Verfahren, Vorrichtung, Computerprogramm und

Computerprogrammprodukt zur Routenplanung für ein Fahrzeug

Die Erfindung betrifft ein Verfahren, eine Vorrichtung, ein Computerprogramm und ein Computerprogrammprodukt zur

Routenplanung für ein Fahrzeug, bei dem eine erwartete

Besetzung von Ladesäulen entlang einer vorgegebenen Route ermittelt wird.

Es ist heutzutage üblich, dass Fahrzeuge mit Routenplaner ausgestattet werden mit deren Hilfe ein Weg zwischen einem Startpunkt und einem Reiseziel gefunden werden kann.

Die Aufgabe, die der Erfindung zugrunde liegt, ist es, ein Verfahren zur Routenplanung für ein Fahrzeug sowie eine korrespondierende Vorrichtung, ein Computerprogramm und ein Computerprogrammprodukt zu schaffen, das dazu beiträgt, die Fahrdauer für eine vorgegebene Route zu reduzieren.

Die Aufgabe wird gelöst durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen gekennzeichnet.

Gemäß einem ersten Aspekt betrifft die Erfindung ein

Verfahren zur Routenplanung für ein Fahrzeug. Bei dem

Verfahren werden Verkehrsdaten bereitgestellt, die

repräsentativ sind für eine aktuelle Verkehrsdichte einer vorgegebenen Route. Abhängig von den Verkehrsdaten wird eine erwartete Besetzung von Ladesäulen entlang der Route

ermittelt, wobei die erwartete Besetzung eine Besetzung der Ladesäulen zu einem berechneten Zeitpunkt eines Ankommens des Fahrzeugs an der jeweiligen Ladesäule ist. Abhängig von den Verkehrsdaten und der ermittelten erwarteten Besetzung der Ladesäulen wird eine Ladestrategie ermittelt, die

repräsentativ ist für eine Information zu einem Ladevorgang des Fahrzeugs an einer oder mehrerer der Ladesäulen entlang der Route. Anschließend abhängig von der ermittelten

Ladestrategie, wird eine Information zur Ladestrategie für einen Fahrer bereitgestellt.

Die stets wachsende Entwicklung von Plug-in-Hybrid- und

Elektrofahrzeugen und der damit verbundene Bedarf an

Ladeinfrastruktur können zu einer inhomogenen Besetzung von Ladesäulen führen. Das bedeutet dass einige Ladesäulen, wie z.B. Ladesäulen die sich direkt an einer Autobahn befinden, eine lange Warteschlange aufweisen können, während andere Ladesäulen nicht oder nur wenig besetzt sind.

Die lange Wartezeit resultiert in einer langen Fahrdauer und könnte für die Akzeptanz der Elektrofahrzeugtechnologie nachteilig sein.

In dem Verfahren wird somit, abhängig von Verkehrsdaten und der ermittelten erwarteten Besetzung von Ladesäulen, die Ladestrategie ermittelt. Die Bereitstellung der Information zur Ladestrategie an den Fahrer kann daraufhin eine Reduktion der Fahrdauer für eine angegebene Route ermöglichen. Die Route kann beispielweise eine vom Fahrer angegebene Route sein, die durch einen Startpunkt und einen Endpunkt

gekennzeichnet sein kann. Der Startpunkt der Route kann beispielweise ein aktueller Standpunkt eines Fahrzeugs sein und der Endpunkt der Route ein vom Fahrer angegebenes

Reiseziel. Das Fahrzeug kann beispielweise ein Plug-in- Hybrid- oder ein Elektrofahrzeug sein. Die Bereitstellung von Verkehrsdaten, wie z.B. Daten zur aktuellen Verkehrsdichte, für die vorgegebene Route

ermöglicht die Ermittlung einer erwarteten Besetzung von Ladesäulen entlang der Route. Die aktuelle Verkehrsdichte einer Straße enthält beispielweise eine Information zu einem aktuellen Verkehrsablauf und/oder Anzahl der Fahrzeuge in einer Straße und kann dementsprechend mit der erwarteten Besetzung der Ladesäulen korreliert werden. Weiterhin kann die Anzahl von Plug-in-Hybrid- und Elektrofahrzeuge die sich in der angegebenen Route befinden beispielweise für die

Ermittlung der erwarteten Besetzung der Ladesäulen entlang der Route relevant sein. Somit können zusätzlich Daten zur Anzahl von Plug-in-Hybrid- und Elektrofahrzeuge, die sich in der angegebenen Route befinden, bereitgestellt werden und für die Ermittlung der erwarteten Besetzung der Ladesäulen und/oder der Ladestrategie eingesetzt werden. Die Ladesäulen können entweder unmittelbar an den Straßen der Route liegende Ladesäulen sein und/oder Ladesäulen, die sich innerhalb einem vorbestimmten Abstand von den betroffenen Straßen befinden. Abhängig von den bereitgestellten Verkehrsdaten und der erwarteten Besetzung der Ladesäulen kann die Ladestrategie für diese Route ermittelt werden. Die Ladestrategie umfasst beispielweise eine Information zu einem Ort, wobei der Ort beispielweise ein Vorschlag für einen Ort ist, an dem eine Fahrzeugbatterie geladen werden soll. Die Ladestrategie kann beispielweise auch eine Information zu einer

