节能减排是汽车工业发展永恒的主题。插电式混合动力电动汽车(Plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)为减少汽车尾气排放和燃料置换提供了解决方案,实现插电式混合动力汽车节能减排的核心技术是整车的能量管理。首先对插电式混合动力...
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节能减排是汽车工业发展永恒的主题。插电式混合动力电动汽车(Plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)为减少汽车尾气排放和燃料置换提供了解决方案,实现插电式混合动力汽车节能减排的核心技术是整车的能量管理。首先对插电式混合动力汽车几种能量管理策略的研究现状和应用情况进行总结;其次分析基于确定规则、优化算法和人工智能等能量管理策略算法的优点与不足;然后讨论未来PHEV能量管理控制策略开发过程中可能存在的技术难点和挑战,对人工智能算法、云计算和智能网联等前沿技术在PHEV能量管理的应用做了详细的论述,重点探讨基于人工智能技术的PHEV能量管理策略研究方向;最后对未来PHEV能量管理策略发展的趋势进行了展望,可为PHEV节能降耗技术研究方向的选择和更为深入的研究提供一定的参考。
随着感知技术的不断发展以及智能交通基础设施的完善,智能网联汽车应用在自动驾驶领域的地位逐渐提升.自动驾驶感知从单车智能向车路协同迈进,近年来涌现出一批新的协同感知技术与方法.本文旨在全面阐述面向智能网联汽车的车路协同感知技术,并总结相关可利用数据及该方向的发展趋势.首先对智能网联汽车的协同感知策略进行划分,并总结了不同感知策略具备的优势与不足;其次,对智能网联汽车协同感知的关键技术进行阐述,包括车路协同感知过程中的感知技术与通信技术;然后对车路协同感知方法进行归纳,总结了近年来解决协同感知中感知融合(Perception fusion,PF)、感知信息选择与压缩(Perception selection and compression,SC)等问题的相关研究;最后对车路协同感知的大规模数据集进行整理,并对智能网联汽车协同感知的发展趋势进行分析.
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