 들면, 제2 그룹의 연비를 바탕으로 제1 차량(20) 연식과 운행거리를 고려하여 연비를 예측한다.The fuel
차량관리 안내부(15)는 연비 예측부(14)의 연비 예측결과에 기초하여 제1 차량(20)으로 차량관리방법을 전송한다. 예를 들면, 제1 차량(20)의 연비가 제2 그룹의 평균 연비보다 낮은 경우, 제2 그룹의 평균 상태정보와 제1 차량(20)의 상태정보를 비교한다. 비교 결과, 제1 차량(20)의 연비에 영향을 주는 차량 내 부품 정보를 추출하고 해당 부품의 교환 또는 수리 관련 정보를 안내한다.The vehicle management guidance unit (15) transmits the vehicle management method to the first vehicle (20) based on the fuel consumption prediction result of the fuel consumption prediction unit (14). For example, when the fuel efficiency of the
차량관리 안내부(15)는 연비 예측부(14)의 연비 예측결과에 기초하여 제1 차량(20)으로 차량운행방법을 전송한다. 예를 들면, 제1 차량(20)의 연비가 제2 그룹의 평균 연비보다 낮은 경우, 제2 그룹의 평균 운행정보와 제1 차량(20)의 운행정보를 비교한 결과에 기초하여 제1 차량(20)의 연비 향상을 위한 운행모드 제어방법 또는 운행습관 개선방법 등을 안내한다. 또한, 제2 그룹 내에서 연비가 상위에 위치하는 일부 차량의 운행정보를 참고하여 제1 차량(20)의 연비 향상을 위한 운행모드 제어방법 또는 운행습관 개선방법 등을 안내한다.The vehicle management guide unit (15) transmits the vehicle driving method to the first vehicle (20) based on the fuel consumption prediction result of the fuel consumption prediction unit (14). For example, when the fuel efficiency of the
데이터베이스부(16)는 운행정보, 상태정보, 고유정보, 운행지수, 제1 그룹 정보, 제2 그룹, 연비 예측 결과, 그리고 연비 예측 결과에 따른 차량관리 및 운행방법을 저장한다.The
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 차량의 연비 추정방법이다.2 is a method for estimating the fuel economy of a vehicle according to the first embodiment of the present invention.
먼저, 데이터 수집부(11)를 통해 제1 차량(20)과 복수의 차량으로부터 운행정보와 상태정보를 수집한다(S10).First, the driving information and the status information are collected from the
이후, 제1 차량(20)과 복수의 차량의 운행정보에 기초하여 운행지수를 산출한다(S20). 구체적으로, 복수의 차량의 운행정보에 기초하여 확률분포 그래프를 산출하고, 확률분포 그래프 내에서 제1 차량(20)의 위치를 의미하는 제1 차량(20)의 운행지수를 산출한다. 이때, 운행지수는 제1 차량(20)의 운행정보 분석을 통해 산출된 제1 차량(20)의 운행패턴을 지수화한 것으로, 확률분포 그래프에 기초하여 약 0 내지 100점 사이의 값으로 표현한다.Then, the operating index is calculated based on the driving information of the
아래의 표 1은 복수의 차량의 운행지수 평균값과 표준편차 및 제1 차량(20)의 운행지수를 산출한 예시이다.Table 1 below is an example of calculating the operation index average value and the standard deviation of the plurality of vehicles and the operation index of the
운행정보
Driving Information
이후, 복수의 차량 중에서 제1 차량(20)의 유사군을 추출한다(S30).Then, a similar group of the
S30 단계는 복수의 차량 중에서 제1 차량(20)의 운행지수와 유사한 운행지수를 포함하는 제1 그룹을 생성하는 단계(S31)와, 제1 그룹에서 제1 차량(20)의 차량상태와 유사한 차량상태를 포함하는 제2 그룹을 생성하는 단계(S32)를 포함한다.Step S30 includes a step S31 of generating a first group including a running index similar to the running index of the
S30 단계는 S31 단계의 결과에 기초하여 S32 단계를 수행하거나, S31 단계와 S32 단계를 각각 수행할 수 있다.The step S30 may perform the step S32 or the steps S31 and S32 based on the result of the step S31.
