基于车联网的车载多功能服务平台方案设计和应用研究
发布时间:2023-03-04 02:33
交通管理是城市规划和发展的重要组成部分。从全球来看,交通安全及拥堵、大气污染、能源消耗等问题日益突出,急需有效措施解决,才能促进城市的可持续发展。伴随着通信技术和汽车产业的快速融合发展,许多车载服务平台也应运而生,例如车辆远程诊断系统、车载移动定位数据定位终端、车辆行驶记录仪、车辆不停车收费管理、停车场自动化管理等,初步满足了汽车用户和管理部门的车联网服务需求。但是,这些车载服务平台还是没有能很好地解决交通安全、交通拥堵、能源消耗等问题。所以,随着车联网技术的日益成熟,以车联网技术为核心的应用平台正成为热门研发对象。期望通过基于车联网的应用平台,能够实现车与车、车与路、车与人等的互联互通,平台之间的数据能够共享,发挥数据挖掘作用,进而协同管理交通状况。本文通过文献研究、调研访谈、车载终端服务系统个人体验等方式,了解不同类型客户的车联网车载多功能服务平台建设需求,梳理出政府、服务行业、制造企业和个人消费者等四种类型用户的多功能车载服务平台应用场景。基于四类用户,构建了具有整合性、预测性功能的“四互联、一平台、五智能”车联网多功能服务平台方案。基于聚类分析技术,开展了驾驶行为数据分析。对一...
【文章页数】:45 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
中文摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题的背景及意义
1.2 车联网及相关概念
1.2.1 车联网概念
1.2.2 车联网和物联网的关系
1.2.3 车联网和车载信息服务的关系
1.2.4 车联网和智能网联汽车的关系
1.2.5 车联网和智能交通的关系
1.2.6 大数据时代的车联网
1.3 车联网发展和研究现状
1.3.1 市场发展和政策研究现状
1.3.2 场景应用现状
1.3.3 学术研究现状
1.4 本文主要研究内容
第2章 车联网环境车载多功能服务平台方案设计
2.1 需求分析
2.1.1 需求调查分析
2.1.2 产品市场分析
2.1.3 个人体验分析
2.2 定义及应用场景
2.2.1 基于车联网的车载多功能服务平台定义
2.2.2 基于车联网的车载多功能服务平台应用场景
2.3 车联网多功能车载服务平台总体框架
2.4 可行性分析
2.5 平台建设的关键技术分析
2.5.1 感知层
2.5.2 网络层
2.5.3 卫星定位
2.5.4 数据挖掘技术
2.6 本章小结
第3章 基于车联网的车载服务平台应用实践研究
3.1 基于聚类分析的用户驾驶行为实践研究
3.1.1 数据预处理
3.1.2 用户出行行为数据挖掘
3.1.3 结果分析
3.1.4 实验小结
3.2 混合动力公交车节油效果适应性实践研究
3.2.1 某市混合动力公交行驶工况试验设计方案
3.2.2 以车辆载荷变化为研究对象的车辆油耗测试分析
3.2.3 以线路拥堵状况为研究对象的车辆油耗测试分析
3.2.4 以运营时段为研究对象的车辆油耗测试分析
3.2.5 试验小结
3.3 本章小结
第4章 总结与展望
4.1 总结
4.2 展望
参考文献
致谢
本文编号:3753564
【文章页数】:45 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
中文摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题的背景及意义
1.2 车联网及相关概念
1.2.1 车联网概念
1.2.2 车联网和物联网的关系
1.2.3 车联网和车载信息服务的关系
1.2.4 车联网和智能网联汽车的关系
1.2.5 车联网和智能交通的关系
1.2.6 大数据时代的车联网
1.3 车联网发展和研究现状
1.3.1 市场发展和政策研究现状
1.3.2 场景应用现状
1.3.3 学术研究现状
1.4 本文主要研究内容
第2章 车联网环境车载多功能服务平台方案设计
2.1 需求分析
2.1.1 需求调查分析
2.1.2 产品市场分析
2.1.3 个人体验分析
2.2 定义及应用场景
2.2.1 基于车联网的车载多功能服务平台定义
2.2.2 基于车联网的车载多功能服务平台应用场景
2.3 车联网多功能车载服务平台总体框架
2.4 可行性分析
2.5 平台建设的关键技术分析
2.5.1 感知层
2.5.2 网络层
2.5.3 卫星定位
2.5.4 数据挖掘技术
2.6 本章小结
第3章 基于车联网的车载服务平台应用实践研究
3.1 基于聚类分析的用户驾驶行为实践研究
3.1.1 数据预处理
3.1.2 用户出行行为数据挖掘
3.1.3 结果分析
3.1.4 实验小结
3.2 混合动力公交车节油效果适应性实践研究
3.2.1 某市混合动力公交行驶工况试验设计方案
3.2.2 以车辆载荷变化为研究对象的车辆油耗测试分析
3.2.3 以线路拥堵状况为研究对象的车辆油耗测试分析
3.2.4 以运营时段为研究对象的车辆油耗测试分析
3.2.5 试验小结
3.3 本章小结
第4章 总结与展望
4.1 总结
4.2 展望
参考文献
致谢
本文编号:3753564
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3753564.html