本文结合实际应用需求,设计开发了一个基于智能手机的电动车路径规划应用,利用锂电池SOC技术、路径规划方法和Android技术,集成Baidu地图的SDK,实现了对锂电池电量评估以决策行驶路径。本课题的主要工作总结如下:(1)分析了锂电池工作特性、工作原理、锂电池SOC的常用估计算法和SOC算法的优势及不足之处。(2)相比较于传统SOC估计,本文采用了一种基于改进的量子行为粒子群算法的小波神经网络来实时估算锂电池剩余电量,为基于剩余电量的电动车路径规划打下基础。(3)介绍了基于平均速度的剩余电量模型设计方案和基于道路坡度的剩余电量模型设计方案。随后完成对电动车路径规划方法的研究,其中包括对电动车路径规划影响因素的分析、对常用规划方法的分析,最后提出了具体的电动车路径规划算法及其优化。(4)利用Android技术实现手机平台管理,包含锂电池管理模块、远程服务器模块和路径规划应用模块的具体实现。本文设计的电动车路径规划应用主要具有以下特点:(1)通过实验分析了锂电池的功能特性,并通过实验的方法获取算法训练集;(2)采用基于改进量子行为粒子群算法的小波神经网络来估算电池SOC,相比于传统的SOC算法,估算效果更为精确,且支持实时估计以满足电动车骑行的实际要求;(3)提出一种基于剩余电量的电动车路径规划方法,在剩余电量的基础上考虑到平均速度、坡度等因素对电动车骑行方法的影响;(4)设计了基于Android的手机管理平台,既可以完成对电动车锂电池的实时监控和管理,又可以实现电动车路径规划及语言播报等功能,具有现实意义。经测试及应用表明,本课题所设计的基于智能手机的电动车路径规划应用具有高稳定性、高实时性和高性价比等特点,在实际应用中其运行效果好,路径规划合理,满足业界使用需求。