S31 단계의 결과에 기초하여 S32 단계를 수행하는 방법을 살펴보면, 예를 들어, S31 단계에서 운행지수 유사도 판단 범위를 '운행지수±5'로 설정하였을 경우, 표 1과 같이 제1 차량(20)의 운행빈도의 운행지수가 62이라면 복수의 차량 중에서 운행빈도의 운행지수가 57 내지 67 사이에 포함되는 차량을 추출하여 제1 그룹을 생성한다. 또한, S31 단계는 표 1을 기준으로 운행시간, 운행거리, 평균속도, 가감속 지수, 공회전 시간, ADAS 1 작동, ADAS 2 작동 등을 기준으로 반복적으로 수행하여 제1 그룹을 생성할 수 있다. 이후, S32 단계에서 제1 그룹의 차량들과 제1 차량(20)의 상태정보에 기초하여 특정 시점에서 차량 내 복수의 부품에 대한 상태값을 추출하고, 부품별로 미리 설정된 가중치를 적용하여 제1 그룹의 차량들과 제1 차량(20)의 종합 내구도를 산출한다.For example, if it is determined in step S31 that the operation index similarity degree determination range is set to the " operation index +/- 5 ", the
아래의 표 2는 특정 시점에서 제1 그룹에 포함되는 제2 차량의 부품별 상태값과 제1 차량의 부품별 상태값을 나타낸 예시이다.Table 2 below is an example showing the state values of the second vehicle included in the first group and the state values of the first vehicle at a specific time point.
구체적으로, S32 단계에서는 제1 차량과 제2 차량에 대하여 미리 설정된 각 부품별 가중치를 적용하여 연비에 영향을 주는 5개의 부품 A, B, C, D, E에 대한 종합 내구도를 산출할 수 있다. 또한, 미리 설정된 종합 내구도의 유사도 판단 기준(범위)에 기초하여 제1 그룹 내에서 제1 차량과 상태정보가 유사한 차량을 추출하여 제2 그룹을 생성한다.Specifically, in step S32, the total durability of the five components A, B, C, D, and E that affect the fuel consumption can be calculated by applying weight values for each component set in advance for the first vehicle and the second vehicle . Further, a second group is generated by extracting a vehicle whose state information is similar to that of the first vehicle in the first group based on the similarity determination criterion (range) of the preset overall durability.
S31 단계와 S32 단계를 각각 수행하는 방법을 살펴보면, S31 단계에서 운행지수 유사도 판단 범위에 기초하여 복수의 차량 중에서 제1 차량(20)과 운행지수가 유사한 차량을 추출하여 제3 그룹을 생성하고, S32 단계에서 상태정보 유사도 판단 범위에 기초하여 복수의 차량 중에서 제1 차량(20)과 상태정보가 유사한 차량을 추출하여 제4 그룹을 생성한다.A method of performing steps S31 and S32 will be described. In step S31, a vehicle having a similar operation index to the
이때, S31 단계와 S32 단계의 유사도 판단 기준 또는 범위는 차량 내 단말이나 모바일을 통해 운전자가 미리 설정하거나, 원격지의 차량관리센터로부터 제공될 수 있다.At this time, the similarity determination criterion or range of steps S31 and S32 may be preset by the driver through the terminal or mobile in the vehicle, or may be provided from the vehicle management center at the remote place.
이후, 제1 차량(20)의 연비를 예측한다(S40). 구체적으로, 제2 그룹의 운행정보 또는 고유정보에 기초하여 제1 차량(20)의 연비를 예측한다.Then, the fuel consumption of the
도 3은 본 발명의 제1 실시예에 따른 연비 비교 그래프이다.FIG. 3 is a fuel consumption comparative graph according to the first embodiment of the present invention. FIG.
도 3은 S30 단계에서 S31 단계의 결과에 기초하여 S32 단계를 수행한 결과에 기초하여 제2 그룹과 제1 차량의 연비를 비교한 그래프이다.3 is a graph comparing fuel consumption of the second group and the first vehicle based on the result of performing step S32 based on the result of step S31 in step S30.
