公交车辆节能减排驾驶技术研究

本文通过实测数据分析了南京市公交车运行工况,结合实验所得排放数据,运用碳平衡法计算燃油消耗量。基于工况与油耗数据,分析两者之间的关系,发现加速工况的油耗贡献率最大,因此需要改善公交车辆的加速工况。此外应当选择合理的速度匀速行驶以控制匀速工况下的油耗量。并进一步分析了速度、加速度对油耗量的影响,发现当速度大于25km／h,加速度在0．1m／s^2-0．4m／s^2范围内,减速度在0．1m／s^2-0．1m／s^2左右时油耗量较小。最后根据分析结果,提出绿色驾驶理念下,针对车速及加减速控制的公交车节能减排驾驶技术。     

Network-wide traffic and environmental impacts of acceleration and deceleration among Eco-Driving Vehicles in different road configurations

Eco-Driving, a driver behaviour-based method, has featured in a number of national policy documents as part of CO₂ emission reduction or climate change strategies. This investigation comprises a detailed assessment of acceleration and deceleration in Eco-Driving Vehicles at different penetration levels in the vehicle fleet, under varying traffic composition and volume. The impacts of Eco-Driving on network-wide traffic and environmental performance at a number of speed-restricted road networks (30?km/h) is quantified using microsimulation. The results show that increasing levels of Eco-Driving in certain road networks result in significant environmental and traffic congestion detriments at the road network level in the presence of heavy traffic. Increases in CO₂ emissions of up to 18% were found. However, with the addition of vehicle-to-vehicle or vehicle-to-infrastructure communication technology which facilitates dynamic driving control on speed and acceleration/deceleration in vehicles, improvements in CO₂ emissions and traffic congestion are possible using Eco-Driving.     

纯电动汽车经济性驾驶的影响因素及应用

我国新能源汽车技术路线是以纯电驱动为主,随着纯电动汽车保有量的增加,降低其行驶能耗既符合国家节能 减排的战略,又能改善用户的用车体验。基于某纯电动SUV车型的实际道路驾驶数据,通过相关性和降维分析得到加速 度的方差是影响能耗的最关键因素;进而采用一维模型仿真,研究匀速、加减速和坡道3种典型工况下能耗的形成机理 和优化方向,得到平衡能耗与行驶时长的经济性驾驶原则,如高速巡航时应适当降低车速,市区拥堵时控制加速度变化 幅度,上下坡时利用车辆惯性,减少制动能量回收。     

面向生态驾驶的智能手机应用的开发与检验

激烈驾驶行为导致的排放在机动车排放中占有较高的比重.本研究尝试开发 并检验一款生态驾驶智能手机应用,以实时提醒驾驶员减少激烈驾驶行为,从而减少机 动车排放.为此,本研究基于Android 手机平台,通过实时监测机动车比功率（Vehicle Specific Power , VSP）的方法,开发出可给予驾驶员实时提醒的手机应用.然后,利用车载 尾气监测系统（Portable Emission Measurement System, PEMS）和全球定位系统（Global Positioning System, GPS）,收集测试车辆在使用生态驾驶智能手机应用前、后的逐秒排放 和速度数据.实测数据显示,在使用该生态驾驶手机应用的情况下,测试车辆的VSP分布 形态发生了改变,导致其排放状况也随之发生变化.测试车辆排放物中的CO,CO2 和NOx 排放量降低,而HC排放则有所升高.     

信号交叉口基于出发时刻预测的生态驾驶方法

在城市道路交通中,信号交叉口区域内车辆频繁停车启动的现象,加剧了整体交通流的能源消耗、污染排放与车辆延误。为了减少信号交叉口启停波现象对整体交通流产生的负面影响,以面向未来人工驾驶车辆(HDV)/智能网联车辆(CAV)混合构成的新型混合交通环境为基础,提出了一种基于出发时刻预测的生态驾驶方法,通过优化CAV的驾驶轨迹,减少交叉口区域的车辆延误和能源消耗。首先,对混合交通流的基本图模型进行了分析,根据启停波影响范围,划分CAV通过交叉口的驾驶场景;然后,建立了子区渗透率对饱和车头时距的影响关系,预测了CAV以当前饱和车头时距通过交叉口的时间;最后,结合车辆与交叉口的距离,利用分段三角函数模型,生成其通过交叉口的速度限制曲线,并将优化速度嵌入到智能车辆的跟驰模型中作为限制速度,从而使CAV在无法通过当前绿灯窗口的条件下,实现提前减速,在通过交叉口区域后解除速度限制,切换回自身的跟驰模型。此外,还提出了平均综合效能这一指标来综合评价驾驶策略在效率和能耗2个方面的性能,并将提出的基于出发时刻预测的生态驾驶方法与传统网联车辆控制方法、经典交叉口节能控制方法进行了对比。研究结果表明:提出的出发时刻预测方法可以精确预测CAV在交叉口的出发时刻,有效减少车辆的能源消耗与污染排放,同时提高信号交叉口的通行效率;在渗透率大于60%情况下,该方法对系统效能的提高达到12%左右,在10%渗透率条件下也可以达到6%的效能增益;在交通饱和流率在0.5~0.9的范围内时,系统的效能增益较明显。     