Batterieladedauer umfassen, wobei die Batterieladedauer beispielweise ein Vorschlag für eine Dauer eines elektrischen Ladens der Fahrzeugbatterie ist. Ferner kann die

Ladestrategie beispielweise eine Information zu einer Anzahl von Ladevorgängen umfassen, wobei die Anzahl von

Ladevorgängen beispielweise ein Vorschlag für eine Anzahl von Ladevorgängen der Fahrzeugbatterie für die angegebene Route sein kann. Abhängig von den Verkehrsdaten und der erwarteten Besetzung der Ladesäulen kann die Ladestrategie beispielweise während der Route aktualisiert werden. Die Bereitstellung dieser Informationen zum Fahrer kann eine Reduktion der Fahrdauer zum vorgegebenen Zielort ermöglichen.

Die für den Fahrer bereitgestellte Information zur

Ladestrategie enthält beispielweise einen Hinweis zu einem zeiteffizienten Laden der Fahrzeugbatterie für die

vorgegebene Route und dadurch kann die Fahrdauer für die Route reduziert werden. Die Reduzierung der Fahrdauer kann in eine bessere Kundensatisfaktion und eine bessere Akzeptanz der Elektrofahrzeugtechnologie resultieren. Die Ladestrategie hilft dem Fahrer beispielweise Ladesäulen mit einer geringen Besetzung entlang der Route zu finden und kann zur Entlastung der Ladesäulen und/oder einer homogenen Besetzung der

Ladesäulen führen. Die homogene Besetzung der Ladesäulen ermöglicht eine ausbalancierte und/oder besser berechenbare elektrische Energieverteilung der Ladesäulen.

In einer vorteilhaften Ausgestaltung gemäß dem ersten Aspekt werden Daten zu einer historischen Verkehrsdichte

bereitgestellt, wobei die Daten zur historischen

Verkehrsdichte eine Information zu einer Verkehrsdichte entlang der Route zu vergangenen Zeitpunkten umfassen.

Ferner werden die erwartete Besetzung der Ladesäulen und die Ladestrategie abhängig von den Daten zur historischen

Verkehrsdichte ermittelt.

Die Daten zur historischen Verkehrsdichte können

beispielweise eine Information zu einem historischen

Verkehrsablauf und/oder einem Verkehrsdichtemuster einer Straße umfassen. Das Verkehrsdichtemuster kann z.B. für eine Verkehrsdichte zu verschiedenen Tageszeiten und/oder an

Werktagen und/oder an Feiertagen repräsentativ sein. Je mehr Verkehrsdaten gespeichert werden desto ausführlicher können die Daten zur historischen Verkehrsdichte sein. Die

historische Verkehrsdichte kann für eine, zum Zeitpunkt eines Ankommens des Fahrzeugs an eine Ladesäule, erwartete

Verkehrsdichte repräsentativ sein und ermöglicht eine bessere Prädiktion der erwarteten Besetzung der Ladesäulen entlang der Route. Das resultiert in eine effizientere Ladestrategie und trägt dazu bei die Fahrdauer zu reduzieren.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung gemäß dem ersten Aspekt werden Wetterdaten bereitgestellt, die

repräsentativ sind für eine Wetterlage entlang der Route. Ferner werden die erwartete Besetzung der Ladesäulen und die Ladestrategie abhängig von den Wetterdaten ermittelt.

Die Wetterdaten können beispielweise eine Information zu einer aktuellen Wetterlage und/oder eine, zum Zeitpunkt eines Ankommens des Fahrzeugs zu einer Ladesäule, erwarteten

Wetterlage umfassen. Die Wetterlage kann beispielweise die Verkehrsdichte und/oder Fahrzeuggeschwindigkeit beeinflussen. Die Bereitstellung von Wetterdaten kann deshalb eine bessere Ermittlung der erwarteten Besetzung der Ladesäulen entlang der Route und eine effizientere Ladestrategie ermöglichen.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung gemäß dem ersten Aspekt werden Daten zu einem aktuellen Ort und/oder Verbrauch und/oder Geschwindigkeit und/oder Ladestatus des Fahrzeugs bereitgestellt. Ferner werden die erwartete

Besetzung der Ladesäulen und die Ladestrategie abhängig von den Daten zum aktuellen Ort und/oder Verbrauch und/oder