도 3에서 그래프 A는 운행거리 기준 제2 그룹의 평균 연비 그래프이며, 그래프 B는 운행거리 기준 제1 차량(20)의 연비 예상 그래프이다. 도 3에서 보면, 운행거리가 7000km인 시점(현재)을 기준으로 제1 차량(20)의 연비가 제2 그룹의 평균 연비보다 낮은 것을 확인할 수 있으며, 그래프 A를 기준으로 운행거리가 14000km인 시점의 제1 차량(20)의 연비를 예측할 수 있다.In FIG. 3, the graph A is an average fuel efficiency graph of the second group based on the travel distance, and the graph B is a fuel consumption forecast graph of the
도 4는 본 발명의 제2 실시예에 따른 연비 비교 그래프이다.4 is a fuel consumption comparison graph according to a second embodiment of the present invention.
도 4는 S30 단계에서 S31 단계와 S32 단계를 각각 수행한 결과에 기초하여 제3 그룹과 제4 그룹 및 제1 차량의 연비를 비교한 그래프이다.4 is a graph comparing the fuel consumption of the third group, the fourth group, and the first vehicle based on the result of performing the steps S31 and S32 in step S30.
도 4에서 그래프 C는 운행거리 기준 제3 그룹 내의 상위 10% 평균 연비 그래프이며, 그래프 D는 운행거리 기준 제4 그룹 내의 상위 10% 평균 연비 그래프이고, 그래프 E는 운행거리 기준 제1 차량(20)의 연비 예상 그래프이다. 이때, 그래프 E는 그래프 C와 그래프 D의 평균 연비 그래프를 이용하여 산출한 것이며, 이에 한정되는 것은 아니며, 운전자의 기호에 따라 그래프 C 또는 그래프 D 중 하나의 그래프를 기준으로 그래프 E를 산출할 수도 있다.In FIG. 4, the graph C is the upper 10% average fuel efficiency graph in the third driving range reference, Graph D is the upper 10% average fuel consumption graph in the fourth driving range reference graph, ). In this case, the graph E is calculated by using the average fuel efficiency graphs of the graphs C and D, but the present invention is not limited thereto. It is also possible to calculate the graph E based on the graph of either the graph C or the graph D have.
도 3와 도 4의 연비 비교 그래프는 운행거리를 기준으로 하나, 이에 한정되는 것은 아니며, 운행시간 또는 등록일 기준 운행기간 등을 기준으로 연비 비교 그래프를 산출할 수도 있다.The fuel consumption comparison graphs of FIGS. 3 and 4 are based on the driving distance, but the present invention is not limited thereto. The fuel consumption comparison graph may be calculated based on the running time or the running time based on the registration date.
다시 도 2의 설명으로 돌아가서, 제1 차량(20)의 연비 성능을 판단한다(S50).Returning to the description of FIG. 2, the fuel efficiency performance of the
제1 차량(20)의 연비 성능 판단결과, 제1 차량(20)의 연비가 복수의 차량 대비 낮을 경우 연비 향상방법을 분석하고(S60), 분석한 결과를 제1 차량(20)으로 전송한다(S70). 이때, 연비 향상방법은 제1 차량(20)의 상태정보에 기초하여 분석하거나 제1 차량(20)의 운행정보에 기초하여 분석할 수 있다.As a result of determining the fuel efficiency of the
S60 단계에서 제1 차량(20)의 상태정보에 기초하는 방법은 제1 차량(20)의 부품 상태값을 복수의 차량의 부품 상태값과 비교하고 상태값의 차이가 큰 부품에 대한 정비 관련 정보를 산출할 수 있다. 예를 들어, 표 2에서 제1 차량과 제2 차량의 상태값 비교결과, 제2 차량의 상태값과 차이가 큰 제1 차량(20)의 부품 A와 E에 대한 정비 또는 교체 필요성을 인지하고, 이를 운전자에게 안내하거나, 차량 정비소에 예약을 진행할 수 있다. 또한, 아래 표 3과 같이 연비 하락에 영향을 미치는 부품에 대응하는 운행모드 셋팅 방안을 참고하여 운전자에게 연비향상을 위한 최적의 운행모드를 추천할 수 있다.The method based on the state information of the
아래 표 3은 문제 부품에 대응하는 운행모드 셋팅방법 예시이다.Table 3 below is an example of how to set the operating mode corresponding to the problem parts.
