不同交通模式下CO和NOx的暴露水平研究

为研究由于交通模式的差异引起的暴露水平的变化,将监测设备安装在检测车上,检测车以差异的速度行驶模拟出行者在城市道路中不同交通模式下的通行过程.在2013年7～8月的10个采样日中,保持监测车的行驶速度分别为5,15,30km/h依次模拟行人、自行车和电动车在城市道路上行驶,移动检测值为该交通模式下的污染暴露浓度.结果显示步行时平均暴露水平最高,其次为自行车和电动车模式.在3种道路模拟场景中,暴露水平均值由高到低依次为主干路〉快速路〉支路.与文献结果对比,CO的暴露水平模拟效果优于NOx,且该模拟方法的效率优于传统研究方法.

实测与问卷驾驶行为数据视角的电动汽车能耗建模

电动汽车因其环保与低碳的特性逐渐获得市场份额,对其能耗的研究也得到了极大的关注。对电动汽车能耗的探索大多集中在展现的驾驶行为上,很少涉及对自我驾驶风格的认知。从实测数据和驾驶风格问卷角度研究城市场景中驾驶行为和驾驶风格对电动汽车的能耗影响。结果表明驾驶员在不同交通条件下展现出的驾驶行为与自我陈述的驾驶风格之间的动态关系,而融合了实测数据和问卷数据也使能耗预测模型更为精确。

基于浮动车大数据的电动汽车潜在用户分析（英文）

在当前中国大力推动发展新能源汽车的政策背景下,发现最适合使用电动汽车的目标用户具有十分重要的意义。该研究基于北京地区12000辆浮动车历时两个月的海量行驶数据,结合相应的驾驶员信息、汽车属性信息等,交叉探索居民的出行特性,分析适合使用电动汽车的用户群体。数据分析结果表明主要功能为居住的城市区域相对其他类型的功能区更适合推广电动汽车;如果在目的地区域设置充电桩,可使约9.2%的本来不适合使用电动汽车的用户成为电动汽车的潜在用户。

5G助力虚拟现实规模应用

虚拟现实作为新一代人机交互平台,多数应用示范停留在展厅级、雷同化、单机版、小众化场景。5G有助于提升虚拟现实用户沉浸体验层次,降低优质内容的获取难度和终端成本,进而实现产业级、网联式、规模性、差异化的应用。结合我国的5G云VR政策现状、应用示范进展及产业发展瓶颈,建议5G云VR产业聚焦融合创新、提高创新资源利用效率,并开展规模化应用试点,探索具备落地潜力的解决方案。