基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的駕駛風(fēng)格對(duì)電動(dòng)汽車?yán)m(xù)駛里程影響分析

基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的駕駛風(fēng)格對(duì)電動(dòng)汽車?yán)m(xù)駛里程影響分析

實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車?yán)m(xù)駛里程的最大化，將有利于電動(dòng)汽車的推廣。目前，存在多個(gè)因素影響電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程，如汽車空調(diào)系統(tǒng)、路面條件、天氣環(huán)境和駕駛員駕駛風(fēng)格。就駕駛員駕駛風(fēng)格而言，駕駛行為較為激進(jìn)的駕駛員會(huì)導(dǎo)致電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程較短。美國阿貢國家試驗(yàn)室早期的研究也證實(shí)了駕駛風(fēng)格會(huì)影響汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性，若能在電動(dòng)汽車控制決策的制定過程中，根據(jù)真實(shí)駕駛情況，考慮駕駛員的駕駛風(fēng)格，則能夠增加電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程。

在駕駛員駕駛風(fēng)格中，影響電動(dòng)汽車?yán)m(xù)駛里程最重要的一個(gè)因素是駕駛員的制動(dòng)行為。最大限度地利用制動(dòng)過程中回收的能量，則能夠顯著增加電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析采集的駕駛員制動(dòng)行為信息，則能夠最大限度的利用制動(dòng)回收能量。

對(duì)駕駛員制動(dòng)行為信息的收集主要包含兩個(gè)來源：①對(duì)美國密歇根福特汽車公司41名員工的制動(dòng)行為進(jìn)行采集，該過程主要利用車內(nèi)安裝的OpenXC接口實(shí)現(xiàn)；②福特電動(dòng)汽車車內(nèi)安裝的“我的移動(dòng)福特（MFM）”，通過控制器局域網(wǎng)路（CAN）總線采集駕駛員制動(dòng)行為信息，這大約包含25000輛福特電動(dòng)汽車。將這兩種來源的駕駛員制動(dòng)行為信息通過移動(dòng)設(shè)備或家庭網(wǎng)絡(luò)上傳到福特汽車公司大數(shù)據(jù)服務(wù)器中，利用商業(yè)化大數(shù)據(jù)分析軟件Apache Spark和Hive對(duì)采集的信息進(jìn)行處理和分析。分析結(jié)果顯示，激進(jìn)的駕駛風(fēng)格將導(dǎo)致電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程較短，而這主要是受牽引電池充電功率極限的限制，同時(shí)激進(jìn)的駕駛風(fēng)格將導(dǎo)致回收的制動(dòng)能量難以被重新利用。

Seth Bryan et al.SAE 2017-01-0239.

編譯：王祥