1、MobileUTDrive:用于车内驾驶数据收集的便携式设备平台

MobileUTDrive:用于车内驾驶数据收集的便携式设备平台

1. 引言

便携式设备应用的快速增长为汽车行业带来了巨大潜力。智能手机和平板电脑等设备集成了多种传感器,如摄像头、麦克风、惯性测量单元(IMU)和GPS等,这些传感器信号可用于全面描述驾驶场景,因此便携式设备可作为车辆动态数据收集、状态监测或警示危险驾驶行为的替代平台。

利用智能设备在车辆中的应用主要有两个分支:
- 利用其联网能力,将车辆转变为移动终端,例如交通通知、远程诊断、车对车(V2V)连接等智能交通系统(ITS)应用。
- 专注于驾驶事件,包括驾驶员监测、分心或疲劳预警、驾驶员行为估计等。

然而,在现实环境中实施有效的车辆/驾驶员监测平台的主要挑战是设备在车内的方向和相对运动。以往的研究大多假设设备在车内是固定的,而当设备有自身运动时,其转换效果需要进一步研究。

2. 系统描述
2.1 硬件资源

MobileUTDrive - App充分利用便携式设备的惯性传感器获取信息,包括媒体流、动力学信号、位置和环境信息,具体如下表所示:
| 信息类型 | 信号 | 传感器 |
| — | — | — |
| 媒体 | 视频 | 摄像头 |
| | 音频(前后) | |
| 动力学 | 三维加速度 | 加速度计 |
| | 三维旋转 | 陀螺仪 |
| 位置 | 坐标 | GPS |
| | 方位速度 | |
| 环境 | 温度 | 温度计 |
| | 亮度 | 光线传感器 |
| 连接 | CAN - Bus | 蓝牙

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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