9、道路上的预测性生态驾驶辅助

道路上的预测性生态驾驶辅助

1 系统架构

预测性生态驾驶辅助系统（Predictive Eco-Driving Assistance System, PEDAS）旨在通过实时分析和优化驾驶行为，帮助驾驶员减少燃料消耗和排放。该系统的整体设计包括三个主要层次：感知层、决策层和行动层。每一层都有其独特的功能和相互关系，共同构成了一个完整的生态驾驶辅助系统。

感知层

感知层负责收集和处理车辆周围的环境信息，确保系统能够及时获取准确的数据。主要技术手段包括：

• GPS定位 ：通过GPS模块获取车辆的当前位置、速度和行驶方向。
• 长距离雷达传感 ：安装在车辆前端的长距离雷达可以探测前方车辆的距离和速度，帮助系统预测交通状况。
• 摄像头和传感器融合 ：摄像头捕捉道路标志和交通信号，结合雷达数据，提供更全面的环境感知。

决策层

决策层是系统的“大脑”，它根据感知层提供的信息和驾驶员偏好模型，计算出最节能的驾驶策略。具体步骤如下：

1. 数据预处理 ：对感知层传来的数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值。
2. 模型预测 ：利用燃油消耗模型和多目标优化算法，预测不同驾驶行为下的能耗。
3. 优化决策 ：基于驾驶员偏好和能耗预测，生成最优速度建议。