Tadqiqot doirasi va hissasi - Assessing driving behavior influence on fuel efficiency using machine-learning and...

O'tgan tadqiqotlarda jami ma'lumotlar manbalaridan foydalangan holda haydash uslublari tasniflangan bo'lsa-da, ish zonalari va egri chiziqlardagi bunday tasniflash uchun ikkinchi soniyali tabiiy ma'lumotlardan olingan haydash o'zgaruvchanligi o'lchovlari ishlatilmagan. Xuddi shunday, tajovuzkor haydash xatti-harakati ish zonalari va egri chiziqlardagi yoqilg'i sarfi va chiqindilariga qanday ta'sir qilishini baholash bo'yicha adabiyotlar yo'q. Ish zonalari va egri chiziqlardagi bu haydash xatti-harakatlari muhim ahamiyatga ega, chunki ular uzilishlar va beqaror transport oqimini keltirib chiqaradi. Bundan tashqari, yoqilg'i iste'moli va emissiyasini o'rganish uchun haqiqiy quvvat uzatish siklining simulyatsiyasi kamdan-kam qo'llaniladi. Ushbu tadqiqot mashinani o'rganish usullaridan foydalangan holda haydash uslublarini tajovuzkor xatti-harakatlarga, normal xatti-harakatlarga va xotirjam/ passiv xatti-harakatlarga tasniflash va ushbu haydash uslublarining yoqilg'i iste'moli va chiqindilariga ta'sirini tahlil qilish uchun tabiiy haydash ma'lumotlaridan ikkinchi soniyali haydash profillaridan foydalanadi. Tadqiqot quyidagi savollarga javob beradi:
Ish zonalari va egri chiziqlardagi haydash uslublarini tasniflash orqali tinch/passiv va normal haydashdan farqli o'laroq, agressiv haydash hodisalarini aniqlash uchun soniyadan soniya ajratilgan tabiiy haydash ma'lumotlari va o'zgaruvchanlik tushunchasidan qanday qilib yaxshiroq foydalanishimiz mumkin?
Agressiv va o'zgaruvchan haydash turli yo'l turlarida ish zonalari va egri chiziqlaridagi yoqilg'i samaradorligi va chiqindilariga qanday ta'sir qilishi mumkin?
Yo'l harakati stsenariylaridan, ya'ni avtomagistraldan arteriallarga o'tish ish zonalari va egri chiziqlardagi yoqilg'i va emissiya hisoblariga qanday ta'sir qiladi?
Ushbu savollarga javob berish uchun K-vositalari, K-medoidlari va ierarxik klasterlash tabiiy haydash ma'lumotlaridan ikkinchi soniyali haydash profillari yordamida haydash uslublarini tasniflash uchun ishlatilgan. Bundan tashqari, Autonomie-dan haqiqiy haydash tsikli simulyatsiyasi®model ushbu haydash uslublarining egri chiziqlar va ish zonalarida yoqilg'i tejash va chiqindilarga ta'sirini baholash uchun ishlatilgan. Avtonomiya®yoqilg'i sarfini, chiqindilarni va avtomobilning umumiy ishlashini real baholash uchun yuqori aniqlikdagi simulyatsiya tizimini taqdim etadi. Model vaqt funksiyasi sifatida haydash siklini taqlid qilish uchun tezlik traektoriyasidan foydalanadi.
Ma'lumotlar tavsifi
Tadqiqotda strategik magistral tadqiqotlar dasturidan (SHRP 2) to'plangan Naturalistik haydash tadqiqoti (NDS) ma'lumotlaridan foydalanilgan. Hankey va boshqalar, 2016). Bir nechta shtatlardan 3500 dan ortiq ishtirokchilarni o'z ichiga olgan NDS loyihasi AQShda o'tkazilgan eng yirik va keng qamrovli tabiiy haydash tadqiqotlaridan biridir. Ma'lumotlar 2010 yildan 2013 yilgacha to'rt yil davomida to'plangan, 4300 naturalistik haydash yili. Har xil turdagi sensorlar, kameralar va ma'lumotlarni yig'ish tizimlari yordamida kinematika, boshqaruv va avtomashinalarning o'zgarishi bo'yicha yuqori aniqlikdagi ma'lumotlar to'plangan (Hankey va boshqalar, 2016).
Ushbu maqolada foydalanilgan ma'lumotlar 1580 haydovchiga tegishli kinematik va yo'l xususiyatlaridan iborat NDS ma'lumotlarining kichik to'plamidir. Kinematik ma'lumotlar xavfli deb tasniflangan haydash hodisalari uchun 30 soniyalik lateral va uzunlamasına tezliklar va tezlashtirish/sekinlashuv profillarini o'z ichiga oladi. Bu haydovchining ikki xil xatti-harakatiga olib keladi; agressiv yoki passiv haydashning haqiqiy xulq-atvorini aks ettiruvchi xavfli hodisa oldidan, ikkinchi komponent esa haydovchini sozlash yoki haydovchining xavfli hodisaga munosabatini ifodalaydi. Ushbu tadqiqot haydash uslubining yonilg'i iste'moli va chiqindilariga bir zumda ta'sirini baholash uchun mo'ljallanganligi sababli, haydovchilarning xavfli hodisaga reaktsiyasi natijasi bo'lgan traektoriyalarning oxirgi qismi tahlildan chiqarildi.
Bundan tashqari, ma'lumotlar to'plamidan nol tezlikda haydash hodisalari kabi xatolar va istisnolarni olib tashlash uchun tavsifiy tahlil orqali xatolarni tekshirish amalga oshirildi. ning oralig'idan tashqarida joylashgan ma'lumotlar elementlarimk±2 standart og'ish vamk±3 ta standart og'ish tahlil uchun keyingi ko'rib chiqishdan olib tashlandi. Bundan tashqari, QQ uchastkalari yordamida ma'lumotlar vizual tarzda tekshirildi
shubhali kuzatuvlarni aniqlash uchun.
Yo'l xususiyatlariga tegishli ma'lumotlar ish zonalari va egri chiziqlardagi haydash izlarini aniqlash uchun ishlatilgan. Xuddi shunday, avtomagistrallar va arteriyalarni o'z ichiga olgan yo'l ob'ektlarining turlari yoqilg'i va chiqindilarni baholashdagi farqlarni o'rganish uchun ham ishlatilgan, chunki transport sharoitlari ikki ob'ekt o'rtasida farq qiladi, bu esa turli xil haydash uslubi va xatti-harakatlariga olib keladi.
|