Geschwindigkeit und/oder Ladestatus des Fahrzeugs ermittelt. Die Daten zum aktuellen Ort und/oder Verbrauch und/oder

Geschwindigkeit und/oder Ladestatus des Fahrzeugs können beispielweise die Reichweite des Fahrzeugs und den Zeitpunkt des Ankommens des Fahrzeugs an den Ladesäulen beeinflussen. Hierbei kann der Ladestatus für den Ladestatus der

Fahrzeugbatterie repräsentativ sein. Diese Daten sind

beispielweise relevant für eine Berechnung eines Zeitpunkts eines Ankommens des Fahrzeugs an den Ladesäulen und/oder einer Dauer eines elektrischen Ladens an den jeweiligen

Ladesäulen. Die Bereitstellung der Daten zum aktuellen Ort und/oder Verbrauch und/oder Geschwindigkeit und/oder

Ladestatus des Fahrzeugs kann deshalb eine bessere Ermittlung der erwarteten Besetzung der Ladesäulen und eine effizientere Ladestrategie ermöglichen.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung gemäß dem ersten Aspekt werden Daten zu einer aktuellen Besetzung der Ladesäulen entlang der Route bereitgestellt. Ferner werden die erwartete Besetzung der Ladesäulen und die Ladestrategie abhängig von den Daten zur aktuellen Besetzung der Ladesäulen ermittelt .

Die aktuelle Besetzung der Ladesäulen kann für die Ermittlung der erwarteten Besetzung der Ladesäulen relevant sein.

Beispielweise kann die aktuelle Besetzung von Ladesäulen die sich in der Nähe des Fahrzeugs befinden mit deren erwarteten Besetzung korreliert werden. Für die Ermittlung der

Ladestrategie können beispielweise Ladesäulen die sich in der Nähe des Fahrzeugs befinden und eine geringe aktuelle

Besetzung aufweisen bevorzugt werden. Die Daten zur aktuellen Besetzung der Ladesäulen können eine bessere Ermittlung der erwarteten Besetzung der Ladesäulen und/oder eine

effizientere Ladestrategie ermöglichen. In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung gemäß dem ersten Aspekt, abhängig von den Daten zur aktuellen Besetzung der Ladesäulen, wird eine Information zur aktuellen Besetzung der Ladesäulen für den Fahrer bereitgestellt.

Die Information zur aktuellen Besetzung der Ladesäulen kann die Auswahl des nächsten Ladepunkts für den Fahrer

erleichtern. Diese Information ist beispielweise relevant wenn der Fahrer das Fahrzeug unmittelbar laden möchte.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung gemäß dem ersten Aspekt werden Daten zu einer historischen Besetzung der Ladesäulen entlang der Route bereitgestellt, wobei die Daten zur historischen Besetzung eine Information zu einer Besetzung der Ladesäulen zu vergangenen Zeitpunkten umfassen. Ferner werden die erwartete Besetzung der Ladesäulen und die Ladestrategie abhängig von den Daten zur historischen

Besetzung der Ladesäulen ermittelt.

Die Daten zur historischen Besetzung der Ladesäulen können eine Information zu einem Besetzungsmuster der Ladesäulen enthalten wie z.B. die Besetzung während verschiedenen

Tageszeiten und/oder während Feiertagen und/oder während Werktagen. Je mehr Daten zur aktuellen Besetzung der

Ladesäulen gespeichert werden können desto ausführlicher können die Daten zur historischen Verkehrsdichte sein. Die erwartete Besetzung einer Ladesäule kann mit der historischen Besetzung korreliert werden. Für die Ermittlung der

Ladestrategie können beispielweise Ladesäulen, die zum

Zeitpunkt des Ankommens des Fahrzeugs eine geringe

historische Besetzung aufweisen, bevorzugt werden. Die Daten zur historischen Besetzung der Ladesäulen können eine bessere Ermittlung der erwarteten Besetzung der Ladesäulen und der Ladestrategie ermöglichen.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung gemäß dem ersten Aspekt werden Daten zu einer Ladeleistung der

Ladesäulen entlang der Route bereitgestellt. Ferner werden die erwartete Besetzung der Ladesäulen und die Ladestrategie abhängig von den Daten zur Ladeleistung der Ladesäulen ermittelt .

Die Daten zur Ladeleistung der Ladesäulen können

beispielweise eine Information zu einer Geschwindigkeit des Ladevorgangs von Fahrzeuge an den Ladesäulen enthalten. Die Ladeleistung der Ladesäulen kann beispielweise zwischen 3 kW und 300 kW variieren. Die Ladeleistung der Ladesäulen kann in der Zukunft weiter erhöht werden. Ladesäulen mit einer hohen Ladeleistung, die sich an Straßen mit einer hohen

Verkehrsdichte befinden, können beispielweise eine hohe erwartete Besetzung aufweisen. Für die Ladestrategie können beispielweise Ladesäulen mit einer hohen Ladeleistung und einer niedrigen erwarteten Besetzung bevorzugt werden.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung gemäß dem ersten Aspekt werden Daten zu einem aktuellen Strompreis der Ladesäulen bereitgestellt. Ferner werden die erwartete

Besetzung der Ladesäulen und die Ladestrategie abhängig von den Daten zum aktuellen Strompreis der Ladesäulen ermittelt.