예를 들어, 표 2에서 정비 또는 교체 필요성이 있는 부품 A와 E에 대하여 표 3을 기준으로 제1 차량(20)의 연비향상을 위하여 Active Eco 모드와 이륜구동 모드로의 운행을 운전자에게 추천할 수 있다.For example, to improve the fuel economy of the
S60 단계에서 제1 차량(20)의 운행정보에 기초하는 방법은 제1 차량(20)의 운행정보와 제1 차량(20)보다 연비가 높은 복수의 차량의 운행정보를 비교하고 복수의 차량의 운행정보 중에서 일부 정보에 기초하여 제1 차량(20)의 운전자에게 연비 향상을 위한 운행습관 개선 방법을 제공할 수 있다.The method based on the driving information of the
아래 표 4는 제1 차량과 제2 차량의 운행정보 비교 예시이다. 이때, 제2 차량은 제1 차량보다 연비가 높다고 가정하며, 제2 차량은 제1 차량보다 연비가 높은 복수의 차량일 수 있다.Table 4 below is an example of comparison of driving information between the first vehicle and the second vehicle. At this time, it is assumed that the second vehicle has higher fuel efficiency than the first vehicle, and the second vehicle may be a plurality of vehicles having higher fuel economy than the first vehicle.
운행정보
Driving Information
예를 들어, 표 4에서 제1 차량은 제2 차량 대비 가감속 지수가 높고 공회전 시간이 긴 것을 확인할 수 있으며, 가감속 지수와 공회전 시간이 미리 설정한 임계값 이상일 경우 이를 개선할 수 있도록 표 5의 개선방법 알림 또는 경고를 제1 차량(20)의 운전자에게 제공할 수 있다.For example, in Table 4, it can be seen that the acceleration / deceleration index of the first vehicle is higher than that of the second vehicle and the idling time is longer. If the acceleration / deceleration index and the idling time are equal to or greater than a preset threshold value, To the driver of the
아래 표 5는 운행정보 비교결과에 따른 운행습관 개선방법 예시이다.Table 5 below shows an example of how to improve driving habits according to the results of the comparison of driving information.
표 3의 운행모드 셋팅방법과 표 5의 운행습관 개선방법은 원격지의 차량관리센터로부터 제공되며, 주기적으로 업데이트될 수 있다.The operating mode setting method of Table 3 and the operating habit improvement method of Table 5 are provided from the remote vehicle management center and can be updated periodically.
도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 차량의 연비 추정장치이다.5 is an apparatus for estimating the fuel consumption of a vehicle according to a second embodiment of the present invention.
도 5에서 보면, 차량의 연비 추정장치(40)는 복수의 차량으로부터 운행정보와 상태정보 그리고 고유정보를 수집하여 운행지수를 산출하는 데이터 수집장치(30)와 유무선통신망으로 연결되며, 제2 데이터 수집부(41), 제2 운행지수 산출부(42), 유사군 추출부(43), 연비 예측부(44), 그리고 차량관리 안내부(45)를 포함한다.5, a vehicle fuel
차량의 연비 추정장치(40)와 데이터 수집장치(30)의 각 구성의 기능은 제1 실시예에 따른 차량의 연비 추정장치와 동일하므로, 중복되는 설명은 생략한다.The function of each component of the vehicle fuel
도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 차량의 연비 추정방법이다.6 is a method for estimating the fuel economy of a vehicle according to the second embodiment of the present invention.
도 6의 차량 연비 추정방법은 각 단계를 수행하는 구성이 연비 추정장치(40)와 데이터 수집장치(30)로 나누어질 뿐 실제 단계별 내용은 제1 실시예에 따른 차량의 연비 추정방법과 동일하므로, 중복되는 설명은 생략한다.The method of estimating the vehicle fuel consumption of FIG. 6 is divided into the fuel
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명의 권리범위가 이에 한정되는 것은 아니며 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 여러 가지로 변형 및 개량한 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It belongs to the scope.
