智能网联车辆：动力系统与路径优化在运输车队的应用

"智能网联运输车辆：车辆动力系统和路径协同优化" 这篇PDF资料主要探讨了智能网联运输车辆在车辆动力系统和路径规划方面的协同优化，特别关注了自动驾驶技术在这一领域的应用。作者Will Northrop、Shashi Shekhar、Yan Li和Pengyue Wang在T.E.Murphy Engine Research Laboratory进行了深入研究。 首先，文章指出连接性是自动驾驶车辆的一大优势。通过车辆间（V2V）和基础设施（V2I）以及云服务（V2C）的通信，智能网联车辆能够收集和处理大量的数据。例如，如果有233万辆车每小时采集10个参数，每年将产生约3×10^15个数据项，这为数据分析和优化提供了丰富的信息源。 其次，车队被看作是自动驾驶技术的早期采用者，因为它们可以利用这些新技术提高效率和减少能源消耗。连接性不仅能够实现节能，比如通过生态化接近和离开（Eco-approach and departure）、编队行驶（Platooning），还能通过信号定时优化（Signal timing）和速度控制（Speed enforcement）来改善驾驶行为。此外，V2C通信可实现生态路线规划（Eco-routing）、先进的远程信息处理（Advanced telematics）以及动力系统的能源管理。 资料中还提到，优化策略如动态规划（Dynamic Programming）可以用于实现这些目标。通过高分辨率的速度轨迹预测（Known/estimated high resolution velocity trajectory）和车辆模型（Vehicle models），可以更有效地分配能源资源。然而，实现这些算法需要高性能的计算能力，处理历史数据（History data）、实时信息和预测数据（Predictive data）等。 这份资料深入讨论了如何利用智能网联技术改进运输车辆的动力系统效率，同时优化其行驶路径，从而降低能源消耗，提高整体运输效率。对于自动驾驶和物流行业的研究者、工程师以及政策制定者来说，这些都是极其重要的议题。