The concept of driver behavior profiling system for efficient driving of fully electric vehicle

• Autorzy: Niezgoda M. , Matysiak A. , Kruszewski M. , Kamiński T. , Łazowska E.

Warianty tytułu

PL

Koncepcja systemu profilowania zachowania kierowców dla efektywnego kierowania pojazdami elektrycznymi

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Fully-electric vehicles is a relatively fast growing segment of the automotive industry. Still there are many issues related to the shortcomings of electric vehicles that still need to be addressed. One of the main concerns is the limited range that results from the capacity of batteries and the consumption rate of electrical energy spent on driving and using the on-board auxiliaries. Project EMERALD is a part of EU 7th Framework Programme that is aimed at delivering ICT-based tools for FEV. The project is predominantly focused on optimizing the on-board energy use and integrating the FEVs into the transport and energy infrastructure, in order to transform them into a commercially successful product. The article describes one of the pillars of the EMERALD project, which is the driver behavior profiling system for efficient driving of fully electric vehicle. We present main use-cases, business serices, high-level architecture and technical challenges underlying the development process of this system.

PL

Pojazdy elektryczne są relatywnie szybko rosnącym segmentem rynku motoryzacyjnego. Jednak wciąż istnieje wiele ograniczeń wynikających z użytkowania pojazdów elektrycznych. Jednym z głównych problemów jest ograniczony zasięg, który jest efektem stosowanych w pojazdach baterii i zużycia samej energii elektrycznej zarówno na napęd pojazdu jak i obsługę urządzeń pokładowych takich jak klimatyzacja. Projekt EMERALD jest częścią realizowanego w Unii Europejskiej 7 Programu Ramowego, którego celem jest opracowanie technologii informacyjno-komunikacyjnych dedykowanych pojazdom elektrycznym. Problematyka projektu jest skupiona wokół optymalizacji zużycia energii i integracji pojazdów elektrycznych z infrastrukturą transportową co w rezultacie przyczyni się do rynkowego sukcesu tych pojazdów. W artykule opisano jedno z zadań realizowanych w ramach projektu EMERALD, którego celem jest opracowanie systemu profilowania zachowania kierowców pojazdów elektrycznych. Dodatkowo w pracy zaprezentowano przypadki użycia systemu, wysokopoziomową architekturę i wyzwania techniczne leżące u podstaw opracowywanego rozwiązania.

Słowa kluczowe

EN

automotive industry; electric vehicle; driver; EMERALD project

PL

rynek motoryzacyjny; pojazd elektryczny; kierowca; projekt EMERALD

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 3
• Strony: 4659--4665
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Niezgoda M.

• Instytut Transportu Sampchodowego, Centrum Zarządzania i Telematyki Transportu, 03-301 Warszawa; ul. Jagiellońska 80

autor

Matysiak A.

• Instytut Transportu Samochodowego, Centrum Zarządzania i Telematyki Transportu, 03-301 Warszawa; ul. Jagiellońska 80

autor

Kruszewski M.

• Instytut Transportu Samochodowego, Centrum Zarządzania i Telematyki Transportu, 03-301 Warszawa; ul. Jagiellońska 80

autor

Kamiński T.

• Instytut Transportu Samochodowego, Centrum Zarządzania i Telematyki Transportu, 03-301 Warszawa; ul. Jagiellońska 80

autor

Łazowska E.

• Instytut Transportu Samochodowego, Centrum Zarządzania i Telematyki Transportu, 03-301 Warszawa; ul. Jagiellońska 80

Bibliografia

• 1. ArchiMate®, 2.1 specification, retrieved on December 2013 from URL: http://pubs.opengroup. org/architecture/archimate2-doc/, 2013.
• 2. Di Lecce V., Amato A., Calabrese M., A Semantic Approach to Driving Behaviour Analysis. Journal of Circuits, Systems and Computers vol. 18, 2009.
• 3. Gorini M., Cereseto V., Barisone A. (Eds.). EMERALD deliverable D2.3 “EMERALD System Functional Architecture”, 2014.
• 4. Johnson D.A., Trivedi M. M., Driving Style Recognition Using a Smartphone as a Sensor Platform. 14th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, 2011.
• 5. Kang L., Liu Z., Banerjee S., How’s my Driving: Sensing Driving Behaviours by Using Smartphones. Department of Computer Sciences, University of Wisconsin-Madison, 2013.
• 6. Mima H., Ikeda K., Shibata T., Fukaya N., Hitomi K., Bando T., Estimation of driving phase by modeling brake pressure signals. Proceedings of the 16th International Conference on Neural Information Processing: Part 1, 2009, pp. 468-475.
• 7. Mitrovic D., Reliable method for driving events recognition. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 6, no. 2, 2005, pp. 198-205.
• 8. Niezgoda M., Matysiak A., Kruszewski M., Smoczynska E. (Eds.). EMERALD deliverable D2.2 “EMERALD System Requirements”, 2014.
• 9. Niezgoda M., Matysiak A., Smoczynska E., (Eds.), EMERALD deliverable D2.1 “EMERALD Applications and Use Cases”. FP7 Project, 2013.
• 10. Project EMERALD – Grant Agreement no: 314151, Annex I – Description of Work, 2013.
• 11. Van Ly M., Martin S., Trivedi M. M., Driver Classification and Driving Style Recognition using Inertial Sensors. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2013.