实时足球比分 协作式环保驾驶自动化可提高城市街道的能源效率和安全

自动驾驶、基于位置的交通控制设备和道路几何形状得到改善 驾驶安全、能源效率和驾驶员舒适度。

想象一下，您正开车上山，朝红绿灯行驶。灯还是绿的 所以你很想加速以在红灯前通过十字路口 变化。然后，您汽车中的设备接收来自安装的控制器的信号 在十字路口提醒您交通灯将在两秒内发生变化 - 清晰 没有足够的时间来击败光明。你把脚从油门踏板上拿开并减速 节省燃料。你也会感觉更安全，因为你知道自己没有闯红灯，并且有可能 在路口造成碰撞。

关于研究员

张奎林

klzhang@mtu.edu
906-487-1828

研究兴趣

• 基于数据驱动的分布式稳健优化 (DRO) 的联网自动驾驶车辆 (CAV) 控制模型
• 使用机器学习进行大流量数据分析
• 用于交通应用的深度强化学习 (DRL) 和图神经网络 (GNN)
• 动态交通系统的移动和人群感知（例如无人机交通监控、使用 Twitter 和 Foursquare 智能手机应用进行出行模式分析的社交媒体数据）
• 动态网络平衡与优化
• 大规模复杂系统的建模和仿真（例如交通仿真）
• 货运物流和供应链系统（例如多式联运货运建模）
• 插电式电动汽车对智能电网和交通网络系统的影响
• 大规模网络基础设施系统的相互依赖性和弹性
• 车载自组织网络 (VANET)
• 智慧城市
• 网络物理系统

研究员简介

联网和自动化车辆，可以实现车辆与车辆 (V2V) 的交互， 车辆与交通信号灯和停车标志等道路基础设施之间 (V2I)， 承诺节省能源并提高安全性。发表在《交通研究 B 部分》上，足球比赛结果的工程师 大学提出了V2V和V2I协同驾驶的建模框架。

能源效率和其他好处

合作驾驶可帮助汽车及其驾驶员安全高效地导航。 该框架使用生态驾驶算法，优先考虑节省燃料和减少 排放。自动算法计算基于位置的交通控制设备 以及使用地图和地理信息的道路约束。该研究是主导的 作者：张奎林，副教授土木与环境工程 和附属副教授计算机科学在足球比赛结果，与赵帅东 '18 一起工作，现为高级定量分析师 在国家电网。

过去三年里，密歇根州霍顿一直是路边单位的所在地安装在城市的五个交通信号灯上使 V2I 通信成为可能。张先生进行了仿真分析 来自的真实交通信号相位和定时消息并计划扩大霍顿地区的测试范围。

“协同驾驶自动化的整体理念是交叉路口的信号 告诉你的车前面发生了什么，”张说。 “十字路口的传感器 可以使所有通过十字路口的联网车辆受益。自动化的 生态驾驶算法改善了互联和自动化的驾驶决策 车辆。”

走，走，走，走

仿真结果表明，协作式自动生态驾驶算法节省了 能源 — 交通畅通时为 7%，交通繁忙时为 23%。

“走走停停，走走停停，可能会消耗很多能量，”张说。 “这个概念 生态驾驶包括车辆如何使用数据做出驾驶决策，而不是 不仅来自前方车辆，还来自交通提供的信息 信号。”

张的模型引入了高清 (HD) 地图，该地图使用联网车辆的 硬件和软件可提供精确到厘米的导航精度。高清 地图包含多种类型的环境传感：远程雷达、激光雷达、 摄像机镜头、短/中程雷达和超声波。

张说，对于自动驾驶来说，了解地标来控制车辆非常重要 汽车的驾驶情况以及坡度；使用山坡来减慢或加速汽车可以 还可以提高节能效果。在笔直的高速公路上很容易节省能源； 在有交通和红绿灯的繁忙主干道上，节能并非如此 简单。在城市街道上，张和赵的在线预测连接和自动化 生态驾驶模型考虑交通控制装置和道路几何形状约束 在交通畅通和繁忙的情况下。

足球比赛结果是一所 R1 公立研究型大学，成立于 1885 年，位于霍顿，拥有来自全球 60 多个国家的近 7,500 名学生。密歇根州旗舰科技大学的投资回报率一直名列全美最佳大学之列，提供超过 185 个本科和毕业生科学技术、工程、计算机、林业、商业、健康专业、人文、数学、社会科学和艺术领域的学位课程。乡村校园距离密歇根州上半岛的苏必利尔湖仅数英里，提供全年户外探险的机会。