10 : 연비 추정장치 11 : 데이터 수집부
12 : 운행지수 산출부 13 : 유사군 추출부
13-1 : 운행지수 유사군 추출부 13-2 : 차량상태 유사군 추출부
14 : 연비 예측부 15 : 차량관리 안내부
16 : 데이터베이스부10: fuel efficiency estimating device 11: data collecting part
12: operation index calculating unit 13: similar group extracting unit
13-1: Operation index similarity group extracting unit 13-2: Vehicle state similarity group extracting unit
14: Fuel economy prediction unit 15: Vehicle management information unit
16:
Claims (10)
상기 운행정보에 기초하여 상기 복수의 차량 각각의 운행지수를 산출하는 운행지수 산출부,
상기 운행지수와 상기 상태정보에 기초하여 상기 복수의 차량 중에서 상기 제1 차량과 유사한 차량의 집합인 유사그룹을 추출하는 유사군 추출부,
상기 유사그룹의 운행정보와 고유정보에 기초하여 상기 제1 차량의 연비를 예측하는 연비 예측부, 그리고
상기 연비 예측결과에 기초하여 상기 제1 차량의 차량관리방법 또는 운행개선방법을 안내하는 차량관리 안내부를 포함하는 차량의 연비 추정장치.A data collecting unit for collecting driving information, state information, and unique information from a plurality of vehicles including a first vehicle,
An operating index calculating unit for calculating an operating index of each of the plurality of vehicles based on the operating information,
A similar group extracting unit for extracting a similar group that is a set of vehicles similar to the first vehicle among the plurality of vehicles based on the operation index and the status information,
A fuel consumption predicting unit for predicting fuel consumption of the first vehicle based on the driving information and the unique information of the similar group,
And a vehicle management information unit that guides the vehicle management method or the operation improvement method of the first vehicle based on the fuel economy prediction result.
상기 운행정보는 실제 연비정보를 포함하며,
상기 유사군 추출부는 상기 운행지수에 기초하여 상기 복수의 차량 중에서 상기 제1 차량과 유사한 차량의 집합인 제1 그룹을 추출하는 운행지수 유사군 추출부와, 상기 상태정보에 기초하여 상기 제1 그룹에서 상기 제1 차량과 유사한 차량의 집합인 제2 그룹을 추출하는 차량상태 유사군 추출부를 포함하고,
상기 연비 예측부는 상기 제2 그룹의 상기 실제 연비정보와 상기 고유정보에 기초하여 상기 제1 차량의 연비를 예측하는 차량의 연비 추정장치.The method of claim 1,
The driving information includes actual fuel consumption information,
Wherein the similarity group extracting unit includes: a travel exponent group extracting unit for extracting a first group, which is a set of vehicles similar to the first vehicle, among the plurality of vehicles based on the travel index; A vehicle state similar group extracting unit that extracts a second group that is a set of vehicles similar to the first vehicle,
Wherein the fuel consumption predicting unit predicts the fuel consumption of the first vehicle based on the actual fuel efficiency information of the second group and the unique information.
상기 운행정보는 실제 연비정보를 포함하며,
상기 유사군 추출부는 상기 운행지수에 기초하여 상기 복수의 차량 중에서 상기 제1 차량과 유사한 차량의 집합인 제1 그룹을 추출하는 운행지수 유사군 추출부와, 상기 상태정보에 기초하여 상기 복수의 차량 중에서 상기 제1 차량과 유사한 차량의 집합인 제2 그룹을 추출하는 차량상태 유사군 추출부를 포함하고,
상기 연비 예측부는 상기 제1 그룹 또는 제2 그룹의 상기 실제 연비정보와 상기 고유정보에 기초하여 상기 제1 차량의 연비를 예측하는 차량의 연비 추정장치.The method of claim 1,
The driving information includes actual fuel consumption information,
Wherein the similarity group extracting unit comprises: an operation index similar group extracting unit for extracting a first group, which is a group of vehicles similar to the first vehicle, among the plurality of vehicles based on the operation index; A vehicle state similar group extracting unit that extracts a second group that is a set of vehicles similar to the first vehicle among the plurality of vehicles,
Wherein the fuel consumption predicting unit predicts the fuel consumption of the first vehicle based on the actual fuel mileage information and the unique information of the first group or the second group.
