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公开(公告)号:CN116704796A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310338203.0
申请日:2023-03-31
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/0962 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种智能网联汽车低碳绿色车速引导方法,在智能网联车辆和普通车辆混合交通流场景下,收集车路协同应用数据处理得到车辆的当前车速、距离停止线的距离、车辆所在的进口道和车道、相位配时信息、当前灯色及剩余时长等参数,在不调整交通信号灯的前提下,计算智能网联汽车的速度,将车速引导信息发布给智能网联车辆,实现车辆在交叉口不停车、少停车、渐变速、低油耗和低排放,控制智能网联车辆来调整整体交通流的运行状况。与现有技术相比,本发明针对交叉口全局引导,考虑多目标,降低排放同时优化交通效率;且本发明可解决混合流环境下的车速引导,算法计算速度快;同时本发明可推广性强,算法所需参数较少,无需参数校正,可推广应用其他信号控制交叉口。
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公开(公告)号:CN116704796B
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202310338203.0
申请日:2023-03-31
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/0962 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种智能网联汽车低碳绿色车速引导方法,在智能网联车辆和普通车辆混合交通流场景下,收集车路协同应用数据处理得到车辆的当前车速、距离停止线的距离、车辆所在的进口道和车道、相位配时信息、当前灯色及剩余时长等参数,在不调整交通信号灯的前提下,计算智能网联汽车的速度,将车速引导信息发布给智能网联车辆,实现车辆在交叉口不停车、少停车、渐变速、低油耗和低排放,控制智能网联车辆来调整整体交通流的运行状况。与现有技术相比,本发明针对交叉口全局引导,考虑多目标,降低排放同时优化交通效率;且本发明可解决混合流环境下的车速引导,算法计算速度快;同时本发明可推广性强,算法所需参数较少,无需参数校正,可推广应用其他信号控制交叉口。
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公开(公告)号:CN116401490A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310048451.1
申请日:2023-01-31
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏轨迹数据重构的汽车碳排放计算方法,该方法利用在普通城市道路上行驶的轻型燃油汽车轨迹数据,分析不同采样频率下轨迹片段的加速度分布特征,根据加速度分布特征对稀疏轨迹数据进行逐秒重构,进而基于重构的轨迹数据通过碳排放估计模型计算排放。与现有技术相比,本发明避免了稀疏轨迹数据难以输入排放估计模型的问题,同时克服了现有的稀疏轨迹插值重构方法应用于碳排放估计时会严重低估排放的问题,本发明适用于多种采样频率的轨迹数据,以基于加速度分布插值为核心逐秒进行轨迹重构,可以有效提高碳排放计算精度,提供了基于稀疏轨迹进行车辆碳排放计算的新视角,具有较好的创新性。
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公开(公告)号:CN116340718A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202310048452.6
申请日:2023-01-31
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于轨迹数据的汽车碳排放估计模型构建方法及系统,其中方法基于在道路上运行的汽车轨迹及碳排放数据,以瞬时速度、加速度及比功率为自变量,以车辆瞬时碳排放率为因变量,构建一种基于轨迹数据的轻型燃油汽车碳排放估计模型。与现有技术相比,本发明避免了现有碳排放估计模型中输入参数复杂、以及基于轨迹数据的碳排放估计方法中忽略排放产生原理的问题,提出以便于采集的瞬时速度、加速度轨迹数据以及反映排放产生原理且可间接计算获取的比功率为模型的自变量,提供了构建车辆碳排放估计模型的新思路,具有较好的创新性。
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