Die Daten zu einem aktuellen Strompreis der Ladesäulen können beispielweise eine Information zu einem aktuellen Preis des Stroms der Ladesäulen, beispielweise (€/kWh) , enthalten.

Verschiedene Ladesäulen können beispielweise verschiedene Strompreise aufweisen. Der Strompreis einer Ladesäule kann beispielweise über der Zeit variieren. Ladesäulen mit einem hohen Strompreis, können beispielweise eine niedrige

erwartete Besetzung aufweisen. Für die Ladestrategie können beispielweise Ladesäulen mit einem niedrigen Strompreis bevorzugt werden.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung gemäß dem ersten Aspekt, abhängig von den Daten zum aktuellen

Strompreis der Ladesäulen, wird eine Information zum

aktuellen Strompreis der Ladesäulen für den Fahrer

bereitgestellt .

Die Information zum aktuellen Strompreis der Ladesäulen ermöglicht für den Fahrer die Auswahl zwischen eine

schnellsten oder eine günstigsten Route.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung gemäß dem ersten Aspekt, abhängig von der ermittelten erwarteten

Besetzung, wird eine Information zur erwarteten Besetzung der Ladesäulen für den Fahrer bereitgestellt.

Die Information zur erwarteten Besetzung der Ladesäulen erleichtert für den Fahrer die Entscheidung für einen

Ladepunkt entlang der Route und ist beispielweise relevant wenn der Fahrer das Fahrzeug erst zu einem späteren Zeitpunkt laden möchte.

Gemäß einem zweiten Aspekt betrifft die Erfindung eine

Vorrichtung zur Routenplanung für ein Fahrzeug, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist das Verfahren gemäß dem ersten Aspekt durchzuführen. Die Vorrichtung umfasst

beispielweise eine Datenverarbeitungsvorrichtung, die signaltechnisch mit dem Fahrzeug und den Ladesäulen gekoppelt ist .

Gemäß einem dritten Aspekt betrifft die Erfindung ein

Computerprogramm zur Routenplanung für ein Fahrzeug. Das Computerprogramm ist ausgebildet, das Verfahren gemäß dem ersten Aspekt durchzuführen.

Gemäß einem vierten Aspekt betrifft die Erfindung ein

Computerprogrammprodukt umfassend ausführbaren Programmcode, wobei der Programcode bei Ausführung durch eine

Datenverarbeitungsvorrichtung das Verfahren gemäß dem ersten Aspekt durchführt .

Das Computerprogrammprodukt umfasst insbesondere ein von der Datenverarbeitungsvorrichtung lesbares Medium, auf dem der Programmcode gespeichert ist.

Ausführungsbeispiele der Erfindung sind im Folgenden anhand der schematischen Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:

Figur 1 ein Ablaufdiagramm eines Programms zur

Routenplanung für ein Fahrzeug und

Figur 2 ein System zur Routenplanung für ein Fahrzeug.

Elemente gleicher Konstruktion oder Funktion sind

figurenübergreifend mit den gleichen Bezugszeichen

gekennzeichnet .

Die Figur 1 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Programms zur Routenplanung für ein Fahrzeug 101 (siehe Figur 2) . Eine Vorrichtung 102 (siehe Figur 2) ist beispielweise dazu ausgebildet, das Programm auszuführen. Die Vorrichtung 102 weist hierfür insbesondere eine Recheneinheit, einen

Programm- und Datenspeicher, sowie beispielweise eine oder mehrere Kommunikationsschnittstellen auf. Der Programm- und Datenspeicher und/oder die Recheneinheit und/oder die

Kommunikationsschnittstellen können in einer Baueinheit und/oder verteilt auf mehrere Baueinheiten ausgebildet sein.

Die Vorrichtung 102 kann auch als Vorrichtung zur

Routenplanung für ein Fahrzeug 101 bezeichnet werden.

Die Vorrichtung 102 ist beispielweise in einem Zentral-System ausgebildet. Das Zentral-System kann beispielweise ein Back- End repräsentieren das mit Fahrzeugen 101 eines

Fahrzeugbestands und Ladesäulen 103a, 103b einer

Ladeinfrastruktur kommunizieren kann. Das Zentral-System kann beispielweise ein auf artifizielle Intelligenz basierend prädiktives System sein.

Alternativ oder zusätzlich ist die Vorrichtung 102 in einem Fahrzeug 101 und/oder in einer mobilen Einheit, wie einem Smartphone ausgebildet.