상기 운행정보는 차량의 운행 관련 정보이며, 상기 상태정보는 차량의 연비에 영향을 주는 부품 관련 정보이고, 상기 고유정보는 차량의 기본 정보인 차량의 연비 추정장치.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
Wherein the driving information is driving related information of the vehicle, the state information is information related to parts that affects the fuel efficiency of the vehicle, and the unique information is basic information of the vehicle.
상기 차량관리 안내부는 상기 제1 차량의 연비에 영향을 주는 부품의 점검 또는 교체를 안내하거나 상기 제1 차량의 운행방법을 안내하는 차량의 연비 추정장치.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
Wherein the vehicle management guidance unit guides the inspection or replacement of parts that affect fuel economy of the first vehicle or guides the driving method of the first vehicle.
상기 운행정보에 기초하여 상기 복수의 차량 각각의 운행지수를 산출하는 단계,
상기 복수의 차량의 운행지수에 기초하여 상기 제1 차량의 운행지수와 유사한 차량의 집합인 제1 그룹을 추출하는 단계,
상기 제1 그룹의 상태정보에 기초하여 상기 제1 차량의 상태정보와 유사한 차량의 집합인 제2 그룹을 추출하는 단계,
상기 제2 그룹의 운행정보와 고유정보에 기초하여 제1 차량의 연비를 예측하는 단계, 그리고
상기 제1 차량의 연비 예측 결과에 기초하여 상기 제1 차량의 연비향상방법을 분석하는 단계를 포함하는 차량의 연비 추정방법.Collecting driving information, state information, and unique information from a plurality of vehicles including a first vehicle,
Calculating a driving index of each of the plurality of vehicles based on the driving information,
Extracting a first group that is a set of vehicles similar to the running index of the first vehicle based on the running index of the plurality of vehicles,
Extracting a second group which is a set of vehicles similar to the state information of the first vehicle based on the state information of the first group,
Predicting the fuel economy of the first vehicle based on the driving information and the unique information of the second group, and
And analyzing the fuel economy improvement method of the first vehicle based on the fuel economy prediction result of the first vehicle.
상기 운행정보는 실제 연비정보를 포함하며,
상기 연비 예측단계는 상기 제2 그룹의 실제 연비정보와 고유정보에 기초하여 상기 제1 차량의 연비를 예측하는 차량의 연비 추정방법.The method of claim 6,
The driving information includes actual fuel consumption information,
Wherein the fuel consumption prediction step predicts the fuel consumption of the first vehicle based on the actual fuel mileage information and the unique information of the second group.
상기 운행정보에 기초하여 상기 복수의 차량 각각의 운행지수를 산출하는 단계,
상기 복수의 차량의 운행지수에 기초하여 상기 제1 차량의 운행지수와 유사한 차량의 집합인 제1 그룹을 추출하는 단계,
상기 복수의 차량의 상태정보에 기초하여 상기 제1 차량의 상태정보와 유사한 차량의 집합인 제2 그룹을 추출하는 단계,
상기 제1 그룹 또는 상기 제2 그룹의 운행정보와 고유정보에 기초하여 제1 차량의 연비를 예측하는 단계, 그리고
상기 제1 차량의 연비 예측 결과에 기초하여 상기 제1 차량의 연비 향상방법을 분석하는 단계를 포함하는 차량의 연비 추정방법.Collecting driving information, state information, and unique information from a plurality of vehicles including a first vehicle,
Calculating a driving index of each of the plurality of vehicles based on the driving information,
Extracting a first group that is a set of vehicles similar to the running index of the first vehicle based on the running index of the plurality of vehicles,
Extracting a second group which is a set of vehicles similar to the state information of the first vehicle based on the state information of the plurality of vehicles,
Predicting the fuel economy of the first vehicle based on the driving information and the unique information of the first group or the second group, and
And analyzing the fuel economy improvement method of the first vehicle based on the fuel economy prediction result of the first vehicle.
상기 운행정보는 실제 연비정보를 포함하며,
상기 연비 예측단계는 상기 제1 그룹 또는 제2 그룹의 실제 연비정보와 고유정보에 기초하여 상기 제1 차량의 연비를 예측하는 차량의 연비 추정방법.9. The method of claim 8,
The driving information includes actual fuel consumption information,
Wherein the fuel consumption predicting step predicts the fuel economy of the first vehicle based on the actual fuel mileage information and the unique information of the first group or the second group.
