Dwindling nonrenewable fuel reserves, progressing severe environmental pollution, and accelerating climate change require society to reevaluate existing transportation concepts. While electric vehicles (EVs) have become more popular and slowly gain widespread adoption, the corresponding battery charging infrastructures still limits EVs' use in our everyday life. This is especially true for EV owners that do not have the option to operate charging hardware, such as wall boxes, at their premises. Charging an EV without an at-home wall box is time-consuming since the owner has to drive to the charger, charge the vehicle while waiting nearby, and finally drive back home. Thus, a convenient and easy-to-use solution is required to overcome the issue and incentivize EVs for daily commuters. Therefore, we propose an ecosystem and a service platform for (semi-)autonomous electric vehicles that allow them to utilize their "free"-time, e.g., at night, to access public and private charging infrastructure, charge their batteries, and get back home before the owner needs the car again. To do so, we utilize the concept of the Machine-to-Everything Economy (M2X Economy) and outline a decentralized ecosystem for smart machines that transact, interact and collaborate via blockchain-based smart contracts to enable a convenient battery charging marketplace for (semi-)autonomous EVs.


翻译:减少不可再生的燃料储备,推进严重的环境污染,加速气候变化,要求社会重新评估现有的运输概念。电动车辆(EVs)越来越受欢迎,并逐渐获得广泛采用,而相应的电池充电基础设施仍然限制EV在日常生活中的使用。对于没有选择权的EV所有者来说尤其如此,因为没有家用墙箱等硬件的电动车在他们的房舍中操作充电硬件(如墙箱),安装EV是耗时的,因为业主必须开车到充电机,在附近等待车辆时充电,最后开车回家。因此,需要方便和易于使用的解决方案来克服问题,激励日常通勤人员使用EVs。因此,我们提议为(半)自主电动电动车辆提供一个生态系统和服务平台,允许他们利用“免费”时间,例如,晚上,进入公共和私人充电基础设施,充电机,在车主需要汽车之前回家。我们利用机器到厂房经济(M2X型机载智能电动电路)的概念,通过智能电动电动电动系统进行互动,并实现基于智能电动电动电路的系统互动。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
93+阅读 · 2021年2月24日
专知会员服务
53+阅读 · 2020年10月11日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
深度学习搜索,Exploring Deep Learning for Search
专知会员服务
57+阅读 · 2020年5月9日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
老铁,邀请你来免费学习人工智能!!!
量化投资与机器学习
4+阅读 · 2017年11月14日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
VIP会员
相关VIP内容
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
93+阅读 · 2021年2月24日
专知会员服务
53+阅读 · 2020年10月11日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
深度学习搜索,Exploring Deep Learning for Search
专知会员服务
57+阅读 · 2020年5月9日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
老铁,邀请你来免费学习人工智能!!!
量化投资与机器学习
4+阅读 · 2017年11月14日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员