Auf dem Programm- und Datenspeicher der Vorrichtung 102 ist insbesondere das Programm zur Routenplanung für ein Fahrzeug 101 gespeichert.

Das Ablaufdiagramm der Figur 1 wird im Folgenden näher erläutert . Das Programm wird in einem Schritt Sl gestartet, in dem beispielweise Variablen initialisiert werden. Das Programm wird anschließend in einem Schritt S3 fortgesetzt.

Im Schritt S3 werden Daten zu einer angegebenen Route

bereitgestellt. Diese Daten umfassen beispielweise ein

Startpunkt S, der beispielweise die aktuelle Position des Fahrzeugs 101 darstellt, und ein Endpunkt D, der

beispielweise ein vom Fahrer ausgewähltes Reiseziel der angegebenen Route darstellen kann. Das Programm wird

anschließend in einem Schritt S5 fortgesetzt.

Im Schritt S5 werden Verkehrsdaten 15, die repräsentativ sind für eine aktuelle Verkehrsdichte der angegebenen Route bereitgestellt. Die aktuelle Verkehrsdichte kann bei

verschiedenen Strecken der Route variieren und ist

beispielweise relevant für die Ermittlung der erwarteten Besetzung von Ladesäulen 103a, 103b in der Nähe des aktuellen Orts des Fahrzeugs 101. Das Programm wird anschließend in einem Schritt S7 fortgesetzt.

Im Schritt S7 werden Daten zur historischen Verkehrsdichte 17 bereitgestellt, wobei die Daten zur historischen

Verkehrsdichte 17 eine Information zu einer Verkehrsdichte entlang der Route zu vergangenen Zeitpunkten umfassen. Die historische Verkehrsdichte einer Straße kann eine Information zu einem Verkehrsdichtemuster der Straße beispielweise während bestimmten Tageszeiten oder an Feiertage umfassen. Je mehr Verkehrsdaten 15 gespeichert werden desto ausführlicher werden die Daten zur historischen Verkehrsdichte 17. Das Programm wird anschließend in einem Schritt S9 fortgesetzt. Im Schritt S9 werden Wetterdaten 16 bereitgestellt, die repräsentativ sind für eine Wetterlage entlang der Route. Das Programm wird anschließend in einem Schritt Sil fortgesetzt.

Im Schritt Sil werden Daten zu einem aktuellen Ort und/oder Verbrauch und/oder Geschwindigkeit und/oder Ladestatus des Fahrzeugs 21 bereitgestellt. Die Vorrichtung 102 kann Daten zu einem aktuellen Ort und/oder Verbrauch und/oder

Geschwindigkeit und/oder Ladestatus des Fahrzeugs 21 von einer Mehrzahl von Fahrzeugen 101 des Fahrzeugbestands bearbeiten. Hierbei kann der Ladestatus für den Ladestaus der Fahrzeugbatterie repräsentativ sein. Diese Daten können für die Suche nach Ladesäulen 103a, 103b in der Nähe des

Fahrzeugs 101 und/oder die Ermittlung der Reichweite der Fahrzeugbatterie und/oder die Prädiktion des Zeitpunkts des Ankommens des Fahrzeugs 101 an den jeweiligen Ladesäulen 103a, 103b relevant sein. Das Programm wird anschließend in einem Schritt S13 fortgesetzt.

Im Schritt S13 werden Daten zur aktuellen Besetzung der

Ladesäulen 31 bereitgestellt. Die Kommunikation zwischen den Ladesäulen 103 und der Vorrichtung 102 ermöglicht die

Erfassung von Daten bezüglich der aktuellen Besetzung der Ladesäulen 103a, 103b. Für Ladesäulen, die sich in der Nähe des Fahrzeugs 101 befinden, ist ein eher vernachlässigbarer Unterschied zwischen der aktuellen Besetzung und erwarteten Besetzung der Ladesälen zu erwarten. Das Programm wird anschließend in einem Schritt S15 fortgesetzt.

Im Schritt S15 wird abhängig von den Daten zur aktuellen Besetzung der Ladesäulen, eine Information zur aktuellen Besetzung der Ladesäulen 22 für den Fahrer bereitgestellt. Die Information zur aktuellen Besetzung der Ladesäulen 22 erleichtert für den Fahrer die Auswahl des nächsten

Ladepunkts, beispielweise wenn der Fahrer das Fahrzeug 101 unmittelbar laden möchte. Diese Information kann

beispielweise als Grafik für ein Armaturenbrett und/oder eine Zentralanzeigeeinheit und/oder ein Head-up-Display und/oder ein Smartphone angezeigt werden. Das Programm wird

anschließend in einem Schritt S17 fortgesetzt.

