基于移动终端传感器数据的汽车行驶油耗估计方法
发布时间：2021-05-25 19:34
实时地掌握汽车的燃油消耗情况是研究生态驾驶辅助技术,减少油耗和尾气排放的关键。虽然通过汽车的内部传感器可以比较精准地获取到瞬时油耗,但是该方法需要获得不同型号汽车的私有协议并加装相应OBD设备,限制了其适用性。随着智能移动终端的广泛使用,其内嵌的传感器为检测汽车行驶加速度和速度,进而估计汽车油耗提供了新途径。因此,充分利用智能移动终端的传感器数据,建立一种更加可靠、准确地实时估计汽车行驶油耗的方法,对于提高燃油经济性具有重要的实际意义。论文基于移动终端传感器数据,针对加速度传感器感知汽车行驶加速度存在随机噪声和重力分量的问题,研究了道路坡度估计及加速度修正模型,并针对由于加速度积分带来的速度累积误差,提出了一种参考点与GPS相结合的修正方法,最后基于加速度、速度,并考虑道路坡度的影响建立油耗模型以实时估计行驶油耗。主要内容包括:1基于采集到的加速度传感器和陀螺仪数据,建立了基于自适应卡尔曼融合滤波的坡度估计及加速度修正模型,实车实验表明,该算法能较为有效的对加速度传感器数据进行滤波并去除重力分量的影响。2通过对速度累积误差进行分析,针对现有研究在参考点较少时速度估计精度会大大降低的问题...
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 汽车行驶速度估计研究现状
1.2.2 汽车行驶油耗估计研究现状
1.3 课题的提出及研究意义
1.4 研究内容及论文组织结构
1.5 本章小结
2 研究方案及关键问题
2.1 移动终端传感器数据采集系统
2.1.1 移动终端标准坐标系
2.1.2 移动终端传感器
2.1.3 传感器数据实时采集
2.2 移动终端与车辆坐标系校准
2.3 汽车行驶油耗估计的研究思路
2.4 汽车行驶油耗估计的关键问题分析及解决方法
2.5 本章小结
3 基于移动终端传感器的汽车加速度检测及修正方法
3.1 引言
3.2 加速度传感器感知汽车加速度误差分析
3.3 卡尔曼滤波算法概述
3.3.1 线性离散卡尔曼滤波算法
3.3.2 Sage-Husa自适应卡尔曼滤波
3.4 基于加速度传感器和陀螺仪的加速度修正模型
3.4.1 自适应卡尔曼融合滤波算法设计
3.4.2 道路坡度估计及加速度修正算法实现
3.5 基于OpenXC的加速度估计算法测试
3.5.1 OpenXC数据采集平台简介
3.5.2 实车实验平台搭建
3.5.3 实验结果分析
3.6 本章小结
4 汽车行驶速度估计及累计误差修正方法
4.1 引言
4.2 汽车行驶速度估计及累计误差分析
4.2.1 汽车行驶速度估计方法
4.2.2 速度累计误差分析
4.3 基于参考点的速度修正方法
4.3.1 停止点修正
4.3.2 转弯点修正
4.4 基于GPS的速度修正方法
4.5 速度累积误差修正方法
4.5.1 离线修正算法
4.5.2 实时修正算法
4.6 实验测试与分析
4.7 本章小结
5 考虑道路坡度的汽车行驶油耗估计方法
5.1 引言
5.2 道路坡度对车辆行驶油耗的影响分析
5.2.1 CarSim仿真平台简介
5.2.2 仿真实验设置与结果分析
5.3 考虑道路坡度的PB油耗模型建立
5.3.1 汽车行驶过程中的受力分析
5.3.2 汽车发动机功率估算
5.3.3 汽车发动机功率与油耗的关系模型
5.4 基于移动终端的油耗估计模型
5.4.1 最小二乘估计算法
5.4.2 油耗估计算法实现
5.5 实验测试与分析
5.6 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
附录
A.作者在攻读硕士学位期间公开的发明专利
B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目
C.学位论文数据集
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于车载手机数据深度特征的驾驶行为识别[J]. 胡松,吴仲城,张俊. 计算机应用与软件. 2019(01)
[2]基于移动端的车辆运行状态检测系统研究[J]. 张浩,张红卫,郑雪莲. 汽车实用技术. 2017(12)
[3]基于Android端的惯性导航算法研究[J]. 徐鼎,孟坤,李尚同. 软件导刊. 2017(04)
[4]基于决策树C4.5算法的个人驾驶行为分析[J]. 刘凯利,李晋宏. 软件. 2016(06)
[5]基于改进的扩展卡尔曼滤波在GPS测速中的应用[J]. 冯雪丽,颜伏伍,胡杰. 现代电子技术. 2016(08)
[6]手机内置加速度传感器数据的空间坐标转换算法[J]. 赵宏,郭立渌. 计算机应用. 2016(02)
[7]智能手机车辆异常驾驶行为检测方法[J]. 周后飞,刘华平,石红星. 智能系统学报. 2016(03)
[8]基于VSP与基于LN（TAD）的道路油耗微观模型比较[J]. 赵琦,于雷,宋国华. 系统仿真学报. 2015(11)
[9]基于智能手机精确车辆速度估算研究[J]. 马春梅,戴锡笠,刘念伯,龚海刚,刘明. 计算机应用研究. 2016(05)
[10]基于驾驶行为的汽车节油提醒系统的应用[J]. 杨东风,王宜海. 汽车实用技术. 2015(04)
博士论文
[1]城市交通系统汽车燃油消耗研究[D]. 项乔君.东南大学 2000
