基于元胞自动机的绿色驾驶行为特征仿真

绿色驾驶是可以使驾驶人在驾驶过程中节油减排的一系列驾驶措施。为了研究绿色驾驶的行为特征,建立了多车道元胞自动机模型进行仿真,并以北京北三环某路段作为仿真场景对模型进行标定和验证。利用该仿真模型,研究纵向驾驶行为和横向驾驶行为对交通运行、能源消耗以及尾气排放产生的影响。构建了绿色驾驶行为判别标准,并通过预测得到绿色驾驶行为特征。研究发现,缓慢加速、保持车速稳定、将车速保持在合理区间以及保持较大的安全间距是符合中国道路特性的绿色驾驶行为。     

基于技术接受模型的生态驾驶诱导辅助系统认知接受度

融合技术接受模型和信息系统成功模型框架,设计了李克特7级量表问卷,探究了不同驾驶场景下驾驶员对生态驾驶诱导辅助系统的使用意愿和对诱导信息的认知偏好。研究表明,驾驶员倾向于接受以语音形式警示非生态驾驶行为的诱导信息类型。在城市道路上,提高诱导辅助系统的感知有用性和感知易用性有助于提高驾驶员对系统的接受度。在城市快速路上,诱导辅助系统的感知有用性和感知易用性仅对高峰场景下的驾驶员使用意愿有显著正向影响,平峰场景下影响驾驶员使用意愿的具体因素仍需在未来诱导实验中深入探究。     

汽车弯道行驶经济性车速优化方法

道路曲率影响汽车的燃油经济性.以汽车弯道行驶燃油经济性为目标,提出了基于弯道曲率信息的经济性车速优化方法.通过建立BIT-TFCM瞬时燃油消耗模型和车辆动力学模型,得到单一曲率圆周道路下的稳态经济性车速.利用动态规划算法求得汽车驶入和驶离弯道两种工况下的经济性车速轨迹.Matlab/Simulink与CarSim联合仿真结果表明,与典型驾驶员弯道行驶模式相比,该算法可节油5.69%~15.91%.该技术可以明显提高传统汽车弯道行驶燃油经济性,也可为无人驾驶车辆弯道速度控制提供决策依据.      

基于路由节点的最优油耗路径规划模型

交通路况瞬息万变,为能更准确地获取最优油耗路径规划,需实时获知道路车流量。基于车流量存在随机性和突发性的特点,提出基于路由节点的最优油耗路径规划模型。针对每个节点建立路阻路由表并依托车联网平台进行实时更新,车辆只需查找所在位置节点的路由表即可通过路阻值获取当前最优油耗路径。通过改变路阻值模拟车流量大小和变更目的点模拟不同的任务,分别仿真不同交通状况下完成同一任务和同一交通状况下完成不同任务2种情况,验证本算法的节能效果。结果显示拥堵情况越严重或者中转节点数量越多,本算法的节油效果越明显,可以实现经济环保出行。