Im Schritt S17 werden Daten zur historischen Besetzung der Ladesäulen 18 bereitgestellt, wobei die Daten zur

historischen Besetzung der Ladesäulen 18 eine Information zu einer Besetzung der Ladesäulen 103a, 103b entlang der Route zu vergangenen Zeitpunkten umfasst. Dafür können Daten zur aktuellen Besetzung der Ladesäulen 31 über der Zeit

gespeichert werden. Je mehr Daten zur aktuellen Besetzung der Ladesäulen 31 gespeichert werden desto genauer und

zuverlässiger werden die Daten zur historischen Besetzung der Ladesäulen 18. Die Daten zur historischen Besetzung der

Ladesäulen 18 können beispielweise von einer Datenbank bereitgestellt werden. Das Programm wird anschließend in einem Schritt S19 fortgesetzt.

Im Schritt S19 werden Daten zu einer Ladeleistung der

Ladesäulen 32 entlang der Route bereitgestellt. Die

Kommunikation zwischen den Ladesäulen 103 und der Vorrichtung 102 ermöglicht die Erfassung von Daten bezüglich der

Ladeleistung der Ladesäulen 103a, 103b. Beispielweise können Ladesäulen 103a, 103b die sich an Straßen mit einer hohen Verkehrsdichte und eine hohe Ladeleistung aufweisen eine hohe erwartete Besetzung haben. Das Programm wird anschließend in einem Schritt S21 fortgesetzt. Im Schritt S21 werden Daten zu einem aktuellen Strompreis der Ladesäulen 33 entlang der Route bereitgestellt. Die

Kommunikation zwischen den Ladesäulen 103 und der Vorrichtung 102 ermöglicht die Erfassung von Daten bezüglich dem

aktuellen Strompreis der Ladesäulen 103a, 103b. Beispielweise können Ladesäulen 103a, 103b die einen hohen Strompreis aufweisen eine niedrige erwartete Besetzung haben. Das

Programm wird anschließend in einem Schritt S23 fortgesetzt.

Im Schritt 23 wird, abhängig von den Daten zum aktuellen Strompreis der Ladesäulen 33, eine Information zum aktuellen Strompreis der Ladesäulen 25 für den Fahrer bereitgestellt. Die Information zum aktuellen Strompreis 25 kann die Auswahl von Ladesäulen mit einem günstigen Strompreis für den Fahrer ermöglichen. Das Programm wird anschließend in einem Schritt S25 fortgesetzt.

Im Schritt S25 werden Daten zur erwarteten Besetzung der Ladesäulen 103a, 103b ermittelt. Zur Ermittlung der

erwarteten Besetzung von Ladesäulen 103a, 103b können die Verkehrsdaten 15 eingesetzt werden. Für eine bessere

Ermittlung der erwarteten Besetzung können weitere Daten, beispielweise die Daten zur historischen Verkehrsdichte 17 eingesetzt werden. Wenn eine Ladesäule 103a, 103b

beispielweise eine hohe historische Verkehrsdichte an

Werktage zwischen 7h und 9h hat, ist es wahrscheinlich dass die erwartete Besetzung in diesem Zeitraum auch hoch ist. Da die Wetterlage die Verkehrsdichte beeinflussen kann, ist es vorteilhaft Wetterdaten 16 für die Ermittlung der erwarteten Besetzung der Ladesäulen 103a, 103b zu berücksichtigen. Wenn es beispielweise an eine Strecke der angegebenen Route laut Wetterdaten 16 schneit, ist es wahrscheinlich, dass die

Verkehrsdichte und dementsprechend die erwartete Besetzung der Ladesäulen 103a, 103b in dieser Strecke hoch ist. Die Daten zum aktuellen Ort und/oder Verbrauch und/oder

Geschwindigkeit und/oder Batterieladestatus des Fahrzeugs 21 können auch für eine bessere Ermittlung der erwarteten

Besetzung von Ladesäulen 103a, 103b eingesetzt werden. Diese Daten können den Zeitpunkt des Ankommens des Fahrzeugs 101 an den Ladesäulen 103a, 103b und/oder die Ladezeit der

Fahrzeugbatterie an den jeweiligen Ladesäulen 103a, 103b beeinflussen. Die Berücksichtigung der Daten zur aktuellen Besetzung der Ladesäulen 31 und/oder die Daten zur

historischen Besetzung der Ladesäulen 18 kann auch eine bessere Ermittlung der erwarteten Besetzung der Ladesäulen 103a, 103b ermöglichen. Für Ladesäulen die sich in der Nähe des Fahrzeugs 101 befinden kann die erwartete Besetzung mit der aktuellen Besetzung korreliert werden. Die Daten zur historischen Besetzung der Ladesäulen 18 enthalten

beispielweise eine Information zu einem Besetzungsmuster der Ladesäulen 103a, 103b, beispielweise während verschiedenen Tageszeiten und/oder an Werktage und/oder an Feiertage. Wenn eine Ladesäule 103a, 103b beispielweise eine hohe historische Besetzung am Wochenende hat, ist es wahrscheinlich, dass die erwartete Besetzung am Wochenende auch hoch ist. Die Daten zur Ladeleistung der Ladesäulen 32 können eine bessere