硕士论文
[1]基于手机传感器的车辆行驶状态分析[D]. 王果松.北京理工大学 2016
[2]一维离散数据的卡尔曼滤波模型的参数估计及自适应滤波算法的改进[D]. 袁志勇.南京理工大学 2015
[3]基于加速度传感器的运动物体轨迹检测系统的研究[D]. 任明泉.南京邮电大学 2013
[4]绿色驾驶行为模型及关键技术研究[D]. 王震雨.大连海事大学 2012
[5]轻型商用汽车经济行驶模式研究[D]. 王谦.长安大学 2011
本文编号：3205890
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 汽车行驶速度估计研究现状
1.2.2 汽车行驶油耗估计研究现状
1.3 课题的提出及研究意义
1.4 研究内容及论文组织结构
1.5 本章小结
2 研究方案及关键问题
2.1 移动终端传感器数据采集系统
2.1.1 移动终端标准坐标系
2.1.2 移动终端传感器
2.1.3 传感器数据实时采集
2.2 移动终端与车辆坐标系校准
2.3 汽车行驶油耗估计的研究思路
2.4 汽车行驶油耗估计的关键问题分析及解决方法
2.5 本章小结
3 基于移动终端传感器的汽车加速度检测及修正方法
3.1 引言
3.2 加速度传感器感知汽车加速度误差分析
3.3 卡尔曼滤波算法概述
3.3.1 线性离散卡尔曼滤波算法
3.3.2 Sage-Husa自适应卡尔曼滤波
3.4 基于加速度传感器和陀螺仪的加速度修正模型
3.4.1 自适应卡尔曼融合滤波算法设计
3.4.2 道路坡度估计及加速度修正算法实现
3.5 基于OpenXC的加速度估计算法测试
3.5.1 OpenXC数据采集平台简介
3.5.2 实车实验平台搭建
3.5.3 实验结果分析
3.6 本章小结
4 汽车行驶速度估计及累计误差修正方法
4.1 引言
4.2 汽车行驶速度估计及累计误差分析
4.2.1 汽车行驶速度估计方法
4.2.2 速度累计误差分析
4.3 基于参考点的速度修正方法
4.3.1 停止点修正
4.3.2 转弯点修正
4.4 基于GPS的速度修正方法
4.5 速度累积误差修正方法
4.5.1 离线修正算法
4.5.2 实时修正算法
4.6 实验测试与分析
4.7 本章小结
5 考虑道路坡度的汽车行驶油耗估计方法
5.1 引言
5.2 道路坡度对车辆行驶油耗的影响分析
5.2.1 CarSim仿真平台简介
5.2.2 仿真实验设置与结果分析
5.3 考虑道路坡度的PB油耗模型建立
5.3.1 汽车行驶过程中的受力分析
5.3.2 汽车发动机功率估算
5.3.3 汽车发动机功率与油耗的关系模型
5.4 基于移动终端的油耗估计模型
5.4.1 最小二乘估计算法
5.4.2 油耗估计算法实现
5.5 实验测试与分析
5.6 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
附录
A.作者在攻读硕士学位期间公开的发明专利
B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目
C.学位论文数据集
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于车载手机数据深度特征的驾驶行为识别[J]. 胡松,吴仲城,张俊. 计算机应用与软件. 2019(01)
[2]基于移动端的车辆运行状态检测系统研究[J]. 张浩,张红卫,郑雪莲. 汽车实用技术. 2017(12)
[3]基于Android端的惯性导航算法研究[J]. 徐鼎,孟坤,李尚同. 软件导刊. 2017(04)
[4]基于决策树C4.5算法的个人驾驶行为分析[J]. 刘凯利,李晋宏. 软件. 2016(06)
[5]基于改进的扩展卡尔曼滤波在GPS测速中的应用[J]. 冯雪丽,颜伏伍,胡杰. 现代电子技术. 2016(08)
[6]手机内置加速度传感器数据的空间坐标转换算法[J]. 赵宏,郭立渌. 计算机应用. 2016(02)
[7]智能手机车辆异常驾驶行为检测方法[J]. 周后飞,刘华平,石红星. 智能系统学报. 2016(03)
[8]基于VSP与基于LN（TAD）的道路油耗微观模型比较[J]. 赵琦,于雷,宋国华. 系统仿真学报. 2015(11)
[9]基于智能手机精确车辆速度估算研究[J]. 马春梅,戴锡笠,刘念伯,龚海刚,刘明. 计算机应用研究. 2016(05)
[10]基于驾驶行为的汽车节油提醒系统的应用[J]. 杨东风,王宜海. 汽车实用技术. 2015(04)
博士论文
[1]城市交通系统汽车燃油消耗研究[D]. 项乔君.东南大学 2000
硕士论文
[1]基于手机传感器的车辆行驶状态分析[D]. 王果松.北京理工大学 2016
[2]一维离散数据的卡尔曼滤波模型的参数估计及自适应滤波算法的改进[D]. 袁志勇.南京理工大学 2015
[3]基于加速度传感器的运动物体轨迹检测系统的研究[D]. 任明泉.南京邮电大学 2013
[4]绿色驾驶行为模型及关键技术研究[D]. 王震雨.大连海事大学 2012
[5]轻型商用汽车经济行驶模式研究[D]. 王谦.长安大学 2011
本文编号：3205890
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/qiche/3205890.html