상기 연비향상방법 분석단계는 상기 제1 차량의 연비에 영향을 주는 부품의 점검 또는 교체를 안내하거나 상기 제1 차량의 운행방법을 안내하는 차량의 연비 추정방법.10. The method according to any one of claims 6 to 9,
Wherein the fuel consumption improvement method analysis step guides the inspection or replacement of parts affecting the fuel consumption of the first vehicle or guides the driving method of the first vehicle.
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|---|---|
| KR (1) | KR101526431B1 (en) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021045651A1 (en) | 2019-09-04 | 2021-03-11 | Общество с ограниченной ответственностью "АРТИФЛИТ" | Generating an energy-efficient vehicle path |
| RU2764469C1 (en) * | 2021-06-01 | 2022-01-17 | Осаюхинг Омникомм | System for forming the adjusting power-efficient track of an operated vehicle |
| RU2771591C1 (en) * | 2021-05-14 | 2022-05-06 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | User device for generating a graphical user interface |
| RU2777862C1 (en) * | 2021-12-22 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | System for formation of energy-efficient navigation route of operated vehicle |
| WO2023282798A1 (en) * | 2021-12-06 | 2023-01-12 | "Omnicomm Online" Limited Liability Company | System for generating a recuperation energy-efficient track for the vehicle |
| WO2023009039A1 (en) * | 2021-07-27 | 2023-02-02 | "Omnicomm Online" Limited Liability Company | Method for generating an energy-efficient track for a vehicle |
| WO2023106970A1 (en) * | 2021-12-07 | 2023-06-15 | "Omnicomm Online" Limited Liability Company | Method for generating an energy-efficient track for a vehicle |
| WO2023121517A1 (en) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | "Omnicomm Online" Limited Liability Company | Method for generating an energy-efficient driving route for the vehicle in operation |
| WO2023121516A1 (en) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | "Omnicomm Online" Limited Liability Company | Method for generating a modified energy-efficient track for a vehicle |
| US12168449B2 (en) | 2021-05-14 | 2024-12-17 | Boris Valerevich PANKOV | Device for generating a graphical user interface and a system for generating a graphical user interface |
| US12194849B2 (en) | 2021-05-14 | 2025-01-14 | Boris Valerevich PANKOV | Motor vehicle with a computer device for generating a graphical user interface |
| US12246594B2 (en) | 2019-09-04 | 2025-03-11 | Limited Liability Company Artifleet | Motor vehicle with a computer device for generating an energy-efficient track for a motor vehicle |
| US12287217B2 (en) | 2022-01-28 | 2025-04-29 | Boris Valerevich Pankov | Generating a resource-efficient track for a motor vehicle |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101454115B1 (en) * | 2013-05-31 | 2014-10-27 | 재단법인대구경북과학기술원 | Apparatus for estimation of fuel efficiency using driving syles and method thereof |
| KR20150023966A (en) * | 2013-08-22 | 2015-03-06 | 현대자동차주식회사 | Method and system for comparing fuel efficiency |
-
2014
- 2014-05-14 KR KR1020140057984A patent/KR101526431B1/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101454115B1 (en) * | 2013-05-31 | 2014-10-27 | 재단법인대구경북과학기술원 | Apparatus for estimation of fuel efficiency using driving syles and method thereof |
| KR20150023966A (en) * | 2013-08-22 | 2015-03-06 | 현대자동차주식회사 | Method and system for comparing fuel efficiency |
Cited By (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US12280663B2 (en) | 2019-09-04 | 2025-04-22 | Boris Valerevich PANKOV | System for generating an energy-efficient track for a motor vehicle |
| US12246594B2 (en) | 2019-09-04 | 2025-03-11 | Limited Liability Company Artifleet | Motor vehicle with a computer device for generating an energy-efficient track for a motor vehicle |
| WO2021045651A1 (en) | 2019-09-04 | 2021-03-11 | Общество с ограниченной ответственностью "АРТИФЛИТ" | Generating an energy-efficient vehicle path |
| US12320657B2 (en) | 2019-09-04 | 2025-06-03 | Boris Valerevich PANKOV | Method for generating an energy-efficient track for a motor vehicle and a non-transitory computer-readable medium |
| US12168449B2 (en) | 2021-05-14 | 2024-12-17 | Boris Valerevich PANKOV | Device for generating a graphical user interface and a system for generating a graphical user interface |
| US12286011B2 (en) | 2021-05-14 | 2025-04-29 | Boris Pankov | User device for generating a graphical user interface |
| RU2771591C1 (en) * | 2021-05-14 | 2022-05-06 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | User device for generating a graphical user interface |