Ermittlung der erwarteten Besetzung der Ladesäulen 103a, 103b ermöglichen. Beispielweise können Ladesäulen 103a, 103b die sich an Straßen mit einer niedrigen Verkehrsdichte befinden und eine hohe Ladeleistung aufweisen eine niedrige erwartete Besetzung haben. Die Daten zum aktuellen Strompreis der Ladesäulen 33 können auch eine bessere Ermittlung der erwarteten Besetzung der Ladesäulen 103a, 103b ermöglichen. Beispielweise können Ladesäulen 103a, 103b die einen

niedrigen aktuellen Strompreis aufweisen eine hohe erwartete Besetzung haben. Das Programm wird anschließend in einem Schritt S27 fortgesetzt.

Im Schritt S27 wird abhängig von der ermittelten erwarteten Besetzung, eine Information zur erwarteten Besetzung der Ladesäulen 23 entlang der vorgegebenen Route für den Fahrer bereitgestellt. Die Information zur erwarteten Besetzung der Ladesäulen 23 erleichtert für den Fahrer die Auswahl eines Ladepunkts entlang der angegebenen Route beispielweise, wenn er das Fahrzeug 101 zu einem späteren Zeitpunkt laden möchte. Wenn die erwartete Besetzung von Ladesäulen 103a, 103b in einer kommenden Strecke der Route beispielweise hoch ist, kann der Fahrer sich entscheiden das Fahrzeug 101 an einer der nächsten Ladesäulen 103a, 103b mit geringerer Besetzung zu laden, auch wenn die Batterie noch nicht leer ist.

Gegebenenfalls kann er auch von der angegebenen Route

abweichen um Ladesäulen 103a, 103b mit einer geringeren Besetzung zu finden. Diese Information kann beispielweise als Grafik für ein Armaturenbrett und/oder eine

Zentralanzeigeeinheit und/oder ein Head-up-Display und/oder ein Smartphone angezeigt werden. Das Programm wird

anschließend in einem Schritt S29 fortgesetzt.

Im Schritt S29 wird eine Ladestrategie für die vorgegebene Route ermittelt. Die Ladestrategie kann basierend auf den Verkehrsdaten 15 und der erwarteten Besetzung der Ladesäulen 103a, 103b ermittelt werden. Beispielweise kann eine

geringere Verkehrsdichte mit einer geringeren Besetzung der Ladesäulen 103a, 103b und dementsprechend einer kürzeren Wartezeit assoziiert werden. Für die Ermittlung der

Ladestrategie können Ladesäulen 103a, 103b bevorzugt werden, die sich an Straßen mit einer geringeren Verkehrsdichte befinden. Wenn die Verkehrsdichte sich, beispielweise aufgrund eines Verkehrsunfalls, während der Route ändert, kann die Ladestrategie abhängig von dieser Änderung neu ermittelt werden. Wenn die erwartete Besetzung der Ladesäulen 103a, 103b sich, beispielweise aufgrund des Ausfalls einer Ladesäule 103a, 103b, während der Route ändert, kann die Ladestrategie abhängig von dieser Änderung neu ermittelt werden .

Die Berücksichtigung von anderen Daten, beispielweise die Daten zur historischen Verkehrsdichte 17, kann eine bessere Ermittlung der Ladestrategie ermöglichen. Für die Ermittlung der Ladestrategie können beispielweise Ladesäulen 103a, 103b an Straßen mit einer geringeren historischen Verkehrsdichte zum Zeitpunkt des Ankommens des Fahrzeugs 101 bevorzugt werden .

Das Einsetzen der Wetterdaten 16 kann auch eine bessere Ermittlung der Ladestrategie ermöglichen. Für die Ermittlung der Ladestrategie werden beispielweise Ladesäulen 103a, 103b bevorzugt, die sich an Strecken der Route mit einer guten Wetterlage befinden. Die Daten zu einem aktuellen Ort

und/oder Verbrauch und/oder Geschwindigkeit und/oder

Ladestatus des Fahrzeugs 21 können auch eine bessere

Ermittlung der Ladestrategie ermöglichen. Diese Daten können beispielweise verwendet werden für eine Routenplanung, die auf der Reichweite der Fahrzeugbatterie basiert. Hierbei werden diese Daten beispielweise zusammen mit andern Daten wie z.B. die Wetterdaten 16 eingesetzt für die Ermittlung einer erwarteten Besetzung von Ladesäulen 103a, 103b und einer Ladestrategie mit dem Ziel eine Reduktion der Fahrdauer zu ermöglichen mit Rücksicht auf der Reichweite des Fahrzeugs 101. Die Daten zur historischen Besetzung der Ladesäulen 18 enthalten eine Information zu einem Besetzungsmuster der Ladesäulen 103a, 103b beispielweise während verschiedenen Tageszeiten und/oder an Werktage und/oder an Feiertage. Für die Ermittlung der Ladestrategie können Ladesäulen 103a, 103b, die eine geringe historische Besetzung zum Zeitpunkt des Ankommens des Fahrzeugs 101 aufweisen, bevorzugt werden. Für eine bessere Ermittlung der Ladestrategie können die Daten zur aktuellen Besetzung der Ladesäulen 31

