针对拥堵路况的智能启停逻辑

文章从启停逻辑中针对拥堵路况的判断进行数据和道路测试,通过道路测试结合油耗要求完成启停逻辑中的拥堵路况识别逻辑速度阈值的设定,重点介绍针对启停逻辑路试的数据分析、油耗分析等研究过程。通过实车验证分析,该逻辑策略安全实用。

融合边缘和角点特征的实时车辆检测技术

采用一种快速角点提取方法来提取角点特征,克服阴影干扰,并与边缘特征融合实现车辆检测.提出一种加入噪声自适应求取边缘二值化阈值的方法,有效抑止不同光照条件、路面强噪声,实现强边缘提取.利用车牌和通风栅格、车辆轮廓特征,解决拥堵检测问题.根据前后帧图像特征预估车速,极大减少了误触发.采用SVM进行有、无车分类.给出夜晚检测方法.实验表明本文算法较好的解决了车辆检测,特别是拥堵时的车辆检测.

基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法

准确预测电动汽车充电负荷是研究大规模电动汽车接入对电网影响的基础,现有充电负荷预测方法缺乏考虑路况拥堵因素对电动汽车荷电量的影响。提出了一种基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法,在分析常规充电负荷影响因素并初步建立概率分布模型的基础上,对每段行程的行驶里程和行驶时间构成的二维出行特征数据进行聚类分析。挖掘常规统计数据无法得到的道路拥堵因素,考虑不同路况条件下道路拥堵因素对电动汽车荷电状态的影响并叠加该变量到负荷预测模型中。以北京市为例分别预测并比较分析了工作日、周末、夏季、冬季电动汽车日充电负荷曲线。计算结果表明该方法可在一定程度上提高充电负荷预测的精确度。