| US12194849B2 (en) | 2021-05-14 | 2025-01-14 | Boris Valerevich PANKOV | Motor vehicle with a computer device for generating a graphical user interface |
| RU2764469C1 (en) * | 2021-06-01 | 2022-01-17 | Осаюхинг Омникомм | System for forming the adjusting power-efficient track of an operated vehicle |
| RU2789646C2 (en) * | 2021-06-01 | 2023-02-06 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | Device for forming correctional energy efficient track of operating vehicle |
| WO2023009039A1 (en) * | 2021-07-27 | 2023-02-02 | "Omnicomm Online" Limited Liability Company | Method for generating an energy-efficient track for a vehicle |
| RU2777850C1 (en) * | 2021-12-06 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | System for forming a regenerative energy efficient track of a vehicle equipped by a system of electricity energy recovery during braking, while the operating vehicle is moving on a section of the path, including a possible possibility point |
| RU2777851C1 (en) * | 2021-12-06 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | Vehicle with the function of forming a recovery energy efficient track of a vehicle in operation equipped with an electricity energy recovery system when braking, when the operating vehicle is driving across the point of road, including the road section |
| WO2023282798A1 (en) * | 2021-12-06 | 2023-01-12 | "Omnicomm Online" Limited Liability Company | System for generating a recuperation energy-efficient track for the vehicle |
| RU2777853C1 (en) * | 2021-12-07 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | Vehicle with the function of forming an energy-efficient track of the operating vehicle when the operating vehicle is moving on the section of the way including the obligatory stop point |
| WO2023106970A1 (en) * | 2021-12-07 | 2023-06-15 | "Omnicomm Online" Limited Liability Company | Method for generating an energy-efficient track for a vehicle |
| RU2777852C1 (en) * | 2021-12-07 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | Method for forming an energy-efficient track of operating vehicle when operating vehicle is moving on a section of path including obligatory stop point |
| RU2777861C1 (en) * | 2021-12-22 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | Method for forming energy efficient navigation route of operating vehicle |
| RU2777854C1 (en) * | 2021-12-22 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | Device for formation of energy-efficient navigation route of operated vehicle |
| WO2023121517A1 (en) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | "Omnicomm Online" Limited Liability Company | Method for generating an energy-efficient driving route for the vehicle in operation |
| WO2023121516A1 (en) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | "Omnicomm Online" Limited Liability Company | Method for generating a modified energy-efficient track for a vehicle |
| RU2777855C1 (en) * | 2021-12-22 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | Vehicle with the function of forming an energy-efficient navigation route of the operating vehicle |
| RU2777860C1 (en) * | 2021-12-22 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | Method for forming modified energy efficient track of operating vehicle and machine readable data carrier |
| RU2777857C1 (en) * | 2021-12-22 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | Device for formation of modified energy-efficient track of operated vehicle |
| RU2777858C1 (en) * | 2021-12-22 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | Vehicle with the function of forming a modified energy efficient track of the operating vehicle |
| RU2777856C1 (en) * | 2021-12-22 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | System for formation of modified energy-efficient track for operated vehicle |
| RU2777862C1 (en) * | 2021-12-22 | 2022-08-11 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | System for formation of energy-efficient navigation route of operated vehicle |
| RU2782901C1 (en) * | 2022-01-28 | 2022-11-07 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Омникомм Онлайн" | Device for forming a modified energy-efficient navigation route for a vehicle in operation |
| US12287217B2 (en) | 2022-01-28 | 2025-04-29 | Boris Valerevich Pankov | Generating a resource-efficient track for a motor vehicle |
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