berücksichtigt werden. Ladesäulen 103a, 103b die sich in der Nähe des Fahrzeugs 101 befinden und eine geringe aktuelle Besetzung aufweisen können für die Ermittlung der

Ladestrategie berücksichtigt werden. Die Daten zur

Ladeleistung der Ladesäulen 32 können eine bessere Ermittlung der Ladestrategie ermöglichen. Beispielweise können

Ladesäulen 103a, 103b die eine hohe Ladeleistung und eine niedrige erwartete Besetzung für die Ermittlung der

Ladestrategie bevorzugt werden. Die Daten zum aktuellen

Strompreis der Ladesäulen 33 können eine bessere Ermittlung der Ladestrategie ermöglichen. Ladesäulen 103a, 103b mit einem niedrigen Strompreis können für die Ermittlung der Ladestrategie bevorzugt werden.

Das Ziel der Ladestrategie ist, die Fahrdauer möglichst zu reduzieren für die angegebene Route. Die Ladestrategie bietet dem Fahrer beispielweise eine Information zu einem

zeiteffizienten Laden der Fahrzeugbatterie mit

Berücksichtigung der Wartezeit an den Ladesäulen 103a, 103b und/oder der Batterieladezeit und/oder der Anfahrtszeit zu den Ladesäulen 103a, 103b. Das Programm wird anschließend in einem Schritt S31 fortgesetzt.

Im Schritt S31 wird abhängig von der ermittelten

Ladestrategie, eine Information zur Ladestrategie 24 für den Fahrer bereitgestellt. Die Ladestrategie bietet dem Fahrer einen Hinweis zum Laden der Fahrzeugbatterie, nicht nur abhängig vom Batterieladezustand sondern auch abhängig von der Auslastung der Ladesäulen 103a, 103b. Beispielweise, anstatt dass ein Fahrer, der auf der Autobahn fährt sein Fahrzeug 101 in eine Schnellladesäule 103a, 103b mit einer hohen Besetzung lädt, kann es zeitsparender sein das Fahrzeug 101 an einer Ladesäule 103a, 103b, die nicht direkt auf der Autobahn liegt, aber eine geringere Besetzung hat, zu laden. Die Ladestrategie ermöglicht für den Fahrer sowohl ein zeiteffizientes als auch ein kosteneffizientes Laden des Fahrzeugs 101. Die Bereitstellung der Information zur

Ladestrategie 24 zum Fahrer führt somit zum Reduzieren der benötigten Fahrdauer zum Erreichen eines vorgegebenen

Reiseziels. Ein weiterer Vorteil ist die Ermöglichung einer homogenen Besetzung der Ladeinfrastruktur. Weiterhin kann diese Information einen Vorschlag zu einer Routenänderung umfassen, so dass die Route eine oder mehrere vorgeschlagene Ladesäulen 103a, 103b als Zwischenziele aufweist.

Diese Information kann beispielweise als Grafik für ein

Armaturenbrett und/oder eine Zentralanzeigeeinheit und/oder ein Head-up-Display und/oder ein Smartphone angezeigt werden.

In einem Schritt S33 wird das Programm beendet und kann gegebenenfalls wieder in dem Schritt Sl gestartet werden.

Die Schritte S7 bis S23, sowie S27 sind optionale Schritte und müssen somit nicht zwingend ausgeführt werden. Bezugszeichenliste

S Startpunkt

D Endpunkt

101 Fahrzeug

102 Vorrichtung

103a, 103b Ladesäule

15 Verkehrsdaten

16 Wetterdaten

17 Daten zur historischen Verkehrsdichte

18 Daten zur historischen Besetzung der Ladesäulen

21 Daten zum aktuellen Ort und/oder Geschwindigkeit und/oder Verbrauch und/oder Ladezustand des Fahrzeugs

22 Information zur aktuellen Besetzung der

Ladesäulen

23 Information zur erwarteten Besetzung der

Ladesäulen

24 Information zur Ladestrategie

25 Information zum aktuellen Strompreis der

Ladesäulen

31 Daten zur aktuellen Besetzung der Ladesäule

32 Daten zu einer Ladeleistung der Ladesäulen

33 Daten zu einem aktuellen Strompreis der

Ladesäulen

S1,...,S33 Programmschritte