生态驾驶研究现状及展望

为了明确国内外生态驾驶的研究进展，对生态驾驶影响因素、生态驾驶控制策略、生态驾驶实施效果及生态驾驶应用等方面的研究进行综述，介绍驾驶人个性特征、外界刺激信息、道路状况及交通条件、车辆自身特征、行驶参数等生态驾驶的影响因素，归纳生态驾驶的优化控制策略，分析了实施生态驾驶的效果，总结静态、动态的生态驾驶培训方法，生态驾驶辅助设备，生态型智能交通等方面的生态驾驶应用。对文献的梳理和分析表明：生态驾驶无需改变车辆结构便可以减少30%左右的燃油消耗，降低20%~30%的污染物排放；有必要深入研究理论型生态驾驶策略，以定量的、形象化的方式研究适合中国实际情况的生态驾驶辅助系统；需加强生态驾驶的推广，将其纳入驾考培训体系之中，从而全面促进中国驾驶人的节能减排能力。     

出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训方法--以北京市为例

驾驶行为是影响机动车能耗和尾气排放的主要因素之一,生态驾驶行为已在众多发达国家推广实施,并取得显著的节能减排效益。选取北京市同一车型的60名出租汽车驾驶员实施生态驾驶行为培训,利用OBD+北斗/GPS逐秒采集车辆油耗和运行数据。通过对比培训前后车辆平均百公里油耗改变量,明确生态驾驶培训的节能效果,形成面向出租汽车驾驶员行为矫正的生态驾驶培训方法。培训方案包括三种形式：基于培训手册和宣传视频的静态培训、基于驾驶模拟器的实操动态培训、先静态后动态的综合培训。培训结果表明：生态驾驶行为培训平均降低车辆百公里油耗8.6%;对出租汽车驾驶员实施动态生态驾驶培训更合理有效。由于车辆本身油耗的差异,生态驾驶行为培训对于改善公共交通、货运交通及长途客运汽车等行业的能耗现状可能更为显著。     

智能网联汽车节能优化关键问题与研究进展

汽车保有量的增加和能耗排放法规日益严格的限制给车辆节能减排提出了巨大挑战，网联化、智能化和电气化是提高未来交通效率和减少公路能源消耗的三大支柱。为了全面了解智能网联汽车节能减排的前沿问题与研究进展，对当前经济驾驶领域的重点问题进行了总体概述。首先，从广义的能量转换角度总结了智能车辆节能优化技术的本质和3个过程，其中Wheels to Distance环节的车辆系统优化是挖掘汽车节能潜力的重要一环，针对其介绍了智能网联汽车节能优化问题的基本数学原理；其次，从智能运输系统的各类非同源异构数据出发，分别从人-车交互、车-车通信、车-路感知三方面阐述来源于"人-车-路"交互体系的智能信息与数据；然后，针对单车智能网联环境下的多维度信息与先进控制技术相结合的关键问题，从考虑道路坡度预测巡航控制、跟车工况预测巡航控制、智能辅助驾驶和车道变换等应用场景进行具体介绍；针对"人-车-路-云"多源异构环境下车辆行为协同节能关键科学问题，从经济驾驶、多车协同节能、道路交叉口车路协同节能和车云协同节能等方面详细介绍研究现状；并进一步介绍电气化公路系统的前瞻性研究，说明融合智能化信息的E-highway节能潜力和智能重型商用车协同节能的未来发展趋势。最后，总结并梳理智能化信息对于提升车辆节能的重要影响，并展望了其在理论与实际层面遇到的挑战。     

车-路-云融合的智能混合动力汽车节能驾驶技术研究进展与挑战

随着汽车的智能化与网联化,混合动力汽车的节能驾驶技术已由单纯的动力总成能量管理向涵盖车-路-云一体化的综合控制演化,基于车速规划的经济性驾驶与基于路径规划的经济性路由可显著提高汽车的节油率。介绍了现有混合动力汽车的典型节能驾驶技术,指出了节能驾驶技术的商业价值及其节油潜力;归纳总结了经济性驾驶的研究现状,引出了路径规划对于能耗的重要影响;从能耗模型构建、路径优化问题建立和求解算法三方面系统梳理了经济性路由的研究现状,指明了其研究思路;探究讨论了多车混合经济性路由问题,为物流配送车辆的经济性调度提供了优化思路;对混合动力汽车节能驾驶技术的发展趋势进行展望。     

驾驶执行过程研究概述

对于道路交通系统运行安全与效率,驾驶行为起着关键的作用.相关研究中多将驾驶行为分为认知过程、决策过程、执行过程和学习过程.针对驾驶执行过程的研究是驾驶行为研究的重要部分,通过分析目前研究的主要进展和存在的主要问题,对其从研究基础与研究方法2个方面进行论述.结合动作捕捉等先进传感器装置的发展,提出基于所采数据的驾驶动作参数、动作配合等数据分析方法,用于对驾驶执行过程进行量化研究.总结了驾驶执行过程的研究意义,并对其在生态驾驶的研究方向进行了展望.